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生命科学フロンティア

主要学術誌が伝える生命科学・医科学の最前線

全17件

Nature重さ1gのワイヤレス顕微鏡、自由に行動するマウスの脳細胞8500個を同時撮影

清華大学の研究チームが、重さ1.0g、視野6mmのワイヤレス小型顕微鏡「エアスコープ」を開発し、ケーブルなしで走り泳ぐマウスの大脳皮質の活動を、数千個の細胞単位で記録した。

The Lancet筋肉が骨になる希少疾患FOP、抗体で新規病変19個→1個 第3相試験

アクチビンAを阻害する抗体ガレトスマブが、成人FOP患者63人を対象とした第3相試験で、56週間に新たに生じる異所性骨病変の数をプラセボと比べて90%以上減らした。Lancetに掲載された。

Cell46万7千人のゲノムから構造変異160万個の地図、健康との関連2万8千件

アストラゼネカのゲノム研究センターが、UKバイオバンクの参加者467,152人の全ゲノムを解析し、50塩基以上の大きなゲノム再編成(構造変異)と1万8千余りの形質との関連を一括して調べた。従来の方法では82%が見えなかった変異である。

The New England Journal of Medicine1回の注射でCRISPR編集、遺伝性血管性浮腫の発作が87%減少 第3相試験

体内で肝細胞の遺伝子を直接編集する治療薬ロンボグラン・ジクルメラン(lonvo-z)が、第3相試験で月平均の発作回数をプラセボと比べて87%低下させた。80人を2:1で無作為に割り付けた結果がNEJMに掲載された。

Nature脳の神経細胞の「マイクロエクソン」を数百個新たに発見、自閉症関連の変異を特定

トロント大学の研究チームが、神経細胞でのみ挿入される超小型エクソンの地図を広げ、機械学習でその調節規則を読み解いて、自閉症の当事者のゲノムでスプライシングを乱すと予測される変異を見つけ出した。

Scienceワクチン接種後に熱が出る理由は腸内細菌にあった 成人171人を追跡

マックス・プランク生物学研究所の研究チームが、新型コロナのmRNAワクチン接種者171人を追跡し、接種前に腸内の鞭毛をもつ細菌が多く、腸の炎症シグナルが高い人ほど発熱のリスクが大きいことを確認した。オルガノイドと無菌マウスの実験でも因果性を裏づけた。

Science「DNAタイプライター」で受精卵から128万細胞まで、マウスの発生系譜を復元

ワシントン大学のジェイ・シェンデュア教授のチームが、細胞が分裂するたびにDNAに順番に記録を残す分子記録装置を用いて、マウス胚1個の約2週間の発生過程を、128万個の細胞の系統樹として再構成した。

Nature免疫細胞を残した肺オルガノイド、組織常在T細胞でウイルスを制御

ヒトの肺組織片をそのまま培養し、T・B・NK細胞を含むオルガノイドを作製して、組織常在記憶T細胞の防御機能を確認した。

Cellヒト細胞アトラス2.0、ドナー9人を追加し細胞数が2倍に

20あまりの臓器にわたるヒトの単一細胞参照マップが拡張され、転写因子と老化細胞の組織ごとの様相が明らかになった。

Immunity大豆を与えたマウス、腸内細菌2種が増えて粘膜のIgA反応が増強

食事の成分が特定の共生細菌を増やし、その細菌が抗原と補助シグナルを分担して、腸粘膜の抗体反応を立ち上げた。

ScienceRNAで指定してヒトゲノムの93万塩基を丸ごと反転させた

RNAの案内でDNAを組み換えるブリッジ組換え酵素をヒトの細胞向けに改良し、20%の挿入と、メガベース級の逆位・欠失を実現した。

Nature Biotechnologyタンパク質言語モデルでクリスパーのPAMを書き換え、切断が50倍速く

PAM 4万5千件を学習した深層学習モデルがCasタンパク質の認識配列を予測し、編集可能な標的の範囲を広げた変異体を設計した。

Cell腸内細菌をセンサーに改造し、腸の浸透圧の変化を読み取った

共生細菌のバクテロイデスに遺伝子回路を組み込み、下痢モデルのマウスの腸の浸透圧の上昇を、蛍光で長期間報告させた。

Scienceタンパク質言語モデルが作った蛍光タンパク質、自然界のものとの類似は58%のみ

配列・構造・機能をあわせて扱う生成型タンパク質モデルが、既存の蛍光タンパク質とかけ離れた新しいタンパク質を設計し、実際に光らせた。

Cell Host & Microbe赤ちゃんの腸内細菌、父親も供給源 1年後の寄与は母親と同程度

乳児81人の腸内微生物のゲノムを追跡したところ、父親由来の菌株が分娩方法にかかわらず着実に受け渡されていた。

Natureタンパク質・DNA・薬を1つのモデルで、アルファフォールド3が複合体の構造を予測

拡散モデルに切り替えたアルファフォールド3が、タンパク質―リガンド、タンパク質―核酸の結合構造を、専用ツールより正確に言い当てた。

Nature Methods細胞3300万個で学習した単一細胞基盤モデルscGPTを公開

トロント大学の研究チームが、単一細胞トランスクリプトームを「文章」のように学習した基盤モデルで、細胞タイプの分類・摂動応答の予測を一度に処理した。