Takayuki Shinohara 研究室
主宰者：Takayuki Shinohara
国立感染症研究所
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
篠原隆幸研究室では、感染症の原因となる微生物、特に薬剤耐性を持つ真菌類の特性と病態に関する研究を行っています。主要な対象は、多剤耐性のため治療が困難な新興病原真菌であり、その中でも特にカンジダ・アウリスという種に焦点を当てています。この菌の持つ環境適応能や人体での定着・増殖の仕組みを分子レベルで解明することで、より効果的な診断法や治療法の開発につなげることを目指しています。
研究手法としては、免疫不全マウスモデルを用いた in vivo 実験と、細胞培養を含む in vitro 実験を組み合わせた包括的なアプローチを採用しています。特に、患者から分離された病原菌株のゲノム解析や、酸素濃度などの生体内環境を模した条件下での遺伝子発現解析を実施し、菌の毒性や付着能に関わる遺伝子を特定しています。さらに、新規な作用機構を持つ抗菌化合物の有効性を検証し、臨床応用の可能性を検討しています。
これまでの研究から、病原菌の生存や増殖には、低酸素環境や亜鉛などの栄養因子が重要な役割を果たすことが明らかになってきました。また、新規抗菌剤の開発や迅速診断法の確立も報告されており、日本国内における多剤耐性真菌の疫学的特徴の把握にも取り組んでいます。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（37 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11046-026-01055-8
- DOI: https://doi.org/10.3314/mmj.25-00019
- DOI: https://doi.org/10.1093/mmy/myag067
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jiac.2026.103020
- DOI: https://doi.org/10.1111/tid.70216
- DOI: https://doi.org/10.3314/mmj.25-00010
- [2025] <i>Candida auris</i> persists in the vaginal microaerobic niche in the absence of interleukin-17ADOI: https://doi.org/10.1128/msphere.00446-25
- DOI: https://doi.org/10.1128/aac.00856-25
- DOI: https://doi.org/10.1093/cid/ciaf489
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- DOI: https://doi.org/10.1002/jha2.70138
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jiac.2025.102790
- DOI: https://doi.org/10.3390/jof11050401
- DOI: https://doi.org/10.7883/yoken.jjid.2025.025
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jiac.2025.102649
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jiac.2025.102856
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jiac.2025.102751
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jiac.2025.102747
- DOI: https://doi.org/10.1093/mmy/myaf113
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jiac.2025.102870
- DOI: https://doi.org/10.1111/pin.13476
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jiac.2024.02.014
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.transproceed.2023.11.015
- DOI: https://doi.org/10.1093/jacamr/dlad155
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-36397-6
- DOI: https://doi.org/10.2169/internalmedicine.0898-22
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijid.2022.12.039
- DOI: https://doi.org/10.1093/mmy/myac072.p345
- DOI: https://doi.org/10.1093/mmy/myac072.s10.4d
- [2022] U-Netを用いた旧版地図からの水域の抽出
- DOI: https://doi.org/10.1080/21645515.2022.2048559
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jiac.2022.02.007
- [2021] U-Netを用いた旧版地図からの市街地抽出
- DOI: https://doi.org/10.1093/ofid/ofab401
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