ロスマリン酸による髄芽腫細胞での生存率、増殖、および幹性の調節:HDACおよびEGFRの関与

小児髄芽腫(Medulloblastoma、MB)は最も一般的な悪性小児脳腫瘍であり、その独特な分子的および臨床的特性により、この種の腫瘍の治療は常に臨床研究の焦点となっています。現在の治療法は主に最大限の外科的切除、放射線療法、化学療法を含みますが、これらの治療法はしばしば患者の長期的な生活の質の低下を引き起こし、認知、運動、神経精神的な欠陥を含みます。したがって、腫瘍に効果的に対抗し、同時に患者の生活の質を維持する新しい治療薬を見つけることが急務となっています。 このような背景の下、著者チームは植物由来の化合物であるロズマリン酸(Rosmarinic Acid、RA)に関する一連の研究を行いました。ロズマリン酸は、がんを含む多くの疾患に対して一定の効果があることが研究で示されています。本...

糖質コルチコイド受容体-CCR8軸を介した骨髄T細胞隔離の標的化は、頭蓋内がんにおける抗腫瘍T細胞の浸潤を促進する

糖質コルチコイド受容体-CCRX軸を介した骨髄T細胞捕捉に着目した研究で、頭蓋内癌における抗腫瘍T細胞の浸潤を促進 背景紹介 脳腫瘍、特に膠芽腫(Glioblastomas、略してGBM)は、免疫チェックポイント阻害療法(Immune Checkpoint Blockade Therapy)に対して顕著な抵抗性を示し、その一因として腫瘍内のT細胞浸潤が制限されていることが挙げられます。膠芽腫は成人の原発性悪性脳腫瘍の50%を占め、患者の平均生存期間は15ヶ月未満で、再発率は90%を超えます。研究によると、GBM患者の全身性T細胞の数と機能が低下しており、これらの腫瘍が免疫チェックポイント阻害療法に対して反応が悪い原因となっています。さらに、多くのT細胞が癌患者の骨髄に捕捉され、腫瘍誘導性のス...

脳腫瘍切除のための機械学習ベースの定量的ハイパースペクトル画像ガイダンスに向けて

脳腫瘍切除のための機械学習ベースの定量的ハイパースペクトル画像ガイダンスに向けて

機械学習支援の定量高光スペクトルイメージングによる脳腫瘍切除のガイド効果研究 背景紹介 悪性グリオーマの完全切除は、浸潤領域の腫瘍細胞を区別するのが難しいという課題に常に直面しています。この研究の背景は、神経外科手術において、5-アミノレブリン酸(5-aminolevulinic acid、略称5-ALA)を使用することで、プロトポルフィリンIX(protoporphyrin IX、略称PPIX)の蛍光ガイドを実現し、腫瘍の切除率を向上させることです。しかし、スペクトルイメージングの助けを借りても、多くの低悪性度グリオーマや一部の高悪性度腫瘍は、PPIXの蓄積が少ないため、蛍光が弱く、腫瘍の区別が困難です。したがって、異なる種類の腫瘍組織におけるPPIX発光スペクトルを理解し、これらのスペク...

スライスプールを基にしたAI駆動型ラジオミクスアルゴリズムによるグリオーマグレーディング

スライスプールを基にしたAI駆動型ラジオミクスアルゴリズムによるグリオーマグレーディング

AI補助のスライスプーリングに基づくグリオーマグレーディングのラジオミクスアルゴリズム 背景紹介 グリオーマ(Glioma)は中枢神経系で最も一般的かつ脅威的な腫瘍であり、高発病率、高再発率、高死亡率、低治癒率を持ちます。世界保健機関(WHO)はグリオーマを四段階(I、II、III、IV)に分類し、そのうちI級とII級は低度グリオーマ(LGG)、III級とIV級は高度グリオーマ(HGG)と呼ばれます。高度グリオーマはより侵襲性のある悪性腫瘍で、予期寿命は約2年です。2016年にWHOは分子タイプ分けを導入し、感受性の低い治療を排除できるようになりましたが、グリオーマのグレーディングは依然として治療方針の選定において重要な診断基準となっています。 磁気共鳴画像法(MRI)は、グリオーマの検出と...

グリオーマ疾患予測:最適化されたアンサンブル機械学習アプローチ

最適化統合機械学習による膠芽腫の予測 論文背景と研究目的 医学研究において、膠芽腫(gliomas)は最も一般的な原発性脳腫瘍であり、異なる臨床行動と治療結果を持つ多様な癌のタイプがあります。膠芽腫患者の予後を正確に予測することは、治療計画の最適化と個別化された患者ケアにとって極めて重要です。大規模なゲノムおよび臨床情報の広範な利用可能性に伴い、機械学習手法は信頼性のある膠芽腫予測モデルを作成する上で大きな可能性を示しています。本研究における膠芽腫予測モデルは、複数の機械学習アルゴリズム(KStarおよびSMOReg)を統合することで、膠芽腫予測の精度と効率を向上させ、個別化医療および患者予後の改善に寄与することを目的としています。 論文出典 この論文はJatin Thakur、Chahil...

