研究者
J-GLOBAL ID：200901057936110487   更新日: 2024年09月21日

井上 勉

INOUE Tsutomu
所属機関・部署：
埼玉医科大学 医学部腎臓内科

埼玉医科大学 医学部腎臓内科 について


職名： 教授
研究分野 (1件)： 腎臓内科学
競争的資金等の研究課題 (9件)：
  • 2020 - 2023 急性腎障害の遷延機序解明を通した慢性腎臓病の重症化抑制法の開発
  • 2019 - 2023 CCN2機能制御による慢性・急性腎障害の新規治療薬の開発
  • 2016 - 2020 CCN2機能制御による慢性腎臓病の新規治療法の開発
  • 2016 - 2019 急性腎障害後の尿細管細胞を介した慢性腎臓病重症化機序の解明とその抑制療法の開発
  • 2014 - 2017 進行性腎癌に対するチロシンキナーゼ阻害薬における腎障害予測バイオマーカーの検討
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論文 (129件)：
  • Keita Nagawa, Yuki Hara, Kaiji Inoue, Yosuke Yamagishi, Masahiro Koyama, Hirokazu Shimizu, Koichiro Matsuura, Iichiro Osawa, Tsutomu Inoue, Hirokazu Okada, et al. Three-dimensional convolutional neural network-based classification of chronic kidney disease severity using kidney MRI. Scientific Reports. 2024
  • Tomori K, Inoue T, Sugiyama M, Ohashi N, Murasugi H, Ohama K, Amano H, Watanabe Y, Okada H. Long-term survival of patients receiving home hemodialysis with self-punctured arteriovenous access. PLoS One. 2024. 19. 5. e0303055
  • Okada H, Ono A, Tomori K, Inoue T, Hanafusa N, Sakai K, Narita I, Moriyama T, Isaka Y, Fukami K, et al. Development of a prognostic risk score to predict early mortality in incident elderly Japanese hemodialysis patients. PLoS One. 2024. 19. 4. e0302101
  • Inoue K, Hara Y, Nagawa K, Koyama M, Shimizu H, Matsuura K, Takahashi M, Osawa I, Inoue T, Okada H, et al. The utility of automatic segmentation of kidney MRI in chronic kidney disease using a 3D convolutional neural network. Scientific Reports. 2023
  • Hiroaki Amano, Tsutomu Inoue, Takeru Kusano, Daichi Fukaya, Wakako Kosakai, Hirokazu Okada 1. Module 4-Deficient CCN2/Connective Tissue Growth Factor Attenuates the Progression of Renal Fibrosis via Suppression of Focal Adhesion Kinase Phosphorylation in Tubular Epithelial Cells. Molecular and Cellular Biology. 2023. 43. 10. 515-530
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MISC (119件)：
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所属学会 (8件)：
日本メディカルAI学会 ,  日本高血圧学会 ,  日本アフェレシス学会 ,  日本透析学会 ,  日本腎臓学会 ,  日本内科学会 ,  日本移植学会 ,  日本臨床腎移植学会
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