東京, 2023年12月26日 - (JCN Newswire) - 国立大学法人大分大学（以下 大分大学）、エーザイ株式会社（以下 エーザイ）は、このたび、世界で初めてリストバンド型生体センサを用いた脳内のアミロイドベータ（Aβ、注１）蓄積を予測する機械学習モデルを開発したことをお知らせします。本モデルにより、普段の生活において生体データと生活データを収集するだけでアルツハイマー病（AD、注２）の重要な病理である脳内Aβの蓄積に関するスクリーニングが可能になると期待されます。なお、この内容は2023年12月12日に査読付学術専門誌であるAlzheimer's Research &Therapy誌オンライン版に掲載されました。
認知症の原因の6割強を占めると言われているADでは、発症の約20年前からAβが脳に溜まり始めるとされています。このため、Aβを標的とした新たな治療薬の開発が進められ、国内においてヒト化抗ヒト可溶性アミロイドβ凝集体モノクローナル抗体が承認されました。この治療効果を最大限に引き出すには、発症前の軽度認知障害において脳内のAβ蓄積を検出することが鍵となります。現在、脳内のAβ蓄積は陽電子放出断層撮影（アミロイドPET、注3）や脳脊髄液検査（CSF検査、注4）で検出することができますが、実施できる施設が限られており、高額な検査費用や身体への侵襲性などが課題とされています。このため、アミロイドPETやCSF検査が必要な方を安価で簡便に識別するスクリーニング法の開発が求められています。
ADの危険因子としては、運動不足、社会的孤立、睡眠障害などの生活習慣や、高血圧、糖尿病、心血管疾患などの病気が知られていますが、これまでに認知機能検査、血液検査、脳画像検査を用いた脳内Aβ蓄積を予測する機械学習モデルの報告しかされておらず、「生体データ」や「生活データ」に着目した初めての研究となります。
本研究では、リストバンド型生体センサによる身体活動、睡眠、脈拍などの「生体データ」と、問診による家族との同居、就労、外出頻度、移動手段、地域活動への参加などの「生活データ」に年齢、教育歴、飲酒歴、既往歴（高血圧、脳卒中、糖尿病、心疾患、甲状腺疾患）などの「当事者背景」を組み合わせて脳内のアミロイドPET検査による陽性者を予測する機械学習モデルを構築し、その性能を評価しました。その結果、「生体データ」、「生活データ」、「当事者背景」による予測モデルの評価指標であるArea Under the Curve（AUC）は0.79であり、スクリーニングに適した性能と評価されました。今回開発した機械学習モデルは、簡便に利用できる非侵襲的な変数を使用して脳内のAβ蓄積を予測することができます。このため、アミロイドPETやCSF検査へのアクセスが難しい地域在住者の事前スクリーニングとして広く利用することができ、当事者の費用および身体的負担を軽減するとともに、臨床試験の費用の軽減に繋がることが期待されます。
URL https://www.eisai.co.jp/news/2023/pdf/news202377pdf.pdf