Profile Information

Affiliation
Assistant professor (Clinical lecturer), Chiba University hospital, Chiba University
Degree
M.D.(Mar, 2008, Chiba University School of Medicine)
Ph.D.(Mar, 2017, Graduate School of Medical and Pharmaceutical Sciences Chiba University)
Contact information
t.kitamotochiba-u.jp
Researcher number
90916173
ORCID iD
 https://orcid.org/0000-0002-9457-267X
J-GLOBAL ID
202101007450993555
researchmap Member ID
R000028887

Research Interests

  1

Research Areas

  2

Research History

  12

Education

  3

Awards

  7

Papers

  52
More

Misc.

  31
More

Research Projects

  2

Industrial Property Rights

  1

Other

  2
  • Dec, 2023
    プレスリリース 千葉大学HP https://www.chiba-u.ac.jp/news/research-collab/--_7.html Research map https://researchmap.jp/press_releases/press_releases/view/633014/0411119647f9c0083430eec2a5debfb3?frame_id=1601185 日本において約4,300万人いるとされている高血圧患者さんの約10%に当たる430万人以上の方が、「原発性アルドステロン症 (PA)」という病気が原因であると推定されています。PAによる高血圧は手術によって治癒しうる病気ですが、この判断には、超選択的副腎静脈採血 (sAVS)という最先端の診断技術が必要です。しかし、sAVSはまだ限られた施設でしか利用できません。そこで、千葉大学医学部附属病院の北本匠助教、IBM Researchの井手剛博士、横浜労災病院の西川哲男名誉院長、鶴谷悠也部長、東北大学大学院医学系研究科病理診断学分野の佐藤文俊客員教授、東北大学病院糖尿病代謝・内分泌内科の手塚雄太医員、市立札幌病院和田典男部長の研究チームは、機械学習を応用した独自のアルゴリズムを開発し、一般的な診療情報を用いてPA患者さんのうち、sAVSによる診断が必要な方を35%まで絞り込むことに成功しました。この成果により、sAVSを実施することなく65%にあたる患者さんの治療方針を94%の精度で決定することが可能となったため、不必要な入院・採血等の負担を減らすことができます。同時に、35%のsAVSを必要とする患者さんのみに診断を実施し「治せる高血圧」をより多く見つけることも実現できます。本研究成果は、科学誌 Scientific Report にて2023年12月11日にオンライン公開されました。
  • 14
    Nov, 2021
    プレスリリース 千葉大学HP https://www.m.chiba-u.ac.jp/research-topics/211108/ コロンビア大学医学部 北本匠研究員（千葉大学大学院医学研究院特任助教：現在留学中）、Domenico Accili 教授、千葉大学大学院医学研究院 金田篤志教授、岡部篤史助教らの研究チームは、最新技術を駆使し、健康状態及び糖尿病状態で糖代謝制御において重要な役割を持つ転写因子 FoxO1がゲノムに働きかける全体像を、特に糖・脂質代謝の観点から明らかにしました。全ゲノムレベルでインスリンシグナルによる糖と脂質代謝の制御機構の違いが明らかとなったのは世界で初めてです。動物モデルの作成及び、全ゲノム情報の網羅的解析技術を駆使することで、糖尿病で問題となる糖代謝特有の制御領域を特定し、病気によりゲノム上に生じる変化が明らかになりました。この成果により、インスリンの仕組みを応用した今までにない作用機序の薬剤である「選択的インスリン感受性改善薬」という新たな治療法の確立につながることが期待されます。本研究成果は、科学誌「米国科学アカデミー紀要」にて 2021 年 11 月 4 日 (日本時間)にオンライン公開されました。