YAPはTEAD–NF-κB複合体を抑制し、明細胞腎細胞癌の成長を抑制します

YAP抑制TEAD-NF-κB複合体并抑制透明細胞腎細胞癌の成長 研究背景 一般的な認識では、Hippoシグナル伝達経路は、転写補助因子YAPのリン酸化を通じてそれを細胞質中に留め、YAP-TEAD転写複合体の形成を阻止し、腫瘍成長を抑制する役割を果たしています。しかし、新郷医学院、山東大学斉魯病院などの研究者たちは、透明細胞尿細胞腫瘍(CCRCC)において、YAPが腫瘍抑制の役割を果たしていることを発見しました。この研究は、YAPを活性化することで患者の治療に新しい戦略が見出される可能性を示唆しています。この研究はZhongbo LiとPeng Suをはじめとする研究チームによって行われ、2024年7月2日にScience Signaling誌に発表されました。 研究方法と発見 研究者たち...

サイトカインがエピジェネティックリワイヤリングと転写調節を介して記憶様NK細胞サブセットの形成を促進する

サイトカインがエピジェネティックリワイヤリングと転写調節を介して記憶様NK細胞サブセットの形成を促進する

現在の急速に進化する科学技術の背景において、自然殺傷(NK)細胞の免疫療法は、腫瘍やウイルス感染に対する潜在的な優位性のために科学界の広範な関心を引いています。特に、記憶様NK細胞の発見は、NK細胞をがん治療として利用するにあたって新たな希望をもたらしました。NK細胞の活性化とその記憶機能の分子メカニズムは完全には解明されておらず、研究者には新たな挑戦を提供しています。 この研究はJennifer A. Foltzらによって2024年6月28日に『Science Immunology』誌に発表されました。題名は「エピジェネティックリワイヤリングと転写調節を介した記憶様NK細胞サブセットの形成に対するサイトカインの駆動」です。研究チームはアメリカ、セントルイスのワシントン大学医学校およびその付...

brainlife.io: 神経科学研究をサポートする分散型オープンソースクラウドプラットフォーム

学術論文:brainlife.io:神経科学研究を支える分散化とオープンソースのクラウドプラットフォーム 背景と動機 神経科学研究は急速に発展しており、データの標準化、管理、処理ツールの向上により、研究がより厳密で透明になっています。しかし、これにより複雑なデータパイプラインが生じ、”FAIR”原則(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable、日本語で「見つけやすさ、アクセス可能性、相互運用性、再利用可能性」)の実現に向けた潜在的な障壁が増加しています。従来、神経画像学に関する一部の研究は単一の実験室内で行うことが可能でしたが、現在では数百時間のデータ測定が必要で、複数の参加者、実験室、データモデルを跨ぐ必要があります。 データの背景 本論文で...

多感覚フリッカーが広範な脳ネットワークを調節し、間歇性てんかん様放電を減少させる

多感覚フリッカーが広範な脳ネットワークを調節し、間歇性てんかん様放電を減少させる

多感覚フリッカーが広範な脳ネットワークを調節し、間欠的なてんかん様放電を減少させる研究報告 背景紹介 神経系の疾患治療において、脳波の振動を調節することは非常に大きな可能性を持っています。特に、てんかんやアルツハイマー病(Alzheimer’s Disease, AD)などの広範な脳ネットワークに関連する神経性疾患について、非侵襲性かつ日常家庭使用に適した介入手段が科学界の注目を集めています。繰り返しの視覚・聴覚刺激(sensory flicker)は、シンプルで実現可能な方法であり、マウスモデルでは海馬(hippocampus)の活動を調節できることが証明されていますが、人間における効果はまだ明らかではありません。このため、研究者たちは、フリッカースティミュレーションが人間の局所てんかん患...

EEG/MEGデータにおける多次元クロス周波数結合を解析するためのバイコヒーレンスアプローチ

EEG/MEGデータの多次元クロス周波数結合解析に関する学術ニュースレポート 近年、脳科学や医用画像技術の進展に伴い、研究者たちは脳機能の結合性の探究をより深く行うようになっています。本レポートでは、多次元クロス周波数結合解析に関する科学研究論文、すなわち《A Bicoherence Approach to Analyze Multi-Dimensional Cross-Frequency Coupling in EEG/MEG Data》について紹介します。この論文はAlessio Bastiらによって執筆され、2024年に《Scientific Reports》誌に掲載されました。主に、脳波(EEG)および脳磁図(MEG)データにおける多次元反対称交差双相一致性(Multi-Dimens...

