喘息予測を関連グラフ強化分類器を用いて：従来の血液バイオマーカーに基づく機械学習手法 背景紹介 喘息は、全世界で約2.35億人に影響を及ぼす慢性呼吸器疾患です。世界保健機関（World Health Organization, WHO）の統計によると、喘息の主な特徴は気道の炎症であり、喘息患者は喘鳴、呼吸困難および胸部の圧迫感などの症状を示します。効果的な喘息管理および治療のためには、迅速かつ正確な診断が重要です。しかし、従来の喘息診断方法は病歴、身体検査および肺機能検査を併用するため、費用がかかるだけでなく、一部の患者の非典型的症状により診断時間が延びたり誤診されたりすることがあります。特に小児喘息の診断は困難で、従来の方法の時間がかかる特性はこの問題をさらに悪化させます。 機械学習（Ma...
背景紹介 うつ病、特に主要なうつ病性障害（Major Depressive Disorder、略してMDD）は、広範囲で障害を引き起こす心理的な病気であり、「心の風邪」とも言われることがあります。MDD患者の多くは、持続的な悲しみ、希望を失った感覚、認知障害、日常活動に対する動機の喪失などの症状を経験し、個人および社会生活に深刻な影響を与えます。全世界で、うつ病の影響は極めて深刻で、3.4億人以上が何らかの形でうつ病に苦しんでいます。さらに、新型コロナウイルスのパンデミックおよびその防止措置（例えば、社会的隔離や悲しみの感情など）は、うつ病の普遍性を一層悪化させました。予測によれば、2030年までにうつ病は心血管疾患を超えて障害の主要な原因となり、毎年うつ病による死亡者数は百万人に達するとさ...
パーキンソン病（Parkinson’s disease, PD）は、静止時振戦、運動遅延、筋強剛などを主な症状とする一般的な神経変性疾患です。深部脳刺激（Deep Brain Stimulation, DBS）はパーキンソン病の運動症状の治療に広く用いられています（Krauss et al., 2021）。しかしながら、DBS治療には顕著な副作用も存在し、その多くはDBS対象部位周辺の領域への刺激が原因となっています（Koeglsperger et al., 2019）。この副作用を軽減するため、研究者は適応型深部脳刺激（adaptive DBS, aDBS）という手法を提案しました。これは、患者の現在の運動状態をリアルタイムで監視し、DBSの強度とタイミングを調整する方法です（Little...
研究背景及研究目的 てんかんは自発性で深刻な神経系の病気であり、反復発作を特徴とし、全世界で約5000万人が影響を受けています[1]。最近の抗てんかん薬（ASM）の進展にもかかわらず、薬物難治性てんかん（Drug-Resistant Epilepsy，DRE）は依然として20%から30%のてんかん患者に影響を与えています[1-3]。DRE患者は巨大な経済的、社会的および心理的負担に直面しており、確定診断に長期間の薬物試験が必要です。高リスクの患者を早期に識別することは、てんかん手術、神経調整またはケトジェニックダイエットなどの治療法の早期介入を可能にします。 過去の研究では、DREのリスク要因として、早期発病、高頻度の発作、脳波（EEG）の異常、神経欠陥、認知障害、外傷歴、頭蓋内構造異常など...
EEG微状態が新診断の局在性てんかん患者におけるオクスカルバゼピン治療効果を予測する役割 序論 背景 局在性てんかん（focal epilepsy）は最も一般的なてんかんのタイプで、全てのてんかん症例の約60%を占めます。異なるてんかんのタイプに応じて、抗てんかん薬の選択も異なります。局在性てんかんの治療では、オクスカルバゼピン（oxcarbazepine、略してOXC）が広く使用されています。しかし、オクスカルバゼピンは約65%の患者で発作のない状態を達成することができますが、依然として多くの患者が良好な治療効果を得られていません。電生理モニタリング技術、例えば脳波（electroencephalography、EEG）は、てんかんの診断と管理において重要な役割を果たしています。 研究目的...
