A multibrain advantage for cooperative human behaviour
この研究は、協力行動において個々の脳が異なる情報を選択的に符号化し、それらが統合されることで単独の脳よりも多くの目標関連情報を処理する「マルチブレインの利点」が出現し、これが集団のパフォーマンスを予測することを電気脳図と多変量パターン解析により実証したものである。
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以下に、神経科学分野の最新プレプリントをリストアップしました。
この研究は、協力行動において個々の脳が異なる情報を選択的に符号化し、それらが統合されることで単独の脳よりも多くの目標関連情報を処理する「マルチブレインの利点」が出現し、これが集団のパフォーマンスを予測することを電気脳図と多変量パターン解析により実証したものである。
本論文は、人間が視覚情報から四肢の減衰を本能的に知覚できることを示すとともに、肘の角度速度に注目するよう指導することでその推定精度をさらに向上させられることを明らかにした。
この論文は、ラットにおいて水不足という対称的な身体的ストレスが、バソプレシンシグナルを介して右側に偏った後肢姿勢の非対称性を引き起こすことを示し、神経内分泌系が左右の生理的調節における対称性の破れを駆動しうることを明らかにしたものである。
NFIB と SOX9 の転写因子を誘導可能な hiPSC 細胞株を確立し、これにより調製したヒト i アストロサイトが成熟したヒト神経ネットワークの成長と機能を支えることを示した。
本研究は、亜急性腰痛患者における痛みの瞬間的変動性の低下が、慢性化への早期の神経メカニズム的転換点であり、発症時の脳活動パターンを用いて慢性化リスクを高精度に予測できることを示しました。
本研究では、シナプスにおけるタンパク質局在を予測する新しいタンパク質言語モデル「SyGi」を開発し、従来の ER 非依存型のシナプス局在を示す SERCA の発見など、シナプス機能に寄与する隠れた構成要素を同定した。
本研究は、確率的な刺激と記録データから直接「到達可能多様体」を学習し、モデルに依存せずに大脳皮質の集団活動パターンをリアルタイムで高精度に制御するデータ駆動型 BCI システム「REACH-Ctrl」を開発し、その有効性をマカクの前頭前野で実証したものである。
本研究は、人間が未知の環境で非最適な歩行パターンを示すのはエネルギー効率の欠如ではなく、転倒リスクを最小化するための安全優先の適応戦略(学習率やコスト・対称性のトレードオフの調整)によるものであり、これを逆適応モデリングによって定量化し、局所的な不安定性ではなく全体的な確率的転倒リスクが歩行パフォーマンスを支配することを明らかにした。
脳卒中後のマウスにおいて、循環するB細胞が年齢、性別、脳損傷の有無に応じて海馬の神経ネットワーク活動(特に歯状回)を調節する新たな神経免疫メカニズムを明らかにした。
本研究は、マウスにおけるミクログリアの化学遺伝学的活性化が、全身性炎症によって引き起こされる病態反応の一部(自発運動の減少やセルフケアの低下など)を再現する一方で、食欲不振や運動機能の障害などの他の機能には影響を与えないことを示し、疾患に伴う症状や行動変化におけるミクログリアの役割に新たな光を当てた。