痛みが神経の病気の再発のきっかけとなる|痛み自体の抑制・痛み由来の神経ネットワークの抑制によって多発性硬化症など中枢神経系の病気の再発を防ぐ手段となりえる|北大




■痛みが神経の病気の再発のきっかけとなる|痛み自体の抑制・痛み由来の神経ネットワークの抑制によって多発性硬化症など中枢神経系の病気の再発を防ぐ手段となりえる|北大

痛みが神経の病気の再発のきっかけとなる|痛み自体の抑制・痛み由来の神経ネットワークの抑制によって多発性硬化症など中枢神経系の病気の再発を防ぐ手段となりえる|北大
痛みが神経の病気の再発のきっかけとなる|痛み自体の抑制・痛み由来の神経ネットワークの抑制によって多発性硬化症など中枢神経系の病気の再発を防ぐ手段となりえる|北大

参考画像:痛みが神経の病気を悪化させることを実証(2015/7/24、北海道大学ニュースリリース)|スクリーンショット

痛みが神経の病気を悪化させることを実証

(2015/7/24、北海道大学ニュースリリース)

今回,「痛み」を介する神経ネットワークが,病気の症状にどのような影響を与えるのかを多発性硬化症(1)の動物モデル(EAE)(2)マウスを使って調べました。その結果,実験的に痛みを与えると EAEの症状が悪化し,逆に鎮痛剤を与えるとその症状が改善しました。このことは,痛みが直接的に病気の進行に関与していることを示しています。次に,一過性に病気を発症するようなマウスを利用して,症状が落ち着いたとき(寛解期)に痛みを誘導しました。すると,EAE の症状が再発しましたが,他のストレスでは EAE は再発しませんでした。

これまで痛みと病気の症状や進行との直接的な関連性は考えられていませんでしたが、今回紹介する研究によれば、痛みそのものが神経の病気の再発のきっかけとなり、また、痛み自体を抑制、あるいは痛み由来の神経ネットワークを抑制することによって中枢神経系の病気の再発を防ぐ手段となりえると考えられるそうです。

■まとめ

今回の研究によって、病気が再発してから再度治療するのではなく、痛みを抑えることが病気の再発を防ぐ手段になる可能性があることが考えられることから、病気に対する再発予防のアプローチが変わってくるかもしれませんね。







【参考リンク】
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高輝度中赤外レーザーで糖だけを正確に捉えることができる非侵襲血糖値センサー技術の開発|量子科学技術研究開発機構(QST)

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■「高輝度中赤外レーザー」で糖だけを正確に捉えることができる「非侵襲血糖値センサー」技術の開発|量子科学技術研究開発機構(QST)

採血なしに指先で光に触れるだけで血糖値が測定できる|「高輝度中赤外レーザー」で糖だけを正確に捉えることができる「非侵襲血糖値センサー」技術の開発|量子科学技術研究開発機構(QST)
採血なしに指先で光に触れるだけで血糖値が測定できる|「高輝度中赤外レーザー」で糖だけを正確に捉えることができる「非侵襲血糖値センサー」技術の開発|量子科学技術研究開発機構(QST)

参考画像:採血が不要、非侵襲血糖値センサーの実用化に挑戦(2017/8/18、量子科学技術研究開発機構プレスリリース)|スクリーンショット

採血が不要、非侵襲血糖値センサーの実用化に挑戦

(2017/8/18、量子科学技術研究開発機構プレスリリース)

山川考一グループリーダーらは、固体レーザーの最先端技術と光パラメトリック発振(OPO)技術2)を融合することにより、世界で初めて手のひらサイズの高輝度中赤外レーザーの開発に成功し、一定の条件の下、国際標準化機構(ISO)3)が定める測定精度(血糖値75mg/dl未満では±15mg/dl以内、75mg/dl以上では±20%以内に測定値の95%以上が入っていれば合格)を満たす非侵襲血糖測定技術を初めて確立しました。

量子科学技術研究開発機構の研究グループは、採血をせずに指に光を当てるだけで血糖値を測定できる技術を開発しました。

具体的に言えば、波長6μm~9μmの「高輝度中赤外レーザー」と呼ばれるレーザーを利用し、糖だけを正確に捉えることができる「非侵襲血糖値センサー」技術の開発を行ないました。




