新規診断された局所てんかん患者におけるオクスカルバゼピン治療結果の予測におけるEEGマイクロステートの役割

新規診断された局所てんかん患者におけるオクスカルバゼピン治療結果の予測におけるEEGマイクロステートの役割

EEG微状態が新診断の局在性てんかん患者におけるオクスカルバゼピン治療効果を予測する役割 序論 背景 局在性てんかん(focal epilepsy)は最も一般的なてんかんのタイプで、全てのてんかん症例の約60%を占めます。異なるてんかんのタイプに応じて、抗てんかん薬の選択も異なります。局在性てんかんの治療では、オクスカルバゼピン(oxcarbazepine、略してOXC)が広く使用されています。しかし、オクスカルバゼピンは約65%の患者で発作のない状態を達成することができますが、依然として多くの患者が良好な治療効果を得られていません。電生理モニタリング技術、例えば脳波(electroencephalography、EEG)は、てんかんの診断と管理において重要な役割を果たしています。 研究目的...

シュワン細胞由来のプレイオトロフィンが線維芽細胞の増殖と神経線維腫における過剰なコラーゲン堆積を刺激する

本文では、神経線維腫症1型(neurofibromatosis type 1, NF1)に関連する叢状神経線維腫(plexiform neurofibroma, PNF)におけるシュワン細胞と線維芽細胞の相互作用を探求しています。研究背景は、NF1の高発生率に基づいており、全世界で約1/3000の新生児に影響を及ぼしており、一連の特有な臨床症状を伴います。PNFはNF1患者において一般的な周囲神経鞘腫であり、約50%の患者がこの病にかかり、生活の質に大きな影響を与えます。数十年にわたる研究にもかかわらず、PNFは依然として治癒が困難です。現在の治療法は主にNF1関連のシュワン細胞に対して行われており、一部の臨床効果が得られています。しかし、多くの治療法、例えば選択的MEK阻害剤Selumet...

単一細胞アトラスは、再発性膠芽腫における免疫抑制環境とTreg細胞の風景を明らかにする

単一細胞マップは、再発膠芽腫における免疫抑制微小環境とTreg細胞の分布を明らかにする 膠芽腫は最も侵襲性の高い脳腫瘍であり、非常に高い再発率と予後の悪さが特徴です。多くの研究がこの病気の腫瘍微小環境を探討していますが、再発膠芽腫の免疫微小環境についてはまだ非常に限られた知識しかありません。この研究では、研究チームは単細胞RNAシーケンシング技術を使用して再発膠芽腫の免疫微小環境を明らかにし、脳脊髄液の潜在的なバイオマーカーを分析し、異なる腫瘍位置の免疫特性を比較しました。 研究の背景 膠芽腫は非常に悪性で再発しやすい脳癌であり、その特徴には血液脳関門(BBB)の特異性や高い異質性などがあります。再発膠芽腫患者の治療選択肢は限定されており、内在的な分子変化により従来の治療に対する抵抗力が生じ...

アデノ随伴ウイルス媒介による中枢神経系へのトラスツズマブ送達:ヒト表皮成長因子受容体2+脳転移に向けて

AAV介在のトラスツズマブ中枢神経系送達によるEGFR2陽性脳転移腫瘍治療 背景紹介 乳がん治療において、ヒト上皮成長因子受容体2(HER2)陽性の腫瘍は、より攻撃的な特徴を示し、臨床治療において顕著な課題となっています。1998年にトラスツズマブ(商品名:ハーセプチン®)が承認されて以来、この薬はHER2陽性乳がん患者の全体生存率を顕著に改善してきました。しかし、中枢神経系(CNS)に転移したHER2陽性の脳転移症例に対しては、血液脳関門や他の要因の影響により、トラスツズマブの脳脊髄液中の半減期が短い(2-4日)ため、従来の全身的な抗HER2抗体治療の効果は限られています。そのため、HER2陽性CNS疾病を標的とする新しい治療法を模索する必要があります。 研究出典 本研究は、ペンシルベニア...

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...

