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교원정보(학위 및 업적)
교원 상세
					
					나카가미 유키
NAKAGAMI Yuki
- 소속
 - 데이터 사이언스학부 데이터 사이언스학과
 
- 직이
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- 직책
 
연구자 정보
전문 분야
통계학, 데이터 사이언스, 헬스 데이터 사이언스, 생물통계학, 소화기암
담당 과메
「경영 데이터 분석 I・II」 「교양 통계」 「전문 연습I・II」 「아카데믹 리터러시 PC」(학부)
측정과 정량적 방법론(대학원)
「생물통계학」 「임상 연구개론」 「통계적 사회 조사법」 「통계적 사회 조사법 연습」 「DS 프로젝트」 「졸업 연구」 「간호 정보학」(예정)
가쿠리쓰
2011년 도시샤 대학 문화 정보학부 졸업
2018년 미국, Western Micchigan 대학 대학원 통계학과 석사과정 수료
2018년 미국, Western Michigan 대학 대학원 통계학과 Graduate Certificate in Biostatistics (생물통계학) 과정 수료
2023년 야마구치 대학 대학원 의학계 연구과 의학 전공 소화기·종양 외과학 강좌 박사 과정 수료
가쿠 학위
박사 (의학)
이학석사(통계학)
Graduate Certificate (생물통계학)
소속 학회
국제계량생물학회, 일본계량생물학회, 일본소화기외과학회, 일본암치료학회, 미국통계학회, 일본암학회, Life Intelligence Consortium(LINC)
연구 키워드
통계학, 데이터 사이언스, 헬스 데이터 사이언스, 생물통계학, 자연·인문사회과학계 분야에 대한 통계적 컨설팅, R, 개별화 치료, 교량 연구, 임상시험, 소화기 암, 면역, 차원축약, 분류, SAS, Python, Julia
현재의 연구 테마
 통계학·데이터 사이언스적 수법의 특히 소화기 암 연구에의 응용법이나 임상시험을 포함한 의학 연구의 통계적 컨설팅을 중심으로 교량 연구·개별화 치료에 연결하는 연구를 실시해 왔습니다.각 의료·연구기관·IT/제약계 기업 등과의 공동연구 경험과 네트워크를 살리면서 논문화를 위한 연구를 추진하고 있습니다.
 또 라이프 인텔리전스 컨소시엄(LINC) *에도 참가해, 「전국의 디지털 헬스 데이터 기반 구축」・「복약/영양 지도의 개별화」・「전자 카르테 정보에 의한 리얼 월드 데이터를 이용한 의약품의 비용 대비 효과 분석」・「임상시험 환자의 리크루팅 효율화」등의 공동 연구의 대표・분담자로서 연구 활동을 산관학으로 실시하고 있습니다.
*제약·화학·식품·의료·헬스케어 관련 라이프사이언스 분야의 AI, 빅데이터 개발 목적으로 2016년 11월 교토대학, 이화학연구소, 의약 기반·건강·영양연구소 등이 주체로 설립된 올 재팬 컨소시엄, 2021년 4월부터 법인화.
주된 연구 실적·활동
・The C11orf24 gene as a useful biomarker for predicting severe neutropenia in modified FOLFIRINOX for pancreatic cancer. Gen Kanesada, Ryouichi Tsunedomi, Yuki Nakagami, et al. Cancer Science. 2025.
・High serum proteinase-3 levels predict poor progression-free survival and lower efficacy of bevacizumab in metastatic colorectal cancer. Kei Furuya, Masao Nakajima, Ryouichi Tsunedomi, Yuki Nakagami, Ming Xu, et al. BMC cancer. 2024.
・Clinical outcomes of second‑line chemotherapy after gemcitabine and cisplatin plus S‑1 treatment for patients with advanced biliary tract cancer in the KHBO1401‑3A study. Yoshitaro Shindo, Hiroaki Nagano, Yuki Nakagami, et al. ONCOLOGY REPORTS. 2023.
・CD4 and FOXP3 as predictive markers for the recurrence of T3/T4a stage II colorectal cancer: applying a novel discrete Bayes decision rule. Yuki Nakagami, Shoichi Hazama, Nobuaki Suzuki, et al. BMC Cancer. 2022.
