尾部欠損症:脊髄の病理胚胎発生に基づく分類

これは尾部発育障害(caudal agenesis)の新しい分類方法に関する論文です。 尾部発育障害は、先天性の疾患で、主に下位の脊椎骨の欠損が見られる。これまでの尾部発育障害の分類は、骨の欠損レベルまたは終髄の位置に基づいていたが、これらの分類方法が脊髄異常と神経機能障害を適切に反映しているかどうかは議論の的となっていた。 本研究では、胚胎発生過程に基づく新しい分類法「胚胎発生学的分類法」を提案した。この分類法では、終髄の位置、形態、および馬尾の異常を考慮している。研究者は、1985年から2019年の間の89例の尾部発育障害患者の画像診断と神経系統の評価データを後方視的に分析し、新しい分類法に基づいて「形成障害群」、「退行障害群」、「正常群」の3群に分類し、この新しい分類法が患者の神経機能...

タスクの複雑さと皮質言語マッピングの正確性との関連

課題の複雑さと皮質言語マッピングの精度との関連性 はじめに 本研究では、直接皮質刺激マッピング(direct cortical stimulation mapping、DCS)による言語機能領域の同定において、課題の複雑さが精度に影響を与えるかどうかを検討しています。研究者らは、脳腫瘍が侵襲している皮質領域の神経細胞の計算能力が低下するため、複雑な言語課題(多音節語の命名など)では誤りが増える可能性があるという仮説を立てました。 論文の出典 この研究は、カリフォルニア大学サンフランシスコ校(UCSF)の神経外科医のAlexaSemonche氏らによって行われ、2024年5月7日にオンラインで神経外科学雑誌「Neurosurgery」に掲載されました。本研究の概要は、2023年4月21日に開催...

PRMT9媒介したアルギニンメチル化をターゲットにすることで、がん幹細胞の維持を抑制し、CGASを介したがん免疫を引き起こす

この研究はタンパク質アルギニンメチル化酵素PRMT9に焦点を当て、急性骨髄性白血病(AML)におけるその重要な役割と潜在的な抗がん標的であることを明らかにしました。研究者らは、PRMT9がAML幹細胞及び白血病細胞で著しく高発現していることを発見しました。遺伝子編集と化学プローブを用いた実験により、PRMT9の阻害は癌細胞の生存を抑え、DNA損傷と細胞周期停止を誘導し、細胞内のcGAS-STINGシグナル経路を活性化することで、I型インターフェロン応答を引き起こし、樹状細胞を活性化してT細胞免疫を刺激することが分かりました。 本研究はジョンズホプキンス大学のLing Li博士とその共同研究者によって行われ、その成果は2024年4月発行の「ネイチャー・キャンサー」誌に掲載されました。 研究の詳...

肉腫微小環境細胞状態と生態系は予後と免疫療法への反応と関連している

肉腫微小環境細胞状態と生態系は予後と免疫療法への反応と関連している

この研究は、機械学習フレームワークを用いて、軟部組織肉腫を構成する基礎的な細胞状態とそのセル生態系を探索し、患者の予後と免疫療法への反応性との関連性を分析しました。 研究背景:軟部組織肉腫は、まれで異質性の高い結合組織の悪性腫瘍です。現在、転移性患者に対する全身治療の選択肢は限られています。最近の研究では、一部の転移性腫瘤患者において免疫チェックポイント阻害剤(ICI)が持続的緩解をもたらすことが示されていますが、大半の患者は恩恵を受けていません。従来の生物学的マーカー(腫瘤変異負荷やPD-L1発現など)では、肉腫患者のICI反応性を正確に予測できません。研究者らは、独自の腫瘍微小環境がこの現象の主要な原因である可能性を示唆しています。 研究過程:研究者らは、299例の局所肉腫患者のRNA-...

ディープラーニングと音声合成を活用した神経音声デコーディングフレームワーク

ディープラーニングと音声合成を活用した神経音声デコーディングフレームワーク

神経科学研究で重大な突破:深層学習技術を用いて脳波信号から自然言語を復号化する ニューヨーク大学の学際的研究チームが最近、神経科学と人工知能の分野で重大な突破を遂げました。彼らは深層学習に基づく新しいフレームワークを開発し、人間の脳の神経信号から直接自然な人間の声を復号化して合成することができます。この革新的な成果は、失語症や失音症の患者のための新世代の音声脳機械インターフェースの開発につながる可能性があります。 研究の動機 音声障害は患者の社会生活と生活の質に深刻な影響を与えます。過去数十年にわたり、研究者たちは、脳から音声を復号化し合成する神経インプラントを開発することで、これらの患者のコミュニケーション能力を回復させようと努力してきました。しかし、トレーニングに必要な脳と音声データの希...

分子リンカー設計のための等変3D条件付き拡散モデル

分子リンカー設計のための等変3D条件付き拡散モデル

早期の医薬品発見に従事する研究者は、およそ10の60乗の可能な分子構造の中から、薬理活性を持つ候補分子を見つけるという大きな課題に直面しています。この問題を解決する1つの有効な方法は、より小さな「フラグメント」分子から始めることで、この戦略はフラグメントベースの医薬品設計(FBDD)と呼ばれています。FBDDプロセスでは、まず計算機を使ってターゲットタンパク質の結合ポケットに結合するフラグメントを選別し、次にそれらのフラグメントを1つの化合物に接続します。フラグメントを接続する際には、フラグメントの幾何学的な構造とタンパク質ポケットの構造を考慮して、高い親和性を持つ潜在的な医薬品分子を設計する必要があります。 この論文では、DiffLinkerという新しいリンカー(linker)分子設計手法...