(57)【要約】運動症状を有する疾患又は治療の対象における進行状態を判定する方法は、対象の日常的活動中の長期間にわたり、対象の末端部に装着された運動検出器から運動データの時系列を取得するステップと、運動データを処理して、長期間を通じた複数の時それぞれにおける対象の運動状態の複数の指標を作成するステップであり、運動状態の各指標は、動作緩慢についての指標及びジスキネジアについての指標のうち少なくとも一方を含む、ステップと、運動状態の指標のばらつきの指標を判定するステップと、選択スコアを作成するために、ばらつきの指標を、前記運動データから判定される少なくとも１つの他のデータ特性と組み合わせるステップと、選択スコアを示す出力を生成するステップと、を含む。【選択図】  図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
運動症状を有する疾患又は治療の対象における進行状態を判定する方法であって、
前記対象の日常的活動中の長期間にわたり、前記対象の末端部に装着された運動検出器から運動データの時系列を取得するステップと、
前記長期間を通じた複数の時それぞれにおける前記対象の運動状態の複数の指標を作成するために前記運動データを処理するステップであり、運動状態の各指標は、動作緩慢についての指標及びジスキネジアについての指標のうち少なくとも一方を含む、ステップと、
前記運動状態の指標のばらつきの指標を判定するステップと、
選択スコアを作成するために、前記ばらつきの指標を、前記運動データから判定される少なくとも１つの他のデータ特性と組み合わせるステップと、
前記選択スコアを示す出力を生成するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記選択スコアが閾値未満であれば運動症状が初期段階であることを示す出力を生成し、前記選択スコアが前記閾値より大きければ運動症状が進行段階であることを示す出力を生成するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ばらつきの指標が、前記運動状態の指標の高い百分位数と低い百分位数との間の数値距離の指標である、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記ばらつきの指標が、前記運動状態の指標の四分位数間の領域の指標である、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ばらつきの指標が、前記運動状態の指標の分散の指標を含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記ばらつきの指標が、前記運動状態の指標の標準偏差の指標、前記運動状態の指標の変動性のインジケータ、前記運動状態の指標の散布度のインジケータ、及び前記運動状態の指標の広がりのインジケータ、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも１つの他のデータ特性が、動作緩慢の確率的指標を含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記動作緩慢の確率的指標が、観察期間を通じて取得された動作緩慢の個々の指標の時系列の平均値又は中央値を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記動作緩慢の確率的指標が、動作緩慢の個々の指標の時系列の百分位数値を含む、請求項７又は８に記載の方法。
【請求項１０】
前記百分位数値が第７５百分位数値である、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記少なくとも１つの他のデータ特性が、ジスキネジアの確率的指標を含む、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記ジスキネジアの確率的指標が、観察期間を通じて取得されたジスキネジアの個々の指標の時系列の平均値又は中央値を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記ジスキネジアの確率的指標が、ジスキネジアの個々の指標の時系列の百分位数値を含む、請求項１１又は１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記ジスキネジアの確率的指標が、ジスキネジアの個々の指標の時系列の第７５百分位数値を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記少なくとも１つの他のデータ特性が、前記対象が「オフ」である期間の中央又は平均ＤＫスコアを含む、請求項１〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
