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鶴山竜昭
研究室紹介 京都大学医学部創薬医学
新世代の病理学
創薬・バイオマーカー探索
研究プロジェクト
現在の研究分野鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭鶴山 竜昭
形態分析・AI
病理組織分析によるバイオマーカー探索
質量分析イメージング
これまで病理組織ブロックは、研究利用用途が限られており疾患特異的なバイオマーカーを探索することは難しいとされていました。また対象が脂質など低分子化合物にかぎられていました。当研究室では10年以上にわたってブロックを使ってタンパク質・ペプチド質量分析（LC/MSによるプロテオミクスやイメージング）の手法を用いた病理学分析手法開発に、京都大学医学部でとりくみ大腸がん、心筋梗塞、自己免疫疾患、脳腫瘍、肺がんのバイオマーカーの同定に成功しました。同時に病理組織ブロックから作成したスライド組織の質量分析イメージングの手法開発にとりくみ、上記疾患の癌巣のイメージングにも成功しました。この成果は、国際生物物理学会の招聘講演で報告するなど国際的な評価を得てきました。この方法は将来の病理学研究の標準ツールとなる可能性があります。
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病理組織標本をもちいた画像分析にAIを用いることはスライドガラス全体をスライドスキャナーで読み取り画像取得する(WSI)法が一般的でした。しかしこの方法は、大規模な画像ストレージを必要とするだけではなく、実際の病院施設への実装化は設備、費用面で難しいことが多く、また診断のスキルをもつ病理医にとって決して診断支援システムとして使い勝手のよいものではありません。病理医が自ら管理できる小規模でも診療施設に導入できる分類にとりくみ、MALT lymphomaやびまん性大細胞型B細胞（GCB型、non-GCB型の分類も）可能な分類モデル作成に成功しました(PNAS Nexus 2025 April 30)。
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