嗅覚適応および神経細胞の老化の違いに関して段階的・持続的なグリアGABA

嗅覚適応および神経細胞の老化の違いに関して段階的・持続的なグリアGABA

背景紹介 好酸性γ-アミノ酪酸(GABA)は脳内の主要な抑制性神経伝達物質であり、二つの異なるモード—短期的(phasic)と持続的(tonic)—を通じて神経細胞の活動性と可塑性を調整します。しかし、グリア細胞におけるGABAの伝達メカニズムと生理的機能については依然として理解が限られています。グリア細胞、特に星状グリア細胞は、GABA、グルタミン酸、D-セリンおよびATPなどのグリア伝達物質を放出することによってシナプスの恒常性を調整し、行動を制御します。しかし、神経グリア細胞がGABAを合成および放出して神経興奮-抑制バランスを維持することが示されていますが、その具体的なメカニズムについては依然として不完全な理解に留まっています。 この問題をさらに探るために、本研究はモデル生物線虫(C...

糖質コルチコイドを介したZBTB16発現の調節により変化するヒト皮質神経新生

糖質コルチコイドを介したZBTB16発現の調節により変化するヒト皮質神経新生

糖質コルチコイドがZBTB16の発現を調節することでヒト皮質神経発生を変える 背景紹介 妊娠期間中、糖質コルチコイド(glucocorticoids, GCs)は中枢神経系(central nervous system, CNS)の発達において重要なステロイドホルモンである。GCsは胎児の器官発達、特に肺と脳の発達を調節する。しかし、GCsのレベルが生理的範囲または時間枠を超える場合、例えば合成糖質コルチコイド(synthetic GCs, sGCs)の治療使用や母体内分泌ならびにストレス関連疾患により、胎児の発達に影響を与える可能性がある。さらに、母体のストレスやうつ病は胎盤によるコルチゾールの代謝を減少させ、合成糖質コルチコイドであるベータメタゾンやデキサメタゾンも容易に胎盤を通過し、胎...

星形膠質細胞が分泌するニューロカンが抑制性シナプスの形成と機能を制御する

星形膠質細胞が分泌するニューロカンが抑制性シナプスの形成と機能を制御する

星形グリア細胞の分泌するNeurocanが抑制性シナプスの形成と機能を制御する 近年、脳内のニューロンとグリア細胞の相互作用がシナプス形成と機能維持に与える役割についての研究が神経科学のホットトピックとなっています。本論文はデューク大学医学センターのDolores Iralaらによって2024年5月に《Neuron》誌に発表され、グリア細胞がNeurocanのC末端断片を分泌することにより特定の種類の抑制性GABAergicシナプスの形成と機能を制御することを示しています。 背景 哺乳類の大脳皮質では、80%のニューロンがグルタミン酸作動性(興奮性)錐体ニューロンであり、20%がγ-アミノ酪酸作動性(抑制性)中間ニューロンです。中間ニューロンはその形態学、転写学、電気生理学的特性に基づいて、...

p-tau217はアルツハイマー病の神経変性と相関し、p-tau217を標的とした免疫療法がマウスのタウ病を改善する

p-tau217とアルツハイマー病の神経変性における関連性およびp-tau217を標的とした免疫療法のマウスtau蛋白病緩和効果 はじめに ニューロンの喪失はアルツハイマー病(Alzheimer’s Disease, AD)の核心問題であり、これまでにAD関連の神経退行性変化を阻止する治療法は存在しない。tauは微小管関連蛋白であり、主にニューロンで発現し、微小管の重合と安定性を調節する。中枢神経系において、tauの異常な集積はアルツハイマー病を含む多くの神経退行性疾患(tauopathies)の病理的な特徴である。tauがAD関連の神経変性において重要な役割を果たすと考えられているが、具体的な形式やメカニズムは明確ではなかった。 最近、ZhangらがNeuronに報告した研究によると、ヒト...

軟髄膜側副血管は虚血性脳卒中の再灌流を調節し、無益な再開通から脳を救います

軟髄膜側副血管は虚血性脳卒中の再灌流を調節し、無益な再開通から脳を救います

突触膜グリア調節による虚血性脳卒中再灌流と無効再開通の回避 背景紹介 虚血性脳卒中(Ischemic Stroke)は、脳の供給動脈が突然に閉塞することによって引き起こされ、毎年世界中で数百万人の障害や死亡の原因となっています。現在の虚血性脳卒中治療は、静脈血栓溶解または機械的血栓摘除、もしくはその組み合わせによって血流を回復させることが主な方法です。しかし、タイムリーかつ成功裏に閉塞を解消しても、多くの患者が顕著な臨床改善を示さないケースがあります。この現象は「無効再開通」(Futile Recanalization)と呼ばれます。効果的な血管再開通は脳の血流を回復させる基盤ですが、遠方の血栓分解、周細胞の収縮、中性粒子の毛細血管閉塞など複数の過程によって虚血脳領域の再灌流が阻害され、「無...

