Takefumi Kimura 研究室
主宰者：Takefumi Kimura
信州大学・Shinshu University Hospital
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、肝臓および膵臓の慢性疾患の臨床的課題の解決に取り組んでいます。特に、脂肪肝疾患、肝炎ウイルス感染、自己免疫性膵臓炎などの疾患において、病態の進行予測と最適な治療戦略の確立を目指しています。肝硬変への進行リスク、肝臓がんの発症予測、食道静脈瘤などの合併症の出現パターンなどを、臨床データと病理組織学的所見を組み合わせて解明する点に特徴があります。
研究手法としては、患者由来の血液検体の分析、肝臓・膵臓の組織検査、および電子カルテデータベースを活用した大規模集団追跡調査が中心です。特に、血中マーカー物質の測定値と長期的な臨床経過の関連性を統計的に検討し、疾患の予後予測を可能にする方法の開発に力を入れています。また、機械学習など数値解析手法を導入し、複数の臨床指標から疾患の病態を効率的に評価する手段を構築しています。
これらの研究を通じて、従来の診断法では捉えにくかった患者の健康リスクを早期に検出し、個々の患者に対する治療の必要性や治療効果を見極める基準を提供することを目指しています。肝臓疾患患者の長期予後改善および心血管疾患を含む全身的な合併症の管理に貢献することが、研究室の主要な目標です。
※ 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（71 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s12328-026-02351-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0168-8278(26)01669-7
- DOI: https://doi.org/10.1002/jhbp.70109
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12328-026-02307-2
- DOI: https://doi.org/10.1111/apt.70523
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-025-01930-2
- DOI: https://doi.org/10.1002/cam4.71506
- DOI: https://doi.org/10.2169/internalmedicine.6849-25
- DOI: https://doi.org/10.2169/internalmedicine.7628-26
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- DOI: https://doi.org/10.1096/fj.202502975r
- DOI: https://doi.org/10.1111/apt.70489
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2025.149537
- DOI: https://doi.org/10.1111/apt.70466
- DOI: https://doi.org/10.3390/biomedicines13112716
- [2025] A case of hepatic segmental atrophy mimicking spontaneously necrotized hepatocellular carcinomaDOI: https://doi.org/10.1016/j.radcr.2025.09.072
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12328-025-02226-8
- DOI: https://doi.org/10.1111/hepr.70018
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12328-025-02198-9
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12328-025-02170-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0168-8278(25)00539-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0168-8278(25)01550-8
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12328-025-02132-z
- DOI: https://doi.org/10.1002/jgh3.70150
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cgh.2024.12.018
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12328-024-02090-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.gastha.2025.100696
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12328-024-02074-y
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- DOI: https://doi.org/10.3389/fendo.2024.1329294
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0016-5085(24)04427-5
- DOI: https://doi.org/10.1111/apt.18015
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- DOI: https://doi.org/10.1111/hepr.14025
- DOI: https://doi.org/10.1097/mpa.0000000000002290
- DOI: https://doi.org/10.2957/kanzo.64.603
- DOI: https://doi.org/10.1111/liv.15792
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers15225343
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- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers15143744
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- DOI: https://doi.org/10.1016/s0016-5085(23)04067-2
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.gastha.2023.03.017
- [2022] Prognostic utility of albumin-bilirubin grade in Japanese patients with primary biliary cholangitisDOI: https://doi.org/10.1016/j.jhepr.2022.100662
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-23357-9
- DOI: https://doi.org/10.3390/biomedicines10112806
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.radcr.2022.09.105
- DOI: https://doi.org/10.1159/000525546
- DOI: https://doi.org/10.3390/biomedicines10071667
- DOI: https://doi.org/10.3390/biology11050772
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnut.2022.852767
- [2022] Tuning of Bayesian optimization for materials synthesis: simulation of the one-dimensional caseDOI: https://doi.org/10.1080/27660400.2022.2066489
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-022-29231-6
- DOI: https://doi.org/10.1111/hepr.13745
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- [2021] 物質合成に適したベイズ最適化のハイパーパラメータの探索
- DOI: https://doi.org/10.1111/liv.14776
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