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科目の基本情報

開講年度 2024 年度
開講区分 医学系研究科(博士課程)生命医科学専攻
受講対象学生 大学院(博士課程・博士後期課程) : 2年次
選択・必修 選択
授業科目名 細胞生物学・再生医療学Ⅱ
さいぼうせいぶつがく・さいせいいりょうがくⅡ
Department of Reproductive Biology Ⅱ
単位数 6 単位
ナンバリングコード
medc-medc-CBRM7101-002
開放科目 非開放科目    
開講学期

通年

開講時間
授業形態


* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業
「ハイブリッド授業」・・・「対面授業」と「オンライン授業」を併用した授業
「オンデマンド授業」・・・動画コンテンツの配信等によって実施する授業

開講場所

担当教員 ○梅澤明弘(医学系研究科)、岡村浩司(医学系研究科)

UMEZAWA,Akihiro、OKAMURA,Kohji

SDGsの目標
連絡事項

* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

学修の目的と方法

授業の概要 受講生の専門性を尊重し、下記学修内容の内から、年度ごとにテーマを調整する。
学修の目的 細胞生物学・再生医療学の研究者として必要な幅広い視野と思考力を身につける。
学修の到達目標 細胞生物学・再生医療学の研究に必要な理論を組み立てられる。
ディプロマ・ポリシー
○ 学科・コース等の教育目標

○ 全学の教育目標
感じる力
  • ○感性
  • ○共感
  • ○主体性
考える力
  •  幅広い教養
  • ○専門知識・技術
  • ○論理的・批判的思考力
コミュニケーション力
  • ○表現力(発表・討論・対話)
  •  リーダーシップ・フォロワーシップ
  • ○実践外国語力
生きる力
  • ○問題発見解決力
  • ○心身・健康に対する意識
  • ○社会人としての態度・倫理観

成績評価方法と基準 授業への参加姿勢、課題の達成度、プレゼンテーション、レポートなどを総合的に評価する。
授業の方法 講義 演習 実験 実習 実技

授業の特徴

PBL

特色ある教育

英語を用いた教育

教員と学生のやり取りは日本語でも、英語による論文や教材の講読を含んだ授業
授業アンケート結果を受けての改善点 学修の進捗状況に基づき、継続的な改善を行う。
教科書 授業中に適宜指示する。
参考書 授業中に適宜指示する。
オフィスアワー 各授業担当教員により異なる。
受講要件 修士課程修了程度の基礎知識があることが望ましい。
予め履修が望ましい科目 医学・生物学の基礎知識を持っていることが望ましい。
発展科目 細胞生物学・再生医療学Ⅲ
その他 ジョブ型研究インターンシップを行った場合は、この科目の評価に含むことができる。

授業計画

MoodleのコースURL
キーワード 生命医科学、基礎医学、臨床医学、社会医学
Key Word(s) Medical Life Science,Basic Medicine,Clinical Medicine,
Public Health and Social Medicine
学修内容 【研究内容】
胚性幹(ES)細胞,人工多能性幹(iPS)細胞や体性幹細胞などの様々な細胞を用いた再生医療に関する研究を行っています。人の身体は事故や病気で機能を失うことがあります。臓器が一旦機能を失うと,その機能を回復させることは大変難しくなります。「再生医療」とは,他人の臓器そのものを移植するのではなく,細胞の移植を行うことにより,臓器の機能を補い,臓器を再生させることを目指した治療法です。再生医療について,幹細胞,ES細胞,iPS細胞を対象とし,その有効性,安全性を様々な観点から検証し,臨床応用の実現に向けた取り組みを行っています。

【指導内容】
受精からヒトとして成長する過程で生じる疾患の成立機序の解明とその予防や,診断・治療法の開発を目指した研究を行っています。生殖の主体となる卵子,精子などの生殖細胞やES細胞・iPS細胞含む各種幹細胞を主な研究対象としています。さらに,生殖腺,胎盤,心臓,神経系,骨,軟骨,脂肪組織を研究対象に加え,幹細胞の機能を調節する分子機構の解明と臨床応用を目指した一連の研究を展開しています。将来の生殖医療ならびに再生医療を担う若い方々には,細胞や分子を扱う基盤的研究はもちろんのこと,オミックス解析や,深層学習等を用いたAI開発にも積極的に関わってゆく必要があると考えており,それぞれを得意とする研究者を集めたチームとして指導を行っています。細胞生物学,再生医療,データサイエンスに興味のある学生さんは大歓迎です。細胞培養の基礎から分子生物学による解析,ビッグデータを用いた解析について学ぶことができます。
事前・事後学修の内容 授業中に適宜指示する。
事前学修の時間:    事後学修の時間:

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