前記少なくとも１つの他のデータ特性は、観察期間のうち、前記対象がジスキネジア状態でなかったとき、又はジスキネジアが閾値を下回ったときの分数である、オフ分数を含む、請求項１〜１５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
前記少なくとも１つの他のデータ特性は、観察期間のうち、前記対象がジスキネジア状態であったとき、又はジスキネジアが閾値を上回ったときの分数である、ジスキネジア分数を含む、請求項１〜１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
前記少なくとも１つの他のデータ特性は、観察期間のうち、前記対象が動作緩慢状態であったとき、又は動作緩慢が閾値を上回ったときの分数である、動作緩慢分数を含む、請求項１〜１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
前記選択スコアを作成するために前記ばらつきの指標を少なくとも１つの他のデータ特性と組み合わせるステップをさらに含み、前記少なくとも１つの他のデータ特性が服薬量指標を含む、請求項１〜１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
前記服薬量指標が、対象期間の間にその対象に処方された投薬リマインダーの数を含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記少なくとも１つの他のデータ特性が、インモバイル時間比率（ＰＴＩ）又はインモバイル時間量（ＡＴＩ）を含む、請求項１〜２０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
前記少なくとも１つの他のデータ特性が、前記運動データから導出される震せんの指標を含む、請求項１〜２１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２３】
前記少なくとも１つの他のデータ特性が、動作緩慢スコアの四分位数間の領域であるＢＫＳＩＱＲを含む、請求項１〜２２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２４】
前記少なくとも１つの他のデータ特性は、７つのジスキネジアスコアのうちの少なくとも５つが第７５百分位数を超えている、前記観察期間を通じた時間窓の数の指標を含む、請求項１〜２３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２５】
前記少なくとも１つの他のデータ特性は、７つの動作緩慢スコアのうちの少なくとも５つが第７５百分位数を超えている、前記観察期間を通じた時間窓の数の指標を含む、請求項１〜２４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２６】
前記運動データが覚醒時間中にのみ取得される、請求項１〜２５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２７】
運動状態の各指標が、動作緩慢についての指標及びジスキネジアについての指標の両方を含む、請求項１〜２６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２８】
ばらつきの各指標が、前記動作緩慢についての指標のばらつきの指標と、前記ジスキネジアについての指標のばらつきの指標との加重和として作成される、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記ばらつきの指標は、動作緩慢の各指標をジスキネジアの同時の指標と合計して組み合わせられた運動状態の指標を作成し、前記組み合わせられた運動状態の指標のばらつきから前記ばらつきの指標を判定することによって作成される、請求項１〜２８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３０】
例えば数時間、数日、数週間、数ヶ月、又は数年の過程にわたって、前記選択スコアの進行を監視するために、異なる機会に判定された前記選択スコアの値を記録するステップをさらに含む、請求項１〜２９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３１】
先進療法が適するようになり得る閾値へと向かう疾患の進行を予想又は予測するために、時間の経過に伴う前記選択スコアの変化率を監視するステップをさらに含む、請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