■背景・既存の技術

これまで糖尿病患者は自身の血糖値を調べるためには針を刺して採血することによる苦痛や何度も血糖値を測定しなければならないわずらわしさ、精神的ストレス、感染症のリスクなどの問題があり、非侵襲性の採血を不要とする測定技術が望まれており、このブログでも採血不要で血糖値などを測定する技術(非侵襲性の測定技術)を紹介してきました。

これらは近赤外光を照射することによる生体透過光あるいは反射光を利用し、グルコースの光吸収を計測するものや、温度や血中酸素飽和度を測定することにより間接的に血糖値を求めるものです。

近赤外光を用いて非侵襲で血糖値を測定する場合、近赤外光は生体上皮の毛細血管まで到達しやすいものの、例えば波長1.5 μmの光に対するグルコースの吸収に起因する光強度の変化率はわずか0.4%程度に過ぎません。

このため、検出される光強度は、グルコース以外の各種血液中の物質(タンパク質、脂質等)の影響を大きく受けます。

現在、複雑な計算を用いてグルコース成分だけを取り出す工夫が試みられていますが、臨床に必要とされる十分な測定精度を得ることができていません。

また、グルコース以外に起因する吸収は、環境条件(体温等)の影響を大きく受けることも実用化の妨げとなり、日本の厚生労働省や米国FDA(Food and Drug Administration)の承認は得られていません。

一方中赤外領域では、特定の物質のみに選択的に光エネルギーを吸収させることができるため、比較的容易にグルコースの吸収を計測することが可能ですが、しかし、セラミックヒーターなどの従来光源の中赤外領域での輝度が極端に低いため、血糖測定に必要とされる十分な精度が得られませんでした。

しかし、今回のプレスリリースによれば、従来の非侵襲血糖測定技術では、近赤外光を照射する測定の場合、糖以外のタンパク質、脂質などの各種の血液中の成分や体温などの環境条件の影響を大きく受けるため、臨床応用に耐える精度を得ることはできていなかったそうです。

また、中赤外領域では、特定の物質のみに選択的に光エネルギーを吸収させることができるため、グルコースの吸収を計測することができるのですが、セラミックヒーターなどの従来光源の中赤外領域での輝度が極端に低いため、血糖測定に必要とされる十分な精度が得られなかったそうです。

■まとめ

小型の非侵襲血糖値センサーが普及すれば、糖尿病患者さんのQOL(生活の質)が向上することが期待されます。







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失明につながる網膜疾患の病態の一部を生体組織チップ上で再現することに成功|東北大

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■失明につながる網膜疾患の病態の一部を生体組織チップ上で再現することに成功|東北大

マイクロ流路デバイス内でのRPE細胞と血管内皮細胞の共培養
マイクロ流路デバイス内でのRPE細胞と血管内皮細胞の共培養

参考画像:失明に繋がる網膜疾患の病態を一部生体組織チップ上で再現 病態解析や創薬スクリーニングへの応用に期待 (2017/6/13、東北大学プレスリリース)|スクリーンショット

失明に繋がる網膜疾患の病態を一部生体組織チップ上で再現 病態解析や創薬スクリーニングへの応用に期待

(2017/6/13、東北大学プレスリリース)

●眼内の網膜と呼ばれる光を感知する神経組織の一番外側の構造を模倣して、チップ上でヒト由来の網膜の細胞と血管の細胞を培養しました。

●チップ上の細胞を低血糖状態や低酸素状態にすると、血管の細胞が網膜の細胞側に移動し、網膜の細胞がダメージを受けることを示しました。

●滲出型加齢黄斑変性(注1)の主要な病態である新生血管の発生を一部再現したものであり、病態解析や創薬スクリーニングに応用できる可能性があります。

最近、創薬を目的としたヒト生体組織チップ(Human/Organ‐On‐A‐Chip)の開発が盛んに行われていますが、現在検討されている培養モデルのほとんどが、肺、肝、腸などの消化呼吸器系を対象としており、これまで眼組織を対象とした生体組織チップ的なアプローチはほとんど検討されてきておりませんでしたが、東北大学大学院工学研究科の梶弘和准教授らは、阿部俊明教授らと共同で、失明につながる網膜疾患の病態の一部をチップ上で再現することに成功しました。

チップ上の細胞を低血糖状態や低酸素状態にすると、血管の細胞が網膜の細胞側に移動し、網膜の細胞がダメージを受けることがわかったのですが、この過程は、滲出型加齢黄斑変性の主要な病態である新生血管の発生を一部再現したものであり、これから、疾患モデル動物の代替として病態解析や創薬スクリーニングに応用できる可能性があります。

