by Vanessa Porter（画像：Creative Commons）

■妊婦の疾患予防・早期発見に向けた共同研究を開始｜東北大学・NTTドコモ

東北大学とドコモ、妊婦の疾患予防・早期発見に向けた共同研究を開始

（2014/12/1、モノイスト）

東北大学 東北メディカル・メガバンク機構（ToMMo）は2014年11月19日、NTTドコモと共同で、ヘルスケアデータとゲノム解析を活用した妊婦の疾患予防・早期発見に向けた共同研究を開始した。東北大学が保有するゲノム解析や体内物質解析の技術力と、ドコモのモバイルヘルスケア技術を融合する。

東北大学とドコモは、ゲノム解析とモバイルヘルスケアデータを活用して、妊婦の疾患予防・早期発見に向けた共同研究を開始するそうです。

参考画像：妊婦の病気の予防に向けた研究参加者の募集が完了～世界最大規模のライフログデータと生体データの統合解析を開始～ (2016/11/15、東北大学)｜スクリーンショット

妊婦の病気の予防に向けた研究参加者の募集が完了～世界最大規模のライフログデータと生体データの統合解析を開始～

(2016/11/15、東北大学)

ドコモがこれまで各種時系列データの分析を通して培ったビッグデータ解析技術および機械学習等のＡＩ（人工知能）技術と、ＴｏＭＭｏのゲノム※１情報等解析技術および生命情報科学技術を組み合わせて、参加者から得られたライフログデータ※２およびゲノム情報等の生体データ※３の統合解析を本日より開始します。

ＮＴＴドコモと国立大学法人東北大学 東北メディカル・メガバンク機構はライフログデータと生体データに対して解析を行い、妊娠糖尿病、妊娠高血圧症候群、早産などの予防方法・早期発見方法を開発していくそうです。

※２ ライフログデータ： 血圧、脈拍、室温、体温、体重、活動量、体調、睡眠状況、胎動、食事内容、
服薬内容など、個人の健康状態と生活習慣を反映した記録。
※３ 生体データ： 血液・尿・歯科検体から得られる、ゲノム、代謝産物、タンパク質などの情報。
※５ 多層オミックス解析： ライフログ、ゲノム、代謝産物、タンパク質など、対象が異なる個々の解析
をつなぎ合わせ、全体において各情報の差異や共通性を解析すること。

■共同研究で期待される成果

妊娠高血圧症候群や妊娠糖尿病、早産など、これまで多くの妊婦が発症しながらも原因不明とされた疾患の予防や早期発見方法を確立し、発症メカニズムの解明を目指すという。

妊娠高血圧症候群や妊娠糖尿病、早産などは、多くの妊婦が発症しながらも原因不明とされてきており、今回の研究でその発症メカニズムの解明を目指し、早期発見・予防につなげようというのが目的です。

■これまでの研究の問題点

東北大学とドコモ、妊婦の疾患予防・早期発見に向けた共同研究を開始

（2014/12/1、モノイスト）

これまで環境要因の調査は、半年から1年に1回程度、自己申告による質問票への回答が主で、データ収集頻度と回答の精度に課題があった。

多くの病気は、遺伝要因と生活習慣などの環境要因が複雑に関わっていますが、環境要因の調査はデータ収集の頻度と回答の制度に問題がありました。

妊婦の病気の予防に向けた研究参加者の募集が完了～世界最大規模のライフログデータと生体データの統合解析を開始～

(2016/11/15、東北大学)

従来の妊婦を対象とした研究では、採血やアンケートに重点が置かれ、ライフログを高頻度に取得する研究はありませんでした。

また、従来の研究では、採血やアンケートが重視されており、ライフログデータ（血圧、脈拍、体重、体温、活動量、睡眠、食事など）を取得する研究はなかったそうです。

東北大学とドコモ、妊婦の疾患予防・早期発見に向けた共同研究を開始

（2014/12/1、モノイスト）

共同研究では、スマートフォンを介してウェアラブル機器などの各種ヘルスケアデバイス（活動量計・睡眠計・血圧計・体温計・体重計など）から客観的なヘルスケアデータを日々収集することで、精度の高いデータを高頻度に取得。

今回の共同研究では、モバイルを活用したヘルスケアデータを日々収集することでより精度の高いデータを高頻度に集めることによって、これまでの問題点を解決できるようです。

■まとめ

妊娠高血圧症候群や妊娠糖尿病、早産などの、これまで原因不明とされてきた病気の早期発見・予防につながることを期待しています。