単細胞RNAシーケンス（scRNA-seq）技術は、単細胞解像度で高スループットなトランスクリプトーム解析を可能にし、細胞生物学の研究を大きく進展させました。しかし、scRNA-seq技術の重要な制約は、組織を解離する必要があるため、細胞の組織内における元の空間位置情報が失われることです。空間トランスクリプトミクス（Spatial Transcriptomics, ST）技術は、正確な空間遺伝子発現マップを提供できますが、遺伝子検出数、コスト、細胞タイプ注釈の細かさにおいて制限があります。そのため、scRNA-seqデータに空間情報を復元する方法は、現在の研究における重要な課題となっています。 この問題を解決するため、研究者たちは、scRNA-seqとSTデータの間で知識を転送する「細胞対応...

背景紹介 近年、環状RNA（circRNA）は新たな非コードRNA分子として、疾患の発生、進行、治療において重要な役割を果たしています。circRNAは独特の環状構造を持ち、ヌクレアーゼによる分解を受けにくいため、潜在的なバイオマーカーや治療標的として注目されています。しかし、実験的手法を用いてcircRNAと疾患の関連を研究するには時間とコストがかかり、関連研究の進展を妨げています。この問題を解決するため、研究者たちはバイオインフォマティクス手法を用いてcircRNAと疾患の関連を予測する計算モデルの開発に取り組んでおり、実験研究の指針を提供しています。 多視点学習手法はcircRNAと疾患の関連予測に広く用いられていますが、既存の手法は異なる視点間の潜在的な情報を十分に活用できておらず、...

学術的背景 COVID-19のパンデミックは、世界中の公衆衛生システムに大きな影響を与えました。現在では状況が落ち着きつつありますが、その複雑な免疫病理学的メカニズム、長期にわたる後遺症（「長いCOVID」など）、そして将来発生する可能性のある類似の脅威に対する研究が依然として進められています。特に重症のCOVID-19患者は、「サイトカインストーム」、急性呼吸窮迫症候群（ARDS）、多臓器不全などの深刻な症状を伴うことが多く、より正確な予測モデルとバイオマーカーが臨床判断をサポートするために必要とされています。 従来の機械学習（ML）や深層学習（DL）モデルは、ハイスループットオミクスデータの分析において優れた性能を発揮しますが、生物学的に解釈可能な結果を提供することが難しく、翻訳後修飾な...

学術的背景 薬物-ターゲット相互作用（Drug-Target Interaction, DTI）の予測は、薬物発見における重要なプロセスであり、実験スクリーニングのコストと時間を大幅に削減することができます。しかし、深層学習技術がDTI予測の精度を向上させたにもかかわらず、既存の方法は依然として2つの大きな課題に直面しています：汎化能力の不足とサブポケットレベルの相互作用の無視です。まず、既存のモデルは未知のタンパク質やクロスドメイン設定において性能が著しく低下します。次に、現在の分子関係学習は、サブポケットレベルの相互作用をしばしば無視しており、これらの相互作用は結合部位の詳細を理解する上で重要です。これらの課題を解決するために、研究者はSP-DTIという新しいモデルを提案し、サブポケット...

CNNとDilated Sampling Self-Attentionを統合したABVS乳腺腫瘍分割研究 学術的背景 乳がんは世界で2番目に多いがんであり、早期かつ正確な検出は患者の予後改善と死亡率の低下に極めて重要です。現在、X線マンモグラフィー、磁気共鳴画像（MRI）、手持ち超音波など、さまざまな画像技術が乳がんの早期スクリーニングに使用されていますが、これらの技術は解像度の限界やオペレーター依存性などの課題を抱えています。これらの問題を解決するため、自動乳腺容積スキャナー（Automated Breast Volume Scanner, ABVS）が開発されました。ABVSは乳房全体の包括的なビューを自動的に取得できますが、腫瘍の大きさ、形状、位置の多様性により、画像分析は依然として困...

学術的背景と問題の導入 現代の教育分野において、パブリックスピーキング不安（Public Speaking Anxiety, PSA）は、特に非母語話者の間で広く見られる現象です。この不安は学習者の表現力を妨げるだけでなく、個人の成長を阻害する可能性もあります。この問題を解決するために、研究者たちはビデオ、音声、テキストなどのマルチモーダルデータを用いてスピーチ不安状態を自動的に検出する方法を探求し始めています。しかし、既存のマルチモーダルパブリックスピーキング不安検出（Multimodal Public Speaking Anxiety Detection, MPSAD）モデルは、トレーニングプロセス中にコンテキストバイアス（context bias）、ラベルバイアス（label bias...