→ 加齢黄斑変性症|症状・原因・治療・サプリメント について詳しくはこちら







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睡眠中の音から機械学習により個人の睡眠パターンを視覚化・評価する技術を開発|阪大・JST

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■睡眠中の音から機械学習により個人の睡眠パターンを視覚化・評価する技術を開発|阪大・JST

睡眠中の音から機械学習により個人の睡眠パターンを視覚化・評価する技術の流れ図|提案法による睡眠パターンの可視化結果と睡眠ステージの比較
睡眠中の音から機械学習により個人の睡眠パターンを視覚化・評価する技術の流れ図|提案法による睡眠パターンの可視化結果と睡眠ステージの比較

参考画像:AI技術により音から睡眠個性を視覚化、快適な眠りのパーソナル化に期待~ビッグデータ解析で睡眠個性に応じた睡眠支援システムの実現へ~(2017/3/24、大阪大学・科学技術振興機構プレスリリース)|スクリーンショット

大阪大学産業科学研究所の福井 健一准教授と同大学歯学研究科加藤隆史教授らの研究によれば、スマホやタブレット端末で録音された音から、個人の睡眠パターンを機械学習により可視化・評価するAI技術を開発したそうです。

睡眠実験によれば、睡眠パターンの可視化については、睡眠時における脳波、呼吸、脚の運動、あごの運動、眼球運動(レム睡眠とノンレム睡眠)、心電図、酸素飽和度、胸壁の運動、腹壁の運動などを記録する「睡眠ポリソムノグラフィ検査」により推定された睡眠段階と高い関連が見られたそうです。

今回の研究成果を活用して、睡眠を管理するアプリの開発などができれば、睡眠障害を早期発見につながる可能性もあり、また、個人の睡眠パターンに合わせて、質の高い睡眠へ導く技術(照明やエアコンをコントロール)の開発なども期待されます。




■睡眠をモニタリングする方法に注目が集まっている!

睡眠をモニタリングする方法として、これまで着衣型ウェアラブルデバイスやFitbitのようなリストバンド型ウェアラブルデバイスを紹介してきました。

何も装着しないで睡眠をモニタリングする方法(AIアルゴリズムを使用して無線信号を分析し測定値を睡眠ステージに変換)を開発|MIT・マサチューセッツ総合病院によれば、MITとマサチューセッツ総合病院の研究者は、睡眠障害の診断・研究を容易にするために、身体にセンサーを取り付けずに睡眠ステージをモニタリングする方法を開発しました。

デバイスには高度なAIアルゴリズムが使用され、人の周りの無線信号を分析し、その測定値を睡眠ステージ(浅い睡眠、深い睡眠、レム睡眠)に変換します。

健康なボランティア25名にこの手法でのテストを行なったところ、80%の正確さで、EEG(脳波:Electroencephalogram)測定に基づく睡眠の専門家によって決定された評価の精度に匹敵するものだったそうです。

また、睡眠時無呼吸症候群の検査のためには、ポリソムノグラフィー(PSG)という、指先につける機器だけではなく、心電図や脳波、鼻や口の気流測定、いびき音の測定、腹部の動きなどを見るセンサーなどを装着して、一晩休むという検査方法があることも紹介してきました。

■まとめ

睡眠をモニタリングする方法の開発に注目が集まっており、今回の研究では、スマホやタブレット端末で録音された音から、個人の睡眠パターンを機械学習により可視化・評価するAI技術が開発されました。

この仕組みを用いれば、睡眠障害に関する研究が研究室から家庭へと移る可能性があり、研究がますます進むことが期待されます。

Meet the 3rd generation Nest Learning Thermostat

スマートホームのデバイスの一つとしてスマートサーモスタット「Nest」というさまざまなセンサーと人工知能が搭載された温度を調節する装置で、Nestと電化製品との連携によって、室温を快適に保ちながら、節電&省エネもできるというものを以前紹介しましたが、今回MITが開発したワイヤレスで睡眠をモニターできる技術や録音された音から、個人の睡眠パターンを機械学習により可視化・評価するAI技術を組み合わせれば、寝室をより快適にするためのデバイスにもなるのではないでしょうか?

