Precision fMRI reveals densely interdigitated network patches with conserved motifs in the lateral prefrontal cortex
本研究は、高解像度の個人別 fMRI データを用いて、従来の集団平均モデルでは見逃されてきた側頭前頭前野の微細なネットワーク構造と、領域特異的・領域一般的機能を担う隣接ネットワークの明確な境界を明らかにしました。
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neuroscience
1151 件の論文
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。
Humans use a dual policy to improve inferences during epistemic information seeking
この研究は、人間が報酬の獲得だけでなく世界を理解するために情報を収集する際、仮説を検証する「ストリーキング」と不確実性に基づく探索という 2 段階のポリシーを採用することで、ノイズのある信念更新下でも推論精度を向上させていることを示しています。
Cellular coding of ingestion in the caudal brainstem
この研究は、摂食の終了を制御する脳幹の cNTS 神経回路が、従来の説とは異なり胃腸からの遅延信号ではなく、口腔からの機械的・味覚的・栄養的シグナルおよび視床下部からの降下投射による迅速な入力によって主に駆動されていることを明らかにしました。
Disentangling Brain-Psychopathology Associations: A Systematic Evaluation of Transdiagnostic Latent Factor Models
大規模な発達コホートを用いた本研究は、精神病理のトランス診断的潜在因子モデルが、従来の要約スコアと比較して脳画像との関連性や信頼性を必ずしも向上させないことを示し、脳画像による症状の説明可能性には根本的な限界がある可能性を指摘している。
Modeling behavior to disentangle motion-related effects in functional ultrasound imaging in awake, head-fixed mice
この論文は、覚醒状態の頭固定マウスにおける機能性超音波イメージング（fUSI）のデータ解析において、走行速度や頭部運動などの行動データを一般線形モデルに明示的に組み込むことで、運動に伴うノイズを効果的に除去しつつ、自然な行動下での脳活動信号を信頼性高く解釈できる手法を開発し、特に痛覚刺激下での大脳皮質活動の強度依存性を従来のノイズ除去法よりも正確に捉えることに成功したことを報告しています。
Quantifying the Emergence of Population-Level Activity in Neuronal Systems
この論文は、情報理論とネットワーク科学を組み合わせた計算フレームワークを用いて、生体内データとシミュレーションを解析し、脳における集団活動の創発現象がネットワーク構造やニューロン間の時間遅延によって駆動されることを明らかにした。
Distinct Neural Signatures of Auditory Processing in Contact versus Non-contact Sports Athletes
接触系スポーツ選手は非接触系選手に比べ、反復的な軽度頭部外傷曝露により聴覚皮質の反応（N100）が低下し、これが実際の聴覚障害や音声知覚の困難と関連していることが EEG 研究で示されました。
Satellite Glial Cells Control Sensory Neuron Excitability via the Release of Fibulin-2
本研究は、衛星膠細胞が分泌するフィブリリン -2 が Kv4 介在性カリウム電流を調節して感覚ニューロンの興奮性を低下させ、その欠損がマウスにおいて痛覚過敏を引き起こすことを明らかにし、疼痛管理の新たな治療標的を提示した。
Application of Explainable AI in Neuroscience: Enhancing Autism Screening
本研究は、ResNet と BiLSTM を組み合わせたハイブリッド深層学習モデルに SHAP や LIME などの説明可能 AI 手法を適用することで、EEG 信号と ERP 成分を基に自閉症スペクトラム障害を高精度かつ透明性高く診断する新たなアプローチを提案しています。
Learning sculpts orthogonal task manifolds for continual skill learning in recurrent networks
この論文は、局所的な予測誤差に基づく学習則によって再帰型ニューラルネットワークに直交するタスク多様体が自然に形成され、新しいスキルの学習が既存のタスクの動的な性質を干渉することなく維持されることで、人工ネットワークと生物学的神経回路の両方に適用可能な連続学習のメカニズムを解明したことを示しています。