疾患が進行する間の前記選択スコアの前記監視が、複数の利用可能な療法の進歩のうちのどの療法がその特定の対象に適するかどうかを示す基準として使用される、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
複数の対象のグループの疾患又は治療の状態又は進行を評価するために、前記複数の対象について取得された選択スコアを集計するステップをさらに含む、請求項１〜３２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３４】
前記選択スコアを作成するために、前記ばらつきの指標を、運動データから導出されるのでない少なくとも１つの他のデータ特性と組み合わせるステップをさらに含み、前記少なくとも１つの他のデータ特性が、
対象に提供された投薬リマインダーの数、
前記対象による服薬量の確認、
運動疾患がある年数、
対象の認知状態、
対象の年齢、
血圧、
衝動性、及び
感情鈍麻、
を含む群から選択される、請求項１〜３３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３５】
プロセッサにより実行可能な命令を含んでいる報告モジュールが少なくとも前記運動データを受け取ることに基づいて、対象に固有の報告を自動的に生成するステップであり、前記報告モジュールは、前記選択スコアと、前記運動データから導出された臨床的観察とを報告テンプレートのフィールドに埋め込む、ステップをさらに含む、請求項１〜３４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３６】
前記報告テンプレートが、
対象の識別子、
紹介元の臨床医、
データ収集の継続時間、
データ収集の日付、
前記対象による服薬量の確認、
前記対象に処方された療法、
前記対象に提供された服薬量のリマインダー、
データ収集の間の運動挙動の要約（動作緩慢運動、ジスキネジア運動、及び震せん運動のうちの１つ又は複数を含む）、
投薬に対する運動挙動反応の要約、並びに、
前記プロセッサにより計算された選択スコアとばらつきの指標と前記運動データとのうちの少なくとも１つに基づく臨床的知見の要約、
を含む群から選択されるフィールドを含む、請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
運動症状を有する疾患又は治療の対象における進行状態を判定するための非一時的なコンピュータ可読媒体であって、命令を備え、前記命令は、１つ又は複数のプロセッサによって実行されると、
前記対象の日常的活動中の長期間にわたり、前記対象の末端部に装着された運動検出器から運動データの時系列を取得することと、
前記長期間を通じた複数の時それぞれにおける前記対象の運動状態の複数の指標を作成するために前記運動データを処理することであり、運動状態の各指標は、動作緩慢についての指標及びジスキネジアについての指標のうち少なくとも一方を含む、ことと、
前記運動状態の指標のばらつきの指標を判定することと、
選択スコアを作成するために、前記ばらつきの指標を、前記運動データから判定される少なくとも１つの他のデータ特性と組み合わせることと、
前記選択スコアを示す出力を生成することと、
を行わせる、非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項３８】
前記選択スコアが閾値未満であれば運動症状が初期段階であることを示す出力を生成し、前記選択スコアが前記閾値より大きければ運動症状が進行段階であることを示す出力を生成するステップを行わせる命令を備える、請求項３７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項３９】
運動症状を有する疾患又は治療の対象における進行状態を判定するシステムであって、
前記対象の末端部に装着されるように、且つ、長期間にわたる運動データの時系列を出力するように構成された運動検出器と、
前記運動データを受け取るように、且つ、前記長期間を通じた複数の時それぞれにおける前記対象の運動状態の複数の指標を作成するために前記運動データを処理するように構成されたプロセッサであり、運動状態の各指標は、動作緩慢についての指標及びジスキネジアについての指標のうち少なくとも一方を含み、前記プロセッサは、前記運動状態の指標のばらつきの指標を判定するようにさらに構成され、前記プロセッサは、選択スコアを作成するために、前記ばらつきの指標を、前記運動データから判定される少なくとも１つの他のデータ特性と組み合わせるようにさらに構成され、前記プロセッサは、前記選択スコアを示す出力を生成するようにさらに構成されている、プロセッサと、
