研究者
J-GLOBAL ID：202301004651982557
更新日: 2024年07月03日
佐治 龍
サジ リョウ | Saji Ryo
所属機関・部署：
職名：
特任助手
競争的資金等の研究課題 (1件)：
- 2024 - 2027 プロテオーム解析を用いた重症ARDS病態の探索
論文 (12件)：
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Kazuya Sakai, Kai Okoda, Mototsugu Nishii, Ryo Saji, Fumihiro Ogawa, Takeru Abe, Ichiro Takeuchi. Combining blood glucose and SpO2/FiO2 ratio facilitates prediction of imminent ventilatory needs in emergency room COVID-19 patients. Scientific reports. 2023. 13. 1. 22718-22718
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Takahiro Michishita, Ryo Saji, Hiroshi Miyazaki, Sena Mishima, Kosuke Shimada, Sakura Minami, Hiromu Okano, Naoya Suzuki, Tsuyoshi Otsuka, Takeru Abe, et al. Utility of dual-energy computed tomography in the association of <scp>COVID</scp> -19 pneumonia severity. Acute Medicine & Surgery. 2022. 9. 1
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Akira Takakuma, Mototsugu Nishii, Alan Valaperti, Haruto Hiraga, Ryo Saji, Kazuya Sakai, Reo Matsumura, Yasuo Miyata, Nozomu Oba, Fumiya Nunose, et al. Prostaglandin-E2 receptor-4 stimulant rescues cardiac malfunction during myocarditis and protects the heart from adverse ventricular remodeling after myocarditis. Scientific Reports. 2021. 11. 1
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Yayoi Kimura, Yusuke Nakai, Jihye Shin, Miyui Hara, Yuriko Takeda, Sousuke Kubo, Sundararaj Stanleyraj Jeremiah, Yoko Ino, Tomoko Akiyama, Kayano Moriyama, et al. Identification of serum prognostic biomarkers of severe COVID-19 using a quantitative proteomic approach. Scientific Reports. 2021. 11. 1
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Fumihiro Ogawa, Yasufumi Oi, Kento Nakajima, Reo Matsumura, Tomoki Nakagawa, Takao Miyagawa, Kazuya Sakai, Ryo Saji, Hayato Taniguchi, Kohei Takahashi, et al. Temporal change in Syndecan-1 as a therapeutic target and a biomarker for the severity classification of COVID-19. Thrombosis Journal. 2021. 19. 1
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MISC (3件)：
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酒井 和也, 西井 基継, 佐治 龍, 松村 玲生, 小川 史洋, 安部 猛, 豊田 洋, 小山 洋史, 竹内 一郎. 機械学習を用いた重症COVID-19の層別化における臨床的有用性の予備的検討. 日本臨床救急医学会雑誌. 2022. 25. 2. 397-397
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酒井 和也, 西井 基継, 松村 怜生, 佐治 龍, 小川 史洋, 安部 猛, 竹内 一郎. 【Challenge to Change】Physician scientistのすすめ〜次世代の救急医療を担う君達へ〜 COVID-19研究の教訓から得たPhysician-Scientistに必要な素養の提言. 日本救急医学会雑誌. 2021. 32. 12. 1281-1281
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大小田 凱, 酒井 和也, 佐治 龍, 松村 玲生, 小川 史洋, 西井 基継, 竹内 一郎. 機械学習を用いたCOVID-19患者の予後予測の検討. 日本救急医学会雑誌. 2021. 32. 12. 2730-2730
学歴 (1件)：
- 2019 - 2023 横浜市立大学 大学院医学研究科 博士課程医科学専攻
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