明日の気分を事前にチェック…うつ病80％、躁病98％の精度で予測可能な技術とは

明日の気分を事前にチェック…うつ病80％、躁病98％の精度で予測可能な技術とは

IBS-KAIST-高麗大学の共同研究チームが睡眠・生体リズムで気分障害を予測する技術を開発

韓国の研究チームが、天気予報のように明日の気分を簡単に予測できる技術を開発した。

基礎科学研究院(IBS)数理・計算科学研究チームの医生命数学グループに所属するキム・ジェギョンCI（KAIST数理科学科教授）の研究チームは、高麗大学医学部イ・ホンジョン教授のチームと共同で、当日の睡眠パターンを基に翌日の気分を高い精度で予測する技術を開発したと25日に明らかにした。気分エピソードとは、症状が明確に現れ、精神や行動の変化がみられる期間を指し、うつ病と躁病がこれに該当する。

気分障害は睡眠と密接な関係がある。例えば、長距離飛行による時差や季節による日の出時間の変化は、気分障害患者の気分エピソードの再発を引き起こす代表的な要因とされている。

これまで、睡眠データに基づいて気分エピソードを予測しようとする試みは数多く行われてきた。しかし、従来の方法では、睡眠パターンだけでなく、歩数、心拍数、電話使用状況、GPSの移動データなど様々な種類の情報が必要であり、収集に高いコストがかかる上、日常的に活用するには難しいという課題があった。

今回、研究チームは、睡眠・覚醒パターンのデータだけで気分エピソードを予測できる新しいモデルを発表し、こうした課題を克服した。睡眠・覚醒パターンのデータとは、眠っている時間と起きている時間が記録されたデータのことだ。

まず、研究チームは168人の気分障害患者から、ウェアラブル（着用型）機器を通じて記録された平均429日間の睡眠・覚醒データを収集した。参加した患者はうつ病や双極性障害を患っており、ほとんどが薬物療法を併用している状態だった。

こうして収集したビッグデータから、研究チームは36の睡眠・覚醒パターンや生体リズムに関連する指標を抽出し、この指標を機械学習アルゴリズムに適用した。その結果、アルゴリズムは当日の睡眠パターンを基に、翌日のうつ症状、躁症状、軽躁症状の程度をそれぞれ80％、98％、95％という高い精度で予測することが可能になった。

この過程で、研究チームは、生体リズムの日々の変化が気分エピソードを予測するための重要な指標であることを発見した。生体リズムが遅れるほどうつエピソードの発症リスクが高まり、逆に過度に早まると躁エピソードの発症リスクが高まる。例えば、夜11時に就寝し、朝7時に起床する生体リズムを持つ人が、就寝時間と起床時間が遅くなると、うつエピソードのリスクが高まるということだ。

今回、研究チームが提案した方法論は、気分障害患者の治療効率を向上させると期待されている。実際の臨床現場では、季節性うつ病患者に対して、早朝に光療法が行われる。効果的な気分障害の治療には、患者の主観的な回想に依存した心理状態の評価だけでなく、客観的な気分エピソードのデータが必要だ。

今回の研究は、客観的な気分エピソードの指標を得るための方法論を提示したものであり、特にウェアラブル機器を通じて日常生活の中で非侵襲的かつ自動的に気分エピソードデータを収集できるのが利点となっている。

IBS医生命数学グループのキム・ジェギョンCI（共同責任著者）／写真＝IBS

共同責任著者であるイ・ホンジョン教授は、「今回の研究は、気分障害の予測における新しいパラダイムを提示したという点で意義を持つ。」とし、「今後、気分障害の患者がスマートフォンアプリを通じて自分に合った睡眠パターンを知ることで、気分エピソードを予防するデジタル治療が可能になるだろう。」と述べた。

研究を主導したキム・ジェギョンCIは、「睡眠・覚醒パターンデータだけで気分エピソードを予測できるモデルを開発したことで、データ収集コストを削減するとともに、臨床応用の可能性を大きく高めた。」とし、「気分障害患者に対し、費用対効果の高い診断および治療法の開発可能性を提示した点に意義がある。」と述べた。

<睡眠・覚醒データのみを利用した気分エピソードの予測モデル／写真＝IBS>

原文：https://www.unicornfactory.co.kr/article/2024112509415118559