Hirofumi Kawakubo 研究室
主宰者:Hirofumi Kawakubo
慶應義塾大学・Keio University Hospital
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Kawakubo研究室は、食道がんおよび胃がん患者の治療成績向上を目指し、手術を中心とした多角的な臨床研究を進めています。主な研究対象は、扁平上皮がんや腺がんなどの食道がん、胃がん、および胃食道接合部がんです。これらの患者に対して、手術前の化学療法(neoadjuvant chemotherapy)の効果評価、手術後の再発パターンの解析、治療成績の予測因子の同定などに取り組んでいます。
手法としては、臨床試験から収集した個々の患者データを用いた統計解析(individual patient data分析)が特徴です。複数の臨床試験データを統合し、従来の治療指標が予後をどの程度反映しているかを検証しています。また、術中の神経損傷予防や手術技能評価を目的とした人工知能(AI)システムの開発にも注力しており、ロボット支援手術中にリアルタイムで外科医を支援する技術の構築を進めています。
主要な発見としては、化学療法後の病理学的完全奏効や無再発生存期間が、長期的な全生存期間の予測指標として有用であることが報告されています。さらに、循環腫瘍DNA(ctDNA)などの新規バイオマーカーや、組織の硬さ測定といった物理的特性も診断・予測に役立つ可能性が示唆されています。これらの知見は、今後の個別化医療の実現に向けた基礎となるものです。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果(86 件)
- DOI: https://doi.org/10.1093/bjs/znaf065
- DOI: https://doi.org/10.1200/jco.2025.43.4_suppl.418
- DOI: https://doi.org/10.1200/jco.2025.43.4_suppl.498
- DOI: https://doi.org/10.1200/jco.2025.43.4_suppl.476
- DOI: https://doi.org/10.1200/jco.2025.43.4_suppl.457
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejso.2025.109625
- DOI: https://doi.org/10.5230/jgc.2025.25.e33
- DOI: https://doi.org/10.1245/s10434-025-18758-9
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10147-025-02908-w
- DOI: https://doi.org/10.1245/s10434-025-18590-1
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00464-025-12248-5
- DOI: https://doi.org/10.1097/sla.0000000000006919
- DOI: https://doi.org/10.1097/js9.0000000000002772
- DOI: https://doi.org/10.11641/pde.106.1_69
- DOI: https://doi.org/10.1245/s10434-025-17594-1
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41388-025-03519-5
- DOI: https://doi.org/10.1093/dote/doaf061.177
- DOI: https://doi.org/10.1002/jhbp.12195
- DOI: https://doi.org/10.1245/s10434-025-17649-3
- [2025] Investigating the synergistic effects of immunochemotherapy in esophageal squamous cell carcinomaDOI: https://doi.org/10.1007/s10388-025-01113-y
- DOI: https://doi.org/10.1097/01.ju.0001109752.81014.18.07
- DOI: https://doi.org/10.1097/01.ju.0001109752.81014.18.05
- DOI: https://doi.org/10.1200/jco.2025.43.16_suppl.4068
- DOI: https://doi.org/10.1002/ags3.70042
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.gassur.2025.102063
- DOI: https://doi.org/10.1093/bjs/znaf131
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- DOI: https://doi.org/10.1245/s10434-024-16269-7
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10388-023-00998-x
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.annonc.2023.09.256
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10388-023-01032-w
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10388-023-01030-y
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12893-023-02163-8
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00464-023-09924-9
- DOI: https://doi.org/10.1245/s10434-023-13793-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.gie.2023.04.1248
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10388-023-01014-y
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10388-023-00994-1
- DOI: https://doi.org/10.1093/dote/doad052.068
- DOI: https://doi.org/10.1245/s10434-023-13194-z
- DOI: https://doi.org/10.1245/s10434-023-13140-z
- DOI: https://doi.org/10.1245/s10434-023-13239-3
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00464-023-09934-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0016-5085(23)03367-x
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10388-023-01002-2
- DOI: https://doi.org/10.1245/s10434-023-13391-w
- DOI: https://doi.org/10.1200/jco.2023.41.4_suppl.453
- DOI: https://doi.org/10.1200/jco.2023.41.4_suppl.362
- DOI: https://doi.org/10.1245/s10434-022-13030-w
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00595-022-02637-x
- DOI: https://doi.org/10.1097/sla.0000000000005502
- DOI: https://doi.org/10.1245/s10434-022-11996-1
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s10388-022-00974-x
- DOI: https://doi.org/10.11641/pde.101.1_35
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10388-022-00962-1
- DOI: https://doi.org/10.1097/sla.0000000000005701
- DOI: https://doi.org/10.1097/sla.0000000000005533
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12885-022-10178-2
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsami.2c12909
- DOI: https://doi.org/10.1093/dote/doac051.274
- DOI: https://doi.org/10.1245/s10434-022-12006-0
- DOI: https://doi.org/10.1002/ags3.12539
- DOI: https://doi.org/10.1093/bbb/zbaa015
- DOI: https://doi.org/10.1001/jamasurg.2021.2376
- [2021] Performance of a deep learning-based identification system for esophageal cancer from CT imagesDOI: https://doi.org/10.1007/s10388-021-00826-0
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10388-021-00834-0
- DOI: https://doi.org/10.1245/s10434-021-10221-9
- DOI: https://doi.org/10.1245/s10434-021-10231-7
- DOI: https://doi.org/10.11641/pde.98.1_61
- DOI: https://doi.org/10.1245/s10434-021-11009-7
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