非侵襲的アルツハイマー病検出のブレークスルーが変革

現在、700万人以上のアメリカ人がアルツハイマー病と共に生活しています。この数は今後増加し続け、2050年までに約1300万人に達すると予測されています（アルツハイマー協会が提供するデータによる）。

同様に、認知症患者の医療費と長期介護費用は2050年に約1兆ドルに達すると予測されています。

世界的に、2021年には5700万人以上が認知症と共に生活しており、そのうちアルツハイマー病（AD）が大部分（60〜70％）を占めています。これらの数は2050年までに1億3900万人に達すると予想されています。

45歳時点でのアルツハイマー病の生涯リスクは、女性では5人に1人と特に高く、男性は10人に1人です。また、アルツハイマー病患者の3分の2は女性です。

さらに、年配の黒人アメリカ人は白人に比べて約2倍、年配のヒスパニック系は約1.5倍の確率でこの病気に罹ります。

アルツハイマー病は通常65歳以降に発症し、年齢とともにリスクが大幅に増加しますが、稀な早発性アルツハイマーの場合はそれより若い人にも発症します。

研究者は、30歳から64歳の人口10万人あたり約110人が若年発症型認知症を抱えていると考えています。

では、アルツハイマー病とは正確には何でしょうか？それは、記憶、思考、推論、学習能力を徐々に破壊する進行性の脳障害です。また、行動や人格が変化し、言語や空間認識が弱まったり失われたりすることもあります。

この神経変性疾患は、認知機能低下と記憶喪失を総称する認知症の中で最も一般的な形態です。

アルツハイマー病は加齢の正常な一部ではありません。脳内でタンパク質が蓄積することで始まる生物学的プロセスです。特に以下の2つのタンパク質が関与しています：

1. アミロイド：脳細胞の外側にプラークを形成するタンパク質
2. タウ：脳細胞内部に絡み合い（タングル）を形成するタンパク質

これら2つのタンパク質の蓄積は脳細胞の死を引き起こし、脳の萎縮につながります。

この病気の初期症状には、最近の会話や出来事を忘れることがあり、時間とともに深刻な記憶喪失へと進行し、日常の簡単な作業すら行えなくなります。

進行した段階では、脳機能の喪失が感染、脱水、栄養不良を引き起こし、死に至ることがあります。アルツハイマー病は実際、乳がんと前立腺がんを合わせたよりも多くの人命を奪っています。長年にわたり、65歳以上の人々の死亡原因上位10位に入っています。

しかしながら、アルツハイマー病に対する治療法はありません。薬は進行を遅らせ、症状を管理することが目的です。

現在、この病気の診断には、医療提供者が患者の健康状態、病歴、日常生活、気分や行動の変化を評価します。また、血液検査、認知テスト、脳脊髄液（CSF）検査、脳MRI、CTスキャン、PETスキャン、精神・メンタルヘルス評価などの検査も行います。

この分野の研究は、AIや高度な画像技術を用いて脳の変化を検出するなど、早期発見のための検査やツールの範囲を拡大しています。

非侵襲的なアルツハイマー病のブレークスルーも、早期検出・診断や症状の対処のために検討されています。

その一環として、今年初めに実施された臨床試験で、前頭葉に対する反復的な焦点超音波による血液脳関門（BBB）開放が安全であるだけでなく、アミロイドプラークを減少させることが示されました。

また、病気に関連する一般的な神経精神症状（不安、興奮、イライラ、妄想）も改善しました。韓国大学安山病院と延世大学が共同で行った研究を資金提供したFocused Ultrasound Foundationの創設者兼会長であるNeal Kassell医学博士によれば、

「過去数十年にわたりアルツハイマー研究は比較的停滞していましたが、焦点超音波は長らく革新的な解決策を求めてきた分野に希望をもたらし、この壊滅的な病気の進行を変える可能性があります。」

AIがアルツハイマー病の予測にどのように役立つかを知るにはこちらをクリックしてください。

安静時心拍数が多様な集団における認知症リスク予測を向上させる

科学者たちは脳以外の早期警告サインを探し始めていますが、見落とされている明白なつながりがあります。それは心臓と脳の関係です。国際的な研究チームは、安静時心拍数がほとんどの人種グループで認知症リスクの検出精度を向上させることを実証しました。

