Sstニューロンによる睡眠不足と回復の制御：データ駆動型トランスクリプトーム解析

本スライドは、Genes (2026) に掲載された論文の概要を紹介するものです。私たちは完全データ駆動型のアプローチを用いて、睡眠不足 (SD) と回復睡眠 (RS) における遺伝子発現変化を調査しました。
ハイライト:
• 手法: テンソル分解 (TD) に基づく教師なし特徴抽出を使用し、事前の仮説なしにパターンを抽出。
• 発見: 従来想定されていた「回復して元に戻る」パターンとは異なり、「回復せず維持される」あるいは「過剰回復（オーバーシュート）する」パターンを同定。
• 生物学的洞察: 解析の結果、ソマトスタチン (Sst) 発現ニューロンが重要な役割を果たしていることが判明。
• 検証: 生成AIである AlphaGenome を用いて、Sstのエンリッチメントがゲノム配列予測からも支持されることを確認。

参考文献: Kobayashi, K., & Taguchi, Y.-h. (2026). Somatostatin-Expressing Neurons Regulate Sleep Deprivation and Recovery. Genes, 17(1), 51. https://doi.org/10.3390/genes17010051

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