卷積ニューラルネットワーク(CNN)に基づく画像分割パイプラインを用いた個体化された猫の脊髄刺激モデリング 背景と研究動機 脊髓刺激(Spinal Cord Stimulation, SCS)は、慢性疼痛管理に広く使用されている治療法です。近年、SCは神経活動を調節し、失われた自律または感覚運動機能を回復させるためにも使用されています。個別化されたモデリングと治療計画は、SCを安全かつ効果的に行うための重要な側面です。しかし、必要な詳細さと精度のあるスパイン模型の生成には、人間の専門家による時間のかかる手動の画像分割が必要となります。したがって、限られたデータでも高品質の解剖学的モデルを生成できるよう、自動化された分割アルゴリズムが切実に求められています。 論文の出典 本論文は、Alessa...
机器学習と組合せ化学を利用してmRNA送達のための可イオン化脂質の発見を加速する 研究背景 メッセンジャーRNA（mRNA）治療の潜在能力を最大限に引き出すためには、脂質ナノ粒子（LNPs）のツールキットを拡張することが重要です。しかし、LNPs開発の主要なボトルネックは、新しい可イオン化脂質を識別することである。既存の研究では、LNPsが特定の組織または細胞にmRNAを送達するのに顕著な効果を示していることが明らかにされています。クラシックなLNPsの処方は通常、イオン化脂質、コレステロール、補助脂質、及びポリエチレングリコール化脂質（PEG脂質）から構成されており、特にイオン化脂質はmRNAの積載及びエンドソームからの逃避において重要な役割を果たしている。 近年、LNPsは臨床応用の分野...
在データ取得技術の絶え間ない発展によって、多様な特徴を含む大量の高次元データを取得することが非常に容易になっています。例えば、画像やビジュアルデータなどがそうです。しかし、従来の機械学習方法、特にベクトルや行列に基づく手法は、次元の災害、計算の複雑度の増加、およびモデルの過適合といった課題に直面しています。これらの問題を解決するために、テンソルという多次元配列の表現方法がベクトルや行列よりも柔軟性が高く、高次元データをうまく処理できるため、テンソルに基づく機械学習手法が学術研究の焦点となっています。 サポートテンソルマシン (Support Tensor Machine, STM) は効果的なテンソル分類手法であり、サポートベクトルマシン (Support Vector Machine, S...
自律的に移動できる車輪脚ロボット 背景紹介 都市化の進展に伴い、サプライチェーン物流、特にラストワンマイルの配送が大きな課題となっています。交通の混雑が増加し、より迅速な配送サービスが求められる中、特に屋内や街路での複雑なルートは配送にとって解決し難い問題となっています。従来の車輪型ロボットは複雑な障害物を越えるのが難しく、脚部システムだけでは必要な速度と効率を達成することはできません。例えば、ANYmalロボットは一定の移動能力を持っているものの、その最大走行速度は平均的な歩行速度の半分に過ぎず、バッテリーの持続時間も限られています。したがって、平坦な地面で効率的に動き、障害物を乗り越えることができるロボットシステムを開発することが研究の主要な方向となっています。 本稿で主要に研究している...
がん患者の末梢血免疫特性分析に関する研究報告 がんは世界的に重大かつ広範に存在する健康問題です。近年、がん治療において顕著な進展があったにもかかわらず、依然として多くの課題が残っています。特に、患者が様々な治療にどのように反応するかを正確に予測することは依然難しい問題です。免疫療法、特に免疫チェックポイント阻害剤（immune checkpoint blockade, ICB）は過去10年間で顕著な進展を遂げましたが、大多数の患者において反応率の予測は困難であり、しばしば重篤な免疫関連副作用が見られます。そのため、治療反応を監視し予測するために、患者の免疫系の状態を評価するための包括的な診断と一貫した分析モデルが急務です。 本文の由来 「comprehensive peripheral bl...
背景と研究動機 パーキンソン病（Parkinson’s Disease, PD）は神経変性疾患であり、主に患者の運動能力に影響を与え、震え、運動の遅れ、四肢の硬直、歩行バランスの問題を引き起こす。この運動障害は患者の独立した生活能力と生活の質に重大な影響を与える。統計によると、2030年までに、アメリカだけで約120万人がパーキンソン病にかかると予想され、世界的には患者数が1000万人を超える。したがって、患者の運動障害を正確に評価し診断する方法を見つけることは急務となっている。 現存するPDの重症度評価方法は主に臨床医の主観的な観察と経験に依存しており、患者が実験室や診療所で特定の動作を行うことによって評価される。この方法は人為的な主観的要因の影響を受けるばかりでなく、制御された環境での観...
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...
カスケード拡散モデルに基づくRNAシーケンシングデータから腫瘍の合成全スライド画像生成 最近Nature Biomedical Engineeringに発表された「Generation of Synthetic Whole-Slide Image Tiles of Tumours from RNA-Sequencing Data via Cascaded Diffusion Models」と題する研究が広く注目を集めています。この研究はスタンフォード大学、ゲント大学、アルゴンヌ国立研究所など複数の機関の学者により共同で行われたもので、癌データの不足を解消し、癌検出における機械学習モデルの性能を向上させることを目的としています。本論文の著者にはFrancisco Carrillo-Perez、...
背景紹介 長期にわたり、規範的（nomative）および記述的（descriptive）モデルは、人間が商品やギャンブルなどのリスク選択に直面したときの意思決定行動を説明し予測しようとしてきました。最近の研究では、新しい大規模なオンラインデータセットchoices13kを使ってニューラルネットワーク（Neural Networks, NNs）を訓練し、より正確な人間の意思決定モデルを発見しました。本研究では異なるモデルとデータセット間の関係を系統的に分析し、データセットバイアス（dataset bias）の証拠を発見しました。研究は、データセットchoices13kにおけるランダムなギャンブル選択の傾向が平衡化していることを示し、これが増加した意思決定ノイズを反映している可能性があることを示...
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...