を備えるシステム。
【請求項４０】
前記プロセッサが、前記選択スコアが閾値未満であれば運動症状が初期段階であることを示す出力を生成し、前記選択スコアが前記閾値より大きければ運動症状が進行段階であることを示す出力を生成するように構成されている、請求項３９に記載のシステム。
【請求項４１】
前記プロセッサが前記運動検出器から遠隔に位置する、請求項３９又は４０に記載のシステム。
【請求項４２】
対象を自動的に選別して、運動症状を有する疾患の先進療法を受けるための臨床的適時性を判定する方法であって、
プロセッサで、前記対象の日常的活動中の長期間にわたり、前記対象の末端部に装着された運動検出器から運動データの時系列を取得するステップと、
前記プロセッサが、前記運動データから、前記長期間を通じた複数の時それぞれにおける前記対象の運動状態の複数の指標を計算するステップであり、運動状態の各指標は、動作緩慢についての指標及びジスキネジアについての指標のうち少なくとも一方を含む、ステップと、
前記プロセッサが、前記運動状態の指標のばらつきの指標を判定するステップと、
前記プロセッサが、選択スコアを作成するために、前記ばらつきの指標を、前記運動データから判定される少なくとも１つの他のデータ特性と組み合わせるステップと、
前記プロセッサが、前記選択スコアが閾値より大きい時には先進療法に対する臨床的適時性、及び前記選択スコアが前記閾値未満である時には先進療法に対する臨床的非適時性、のうちの１つ又は複数を示す出力を生成するステップと、
を含む方法。
【請求項４３】
前記閾値が、
（ｉ）先進療法を受けた対象についての前記選択スコアの中央値レベル、
（ｉｉ）先進療法を受けた対象についての前記選択スコアの第７５百分位数レベル、及び
（ｉｉｉ）（ｉ）又は（ｉｉ）のそのような値から導出された、スカラー変量、対数変量、又は指数変量
を含む群から選択される、請求項４２に記載の方法。
【請求項４４】
脳深部刺激（ＤＢＳ）、アポモルヒネ、及びレボドパ−カルビドパ（デュオドーパ）、を含む群から選択される先進療法を受けるための対象の適時性を自動的に判定するステップをさらに含む、請求項４２又は４３に記載の方法。
【請求項４５】
前記選択された先進療法を受けるための前記対象の適時性は、前記選択スコアが閾値よりも大きい時に、前記プロセッサによって自動的に判定され、
前記閾値は、前記選択された先進療法を受けた対象についての前記選択スコアの中央値レベル、又は、前記選択された先進療法を受けた対象についての前記選択スコアの第７５百分位数レベル若しくはそれらの集計、又は、そのような値から導出されたスカラー変量、対数変量若しくは指数変量、によって判定される、請求項４２〜４４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４６】
前記プロセッサにより実行可能な命令を含んでいる報告モジュールに基づいて、対象に固有の報告を自動的に生成するステップであり、前記報告モジュールは、前記選択スコアと、前記運動データから導出された臨床的観察とを報告テンプレートのフィールドに埋め込む、ステップをさらに含む、請求項４０〜４５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４７】
前記報告テンプレートが、
対象の識別子、
紹介元の臨床医、
データ収集の継続時間、
データ収集の日付、
前記対象による服薬量の確認、
前記対象に処方された療法、
前記対象に提供された服薬量のリマインダー、
データ収集の間の運動挙動の要約（動作緩慢運動、ジスキネジア運動、及び震せん運動のうちの１つ又は複数を含む）、
投薬に対する運動挙動反応の要約、並びに
前記プロセッサにより計算された選択スコアとばらつきの指標と前記運動データとのうちの少なくとも１つに基づく臨床的知見の要約
を含む群から選択されるフィールドを含む、請求項４６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【詳細な説明】
【０００１】
[0001]本出願は、２０１６年６月６日に出願されたオーストラリア仮特許出願第２０１６９０２２０３号の優先権を主張するものであり、同仮出願の内容は参照により本明細書に組み込まれる。
［技術分野］
【０００２】
[0002]本発明は、運動症状を有する疾患又は治療の対象における進行状態を、対象の運動状態を分析することによって判定及び／又は監視することに関し、特に、本発明は、動作緩慢及び／又はジスキネジアを監視して、疾患又は治療の進行状態を評価する方法及びシステムに関する。
【発明の背景】
【０００３】
[0003]様々な疾患、投薬、外傷、及びその他の要因が、人が運動症状を有する結果につながり得る。運動症状には、人が多動状態になるジスキネジア（ｄｙｓｋｉｎｅｓｉａ）、及び人が運動低下状態になる動作緩慢（ｂｒａｄｙｋｉｎｅｓｉａ）が含まれる。
