Akinori Kimura 研究室
主宰者：Akinori Kimura
東京大学
兼任：京都大学／大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の重症化予測と患者の長期的な健康転帰を明らかにすることを目指しています。特に、胸部画像検査や血液中のタンパク質・遺伝子マーカーを組み合わせて、患者の予後をいかに正確に判定できるかに取り組んでいます。具体的には、肺の影の広がりや筋肉と脂肪の状態、骨密度といった身体の構成要素の変化が、治療中の急変や死亡といった重篤な転帰とどのような関係にあるのかを調べています。
同時に、人工知能を活用した画像解析手法の開発と臨床応用を進めており、大規模な患者データを統計的に分析することで、複数の予測因子がどのように相互作用しているかを解明しています。さらに、ゲノムワイドな遺伝子解析やワクチン反応性の個人差に関わる遺伝要因の探索も実施し、COVID-19の重症化リスクを遺伝学的背景から理解しようとしています。
これらの多角的なアプローチを通じて、入院時の検査結果から患者の転帰をより正確に予測する実用的なモデルの構築、および回復後の肺機能障害や全身的な後遺症の発生機序を明らかにすることを目指しています。研究成果は、日本全国の医療機関で収集された大規模な患者レジストリデータに基づいており、臨床現場への応用を意識した実践的な研究が特徴です。
※ 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。
外部リンク
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研究成果（56 件）
- DOI: https://doi.org/10.1002/jcsm.13721
- DOI: https://doi.org/10.1253/circj.cj-24-0661
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12890-025-04030-z
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-26187-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2025.09.014
- [2025] Unraveling the COVID-19 Severity Hubs and Interplays in Inflammatory-Related RNA–Protein NetworksDOI: https://doi.org/10.3390/ijms26094412
- [2025] Predicting coronavirus disease 2019 severity using explainable artificial intelligence techniquesDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-85733-5
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xgen.2025.100783
- DOI: https://doi.org/10.1136/bmjresp-2023-002234
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00535-023-02071-x
- [2024] Combined use of serum ferritin and KL-6 levels as biomarkers for predicting COVID-19 severityDOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2024.09.011
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-024-01896-3
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12879-024-09414-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bone.2024.117095
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.clnu.2024.02.004
- DOI: https://doi.org/10.12667/mhc.30.78
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-49340-6
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41440-023-01490-w
- DOI: https://doi.org/10.1182/blood-2023-181354
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.metabol.2023.155715
- [2023] Estimating gene-level false discovery probability improves eQTL statistical fine-mapping precisionDOI: https://doi.org/10.1093/nargab/lqad090
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12931-023-02530-2
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00277-023-05407-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijid.2023.07.030
- DOI: https://doi.org/10.1097/01.hs9.0000972256.92859.1b
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.atherosclerosis.2023.06.617
- DOI: https://doi.org/10.1093/ofid/ofad311
- DOI: https://doi.org/10.1136/bmjresp-2023-001625
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12890-023-02418-3
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- DOI: https://doi.org/10.1002/iid3.783
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jiac.2023.01.006
- DOI: https://doi.org/10.1111/iji.12617
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41439-022-00183-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijid.2022.12.019
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12879-022-07927-w
- DOI: https://doi.org/10.1109/nss/mic44845.2022.10399018
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12931-022-02222-3
- [2022] Detailed Analysis of the Impact of Clonal Hematopoiesis on the Risk of Severe COVID-19 InfectionDOI: https://doi.org/10.1182/blood-2022-160436
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12879-022-07701-y
- DOI: https://doi.org/10.1111/dom.14857
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41387-022-00217-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijid.2022.07.014
- DOI: https://doi.org/10.1002/jmv.27974
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0269390
- DOI: https://doi.org/10.1109/nicoint55861.2022.00034
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00251-020-01199-x
- DOI: https://doi.org/10.1002/jmv.27479
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijid.2021.09.070
- DOI: https://doi.org/10.1002/jmv.27240
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00795-021-00293-7
- DOI: https://doi.org/10.1536/ihj.20-664
- DOI: https://doi.org/10.1253/circj.cj-20-0826
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3997875
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