脂質ナノ粒子-mRNA製剤を使用してROSを除去し糖尿病創傷の治癒を促進する 糖尿病患者によく見られる合併症の一つである糖尿病創傷は、発症率と再発率が高く、世界経済に大きな損害をもたらしています。現存する治療法には、創傷負荷減少療法や成長因子療法などがあり、臨床試験では治癒時間の短縮を示していますが、これらの広範な応用はコストや潜在的な副作用によって制限されています。したがって、より効果的で安全かつ便利な糖尿病創傷管理方法の開発が急務です。 複雑な創傷微小環境における治療の課題は、主に反応性酸素種（reactive oxygen species, ROS）の制御不能な蓄積と持続的な炎症から来ています。この病理学的微小環境は過度な酸化ストレスと虚血性新生血管形成を引き起こし、その結果、創傷の治...

概要 近年、研究者は感情イベントの状況認識と目標指向の反応が適応機能にとって重要であることをますます認識してきました。行動と感情調整のモデルでは、外側前頭前野（lpfc）は、目標に関連する表象を維持し、認知制御を促進するものと考えられています。しかし、この仮説は因果推論手法によってほとんどテストされていません。R. C. Lapateらは『Nature Communications』で発表した論文で、健康な被験者の中央外側前頭前野（mid-lpfc）の機能を修正し、さらに機能的磁気共鳴画像（fMRI）スキャンを組み合わせることで、この理論を初めて検証しました。 研究背景 外側前頭前野（Lpfc）は感情調節に重要な役割を果たすと広く考えられており、特に認知再評価において、人々が目標に従って感情...

低強度超音波による脳オルガノイド統合の促進と小頭症欠陥の改善 研究背景 脳オルガノイド（brain organoids）は多能性幹細胞（pluripotent stem cells, PSCs）から分化して生成され、驚異的な細胞多様性を持ち、人間の脳に似た機能ネットワークを示します。これらのオルガノイドは神経系疾患のモデル化や脳修復において大いに期待されていますが、物理的刺激がその発育と統合に与える影響については明らかにされていません。本研究は、低強度超音波（low-intensity ultrasound, LIUS）が脳オルガノイドに与える影響を探求します。 研究出典 研究は天津大学の複数の学者によって共同で行われ、2024年に《Brain》（Oxford University Pres...

背景紹介 拡散テンソル磁気共鳴画像法（Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging, DTI）は、脳組織の微細構造や白質束の可視化に広く用いられている神経画像技術です。しかし、拡散強調画像（Diffusion-Weighted Images, DWI）に含まれるノイズは、DTIデータから派生する微細構造パラメータの精度を低下させるだけでなく、信号雑音比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）を向上させるために長い収集時間を必要とします。畳み込み神経ネットワーク（Convolutional Neural Networks, CNNs）に基づく深層学習法は画像のノイズ除去に優れた性能を発揮しますが、通常はCNNの訓練に追加の高信雑音比デー...

この学術論文では、著者はMRガイド下集束型超音波治療(mrgFUS)中によくみられる頭痛の副作用の問題を解決しようとしています。頭痛は一般的な副作用で、重症化すると、患者が超音波照射に耐えられなくなり、治療を中止せざるを得なくなる可能性がある。現在のところ、この頭痛に対する確立された治療法はありません。 著者は、浜松医科大学医学部脳神経外科学講座の門籍真人、杉山健司、野崎孝雄、山崎智裕、難波宏樹、清水幹裕、黒澤一彦らから成る日本人の研究チームです。この論文は2024年のNeurosurgery誌に掲載されています。 この研究では、mrgFUS治療中の頭痛問題に対して、頭皮神経ブロック(scalp nerve block, SNB)という新しい方法を採用しています。つまり、頭皮周囲の神経にロピ...

5’非翻訳領域(5’UTR)はメッセンジャーRNA(mRNA)分子の開始端にある調節領域であり、翻訳プロセスの調節およびタンパク質発現レベルに影響を与える重要な役割を果たします。言語モデルはタンパク質と遺伝子配列の機能を解読する有効性を示してきました。この研究では、著者らは5’UTRに特化した言語モデル、UTR-LMを紹介しています。 研究背景 実際、5’UTRはmRNAの翻訳過程の調節において重要な役割を果たし、mRNAの安定性、局在、翻訳効率に影響を与えます。これまでに多くの研究が、5’UTRの生物学的特性、二次構造、相互作用するRNAタンパク質、5’UTR変異体の遺伝子発現への影響などを探求してきました。mRNAの複雑な機能とそれが人間の健康に与える潜在的な影響から、より一般的に適用可...

人工知能分野には長年にわたって「弱教師あり学習」の問題がありました。つまり、訓練データにおいて、一部分のラベルのみが観測可能で、残りのラベルは未知です。多インスタンス学習(Multiple Instance Learning、略してMIL)は、この問題を解決する1つのパラダイムです。MILでは、訓練データがいくつかの「バッグ」(bag)に分けられており、各バッグには複数のインスタンス(instance)が含まれています。私たちはバッグのラベルのみを観測できますが、個々のインスタンスのラベルを知ることはできません。MILの目標は、バッグのラベルに基づいて、新しいバッグとそれに含まれるインスタンスのラベルを予測することです。 MILパラダイムは様々な科学分野で広く応用されており、特に医療画像分野...