構造MRIを用いたアルツハイマー病診断のためのマルチテンプレートメタ情報正則化ネットワーク

構造MRIを用いたアルツハイマー病診断のためのマルチテンプレートメタ情報正則化ネットワーク

アルツハイマー病診断のための多テンプレートメタ情報正則化ネットワーク:構造的MRIに基づく研究 研究背景 アルツハイマー病(Alzheimer’s Disease, AD)は進行性の神経変性疾患であり、その診断と早期発見は医療分野における重要な課題です。構造的磁気共鳴画像(Structural MRI, sMRI)は、詳細な脳の形態学的パターンや解剖学的特徴を提供できるため、計算機支援によるアルツハイマー病の診断に広く用いられています。以前の研究により、年齢や性別、教育年数などのメタデータをsMRIに組み合わせてAD診断を行う有効性が確認されていますが、現行の方法は主にメタデータとADの関連性や混雑効果に焦点を当てており、性別偏向や正常な老化などの問題に挑戦し、メタデータがAD診断に与える影...

超広帯域レーダー技術を用いたリモート歩行解析

超広帯域レーダー技術を用いたリモート歩行解析

超広帯域レーダ技術を利用した遠隔歩行分析 研究背景 歩行分析、すなわち人間の歩行運動の協調生体力学的パターンの研究は、生体力学研究の重要な内容であるだけでなく、豊富な健康状態情報を提供します。特に近年、家庭内での歩行分析ソリューションの新たな開発が注目されています。これにより、個人が快適な家庭環境で包括的な歩行評価を受けることができます。この進展は自身の歩行パフォーマンスを最適化したい健康な人々だけでなく、慢性的な筋骨格疾患(関節炎や背中の痛み)や取得性脳損傷(脳卒中や外傷性脳損傷)、および神経変性疾患(パーキンソン病やアルツハイマー病)を持つ患者にも恩恵をもたらします。 既存の歩行分析技術は主にウェアラブル型(直接型)と非ウェアラブル型(遠隔型)の二つに分けられます。ウェアラブルシステムは...

経頭蓋焦点超音波刺激下の齧歯動物の脳運動皮質における力覚受容イオンチャネルPiezo1およびPiezo2の運動反応

経頭蓋焦点超音波刺激下の齧歯動物の脳運動皮質における力覚受容イオンチャネルPiezo1およびPiezo2の運動反応

機械感受性イオンチャネルPiezo1およびPiezo2が齧歯類における経頭蓋集束超音波による脳運動皮質刺激への反応を調節する 学術背景 経頭蓋集束超音波(Transcranial Focused Ultrasound,TFUS)神経調節は、非侵襲性で深部脳刺激技術の一つであり、その高精度と安全性から神経回路研究や脳疾患治療において大きな可能性を示しています。しかし、経頭蓋集束超音波の具体的な作用メカニズムはまだ完全には解明されていません。既存の研究では、超音波の機械的効果、特に音響放射力(Acoustic Radiation Force,ARF)が機械感受性イオンチャネルに働きかけることで、ニューロンの活動に影響を与える可能性が示唆されています。そのため、これらのイオンチャネルがTFUS神経...

パーキンソン病患者の歩行凍結のためのダブルハードル定量モデル

パーキンソン病患者の歩行停止量化モデルの研究 背景紹介 パーキンソン病 (Parkinson’s Disease, PD) は、複雑な運動障害を伴う一般的な神経変性疾患です。パーキンソン病患者の後期段階では、「歩行停止」(Freezing of Gait, FOG) 現象が特に顕著で、これは患者が歩行中に突然始動できなくなったり、歩行を続けられなくなる短時間の現象を指します。この現象は転倒リスクを増加させるだけでなく、患者の行動能力を著しく低下させ、その生活の質に重大な影響を与えます。したがって、FOGの重症度を正確に量化することは、臨床医がこの症状を管理し、その影響を軽減するために極めて重要です。 現在臨床でよく使用されている新型歩行停止問診票(new Freezing of Gait Q...

オンライン注意力デコーディングのためのドメイン逆学習を用いた畳み込みニューラルネットワークに基づく対被験者間脳 - コンピュータインターフェース

オンライン注意力デコーディングのためのドメイン逆学習を用いた畳み込みニューラルネットワークに基づく対被験者間脳 - コンピュータインターフェース

跨主体脑机接口:基于卷积神经网络的领域对抗训练实现实时注意力解码 学术背景 注意解読は私たちの日常生活において極めて重要な役割を果たしており、それを脳波(EEG)に基づいて実現することが広く注目されています。しかし、EEG信号の個体間の顕著な差異により、各個人ごとに汎用モデルを訓練するのは実際には困難です。したがって、本論文では、この課題を解決するためのエンドツーエンドのブレイン・コンピュータ・インタフェース(BCI)フレームワークを提案します。特に、時間と空間の1次元畳み込みニューラルネットワーク(1D CNN)およびドメイン・アドバーサリアル・トレーニング(Domain-Adversarial Training)戦略を利用します。 従来の注意解読方法は、通常、線形判別分析(LDA)やサポ...