脳腫瘍診断のためのPCFバイオセンサーに埋め込まれた長方形オープンチャネルTiO2-Au-MXeneの数値解析

数値解析埋め込みTiO2-Au-MXeneの矩形オープンチャネルPCFバイオセンサーによる脳腫瘍診断 学術背景と問題提起 近年、コスト効率が高く信頼性の高いバイオセンサーの開発が研究のホットトピックとなっています。これらのセンサーは、微小な濃度の分析物を検出することを目的としており、多様な技術を網羅し、細胞や液体の監視と検出に用いられています。フォトニック結晶(photonic crystals, PHCs)とPHCファイバー(photonic crystal fibers, PCFs)は、そのコンパクトなサイズ、電磁干渉への耐性、少量の分析物で済むこと、構造設計の柔軟性、および統合の容易さなどの利点から、センサー技術のホットな選択肢として急速に注目を浴びています。 特に、表面プラズモン共鳴...

人間の脳腫瘍の術中識別のためのウェアラブル蛍光イメージングデバイス

恶性胶質腫瘍(Malignant Glioma, MG)は、最も一般的な原発性悪性脳腫瘍の一種である。MGの外科的切除は依然として治療の基盤となっており、切除範囲は患者の生存期間と高度に関連している。しかし、手術中に腫瘍組織と正常組織を区別することは非常に難しく、これが手術切除の効果を大きく制限している。蛍光イメージングは、術中にMGとその境界をリアルタイムに可視化する新興技術である。だが、既存の臨床用蛍光イメージング神経外科顕微鏡はコストが高く、携帯性が低く、操作の柔軟性が限られており、熟練した専門技術者の不足もあって、応用率が低い。これらの制限を克服するために、研究者たちは革新的に微小光源、可反転フィルター、記録カメラを手術用ルーペに統合し、術中の蛍光イメージング用に着用可能な蛍光眼鏡装...

脳神経外科におけるレーザー間質熱療法:313人の患者に対する単一外科医の経験

脳神経外科におけるレーザー間質熱療法:313人の患者に対する単一外科医の経験

神経外科レーザー間質熱療法(LITT)の臨床研究報告 背景 近代医療技術の進歩に伴い、レーザー間質熱療法(Laser Interstitial Thermal Therapy、LITT)は神経外科腫瘍治療領域で徐々に地位を占めるようになり、特に従来の治療が難しい場所や通常の治療に抵抗性のある頭蓋内病変の治療に有効である。1-5 LITTは低侵襲的な熱焼灼技術であり、健康な組織を損なうことなく、正確に病変を標的化して消融することができるため、従来の手術ではアクセスが困難な領域の治療が可能となる。2,6,7 過去10年間でLITTの適用範囲は急速に拡大し、新規および再発の胚芽腫、転移腫瘍、硬膜病変、放射線壊死(Radiation Necrosis、RN)など、様々な頭蓋内腫瘍に使用されている。8...

小児における脳膠質細胞症:特異な分子プロファイルを持つびまん性膠芽腫の予後不良フェノタイプ

小児脳グリオーマ:固有の分子特性を持つびまん性グリオーマの予後不良表現型 引言 グリオーマ脳症(gliomatosis cerebri, GC)は高度に侵襲的なびまん性グリオーマであり、初期にはその分子特性が確立できなかったため、独立した病理タイプとして見捨てられました。しかし、分子生物学の進歩、特に小児において、GCの生物学的特性の違いが学界の注目を集めつつあります。小児と成人のびまん性グリオーマの重要な生物学的特性の顕著な違いにより、世界保健機関(WHO)の中央神経系腫瘍分類第5版では、小児タイプと成人タイプのグリオーマが分子特性で明確に区別されています。それにもかかわらず、早期に定義されたGCのような異なるグリオーマ(亜)タイプの臨床表現が無視される可能性があります。このタイプは、少な...

タスクの複雑さと皮質言語マッピングの正確性との関連

課題の複雑さと皮質言語マッピングの精度との関連性 はじめに 本研究では、直接皮質刺激マッピング(direct cortical stimulation mapping、DCS)による言語機能領域の同定において、課題の複雑さが精度に影響を与えるかどうかを検討しています。研究者らは、脳腫瘍が侵襲している皮質領域の神経細胞の計算能力が低下するため、複雑な言語課題(多音節語の命名など)では誤りが増える可能性があるという仮説を立てました。 論文の出典 この研究は、カリフォルニア大学サンフランシスコ校(UCSF)の神経外科医のAlexaSemonche氏らによって行われ、2024年5月7日にオンラインで神経外科学雑誌「Neurosurgery」に掲載されました。本研究の概要は、2023年4月21日に開催...