本文旨在探讨音声韻律が文脈同期メカニズムを通じて言語に時間予測の機能を提供する方法を研究することです。時間予測は言語理解の過程において重要な役割を果たし、言語処理をより迅速かつ効率的にします。特に複雑な聴覚および言語処理において、次の言語の情報を予測することで理解効率を向上させ、認知負荷を減少させることができます。既存の研究によれば、聞き手は音声韻律のリズムの変化を利用して、次に来る文の継続時間を推測し、理解過程を加速させることが示されています。 言語理解の過程において、内容の予測だけでなく、時間単位の予測も重要です。ゆっくりとしたリズムとリズミカルな音声韻律は聞き手が次に来る文の断片の継続時間を予測するのを助けます。韻律からのヒントはその自身の音響特性に依存するだけでなく、前後の韻律に対す...

脳転移患者の術後ステレオタクティック放射線療法局所制御予測における放射線機能解析の応用 学術背景 脳転移（Brain Metastases, BMs）は最も一般的な悪性脳腫瘍で、その発症率は原発性脳腫瘍（例えば膠芽腫）を大きく上回ります。最近の医療ガイドラインは、症状が顕著または大きな脳転移患者に対して手術治療を推奨しています。局所制御率を向上させるために、一または二つの切除されたBMs患者に対して切除腔のステレオタクティック放射線療法（Stereotactic Radiotherapy, SRT）を推奨しており、この方法により術後12ヶ月内に70%から90%の局所制御率が達成できます。しかし、補助SRT後でも局所失敗（Local Failure, LF）のリスクは依然として存在し、これが高...

IDH野生型神経膠腫における髄膜転移の包括的解析 この「Neuro-Oncology」誌に掲載された論文では、2024年から研究チームが、イソクエン酸脱水素酵素（isocitrate dehydrogenase, IDH）野生型神経膠腫（glioblastoma）患者の髄膜転移（leptomeningeal metastases, LM）の発生率、リスク要因および予後について深入りして探討しました。この研究は、ソウルの延世大学医学部（Yonsei University College of Medicine）のYae Won Parkら学者と、ニューヨーク大学グロスマン医学院（New York University Grossman School of Medicine）のRajan Jai...

小児脳グリオーマ：固有の分子特性を持つびまん性グリオーマの予後不良表現型 引言 グリオーマ脳症（gliomatosis cerebri, GC）は高度に侵襲的なびまん性グリオーマであり、初期にはその分子特性が確立できなかったため、独立した病理タイプとして見捨てられました。しかし、分子生物学の進歩、特に小児において、GCの生物学的特性の違いが学界の注目を集めつつあります。小児と成人のびまん性グリオーマの重要な生物学的特性の顕著な違いにより、世界保健機関（WHO）の中央神経系腫瘍分類第5版では、小児タイプと成人タイプのグリオーマが分子特性で明確に区別されています。それにもかかわらず、早期に定義されたGCのような異なるグリオーマ（亜）タイプの臨床表現が無視される可能性があります。このタイプは、少な...

小児神経膠腫のMAPK阻害治療における耐性、リバウンドおよび再発：修正デルファイ法によって確立された国際コンセンサス 学術的背景 小児低悪性度神経膠腫（Pediatric low-grade glioma, PLGG）は、小児の中枢神経系で最も一般的な腫瘍タイプです。この腫瘍の全体的な生存率は高いものの、根治的切除が不可能なことが多いため、多くの患者は長期間にわたり腫瘍の安定と進行が交互に繰り返される困難を経験します。特に現代の分子標的治療の時代において、PLGGは多くの場合、RAS/MAPK経路の活性化と関連しているため、この種類の治療が臨床試験で広く使用されています。最近では、米国食品医薬品局（FDA）がBRAFV600E変異を有するPLGGに対してBRAFおよびMEK阻害剤の併用治療を...

ラマン分光法と機械学習プラットフォームに基づくIDH変異型と野生型膠芽腫細胞の代謝差異研究 背景紹介 膠芽腫の診断と治療において、フォルマリン固定、パラフィン包埋（FFPE）組織切片が広く使用されています。しかし、包埋媒体の背景ノイズの影響を受け、FFPE組織はラマン分光法に基づく研究に限られた応用しかされていません。この問題を克服し、腫瘍サブタイプを識別するために、我々の研究チームは新しいラマン分光法に基づく機械学習プラットフォーム「APOLLO (悪性膠芽腫のラマン分光法病理学）」を開発しました。これはFFPE組織切片から膠芽腫のサブタイプを予測できるプラットフォームです。 論文の出典 本論文は、Adrian Lita、Joel Sjöberg、David Păcioianuらの学者によ...