樹状細胞を標的としたウイルス様粒子としての強力なmRNAワクチンキャリア 序論 ワクチン開発の分野では、特にmRNAワクチンが近年顕著な成果を収めています。ModernaやPfizer/BioNTechのCOVID-19向けmRNAワクチンは成功例となり、mRNAワクチンの発展を大きく推進しました。しかし、現行のmRNAワクチンは特定の細胞タイプ、特に抗原提示において非常に重要な樹状細胞（DC）に特異的に作用することはできません。樹狀細胞は主要な抗原提示細胞であり、T細胞の免疫反応と抗体反応を効果的に開始することができますが、現行のmRNAワクチン、例えばLNP（脂質ナノ粒子）などはこれらの細胞に特異的にmRNAを伝達することができません。さらに、HIVやHSVのようなウイルス感染、さらには...

大脳皮質発話表現に基づくバイリンガル音声神経義肢 背景 神経義肢の発展の過程では、脳活動から言語をデコードする研究が単一言語のデコードに集中してきました。そのため、バイリンガルによる言語生成が異なる言語の独自または共有された皮質活動にどの程度依存するかはまだ不明です。本研究は、電皮質図（electrocorticography, ECoG）と深層学習および統計的自然言語モデルを組み合わせ、西スペイン語-英語バイリンガル患者の発話運動皮質活動を記録およびデコードし、二つの言語の文に変換します。この研究は、目標言語を手動で指定することなく発話デコードを実現するという実際の応用問題を解決することを目指しています。 言語失声症 (anarthria)、すなわち明瞭な発話能力の喪失は、脳卒中や筋萎縮性...

外部小胞を表示できる抗体のがん治療における応用 エクソソーム（Extracellular Vesicles, EVs）は、天然の輸送キャリアおよび生体シグナルの媒介体として、さまざまな組織における応用が広く研究されています。本研究では、研究者がEVsのこれらの特性を利用して、特定の抗体結合ドメイン（Fragment crystallizable, Fc）で装飾されたEVsを展示し、それをがんのターゲティング治療のモジュール化輸送システムとして利用しました。本論文は《Nature Biomedical Engineering》に掲載され、国際合作チームによって完了されました。チームにはKarolinska Institutet、Salahaddin University-Erbil、Unive...

学術ニュースレポート：新しいMRI技術が感光血管の局所血流動態を検出することで生物蛍光イメージングを実現 学術背景紹介 生物発光プローブは、生体内の生物医学関連プロセスや細胞ターゲットのモニタリングに広く使用されています。しかし、組織による可視光の吸収と散乱は、生物発光の検出深度と分解能を大きく制限します。特に脳内では、頭蓋骨による光子の阻害が短波長光の伝播を制限し、生物発光イメージング（Bioluminescence Imaging, BLI）のデータが浅い層のものに限られ、多くは二次元の投影であり、深さ情報に欠けています。 これらの制限を克服するために、研究者たちは光音響トモグラフィーや他の光散乱再構成に基づく方法を開発しましたが、これらの方法には先験知識と独立したイメージングモードの解...

サブセル解像度の空間多オミクスハイスループットインシチュペアシーケンシング 研究背景と目的 生物医学研究の進展に伴い、多オミクス技術は細胞機能や疾患メカニズムの理解においてますます注目されています。しかし、現在の多くのインシチュシーケンシング法は一種類の生体分子の空間情報の解読に限られ、多種の生体分子（例えば、DNA、RNA、タンパク質、小分子）の同時検出には課題が残っています。さらに、4n（4は4種類の蛍光染料、nはシーケンシングまたはハイブリダイゼーションの回数）デコード能力の制約により、ハイスループット空間オミクスはコストと検出効率の面でまだ改良の余地があります。この問題を解決するために、本論文では新しいハイスループットターゲットインシチュシーケンシング法である多オミクスインシチュペア...

StrokeClassifier：人工知能ツールは電子健康記録に基づいて虚血性脳卒中を病因別に分類 プロジェクト背景および研究動機 脳卒中（特に急性虚血性脳卒中、AIS）の病因識別は二次予防において極めて重要ですが、その診断は非常に困難です。アメリカでは毎年約67.6万件の新たな虚血性脳卒中のケースが報告され、そのうち4分の1の患者は過去に脳卒中の経験があります。この病状は再発率が高く、時には死亡やさらなる障害を引き起こすこともあります。虚血性脳卒中の病因は、大動脈粥状硬化、心源性塞栓症、小血管病、その他の稀な原因など多岐にわたります。しかし、アメリカでは約20-30%の虚血性脳卒中患者が評価を受けてもなお病因が確定せず、隠源性脳卒中として分類されます。この部分の患者は再発脳卒中のリスクが特...

自己監督学習による手首加速度計データが明かす睡眠と死亡率の新たな関連性 現代社会において、睡眠は生命活動に欠かせない基本的な行為であり、その重要性は言うまでもありません。睡眠/覚醒状態や異なる睡眠段階を正確に測定および分類することは、睡眠障害の診断や消費者向けデバイスが提供する運動および心理的健康データの解釈において非常に重要です。しかし、現在のポリソムノグラフィー（Polysomnography, PSG）以外の睡眠分類技術は主にヒューリスティックな方法に依存しており、これらの方法は比較的小規模なサンプル集団で開発されるため、ある程度の限界があります。従って、本研究の目標は手首に装着する加速度計を用いて睡眠段階分類の正確性を確認し、睡眠時間と効率が死亡率とどのように関連しているかを調査する...

心電図に基づく大規模な心血管診断機械学習アルゴリズムの開発と検証 序論 心血管疾患（Cardiovascular diseases, CV）は、世界中で病気の負担の主な原因であり、早期診断と介入が病気の合併症、医療利用率、および費用の削減において重要です。伝統的な心電図（Electrocardiogram, ECG）は、低コストで便利な診断ツールとして、心血管疾患の検出に広く使用されています。しかし、現在のECG解釈技術（人工およびコンピュータアルゴリズムを含む）は、高次の信号相互作用および「隠れた」臨床関連パターンの識別に制限があります。人工知能（Artificial Intelligence, AI）、特に深層学習（Deep Learning, DL）の出現は、ECG信号における「隠れた...

深層学習敗血症予測モデルが看護の質と患者の生存状況に与える影響 研究背景 敗血症は感染によって引き起こされる全身性炎症反応で、毎年約4800万人が影響を受け、そのうち約1100万人が死亡しています。敗血症の多様性により、早期の識別は非常に困難です。早期介入には液体復旧、抗生物質管理、感染源の制御などの治療が含まれ、疾患初期段階での効果は顕著です。したがって、予測分析を通じて敗血症の早期検出を向上させることは重要です。 研究の出典 この研究は、Aaron Boussina、Supreeth P. Shashikumar、Atul Malhotra、Robert L. Owens、Robert El-Kareh、Christopher A. Longhurst、Kimberly Quintero...

大規模言語モデルによる電子健康記録中の健康の社会的決定要因の識別 背景と研究の動機 健康の社会的決定要因（Social Determinants of Health, SDOH）は患者の健康結果に重要な影響を与えます。しかし、電子健康記録（EHR）の構造化データにおいて、これらの要因の記録はしばしば不完全または欠落しています。大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）はEHRの叙述的なテキストからSDOHを高通量で抽出し、研究や臨床ケアを支援することが期待されています。しかし、カテゴリの不均衡やデータの制約が、このまばらな記録の重要な情報に挑戦をもたらします。本稿では、LLMsを用いてEHRの叙述的テキストから6種類のSDOHカテゴリ（雇用、住居、交通、親の身...