【０００４】
[0004]動作緩慢は、大脳基底核の機能不全の症状であり、脳のこの部分に影響を与える可能性のある病気であればどのようなものでも動作緩慢を引き起こす。同様に、大脳基底核のドーパミン作動性過剰状態又は過剰活動を伴う病気は、ジスキネジアを含む多動性症候群を生じさせる。多動活動は、トゥレット症候群やハンチントン病など、大脳基底が過活動になる他の病気にも見られることがある。例えば、動作緩慢は、パーキンソン病（ＰＤ）の主要な発現の１つである。パーキンソン病をもつ患者にはＬ−Ｄｏｐａ又はレボドパがしばしば投与され、レボドパは、投与後一定の時間にわたって患者をジスキネジア状態にさせる影響を与えることがある。しかし、新しい患者の場合でも、レボドパの半減期は約９０分程度に過ぎず、そのため、観察される症状は一日を通じて著しく変動する。パーキンソン病が進行するにつれて、Ｌ−Ｄｏｐａの半減期は短くなり、有効服薬量範囲が小さくなり、その結果変動が悪化し、服薬量のコントロールが極めて困難で複雑になる。これは通例、症状をコントロールし、患者が適度な生活の質を持てるようにすることを試みて、時には一日に１０回もの服薬まで服薬の頻度を上げることによって対処される。そのため、パーキンソン病の患者は、動作緩慢、ジスキネジア、及び正常な運動機能の周期を、一日のうちに、及びＬ−Ｄｏｐａの１回の服薬の過程を通じて、数回経験することがある。
【０００５】
[0005]ある時点に満足の行く服薬量計画が達成されたとしても、パーキンソン病が進行性であることは、神経科医が、患者の継続中の治療服薬量を効果的にコントロールするために、患者の症状を定期的に再検討しなければならないことを意味する。客観的で継続的な監視なしでは、医師が、ジスキネジアのエピソードを過度に増大させる過剰な服薬量、又は動作緩慢のエピソードを軽減若しくは防止しない不十分な服薬量のどちらかを処方するのを回避することは非常に難しい。さらに、従来の臨床治療は、医師によって行われる主観的な評価、並びに患者又は介護者などの参考人からの過去の入力に依存し、状態の重篤度や、服薬量の変更が症状を改善するのに有効であったかどうかの指示に関する客観的な指標を提供しない。
【０００６】
[0006]さらに、臨床での観察は通例、通常は３ヶ月又は６ヶ月に一度、数十分程度の短い患者同席時間にしか行われない。運動状態の変動は、一日を通じて、及びある日から次の日にかけて著しいことがあり、このことは患者の運動状態を評価する試みを著しく複雑にする。臨床医はしばしば、患者の回想及び／又は患者が書いた日記を利用して、診察と診察の間の患者の継続中の運動状態の理解を得る。しかし、患者が客観的なデータを与えることができるのはまれであり、また運動エピソード自体の影響により、しばしば、患者が運動機能変動の性質とタイミングの記録を取るのが難しいことがある。
【０００７】
[0007]パーキンソン病が進行し、変動を最小に抑えるデボドパ治療の適性が低下してくると、臨床医は、パーキンソン病の症状を治療するために先進療法を検討する。先進療法は、経口療法の効果の持続時間の低下と、変動する吸収によって生じる動作緩慢及びジスキネジアの変動が、そのような療法で十分にコントロールできない時に必要となる。そのような先進療法には、深部脳刺激（ＤＢＳ）、持続的注入によるアポモルヒネ、及びレボドパ−カルビドパ（デュオドーパ）経腸用液がある。しかし、実際には、適する候補を認識するには、特定の患者に対して先進療法を開始すべきかどうかを正確に特定するためにかなりの専門的知識と時間が必要とされる。この専門的知識は経験に基づく。
【０００８】
[0008]例えばＤＢＳの場合、十分に選択されたＰＤ患者にはＤＢＳがＰＤの有効な治療であることが分かっている。特に、患者の疾患の過程でＤＢＳが指示される期間は比較的制限されており、変動の開始と、ＤＢＳに対して禁忌を示し、ＤＢＳが害を引き起こし得る時との間には有限の窓がある。そのため、プラスの成果を確実にするには正確な患者の選択が必須となる。ＤＢＳのための患者の選択は、通常２段階で行われる。第１に、患者に日常的な看護を提供する一般神経科医が、潜在的なＤＢＳ候補として患者を特定し、その患者をＤＢＳの経験がある運動障害センターに紹介する。第２に、運動障害センターで、ＤＢＳの患者選択と管理に関する専門的知識をもつ運動障害の神経科医によって率いられる専門家のチームが、その患者にＤＢＳ療法が推奨されるかどうかを判定する。第２段階を提供する運動障害の専門家は、ＤＢＳの候補を特定するための「判断基準（ｇｏｌｄ  ｓｔａｎｄａｒｄ）」と位置付けられる。しかし、運動障害の専門家でない一般神経科医は、ＤＢＳ手術を検討するために患者をいつ紹介すべきかを決定するのが難しく、往々にして適切な候補を見逃す。また、運動障害の専門家も、候補が自身の症状を専門家に知らせることができないため、往々にして候補を「見逃す」。これにより、ＤＢＳに適性のある患者から、第２段階で評価を受け、ＤＢＳ療法から利益を得る機会が奪われる。よくあることではないが、紹介されるのが上述の窓の中で遅すぎるか、又は窓が閉じつつある時に紹介されることがある。このことは、ＤＢＳの手術センター、並びに不必要な訪問と検査を受ける患者及びその介護者の双方に不必要な負担を課す。
