局所性及び全般性てんかんにおける小回路機能に関連するマクロスケールの固有動態

局所性及び全般性てんかんにおける小回路機能に関連するマクロスケールの固有動態

てんかんにおけるマクロ固有ダイナミクスとミクロ回路機能の関係研究 研究背景 てんかんは、異常な自発的脳活動を特徴とする神経障害であり、多尺度の脳機能組織の変化が関与しています。しかし、てんかん関連の自発的脳活動の障害がマクロ固有ダイナミクスとミクロ回路組織にどの程度影響を与えるか、また、これらの変化が病理的関連性をどのように支持するかは明らかではありません。したがって、てんかん患者の自発的脳活動がマクロダイナミクス及びミクロ回路機能にどのように影響するかを研究し、その病理メカニズムを探ることは重要な科学的意義を持っています。 研究の由来 本研究は、以下の学者によって共同で行われました:Siqi Yang(成都市情報工学大学ネットワークサイバーセキュリティ学部)、Yimin Zhou(成都市情...

ソースレベルのEEGとグラフ理論に基づいた脳卒中後てんかん患者の機能的結合の変化

ソースレベルEEGとグラフ理論に基づく卒中後てんかん患者の機能的結合の変化に関する研究報告 研究背景 てんかんの病因は多岐にわたり、特発性、先天性、頭部外傷、中枢神経系感染、脳腫瘍、神経変性疾患、脳血管疾患などが含まれます。その中で、脳血管疾患は全てんかん症例のおよそ11%を占め、高齢者てんかん患者の最も一般的な病因となっています。また、卒中後てんかん(Post-Stroke Epilepsy, PSE)は卒中患者の一般的な合併症であり、3%から30%の卒中患者がPSEに発展する可能性があります。PSEのリスク要因としては、皮質の関与、出血性の転化、早期発作、若年発病、高いNIHSSスコア、アルコール依存などが挙げられます。 ネットワーク科学とグラフ理論は、脳機能の理解において顕著な可能性を...

知識グラフに基づく推薦を用いた生物医学的関係抽出

医学関係抽出と知識グラフ推薦を結合した研究報告 背景説明 医学分野において、文献の爆発的な増加により、研究者は自身の専門分野の最新の進展を追跡することが難しくなっています。自然言語処理(NLP)分野から見ると、進化する自動化ツールは非構造化テキストから関連情報を識別および抽出するのを助け、このタスクは関係抽出(Relation Extraction、RE)と呼ばれます。REの主要な目標はテキストから医学的な実体間の関係を抽出して分類し、生物医学プロセスの理解を深めることです。 現在、大多数の最先端の医学REシステムは深層学習手法を使用しており、主に同種の実体間の関係(例:遺伝子と薬剤など)を対象としています。しかし、これらのシステムは大部分がテキストから直接抽出した情報に限られており、専門分...

単一被験者の皮質形態学的脳ネットワーク:表現型の関連と神経生物学的基盤

本文は、単一被験者の形態的脳ネットワークにおける表現型の関連性と神経生物学的基盤に関する研究を報告しています。この研究は、多モードおよび多スケールのデータを組み合わせて行われ、形態的脳ネットワークと性別の違い、その個体特異的指標としての潜在力、および遺伝子発現、層特異的細胞構造、化学構造との関係を明らかにしました。これらの発見は、単一被験者の形態的脳ネットワークの役割と起源に関する理解を深めるとともに、将来の個別化脳連結図研究への応用に向けた強力な根拠を提供します。 研究背景と問題提起 形態的脳ネットワークとは、構造的磁気共鳴画像撮影(structural magnetic resonance imaging、sMRI)に基づいて推定される脳領域間の形態学的関係を指します。最初期の研究では、...

ヒストン3リジン9アセチル化特異的プログラムが食道扁平上皮癌の進行と転移を調節する

組織ヒストンH3のリジン9位アセチル化(H3K9ac)特異的再プログラミングの食道扁平上皮癌(ESCC)進展と転移における役割メカニズムに関する報告 背景説明 食道癌は世界的に最も普遍的で侵襲性の高い悪性腫瘍の一つであり、毎年50万人以上の癌関連死亡を引き起こし、癌による死亡原因の第6位を占めています。食道扁平上皮癌(ESCC)は全ての食道癌症例の約90%を占めており、主に東アジアおよびアフリカ地域の人々に影響します。近年、治療において顕著な進展がありましたが、ESCCの全体の5年生存率は依然として20%未満です。これは主に、ESCCの早期症状が不明瞭で、多くの患者が診断時には既に局所進行期かまたは局所リンパ節転移を伴っており、腫瘍病巣の再発または遠隔転移を招きやすく、最終的には致命的となる...

