Mayuko Watase 研究室
主宰者：Mayuko Watase
慶應義塾大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Watase研究室は、COVID-19患者の臨床経過と予後を多角的に解明することを主要な研究テーマとしています。具体的には、胸部CT画像や血液検査などから得られた患者情報を大規模なデータベースを用いて系統的に分析し、重症化のリスク要因や長期的な後遺症の発症メカニズムを調査しています。人工知能を活用した画像解析技術により、CT上の肺病変や骨密度、筋肉量などの定量的な指標と患者の予後との関連性を検討している点が特徴です。
同時に、COVID-19感染後に生じる長期的な症状（長いCOVID）に関する研究にも注力しており、倦怠感や呼吸困難、咳などの症状の出現パターンと患者背景や急性期の重症度との関連を明らかにしています。さらに、基礎疾患や遺伝的背景が感染後の臨床経過に及ぼす影響についても探索しており、喘息や慢性腎臓病といった既往疾患が長期予後に与える影響を検証しています。
これらの研究は日本の複数施設から収集された数千規模の患者データに基づいており、臨床診療において活用可能な実践的な知見の創出を目指しています。また、COVID-19以外にも喘息と食生活の関連性についても調査するなど、呼吸器疾患全般に関する多面的な研究を展開しています。
※ 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。
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研究成果（43 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1186/s12890-025-04030-z
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-26187-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2025.09.014
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2025.05.001
- DOI: https://doi.org/10.1002/jcsm.13721
- [2025] Predicting coronavirus disease 2019 severity using explainable artificial intelligence techniquesDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-85733-5
- DOI: https://doi.org/10.1136/bmjresp-2023-002234
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00535-023-02071-x
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm13247815
- DOI: https://doi.org/10.1136/bmjresp-2023-002137
- [2024] Combined use of serum ferritin and KL-6 levels as biomarkers for predicting COVID-19 severityDOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2024.09.011
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2024.09.009
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12879-024-09414-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bone.2024.117095
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.clnu.2024.02.004
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2023.08.008
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00277-023-05407-y
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-49340-6
- [2023] Asthma is a risk factor for general fatigue of long COVID in Japanese nation-wide cohort studyDOI: https://doi.org/10.1016/j.alit.2023.11.003
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41440-023-01490-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.metabol.2023.155715
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12931-023-02530-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jvacx.2023.100381
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijid.2023.07.030
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2023.03.007
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0283288
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jiac.2023.01.006
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijid.2022.12.019
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12879-022-07927-w
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12931-022-02222-3
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12879-022-07701-y
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41387-022-00217-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijid.2022.07.014
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4272351
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3997875
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