Takeji Umemura 研究室
主宰者：Takeji Umemura
信州大学・Shinshu University Hospital
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Umemura研究室は、慢性肝疾患から肝がんへの進行メカニズム、および疾患の予後を予測する新たなバイオマーカーの開発に取り組んでいます。研究の対象には、ウイルス性肝炎、自己免疫性肝疾患、脂肪肝などが含まれます。これらの患者に対して、血液検査や画像診断、さらに機械学習を用いた解析を行い、どのような患者が肝がんや肝不全といった重篤な合併症に至りやすいのかを明らかにしようとしています。
特に注力している研究テーマの一つが、オータクシンやスロンボスポンジンといったタンパク質マーカーの臨床応用です。これらのマーカーの血中濃度を測定することで、肝炎患者における肝がん発症リスクや膵炎患者の再発リスクを従来より正確に予測できることを報告しています。また、超音波を用いた肝硬度測定により、肝臓の線維化の程度を非侵襲的に評価し、長期的な経過観察における予後判定を行う研究も進めています。
さらに、代謝機能障害を伴う脂肪肝患者における心血管合併症や肝臓関連イベントの発症リスクについて、人工知能モデルを用いた予測研究を展開しています。これらの研究を通じて、肝疾患患者の個別的なリスク評価と最適な治療方針の決定に向けた医学的知見の蓄積を目指しています。
※ 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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研究成果（89 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1111/hepr.70223
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00535-025-02307-y
- DOI: https://doi.org/10.1111/hepr.70018
- DOI: https://doi.org/10.1097/mpa.0000000000002457
- DOI: https://doi.org/10.2957/kanzo.66.1
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00535-025-02221-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cgh.2024.12.018
- DOI: https://doi.org/10.1055/a-2512-3670
- DOI: https://doi.org/10.1055/a-2501-3103
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s12328-024-02090-y
- DOI: https://doi.org/10.1002/jgh3.70150
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00535-025-02321-0
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm13102957
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0016-5085(24)02191-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0016-5085(24)02207-8
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0016-5085(24)04427-5
- DOI: https://doi.org/10.1111/hepr.14018
- DOI: https://doi.org/10.1111/apt.18015
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00535-024-02100-3
- DOI: https://doi.org/10.1038/s43856-024-00499-7
- [2024] Natural history of lean and non-lean metabolic dysfunction-associated steatotic liver diseaseDOI: https://doi.org/10.1007/s00535-024-02093-z
- DOI: https://doi.org/10.1111/hel.13070
- DOI: https://doi.org/10.1111/hepr.14025
- DOI: https://doi.org/10.1097/mpa.0000000000002290
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s12328-024-02074-y
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- DOI: https://doi.org/10.14309/ctg.0000000000000779
- DOI: https://doi.org/10.1111/jvh.14025
- DOI: https://doi.org/10.1002/jhbp.12068
- DOI: https://doi.org/10.1111/hepr.14106
- DOI: https://doi.org/10.1111/pin.13439
- DOI: https://doi.org/10.3389/fendo.2024.1329294
- DOI: https://doi.org/10.1007/s40121-023-00795-0
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.dld.2023.11.042
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.prp.2023.155011
- 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/10.1016/s0168-8278(23)01050-4
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0016-5085(23)04184-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0016-5085(23)04067-2
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.clml.2022.12.006
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-23357-9
- DOI: https://doi.org/10.3390/biomedicines10112806
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm11216366
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.radcr.2022.09.105
- DOI: https://doi.org/10.1111/hel.12934
- DOI: https://doi.org/10.2169/naika.111.2145
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00535-022-01921-4
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.gene.2022.146212
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13000-022-01203-w
- DOI: https://doi.org/10.1111/hepr.13745
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-01014-x
- DOI: https://doi.org/10.14309/crj.0000000000000665
- DOI: https://doi.org/10.1093/dote/doab052.204
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0256711
- DOI: https://doi.org/10.1002/deo2.16
- DOI: https://doi.org/10.1111/hel.12845
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13000-021-01132-0
- DOI: https://doi.org/10.1111/hepr.13689
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers13133267
- DOI: https://doi.org/10.1111/hepr.13666
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0249435
- DOI: https://doi.org/10.3390/medicina57030280
- DOI: https://doi.org/10.2169/internalmedicine.6337-20
- DOI: https://doi.org/10.1111/liv.14776
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