この研究はタンパク質アルギニンメチル化酵素PRMT9に焦点を当て、急性骨髄性白血病(AML)におけるその重要な役割と潜在的な抗がん標的であることを明らかにしました。研究者らは、PRMT9がAML幹細胞及び白血病細胞で著しく高発現していることを発見しました。遺伝子編集と化学プローブを用いた実験により、PRMT9の阻害は癌細胞の生存を抑え、DNA損傷と細胞周期停止を誘導し、細胞内のcGAS-STINGシグナル経路を活性化することで、I型インターフェロン応答を引き起こし、樹状細胞を活性化してT細胞免疫を刺激することが分かりました。 本研究はジョンズホプキンス大学のLing Li博士とその共同研究者によって行われ、その成果は2024年4月発行の「ネイチャー・キャンサー」誌に掲載されました。 研究の詳...
5’非翻訳領域(5’UTR)はメッセンジャーRNA(mRNA)分子の開始端にある調節領域であり、翻訳プロセスの調節およびタンパク質発現レベルに影響を与える重要な役割を果たします。言語モデルはタンパク質と遺伝子配列の機能を解読する有効性を示してきました。この研究では、著者らは5’UTRに特化した言語モデル、UTR-LMを紹介しています。 研究背景 実際、5’UTRはmRNAの翻訳過程の調節において重要な役割を果たし、mRNAの安定性、局在、翻訳効率に影響を与えます。これまでに多くの研究が、5’UTRの生物学的特性、二次構造、相互作用するRNAタンパク質、5’UTR変異体の遺伝子発現への影響などを探求してきました。mRNAの複雑な機能とそれが人間の健康に与える潜在的な影響から、より一般的に適用可...
この研究は、機械学習フレームワークを用いて、軟部組織肉腫を構成する基礎的な細胞状態とそのセル生態系を探索し、患者の予後と免疫療法への反応性との関連性を分析しました。 研究背景:軟部組織肉腫は、まれで異質性の高い結合組織の悪性腫瘍です。現在、転移性患者に対する全身治療の選択肢は限られています。最近の研究では、一部の転移性腫瘤患者において免疫チェックポイント阻害剤(ICI)が持続的緩解をもたらすことが示されていますが、大半の患者は恩恵を受けていません。従来の生物学的マーカー(腫瘤変異負荷やPD-L1発現など)では、肉腫患者のICI反応性を正確に予測できません。研究者らは、独自の腫瘍微小環境がこの現象の主要な原因である可能性を示唆しています。 研究過程:研究者らは、299例の局所肉腫患者のRNA-...
原子間相互作用力の幾何強化事前トレーニング はじめに 分子動力学(MD)シミュレーションは、物理学、化学、生物学、材料科学などの分野で重要な役割を果たし、原子レベルのプロセスの洞察を提供しています。MDシミュレーションの精度と効率は、分子系の原子間相互作用を記述する原子間ポテンシャル関数に依存しています。古典的MDでは経験式を使用し、パラメータを当てはめる必要がありますが、計算コストは低いものの精度が不十分です。一方、第一原理MDでは、シュレーディンガー方程式を解くことで精密な相互作用を得ることができますが、計算量が非常に大きくなります。そこで、機械学習による原子間ポテンシャル(MLIPs)が、第一原理計算から得られるエネルギーと力をフィッティングすることで、ab initio精度に近づきつ...
神経科学研究で重大な突破:深層学習技術を用いて脳波信号から自然言語を復号化する ニューヨーク大学の学際的研究チームが最近、神経科学と人工知能の分野で重大な突破を遂げました。彼らは深層学習に基づく新しいフレームワークを開発し、人間の脳の神経信号から直接自然な人間の声を復号化して合成することができます。この革新的な成果は、失語症や失音症の患者のための新世代の音声脳機械インターフェースの開発につながる可能性があります。 研究の動機 音声障害は患者の社会生活と生活の質に深刻な影響を与えます。過去数十年にわたり、研究者たちは、脳から音声を復号化し合成する神経インプラントを開発することで、これらの患者のコミュニケーション能力を回復させようと努力してきました。しかし、トレーニングに必要な脳と音声データの希...
