予測エラー処理と予想情報のシャープ化

予測エラー処理と予想情報のシャープ化

科学報告 背景紹介 感知と神経処理における感覚情報は、事前の期待に大きく影響される。感知は単なる受動的な受信ではなく、過去の経験と現在の状況に基づいた事前情報と現有の感覚情報を統合する積極的な推論プロセスである。この情報の統合方式は異なるメカニズムで表現されることがある。一つは異常入力に焦点を当てた予測誤差信号処理(Prediction Error、略称PE)、もう一つは予測情報の強化を通じて実現する鋭化表示である。本稿では、顔認識におけるこれら二つのメカニズムの表現について研究した。 研究の出典 この研究はドイツ・ハンブルク大学医療センター(University Medical Center Hamburg-Eppendorf)システム神経科学科のAnnika GarlichsとHelen...

読書課題に基づくディスレクシック児童の脳接続性解析

読字障害児童における読解課題を基にした脳連結解析(EEG信号を使用) 読字障害は正常な読解能力に影響を与える神経発達性疾患であり、知能レベルが正常な児童でも影響を受けることがあります。本研究は読解課題において、読字障害児童と正常児童の脳連携の差異をグラフ理論による解析を通じて研究しました。読字障害群とコントロール群の児童が読解課題中における脳機能連携を調べ、それにより脳ネットワークの損傷の可能性を示す証拠を提示しました。 研究背景 発達性読字障害(Developmental Dyslexia, DD)は約5%から10%の人口に影響を与える神経発達性読字障害です。これらの子供たちは知能レベルが正常であっても、学業成績に顕著なギャップがあります。これらの児童が学術的な挑戦や心理的な問題に直面しな...

フェーズベースの脳接続とグラフ理論を使用したADHD早期検出の潜在的バイオマーカー

ADHD 早期検出の潜在的バイオマーカーに関する研究報告:位相ベースの脳機能接続とグラフ理論分析に基づいて 本文は「ADHD 早期検出のための潜在的バイオマーカーに関する研究:位相ベースの脳機能接続とグラフ理論分析を用いて」と題された研究報告である。本研究は Farhad Abedinzadeh Torghabeh、Seyyed Abed Hosseini、および Yeganeh Modaresnia により完了され、Physical and Engineering Sciences in Medicine(2023)第46巻、1447-1465ページに掲載された。本文は2023年9月5日にオンラインで公開された。この記事では、学術的な背景、研究方法、実験結果、および科学的価値が詳述される。...

KG4NH:食事栄養と人間の健康に関する質問応答のための包括的な知識グラフ

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...

生物ネットワークからタンパク質知識を学習することによる薬物ターゲット親和性の予測

##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-...

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 ...

睡眠段階分類のためのドメイン一般化を伴うマルチビュー時空間グラフ畳み込みネットワーク

睡眠段階分類は、睡眠の質の評価や疾病の診断において極めて重要です。しかし、既存の分類方法は時間変動する多チャンネル脳信号の空間および時間特徴の処理、個別の生体信号の違いへの対応、モデルの解釈可能性の点で多くの課題に直面しています。従来の機械学習方法は複雑な特徴工学に依存しており、深層学習方法は特徴の表現学習に優れているものの、空間-時間特徴の利用、個体間の一般化能力、モデルの解釈可能性においてまだ改善の余地があります。 これらの課題を解決するために、北京交通大学のZiyu Jiaらとマサチューセッツ工科大学のLi-Wei H. Lehmanは、多視角時空グラフ畳み込みネットワーク(Multi-View Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks...

MI-EEGデコーディングのための注意メカニズムを備えた時間依存学習CNN

MI-EEGデコードにおける注意機構に基づく時間依存学習畳み込みニューラルネットワーク(CNN) 研究背景と問題提起 脳-機械インターフェース(Brain-Computer Interface, BCI)システムは、脳信号をリアルタイムで翻訳してコンピュータと通信する新たな手段を提供しています。近年、BCI技術は麻痺患者に対する補助や予防的なケアにおいて重要な役割を果たすようになりました。現在の多くのBCIシステムは、非侵襲的で比較的便利な脳波(EEG)信号記録に依存して脳活動を追跡しています。しかし、同じMI(運動想像)タスクの期間中でも、異なる時期に生じる異なるMI関連パターンの時間依存性特性はしばしば無視され、MI-EEGデコード性能が大きく制約されています。 論文の出典と著者情報 論...