Go Okada 研究室
主宰者：Go Okada
広島大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、精神疾患の客観的な診断・治療予測を実現するために、脳画像や血液生化学、行動データなど複数の生物学的指標を統合的に解析する研究を行っています。主な対象疾患は、大うつ病性障害、双極性障害、統合失調症、自閉スペクトラム症など多岐にわたります。研究の中心課題は、現在の症状に基づいた診断基準では捉えきれない患者の多様性を、客観的なバイオマーカーを用いて層別化・分類することです。
手法としては、複数の施設から集められた大規模な脳画像データセット（主に安静時脳機能MRIや構造MRI）に機械学習アルゴリズムを適用し、各患者個人の脳ネットワークパターンや脳構造の特徴を抽出しています。同時に、血液中の代謝産物・遺伝子発現、加速度計による身体活動量といった末梢生物学的マーカーも測定・統合することで、多角的な患者評価を実現しています。さらに異なる施設や対象集団での再現性・汎用性を厳密に検証する点も特徴です。
これまでの研究を通じて、特定の脳構造・機能的結合パターンが抗うつ薬への反応性や治療抵抗性の予測に有用であること、また異なる診断カテゴリーの患者間で共通・相違する脳の特徴パターンが存在することが報告されています。今後、こうした客観的バイオマーカーを臨床現場に導入し、各患者に最適な治療法選択を支援するシステムの構築を目指しています。
※ 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（36 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41380-025-03224-5
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41380-025-03134-6
- [2025] Alterations of Blood Plasma Metabolites, Including Kynurenine and Tryptophan, in Bipolar DisorderDOI: https://doi.org/10.2147/ndt.s508021
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jad.2025.04.019
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2025.107335
- DOI: https://doi.org/10.1002/npr2.70010
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- DOI: https://doi.org/10.1093/ijnp/pyae059.390
- DOI: https://doi.org/10.1002/hbm.70053
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41380-024-02759-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jadr.2023.100644
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41380-023-02224-7
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41380-023-02141-9
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e18307
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-33077-3
- DOI: https://doi.org/10.1111/pcn.13542
- DOI: https://doi.org/10.1093/schbul/sbad022
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jad.2023.01.087
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12888-023-04560-y
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-023-14984-6
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e13059
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bandc.2021.105806
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-96567-2
- DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyt.2021.667881
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