一、学術的背景——緑内障の早期スクリーニングに革新的な診断ツールが求められる 緑内障は、世界的に不可逆的な失明の主な疾患のひとつである。[31]などの研究によると、緑内障は早期症状が隠れやすく、視機能障害は不可逆的であるという特徴があり、したがって早期発見と介入が非常に重要となる。現在、光干渉断層計（Optical Coherence Tomography、略称OCT）は、三次元（3D）かつ非侵襲・高解像度な画像技術として、眼科診断分野でますます重要な役割を果たしており、眼部の解剖学的な構造変化を直観的に示し、医師が網膜神経線維層（Retinal Nerve Fiber Layer、RNFL）などの重要領域を正確に評価するのを助けている[13]。 しかし、従来の緑内障OCT支援診断法は、二次...

背景紹介 生きた細菌の生物医学分野での応用は近年、広く注目を集めています。伝統的に、細菌は病原体と見なされ、排除されるべき存在でした。しかし、現代細菌学の発展に伴い、細菌が人体と共生する複雑さや、治療、診断、薬物送達における独自の潜在能力が徐々に認識されるようになりました。化学工学は生物学的安全性の向上と治療効果の改善に革新的なアイデアを提供していますが、生きた細菌を活用した精密医療の全面的な応用は依然として大きな課題に直面しています。特に、生きた細菌が人体に入った後の運命、その生物学的プロセスの複雑さ、そして個別化治療の多様性は、解決が急がれる問題です。さらに、人工知能（AI）と機械学習（ML）技術の導入は、生きた細菌と人体の相互作用を設計・予測する新たな可能性を提供しています。 論文の出...

学術的背景 化学交換飽和転移（Chemical Exchange Saturation Transfer, CEST）磁気共鳴画像（MRI）は、生体組織の詳細な分子情報を提供する先進的な非侵襲的イメージング技術です。CEST MRIは、特定の代謝物の交換可能なプロトンを選択的に飽和させ、その飽和を水分子に転移させることで、低濃度のタンパク質や代謝物の検出と定量を可能にします。CEST MRIは、神経変性疾患やがんなどの診断において大きな可能性を示していますが、データ収集時間の長さ、画像処理の複雑さ、解釈の難しさなどの技術的課題により、研究環境から臨床応用への移行が制限されています。 近年、人工知能（Artificial Intelligence, AI）は、医療画像分野での応用が広がり、特に...

学術的背景 感情認識（Emotion Recognition）は、人工知能（AI）と感情コンピューティング（Affective Computing）分野における重要な研究テーマであり、特に医療、教育、ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）などの分野で広範な応用が期待されています。音声は感情表現の重要な媒体であり、声のトーン、話す速度、音量などの特徴を通じて豊かな感情情報を伝えることができます。しかし、会話シーンにおける音声感情認識（Speech Emotion Recognition, SER）は、感情の動態性、マルチモーダルデータの融合、感情アノテーションの正確性など、多くの課題に直面しています。 AIが会話中の音声感情を認識する（Speech Emotion Recogniti...

タンパク質の三次元構造はそのアミノ酸配列によって決定され、タンパク質の機能はその三次元構造に大きく依存しています。タンパク質の側鎖構造（side-chain conformations）は、タンパク質の折り畳み、タンパク質-タンパク質相互作用、およびタンパク質設計（de novo protein design）において重要な役割を果たします。正確にタンパク質側鎖の構造を予測することは、タンパク質の折り畳みメカニズムを理解し、新しいタンパク質を設計し、タンパク質相互作用を研究するための鍵となります。しかし、従来の物理ベースのモデル（physics-based modeling）は、経験的なスコアリング関数（empirical scoring functions）、離散的なロタマーライブラリ（d...