【０００９】
[0009]さらに、上述のＤＢＳの患者選択の第２段階は通例、かなりのリソースを必要とする総合的な選択プロセスを伴い、このプロセスは、レボドパチャレンジ評価、脳の磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）、並びに神経心理学及び精神医学機能の評定を含む。
【００１０】
[0010]本明細書に含められている文献、行為、材料、デバイス、物品等についての論述は、単に本発明に関する文脈を提供することを目的とする。それらの事物のいずれか若しくはすべてが、従来技術基準の一部をなす、又は本出願の各請求項の優先日より前に存在していたために本発明に関連する分野における共通の一般的知識であったことを認める、又は示唆するものとは解釈すべきでない。
【００１１】
[0011]本明細書を通じて、単語「ｃｏｍｐｒｉｓｅ（〜を含む）」又は「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ」や「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」などの変形は、述べられる１つの要素、整数、若しくはステップ、又は要素、整数、若しくはステップのグループの包含を示唆し、その他の要素、整数、若しくはステップ、又は要素、整数、若しくはステップのグループの排除は示唆しないと理解される。
【００１２】
[0012]本明細書では、ある要素が選択肢の列挙の「少なくとも１つ」であってもよいという記述は、その要素が、列挙される選択肢のいずれであってもよく、又は列挙される選択肢のうち２つ以上の任意の組み合わせであってもよいと理解すべきである。
【本発明の概要】
【００１３】
[0013]第１の態様によれば、本発明は、運動症状を有する疾患又は治療の対象における進行状態を判定する方法を提供し、この方法は、
対象の日常的活動中の長期間にわたり、対象の末端部に装着された運動検出器から運動データの時系列を取得するステップと、
長期間を通じた複数の時それぞれにおける対象の運動状態の複数の指標を作成するために運動データを処理するステップであり、運動状態の各指標は、動作緩慢についての指標及びジスキネジアについての指標のうち少なくとも一方を含む、ステップと、
運動状態の指標のばらつきの指標を判定するステップと、
選択スコアを作成するために、ばらつきの指標を、運動データから判定される少なくとも１つの他のデータ特性と組み合わせるステップと、
選択スコアを示す出力を生成するステップと、
を含む。
【００１４】
[0014]第２の態様によれば、本発明は、運動症状を有する疾患又は治療の対象における進行状態を判定するための非一時的なコンピュータ可読媒体を提供し、このコンピュータ可読媒体は命令を備え、命令は、１つ又は複数のプロセッサによって実行されると、
対象の日常的活動中の長期間にわたり、対象の末端部に装着された運動検出器から運動データの時系列を取得することと、
長期間を通じた複数の時それぞれにおける対象の運動状態の複数の指標を作成するために運動データを処理することであり、運動状態の各指標は、動作緩慢についての指標及びジスキネジアについての指標のうち少なくとも一方を含む、ことと、
運動状態の指標のばらつきの指標を判定することと、
選択スコアを作成するために、ばらつきの指標を、運動データから判定される少なくとも１つの他のデータ特性と組み合わせることと、
選択スコアを示す出力を生成することと、
を行わせる。
【００１５】
[0015]第３の態様によれば、本発明は、運動症状を有する疾患又は治療の対象における進行状態を判定するシステムを提供し、このシステムは、
対象の末端部に装着されるように、且つ、長期間にわたる運動データの時系列を出力するように構成された運動検出器と、
運動データを受け取るように、且つ、長期間を通じた複数の時それぞれにおける対象の運動状態の複数の指標を作成するために運動データを処理するように構成されたプロセッサであり、運動状態の各指標は、動作緩慢についての指標及びジスキネジアについての指標のうち少なくとも一方を含み、プロセッサは、運動状態の指標のばらつきの指標を判定するようにさらに構成され、プロセッサは、選択スコアを作成するために、ばらつきの指標を、運動データから判定される少なくとも１つの他のデータ特性と組み合わせるようにさらに構成され、プロセッサは、選択スコアを示す出力を生成するようにさらに構成されている、プロセッサと、
