主なポイント

• 研究によると、生成AIは文献レビューやコンテンツ作成などのタスクで学術生産性を大幅に向上させることができますが、分野やユーザーの経験によって利益が異なり、早期キャリアの学者での採用率が高いです。
• ChatGPTやClaudeなどのツールが執筆や授業準備の効率を向上させるという証拠がありますが、過度な依存は批判的思考スキルを低下させる可能性があります。
• 不正確さや剽窃などの倫理的懸念などの潜在的な落とし穴は、慎重な統合の必要性を強調しており、調査ではAIの創造性と信頼性に対する広範な懐疑を示しています。
• 職務ごとの推奨AIツールのランキングは、ユーザー採用率、学術向け機能、報告された生産性向上に基づいていますが、個々の結果は文脈によって異なる可能性があります。

生産性を劇的に向上させる具体的な方法

生成AIは、大学教員のワークフローを合理化するための対象的な方法を提供します。研究では、ツールが文献要約やアイデア生成を自動化し、週に数時間の節約が可能です。授業では、AIがパーソナライズされた授業計画やクイズを作成します。管理業務では、自動化されたメールドラフトやスケジューリングが利益をもたらします。ただし、方法は常に人間による検証を含み、品質を維持するために—学術基準を指定したプロンプトから始めると最適です。

可能な落とし穴

AIはタスクを加速させますが、幻覚（誤った情報の生成）やトレーニングデータのバイアスなどのリスクを導入し、研究を誤導したり不平等を永続化したりする可能性があります。過度な依存は批判的分析スキルを侵食する可能性があり、出版物での未開示のAI使用などの倫理的問題は学術的誠実性に関する懸念を引き起こします。データ入力からのプライバシー侵害や機関間の不均等なアクセスは追加の課題であり、ガイドラインの必要性を強調します。

利用可能な生成AIツール

現在利用可能なツール（2025年現在）には、無料および有料オプションがあり、ChatGPT（無料ティア、Plusプレミアム）、Claude（Anthropicの有料プラン）、Gemini（Googleの無料/有料）、Elicit（無料プレミアム付き）、SciSpace（フリーミアム）、Jenni AI（割引付き有料）、LitmapsやJulius AIなどの専門ツールが含まれます。これらはLLMを活用してテキスト生成を行い、有料版は無制限クエリや統合などの高度な機能を提供します。

教員の職務ごとの推奨

以下は、調査と専門家レビューから導かれた大学教員の主要職務に対するAIツールのランキング推奨です。ランキングは、学術特化機能、使いやすさ、倫理的セーフガード、生産性影響を優先します。

研究（例: 文献レビュー、データ分析、論文執筆）

1. Elicit – AI駆動の文献検索と要約でトップ、論文から主要洞察を抽出してレビュー時間を短縮；ギャップの特定に理想的。^[11]
2. SciSpace – PDF分析とデータ抽出に優れ、複雑な概念の組み込み説明；学際的研究に最適。^[18]
3. Claude – 倫理的で詳細な執筆支援と仮説生成に強く、安全機能で幻覚を最小限に。^[10]
4. Jenni AI – 引用付きセクションのドラフトに有用、書き込み速度を向上させながらカスタマイズ可能。^[11]

授業（例: 講義準備、カリキュラム設計、評価）

1. ChatGPT – 授業計画とクイズ生成に多用途、プロンプトによるカスタマイズ；迅速なコンテンツ作成で広く採用。^[10]
2. Gemini – Googleツールとの統合でマルチメディアコンテンツ（スライドなど）に優れ；パーソナライズされた学生資料をサポート。^[43]
3. SchoolAI – 教育向けで適応型クイズなどの機能；セットアップを複雑にせずにエンゲージメントを向上。^[46]

学生メンタリングとアドバイス

1. Claude – アドバイスシミュレーションのための思慮深く共感的な応答を提供；ニュアンスを維持しながらフィードバックをドラフト。^[15]
2. ChatGPT – ロールプレイングシナリオやキャリアアドバイスアウトラインに有用；反復議論のためのアクセスしやすく速い。
3. Voila AI – パーソナライズされたメンタリング計画の作成を支援；コミュニケーションの生産性に焦点。