RFID Light Bulb: Enabling Ubiquitous Deployment of Interactive RFID Systems

ディズニー研究機関、RFIDリーダー内蔵LED電球を開発–新規インフラ敷設が不要

(2017/8/4、CNET JAPAN)

Walt Disneyの研究機関Disney Researchは、RFIDリーダーやネットワーク通信機能を組み込んだLED電球を開発。電球用ソケットにねじ込んで構築、拡張できるRFIDシステムを提唱した。

また、Disney Researchが開発したRFIDリーダーやネットワーク通信機能を組み込んだLED電球と組み合わせるというアイデアも面白そうです。







【参考リンク】
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「TastyFloats」|超音波による音響浮揚を使って、食べ物を舌に届ける非接触食品配送システム|食事の介助が人がいなくてもできるようになる!?




■「TastyFloats」|超音波による音響浮揚を使って、食べ物を舌に届ける非接触食品配送システム|食事の介助が人がいなくてもできるようになる!?

参考画像:TastyFloats: A Contactless Food Delivery System|YouTubeスクリーンショット

TastyFloats: A Contactless Food Delivery System

サセックス大学のSCHIラボが研究しているのは、超音波による音響浮揚を使って、食べ物を舌に届ける非接触食品配送システム「TastyFloats」です。

対向する超音波フェーズドアレイを用いた三次元非接触マニピュレーション

今回紹介した技術は、落合陽一さんのチームが開発した超音波を組み合わせることで物体から水滴までを空中浮遊させ、自在に操ることができる技術をどのように活用するかというものでしょうか。

食品がフォークやスプーンを使うことなく舌に運ばれてくるというアイデアは魔法のようなアイデアであり、宇宙空間での食事風景を思い出しますが、本当にそんなことが必要なのかとも思ってしまいます。

ですが、交通事故で脊髄を損傷した人や、ALS(筋萎縮性側索硬化症)を発症して手足が動かなくなった人、パーキンソン病による手の震えで食事をとることが難しくなった人などには現在のところ誰かが食事を介助する必要があります。

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そこで、こうしたテクノロジーを活用すれば、食事の介助を人の手を使うことなくできるようになるかもしれません。

【参考リンク】




■まとめ

要介護者の排泄の自立支援、介助者の負荷軽減の目的で作られた『ベッドサイド水洗トイレ』|トイレに自分が行くのではなく、トイレの方が自分のところに来るというアイデアでは、今後は、必要な時に必要なものが自分のところに届いて、使用すると元に戻るという考え方がますます注目されるのではないかと書きました。

介護職員 2025年に約38万人不足のおそれ|介護人材確保のための対策とは?では、介護作業を支援するロボットや介助者がいなくても使える車いす、コミュニケーションロボットなど介護の現場で役立ちそうなアイデアについて紹介しました。

メディアアーティスト・落合陽一、「介護市場を開放したい」

(2017/9/12、ニュースイッチ)

身体の不自由な人を抱きかかえて入浴するには腕力がいるし、車いすで移動する時には絶えず周囲に注意が必要。コミュニケーションで高齢者の気持ちを明るくし、生活を活発化することなど、技術の活躍する場は多い。

Telewheelchair at Laval Virtual Awards

そこで筑波大の落合研究室では、既存の電動車いすに介助者の目の代わりとしてリコーの全天球カメラ『シータ』を組み合わせた「Telewheelchair(テレウィールチェアー)」の研究を進めている。特別ではないハードウエアの組み合わせを、ソフトウエアで結合して機能を追加したのが特徴だ。映像を転送して遠隔操作したり、障害物を検知して自動で停止する。

例えば、Digital Nature Groupでは、「Telewheelchair」というアイシン精機の電動車いすとRICOHの360°すべてを撮影する全天球カメラ『THETA』を組み合わせて、ソフトウェアで結合し、VRでリモートコントロールしたり、障害物を検知して自動で停止するという車いすを開発しているそうで、この車いすであれば、介助者の負担を軽減することになることが期待されます。

こうした考えをもとにしていくと、テクノロジーの進歩によって、健常者・障害者という分け隔てする必要がなくなり、同じような行動をできるようになっていくのではないでしょうか。







【参考リンク】

TastyFloats: A Contactless Food Delivery System

We present two realizations of TastyFloats, a novel system that uses acoustic levitation to deliver food morsels to the users’ tongue.

We then conduct a user study, assessing the effect of acoustic levitation on users’ taste perception, comparing three basic taste stimuli (i.e., sweet, bitter and umami) and three volume sizes of droplets (5µL, 10µL and 20µL). Our results show that users perceive sweet and umami easily, even in minimal quantities, whereas bitter is the least detectable taste, despite its typical association with an unpleasant taste experience.

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