第5回 「Computational Neurology Club Seminar」 *1月24日(水)に開催を延期しました*


開催日

2024年1月24日(水)17:30-19:00


開催場所

オンライン(zoom)


詳細

◆◆◆ 第5回『Computational Neurology Club Seminar』開催のご案内 ◆◆◆
*第5回は事情により延期になり1月24日に開催となります*

Lund Universityでアルツハイマー病のPETやMRIの解析を中心に研究されているJacob W. Vogel先生に発表していただくことになりました。
神経のコネクトームにそって神経変性疾患の異常タンパク質の伝播がおこるという仮説に関して中心的に研究されており、最近、このテーマに関して Nature review Neuroscience (https://www.nature.com/articles/s41583-023-00731-8) や Nature medicine (https://www.nature.com/articles/s41591-021-01309-6) に出版されており、お話をお聞きしたいと考えていました。

講演者:Jacob Vogel(Lund University)

開催場所:Zoom

日時:2024年1月24日(水)17:30-19:00

タイトル:Connectome-based models of neurodegenerative disease

概要:Neurodegenerative diseases involve accumulation of aberrant proteins in the brain, leading to brain damage and progressive cognitive and behavioral dysfunction. Many gaps exist in our understanding of how these diseases initiate and how they progress through the brain. However, evidence has accumulated supporting the hypothesis that aberrant proteins can be transported using the brain’s intrinsic network architecture — in other words, using the brain’s natural communication pathways. This theory forms the basis of connectome-based computational models, which combine real human data and theoretical disease mechanisms to simulate the progression of neurodegenerative diseases through the brain. In this talk, I will first review work leading to the development of connectome-based models, and work from my lab and others that have used these models to test hypothetical modes of disease progression. Second, I will discuss the future and potential of connectome-based models to achieve clinically useful individual-level predictions, as well as to generate novel biological insights into disease progression. Along the way, I will highlight recent work by my lab and others that is already moving the needle toward these lofty goals.


お問い合わせ先

参加登録等の詳細は下記WEBページよりご確認ください。

https://boatneck-weeder-7b7.notion.site/Computational-Neurology-a945537f7cb54db3b20fa9c4e65c1e72