研究背景 本研究的核心关注点是灰质萎缩在神経炎症疾病中的表现。灰質萎縮通常出現在多発性硬化症（Multiple Sclerosis, MS）、抗水通道蛋白-4抗体陽性（Aquaporin-4 antibody-positive, AQP4+）和陰性（AQP4-）の視神経營養障害光譜疾病（Neuromyelitis Optica Spectrum Disorders, NMOSD）および髓鞘少突膠質細胞糖蛋白抗体関連疾病（Myelin Oligodendrocyte Glycoprotein Antibody-Associated Disease, MOGAD）四種類神経炎症性脱髓鞘病変中。これらの疾病における灰質萎縮の病理生物学的基礎を理解することは、疾病の識別診断および治療戦略の指導に有益...

Dimond: 深層学習による拡散モデルの最適化に関する研究 学術的背景 脳科学および臨床応用において、拡散磁気共鳴イメージング（Diffusion Magnetic Resonance Imaging, dMRI）は、非侵襲的に脳組織の微細構造や神経連結性を描くための重要なツールです。しかし、拡散信号モデルのパラメーターを正確に推定する計算コストは高く、画像ノイズの影響を受けやすいです。既存の多くの深層学習に基づく教師あり推定法は、効率と性能の向上の可能性を示していますが、これらの方法は通常追加のトレーニングデータを必要とし、汎化性が不足しているという問題があります。 論文の出典 この研究はZihan Li、Ziyu Li、Berkin Bilgic、Hong-Hsi Lee、Kui Yi...

DeepDTI：ディープラーニングを用いた高忠実度六方向拡散テンソルイメージングの実現 研究背景と動機 拡散テンソル磁気共鳴イメージング（Diffusion Tensor Imaging, DTI）は、生体内の脳組織の微細構造と構造的接続性をマッピングする上で比類のない優位性を持っています。しかし、従来のDTI技術は角度サンプリングの要求によりスキャン時間が長くなり、通常の臨床実践や大規模研究での応用に制約があります。このボトルネックを克服するために、研究者たちはDeepDTIという新しいDTI処理フレームワークを開発しました。これはデータ駆動の監督ディープラーニングにより、DTIのデータ要求を最小限に抑えることを目的としています。本研究の目的は、DeepDTIを使用してDTIのサンプリング...

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...

本論文は、ベンガラフィンチが大規模な神経細胞の撹乱後に複雑な学習行動をどのように回復するかについての研究を報告しています。研究者は、遺伝的手段を用いてベンガラフィンチの発声系列を生成する重要な脳領域HVC(hyperpallium ventralis)の投射ニューロンの活動を選択的に撹乱し、発声が著しく低下することを引き起こしました。驚くべきことに、発声を阻止された一定期間の後でも、ベンガラフィンチは2週間以内に元の発声を完全に回復することができました。 著者と論文出典:本研究はカリフォルニア工科大学のBo Wang、Zsofia Torok、Alison Duffy、David G. Bell、Shelyn Wongso、Tarciso A. F. Velho、Adrienne L. Fa...

強迫症の行動は、線条体の過剰な活性化と常に関連していました。線条体におけるカルシウム結合タンパク質陽性(すなわちパルバルブミン)のGABA作動性ニューロン(PVI)は、線条体活性を調節し、不適切な自発的行動を抑制する上で重要な役割を果たしています。線条体PVIの強迫症状の制御における潜在的な役割を調査するため、研究者はSapap3遺伝子欠損マウス(Sapap3-KO)の過剰な自己梳毛行動(強迫行動を評価する行動学的指標として)を評価しました。 研究の背景: 強迫行動は、強迫性障害などのさまざまな神経精神疾患の中核的な症状であり、皮質線条体回路の機能異常と関連していることを示す証拠が増えています。以前の研究では、強迫症患者や病的な反復行動を示す動物モデルにおいて、線条体領域のPVI密度が低下し...

背景紹介: 大規模ニューロン記録データは通常、ニューロン同時活性化パターンで記述することができます。しかし、ニューロン活動の変動を固定された低次元部分空間に制限するという観点では、固定されたニューロンシーケンスや緩やかに進化する潜在空間などのより高次元の構造が見落とされる可能性があります。本研究では、ニューロンデータにおけるタスク関連の可変性も、試行やタイミングの上で共変動し、異なる「共変性クラス」(covariability classes)を定義することができ、これらのクラスが同一データセットに同時に存在する可能性があると考えています。 研究動機: 従来の次元削減手法(主成分分析(PCA)など)は通常、単一の共変性クラスしかキャプチャできません。混在する複数の共変性クラスを区別するために...