・Viral elimination is essential for improving surgical outcomes of HCV-related HCC: Multicenter retrospective analysis. Masao Nakajima, Shogo Kobayashi, Yuki Nakagami, et al. Annals of Gastroenterological Surgery. 2020. A top cited paper in Annals of Gastroenterological Surgery 2020-2021.
・2020년, 제33회 일본 바이오세라피학회 장려상 우수 연제 “마스사이트 메트리 분석에 의한 절제 가능한 간세포암에 대한 신규 수술 전 펩티드 백신+면역 어주번트 병용요법 시행 증례의 바이오마커 탐색”
・2020년, 제41회 암 면역외과 연구회 장려상 “HCC에 대한 신규 수술 전후 백신 요법 증례의 면역반응-머스사이트에 의한 T세포의 탐색적 데이터 해석-”
・2019년, 제57회 일본암치료학회 학술집회 최우수 연제상 ‘Induction of tumor infiltrating T cells by a novel neoadjuvant vaccine: Analyzing PBMCs and surgical specimens’
과학 연구비 등의 수탁사업 실적
・과학연구비 보조금(기반연구C) “CyTOF에 의한 대장 종양 침투 CD4+FOXP3+세포 해석과 예후인자로서의 역할” 연구분담
・야마구치 대학 기금 젊은 연구자에 의한 연구 프로젝트에 대한 조성 사업 「종양 침윤 면역 세포의 CyTOF 분석에 의한 Stage II 대장암 예후 인자의 동정」 연구 대표
・과학연구비 보조금(기반연구C) “자연면역인자를 신규 바이오마커로 한 비바이러스성 간암 조기진단법 개발” 연구분담
・과학연구비 보조금(기반연구C) “생활습관병에 합병하는 간암 조기진단 마커 개발: 혈중 세포외 소포 분석” 연구 분담
・과학 연구비 보조금(기반 연구 C) “원내 리얼 월드 데이터에 근거한 암을 대상으로 한 수개월 여명 예측 시스템의 개발” 연구 대표
・과학 연구비 보조금(기반 연구 C) “전자 카르테 정보에 의한 리얼 월드 데이터를 이용한 병태 진행을 예측하는 AI의 개발” 연구 분담
・국립 연구 개발 법인 과학 기술 진흥 기구(공창의 장형성 지원 프로그램(COI-NEXT)) “건강을 기축으로 한 경제 발전 모델과 전세대 접근법으로 만드는 well-being 지역사회 공동창거점” 연구 분담
그 외(강연, 출연, 위원 등)
대학 리그 야마구치 데이터 사이언스 교육 워킹 그룹 위원
출장 강의 오카야마 요시이즈미 고등학교, 시모노세키니시 고등학교(슈퍼 사이언스 하이스쿨 인정교), 하기 고등학교, 기타큐슈 고등학교, 가고시마 중앙 고등학교(슈퍼 사이언스 하이스쿨 인정교), 시모노세키 상업 고등학교
일반 사단법인 일본 간담췌장 온콜로지 네트워크(JON-HBP) 통계 전문가
간사이 간담도 온 콜로지그 루프(KHBO) 통계 전문가
독립 행정법인 국립 병원 기구 간몬 의료 센터 통계 어드바이저
야마구치 대학 대학원 의학계 연구과 소화기·종양 외과 학 강좌 비상근 강사·통계 전문가
야마구치 대학 대학원 의학계 연구과 공중 위생학·예방 의학 강좌 통계 어드바이저
수업·세미
나의 세미나
데이터 과학(데이터 과학) 접근법에 의한 현상의 이해・문제 해결・가치창조
・연구실의 동료를 소중히 한다.
・자신의 연구 과제와 연구 계획에 대해 자신의 말로 명확하게 설명할 수 있다.
・주체적으로 연구에 임할 수 있다.
・다른 사람의 연구를 이해하고 평가할 수 있다.
・그 분야의 비전문가에게도 알기 쉽게 해설하는 힘을 기른다.
・데이터 사이언스의 시점에 의한 문제의 발견으로부터 해결까지의 능력을 익힌다.
을 소중히 하면서, 폭넓게 각자의 흥미가 있는 연구분야의 여러 문제에 대해서, 데이터 사이언스(데이터의 과학) 접근에 의한 데이터의 디자인(계획)・수집・분석을 통한 현상의 이해・문제 해결・가치창조에 관한 실증적 졸업 연구를 위해 여러분 노력하고 있습니다.
「연구를 통계학・데이터 사이언스적 시점에서 생각할 수 있는 인재육성」・「통계・데이터 사이언스 기법의 기초연구」・「자연・인문사회과학 영역에 살릴 수 있는 응용연구」를 큰 기둥으로 지도하고 있습니다.
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2023년도 졸업 연구>(경제학부)
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