Ken Yamaguchi 研究室

主宰者：Ken Yamaguchi
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、がんを中心とした悪性腫瘍の分子機構の解明と、臨床応用に向けた診断・治療の最適化を目指しています。特に、次世代シーケンシング技術を用いた遺伝子解析を基盤として、大規模な患者サンプルから腫瘍の遺伝子変異やゲノム異常を詳細に調べています。これらの分子情報と臨床情報を組み合わせることで、患者の予後予測や治療効果の判定に役立つバイオマーカーの開発に取り組んでいます。 特に婦人科がんの研究が充実しており、子宮体がんや卵巣がん、子宮頸がんなど複数の腫瘍種に対して、分子分類に基づいたステージング法の開発や免疫環境の解析を行っています。たとえば、卵巣がんの化学療法耐性メカニズムや、腫瘍周辺のリンパ球分布と予後の関係について、人工知能を用いた画像解析を含む多角的なアプローチで調査しています。また、腫瘍内の遺伝子変異と免疫応答の関連性に関する研究も進めており、患者の治療選択に直結する知見の創出を目指しています。 さらに本研究室では、電子医療記録から自動的に臨床情報を抽出する大規模言語モデルの応用や、医療従事者の診療判断に生じる無意識的なバイアスの実態調査など、医療現場の課題解決に向けた研究も展開しています。こうした多様な研究を通じて、ゲノム情報を活用した個別化医療の実現に貢献しようとしています。

※ 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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