グリオーマ予後の透明性機械学習と説明可能なAIを用いた洞察の応用 学術的背景 本研究は、患者が特定のタイプの脳腫瘍であるグリオーマに罹患しているかどうかを検出するために、複数の機械学習および深層学習法を使用し、説明可能な人工知能（XAI, Explainable Artificial Intelligence）技術を組み合わせた信頼できる技術を開発することに取り組んでいます。グリオーマ（glioma）はグリア細胞に由来する中枢神経系のがんの一種で、成長が速く健康な脳組織に侵襲する特性を持ちます。一般的な治療方法には手術、放射線療法、化学療法などがあります。患者のデータ、例えば医療記録や遺伝情報を統合することで、機械学習アルゴリズムが個々の患者に対する様々な医療介入の反応を予測できます。 論文...

群稀疏先验を基にしたフルオレセンス分子断層撮影によるグリオーマ形態再構築技術の研究報告 一、学術背景と研究動機 フルオレセンス分子断層撮影（Fluorescence Molecular Tomography, FMT）は、生命科学の重要なツールであり、この技術によりフルオレセンス源の位置を非侵襲的な実時間三次元（3D）可視化が可能になる。感度が高く、コストも低いという利点から、FMTは腫瘍研究に広く応用されている。しかし、FMTの再構築過程は複雑で困難である。近年、FMT再構築方法の発展が著しく進んでいるものの、形態再構築は依然として難題である。したがって、本研究の目的はグリオーマ研究におけるFMT形態再構築能力の実現である。 二、論文情報および著者情報 本論文は、IEEE Transact...

脳グリオーマ患者の生存分析研究：データエンジニアリングの力を借りたレビュー 序論 脳グリオーマはグリア細胞に発生する腫瘍であり、全ての原発性脳および中枢神経系腫瘍の26.7%を占めています。腫瘍の異質性の存在により、脳グリオーマ患者の生存分析は臨床管理における重要な課題となっています。過去数十年間にわたり、研究者たちは画像や遺伝情報などのさまざまなタイプのデータを組み合わせた多種多様な生存分析手法を提案してきました。特に近年は、機械学習技術や深層学習の台頭により、伝統的な統計分析に基づく生存分析手法が革新されています。本稿では、診断画像技術やゲノムプラットフォームから得られる予後パラメーター、予後予測に用いる技術、学習および統計分析アルゴリズムをレビューし、現行の生存予測研究において直面する...

ベイズ推論を用いた個別化予測による膠芽腫の成長 序論 膠芽腫（glioblastoma）は最も侵襲性の高い原発性脳腫瘍であり、腫瘍細胞は周囲の組織に高度に侵入します。標準的な医学的イメージング技術によってこれらのびまん性腫瘍境界を正確に識別することは困難であり、そのため臨床介入の効果が低く、予後も不良です。このような課題に対処するために、医学画像を用いて腫瘍の空間的および時空的な発育を信頼性を持って計算し予測することが、各個体に最適な治療計画を立てる際に有益です。 近年、腫瘍成長の生物物理モデルが非侵襲的画像測定データを用いて開発および校正され、将来の腫瘍成長や治療結果を予測することを目指しています。しかし、腫瘍の発展を予測するには2つの主要な課題を解決する必要があります。一つは、モデル予測...

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...

世界的に見て、悪性脳腫瘍の中で最も一般的で致命的なのは膠芽腫（Glioblastoma, GBM）です。近年、機械学習技術を通じて術前の単一モダリティまたは多モダリティの画像表現型に基づいてGBM患者の総生存時間（Overall Survival, OS）を予測しようとする研究が続けられています。これらの機械学習方法は予測において一定の進展を遂げましたが、多くの研究では放射線学に基づくOS予測方法に含まれる腫瘍の遺伝子型情報を考慮しておらず、この情報は予後に強い指示作用を持っています。この問題を解決するために、Tang Zhenyu、Xu Yuyun、Jin Lei などの研究者が2020年6月に《IEEE Transactions on Medical Imaging》に「Deep Lea...

St. Jude Survivorship Portal: 小児癌サバイバーの大規模臨床およびゲノムデータの分析と共有 研究背景 アメリカにおいて、小児癌の5年生存率は1970年代の約60%から今日の85%以上に上昇しました。生存率が著しく向上したにもかかわらず、これらの小児癌サバイバーは癌及びその治療に起因する様々な健康リスクに直面しています。これらのリスクには、早期死亡、器官機能障害、新たな腫瘍、不良な社会経済的結果、心理社会的課題、及び全体的な生活の質の低下が含まれます。これらの問題に対処するため、主要な研究はその潜在的な原因、関連リスク、および最も感受性の高い患者亜群を特定することに焦点を当てています。 これに関連する大規模縦断研究として、St. Jude Lifetime Coho...

引言 健康な造血過程では、一群の造血幹細胞（Hematopoietic Stem Cells、略してHSC）が血液関連のすべての系統に貢献します。しかし、年齢が上がるにつれて、この過程はしばしばクローン性造血（Clonal Hematopoiesis、略してCH）を引き起こし、特定のHSCクローンの拡張により多くの血細胞や血小板が占められます。このクローン拡張現象は、生命過程でHSCが獲得する体細胞変異によって駆動され、高齢者において高度に一般的です。CHに関連する遺伝子変異はHSCに成長の優位性を与え、造血過程で正の選択を受けます（1-13）。近年、多くの研究がCHが血液悪性腫瘍の発症、心血管疾患、全死因死亡率、実体腫瘍、および感染症のリスク増加と関連していることを示しています（2, 7,...

研究背景: 自殺は世界的な公衆衛生の課題であるが、行動的要因と生理的要因と自殺未遂（suicide attempts，SA）との関係には依然として多くの不確実性が存在する。これまでの研究は、うつ病のような精神疾患、絶望感のような人格や心理的特徴、低い社会的支援や生活のストレスといった社会的および家庭の要因など、限られた仮説に集中していた。このような狭い視点は、他のリスク要因を見逃す可能性がある。これらの研究空白を埋めるため、本研究チームは大規模な系統的分析およびメンデルランダム化分析を実施し、イギリス生物銀行データセットでSAに関連する可能性のある行動および生理的リスク要因を特定した。 研究来源: この論文は以下の研究者による著作である：Bei Zhang、Jia You、Edmund T....

群体リソースに基づく単一サンプル腫瘍サブクローン再構築アルゴリズム 背景紹介 癌の進化過程と腫瘍の遺伝的異質性は、現代腫瘍学研究の重要な分野です。腫瘍は正常細胞から進化し、体細胞変異を獲得することで徐々に発展します。これらの変異は細胞クロマチン構造や内因性及び外因性の誘変圧力の影響を受け、確率的に発生します。特定の変異が細胞に選択的優位性を提供すると、その子孫細胞は局所環境で拡大することができます。長年の蓄積を経て、最終的に多くの癌の特性を持つ細胞集団、すなわちクローンが形成されます。異なる腫瘍細胞亜群（サブクローン）は、ドリフトまたは選択圧力を通じて細胞集団内に出現します。この進化的特徴は臨床上重要であり、遺伝的異質性は予後不良、変異の多さ、耐薬性に関連しています。そのため、腫瘍の進化過程...