神経科学は、脳や神経系がどのように機能し、思考や感情、行動を生み出すのかを探る分野です。Gist.Science では、この複雑な領域の最新研究成果を、専門用語に頼らず誰でも理解できるようにお届けしています。

当カテゴリに掲載される論文はすべて、生物医学分野のプレプリントサーバー bioRxiv から収集したものです。Gist.Science は bioRxiv に投稿される最新のプレプリントをすべて対象に、平易な要約と詳細な技術解説の両方を提供しています。

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。

Encoding models uncover fine-grained feature selectivity for bodies, hands and tools

本研究は、人工ニューラルネットワークに基づく符号化モデルと高密度 fMRI データを組み合わせることで、視覚下位野の領域選択的領域が「身体」「手」「道具」に対して広範な選択性だけでなく、解剖学的位置や半球偏位に応じて異なる微細な特徴選択性を持つことを明らかにしました。

Cortinovis, D., Hebart, M., Bracci, S.2026-04-13🧠 neuroscience

Simulated spaceflight disrupts the immune-gut-brain axis and drives sex-dependent neuroinflammation, axonal injury, and behavioral deficits.

地上モデルを用いた研究により、宇宙飛行を模擬した無重力と低線量放射線への曝露が、性差を伴う腸管バリア機能の破綻と免疫異常を介して神経炎症や軸索損傷を引き起こし、行動障害を招くことが明らかになりました。

Burke, M., Kara, G., Holcomb, M., Mason, C., Villapol, S.2026-04-13🧠 neuroscience

Individualized Functional Connectivity-Guided TMS Targeting Theory of Mind Network for Autism Spectrum Disorder

この論文は、自閉スペクトラム症(ASD)の理論化(ToM)回路の異常を標的とし、個々の脳機能結合に基づいて TMS 刺激部位を特定するアプローチを開発し、ASD 患者の社会的症状を軽減する可能性を示したものです。

Zhao, N., Zhang, B., Wang, X.-Q., He, H., Li, P., Che, X.-W., Cash, R., Laureys, S., Sun, L. S., Zang, Y.-F., Yuan, L.-X.2026-04-13🧠 neuroscience

Transcranial random noise stimulation over the right prefrontal cortex does not improve performance on trained or untrained complex cognitive tasks

この研究は、健常者の学習能力向上を目的として右前頭側頭野に高解像度経頭蓋ランダムノイズ刺激(HD-tRNS)を適用した結果、訓練された複雑な認知課題および訓練されていない飛行シミュレータ課題のいずれにおいても、刺激群と偽刺激群の間に有意な差は見られなかったことを示している。

Scannella, S., Riedinger, F., Chenot, Q.2026-04-13🧠 neuroscience

Uncovering putative neural mechanisms of neurotherapeutic impacts on EEG using the Human Neocortical Neurosolver

本論文は、オープンソースの生物物理モデルソフトウェア「Human Neocortical Neurosolver (HNN)」を用いて、神経療法が EEG バイオマーカーに及ぼす影響の背後にある推定される神経メカニズムを検証し、仮説駆動型のワークフローを提示するプロトコルを解説している。

Tolley, N., Zhou, D. W., Soplata, A. E., Daniels, D. S., Duecker, K., Pujol, C. F., Gao, J., Jones, S. R.2026-04-13🧠 neuroscience

Multidomain Analysis of Clinical Cognitive Assessments and Imaging Data in Alzheimer's Disease Accurately Predicts Disease Stage and Grade Independent of Amyloid and Tau

この研究では、アルツハイマー病の臨床認知評価と神経代謝・血管機能の画像データを組み合わせたマルチモーダル機械学習アプローチを開発し、アミロイドやタウの存在に依存することなく、病期と重症度を高精度に予測する新たな枠組みを提案しました。

Chong Chie, J. A. K. H., Persohn, S. A., Simcox, O. R., Salama, P., Territo, P. R., for the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative,2026-04-13🧠 neuroscience

Fractional Anisotropy as a Surrogate Marker of Brain Mechanics

この研究は、拡散強調 MRI から得られる分数異方性(FA)が、健常人の脳組織の剛性(特にせん断弾性率)と強い負の相関を示すことを複数のデータセットで実証し、FA が脳力学の非侵襲的な指標として臨床診断や計算機モデルに応用できる可能性を明らかにしたものである。

Rampp, S., Budday, S., Reiter, N., Tueni, N., Hinrichsen, J., Braeuer, L., Paulsen, F., Schnell, O., Fle, G., Laun, F. B., Doerfler, A.2026-04-13🧠 neuroscience