主要成果
アストン大学（イギリス・バーミンガム）を中心とする国際研究チームは、指先から得られる測定値を用いて、ストレス、不安、うつ病に関連する身体的パターンを識別できることを示しました。機械学習モデルを用いた解析の結果、ストレス関連の症状を報告した人とそうでない人を中程度の成功率で区別することに成功しています。特に、血流パターンと組織代謝に関連する測定値が、この識別結果に重要な寄与をしました。
技術・詳細
本研究で使用されたウェアラブル光デバイスは、皮膚に光を照射することで、微小血管を流れる血流および周囲組織の活動変化を測定します。具体的には、以下の項目を計測対象としています。
- 皮膚下の微小血管における血流（レーザードップラー血流計を使用）
- 細胞のエネルギー生成および利用に関連する物質（蛍光分光法センサーを使用）
- 皮膚温度および心拍数
研究では、18歳から94歳までの19カ国・132名の成人を対象に、広く用いられている21項目の質問票による精神健康アセスメントを実施し、その回答結果とデバイスで得られた生理学的データを機械学習で照合させました。これにより、精神的な苦痛が身体にどのような測定可能な変化をもたらすかを検証しています。
背景・業界の文脈
ストレスや不安は、神経系、心拍数、血行、代謝に影響を与えることが知られています。本研究は、これらの影響が指先の変化として検出可能かどうかを確立することを目的としています。本研究の成果は、多様な参加者グループからの生理学的測定値を含むデータセットとしてまとめられており、精神健康と血行、細胞活動の相関関係を研究する他の研究者にとっても有用なリソースとなります。
今後の展望
本研究を主導したEdik Rafailov教授は、本成果は診断テストではなく、あくまで概念実証（プルーフ・オブ・コンセプト）の段階であると述べています。現時点では、精神健康専門医による診断ではなく質問票の回答に基づいた分類であるため、本技術でうつ病や不安障害を直接診断することはできません。
最終的な目標は、既存の精神健康アセスメントを置き換えるのではなく、それを補完することです。将来的には、侵襲的な医療検査を行うことなく、ユーザーや医療従事者がウェルビーイングの変化をモニタリングできるシステムの構築を目指しています。今後は、異なる集団や日常的な環境における信頼性を確立するため、より大規模な研究と独立した臨床的検証が必要であるとしています。
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