心拍数は、1分間に心臓が拍動する回数です。安静時の正常な心拍数は、リラックスして活動していない状態で60〜100拍/分です。心拍数の変化は心臓疾患や他の健康問題を示唆することがあります。

研究者によれば、心臓の健康とフィットネスレベルをモニタリングする同じ心拍測定が、認知症リスクの予測にも役立ちます。

ブロック大学の健康科学教授であり、カナダ保健・疾病メカニズム研究チェアであるNewman Szeによれば、異常な心拍数は肥満と高血圧に次いで認知症の重要なリスク要因の一つです。

例えば、これらは基礎的な慢性ストレスや自律神経機能不全を示す可能性があり、神経変性や脳血流不全に寄与することがあります。

「安静時心拍数が心筋不全により低すぎたり速すぎたりすると、脳への血液供給が不足します。脳は十分な酸素と栄養を受け取れず、脳の変性につながります。」

– Sze

しかし、この要素は最も広く使用されている予後ツールの一つであるCAIDEモデルには組み込まれていません。

将来の認知症発症リスクを評価するために、心血管リスク要因・加齢・認知症発症率（CAIDE）国際評価ツールは、複数の生理的・社会的測定項目を使用します。

CAIDEモデルは臨床での意思決定、患者カウンセリング、リスク管理において基盤的な役割を果たしています。

優れた予測能力を示す一方で、現行モデルは特に米国の多様な人種グループにおいて個人の健康全体像を捉えていません。既存モデルの有効性が限定的であることは、医療へのアクセス格差、ケアの質の不均等、心血管疾患などの認知症関連リスク要因のばらつきにつながる可能性があります。

さらに、研究が指摘するように、予測モデルはしばしば非常に限定的な集団で構築されており、多様な人口統計には適用できません。

そこで、8人の研究チームはCAIDEモデルに安静時心拍数（RHR）を組み込む影響を調査し、モデルの改善と認知症予測への公平なアクセス向上が可能か検証しました。

結局のところ、RHRはアクセスしやすく非侵襲的な心臓健康指標であり、従来の心血管リスク要因とは異なり、自律神経系機能や心血管ストレス反応に関する追加情報を提供します。

RHRの有効性を評価するため、チームは2005年から2023年にかけて全米アルツハイマー協調センター（NACC）が収集した、18歳以上（65歳以上を含む）44,467人の米国参加者データを使用しました。認知テスト、身体検査、インタビューの情報も含まれています。

モデル開発には、NACCデータセットでランダムフォレストアルゴリズムを使用しました。

機械学習（ML）手法は変数間の複雑で非線形な関係を捉え、チームの認知症リスク予測を向上させました。

データベースの参加者はまず、自己申告による人種グループ（白人、黒人アフリカ系、ヒスパニック系、アジア系、そしてアメリカ先住民とアラスカ先住民）に分けられました。

研究チームは各グループに対し、年齢、性別、教育レベル、身体活動、BMI、コレステロール値、血圧測定に加え、ADの最も強力な遺伝的リスク因子であるアポリポタン白E（APOE）ε4アレルバイオマーカーを含む現行CAIDEモデルを適用しました。

その後、安静時心拍数を加えたCAIDE-RHRモデルで同様のプロセスを繰り返しました。Szeは次のように述べています。

「この調整により、ほとんどの人種グループで認知症リスク予測が大幅に改善され、リスクのある個人を特定するより包括的でアクセスしやすい方法が提供されました。」

この利点は、安静時心拍数が測定しやすいため、より多くの人がスクリーニングとモニタリングを受けられる点です。これによりCAIDE-RHRモデルはより包括的になります。

過去に血液サンプルで認知症バイオマーカーを検出するためのリソース集中的なラボ分析でCAIDEモデルの精度向上が試みられましたが、これは多民族・サービス不足の集団へのアクセスを減少させるリスクがあります。

「対照的に、安静時心拍数はシンプルな血圧計や手首に指を置くだけで測定でき、迅速で非侵襲的、しかもサービス不足のコミュニティでも広く利用可能です。」

– 研究の主執筆者である博士課程学生のShakiru Alaka

研究結果によれば、Alzheimer’s & Dementia: The Journal of the Alzheimer’s Associationに掲載された本研究では、米国先住民集団を除くすべての人種グループでCAIDE-RHRモデルが認知症リスク予測精度を大幅に向上させました。ただし、参加者数が少なかったことが原因と考えられます。Szeは次のように述べています。

