大規模言語モデルによる電子健康記録中の健康の社会的決定要因の識別 背景と研究の動機 健康の社会的決定要因（Social Determinants of Health, SDOH）は患者の健康結果に重要な影響を与えます。しかし、電子健康記録（EHR）の構造化データにおいて、これらの要因の記録はしばしば不完全または欠落しています。大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）はEHRの叙述的なテキストからSDOHを高通量で抽出し、研究や臨床ケアを支援することが期待されています。しかし、カテゴリの不均衡やデータの制約が、このまばらな記録の重要な情報に挑戦をもたらします。本稿では、LLMsを用いてEHRの叙述的テキストから6種類のSDOHカテゴリ（雇用、住居、交通、親の身...

キメラ抗原受容体搭載間葉系間質細胞による免疫抑制の強化 背景紹介 間葉系間質細胞（Mesenchymal Stromal Cells, MSCs）は、多能性細胞であり、ほぼ全ての組織に存在し、著しい免疫抑制・再生特性を有する。これらの特性は、免疫疾患および組織再生の治療において、MSCsが広く研究されてきた理由となっている。異種のMSCsの臨床試験はその安全性を示しているが、免疫抑制の効果と治療結果はいまだ満足いくものでない。MSCsの免疫抑制効果を向上させるために、本研究では細胞工学技術を用い、健康な提供者から得た脂肪由来の初期MSCsを改造し、新たな治療戦略を開発した。 論文の出典 本研究はOlivia Sirpilla、R. Leo SakemuraおよびMehrdad Hefaziら...

社交派生情報の皮質移行が感情認識に対するゲーティング作用 背景説明 感情認識およびそれに伴う反応は、生存や社会機能の維持にとって重要です。しかし、社会的情報をどのように処理して信頼性のある感情認識を行うかについては、まだ完全には理解されていません。この新しい研究では、進化的に保存された長距離抑制/興奮性脳ネットワークが、これらの社会的認知プロセスにどのように関与しているかを明らかにしています。この研究は、内側前頭前皮質（medial prefrontal cortex, mPFC）から後脾皮質（retrosplenial cortex, RSC）への長距離投射ネットワークを詳細に分析し、感情認識プロセスにおけるその役割を明らかにしています。 この知見の背景の重要性は、感情認識能力の欠如が、同...

背景紹介 長期にわたり、規範的（nomative）および記述的（descriptive）モデルは、人間が商品やギャンブルなどのリスク選択に直面したときの意思決定行動を説明し予測しようとしてきました。最近の研究では、新しい大規模なオンラインデータセットchoices13kを使ってニューラルネットワーク（Neural Networks, NNs）を訓練し、より正確な人間の意思決定モデルを発見しました。本研究では異なるモデルとデータセット間の関係を系統的に分析し、データセットバイアス（dataset bias）の証拠を発見しました。研究は、データセットchoices13kにおけるランダムなギャンブル選択の傾向が平衡化していることを示し、これが増加した意思決定ノイズを反映している可能性があることを示...

情報密度の高い言語はより速い通信速度を持つが会話の幅は低い 背景紹介 人類の言語は情報のエンコード方法において広範な差異があり、これらの差異は一部の限定された意味領域（時間、空間、色、人類の身体部位や活動など）について多くの研究が行われてきました。しかし、グローバルな意味情報構造およびその人類のコミュニケーションとの関係については、深い研究がありません。著者らはまず、約1000種類の言語サンプルを越えて、言語が情報エンコード密度において大きな差異を示すことを明らかにしました。次に、情報密度の高い言語がどのような方法で意味情報の配置をより密集させるかを探りました。最後に、言語情報密度とコミュニケーションモードの関係を追跡し、情報密度の高い言語はより速いコミュニケーションを行う傾向にあるが、会話...

学術ニュースレポート: 脳内電気生理記録に基づくエフェクターに依存しない証拠蓄積動態の解明 研究背景 意思決定形成過程における神経表現の研究は、神経科学の重要な課題です。過去の研究では、非侵襲的電気生理学技術を用いて、人間において知覚決定形成に関連する神経信号を識別できることが示されていました。これらの信号は抽象的に処理でき、具体的な運動要求に依存しません。しかし、これらの信号の脳内での具体的な起源はまだ完全には解明されていません。この問題を解明するために、本研究では高時空分解能の頭蓋内脳波（intracranial electroencephalography, iEEG）技術を使用し、これらの抽象的決定信号の出どころを特定することを目指しました。 論文情報 この記事は “intracra...

背景紹介 現代神経科学研究において、ドーパミン（dopamine）とセロトニン（serotonin）は社会行動を指導する重要な神経調節物質と仮定されています。しかし、これらの神経調節物質が社会的相互作用過程においてどのように動的に変化するかについてはほとんど知られていません。既存の非侵襲的な機能神経イメージング方法（例：脳波図や機能的磁気共鳴イメージング）は、社会的タスクに関連する「社会脳」ネットワークを描くのに役立っていますが、これらの方法は通常空間および時間分解能にトレードオフがあり、得られるデータは電気的および化学的イベントの混合を反映しています。そのため、より細かい生物学的スケールでの人間の社会脳の理解は依然として不足しています。 研究チームは、人間の脳内でのドーパミンとセロトニンの...

現在、大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな分野で専門家レベルのパフォーマンスを発揮しており、その内的推論プロセスに強い関心が持たれています。LLMがこれらの驚くべき結果を生み出すメカニズムを理解することは、将来の人工知能エージェントの発展と、それらを人間の価値観と一致させることの両方に重要な意味を持ちます。しかしながら、既存のLLMのアーキテクチャでは、その内的プロセスを説明することが非常に難しくなっています。そのため、研究者は心理学研究で一般的に使用される手法を借用して、LLMの推論パターンを探索し始め、「機械心理学」という新しい研究分野が生まれました。 本論文の著者 本論文の執筆者は以下の機関に所属しています。 - Guilherme F.C.F. Almeida, Insper教育...