を備える。
【００１６】
[0016]本発明はコンピュータにより実施され、運動データの時系列を受け取り、対象の運動状態の複数の指標を作成し、ばらつきの指標を判定し、ばらつきの指標を、運動データから又はプロセッサに供給される他のデータからプロセッサにより判定され得る少なくとも１つの他のデータ特性と組み合わせて、選択スコアを生成するように構成することが可能な、リモートサーバ若しくは中央の演算設備、クライアントコンピュータ、モバイルデバイス、又は他の処理手段に組み込まれ得るプロセッサにより処理ステップが行われる。プロセッサは、選択スコアと閾値との比較も行って、運動症状の段階を示す出力を生成してもよい。
【００１７】
[0017]したがって、いくつかの態様において、本発明は、運動症状を有する疾患又は治療の対象における進行状態を自動判定するためのコンピュータ実施方法を提供し、この方法は、プロセッサで、対象の日常的活動中の長期間にわたり、対象の末端部に装着された運動検出器から運動データの時系列を取得するステップと、プロセッサが、運動データを処理して、長期間を通じた複数の時それぞれにおける対象の運動状態の複数の指標を作成するステップであり、運動状態の各指標は、動作緩慢についての指標及びジスキネジアについての指標のうち少なくとも一方を含む、ステップと、プロセッサが、運動状態の指標のばらつきの指標を判定するステップと、プロセッサが、ばらつきの指標を、運動データから判定される少なくとも１つの他のデータ特性と組み合わせて、選択スコアを作成するステップと、選択スコアを示す出力を生成するステップと、を含む。
【００１８】
[0018]本発明の態様のいくつかの実施形態では、選択スコアが閾値未満であれば運動症状が初期段階であることを示す出力が生成され、選択スコアが閾値より大きければ運動症状が進行段階であることを示す出力が生成される。
【００１９】
[0019]ばらつきの指標は、いくつかの実施形態において、運動状態の指標の高い百分位数と低い百分位数との間の数値距離の指標とすることができ、例えば運動状態の指標の四分位数間の領域の指標であってもよい。或いは、ばらつきの指標は、運動状態の指標の分散の指標とすることもできる。或いは、ばらつきの指標は、運動状態の指標の標準偏差の指標、又は運動状態の指標の変動性、散布度、若しくは広がりの他のインジケータとすることもできる。
【００２０】
[0020]少なくとも１つのデータ特性は、いくつかの実施形態において、動作緩慢の確率的指標を含んでもよい。動作緩慢の確率的指標は、例えば、観察期間を通じて取得された動作緩慢の個々の指標の時系列の平均値若しくは中央値（ＢＫ５０と呼ばれる）、及び動作緩慢の個々の指標の時系列の第７５百分位数値（ＢＫ７５と呼ばれる）、又はＢＫＳスコアの他の適切な百分位数値ＢＫｎ、のうちの１つ又は複数を含むこともできる。
【００２１】
[0021]追加又は代替として、少なくとも１つの他のデータ特性は、いくつかの実施形態において、ジスキネジアの確率的指標を含む。ジスキネジアの確率的指標は、例えば、観察期間を通じて取得されたジスキネジアの個々の指標の時系列の平均値若しくは中央値（ＤＫ５０と呼ばれる）、及びジスキネジアの個々の指標の時系列の第７５百分位数値（ＤＫ７５と呼ばれる）、又はＤＫ（ジスキネジア）スコアの他の適切な百分位数値ＤＫｎ、のうちの１つ又は複数を含むこともできる。
【００２２】
[0022]追加又は代替として、少なくとも１つの他のデータ特性は、いくつかの実施形態において、特に対象が「オフ」である期間、すなわちＢＫ（動作緩慢）が高い期間、の中央又は平均ＤＫスコアを含んでもよい。いくつかの実施形態では、少なくとも１つの他のデータ特性は平均ＢＫを含んでもよい。
【００２３】
[0023]追加又は代替として、少なくとも１つの他のデータ特性は、いくつかの実施形態において、対象期間の間にその対象に処方された投薬リマインダーの数、例えば一日あたりのリマインダー数などの服薬量指標を含んでもよい。そのような実施形態は、一日あたり又は一期間あたりの服薬回数が増えることは、特にＰＤでは進行した疾患状態と相関することを考慮している。例えば、服薬量指標は、５回以下の服薬の場合には０、一日に５回を超える服薬の場合には１である、２値指標を含んでもよい。又は、服薬量指標は、５回以下の服薬を処方された対象にはゼロとし、一日に５回を超える服薬が処方された対象には［服薬回数−５］に設定されてもよい。システムは、いくつかの実施形態において、運動検出器を搭載した身体装着型デバイスによって送達されるようにプログラムされたリマインダーの回数から、処方された服薬の回数を推論することができる。
