Computational Neurology
Club
計算論的手法を用いて、アルツハイマー病・パーキンソン病・てんかんなど 神経内科疾患の病態理解と臨床応用をめざすコミュニティです。
2ヶ月に1回のオンラインセミナーを通じて、学生・研究者・臨床家が分野を越えて議論する場を提供します。
Upcoming Seminars
次回のセミナー情報
BrainODE: Longitudinal Brain Shape Modeling and Prediction using Neural ODEs
- 講演者
- Wonjung Park KAIST, Ph.D. Student
- 日時
- 2026年1月22日（木） 15:00–16:30 JST
- 会場
- オンライン (Zoom)
This talk presents BrainODE, a novel framework for the longitudinal modeling and prediction of brain structures—specifically the hippocampus and lateral ventricles. As these structures serve as structural biomarkers for neurodegenerative diseases, accurately predicting their deformation is vital for early intervention. Our methodology leverages Neural Ordinary Differential Equations (NeuralODEs) to learn the instantaneous deformation of brain shapes as a function of age and cognitive status. By training on longitudinal datasets in mesh representation, BrainODE effectively captures medical priors that reflect how aging and cognitive status drive morphological changes. We anticipate this technique offers a promising path toward the early detection and personalized tracking of neurodegenerative progression.
Connector hubs and their involvement in neurological and psychiatric disorders
- 講演者
- BAGARINAO Epifanio Jr Tila 名古屋大学 脳とこころの研究センター
- 日時
- 2026年1月30日（金） 16:00–17:30 JST
- 会場
- オンライン (Zoom)
Connector hubs are specialized brain regions characterized by their extensive connectivity across multiple brain networks. When these hubs are impaired, disruptions can cascade across multiple networks, potentially contributing to diverse neurological and psychiatric disorders. In this seminar, I will discuss our research on the role of connector hubs in such conditions. First, I will introduce a network metric called functional connectivity overlap ratio (FCOR) that we recently developed which leverages resting-state functional MRI data to identify connector hubs and characterize their alterations. I will then demonstrate the application of this metric in identifying connector hubs in healthy brains [1-3], drawing on data from our aging cohort study. Next, I will present findings on connector hub alterations across several disorders, including Parkinson’s disease [4], essential tremor [5], schizophrenia [6], and major depressive disorder, among others. Finally, I will also present possible application on the use of the FCOR profiles of affected hub regions as neuroimaging biomarkers for classifying patients with these disorders from controls.
REFERENCES
- [1] Epifanio Bagarinao, et al., Neuroimage 222 (2020) 117241
- [2] Kazuya Kawabata, et al., iScience 24 (2021) 103106
- [3] Kazuya Kawabata, et al., Neuroimage 257 (2022) 119263
- [4] Epifanio Bagarinao, et al., Brain Communications 4 (2022) fcac214
- [5] Epifanio Bagarinao, et al., Parkinsonism & Related Disorders 121 (2024) 106034
- [6] Maeri Yamamoto, et al., NeuroImage: Clinical 35 (2022) 103140
About
Computational Neurology研究会は、計算論的な立場から神経内科疾患を体系化し、新たな学問領域として確立することを目指しています。
計算論的神経科学（Computational Neuroscience）は数理的アプローチを用いて脳や心を研究する分野です。計算論的精神医学（Computational Psychiatry）は、この中で統合失調症などの精神医学を扱う領域で、同名の国際雑誌（Computational Psychiatry）が刊行され近年国際的にも認められる分野となっています。
一方で、アルツハイマー病やパーキンソン病といった神経変性疾患、てんかんや脳卒中など神経内科学に属する疾患に関しては、まだ計算論的な立場からの体系化が十分ではありません。
本研究会では、2ヶ月に1回の開催を通じて日本における関心を調査し、強固なコミュニティを作成することを目標にしています。学生、研究者の参加を歓迎します。