Akinobu Suzuki 研究室
主宰者：Akinobu Suzuki
東京都立大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、脊椎に関わる疾患の診断と治療を中心とした臨床研究に取り組んでいます。主な対象は、脊椎への転移がん（進行がん患者に生じる合併症）と脊椎の変性疾患（加齢に伴う骨や神経の変化）です。転移がん患者では神経機能の障害や痛みが生活の質に大きく影響するため、手術の適応判断と予後予測が重要な課題です。
予後予測の精度向上に向けて、機械学習を活用した新しい分析手法を開発しています。複数の医療機関から集めた患者データを用いて、術後の神経機能の回復状況や生活の質の改善、早期死亡リスク、骨粗鬆症に関連した合併症など、多角的な予測モデルを構築しています。さらに、画像から骨密度やその他の臨床指標を自動判定する深層学習アルゴリズムの開発も進めており、臨床現場での診断支援を目指しています。
同時に、脊椎手術における様々な術式の有効性比較や、患者の栄養状態・筋肉の状態が術後経過に及ぼす影響の検討も行っています。これらの多機関共同研究を通じて、患者ごとの最適な治療戦略の確立と、手術後の生活の質向上に貢献することを目標としています。
※ 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（77 件）
- DOI: https://doi.org/10.1093/annweh/wxag015
- DOI: https://doi.org/10.1097/brs.0000000000005603
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jos.2026.01.003
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.spinee.2025.10.028
- DOI: https://doi.org/10.1177/21925682251377726
- DOI: https://doi.org/10.1097/brs.0000000000005487
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00586-025-09314-w
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00586-025-09298-7
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-12485-7
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-11285-3
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-08775-9
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xnsj.2025.100733
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xnsj.2025.100706
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- [2025] Risk factors for Early (Three-Month) Postoperative Mortality in Metastatic Spine Tumor SurgeryDOI: https://doi.org/10.1097/brs.0000000000005359
- DOI: https://doi.org/10.1097/brs.0000000000005322
- DOI: https://doi.org/10.1093/annweh/wxae093
- DOI: https://doi.org/10.1177/21925682251318266
- DOI: https://doi.org/10.1097/bsd.0000000000001757
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.spinee.2024.12.021
- DOI: https://doi.org/10.2106/jbjs.24.00245
- DOI: https://doi.org/10.3171/2024.7.spine24340
- DOI: https://doi.org/10.1177/21925682241297948
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.annonc.2024.07.415
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- DOI: https://doi.org/10.1097/brs.0000000000005062
- DOI: https://doi.org/10.22603/ssrr.2023-0293
- [2024] Risk Factors for Residual Back Pain After Balloon Kyphoplasty for Osteoporotic Vertebral FractureDOI: https://doi.org/10.1007/s43465-024-01115-5
- DOI: https://doi.org/10.31616/asj.2023.0174
- DOI: https://doi.org/10.1097/bsd.0000000000001585
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bas.2024.103267
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jos.2023.12.004
- DOI: https://doi.org/10.1097/brs.0000000000004907
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm12134292
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.spinee.2023.01.023
- DOI: https://doi.org/10.1096/fj.202200917rr
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00586-022-07496-1
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-23583-1
- [2022] Machine-learning-based approach for nonunion prediction following osteoporotic vertebral fracturesDOI: https://doi.org/10.1007/s00586-022-07431-4
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm11175230
- DOI: https://doi.org/10.1093/mr/roac049
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- DOI: https://doi.org/10.1093/mr/roab106
- DOI: https://doi.org/10.3171/2021.6.spine21721
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- DOI: https://doi.org/10.22603/ssrr.2021-0060
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- [2021] Gender-specific analysis for the association between trunk muscle mass and spinal pathologiesDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-87334-4
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.spinee.2021.03.006
- DOI: https://doi.org/10.22603/ssrr.2021-0011
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jos.2021.01.004
- DOI: https://doi.org/10.1097/brs.0000000000003997
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.spinee.2021.02.004
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00586-021-06754-y
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11657-021-00884-y
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12891-021-03971-w
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-020-80129-z
- DOI: https://doi.org/10.1177/2309499021994969
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