スマホアプリでクラウド型大規模臨床研究を実施、花粉症の多様な症状と特徴を検証

順天堂大学は10月4日、スマートフォンアプリケーション（スマホアプリ）「アレルサーチ(R)」によるクラウド型大規模臨床研究により、花粉症のさまざまな症状と特徴を検証した結果、花粉症の多様な症状を10群に層別化する手法の開発に成功と発表した。この研究は、同大大学院医学研究科 眼科学の村上晶教授、猪俣武範准教授らの研究グループによるもの。研究成果は、「Allergy」オンライン版に掲載されている。

画像はリリースより

花粉症は日本で約3000万人が罹患する最も多い免疫アレルギー疾患であり、患者数の増加が続いている。医療機関への受診が多い疾患の一つであり、医療費の増大にも影響する。また、アレルギー性鼻炎、アレルギー性結膜炎、花粉皮膚炎等の症状は、生活の質や労働生産性の低下につながる。乳児期ではアトピー性皮膚炎として発症し、小児期に食物アレルギー、気管支喘息、アレルギー性鼻炎、アレルギー性結膜炎等を次々と罹患するアレルギーマーチが起こり、小児期から成人期まで対応する診療科が変遷する。

ところが、花粉症を対象とした複数の診療科における横断的・縦断的な有機的診療連携は、いまだ達成されていない。そのため、多臓器にわたる多様な花粉症の症状に対して最適化された花粉症診療が進まないことが課題となっている。さらに、花粉症の原因は花粉や大気汚染物質等の環境要因、食事・喫煙・運動等の生活習慣、家族歴・年齢等の疫学的要因等が複合的に関連している。そのため、花粉症の病態理解と診療の質の向上には、それぞれの日常生活圏における花粉症に関する包括的なデータを収集分析し、個々人にとって最適化された花粉症対策を行う必要がある。

そこで研究グループは今回、花粉症の多様な症状の層別化を目的に、花粉症研究用スマホアプリで収集した大規模なクラウド型データを検証した。

症状を次元削減アルゴリズムで10群に層別化、その特徴の可視化に成功

今回の研究では、Apple社のResearchKitを利用したiPhoneアプリ、アレルサーチを2018年2月1日～2020年5月1日にダウンロードし、同意を得た研究参加者1万1,284人を対象とした。花粉症の多様な症状は、5項目の鼻症状スコア、4項目の非鼻症状スコアを用いて分類した。

収集したデータを解析した結果、研究参加者のうち、80.1% （9,041人）に花粉症の既往を認めた。さらに、花粉症の多様な症状を、次元削減アルゴリズムUMAPを用いて検証したところ、10群のクラスターに層別化することに成功した。そして、階層型クラスタリングを用いて層別化された各クラスターの鼻症状スコアならびに非鼻症状スコアを視覚化した。

個々人に対する早期予防や効果的な治療につながる可能性

このように、花粉症の多様な症状が層別化できるようになると、各クラスターそれぞれに対する予防や治療戦略を組み立てることが可能となる。今回、花粉症の多様な症状を層別化してその特徴を視覚化することに成功し、スマホアプリから個々人の花粉症症状を収集し検証することで、花粉症の予防や効率的な治療につながる可能性がある。

今回の研究で、スマホアプリから収集したクラウド型の花粉症関連ビッグデータを用いて花粉症の多様な症状の層別化手法の開発に成功したことにより、多様な花粉症の症状に対して個々人に最適化した対策がとれるようになることが期待できる。また、身近なスマホアプリを用いることから、花粉症の早期の予防および効果的な治療につながることも期待できる。

「さらに研究を進めることで、花粉症の症状管理、重症化抑制や予防介入が可能なスマホアプリの開発を目指していく。これにより、さまざまな疾患や症状に対して、将来のスマホアプリを使った予測・予防・個別化医療や参加型医療を推し進める原動力となると考えている」と、研究グループは述べている。（QLifePro編集部）