「この発見は、心臓の健康と脳の健康の重要なつながりを浮き彫りにしています。」

彼は続けて、低コストで非侵襲的なCAIDE-RHRモデルは「多様な集団における認知症リスク評価のシステム的なギャップに対処する一歩」であり、日常診療に統合することで「リスクのある人々をより早く、より公平に特定できる」と述べました。

ビデオベースの認知タスクが症状が現れる数年前にアルツハイマー病を検出

前述の研究がMLと安静時心拍数を用いたのに対し、Rutgers-Newarkの研究者はビデオゲームを用いてアルツハイマー病の早期検出を試み、血液検査と同等の効果があることを発見しました。

研究者は、症状が顕在化する数年前に病気を検出するためのゲームを開発しました。

これらの革新的な認知症テストは、アルツハイマー病のバイオマーカーを示す広く利用可能な血液検査と同等の結果を提供する非侵襲的なスクリーニング手段です。新しい非侵襲的テストは、血液サンプル取得に熟練技術者を必要としないため、痛みがなくコスト効果が高いという利点もあります。

Alzheimer’s Research & Therapy誌に掲載された本研究は、遺伝子と生活習慣がアルツハイマー病の進行遅延に果たす役割に焦点を当てるAging & Brain Health Allianceによって実施されました。

最新の発見により、研究者は従来の診断を待つ必要がなく、非侵襲的に病気の最初期段階の被験者を選定でき、臨床試験のスケジュールで数年を節約できます。

「認知機能の問題が顕在化する前でも、早期警告サインが得られるので非常に興奮しています。」

– 主任著者Miray Budak of the Center for Molecular & Behavioral Neuroscience

同盟は実際に20年以上にわたりビデオゲームによるスクリーニングツールの開発とテストを行ってきました。そしてついに、患者やその周囲が症状に気付く数年前に脳機能低下を検出できることを裏付ける証拠が増えました。

「一般化タスク」と呼ばれるビデオゲームテストは、個人の認知能力を測定します。具体的には、形や色に関する規則をどれだけ上手く理解し、新しい例に適用できるかを示すことで評価します。

チームはまた、MRI画像を用いて脳の柔軟性低下を検出する別の評価手法も開発しました。

ツールの有効性を検証するため、チームは最近、148名のアフリカ系アメリカ人で認知機能が正常な参加者を対象に研究を実施しました。参加者は血液サンプル採取と脳MRIの前に、一般化タスクを含む複数の認知テストを受けました。

現在使用されている認知テストは、単語リストの記憶や時計の描画を要求し、アルツハイマー症状を遅れて検出することが多いですが、Rutgers-Newarkのツールはシンプルで世界的に利用可能、早期介入を支援し、脳の健康をより保護できるようにします。

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個別化デジタルツインモデルによる早期アルツハイマー診断

一方で新たな研究は、主観的認知低下（SCD）などの前臨床段階におけるアルツハイマー病診断を支援するデジタルツインモデルを作成し、適時の管理を可能にしました。

現在の早期診断法は、利用可能性と診断信頼性が限られているため、前臨床スクリーニングには不適切です。また、侵襲的で入手困難な手法に依存しているため、前臨床段階でのADの診断漏れが増加しています。

これらの課題を克服するため、Alzheimer’s Research & Therapyに掲載された研究は、個別化脳モデルとEEG記録を活用し、アルツハイマー病のデジタルバイオマーカーを提供するDigital Alzheimer’s Disease Diagnosis（DADD）モデルを提示しました。EEG信号は健康者とSCD患者の両方から収集されました。

脳波計（EEG）は広く採用されているツールで、認知課題中や安静時に測定される電気的脳活動におけるADや認知低下の影響を調査するために広範に使用されています。

EEGはコストが低く入手しやすいという利点がありますが、MRIやPETスキャンなどの高価な診断法と異なり、空間分解能やボリューム伝導効果に関する制約があります。

また、EEG記録に基づくAD診断パイプラインは臨床での使用に至っていません。

本研究は、計算モデルとデジタルツインが有望な解決策を提供するものの、臨床現場での使用はほとんどないと指摘しています。

そこで、チームは各患者に対して個別化デジタルツインを作成するために、疾患に関連するメカニズムを用いたDDDモデルを構築しました。DADDモデルは、アルツハイマー病の脳脊髄液（CSF）バイオマーカー予測および臨床的認知低下への転換を高精度で予測できることを示しました。