早期の医薬品発見に従事する研究者は、およそ10の60乗の可能な分子構造の中から、薬理活性を持つ候補分子を見つけるという大きな課題に直面しています。この問題を解決する1つの有効な方法は、より小さな「フラグメント」分子から始めることで、この戦略はフラグメントベースの医薬品設計(FBDD)と呼ばれています。FBDDプロセスでは、まず計算機を使ってターゲットタンパク質の結合ポケットに結合するフラグメントを選別し、次にそれらのフラグメントを1つの化合物に接続します。フラグメントを接続する際には、フラグメントの幾何学的な構造とタンパク質ポケットの構造を考慮して、高い親和性を持つ潜在的な医薬品分子を設計する必要があります。 この論文では、DiffLinkerという新しいリンカー(linker)分子設計手法...
この論文は質量分析分子予測のためのグラフトランスフォーマーモデル(MassFormer)に関するものです。この研究は、質量分析データにおける分子同定問題に対して、小分子の質量分析スペクトルを予測するための新しい深層学習手法を提案しています。 背景紹介: 質量分析(MS)はタンパク質体学、代謝体学、環境化学など、様々な分野で広く使用される分析手法で、サンプル中の化学物質を同定および定量するために用いられます。しかしながら、小分子の多くについては、その断片化過程の複雑さゆえに、質量分析スペクトルを正確にシミュレートすることが常にこの分野での重要な課題となっています。従来のルールベースの手法(CFMなど)には性能と適用範囲の制限があります。近年、深層学習手法が質量分析予測に応用されるようになりまし...
現在、乱流中の流体によって運ばれる微粒子の統計的および幾何学的性質の研究には大きな課題があります。過去30年にわたり、理論、数値シミュレーション、実験の分野で優れた努力が払われてきましたが、乱流微粒子軌跡の統計と位相的特性を実際に再現できるモデルは未だに不足しています。本研究では、最新の拡散モデル(diffusion model)に基づく機械学習手法を提案し、三次元の高レイノルズ数乱流中の単一微粒子軌跡を生成することで、直接数値シミュレーションや実験によって信頼できるラグランジュデータを取得する必要性を回避しました。 論文情報: 本論文の著者はローマ大学など複数の機関に所属しており、2024年4月の「Nature Machine Intelligence」誌に掲載されました。 研究方法: (...
この研究では、複雑なシステムを正確にシミュレートできる代理モデルを効率的に構築するためのオンライン学習手法が提案されています。この手法には、以下の3つの主要な構成要素があります。 新しい訓練およびテストデータを生成するためのサンプリング戦略 訓練データから候補の代理モデルを生成するための学習戦略 テストデータ上での候補の代理モデルの有効性を評価するための検証指標 この論文では、著者はRadial Basis Function(RBF)補間を代理モデルの応答面として使用しています。このオンライン手法は、代理モデルが応答面のすべてのローカル極値点(端点を含む)を含むことを保証することを目的としており、代理モデルのパフォーマンスが有効性の閾値を下回る場合に再訓練する連続的な検証と更新のメカニズムを...
この研究では、研究者は癌抗原受容体(CAR)T細胞療法関連の免疫効果細胞誘発性神経毒性症候群(ICANS)におけるTAK1活性化経路の役割を探求しました。彼らはマウスICANSモデルを確立し、CAR19 T細胞の移植後、小脳細胞が活性化され、形態の変化が起こり、活性化マーカー(CD80、CD11c、主要組織適合性複合体クラスII分子など)の発現が増加することを発見しました。 マイクロアレイとシングルセルRNA解析により、活性化した小脳細胞においてTNF、CCL2、GM-CSFなどの炎症促進因子とそれらの関連経路遺伝子の発現が上方制御されていることが示されました。行動学的試験では、CAR19 T細胞療法を受けたマウスでは、不安の増加、記憶力の低下などの認知機能障害が認められ、血液脳関門の透過性...