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...

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...

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...

脳血流微小循環障害と低酸素低血流微小環境および脳転移の進展の関連性 背景と研究動機 脳転移（Brain Metastasis, BM）は腫瘍学におけるますます大きな課題となっており、その神経機能への深刻な影響、限られた治療選択肢、および予後の悪さが原因です。BMは循環腫瘍細胞（circulating tumor cells, CTCs）が血液脳関門（Blood-Brain Barrier, BBB）を通過する浸潤過程によって発展します。しかし、この浸潤過程はまだよく理解されていません。この研究では、脳定着過程が血管新生因子−2（Angiopoietin-2, Ang-2）と血管内皮成長因子（Vascular Endothelial Growth Factor, VEGF）の作用に依存する中風...

多区域非小细胞肺癌患者衍生異種移植モデル中におけるゲノムレベル腫瘍内腫瘍異質性の表現 学術背景と研究動機 患者由来の異種移植（Patient-Derived Xenograft、PDX）モデルは、癌研究に広く利用されています。PDXモデルは人間の腫瘍を免疫不全マウスの体内に移植して繁殖させます。そのため、PDXモデルは従来の細胞株よりも腫瘍の生物学的特性を模倣する能力が高いとされています。体内の細胞間および細胞-基質間の相互作用、三次元構造、そして新しい派生特性を保持しています。多くの研究により、PDXモデルの薬物反応が患者個人や患者群体の薬物反応と一致することが示されており、個別化医療や前臨床薬物試験に使用されています。これにより、癌生物学の重要なモデルとなっています。 しかし、PDXモデ...