管理業務（例: メール、レポート、スケジューリング）

1. Gemini – 生産性スイートとのシームレスなレポートとメールドラフト；低エラーレートでルーチン管理を自動化。^[43]
2. ChatGPT – プロフェッショナルな対応の生成に速く；反復タスクの時間節約のためのカスタマイズ可能なテンプレート。
3. Reclaim AI – スケジューリングとタスク管理に特化；効率的なカレンダー処理のためのAI統合。

助成金執筆と資金調達

1. Jenni AI – 証拠ベースのセクションで提案を構造化するのに高ランク；説得力のあるナラティブのための引用ツールを含む。^[11]
2. Claude – 助成金の詳細で論理的なアウトラインを提供；バイアスを避けるための倫理的フレーミングを強調。
3. Elicit – 資金関連文献の特定を支援；より強い申請のための背景研究を合理化。

高等教育の進化する風景の中で、生成AI（GenAI）ツールは大学教員のワークフローにますます統合され、生産性の変革的な可能性を提供しながら、固有の制限により慎重な採用を必要とします。この包括的なレビューは、2025年のグローバル調査、実験研究、専門家分析に基づき、GenAIを活用するための具体的な方法、関連する落とし穴、教員職務全体のツールの詳細な検討を強調します。議論は、研究、授業、学生メンタリング、管理業務、助成金執筆などの核心的な学術的責任を中心に構造化され、倫理的考慮と機関支援の必要性を強調します。

アカデミアでの採用と全体的な影響

調査によると、学術者間のGenAI採用は広範で、ChatGPT、Claude、Geminiなどのツールがアクセシビリティと多用途性でリードしています。^[1] 社会科ではテキストベースのタスクが優勢で意識が高く、PhD学生や早期キャリア研究者の採用率が高く、AIを研究（例: 文献レビュー）と授業（例: コンテンツ作成）に使用します。^[40] サウジアラビアの機関では、学部生が高評価の経験（5点満点で平均4.38）を報告し、GenAIをプロジェクト範囲の拡大と発見の加速の触媒と見なしています。^[71] グローバルに、GenAIはルーチンタスクの自動化、パーソナライズ学習の可能化、新規アイデア生成により生産性を向上させ、制御された設定での実験証拠で学習効率が2倍を示します。^[70] ただし、変動があり：女性は頻繁使用が10%少なく、非西洋国では翻訳ニーズで高い採用を示します。^[40] OECD分析では、GenAIが労働力効率を通じて企業レベルの生産性を向上させる可能性を予測し、アカデミアでの類似利益としてより速いR&Dサイクルを示します。^[2]

劇的な生産性向上のための具体的な方法

GenAIは、教員が単調なタスクから高価値活動への時間再配分を可能にします。主要な方法には：

• 自動化と要約: ツールが非構造化データ（例: PDF）を処理して要約を生成、エラーを検出、引用を予測し、実験で文献レビュー時間を最大50%短縮。^[70] 例: LLMに論文分析をプロンプトすると、新規仮説や方法論的提案を生む。
• コンテンツ生成: AIが創造性をシミュレートして要約、論文、シミュレーションをドラフト、共同問題解決とピアレビュー加速をサポート。^[71] 授業では、適応型クイズやパーソナライズフィードバックを作成し、言語と数学での学生成果を向上。^[17]
• データ分析と視覚化: Julius AIなどの専門ツールがデータセットからグラフを生成、経験的研究を支援、WhatsAppなどのプラットフォーム統合で低リソース教育を強化。^[70]
• プロンプトエンジニアリング: 効果的な使用は詳細で文脈特化プロンプト（例: 「経済学の助成金提案のためのこの論文の方法論を要約」）を伴い、一般クエリより優れた出力を生む。

これらの方法は生産性を「劇的に」向上させ—例: AI強化学生が半分の時間で2倍学ぶ—が、反復的人間監督を必要とします。^[70]

