慶應義塾研究者情報データベース

KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

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• 深層学習による画像解析を用いた多能性幹細胞由来心筋分化の時系列データからの予測

  楠本, 大

  学事振興資金研究成果実績報告書 （慶應義塾大学）  2021年

• 深層学習による画像解析を用いた多能性幹細胞由来心筋分化の時系列データからの予測

  楠本, 大

  学事振興資金研究成果実績報告書 （慶應義塾大学）  2020年

• Automated deep learning-based system to identify endothelial cells derived from induced pluripotent stem cells (要約)

  楠本, 大

  （慶應義塾大学大学院医学研究科）  2018年

• Automated deep learning-based system to identify endothelial cells derived from induced pluripotent stem cells (要旨)

  楠本, 大

  （慶應義塾大学大学院医学研究科）  2018年

• Automated deep learning-based system to identify endothelial cells derived from induced pluripotent stem cells (審査報告)

  楠本, 大

  （慶應義塾大学大学院医学研究科）  2018年

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競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

• 深層学習による画像解析を用いた顕微鏡画像からの新規抗動脈硬化治療薬の開発

  2019年04月

  -

  2022年03月

  文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 楠本　大, 基盤研究（Ｃ）, 補助金,  研究代表者

• iPS細胞を用いた新規動脈硬化抑制因子の探索

  2014年04月

  -

  2017年03月

  文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 楠本　大, 若手研究(B), 補助金,  研究代表者

  　研究概要を見る

  動脈硬化の進展には糖尿病などの環境リスク因子が大きな影響を及ぼすが、患者の遺伝的要因も同様に重要である。中には大変稀であるが、動脈硬化リスクが非常に高いにもかかわらず動脈硬化の進展が全く認められない患者（抗動脈硬化患者）が存在する。そのような患者は内因性の非常に強い抗動脈硬化機構を有しているはずである。本研究では抗動脈硬化患者より作成した疾患iPS細胞を用いて内因性の抗動脈機構を解明し、根治を目指した新規治療法開発を行いたいと考えた。

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

• 先端医科学研究

  2024年度

• 先端医科学研究

  2023年度

• 先端医科学研究

  2022年度