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...
##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...
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、...
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...
Guilan Shi、Jody Synowiec、Julie Singh、およびRichard Hellerで構成される研究チームは、『Cancer Gene Therapy』誌に「Modification of the tumor microenvironment enhances immunity with plasmid gene therapy」というタイトルの論文を発表しました。この論文の研究背景は、現在の腫瘍免疫療法分野における挑戦的な問題、例えば腫瘍細胞がMHC-I分子およびPD-L1の発現調節を通じて免疫監視を回避し、T細胞の殺傷作用を妨げることに起因しています。したがって、これらの分子の上方制御メカニズムおよびその応用可能性の研究は重要な臨床的意義を有します。 研究背景と動...
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...
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...
インスリン受容体基質のNEDD化におけるインスリン信号調節剤としての役割およびがん細胞移動への影響 学術背景 近年、がんと糖尿病との関連が注目を集めており、その主な原因は重複する病理的メカニズムおよび疫学的関連性にあります。疫学的研究によれば、2型糖尿病（T2DM）患者は膵がん、結腸直腸がん、前立腺がん、卵巣がんなど、複数のがんのリスクが顕著に増加することが示されています。インスリン調節異常は2型糖尿病の顕著な特徴であり、この異常はインスリン信号経路を妨げ、多くのがんの発展リスク要因とされています。 インスリン信号伝達の中で、インスリン受容体基質1と2（IRS1およびIRS2）は重要な役割を果たし、インスリンの効果が細胞内部に伝達されるプロセスの媒介者として機能します。がん細胞では、インスリ...
研究の概要 最近、『Cancer Gene Therapy』誌に掲載された「Retinoids and EZH2 inhibitors cooperate to orchestrate anti-oncogenic effects on bladder cancer cells」というタイトルの論文が、同業者の間で広く注目されています。この論文は、膀胱癌細胞におけるレチノイド酸（レチノイン酸）とEZH2阻害剤の併用応用について、その抗癌治療における潜在的な役割を探求しています。 研究の背景 膀胱癌（bladder cancer）は、高度に異質で多発性再発しやすく、高度に転移する悪性腫瘍の一種です。従来の治療法による再発や頻繁な薬物耐性の問題により、膀胱癌患者の予後は一貫して改善しませんでした...