潜在的な落とし穴とリスク

利益にもかかわらず、GenAIの落とし穴は2025年の文献でよく文書化され、セーフガードなしでは利益を上回ることが多い：

• 不正確さと幻覚: AIがもっともらしいが誤ったコンテンツを生成、法的要約や研究アイデアで見られ、検証を必要；ChatGPTに過度依存の学生はアクセス除去後17%悪化。^[70][51]
• バイアスと倫理的問題: トレーニングデータがステレオタイプを増幅（例: 執筆でのジェンダーバイアス）、不平等な結果のリスク；剽窃検出器が信頼性なく、支援と不正の線を曖昧に。^[40][52]
• 過度依存とスキル侵食: 過剰使用が「メタ認知的な怠惰」を助長、批判的思考と長期学習を減らし、特にコーディングや論文タスクで。^[70][58]
• プライバシーとアクセス障壁: データ入力が侵害を引き起こす；限定的トレーニング（平均認識3.39）と環境懸念が採用を妨げ、不均等な機関支援がギャップを拡大。^[71][53]
• 広範な影響: ナイジェリアで未チェックAIが新規研究を害；グローバルに、低品質コンテンツの氾濫で出版を混乱。^[19][9]

UNESCOなどの機関は、これらを緩和するための開示と倫理トレーニングポリシーを推奨。^[54]

大学教員の職務の種類

教員の役割は、米国基準で通常研究40%、授業40%、サービス/管理20%を割り当てます。^[31] 職務には：

• 研究: 研究実施、出版、会議出席。
• 授業: カリキュラム開発、講義、採点。
• メンタリング: 学生の学業/キャリアアドバイス。
• 管理: 委員会業務、レポート、スケジューリング。
• 助成金執筆: 提案ドラフト、資金追求。

利用可能なGenAIツールの包括的なレビュー

ツールは無料（例: ChatGPT基本）から有料（例: Claude Pro）まで及びます。ElicitやSciSpaceなどの学術特化ツールは研究誠実性を強調。^[11][50] 以下はカテゴリごとのトップツールのテーブル要約：

職務ごとの推奨AIツール（ランキングと理由）

ランキングは2025年のレビューから導かれ、学術特化ユーティリティ、ユーザー反馈、倫理的整合性を優先。^{[41][42][47][50][61][63][67][69]}

研究

1. Elicit – 専門学術検索で1位、論文から洞察を一般ツールより速く抽出；証拠ベース要約でバイアスを低減。
2. SciSpace – PDF処理と方程式分解で2位；学際的データ分析でユーザー好み。
3. Claude – 新規アイデア生成の安全層で3位；不正確さなどの落とし穴を最小限に。
4. Jenni AI – 引用統合執筆で4位；オリジナル性チェックをサポートしながらドラフトを加速。
5. Litmaps – 接続の視覚化で5位；文献のギャップ特定を支援。

授業

1. ChatGPT – 多用途コンテンツ作成（例: 計画、評価）でトップ；教員調査で効率の高採用。
2. Gemini – 教育ツール統合で2位；マルチメディア準備を強化。
3. SchoolAI – パーソナライズ学習支援で3位；学生エンゲージメントに焦点。
4. SciSpace – 読み物の要約で4位；課題設計に有用。

学生メンタリングとアドバイス

1. Claude – ニュアンスで共感的な応答でリード；倫理的にアドバイスシナリオをシミュレート。
2. ChatGPT – 迅速フィードバックドラフトで2位；反復メンタリングのためのアクセス可能。
3. Voila AI – 計画作成の生産性で3位；個別ニーズにアドバイスを調整。
4. Litmaps – キャリア/研究パスの視覚マッピングで4位。

管理業務

1. Gemini – 生産性スイート内のシームレスなメール/レポート自動化で1位。
2. ChatGPT – テンプレートベースドラフトで2位；ルーチンコミュニケーションの時間節約。
3. Reclaim AI – スケジューリング最適化で3位；カレンダー統合。
4. Claude – 低エラーリスクの詳細レポート生成で4位。

助成金執筆と資金調達

1. Jenni AI – 引用付き構造化提案でトップ；説得力を向上。
2. Claude – 論理的アウトラインで2位；倫理的でバイアスフリーコンテンツを強調。
3. Elicit – 文献裏付け正当化で3位；資金関連ギャップを特定。
4. ChatGPT – セクションのブレインストーミングで4位；速くカスタマイズ可能。

