Noriko Himori 研究室
主宰者：Noriko Himori
東北大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
当研究室は、緑内障や網膜変性をはじめとする眼疾患の発症メカニズムと診断・治療法の改善に関する研究を進めています。特に、眼圧や眼血流などの生理的指標と疾患進行の関係性、ならびに患者の治療継続行動に影響する心理・社会的要因を明らかにすることに力を注いでいます。これまでの研究から、酸化ストレスや特定の代謝物が緑内障病態に関連すること、また眼圧変動のパターンが疾患進行の予測因子となる可能性が報告されています。
同時に、人工知能を活用した新しい診断機器・解析手法の開発も推進しており、費用効率的で操作性に優れたスクリーニングデバイスの構築を目指しています。光干渉断層撮影（OCT）画像の自動解析やレーザー血流計測技術を組み合わせることで、異なる眼疾患を迅速に鑑別する基盤技術を築きつつあります。
さらに細胞・分子レベルでは、女性ホルモンや抗酸化物質が網膜グリア細胞の障害に対して保護作用を持つメカニズムを明らかにするとともに、手術後の線維化抑制や炎症制御に関わる薬学的介入を検討しています。これらの基礎的知見と臨床情報の統合により、眼疾患の予防・診断・治療の質向上を目指しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（43 件）
- DOI: https://doi.org/10.31234/osf.io/k72sz_v1
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10384-026-01328-1
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jneuroim.2026.578974
- DOI: https://doi.org/10.1038/s43856-026-01573-y
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-44392-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajoc.2025.102316
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-19110-7
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10384-025-01248-6
- DOI: https://doi.org/10.1620/tjem.2025.j066
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ogla.2024.03.007
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s12325-023-02762-0
- DOI: https://doi.org/10.1117/1.jmi.11.2.026003
- [2024] Metabolomic Profiling of Open-Angle Glaucoma Etiologic Endotypes: Tohoku Multi-Omics Glaucoma StudyDOI: https://doi.org/10.1167/iovs.65.13.44
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-76187-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.exer.2024.110103
- DOI: https://doi.org/10.1111/aos.16747
- DOI: https://doi.org/10.1620/tjem.2024.j072
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10792-024-03225-3
- DOI: https://doi.org/10.1109/isbi56570.2024.10635426
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xops.2024.100550
- DOI: https://doi.org/10.1167/tvst.12.7.2
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41514-023-00124-2
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00417-023-06257-0
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xops.2023.100387
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-38696-4
- DOI: https://doi.org/10.1167/iovs.64.10.2
- DOI: https://doi.org/10.1097/ijg.0000000000002257
- DOI: https://doi.org/10.1080/09273948.2023.2197497
- DOI: https://doi.org/10.1109/isbi53787.2023.10230693
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0282047
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.22036
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neulet.2022.136978
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.exer.2022.109314
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12886-022-02587-5
- DOI: https://doi.org/10.1167/tvst.11.6.8
- [2022] A lightweight deep learning model for automatic segmentation and analysis of ophthalmic imagesDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-12486-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jns.2022.120269
- DOI: https://doi.org/10.2147/opth.s314288
- DOI: https://doi.org/10.1002/brb3.2083
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.exer.2021.108826
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msard.2021.103222
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-90604-w
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