複数波長の励起蛍光分光法を用いた蛍光団のロバストな推定のための明示的なベースラインモデル

研究背景 蛍光スペクトルは、蛍光物質(蛍光団)の識別と定量に広く使用される方法です。しかし、材料に他の蛍光団(基線蛍光団)が含まれている場合、対象の蛍光団を定量化することが難しくなります。特に基線の発光スペクトルが明確に定義されておらず、対象の蛍光団の発光スペクトルと重なる場合に問題となります。これらの蛍光物質を正確に区別して定量化するために、研究者たちは多波長励起蛍光スペクトルに基づく新しい方法を提案しました。この研究の主な目標は、基線蛍光干渉の問題を解決し、事前の仮定なしに堅牢な推定アルゴリズムを提供することです。 論文の出典 この論文は「An Explicit Estimated Baseline Model for Robust Estimation of Fluorophores ...

3D MRI の分類のためのシャム輸送ドメイン適応フレームワーク: グリオーマおよびアルツハイマー病

Siamese-Transport領域適応フレームワークに基づく3D MRIによる膠芽腫およびアルツハイマー病の分類 研究背景 コンピュータ支援診断において、3D磁気共鳴画像法(MRI)によるスクリーニングは早期診断に重要な役割を果たし、さまざまな脳疾患の悪化を防止するのに有効です。膠芽腫は一般的な悪性脳腫瘍で、その治療法は腫瘍のグレードによって異なります。そのため、正確で効率的な3D MRI分類は医用画像分析において極めて重要です。しかし、従来の深層学習モデルは臨床における未ラベルデータに適用された場合、異なる装置やデータ収集パラメータの違いによる領域間不一致性のため、性能が著しく低下します。既存の方法は主に領域間の差異を減少させることに焦点を当てていますが、セマンティック特徴と領域情報の...

DeepSleepNet: 生の単一チャネルEEGに基づく自動睡眠段階スコアリングモデル

深度睡眠ネットワーク:シングルチャネルEEGに基づく自動睡眠ステージスコアリングモデル 背景紹介 睡眠は人体の健康に重要な影響を持ち、人々の睡眠の質を監視することは医学研究および実践において極めて重要です。通常、睡眠専門家は複数の生理信号(脳波図 (EEG)、眼電図 (EOG)、筋電図 (EMG)、心電図 (ECG) など)を分析することで睡眠ステージをスコアリングします。これらの信号は多導睡眠ポリグラフ (Polysomnogram, PSG) と呼ばれ、分類後に個人の睡眠状態を特定するために使用されます。しかし、この手動方法は時間がかかり、労力が必要であり、専門家が複数の夜に渡って複数のセンサーを記録し分析する必要があります。 複数の信号(EEG、EOG、EMG など)やシングルチャネル...

中風生存者の認知リハビリテーションのための没入型仮想現実

中風生存者の認知リハビリテーションのための没入型仮想現実

近年、バーチャルリアリティ技術(Virtual Reality、VR)は徐々に普及し、関連するハードウェアの価格もますます手頃になっています。たとえば、市販のヘッドマウントディスプレイ(Head Mounted Displays、HMDs)は高解像度のディスプレイを提供するだけでなく、正確な頭部および手持ちコントローラのトラッキング機能も備えています。これらの技術は当初はエンターテインメント業界で多く使用されていましたが、ますます多くの応用分野がこの技術をシリアスゲーム(Serious Games)のために利用し始めており、特にトラウマイベント後のリハビリテーション分野、中でも中風(脳卒中)患者のリハビリで活用されています。 背景と目的 脳卒中は、脳への血液供給が遮断されるか、脳内および脳周...

解釈可能なAIを利用した脳腫瘍検出と分類のためのビジョントランスフォーマー、アンサンブルモデル、および転移学習

近年、脳腫瘍の高発生率と致命性のため、迅速かつ正確に脳腫瘍を検出し分類することが特に重要になってきています。脳腫瘍には悪性と非悪性の二種類があり、その異常な成長は脳に長期的な損傷を与えます。磁気共鳴画像(MRI)は一般的な脳腫瘍の検出方法です。しかし、専門家による手作業でのMRI画像分析に頼ると結果が一致しないリスクがあり、さらに単に腫瘍を識別するだけでは不十分で、迅速に腫瘍の種類を特定して早期に治療を開始することも重要です。 研究背景 腫瘍検出の速度、信頼性、公正性を向上させるために、本研究ではVGG16、InceptionV3、VGG19、ResNet50、InceptionResNetV2、Xceptionなど、さまざまな深層学習(Deep Learning, DL)アーキテクチャを探...