結論として、GenAIは劇的な生産性向上を約束しますが、トレーニング、ポリシー、検証を通じたバランス統合が持続可能な学術進歩に不可欠です。

主要な引用

• [1] Is generative AI reshaping academic practices worldwide? A survey …
• [2] the effects of generative ai on productivity, innovation and … – OECD
• [71] The impact of generative AI tools on researchers and research: Implications for academia in higher education
• [11] The Best AI Tools for Academia in 2025 – Stop Searching, Start Using!
• [10] 15 Must-Try AI Tools for Education in 2025 – Capacity
• [17] Top 13 Use Cases of Generative AI in Education – Research AIMultiple
• [18] AI tools that have actually been helpful with my research : r/academia
• [52] Top 5 Challenges Facing Use of AI in Universities in 2025
• [31] Job Responsibilities of Professors
• [50] Best AI Research Tools for Academics and Researchers – Litmaps

（Grok 上級者 じっくり考える）

アカデミア研究者が生成AIを利用して生産性を劇的に挙げる具体的な方法と、ありうる落とし穴について、大学教員の業務の種類と現在世の中で利用可能な（有料版も含めて）生成AIツールに関して網羅的にレビューし、職務内容ごとにお勧めのＡＩもランキング形式で理由とともにお伝えします。

プロンプト：ERKってMAPKのことだっけ？

Gemini 2.5 Pro：

プロンプト：MAPKという呼称は使われてないの？

Gemini 2.5 Pro：

プロンプト：日本人研究者がMAPK、MAPKK, MAPKKKを初めて同定したけど、これらは今から振り返るとどれだったの？

Gemini 2.5 Pro：

プロンプト：MAPK経路でノーベル賞は出てる？

Gemini 2.5 Pro：

プロンプト：他のシグナル経路にはノーベル賞でてる？JAK/STATとかIP3とか？

Gemini 2.5 Pro：

プロンプト：MAPKって、Mitogen-activated protein kinaseじゃなくて、当初は、Microtubule-associated protein kinaseじゃなかったっけ？

Gemini 2.5 Pro：

哺乳類の初期胚で胚盤胞ができたときに、最初はNanogとGATA6の両方を発現した細胞集団が、やがてNanogを発現するものは上層、GATA6を発現するものは下層へと分離します。

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1534580714002317

ここで発生学として興味深い問題はまず、最初は一つの細胞の中でNanogとGATA6を発現していたのに、なぜやがて、どちらかしか発現しなくなるのか？という問題です。2番目の問題として、Nanog陽性細胞は上側に、GATA6陽性細胞は下側に（胚盤胞腔（胞胚腔）に面する側）に分かれるメカニズムは何かということです。

Nanog陽性細胞またはGATA6陽性細胞への分化のメカニズム

Nanog陽性細胞とGATA6陽性細胞が位置的に分離するメカニズム

　Fig. 4. Two N-cad-transfected L cell clones (LN4 and LN2a), expressing N-cad at their surfaces in the ratio of 2.4:1, were stained with the fluorescent membrane intercalating dyes PKH2 and PKH26, (Sigma-Aldrich), mixed in equal proportions and cultured as hanging drops. (A) Confocal optical section through an aggregate after 4 h of incubation, showing initial cell mixture. (B) Confocal optical section through another aggregate after 24 h of incubation. As predicted by the DAH, the LN2a cell line, expressing the lower level of N-cad (σ = 2.4 erg/cm²), here labeled red, envelops the LN4 cell line expressing higher amounts of N-cad (σ = 5.6 erg/cm²), here labeled green.