予測エラー処理と予想情報のシャープ化

予測エラー処理と予想情報のシャープ化

科学報告 背景紹介 感知と神経処理における感覚情報は、事前の期待に大きく影響される。感知は単なる受動的な受信ではなく、過去の経験と現在の状況に基づいた事前情報と現有の感覚情報を統合する積極的な推論プロセスである。この情報の統合方式は異なるメカニズムで表現されることがある。一つは異常入力に焦点を当てた予測誤差信号処理(Prediction Error、略称PE)、もう一つは予測情報の強化を通じて実現する鋭化表示である。本稿では、顔認識におけるこれら二つのメカニズムの表現について研究した。 研究の出典 この研究はドイツ・ハンブルク大学医療センター(University Medical Center Hamburg-Eppendorf)システム神経科学科のAnnika GarlichsとHelen...

マイクロステートと再発定量分析を使用するGRU-CNNモデルによる聴覚注意検出

総説と報告:微状態とリカースクエンティアル分析に基づくGRU-CNNモデルの聴覚注意検出への応用 背景と研究動機 注意力は一種の認知能力として感知過程において重要な役割を果たしており、人間が複雑な環境の中で特定の対象に集中し、他の干渉を無視するのを助ける。本論文は聴覚注意検出(Auditory Attention Detection, AAD)に関する研究であり、複数チャンネルの脳波(EEG)信号を通じて、聴者が目標話者に集中する過程で異なる動態特性を抽出し、競争的な話者が存在する場合でも効果的に聴覚注意を検出することを目指している。 論文の出典と著者情報 本論文はMohammadreza Eskandarinasab、Zahra Raeisi、Reza Ahmadi Lashaki、および...

ディープラーニングモデルによるセマンティック飽和のメカニズムの解明

ディープラーニングモデルによるセマンティック飽和のメカニズムの解明

ディープラーニングモデルが意味飽和メカニズムを解明 意味飽和(semantic satiation)は、ある単語やフレーズが何度も繰り返されることでその意味が失われる現象であり、よく知られた心理学的現象です。しかし、このメカニズムを引き起こす微視的な神経計算の原理は依然として未知です。本稿では、連続結合ニューラルネットワーク(continuous coupled neural network, CCNN)を使用してディープラーニングモデルを構築し、意味飽和のメカニズムを研究し、ニューロンの成分でこのプロセスを正確に記述します。研究結果は、中観的な視点から見ると、意味飽和は自下から上へのプロセスである可能性があり、既存のマクロな心理学研究が意味飽和を自上から下へのプロセスと見なしているのとは異...

ヒトの頭部方向の電気生理学的指標

ヒトの頭部方向の電気生理学的指標

人間の実際の頭方向電生理特性 ナビゲーションは人類の複雑な認知現象のコアコンポーネントの一つであり、頭方向情報は空間内で自分の位置を特定するために極めて重要です。しかし、ほとんどの神経映像実験では頭部を特定の位置に固定させることが求められるため、実際の頭方向信号には物理的に頭部を回転させる必要があり、人間の脳が実際の頭方向信号にどのように調整されるかについての理解は比較的少ないです。この問題を解決するために、Benjamin J. Griffithsおよびそのチームは、Nature Human Behaviour誌に”Electrophysiological signatures of veridical head direction in humans”というタイトルの研究報告を発表しまし...

治療抵抗性うつ病における感情処理のバイアスを支える脳のメカニズム

抗治療性うつ病患者の感情処理バイアスに関する脳メカニズムの研究 背景紹介 うつ病(depression)は、現代社会において広く存在し、個人の心身の健康に深刻な影響を及ぼす精神疾患の一つです。Beckの認知モデル(Beck’s cognitive model)によれば、うつ病の発展と維持は情報のバイアス処理に大きく関連しています。多くの研究が示すように、うつ病患者は認知領域(たとえば、感知、注意、記憶)において一般的にネガティブなバイアスを持っています。例えば、うつ病患者は中立的な顔を悲しい顔と解釈し、喜びの顔を不幸な顔と解釈する傾向があります。これらの感情的刺激処理過程におけるバイアスの神経メカニズムを理解することは、うつ病の予測、検出、および治療に重要な臨床的意義を持っています。 しかし...