Tohru Ikeda 研究室
主宰者:Tohru Ikeda
東京医科歯科大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
池田徹研究室は、口腔領域の悪性腫瘍とその周囲の生物学的環境に関する研究に取り組んでいます。特に舌がんなどの口腔扁平上皮がんを対象として、腫瘍周囲の免疫細胞の分布や機能を詳細に解析しています。複数の免疫パラメータを測定する多重蛍光染色法と組織画像解析を用いることで、個々の患者の免疫プロファイルの多様性を明らかにし、がんの予後予測や免疫治療への反応性を予測する方法の開発を進めています。また、がん細胞が産生する炎症性物質が骨破壊を引き起こすメカニズムや、腫瘍が周囲の筋肉や骨に浸潤する様式についても組織病理学的に検討しています。
同時に、デジタルパソロジーの分野での応用研究にも力を入れています。深層学習を用いた画像検索システムの開発により、稀少な口腔腫瘍の診断を支援するツール構築を目指しています。大規模な組織画像データベースから機械学習モデルを訓練し、病理医の診断精度向上と業務効率化を図る研究が進められています。
さらに、骨欠損部の再生医療に関する基礎研究も展開しています。新規の生体材料スカッファルドにペプチドと骨形成因子を組み合わせることで、骨形成を促進する方法の開発に取り組んでいます。これらの研究を通じて、口腔領域の疾患の診療および治療法の向上に貢献することを目指しています。
※ 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。
外部リンク
関連研究室(8 件)
- 生化学・分子生物学・遺伝学Ryuichi Okamoto 研究室東京大学論文 153 件·共通: 再生, 炎症, がん基礎, 発生・再生 +11
- 医学Shusuke Akamatsu 研究室Kyoto University Hospital論文 100 件·共通: 学習, がん基礎, 発生・再生, 腫瘍 +11
- 医学Shuichi Matsuda 研究室京都大学論文 100 件·共通: 再生, 炎症, 発生・再生, 免疫 +9
- 医学Soichiro Ishihara 研究室University of Tokyo Hospital論文 100 件·共通: 炎症, 学習, がん基礎, 腫瘍 +9
- 医学Toyohiro Hirai 研究室京都大学論文 100 件·共通: 学習, 発生・再生, 認知・行動, 免疫 +11
- 医学Junya Kanda 研究室Kyoto University Hospital論文 100 件·共通: 学習, 発生・再生, 認知・行動, 免疫 +10
- 医学Dai Shida 研究室University of Tokyo Hospital論文 110 件·共通: 炎症, がん基礎, 腫瘍, 発生・モデル生物 +10
- 医学Hiroshi Date 研究室京都大学論文 100 件·共通: 再生, がん基礎, 発生・再生, 腫瘍 +7
研究成果(44 件)
- [2025] A primary osteosarcoma of the mandibular articular process with long-term follow-up: A case reportDOI: https://doi.org/10.1016/j.ajoms.2025.05.005
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-02576-w
- DOI: https://doi.org/10.1177/00220345251329042
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00262-025-03982-9
- DOI: https://doi.org/10.5794/jjoms.70.412
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajoms.2024.09.009
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.62264
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.tree.2024.02.009
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10530-024-03280-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajoms.2024.01.012
続きを表示(残り 34 件)閉じる
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajoms.2024.01.009
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10530-023-03209-x
- DOI: https://doi.org/10.3389/fonc.2023.1168376
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.labinv.2023.100228
- DOI: https://doi.org/10.5794/jjoms.69.304
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.oraloncology.2023.106458
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijms24119751
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajoms.2023.05.001
- DOI: https://doi.org/10.14693/jdi.v30i1.1501
- DOI: https://doi.org/10.3892/ol.2023.13812
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xpro.2023.102161
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patter.2023.100688
- [2023] Automatic detection of spongiosis associated with oral lichenoid lesions using machine learningDOI: https://doi.org/10.1016/j.ajoms.2022.12.002
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijms24010688
- DOI: https://doi.org/10.12998/wjcc.v10.i34.12742
- DOI: https://doi.org/10.2334/josnusd.22-0334
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijms23147768
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00428-022-03327-2
- DOI: https://doi.org/10.5794/jjoms.68.184
- DOI: https://doi.org/10.3390/diagnostics12030651
- [2022] Deep-learning application for identifying histological features of epithelial dysplasia of tongueDOI: https://doi.org/10.1016/j.ajoms.2021.12.008
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13256-022-03261-6
- DOI: https://doi.org/10.5794/jjoms.68.42
- DOI: https://doi.org/10.5357/koubyou.88.2-3_115
- DOI: https://doi.org/10.3390/diagnostics11112124
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-00398-0
- DOI: https://doi.org/10.1097/md.0000000000027560
- DOI: https://doi.org/10.3389/fonc.2021.682428
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41388-021-01921-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.oooo.2021.04.007
- DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyt.2021.651871
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.oooo.2021.03.020
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajoms.2020.12.010
科研費(0 件)
まだデータがありません(KAKEN 取り込み後に表示)。
所属学会・役職(0 件)
まだデータがありません(学会データ連携後に表示)。