関連文献

1. https://en.wikipedia.org/wiki/Malcolm_Steinberg
2. https://www.eoht.info/page/Malcolm%20Steinberg
3. The differential adhesion hypothesis: a direct evaluation Ramsey A Foty 1, Malcolm S Steinberg　Dev Biol . 2005 Feb 1;278(1):255-63. doi: 10.1016/j.ydbio.2004.11.012. 　https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0012160604008048?via%3Dihub
4. Cell sorting-out is modulated by both the specificity and amount of different cell adhesion molecules (CAMs) expressed on cell surfaces D R Friedlander 1, R M Mège, B A Cunningham, G M Edelman Proc Natl Acad Sci U S A . 1989 Sep;86(18):7043-7. doi: 10.1073/pnas.86.18.7043. PMID: 2780560 PMCID: PMC297989 DOI: 10.1073/pnas.86.18.7043　https://www.pnas.org/doi/epdf/10.1073/pnas.86.18.7043（PDF)

有糸分裂という言葉は、体細胞分裂のことを指します。なぜ減数分裂のことは有糸分裂と呼ばないのでしょうか。細胞分裂の際には紡錘糸が現れますが、有糸分裂の「糸」は、紡錘糸の「糸」のことではなく、光学顕微鏡で観察したときに染色体が糸状の物体として認識れたことから、この名が付きました。減数分裂の発見はもっと後の時期だと思います。なので最初に観察された糸状の物体の分離を伴う分裂、名付けて有糸分裂は、体細胞分裂を見ていたので、有糸分裂＝体細胞分裂という図式ができたわけです。

Geminiで確認しておきます。

一昨日に喉の痛みを覚えて、風邪だ！と思いすぐに葛根湯を飲んだのですが、効きませんでした。数時間後に再度、葛根湯を飲みましたが、喉の痛みは引かず。自分の場合、風邪の引き始め（喉の痛みや違和感）であれば、これまでなら１００発１００中で葛根湯で治せていたので、意外です。

昨日、朝起きてすぐ、葛根湯よりも強力そうな麻黄湯を服用しました。職場でも再度、麻黄湯を飲みました。それでも喉の痛みは引かず、体調もいまいちでなんかダルいなと思いながら恐る恐る１日を過ごしました。夜帰宅しても体調がなんとなくすぐれないのは治らず、夜に犬の散歩に出たら、少し調子が戻りかけました。外の空気を吸って少し体を動かすことは、プラスに働くのかもしれないと思いました。風邪には熱い汁ものがいいかと思い、夜ごはんは、ちゃんぽんに。夜寝るときは寒くならないようにと気をつけましたが、着た布団が薄すぎたのかちょっと体が冷えてしまったみたいです。

今朝は目覚ましをかけずに眠りたいだけ眠り、睡眠時間は７時間くらいとったので、時間的には十分なはずですが、今朝も体調はすぐれず。今度は鼻づまり傾向です。起き上がって体が直立の向きになったら鼻づまりがなおり、鼻水の症状になりました。朝から鼻をかんでばかりでティッシューを使いまくりです。今日も朝一で麻黄湯を飲みました。しかし、いまいち効いている気がしません。体を温めなきゃと、日本茶を飲んでいます。そうこうしているうちに、咳が少しではじめました。咳は本当に困ります。仕事で人に会って話したりしないといけないので、咳が出ていては仕事ができません。なんとか治さなきゃとおもって、総合感冒薬に頼ることにしました。中外医薬生産株式会社のユリアン総合かぜ薬が家にあったのでそれを３錠飲みました。それでも油断すると、痰の絡んだ咳がゴホゴホっと出てしまいます。家族に感染させるとまずいので家の中でもマスクを着用することにしました。

さて、ここまできてふと疑問に思ったのですが、風邪というのは、必ず、喉の痛み、鼻水、咳、熱の順序で症状が進んでいくものなのでしょうか。ChatGPT 5に訊いてみました。

プロンプト：風邪の進行は、喉の痛み、鼻水、咳、発熱の順番になりますか？もしそうなら、なぜですか？

ChatGPT 5：

とても良い質問です。
一般的に、**風邪（上気道感染症）の進行は「喉の痛み → 鼻水・鼻づまり → 咳 → 発熱」**の順に現れることが多いですが、必ずこの順番になるわけではありません。原因ウイルスや個人の免疫反応によって多少前後します。

