アルツハイマー病におけるプラークとミクログリアの糖鎖修飾の異なるパターン

アルツハイマー病におけるプラークとミクログリアの糖鎖修飾の異なるパターン

アルツハイマー病におけるプラークとミクログリアの特異な糖鎖修飾パターン 研究背景 アルツハイマー病(AD)は最も一般的な認知症の一種で、破壊的な神経変性疾患である。ADの特徴には、細胞外のβアミロイド(Aβ)プラークと細胞内のリン酸化Tau神経原線維変化(NFT)包涵体の2つの病理的特徴が含まれる。ADの病理において、ミクログリアの異常も重要な特徴である。通常、ミクログリアはシナプスを剪定し、脳の恒常性を監視し、細胞の残骸を除去する。しかし、ADではミクログリアが病理的な凝集物に反応し、貪食作用およびサイトカインの分泌を変化させ、これらが神経病理に対して有害または有益な影響を与える可能性がある。 研究目的 本研究の目的は、新しい組織学的技術を用いて、死亡後にADと診断された患者の脳組織中のO...

脳内出血に関連する脳アミロイド血管症における微小血管クラウディン-5レベルの低下

脳アミロイド血管症(CAA)と微小血管タイト結合タンパク質Claudin-5レベルの研究 背景紹介 脳アミロイド血管症(CAA)は、アミロイドβ(Amyloid-β, Aβ)が脳血管に沈着することによって引き起こされる疾患です。研究によると、約23%の55歳以上の高齢者には中等度から重度のCAAが存在しています。CAAは認知障害や脳内出血(ICH)を引き起こす可能性がありますが、現在のところどのような分子機構が一部の患者の血管をより破れやすくしているかは不明です。血液脳関門(BBB)機能障害はCAAおよびCAA関連のICHと関連しています。一方、Claudin-5はタイト結合タンパク質であり、BBBの透過性を調節する上で重要な役割を果たしています。したがって、著者はCAAにおけるClaudi...

軽度認知障害とアルツハイマー病における収束神経画像および分子シグネチャー: n = 3,118のデータ駆動メタアナリシス

軽度認知障害とアルツハイマー病における収束神経画像および分子シグネチャー: n = 3,118のデータ駆動メタアナリシス

アルツハイマー病における神経イメージングと分子マーカー:データ駆動のメタ分析 研究背景 アルツハイマー病(Alzheimer’s Disease, AD)は慢性神経変性疾患で、主な特徴は進行性の記憶喪失と認知障害で、現在最も一般的な認知症のタイプとなっています。ニューロンの喪失はADの主な指標のひとつで、灰白質萎縮と密接に関連しています。構造的磁気共鳴画像法(Structural Magnetic Resonance Imaging, sMRI)を基に脳の形態を研究することは、ADのスクリーニングとインビボ診断の重要な手段のひとつです。灰白質体積(Gray Matter Volume, GMV)と皮質厚(Cortical Thickness, CT)はsMRI画像に基づく最も一般的な計測指標...

外側傍腕核のグルタミン酸作動性ニューロンにおけるナトリウムリークチャネルは、セボフルラン麻酔下での呼吸頻度を維持するのに役立つ

外側腕橋核グルタミン酸作動性ニューロンにおけるナトリウム漏れチャネルがセボフルラン麻酔下の呼吸頻度を維持するのに役立つ 背景紹介 呼吸は生命活動を維持するための核心的な機能です。全身麻酔薬や/またはオピオイドは通常呼吸機能を抑制します。しかし、静脈麻酔薬のプロポフォールによる呼吸抑制はより深刻で、その分子メカニズムは完全には解明されていません。したがって、全身麻酔薬の呼吸機能への影響を研究することは重要です。本研究は、側脳橋核(lateral parabrachial nucleus, PBL)のグルタミン酸作動性ニューロンがセボフルラン麻酔下における呼吸頻度の調節で果たす役割を探求しました。 研究出典 この論文は、Lin Wu、Donghang Zhang、Yujie Wu、Jin Liu...

マウスにおける特異的な眼窩前頭皮質ニューロンの入力および出力の全脳マッピング

マウスにおける特異的な眼窩前頭皮質ニューロンの入力および出力の全脳マッピング

マウスの特定の眼窩前頭皮質ニューロンの入力と出力の全脳マッピング マウスの脳研究は神経科学の重要なテーマであり、特に眼窩前頭皮質(orbitofrontal cortex, ORB)の研究が注目されています。ORBは報酬処理、意思決定、行動の柔軟性、および情動調節において重要な役割を果たします。近年では、ORBの機能障害が抑うつ症、強迫症、物質使用障害などの多くの精神および神経疾患と関連していることがわかってきました。ORBの研究を通じて、科学者たちは正常および病理的状態におけるその機能を深く理解することを目指しています。 本文は、中心著者のYijie Zhang、Wen Zhang、Lizhao Wangらによって執筆され、中国科学院脳科学と知能技術卓越イノベーションセンター、復旦大学脳科...

