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...
階層的負サンプリングに基づくグラフ対比学習を用いた薬物-疾患関連予測の研究 薬物-疾患関連（RDAs）の予測は、疾患治療戦略の解明や薬物の再利用において重要な役割を果たしています。しかし、既存の方法は主に限定されたドメイン特有の知識に依存して薬物と疾患の候補関連を予測しているため、効果が限定されています。また、薬物-疾患関係の未知の情報を単純に負のサンプルとして定義することには固有の欠点があります。これらの課題を克服するため、本研究では階層的な負のサンプリングに基づく新しいグラフ対比モデルであるHSGCL-RDAを提案し、薬物と疾患の潜在的な関連を予測します。 研究背景と研究課題 薬物開発および疾患進行の制御プロセスは長くて高価であり、増え続ける疾患の数とその変異により効果的な薬物の需要が増...
非小细胞肺癌的免疫疗法疗效预测：多视角自适应加权图卷积网络研究报告 背景介绍 肺癌は発症率が非常に高く、予後が悪い悪性腫瘍であり、長年にわたりその致死率は高止まりしています。すべての肺癌患者の中で、非小細胞肺癌（Non-Small Cell Lung Cancer, NSCLC）は約85%を占めています。新しい治療手段として、腫瘍免疫療法は癌患者に新しい治療のアイデアを提供しました。しかし、免疫療法は高額であり、約20%から50%の患者のみが満足のいく効果を得られるだけです。さらに治療中には、免疫性肺炎や肝炎などの副作用が発生する可能性があります。したがって、患者が免疫療法を受ける前にその効果を予測することは重要です。 近年、機械学習を基盤とする放射線オミクスは、NSCLCの免疫療法の効果予...
背景と研究の動機 周知の通り、食物の栄養と人間の健康は密接に関連しています。科学的研究によると、食事の栄養が不適切であることは200種類以上の病気と関連しており、特に腸内フローラの代謝を考慮した場合、食物の栄養成分と病気との間の複雑な相互作用は体系化と実際の応用が困難です。そのため、包括的な知識を統合し実用的な枠組みを提供することが急務であり、飲食関連のクエリ取得をサポートする必要があります。 研究の出典 本稿はChengcheng Fu、Xueli Pan、Jieyu Wu、Junkai Cai、Zhisheng Huang、Frank Van Harmelen、Weizhong Zhao、Xingpeng Jiang、そしてTingting Heが共同で執筆した研究に基づいています。この...
##生物ネットワークを学習してタンパク質知識を用い薬物-標的親和性を予測する 背景紹介 薬物-標的親和性（drug-target affinity, DTA）の予測は、新薬の発見過程において重要な位置を占めています。効率的かつ正確なDTA予測は、新薬開発の時間と経済的コストを大幅に短縮できます。近年、深層学習技術の爆発的発展により、DTA予測に強力なサポートが提供されています。既存のDTA予測方法は主に1Dタンパク質配列に基づく方法と2Dタンパク質構造図に基づく方法に分けられます。しかし、これらの方法は標的タンパク質の内在特性にのみ注目し、過去の研究で明らかにされているタンパク質相互作用の広範な先験知識を無視しています。 この問題に対して、本研究ではMSF-DTA（多源特徴融合に基づく薬物-...
知識強化型グラフトピック変圧器の説明可能な生物医学テキスト要約への応用 研究背景 生物医学の文献発表量が増加し続けているため、自動生物医学テキスト要約タスクの重要性が高まっています。2021年にはPubMedデータベースだけで1,767,637本の論文が発表されました。既存の事前学習言語モデル（Pre-trained Language Models、PLMs）を用いた要約方法は性能を向上させていますが、特定の分野の知識の捕捉や結果の説明可能性において顕著な制限があります。これにより、生成された要約が一貫性に欠け、冗長な文章や重要な分野知識の欠落を含む可能性があります。さらに、変圧器モデルのブラックボックス特性はユーザーが要約生成の理由や方法を理解するのを困難にするため、生物医学テキスト要約に...
医学多組学データ分析における多重先験知識グラフニューラルネットワーク 背景紹介 精密医療は将来の医療保健において重要な分野であり、患者に個別化された治療計画を提供することにより、治療効果を改善しコストを削減します。例えば、乳がん患者の複雑な臨床、病理、および分子特性を考えると、同じ治療が異なる効果を示すことがあります。バイオ医学技術の急速な発展に伴い、多組学データを通じて疾病の特性化が可能になっています。多組学アプローチは単一組学アプローチに比べて、複数のデータ間で一貫性と補完的な情報を捉えることができ、より正確かつ深くモデルを構築することができます。例えば、がんゲノム図譜（The Cancer Genome Atlas, TCGA）は、mRNA 発現、DNA メチル化、およびコピー数変異（...
ローランドてんかんの視床皮質神経連絡の減少 ローランドてんかん（Rolandic Epilepsy, RE）、すなわち中側頭棘波を伴う自限性てんかん（self-limited epilepsy with centrotemporal spikes, SELECTS）は、最も一般的な局所発育性てんかん脳症です。このてんかんは通常、感覚運動皮質に起因する睡眠スパイク波およびてんかん発作とともに、軽度から重度の認知症状を伴います。REを患う大多数の子供は、活動期に正式なテストを通じて認知欠陥が検出されるが、これらの発作および認知問題は最終的に自限し消失します。しかし、具体的な神経メカニズムや症状の消失を決定する要因、このてんかんの長期的な影響など、未解決の問題が多く残っています。本研究は、このよう...
成人聴覚言語理解と静止状態α波パワーの関連性研究 学術的背景と研究課題 成人の言語処理における個人差が文献で記録されている一方で、その神経基盤は依然としてほとんど未解明のままです。現存研究は主に汎用認知能力や人口統計などの要因が言語理解に与える影響に焦点を当てていますが、脳の固有活動がどのように個人差をもたらすかについての研究は少ないです。本研究は、静止状態のα波活動と成人の文理解の関係を探ることで、この研究空白を埋めることを目的としています。α波の振動は皮質の興奮性を調節し、脳の情報処理効率を高めます。静止状態のα波活動が認知パフォーマンスと関連することが証明されていますが、それが聴覚言語理解とどのように関わるかは明らかにされていません。本研究の目的は、静止状態のα波活動と文理解における個...
唾液テストステロンレベルと痛みの認知が健康な成人において性別ごとに特異的な関連を示す一方、片頭痛患者ではこの関連が見られない 序論 痛みの複雑さと性別が痛みの認知において果たす役割を理解することは、医学研究において重要な意義を持つ。疼痛は実際または潜在的な組織損傷に関連する不快な感覚および情動的経験であり、遺伝、感情状態、性別差異など多くの内的および外的要因によって影響を受けることがある。特に、性ホルモンがどのように痛みを調節するかについては多くの研究があり、テストステロンと痛みの軽減の関連が示されている。しかし、これらの関連における性別の具体的な役割にはまだ多くの未知が存在する。これが研究者をして、健康な成人および片頭痛患者における唾液テストステロンレベルと痛みの認知の関連を探求するきっか...