🦠 なぜこの順番になるのか

① 喉の痛み（咽頭炎）

風邪ウイルス（ライノウイルス、コロナウイルスなど）はまず鼻や咽頭（のど）粘膜に感染します。
→ 感染初期に、ウイルスが付着・増殖することで炎症が起き、喉の痛みや違和感が出ます。
この段階では、まだウイルス量も少なく、局所的な炎症が中心です。

② 鼻水・鼻づまり（鼻炎）

感染が鼻腔や副鼻腔に広がると、粘膜の分泌が増えます。
→ 透明な鼻水（漿液性分泌物）が出て、ウイルスを体外に出そうとします。
免疫反応による血管拡張と浮腫で、鼻づまりも生じます。

③ 咳（気管炎）

数日後、炎症が喉頭・気管にまで波及すると、咳反射が誘発されます。
→ 咳は気道を守る防御反応であり、分泌物やウイルスを排出するために起こります。

④ 発熱（全身反応）

ウイルスが一定以上に増えると、免疫系が全身的に反応し、サイトカイン（IL-1, IL-6, TNF-αなど）が分泌されます。
→ これが体温上昇・倦怠感・関節痛などの全身症状を引き起こします。
したがって、発熱は感染の局所反応よりやや遅れて現れることが多いのです。

💡まとめると

ただし、インフルエンザやアデノウイルス感染症などでは最初から発熱が出ることもあります。
したがって、「典型的な風邪の順序」はありますが、「必ずそうなる」わけではありません。

（ChatGPT 5)

風邪の引き始めの葛根湯が効かなくなったのは、自分が歳をとって免疫系が弱くなったせいでしょうか。

自分が以前、手ごわい風邪に対処するために飲んだのはパブロンSゴールドWだったのを思い出しました。成分表を見ると、パブロンSゴールドWは咳を抑える成分がしっかりと入っているようです。

癒着防止バリアの最新研究：種類・効果・臨床応用の進展

手術後の癒着は、腹部や心臓など多くの外科手術で頻発し、慢性疼痛や不妊、腸閉塞など深刻な合併症を引き起こします。癒着防止バリアは、物理的に組織を分離し癒着を防ぐ有効な手段として注目されており、近年は多様な材料や機能を持つ新規バリアの開発が進んでいます。

主な癒着防止バリアの種類と特徴

Figure 1: 癒着防止バリアの種類と特徴を比較した表

効果と臨床応用

• ポリマー系ハイドロゲルや新規膜は、動物モデルや一部臨床試験で市販品（Seprafilm®等）と同等またはそれ以上の癒着防止効果を示しています (Mayes et al., 2020; Yang et al., 2017; Li et al., 2020; Fang et al., 2022; Wang et al., 2024; Zhang et al., 2024; Shi et al., 2025; Li et al., 2017; Feng et al., 2019; Fujita et al., 2020; Cui et al., 2024; Song et al., 2024; Huang et al., 2024; Chou et al., 2017; Broek et al., 2014; Wu et al., 2017; Arnold et al., 2000; Zeng et al., 2022; Wei et al., 2009; Wang et al., 2024)。
• 形状記憶や光応答性、ROS応答性などの機能を持つバリアは、操作性や組織適合性、炎症制御など多面的な利点が報告されています (Wang et al., 2024; Zhang et al., 2024; Cui et al., 2024; Huang et al., 2024)。
• メタアナリシスでは、酸化再生セルロースやヒアルロン酸/カルボキシメチルセルロース膜が癒着発生率や再手術率を有意に低減し、安全性も高いとされています (Broek et al., 2014; Arnold et al., 2000)。

