ウェアラブルは症状が現れる前に Covid-19 を検出できるか?

マイケル・スナイダー氏についてまず気づくのは、彼が毎日、Apple Watch、Fitbit、Biostrapなど、手や手首に装着しているガジェットの数でしょう。次に注目すべきは、こうしたデバイスへの彼の情熱です。スタンフォード大学の生物学研究者であるスナイダー氏は、10年以上にわたり、消費者向けウェアラブルデバイスを用いて、こうしたバイオセンサーとそこから得られるデータが、感染症や病気の発症の追跡に役立つかどうかを検証してきました。

スナイダー氏と彼のチームは現在、新たな研究プロジェクトを立ち上げている。このプロジェクトによって、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）を含むウイルス性疾患の兆候が現れる2～3日前に、人々にその兆候を察知できるようになることを彼は期待している。約12名の研究者からなるチームは、スタンフォード大学の倫理審査委員会による迅速な承認プロセスを経て、研究への参加者募集を開始したばかりだ。彼らは、以前の研究で共有された健康パターンに基づいて学習させたソフトウェアアルゴリズムを使用し、Fitbit、Apple Watchなど、様々なブランドの消費者向けウェアラブルデバイスからのデータもこの新たな研究に活用しようとしている。

これは野心的な研究であり、この特定のウイルスの急速な拡散、新型コロナウイルスの無数の症状、無症状の感染者の蔓延、利用可能な検査の不足（研究参加者がCOVID-19に感染したかどうか、またいつ感染したかを確認することが困難になる可能性がある）、および異なるブランドのウェアラブルデバイス間での生体認証追跡の不一致によって、研究はさらに複雑になっている。

しかし、スナイダー氏の研究グループは、COVID-19の追跡だけに研究を限定しているわけではなく、また、その研究は彼らだけのものではない。カリフォルニア大学サンフランシスコ校の研究者たちは、医療従事者に心拍数と夜間の呼吸数を追跡する「スマート」なOuraリングを装着させ、COVID-19の追跡に役立つアルゴリズムの構築を目指している。また、スクリプス研究所は、Fitbit、Apple Watch、その他のウェアラブルデバイスからデータを収集し、「伝染性呼吸器疾患のリアルタイム監視」に役立てる予定だ。場合によっては、これらの異なる研究チームが最終的にデータを統合することになるかもしれない。

「新型コロナウイルス感染症（COVID-19）を検出することで、現在のパンデミックに影響を与えたいと思っていますが、同時に、このツールが汎用的な検出ツールになることも期待しています。なぜなら、新型コロナウイルス感染症が流行する前から、それが目標だったからです」とスナイダー氏は語る。「次の段階では、『心拍数が上がっているから、その日は仕事に行きたくないかもしれない』と伝えられるようになるかもしれません」

スナイダー氏は、フィットビットが1,000台のアクティビティトラッカーを寄付したこの新たに開始された研究において、心拍数が最も重要な生理学的シグナルになると考えている。スナイダー氏によると、航空機の飛行中の心拍数と酸素飽和度の収集に焦点を当てた研究を含む過去の研究に基づき、彼のチームは、ベースラインの心拍数が上昇していることから、症状が現れる前に人々が何らかの感染症と闘っていることを検知できるようになったという。

「皮膚温度の追跡に注目している人もいるのは承知していますし、その価値は疑いようもありません。しかし、ウェアラブル端末は心拍数をより頻繁にサンプリングしています」と彼は言う。たとえ手首に装着するウェアラブル端末がベースライン心拍数や活動心拍数を100%の精度で記録できなくても、測定値の変動、つまりスナイダー氏の言葉を借りればデルタこそが最も重要になるだろう。

スタンフォード大学は、スマートウォッチをしばらく装着していて過去のデータを共有できる人、あるいはこれから装着し始めて心拍数の基準値を確立する人など、数千人の参加者を集めることを目指しています。この研究は「デバイスに依存しない」ため、Fitbitでなくても、心拍センサー付きのApple WatchやGarminウォッチでも使用できます。このすべてのデータに基づき、心拍数データの異常なパターンを検知できる新しいアルゴリズムを構築し、体が感染症と戦い始めた時期を知らせることを目指しています。

