気分障害の未来予測！ウェアラブルデバイスを活用した新技術が実用化へ前進

サイエンス出版部 発行書籍

最新脳科学で探る発達障害 - 発達の謎を解く科学の最前線

バイオニュース最新厳選10選: 2025年3月号

バイオニュース最新厳選10選: 2025年2月号

感染症の仕組みに迫る：病原体研究の最前線から

腫瘍マーカー研究最前線: プロテオミクス, miRNA, エクソソーム ー がん検診の未来予想図

遺伝子治療の最前線- 難病治療を切り拓く生命科学の挑戦

睡眠と概日リズムデータのみで気分障害のエピソードを予測する新モデルを開発 韓国のIBS（Institute for Basic Science, 基礎科学研究院）生物医学数学グループの主任研究者であるジェ・キョン・キム博士（Jae Kyoung Kim, PhD）と、高麗大学医学部のイ・ホンジョン教授（Heon-Jeong Lee）が率いる研究チームは、ウェアラブルデバイスで取得した睡眠および概日リズムデータのみを用いて、気分障害患者の気分エピソードを予測できる新たなモデルを開発しました。気分障害は睡眠や概日リズムの乱れと深く関係しています。スマートウォッチなどのウェアラブルデバイスの普及により、日常生活の中で健康データを容易に収集できるようになり、睡眠-覚醒パターンの解析が気分エピソードの予測において重要性を増しています。しかし、従来のモデルは多様なデータを必要とし、データ収集コストが高く、実用化が難しいという課題がありました。 この課題を解決するために、研究チームは睡眠-覚醒パターンのみを用いた気分エピソード予測モデルを開発しました。 研究チームは、168名の気分障害患者の429日分のデータを分析し、36種類の睡眠および概日リズムの特徴を抽出しました。これらの特徴を機械学習アルゴリズムに適用したところ、うつ病エピソード、躁病エピソード、軽躁病エピソードをそれぞれ高精度（AUC値：0.80、0.98、0.95）で予測することに成功しました。 さらに、概日リズムの日々の変動が気分エピソードの主要な予測因子であることを発見しました。具体的には、概日リズムの遅延はうつ病エピソードのリスクを高め、概日リズムの前進は躁病エピソードのリスクを高めることが明らかになりました。この発見により、個々の概日リズムの変化を追跡することで、将来の気分エピソードを予測する新たな可能性が

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