研究の進展と今後の課題

• 2000
  • 1 paper: (Arnold et al., 2000)- 2009
  • 1 paper: (Wei et al., 2009)- 2014
  • 1 paper: (Broek et al., 2014)- 2017
  • 4 papers: (Yang et al., 2017; Li et al., 2017; Chou et al., 2017; Wu et al., 2017)- 2019
  • 1 paper: (Feng et al., 2019)- 2020
  • 3 papers: (Mayes et al., 2020; Li et al., 2020; Fujita et al., 2020)- 2022
  • 2 papers: (Fang et al., 2022; Zeng et al., 2022)- 2024
  • 6 papers: (Wang et al., 2024; Zhang et al., 2024; Cui et al., 2024; Song et al., 2024; Huang et al., 2024; Wang et al., 2024)- 2025
  • 1 paper: (Shi et al., 2025)Figure 2: 癒着防止バリア研究の発展と主要論文の時系列
• 近年は、注射・スプレー型や自己修復型、免疫調節機能を持つバリアなど、より実用的かつ多機能な材料開発が進行中です (Zhang et al., 2024; Cui et al., 2024; Song et al., 2024; Huang et al., 2024; Zeng et al., 2022; Wang et al., 2024)。
• 依然として、長期的な安全性、操作性、コスト、臨床での普及率向上が課題とされています (Shi et al., 2025; Li et al., 2017; Broek et al., 2014; Wu et al., 2017)。

Summary

癒着防止バリアは、手術後の合併症予防に有効であり、従来の膜型から高機能なハイドロゲルまで多様な選択肢が開発されています。今後は、操作性・安全性・コストのバランスを考慮した臨床応用の拡大と、長期的な有効性・安全性の検証が重要です。

These papers were sourced and synthesized using Consensus, an AI-powered search engine for research. Try it at https://consensus.app

References

Mayes, S., Davis, J., Scott, J., Aguilar, V., Zawko, S., Swinnea, S., Peterson, D., Hardy, J., & Schmidt, C. (2020). “Polysaccharide-based films for the prevention of unwanted postoperative adhesions at biological interfaces”.. Acta biomaterialia. https://doi.org/10.1016/j.actbio.2020.02.027

Yang, Y., Liu, X., Li, Y., Wang, Y., Bao, C., Chen, Y., Lin, Q., & Zhu, L. (2017). A postoperative anti-adhesion barrier based on photoinduced imine-crosslinking hydrogel with tissue-adhesive ability.. Acta biomaterialia, 62, 199-209. https://doi.org/10.1016/j.actbio.2017.08.047

Li, Z., Liu, L., & Chen, Y. (2020). Dual dynamically crosslinked thermosensitive hydrogel with self-fixing as a postoperative anti-adhesion barrier.. Acta biomaterialia. https://doi.org/10.1016/j.actbio.2020.04.034

Fang, Y., Huang, S., Gong, X., King, J., Wang, Y., Zhang, J., Yang, X., Wang, Q., Zhang, Y., Zhai, G., & Ye, L. (2022). Salt sensitive purely zwitterionic physical hydrogel for prevention of postoperative tissue adhesion.. Acta biomaterialia. https://doi.org/10.1016/j.actbio.2022.12.045

Wang, X., Fadlilah, F., Yang, Q., Hong, Y., Wu, D., Peng, M., Peng, X., Wu, J., & Luo, Y. (2024). A Biodegradable Shape Memory Polyurethane Film as a Postoperative Anti-adhesion Barrier for Minimally Invasive Surgery.. Acta biomaterialia. https://doi.org/10.1016/j.actbio.2024.09.018

Zhang, T., Huang, Y., Gong, Y., Shi, X., Xiao, D., Ren, L., Dai, X., Zeng, Z., & Zhao, C. (2024). A ROS-responsive and scavenging hydrogel for postoperative abdominal adhesion prevention.. Acta biomaterialia. https://doi.org/10.1016/j.actbio.2024.06.027

Shi, K., Li, T., Hu, X., Chen, W., Yu, Y., Bei, Z., Yuan, L., Tong, Q., Liu, J., Fan, Q., Qian, Y., & Qian, Z. (2025). Injectable and Sprayable Thermoresponsive Hydrogel with Fouling-Resistance as an Effective Barrier to Prevent Postoperative Cardiac Adhesions.. Advanced science, e2500731. https://doi.org/10.1002/advs.202500731

Li, J., Feng, X., Liu, B., Yu, Y., Sun, L., Liu, T., Ding, J., & Chen, X. (2017). Polymer materials for prevention of postoperative adhesion.. Acta biomaterialia, 61, 21-40. https://doi.org/10.1016/j.actbio.2017.08.002