在今日の教育環境において、学生の学習スタイルを理解することは、彼らの学習効率を向上させるために極めて重要です。特に視覚学習スタイル（visual learning style）の識別は、教師と学生が教育と学習の過程でより効果的な戦略を取るのに役立ちます。現在、視覚学習スタイルを自動的に識別する主な方法は、脳波（Electroencephalogram, EEG）と機械学習技術に依存しています。しかし、これらの技術は通常、アーティファクトの除去および特徴抽出のためにオフライン処理が必要であり、そのためリアルタイムでの適用が制限されています。 この研究は、Soyiba Jawed、Ibrahima Faye、およびAamir Saeed Malikが《IEEE Transactions on N...
全脳振動ミクロ状態パターンのライフスパンにわたる変化の分析における磁気脳波計（MEG）の応用：ケンブリッジ老化・神経科学センターのコホート研究 研究背景 人口の高齢化問題が日増しに深刻化する中、高齢化過程の神経生理学的変化を理解することがますます重要になっています。老化した脳は多くの神経変性疾患の主要なリスク要因であるが、全脳の振動活動が健康な老化にどのように影響を及ぼすかは完全には解明されていません。細胞レベルでは、神経細胞の生体電気化学特性により、これらは電磁場を生成することができ、その変化を検出することは潜在的な組織病理学的生物標識として役立つ可能性があります。5種類の典型的な振動脳信号（デルタ波、シータ波、アルファ波、ベータ波、ガンマ波）は広く研究されていますが、それらが老化において...
心臓突然停止後の予後予測ツールとしての脳CTの分析の教師あり機械学習分析 研究背景 心臓突然停止（Out-of-Hospital Cardiac Arrest、OHCA）は西洋世界における主要な死因の1つで、生存率は3〜16%と非常に低い。OHCAの後の神経学的予後と全体的予後は、主に低酸素性虚血性脳損傷（Hypoxic-Ischemic Brain Injury、HIBI）によって決定される。OHCAによる大半の死亡は、予後が悪いと判断されて生命維持治療が中止されるためである。したがって、HIBIを正確に特定し、信頼できる予後判断を下すことは、家族への情報提供、治療決定、および限られた集中治療資源の合理的な使用において非常に重要である。 研究動機 OHCAは医学的に大きな課題をもたらしてお...
脳転移患者の術後ステレオタクティック放射線療法局所制御予測における放射線機能解析の応用 学術背景 脳転移（Brain Metastases, BMs）は最も一般的な悪性脳腫瘍で、その発症率は原発性脳腫瘍（例えば膠芽腫）を大きく上回ります。最近の医療ガイドラインは、症状が顕著または大きな脳転移患者に対して手術治療を推奨しています。局所制御率を向上させるために、一または二つの切除されたBMs患者に対して切除腔のステレオタクティック放射線療法（Stereotactic Radiotherapy, SRT）を推奨しており、この方法により術後12ヶ月内に70%から90%の局所制御率が達成できます。しかし、補助SRT後でも局所失敗（Local Failure, LF）のリスクは依然として存在し、これが高...
ラマン分光法と機械学習プラットフォームに基づくIDH変異型と野生型膠芽腫細胞の代謝差異研究 背景紹介 膠芽腫の診断と治療において、フォルマリン固定、パラフィン包埋（FFPE）組織切片が広く使用されています。しかし、包埋媒体の背景ノイズの影響を受け、FFPE組織はラマン分光法に基づく研究に限られた応用しかされていません。この問題を克服し、腫瘍サブタイプを識別するために、我々の研究チームは新しいラマン分光法に基づく機械学習プラットフォーム「APOLLO (悪性膠芽腫のラマン分光法病理学）」を開発しました。これはFFPE組織切片から膠芽腫のサブタイプを予測できるプラットフォームです。 論文の出典 本論文は、Adrian Lita、Joel Sjöberg、David Păcioianuらの学者によ...