彼らはゼロからスタートしているわけではない。スナイダー氏が2017年に発表した、生理学的信号の偏差パターンと体の炎症反応との相関関係を示した報告書が、道を開く助けとなった。スナイダー氏のチームは、一般向けスマートウォッチを装着した60人から20億件の測定値を収集した。ポスドク研究員のシャオ・リー氏は、この研究のために「心変わり」アルゴリズムと呼ばれるアルゴリズムを開発した。スナイダー氏の最新の研究は、このアルゴリズムを基にしている。

スクリプス研究所も同様の取り組みを行っています。3月下旬、Fitbit、Apple Watch、Garmin、Amazfitのユーザーに対し、スクリプス研究所が開発したモバイルアプリをダウンロードし、「Detect」と呼ばれる新たな前向き研究に参加するよう呼びかけました。研究者らは、参加者の心拍数、睡眠、そして全体的な活動パターンを追跡し、「インフルエンザ、コロナウイルス、その他の急速に蔓延するウイルス性疾患」の発生を検知する計画だとしています。

繰り返しになりますが、スクリプス研究所がこの種の研究を開始するのは今回が初めてではありません。しかし今、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響で、緊急性が高まり、資金面での関心が高まっています。今年初め、スクリプス研究所はFitbitと共同で、インフルエンザ追跡に関する2年間の研究結果を発表しました。研究者たちは、5つの州で47,000人以上のFitbitユーザーから収集したデータを分析し、特に安静時の心拍数の上昇と異常な睡眠パターンに注目しました。そして、そのセンサーデータを、CDCが報告する州レベルのインフルエンザ様疾患の週ごとの推定値と比較しました。研究者たちは、Fitbitのデータによってインフルエンザ予測モデルが大幅に改善されたと結論付けました。

「私たちの全体的な目標は、新型コロナウイルス感染症に特化したものではありません。このDetectプラットフォームが、公衆衛生の対応者や研究対象者が、新型コロナウイルス感染症、インフルエンザ、あるいは他の疾患など、ウイルス性疾患の発症時期を特定する際に役立つことを本当に望んでいます」と、スクリプス研究所デジタル医療部門の疫学者で、前回のインフルエンザ研究の筆頭著者であるジェニファー・ラディン氏は述べています。「しかし、特に夏に向けてインフルエンザなどの他の呼吸器疾患の流行が減少するにつれて、新型コロナウイルス感染症やインフルエンザ様症状を訴える症例の多くは、他の呼吸器感染症よりも新型コロナウイルス感染症によるものになる可能性が高いと考えています。」

「基本的な考え方は、将来、誰がどこで病気になっているかに関する情報が医療インフラにあれば良いということです」と、カリフォルニア大学サンディエゴ校の生物工学研究者、ベンジャミン・スマール氏は語る。「個人も社会もそれを知りたいのです。そして今、ウェアラブルデバイスはそうしたデータを得るための最良の方法です。ですから、ある意味、これは新型コロナウイルス感染症対策を機に、官民連携を円滑にし、個人がデータを共有する方法を改善し、そこから新型コロナウイルス感染症を特定する生理学的パターンを導き出せるかどうかの試金石と言えるでしょう。」

カリフォルニア大学サンディエゴ校のスマール氏のデータサイエンス研究所は、カリフォルニア大学サンフランシスコ校で新たに実施されるTemPredict研究の一環として収集されるデータの処理に着手しました。TemPredictはスマートウォッチではなく、スマートリングを使用しています。299ドルのOuraリングは、メーカーによると、市販されている活動量計や睡眠トラッカーの中で最も精度の高いものの一つです。心拍数に加えて呼吸数も測定します。USCFは、持ち帰りキットを使ってカスタムメイドで装着するこのリングを2,000人の医療従事者に提供し、その後、一般の人々にも研究対象を拡大していく予定です。他の研究と同様に、研究者たちは「COVID-19の発症、進行、回復のパターン」を特定するアルゴリズムを構築するとしています。