ランニングマシンの運動が慢性的なアルコール曝露下での運動学習障害を改善するために皮質の星状細胞および神経活動を再構築する

論文背景及び研究動機 アルコール乱用は全世界的な健康問題であり、男性の人口の8%以上に影響を与えています。長期のアルコール曝露は脳内のニューロンおよびシナプスの恒常性を変化させ、様々な精神障害や認知障害を引き起こします。特に運動学習に関する問題が発生します。以前の研究では、アルコール乱用によるニューロンの退行とシナプスの喪失が脳皮質および皮質下の機能に重大な影響を与えることが示されています。さらに、研究においてはニューロン以外にも、神経膠細胞がアルコールの影響下で顕著に変化することが分かっています。既存の文献では、アルコール乱用によるミクログリアのシグナル伝達の変化とオリゴデンドロサイト系譜の分化障害について言及されていますが、ニューロンとグリア細胞の活動変化に関する体内の証拠は依然として不...

マウス脳における脳全体プロジェクトームと神経動態を結びつける

背景紹介 脳は異なるサブタイプのニューロンで構成されており、これらのニューロンは局所および長距離のシナプス接続を通じて複雑な神経ネットワークを形成しています。これらの神経ネットワークの機能を理解するには、その接続パターン(プロジェクトーム)と神経ダイナミクス(ニューロンダイナミクス)を理解する必要があります。中規模接続学および細胞分解能の機能画像技術の発展により、異なる脳領域のニューロンの構造組織や機能を明らかにすることが可能になったものの、同一ニューロンの神経活動と全脳接続群を同時に把握することは依然として課題です。特に皮質下の脳領域のニューロンにとっては難しいです。 出典紹介 本文はXiang Li、Yun Du、Jiang-Feng Huangなど複数の研究チームメンバーにより共同で執...

視床核再連結部のグルタミン酸作動性神経細胞は5-HT2B受容体を介してマウスの直腸・結腸内臓痛を媒介する

視床核再連結部のグルタミン酸作動性神経細胞は5-HT2B受容体を介してマウスの直腸・結腸内臓痛を媒介する

視床Reuniens核グルタミン作動性ニューロンは5-HT2B受容体を介してマウスの結腸直腸内臓痛を誘導する 背景説明 過敏性腸症候群(IBS)は一般的な機能性腸疾患であり、その特徴は腹痛と内臓の高反応性です。内臓の高感受性を緩和することは、IBS患者の腹痛を効果的に解除する鍵です。しかし、その具体的なメカニズムはまだ完全には解明されていません。ますます多くの証拠が、視床Reuniens核(Re)と5-ヒドロキシトリプタミン(5-HT)神経伝達物質システムが結腸直腸の内臓痛の発展に重要な役割を果たしていることを示していますが、具体的なメカニズムは不明です。新生児期母子分離(NMD)マウスモデルは内臓の高感受性を示し、Re領域のグルタミン作動性ニューロンが結腸直腸内臓痛の処理に重要な役割を果た...

合成支援プリトレーニングとパッチレベル特徴整合による多クラス子宮頸部病変細胞検出の蒸留

合成支援プリトレーニングとパッチレベル特徴整合による多クラス子宮頸部病変細胞検出の蒸留

合成支援の事前学習とパッチレベルの特徴アライメントによる多カテゴリ子宮頸部病変細胞検出の知識蒸留 背景と研究の意義 子宮頸癌は女性の生命と健康を深刻に脅かす疾患である。国際がん研究機関(IARC)のデータによると、2020年には世界で新たに約60.4万件の子宮頸癌の症例があり、約34.2万件の死亡例があった(Sung et al., 2021)。早期診断とスクリーニングは子宮頸癌を効果的に予防し、治療することができるが、診断の遅れは深刻な合併症や生命の危険のリスクを増加させる(Schiffman, Castle, Jeronimo, Rodriguez, & Wacholder, 2007)。現在、世界各地の健康組織は、子宮頸癌予防と治療の有効な方法として早期スクリーニングを推奨している(A...

非独立同分布データを用いた多中心疾患診断のためのモデル投影による連合学習

非独立同分布データを用いた多中心疾患診断のためのモデル投影による連合学習

モデルプロジェクションを使用したフェデレーテッドラーニングによる多センター疾病診断 背景紹介 医療画像技術の急速な発展に伴い、自動化診断方法の研究は単一センターデータセットで良好な性能を示しています。しかし、これらの方法は実際の応用では他の医療機関のデータに一般化しにくいことが多いです。主な理由は、これらの方法が異なる医療センターのデータを独立同分布(IID)と仮定しているが、実際には異なるセンターが異なるスキャナーや画像パラメータを使用しているため、データ分布が非独立同分布(Non-IID)であることです。さらに、異なるセンターで診断される患者の数や種類にも大きな差があります。したがって、多センターのデータは異質性を持ち、集中化学習(Centralized Learning)では効果的に解...