Koji Tamai 研究室
主宰者：Koji Tamai
大阪大学・Osaka University Hospital
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、脊椎・脊髄疾患の患者における手術治療の成績を向上させることを主要な目標としています。特に腰椎椎間板ヘルニア、頸椎症性脊髄症、転移性脊椎腫瘍、骨粗鬆症性椎体骨折といった多様な脊椎疾患に対する外科的治療の適応判断と術後成績予測に関する研究を展開しています。高齢患者における脊髄損傷の治療選択や、最小侵襲手術の有効性評価など、臨床的に重要な課題に取り組んでいます。
研究手法として、複数の医療機関から患者データを集積する多施設共同研究を積極的に推進しており、数百～千名規模の患者群を対象とした後ろ向きおよび前向き観察研究を実施しています。近年では機械学習やディープラーニングを用いた解析により、術後の神経学的改善度や生活の質の向上を予測するモデル開発にも着手しています。栄養状態、骨密度、筋肉の退行変性といった患者の全身的な因子が手術成績に与える影響を定量的に評価することで、より精密な術後成績予測を目指しています。
これらの研究を通じて、脊椎疾患患者に対するより最適な治療戦略の確立と、個別化医療の実現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。
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研究成果（95 件）
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.spinee.2025.10.028
- DOI: https://doi.org/10.1097/brs.0000000000005487
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00586-025-09314-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bas.2025.105886
- DOI: https://doi.org/10.1177/21925682251377726
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00586-025-09298-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xnsj.2025.100672
- DOI: https://doi.org/10.22603/ssrr.2024-0291
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-11285-3
- DOI: https://doi.org/10.1097/brs.0000000000005322
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- [2025] Machine Learning-Based Prediction of Quality of Life Improvement After Surgery for Spinal MetastasesDOI: https://doi.org/10.1097/brs.0000000000005367
- [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/10.1007/s00586-025-08708-0
- DOI: https://doi.org/10.1177/21925682251318266
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bas.2025.104891
- DOI: https://doi.org/10.1097/bsd.0000000000001757
- DOI: https://doi.org/10.22603/ssrr.2024-0288
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.spinee.2024.12.021
- DOI: https://doi.org/10.2106/jbjs.24.00245
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.spinee.2024.08.002
- DOI: https://doi.org/10.1302/1358-992x.2024.15.036
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bbrc.2024.150512
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xnsj.2024.100500
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xnsj.2024.100350
- DOI: https://doi.org/10.22603/ssrr.2024-0021
- DOI: https://doi.org/10.22603/ssrr.2024-0014
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-56527-y
- DOI: https://doi.org/10.31616/asj.2023.0174
- DOI: https://doi.org/10.1097/bsd.0000000000001585
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41393-024-00963-0
- DOI: https://doi.org/10.1097/brs.0000000000004907
- DOI: https://doi.org/10.1177/21925682231186757
- DOI: https://doi.org/10.1097/brs.0000000000004764
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00586-023-07828-9
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm12134292
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm12103442
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-29877-2
- DOI: https://doi.org/10.1097/brs.0000000000004595
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.spinee.2023.01.023
- DOI: https://doi.org/10.1089/neu.2022.0180
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jos.2023.01.004
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm12020708
- DOI: https://doi.org/10.1177/21925682231151643
- [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/10.1038/s41598-022-19789-y
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm11195566
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.crmeth.2022.100314
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm11175230
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12891-022-05752-5
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12877-022-03316-9
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.wneu.2022.07.104
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41393-022-00818-6
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jos.2022.05.012
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- DOI: https://doi.org/10.4005/jjfs.104.112
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-06140-8
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm11030602
- [2022] Prognostic Factors for Cervical Spinal Cord Injury without Major Bone Injury in Elderly PatientsDOI: https://doi.org/10.1089/neu.2021.0351
- DOI: https://doi.org/10.1096/fj.202200917rr
- DOI: https://doi.org/10.1097/md.0000000000032330
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-23583-1
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm11216495
- DOI: https://doi.org/10.22603/ssrr.2021-0011
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-84363-x
- 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/s00586-021-07014-9
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-020-80129-z
- DOI: https://doi.org/10.1177/2309499021994969
- DOI: https://doi.org/10.22603/ssrr.2021-0183
- DOI: https://doi.org/10.3171/2021.6.spine21721
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.spinee.2021.11.012
- [2021] Disease modeling of pulmonary fibrosis using human pluripotent stem cell-derived alveolar organoidsDOI: https://doi.org/10.1016/j.stemcr.2021.10.015
- DOI: https://doi.org/10.3390/medicina57111225
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00264-021-05256-2
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13023-021-02031-9
- DOI: https://doi.org/10.22603/ssrr.2021-0088
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm10174012
- DOI: https://doi.org/10.1177/23094990211060967
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.spinee.2021.05.111
- DOI: https://doi.org/10.1126/scitranslmed.abb1298
- DOI: https://doi.org/10.3171/2020.11.spine201552
- DOI: https://doi.org/10.22603/ssrr.2021-0060
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xnsj.2021.100071
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.spinee.2021.03.006
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm10215001
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