354 件の論文
本研究は、従来の PEG 脂質に代わるポリ（アクリルアミド）脂質（PAM）を mRNA-LNP に導入することで、免疫細胞におけるトランスフェクション効率を大幅に向上させ、反復投与時の抗 PEG 抗体による効率低下を回避する次世代治療プラットフォームを開発したことを報告しています。
本論文は、市販の熱プレスやリリースライナー、パターン化されたウェーハを活用し、可視化および濡れ性テストを含む品質管理フレームワークを付加することで、臓器オンチップ応用における弾性多孔性 PDMS メンブレンの製造を迅速化・再現性高くし、デバイス故障を低減する堅牢かつアクセスしやすいワークフローを提示するものである。
この研究は、経頭蓋光生物調節（tPBM）が照射部位だけでなく遠隔部位にも及ぼす fMRI 応答が、刺激パラメータや生物学的要因に依存して変化し、神経血管結合様メカニズムを介して生じることを初めて実証し、精度医療の基盤を築いたものである。
本論文は、ProteinMPNN などの逆翻訳モデルを用いて PET 分解酵素 PHL7 を設計し、ガラス転移温度以下の低温でも活性が向上した変異体（特に D5）を開発することで、エネルギー効率の高い PET 循環経済の実現と MHET 経由のバージン PET 再合成への道筋を示したものである。
本研究は、C2C12 筋芽細胞において、静的な一軸機械的伸展が細胞密度に依存して集団的な配向を誘導し、これは基質変形による受動的な初期配向と、細胞間相互作用によって安定化される能動的な維持過程の両段階から成ることを明らかにした。
本研究は、脳機能結合の時間的変動と方向性を同時に捉える新たな手法「スライディングウィンドウ予測相関（SWpC）」を提案し、ラットの多モダリティ記録、ヒトのタスク fMRI、および脳震盪後の臨床データを用いた検証を通じて、その生物学的解釈可能性と臨床応用における優位性を実証したものである。
FLIP2 は、酵素やタンパク質間相互作用など 7 つの新しいデータセットと実世界に即した評価分割を導入し、既存の転移学習手法が必ずしも優位ではなく単純なモデルが同等以上の性能を示すことを明らかにすることで、タンパク質の適応度予測における機械学習モデルの汎化能力を再評価する新しいベンチマークを提案する。
本論文は、近中性の細胞培養条件下でシリカナノシェルが加水分解され金ナノスターが放出・凝集することで SERRS 信号が変化する現象を解明し、生体環境における局所的な要因がナノプローブの安定性と性能に決定的な影響を与えることを示しています。
本研究は、熱可塑性ポリエステル（PCL、PLA、PBAT）に Bacillus subtilis の胞子を生体充填材として埋め込むことで、高い生菌率を維持しつつ靭性を向上させ、堆肥化環境での分解速度を大幅に加速させる新世代の生分解性バイオコンポジット材料を開発し、3D プリントへの適用も実証したものである。
本研究は、マウス骨由来間葉系幹細胞を用いたin vitro 解析により、加齢に伴う骨量減少や運動能力低下と関連し、細胞の硬直化、ミトコンドリアの形態・機能変化、および機械的刺激に対する応答性の低下が、骨芽細胞への分化能の低下と脂肪細胞への分化能の亢進を引き起こすことを明らかにした。
本論文は、65〜68°C での加速老化試験（59〜61 週間）を通じて、液晶ポリマー（LCP）が埋め込み型医療電子機器において少なくとも 8.1 年に相当する期間、優れた耐湿性および剥離のなさを実証し、その長期信頼性を示したものである。
本論文は、生姜由来の細胞外小胞を煮沸処理して構造を再編成し、腸管へのターゲティング能と細胞取り込み効率を飛躍的に向上させた「熱再構成ナノ粒子（B-GEVs）」を開発し、TNF-α siRNA の経口送達プラットフォームとして潰瘍性大腸炎に対して優れた治療効果を発揮することを示したものである。
本研究は、化学物質に頼らずマイクロ流体圧縮技術（-CPR）を用いて老化幹細胞に機械的刺激を与え、酸化ストレスや老化マーカーを低減するとともに、増殖能や多分化能を含む幹細胞性を回復させ、組織修復機能を向上させる革新的なアプローチを確立したものである。
本論文は、表面侵食性ポリオルトエステル微粒子を埋め込んだ生分解性ハイドロゲル「ソフトインプラント」を開発し、投与の容易さ、回収可能性、そして避妊薬レボノルゲストレルを用いた実験で確認された 6 ヶ月以上（最大 12 ヶ月予測）のゼロ次放出を実現する長期的な治療システムを提案しています。
本研究は、特定の解剖学的マウントに基づいてラットの睡眠データのみで訓練された深層学習モデルが、再学習なしでヒトの睡眠ステージ分類においても有意な精度を達成し、臨床と前臨床の睡眠研究を架橋する可能性を実証したものである。
本研究は、ゲルメタクリロイル（GelMA）ハイドロゲルを用いて 3 次元環境下での癌関連線維芽細胞（CAF）の体積的形態適応が、核内 YAP の局在や転写プログラムを介して腫瘍の薬剤耐性にどのように影響するかを解明し、3 次元機械的性質と薬物応答を繋ぐ CAF の体積状態を定量化可能な中間因子として確立した。
本研究では、最新のトランスクリプト注釈やクロマチンアクセシビリティデータ、および新しいオンターゲット予測モデルを反映し、大規模な CRISPRi データセットの解析に基づいて KRAB 領域システムの比較やオフターゲット効果の定量的評価を行い、最適化された Cas9 CRISPRi ライブラリ「Katsano」を設計・検証しました。
この論文は、大規模な臨床面接の音声・映像データを AI で分析することで、自閉症スペクトラム障害（ASD）と注意欠如・多動症（ADHD）の重複する症状を、言語・発話・運動の領域固有の行動シグネチャーを用いて客観的に区別できることを示しています。
本研究では、赤血球膜由来ナノ粒子を肝細胞ターゲティングリガンド（ラクトフェリン）で表面修飾し、MASLD 治療薬レスメチロムを効率的に送達することで、脂質蓄積や肝酵素レベルの低下など、脂肪肝疾患の改善に有望な結果を示しました。
本研究では、マクロファージを標的としエンドソームからの脱出を促進するマンノース修飾リポソームナノ粒子（MacLNP）を開発し、抗炎症性マイクロRNA miR-146a を効率的に送達することで、生体適合性と生体内分布に優れた新規ナノ治療戦略を確立しました。