Kengo Nagashima 研究室
主宰者：Kengo Nagashima
慶應義塾大学・Keio University Hospital
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
長島研究室では、血液中の生物学的マーカーを用いた疾患の診断・治療予測に関する研究を展開しています。特に膵臓がん、胃がん、肝臓がんなどの悪性腫瘍を対象に、血中の細胞外小胞や免疫細胞の特定のタンパク質を検出することで、早期診断や治療効果の予測を行う手法を開発しています。これらのアプローチでは、機械学習などの解析技術を組み合わせることで、より正確な診断システムの構築を目指しています。
また同研究室は、免疫療法（特にニボルマブなどのPD-1阻害薬）に対する患者の反応性を予測するバイオマーカーの同定に力を入れています。複数の免疫関連分子（IL33、FSTL1、SNCA、GABRPなど）が治療抵抗性に関与していることを報告しており、これらのマーカーの測定を通じて、個々の患者に最適な治療戦略を提供することを目指しています。さらに、大規模な健康保険請求データを用いた全国規模の疫学研究も並行して実施しており、疾患の実地臨床における発生動向や治療実態の把握にも貢献しています。
※ 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。
外部リンク
関連研究室(8 件)
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研究成果（101 件）
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- [2025] IL33-ST2 axis is a predictive biomarker for anti-PD1 therapeutic efficacy in advanced gastric cancerDOI: https://doi.org/10.1186/s12967-025-07145-3
- DOI: https://doi.org/10.35772/ghm.2025.01089
- DOI: https://doi.org/10.1111/cen3.70032
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00464-025-12289-w
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- DOI: https://doi.org/10.1159/000548537
- DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyt.2025.1672447
- DOI: https://doi.org/10.1111/cen3.70023
- DOI: https://doi.org/10.1097/sla.0000000000006919
- DOI: https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2025.28844
- DOI: https://doi.org/10.1093/dote/doaf061.028
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41393-025-01090-0
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12904-025-01847-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.conctc.2025.101522
- DOI: https://doi.org/10.1093/bjs/znaf131
- DOI: https://doi.org/10.1200/jco.2025.43.16_suppl.4035
- DOI: https://doi.org/10.1200/jco.2025.43.16_suppl.4068
- DOI: https://doi.org/10.14309/ctg.0000000000000856
- DOI: https://doi.org/10.1002/sim.70046
- DOI: https://doi.org/10.1111/jdi.14377
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12885-025-14084-1
- DOI: https://doi.org/10.2147/prbm.s480328
- DOI: https://doi.org/10.1093/oncolo/oyaf018
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- DOI: https://doi.org/10.1200/jco.2025.43.4_suppl.439
- DOI: https://doi.org/10.1200/jco.2025.43.4_suppl.405
- DOI: https://doi.org/10.35772/ghm.2024.01080
- DOI: https://doi.org/10.1093/joccuh/uiaf016
- DOI: https://doi.org/10.5230/jgc.2025.25.e33
- DOI: https://doi.org/10.1265/ehpm.25-00293
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.crphys.2025.100159
- [2025] Seasonality of Sensorineural Hearing Loss and Impact of the Coronavirus Disease 2019 PandemicDOI: https://doi.org/10.1002/ohn.70085
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-30367-w
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00262-025-04239-1
- DOI: https://doi.org/10.1111/jgh.16533
- DOI: https://doi.org/10.3390/geriatrics9010021
- DOI: https://doi.org/10.1136/bmjresp-2023-002137
- DOI: https://doi.org/10.1136/jitc-2024-010174
- [2024] Determining the prior mean in Bayesian logistic regression with sparse data: a nonarbitrary approachDOI: https://doi.org/10.1093/jrsssc/qlae048
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2024.09.009
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-72423-x
- DOI: https://doi.org/10.1002/mus.28251
- DOI: https://doi.org/10.1093/dote/doae057.047
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-70001-9
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12874-024-02295-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.adro.2024.101555
- DOI: https://doi.org/10.1200/jco.2024.42.16_suppl.4068
- DOI: https://doi.org/10.1200/jco.2024.42.16_suppl.4021
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.annonc.2024.05.323
- DOI: https://doi.org/10.1159/000539380
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-62405-4
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12883-024-03666-4
- DOI: https://doi.org/10.1002/ijc.34970
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-58603-9
- DOI: https://doi.org/10.1038/s44276-024-00046-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.canep.2024.102549
- DOI: https://doi.org/10.1212/wnl.0000000000209130
- DOI: https://doi.org/10.1111/ene.16249
- DOI: https://doi.org/10.1093/bjs/znae038
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00535-023-02072-w
- DOI: https://doi.org/10.1200/jco.2024.42.3_suppl.326
- DOI: https://doi.org/10.1200/jco.2024.42.3_suppl.391
- DOI: https://doi.org/10.1200/jco.2024.42.3_suppl.269
- DOI: https://doi.org/10.1200/jco.2024.42.3_suppl.265
- DOI: https://doi.org/10.1002/oto2.120
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00432-022-04557-2
- [2023] 546 The FSTL1-DIP2A axis as a promising target in the anti-PD1 therapy of advanced gastric cancerDOI: https://doi.org/10.1136/jitc-2023-sitc2023.0546
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.pan.2023.06.682
- [2023] A comprehensive appraisal of HER2 heterogeneity in HER2-amplified and HER2-low colorectal cancerDOI: https://doi.org/10.1038/s41416-023-02382-z
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12885-023-11199-1
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0286909
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.annonc.2023.04.221
- [2023] Expression molecular subtype as a predictor of outcomes of chemoradiotherapy for esophageal cancer.DOI: https://doi.org/10.1200/jco.2023.41.16_suppl.4030
- DOI: https://doi.org/10.1200/jco.2023.41.16_suppl.4063
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.annonc.2023.04.252
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.canep.2023.102391
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-32317-w
- DOI: https://doi.org/10.1177/13524585231156736
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41541-023-00626-w
- DOI: https://doi.org/10.4187/respcare.10231
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41440-023-01228-8
- DOI: https://doi.org/10.1002/cam4.5689
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cgh.2023.01.028
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10120-023-01363-8
- DOI: https://doi.org/10.1200/jco.2023.41.4_suppl.425
- DOI: https://doi.org/10.3390/antiox12020240
- DOI: https://doi.org/10.1080/0886022x.2022.2163904
- DOI: https://doi.org/10.5230/jgc.2023.23.e41
- DOI: https://doi.org/10.1111/pcn.13618
- DOI: https://doi.org/10.1111/psyg.12919
- DOI: https://doi.org/10.3390/vaccines10122005
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cellimm.2022.104652
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