GRIN2A 突変は複数の癌における免疫チェックポイント阻害薬の受益者を層別化する新しい指標です

GRIN2A変異は多くのがんにおける免疫チェックポイント阻害剤の利益を享受する層別化の新しい指標である 背景紹介 免疫チェックポイント阻害剤(ICIs)治療は、細胞毒性Tリンパ球抗原4(CTLA-4)およびプログラム死(リガンド)1(PD-(L)1)経路を調節することにより、多くのがん治療において革命的な進展を遂げました。しかし、ICIsの有効性が顕著である一方で、異なる腫瘍患者間の臨床反応には依然として顕著な差異があります。そのため、ICI反応を予測する信頼できるバイオマーカーを識別することは、より精密な治療介入の開発において緊急課題となっています。現在の研究では、免疫チェックポイントのレベル、腫瘍変異負荷(TMB)、非整倍性スコア、挿入欠失変異、単一ヌクレオチド変異(SNV)の新抗原負荷...

NAMPTおよびPAK4の二重抑制はプラチナ耐性卵巣癌の3Dスフェロイドモデルにおいて抗腫瘍効果を示す

NAMPTとPAK4の二重阻害がプラチナ耐性卵巣がん三次元球状モデルにおける抗腫瘍効果 プラチナ耐性卵巣がんは、治療が困難で患者の生存期間が短い悪性婦人科腫瘍です。近年、研究者たちは新たな治療戦略を模索しており、がん幹細胞(CSCs)に対する治療が重要な方向性となっています。CSCsは腹腔内の卵巣がん腫瘍団塊に多く存在し、これらの団塊は高い腫瘍生成能力を持ち、従来のプラチナ系薬物に対する耐性を示します。本研究では、革新的な二重標的阻害剤KPT-9274が3D細胞球体モデルでの抗がん効果を示し、特にプラチナ耐性卵巣がんに対する効果を検証しました。 研究背景 プラチナ系薬物は現在、卵巣がん治療の主要な治療法ですが、80%以上の高リスク症例は再発が起こります。これは、腫瘍がプラチナ系薬物に対する耐...

睡眠段階分類のためのドメイン一般化を伴うマルチビュー時空間グラフ畳み込みネットワーク

睡眠段階分類は、睡眠の質の評価や疾病の診断において極めて重要です。しかし、既存の分類方法は時間変動する多チャンネル脳信号の空間および時間特徴の処理、個別の生体信号の違いへの対応、モデルの解釈可能性の点で多くの課題に直面しています。従来の機械学習方法は複雑な特徴工学に依存しており、深層学習方法は特徴の表現学習に優れているものの、空間-時間特徴の利用、個体間の一般化能力、モデルの解釈可能性においてまだ改善の余地があります。 これらの課題を解決するために、北京交通大学のZiyu Jiaらとマサチューセッツ工科大学のLi-Wei H. Lehmanは、多視角時空グラフ畳み込みネットワーク(Multi-View Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks...

EMG駆動ロボットハンドトレーニングによる慢性脳卒中における半球間バランス回復の神経メカニズムの解明:動的因果モデルの洞察

EMG駆動ロボットハンドトレーニングによる慢性脳卒中における半球間バランス回復の神経メカニズムの解明:動的因果モデルの洞察

EMG駆動のロボットハンドトレーニングが慢性脳卒中患者の半球間バランスの回復に与える神経メカニズム:動的因果モデリングによる洞察 脳卒中は一般的な障害の原因であり、多くの脳卒中生存者は上肢麻痺を患います。上肢機能の障害は6ヶ月以上続くことが多く、完全回復する生存者は少数(12%未満)です。これらの患者の日常生活能力を回復させ、生活の質を向上させるために、研究者たちは脳卒中後のリハビリプランの開発に取り組んでいます。 近年、ロボット補助装置を使用した上肢のリハビリに関する研究が広く注目を集めています。ロボットリハビリは一貫性のある、集中的かつインタラクティブなトレーニング体験を提供し、患者の積極的な参加を促します。総合的な分析では、ロボット補助トレーニングを受けた個体は上肢のFugl-Meye...

ウェーブレットベースの時間-スペクトル-注意相関係数による運動想像EEG分類

脑機インターフェース(Brain-Computer Interface, BCI)技術は近年急速に発展しており、末梢神経や筋肉を介さず、大脳を直接制御する先端技術として注目されています。特に運動イメージ(Motor Imagery, MI)脳波(Electroencephalography, EEG)の応用において、BCI技術は大きな可能性を示しています。MI-EEG信号を分析することで、身体障害や神経筋退化の患者の生活の質を向上させる手助けが可能です。しかし、個人間の差異や大脳活動の安定性、低信号雑音比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)などの要因により、複雑なEEG信号から有効な特徴を抽出し、MI-EEG分類システムの精度を向上させることは依然として大きな課題となって...