モデルから得られたデジタルバイオマーカーは、標準的なEEGバイオマーカーと比較して分類精度が7％向上し、SCD患者と健康参加者を堅牢に区別できました。

さらに、モデルはADのCSFバイオマーカーが陽性の患者を88％の精度で正確に特定し、EEGバイオマーカーの58％の精度を大幅に上回りました。研究は次のように述べています。

「デジタルツインと非侵襲的記録を組み合わせてCSFバイオマーカーを予測することで、AD診断の初期段階を革命的に変え、AD診断におけるデジタルツインの臨床応用への道を開くことができる。」

磁気センサー指タッピングテストがアルツハイマー病の最初期段階を明らかにする

認知障害はアルツハイマー病の主要かつ初期症状ですが、身体の機能にも変化をもたらします。

これらの身体的変化には、筋肉の硬直、疲労、バランスや協調性の喪失、足の引きずり、立ち上がりや座位の困難、制御できない痙攣などがあります。

認知症患者の指機能を調査した研究では、微細運動制御の低下が見られました。また、ADおよび軽度認知障害（MCI）患者は、健康な高齢者に比べて指タッピング間隔が長く、タップ回数が少ないことが報告されています。

これを検証するために、日本の国立老年医学研究センター（NCGG）と日立が協力し、特定の指タッピング動作とアルツハイマー型認知症との高い相関を報告しました。その際、磁気センサー（UB1）を用いた波形解析技術により、運動能力データから多様なタッピングパターンを抽出しました。

認知症患者はタッピングが遅く不規則であり、このシンプルでリズミカルな動きが認知低下の早期指標となり得ることを示しました。

その後の共同研究で、NCGGと日立は健康な高齢者とAD・MCI患者の指タッピング時の指の動きの違いを調査しました。今回は、改良された磁気センサー指タップ装置UB-2を使用しました。

研究によれば、アルツハイマー病患者は指タッピング時に接触時間の遅延、不規則なリズム、両手間の時間遅れを示す可能性があります。

研究結果は、ADおよびMCI患者の接触時間が健康な高齢者より「有意に長い」ことを示しました。この指タッピング時の接触時間の遅延は、MCI段階から観察される特徴的なパターンである可能性があると指摘されています。

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アルツハイマー治療への投資

世界的な製薬会社であるEli Lilly and Company (LLY )は、アルツハイマー治療薬の開発に積極的に取り組む業界の有力企業です。

昨年、早期症状性AD成人向け治療薬Kisunla™（donanemab-azbt）がFDAの承認を受けました。この治療は、早期患者における認知低下の進行を遅らせる有望な結果を示しています。

Eli Lilly and Company (LLY )

Eli Lillyは時価総額6052億ドルの企業で、現在の株価は$648.38（年初来17.17％下落）です。同社の株価は2024年後半に$972.5の最高値を記録しました。

同社の株は最近、19か月ぶりの安値まで急落しましたが、これは経口肥満薬orforglipronの予期せぬ不調が原因です。最高用量を72週間服用した患者はプラセボ群に比べ最大11.5％の体重減少を示したものの、Novo Nordiskの(NVO ) Wegovyほどの効果は得られませんでした。

しかし、Eli Lilyの第2四半期決算は好調で、売上高は38％増の155.6億ドル、調整後1株当たり利益は61％増の$6.31となりました。

最新のEli Lilly（LLY）株式ニュースと動向

非侵襲的アルツハイマー検出の未来

3秒ごとに誰かが認知症を発症しており、この衰弱性疾患に対する効果的な治療法の重要性が浮き彫りになります。まだ治療法は確立されていませんが、研究者は強力なブレークスルーを達成しています。

脈拍測定から指タッピング、ゲームからデジタル脳ツインまで、アルツハイマー研究はより迅速で低コスト、かつ包括的な診断へと収束しています。症状が表面化するはるか前に検出・管理することで、日常的な手段が認知健康を長く保ち、介護者の負担を軽減します！

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参考文献：

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