言語間で共有された皮質発語表象によって駆動されるバイリンガル音声神経補綴

大脳皮質発話表現に基づくバイリンガル音声神経義肢 背景 神経義肢の発展の過程では、脳活動から言語をデコードする研究が単一言語のデコードに集中してきました。そのため、バイリンガルによる言語生成が異なる言語の独自または共有された皮質活動にどの程度依存するかはまだ不明です。本研究は、電皮質図(electrocorticography, ECoG)と深層学習および統計的自然言語モデルを組み合わせ、西スペイン語-英語バイリンガル患者の発話運動皮質活動を記録およびデコードし、二つの言語の文に変換します。この研究は、目標言語を手動で指定することなく発話デコードを実現するという実際の応用問題を解決することを目指しています。 言語失声症 (anarthria)、すなわち明瞭な発話能力の喪失は、脳卒中や筋萎縮性...

標的がん治療のための抗体を表示する細胞外小胞

標的がん治療のための抗体を表示する細胞外小胞

外部小胞を表示できる抗体のがん治療における応用 エクソソーム(Extracellular Vesicles, EVs)は、天然の輸送キャリアおよび生体シグナルの媒介体として、さまざまな組織における応用が広く研究されています。本研究では、研究者がEVsのこれらの特性を利用して、特定の抗体結合ドメイン(Fragment crystallizable, Fc)で装飾されたEVsを展示し、それをがんのターゲティング治療のモジュール化輸送システムとして利用しました。本論文は《Nature Biomedical Engineering》に掲載され、国際合作チームによって完了されました。チームにはKarolinska Institutet、Salahaddin University-Erbil、Unive...

光感受血管からの局所血行力学コントラストを検出することによる生物発光のイメージング

光感受血管からの局所血行力学コントラストを検出することによる生物発光のイメージング

学術ニュースレポート:新しいMRI技術が感光血管の局所血流動態を検出することで生物蛍光イメージングを実現 学術背景紹介 生物発光プローブは、生体内の生物医学関連プロセスや細胞ターゲットのモニタリングに広く使用されています。しかし、組織による可視光の吸収と散乱は、生物発光の検出深度と分解能を大きく制限します。特に脳内では、頭蓋骨による光子の阻害が短波長光の伝播を制限し、生物発光イメージング(Bioluminescence Imaging, BLI)のデータが浅い層のものに限られ、多くは二次元の投影であり、深さ情報に欠けています。 これらの制限を克服するために、研究者たちは光音響トモグラフィーや他の光散乱再構成に基づく方法を開発しましたが、これらの方法には先験知識と独立したイメージングモードの解...

高スループットな原位対逐次シーケンスによる細胞内解像度での空間マルチオミクス

高スループットな原位対逐次シーケンスによる細胞内解像度での空間マルチオミクス

サブセル解像度の空間多オミクスハイスループットインシチュペアシーケンシング 研究背景と目的 生物医学研究の進展に伴い、多オミクス技術は細胞機能や疾患メカニズムの理解においてますます注目されています。しかし、現在の多くのインシチュシーケンシング法は一種類の生体分子の空間情報の解読に限られ、多種の生体分子(例えば、DNA、RNA、タンパク質、小分子)の同時検出には課題が残っています。さらに、4n(4は4種類の蛍光染料、nはシーケンシングまたはハイブリダイゼーションの回数)デコード能力の制約により、ハイスループット空間オミクスはコストと検出効率の面でまだ改良の余地があります。この問題を解決するために、本論文では新しいハイスループットターゲットインシチュシーケンシング法である多オミクスインシチュペア...

ストローククラシファイア:電子健康記録を使用したアンサンブルコンセンサスモデリングによる虚血性脳卒中病因の分類

StrokeClassifier:人工知能ツールは電子健康記録に基づいて虚血性脳卒中を病因別に分類 プロジェクト背景および研究動機 脳卒中(特に急性虚血性脳卒中、AIS)の病因識別は二次予防において極めて重要ですが、その診断は非常に困難です。アメリカでは毎年約67.6万件の新たな虚血性脳卒中のケースが報告され、そのうち4分の1の患者は過去に脳卒中の経験があります。この病状は再発率が高く、時には死亡やさらなる障害を引き起こすこともあります。虚血性脳卒中の病因は、大動脈粥状硬化、心源性塞栓症、小血管病、その他の稀な原因など多岐にわたります。しかし、アメリカでは約20-30%の虚血性脳卒中患者が評価を受けてもなお病因が確定せず、隠源性脳卒中として分類されます。この部分の患者は再発脳卒中のリスクが特...

加速度計データの自己監督学習が睡眠と死亡率の関係に新しい洞察を与える

加速度計データの自己監督学習が睡眠と死亡率の関係に新しい洞察を与える

自己監督学習による手首加速度計データが明かす睡眠と死亡率の新たな関連性 現代社会において、睡眠は生命活動に欠かせない基本的な行為であり、その重要性は言うまでもありません。睡眠/覚醒状態や異なる睡眠段階を正確に測定および分類することは、睡眠障害の診断や消費者向けデバイスが提供する運動および心理的健康データの解釈において非常に重要です。しかし、現在のポリソムノグラフィー(Polysomnography, PSG)以外の睡眠分類技術は主にヒューリスティックな方法に依存しており、これらの方法は比較的小規模なサンプル集団で開発されるため、ある程度の限界があります。従って、本研究の目標は手首に装着する加速度計を用いて睡眠段階分類の正確性を確認し、睡眠時間と効率が死亡率とどのように関連しているかを調査する...