Yoko Furukawa‐Hibi 研究室

主宰者：Yoko Furukawa‐Hibi
名古屋市立大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、医療現場の患者データを活用して、治療効果と副作用を予測・最適化する研究に取り組んでいます。特に抗がん剤や免疫療法の投与設計において、患者個々の特性に合わせた用量決定を目指しています。バンコマイシンなどの抗菌薬やシスプラチンなどの化学療法剤について、血液中の薬物濃度と患者の臨床情報を組み合わせ、機械学習を用いて腎臓障害などの重篤な副作用の発症リスクを予測するモデルを構築しています。 免疫チェックポイント阻害薬の使用に伴う免疫関連有害事象の予測も重要な研究テーマです。複数の異なるがん種・治療レジメンにおいて、好酸球の増加が免疫関連有害事象の発症を示唆する生物学的指標となることを報告しており、この知見は患者管理の改善に貢献する可能性があります。さらに、薬物動態モデリングやウェアラブルデバイスから得られる生理学的データを統合し、がん患者の疼痛管理をより客観的に評価する研究も進めています。 これらの研究は、電子カルテに記録された多くの患者情報の解析を基盤としており、臨床現場の実際のデータから治療戦略改善に直結する知見を引き出すことを目標としています。

※ 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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