A high-throughput cost-efficient in vitro platform for the screening of immune senomodulators
この論文は、ヒト由来の末梢免疫細胞を用いたオミクスベースの高スループット・低コストなスクリーニングプラットフォームを開発し、個人差を考慮した免疫老化抑制剤の特定と個別化医療への迅速な臨床転換を可能にしたことを報告しています。
139 件の論文
この論文は、ヒト由来の末梢免疫細胞を用いたオミクスベースの高スループット・低コストなスクリーニングプラットフォームを開発し、個人差を考慮した免疫老化抑制剤の特定と個別化医療への迅速な臨床転換を可能にしたことを報告しています。
本論文は、システム解析アプローチを用いてネウレグリン -1 が PI3K 経路と p38 経路を介して心筋細胞のサイズと形状を独立して制御するメカニズムを解明し、心不全における病態適応的リモデリングの選択的標的治療への道を開いたことを示しています。
この論文は、スウェーデンの法医学的実例を用いて、死後代謝物データと機械学習を組み合わせることで、ケトアシドーシスの検出と亜型の分類をそれぞれ 90% 以上および 80% 以上の精度で達成できることを示しています。
本論文は、遺伝子共発現ネットワーク解析と複数の中心性指標を統合したネットワークベースの枠組みを提案し、アルツハイマー病の候補遺伝子を優先順位付けすることで、バイオマーカー発見や治療標的の選定に寄与する解釈可能な戦略を提供するものである。
本論文は、単一細胞およびバルク RNA-seq データから細胞種や種を問わず正確に遺伝子制御ネットワークを推定するための、トランスフォーマーとグラフオートエンコーダーを統合した汎用フレームワーク「GRNFormer」を提案し、既存の手法を上回る性能と生物学的解釈性を示したものである。
この論文は、がん転移という生物学的文脈において、標準的な線形機械学習モデルを用いて mRNA とタンパク質の協調を解析した結果、両者が補完的かつ相乗的な情報を提供し、転移の予測精度向上に寄与することを明らかにしました。
本研究では、計算専門知識を持たない研究者が種を超えてタンパク質群の比較や機能注釈を容易に行えるよう、相同タンパク質群と遺伝子オントロジー enriched 解析を統合したローカルホスト型 Web アプリケーション「OrthoGather」を開発したことを報告しています。
MoTrPAC コンソーシアムによる大規模な研究は、急性の持久運動と抵抗運動が血漿タンパク質、代謝物、転写産物に及ぼす時間的および運動様式特有の分子応答を包括的に解明し、運動による全身的健康改善のメカニズムに関する新たな知見と資源を提供しました。
本研究は、計算機モデルを用いて前立腺がんのアポトーシスシグナルを解析し、トコフェロキシブチレート、ナルシクラシン、セレコキシブの 3 種類の薬剤に対する感受性を高める鍵となるメカニズムを特定することで、内在性薬剤耐性の克服に寄与する戦略を提示しています。
この論文は、転写因子の親和性、濃度、局在性という転写調節特性がシス調節要素とどのように相互作用するかを体系的に解析し、プロモーター結合部位の強さが発現レベルを最も強く決定し、親和性の変異は主にバッファリングされ、これら要因間に性能のトレードオフが存在することを明らかにしました。
本研究は、胸腺における T 細胞受容体の選択が女性において自己免疫疾患に関連する自己抗原に対して偏っており、これが女性の自己免疫疾患への感受性の高さを説明するメカニズムであることを明らかにしました。
本研究は、非保存系における遺伝子調節ネットワークの定常状態間の位相空間距離と分岐構造が、乳がんの表現型可塑性や転移確率・時間・変動性を決定する幾何学的枠組みを確立し、TNBC の顕著な異質性を動的に説明することを示しています。
画像ベースの空間トランスクリプトミクスにおいて、外部参照なしで遺伝子間の協調性と空間的な共局在を活用して細胞プロファイルを再構築し、細胞タイピングやリガンド - レセプター推論などの下流解析の精度を向上させる手法「TRACER」を提案する研究です。
MoTrPAC 研究は、運動習慣のない成人の腹部皮下脂肪組織において、有酸素運動と抵抗運動がそれぞれ異なる時間的分子プログラムを誘導し、血管新生やミトコンドリア代謝、グリセミックコントロールに関与するエクソキシンなどの候補を同定したことを明らかにしました。
本論文は、大規模言語モデルの誤りを検出・防止する構造化検証スキーマを用いて、定量的システム薬理学モデルの較正データを文献から効率的かつ再現性高く抽出・検証する「MAPLE」というフレームワークを提案し、その PDAC モデルへの適用を通じて、モデル研究者と AI の協調的ワークフローの有効性を示しています。
本研究は、金属結合部位を原子点群として表現し対比することで、配列多様性を超えたタンパク質間の反復的幾何構造や進化的関係を網羅的に解明し、さらに医薬品のオフターゲット予測に成功するネットワーク駆動型の手法を確立しました。
この論文は、ネットワーク薬理学と実験的検証を組み合わせることで、アルツハイマー病の新たな治療候補としてタウロウルソデオキシコール酸(TUDCA)やアランディンなどの既存薬を同定し、これらが G 蛋白質シグナル伝達の調節を介してアミロイドβの除去や神経炎症の抑制に寄与する可能性を示したものである。
この研究では、高血圧性ブロイラー鶏において、高フルクトースコーンシロップ(HFS)とニガウリ(Momordica charantia)の短期低用量補給が肺動脈性高血圧の重症度を軽減し、特に HFS がより効果的であったことを示すとともに、システムダイナミクスモデルを用いた栄養戦略評価の有効性を確認した。
この論文は、微生物群集における高次相互作用の検出限界が生物学的な単純さではなく、構造的・統計的制約(ノイズ増幅と幾何学的希釈)に起因する普遍的法則であることを示し、実験ノイズが高次構造の錯覚を生み出す可能性を指摘しています。
本論文は、境界の制約を排除しトポロジーに基づいた探索履歴を活用することで高次元空間での最適化性能を飛躍的に向上させた新しいメタヒューリスティック手法「トーロイダル探索アルゴリズム(TSA)」を提案し、数値ベンチマークおよび数学的腫瘍学における逆問題への応用を通じてその有効性を実証しています。