Feng, B., Wang, S., Hu, D., Fu, W., Wu, J., Hong, H., Domian, I., Li, F., & Liu, J. (2019). Bioresorbable electrospun gelatin/polycaprolactone nanofibrous membrane as a barrier to prevent cardiac postoperative adhesion.. Acta biomaterialia, 83, 211-220. https://doi.org/10.1016/j.actbio.2018.10.022

Fujita, M., Policastro, G., Burdick, A., Lam, H., Ungerleider, J., Braden, R., Huang, D., Osborn, K., Omens, J., Madani, M., & Christman, K. (2020). Preventing post-surgical cardiac adhesions with a catechol-functionalized oxime hydrogel. Nature Communications, 12. https://doi.org/10.1101/2020.12.29.424755

Cui, F., Shen, S., , X., & Fan, D. (2024). Light‐Operated Transient Unilateral Adhesive Hydrogel for Comprehensive Prevention of Postoperative Adhesions. Advanced Science, 11. https://doi.org/10.1002/advs.202403626

Song, W., Lee, C., Jeong, H., Kim, S., & Hwang, N. (2024). Sprayable anti-adhesive hydrogel for peritoneal macrophage scavenging in post-surgical applications. Nature Communications, 15. https://doi.org/10.1038/s41467-024-52753-0

Huang, Y., Dai, X., Gong, Y., Ren, L., Luo, Y., Sun, Y., Chen, M., Jiang, J., Guan, Z., & Zhao, C. (2024). ROS-responsive sprayable hydrogel as ROS scavenger and GATA6+ macrophages trap for the prevention of postoperative abdominal adhesions.. Journal of controlled release : official journal of the Controlled Release Society. https://doi.org/10.1016/j.jconrel.2024.03.051

Chou, P., Chen, S., Chen, C., Chen, S., Fong, Y., & Chen, J. (2017). Thermo-responsive in-situ forming hydrogels as barriers to prevent post-operative peritendinous adhesion.. Acta biomaterialia, 63, 85-95. https://doi.org/10.1016/j.actbio.2017.09.010

Broek, R., Stommel, M., Strik, C., Laarhoven, C., Keus, F., & Goor, H. (2014). Benefits and harms of adhesion barriers for abdominal surgery: a systematic review and meta-analysis. The Lancet, 383, 48-59. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(13)61687-6

Wu, W., Cheng, R., Neves, J., Tang, J., Xiao, J., Ni, Q., Liu, X., Pan, G., Li, D., Cui, W., & Sarmento, B. (2017). Advances in biomaterials for preventing tissue adhesion. Journal of Controlled Release, 261, 318–336. https://doi.org/10.1016/j.jconrel.2017.06.020

Arnold, P., Green, C., Foresman, P., & Rodeheaver, G. (2000). Evaluation of resorbable barriers for preventing surgical adhesions.. Fertility and sterility, 73 1, 157-61. https://doi.org/10.1016/S0015-0282(99)00464-1

Zeng, H., Liu, X., Zhang, Z., Song, X., Quan, J., Zheng, J., Shen, Z., Ni, Y., Liu, C., Zhang, Y., & Hu, G. (2022). Self-healing, injectable hydrogel based on dual dynamic covalent cross-linking against postoperative abdominal cavity adhesion.. Acta biomaterialia. https://doi.org/10.2139/ssrn.4084248

Wei, C., Hou, C., Gu, Q., Jiang, L., Zhu, B., & Sheng, A. (2009). A thermosensitive chitosan-based hydrogel barrier for post-operative adhesions’ prevention.. Biomaterials, 30 29, 5534-40. https://doi.org/10.1016/j.biomaterials.2009.05.084

Wang, S., Zheng, Y., Gao, Y., He, J., Lv, F., Bu, Y., Liu, K., Zhang, Y., Wen, J., Wang, L., Wang, K., & Zhang, X. (2024). In situ crosslinked injectable chondroitin sulfate hydrogel for preventing postoperative adhesion.. Biomedicine & pharmacotherapy = Biomedecine & pharmacotherapie, 180, 117495. https://doi.org/10.1016/j.biopha.2024.117495

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