Mitsunari Abe 研究室
主宰者:Mitsunari Abe
国立精神・神経医療研究センター
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、神経変性疾患(アルツハイマー病、パーキンソン病など)の早期診断と病態解明を目指した研究を展開しています。特に、脳画像解析(MRI、PET)と脳脊髄液中の生体標識物質の測定を組み合わせた多角的なアプローチを採用しており、従来の臨床評価では検出困難な病的変化を捉えることに注力しています。複数の医療施設から得られた大規模データの統計的調和化技術も開発し、臨床応用の実現を進めています。
一方、パーキンソン病患者に見られる特異的な姿勢異常のメカニズム解明にも取り組んでいます。筋緊張の変化が異常な姿勢形成に果たす役割を、計算モデルを用いて検証する研究が進められており、これは神経障害後の機能回復過程の理解にも応用される見通しです。さらに、脳画像から推定した「脳年齢」と実年齢のズレを指標として用いることで、神経変性疾患に共通する老化パターンを抽出する試みも行われています。
これらの研究活動を通じて、病態の客観的な評価法を開発するとともに、異なる神経疾患間の共通点と相違点を明らかにすることで、より的確な診断と治療法の開発につながる基礎知見の創出を目指しています。
※ 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)
- 医学Osamu Abe 研究室University of Tokyo Hospital論文 100 件·共通: アルツハイマー, 神経変性疾患, 神経・精神疾患, 脳 +8
- 神経科学Osamu Onodera 研究室新潟大学論文 100 件·共通: 神経変性, 神経変性疾患, 神経・精神疾患, 脳 +8
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- 神経科学Ichiro Yabe 研究室北海道大学論文 100 件·共通: 神経変性, 神経変性疾患, 神経・精神疾患, 脳 +5
- 医学Yasuyuki Shiraishi 研究室慶應義塾大学論文 100 件·共通: 確率論・統計学, 確率・統計, 統計, 脳 +7
- 心理学Daisuke Nishi 研究室東京大学論文 176 件·共通: 確率論・統計学, 確率・統計, 統計, 神経・精神疾患 +6
- 医学Tatsuya Morita 研究室浜松医科大学論文 100 件·共通: 確率論・統計学, 確率・統計, 統計, 神経・精神疾患 +4
研究成果(18 件)
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12149-026-02218-9
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12149-026-02158-4
- DOI: https://doi.org/10.1080/19585969.2025.2597058
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnins.2025.1574700
- [2025] Comparison and cutoff values of two amyloid PET scaling methods: centiloid scale and amyloid-β loadDOI: https://doi.org/10.1007/s12149-025-02051-6
- DOI: https://doi.org/10.1002/dad2.70048
- DOI: https://doi.org/10.1620/tjem.2025.j006
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12149-024-01955-z
- DOI: https://doi.org/10.3389/fneur.2024.1306546
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.clinph.2023.12.131
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- DOI: https://doi.org/10.3389/fncom.2023.1218707
- [2023] Neural Correlates Underlying Functional Recovery of Functions in Motor Disabled Patients and MonkeysDOI: https://doi.org/10.2490/jjrmc.60.792
- DOI: https://doi.org/10.1002/gps.5993
- [2023] Analysis of the Relationship Between Muscle Tones and Abnormal Postures in a Computational ModelDOI: https://doi.org/10.1109/embc40787.2023.10341129
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cnp.2023.07.001
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-022-03615-2
- DOI: https://doi.org/10.3390/metabo12040355
- DOI: https://doi.org/10.3390/metabo11090616
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