H. Tsuchida 研究室
主宰者:H. Tsuchida
京都大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、放射線が物質や生命体に及ぼす影響を、物理・化学・生物の観点から総合的に解明することを目指しています。特に、放射線が水と相互作用する際に生じる化学反応や、その過程で発生する電子の振る舞いに着目しており、これらが細胞内のDNA損傷にいかに繋がるかを研究しています。
研究手法としては、計算シミュレーション(モンテカルロ法や分子動力学)と実験の両輪を活用しています。水の放射線分解で発生する水和電子や水酸基ラジカルなどの活性種の生成量を、フェムト秒オーダーの超短時間スケールで追跡するシミュレーションコードを開発し、その信頼性を様々な実験計測で検証しています。また、高速重イオンやMeVエネルギーの粒子をマイクロドロップレットや薄膜試料に照射し、質量分析法により生成物を測定する実験も展開しています。
これまでの研究から、放射線による複数の化学種が密接に関与してDNA損傷が形成される仕組み、および照射条件(イオン種・エネルギー・方向性)が化学反応に与える影響が明らかになりつつあります。こうした知見は、粒子線治療の効果向上や放射線防護の最適化など、医学・産業応用への貢献も期待されています。
※ 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)
- 環境科学Ryozo Ooka 研究室東京大学論文 153 件·共通: 古典物理, 力学, 基礎物理, エネルギー +5
- 医学Toshimi Aizawa 研究室東北大学論文 103 件·共通: 古典物理, 力学, 基礎物理, 発生 +4
- 物理学・天文学Masaaki Fujii 研究室東京工業大学論文 101 件·共通: 質量分析, 分析手法, 分析化学, DNA +5
- 医学Motoko Yanagita 研究室Kyoto University Hospital論文 105 件·共通: 古典物理, 力学, 基礎物理, DNA +6
- 社会科学Takeshi Serizawa 研究室東京工業大学論文 100 件·共通: 古典物理, 力学, 基礎物理, 材料工学 +6
- 社会科学Toshinori Fujie 研究室東京工業大学論文 100 件·共通: 薄膜, 発生, 材料工学, DNA +6
- 心理学Naomichi Ogihara 研究室東京大学論文 101 件·共通: 古典物理, 力学, 基礎物理, エネルギー +4
- 生化学・分子生物学・遺伝学Takeshi Bamba 研究室九州大学論文 103 件·共通: 質量分析, 分析手法, 分析化学, 物理学 +5
研究成果(28 件)
- DOI: https://doi.org/10.1039/d6ra00147e
- DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/3149/1/012013
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nimb.2025.165786
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0252783
- [2025] Elemental analysis of NIST SRM air particulate on filter media using four different types of PIXEDOI: https://doi.org/10.1142/s0129083524500025
- [2025] Multiple DNA damages induced by water radiolysis demonstrated using a dynamic Monte Carlo codeDOI: https://doi.org/10.1038/s42004-025-01453-x
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nimb.2024.165601
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nimb.2024.165548
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-76481-z
続きを表示(残り 18 件)閉じる
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0227465
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0215222
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nimb.2024.165429
- [2024] Effective combinations of features in predicting the range of incident ions using machine learningDOI: https://doi.org/10.1016/j.nimb.2024.165383
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nimb.2024.165387
- DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6455/ad31ae
- DOI: https://doi.org/10.1039/d2ra07274b
- DOI: https://doi.org/10.1039/d3ra05075k
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nimb.2022.12.010
- DOI: https://doi.org/10.1116/6.0002073
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpca.2c06387
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0077180
- DOI: https://doi.org/10.7566/jpsj.91.024302
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ssi.2021.115730
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2021.161518
- DOI: https://doi.org/10.1103/physreva.103.062812
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jnucmat.2021.153141
科研費(0 件)
まだデータがありません(KAKEN 取り込み後に表示)。
所属学会・役職(0 件)
まだデータがありません(学会データ連携後に表示)。