354 件の論文
この研究は、正常体重および過体重の 2 型糖尿病患者の血漿細胞外小胞を多モダリティ SERS と RNA シーケンスで解析し、BMI や人種・民族に基づくサブグループ間の分子的特徴（分光学的指紋や miRNA 発現）を同定することで、糖尿病の不均一性、特に正常体重糖尿病の理解を深める枠組みを提供した。
本研究は、進化工学を用いてグルコース異性化酵素や糖輸送体の機能を大幅に向上させた大腸菌株を構築し、30℃という温和な条件下でグルコースから低カロリー甘味料であるD-アロースを 15% の収率で生産する全細胞変換プロセスを開発したものである。
この論文は、運動課題 fMRI 解析において、頭運動と課題の相関が高く信号が弱い場合、ME-ICA 成分を回帰項として扱う「保守的」なアプローチが、信号の損失を防ぎながらノイズを低減し、他の手法よりも優れた活性化結果と再現性をもたらすことを示しています。
この論文は、脂肪蓄積に伴う浮力変化を機械的に抑制する「反浮力トラップ（AS-Trap）」を開発し、3T3-L1 脂肪細胞球体の長期間にわたる密度変化を定量的に追跡することで、生体内の白色脂肪組織と類似した物理的成熟状態を再現・標準化評価可能にしたことを報告しています。
本研究は、老化した骨格筋におけるデキサメタゾン誘発性筋萎縮を軽減し、筋肥大関連遺伝子の発現上昇や筋線維断面積の回復を通じて機能回復を促進する、革新的な非薬物療法である「電気治療」の有効性を若年および高齢のヒト細胞・マウスモデルで実証したものである。
本研究は、頭蓋顎顔面骨欠損の修復を促進するコラーゲン系バイオマテリアルを評価するための、細胞間および細胞 - 材料間の相互作用を多次元的に解析可能な新しい 3 次元インビトロスクリーニングモデルを開発したものである。
本論文は、深層学習（TransUNet）を活用して超低照度条件下で高忠実度の脳血流画像を再構築する「TunLSCI」を開発し、従来の手法に比べて約 157 倍の低照度化を実現しながら 2 時間にわたるマウス脳血流の長期モニタリングにおける光毒性を大幅に低減し、生体適合性と定量的精度を両立させたことを報告しています。
この研究は、緑内障モデルにおける視神経軸索の定量化に用いられる深層学習ツールが、研究内では高い性能を示すものの、独立した検証データセットでは性能が低下し汎用性に限界があることを示し、広範な導入前に標準化された検証データと多施設試験の必要性を強調しています。
この論文は、微生物のゲノムスクリーニングから新規酵素を同定し、従来の抗体やアプタマーに代わる広範な生体認識要素の探索を可能にする、世界初の電気化学的ニコチンバイオセンサーを開発したことを報告しています。
本研究は、DNA 銀ナノクラスターを用いた非 FRET 型核酸分解酵素検出基質「Subak」の発色メカニズムを解明し、RNA 導入型 rSubak を開発することで、CRISPR/Cas13 法によるウイルス検出において従来品を凌駕する高感度を実現したことを報告しています。
本研究は、4.5〜6 THz のテラヘルツ帯で動作する中央ダイヤモンド形状の三回対称六角メタマテリアル吸着体を用いた高感度バイオセンサーを設計・最適化し、その高い吸収率と偏波変換特性により、健康組織とがん組織を区別するグリオブラストマ細胞の検出に有効であることをシミュレーションで実証したものである。
本研究は、空間トランスクリプトミクス技術を用いて骨の機械的負応答を調節する遺伝子を探索し、シトラート輸送体であるSlc13a5が骨の機械適応を制御する新たな因子であり、骨脆弱性に対する治療標的となり得ることを明らかにしました。
金属 - フェノールネットワークによる単細胞カプセル化技術は、ストレス耐性の向上に加え、栄養透過性の制御を通じて代謝を再プログラミングし、光条件下でデンプンを、暗黒条件下で脂質をそれぞれ高効率で蓄積させることを可能にします。
この論文は、細胞を破壊することなくウイルス様粒子を介して RNA を細胞外へ輸送・解析する「非破壊的トランスクリプトミクス（NTVE）」プラットフォームを開発し、生きた細胞における遺伝子発現の経時的な動態追跡や hiPSC の分化モニタリングを可能にしたことを報告しています。
この論文は、臨床的に検証されたイオン化脂質 MC3 を用いたモジュラー型 mRNA-LNP プラットフォームが開発され、多様な遺伝性男性不妊モデルにおいて精子形成を回復し、健康な子孫の誕生を可能にしたことを報告しています。
本論文は、GIRF（勾配インパルス応答関数）を用いてエディカレント誘起のサイドバンドを補正することで、水抑制を行わない単一ボクセル MRS において代謝物信号を回復し、水抑制による磁化転移効果の低減や内部参照の利点を活かせることを示したものである。
本論文は、事前学習されたタンパク質言語モデルを基盤とし、実験室とのフィードバックループを通じて多様なタンパク質モダリティのリード最適化を自動化するフレームワーク「CRADLE-1」を提案し、従来の合理的設計に比べて 4〜7 倍の高速化と多特性の同時最適化を実現したことを報告しています。
本研究では、50μm の液晶ポリマー基板上に集積された超小型無線生電子刺激器を開発し、これをヒト iPS 細胞由来心筋細胞を搭載したナノパターン化 CNT/ゼラチンハイドロゲルフィンと統合することで、培地内で安定して浮遊し、約 70μm/s の自律的な前進運動を実現する電気駆動型バイオハイブリッドロボットを構築しました。
本研究は、単一細胞の行動と機械学習を用いた深層学習モデル「scTRAIT」を開発し、単球が老化やフレイルの情報をコードする生物学的センサーとして機能し、高齢者のフレイル状態を正確に予測・追跡できることを実証しました。
本論文は、従来の形状記述子よりも信頼性が高く包括的な球状体およびオルガノイドの形態・浸潤性の定量化を可能にするため、臨床画像診断の概念を応用した半径長分析を含む多変量形状因子解析フレームワークを開発したことを報告しています。