【００２４】
[0024]追加又は代替として、少なくとも１つの他のデータ特性は、いくつかの実施形態において、インモバイル時間比率（ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｉｍｅ  ｉｍｍｏｂｉｌｅ：ＰＴＩ）又はインモバイル時間量（ａｍｏｕｎｔ  ｏｆ  ｔｉｍｅ  ｉｍｍｏｂｉｌｅ：ＡＴＩ）を含んでもよい。ＰＴＩ／ＡＴＩは、観察期間の間の、動作緩慢スコア（ＢＫＳ）が非常に高い期間、例えばＢＫＳが５０〜１００の範囲の閾値（例えば８０の閾値）を超える期間、から推論することができる。ＰＴＩ／ＡＴＩは、日中の睡眠及び認知の代替と考えることができる。
【００２５】
[0025]追加又は代替として、少なくとも１つの他のデータ特性は、いくつかの実施形態において、運動データから導出される震せん（震顫）の指標を含んでもよい。
【００２６】
[0026]追加又は代替として、少なくとも１つの他のデータ特性は、いくつかの実施形態において、ＢＫスコアの四分位数間の領域であるＢＫＳＩＱＲを含んでもよい。そのような実施形態は、ばらつきの指標はその全体又は一部がＤＫスコアのばらつきから導出できるものの、ＢＫＳＩＱＲは依然として、ＰＤの進行した疾患状態を示す重要なさらなるインジケータであることを認識している。
【００２７】
[0027]追加又は代替として、少なくとも１つの他のデータ特性は、いくつかの実施形態において、観察期間（例えば０９：００〜１８：００の時間からなる）のうち、対象が動作緩慢状態であった分数である、動作緩慢分数を含んでもよい。動作緩慢分数は、例えば、ＢＫＳが閾値を上回る分数から、又は二項定理を使用して計算されるＢＫＳの第７５百分位数を上回る分数から推論することができる。例えば、この指標は、発生の確率が小さい窓を探し、そのような窓を、動作緩慢分数を示すＭｉｎｕｔｅｓ＿Ｕｎｄｅｒ指標に寄与するものとして定義することができる。窓は、７つの連続するＢＫスコアを含むことができ、それら７つのスコアのうち５つ以上がすべてのＢＫスコアの第７５百分位数を超えるかどうかを評価し、二項定理ではそのような発生の見込みは５％未満であると示すことに留意されたい。そのような窓は、したがって、ＰＤの投薬不足と整合し得る。
【００２８】
[0028]追加又は代替として、少なくとも１つの他のデータ特性は、いくつかの実施形態において、Ｕｎｄｅｒ＿Ｃｏｕｎｔと呼ばれる指標を含んでもよく、これは、７つのＢＫスコアのうちの少なくとも５つが第７５百分位数を超えているか、又はＢＫスコアに比較的低いパーセンテージのイベントが発生する、観察期間を通じた時間窓の数の指標を含む。
【００２９】
[0029]追加又は代替として、少なくとも１つの他のデータ特性は、いくつかの実施形態において、観察期間（例えば、０９：００〜１８：００の時間からなる）のうち、対象がジスキネジア状態であった分数であるジスキネジア分数を含んでもよい。ジスキネジア分数は、例えば、ＤＫＳが閾値を上回る分数から、又は二項定理を使用して計算されるＤＫＳの第７５百分位数を上回る分数から推論されてもよい。例えば、この指標は、発生の確率が小さい窓を探し、そのような窓を、ジスキネジア分数を示すＭｉｎｕｔｅｓ＿Ｏｖｅｒ指標に寄与するものとして定義することができる。この窓は、７つの連続するＤＫスコアを含むことができ、それら７つのスコアのうち５つ以上がすべてのＤＫスコアの第７５百分位数を超えるかどうかを評価し、ここでも二項定理ではそのような発生の見込みは５％未満であると示すことに留意されたい。そのような窓は、したがって、ＰＤの投薬過剰と整合し得る。
【００３０】
[0030]追加又は代替として、少なくとも１つの他のデータ特性は、いくつかの実施形態において、Ｏｖｅｒ＿Ｃｏｕｎｔと呼ばれる指標を含んでもよく、これは、７つのＤＫスコアのうちの少なくとも５つが第７５百分位数を超えているか、又はＤＫスコアに比較的低いパーセンテージのイベントが発生する、観察期間を通じた時間窓の数の指標を含む。
【００３１】
[0031]追加又は代替として、少なくとも１つの他のデータ特性は、いくつかの実施形態において、観察期間のうち、対象がジスキネジア状態でなかったとき又はジスキネジアが閾値を下回ったときの分数、及び、対象が動作緩慢状態でなかったとき又は動作緩慢が閾値を下回ったときの分数、を評価する手段を備えてもよい。いくつかの実施形態では、少なくとも１つの他のデータ特性は、運動疾患（ＰＤなど）がある年数、対象の認知状態、年齢、血圧、衝動性、感情鈍麻等などの他の要因を示す、運動データから導出されるのでないデータを含んでもよい。これらは、看護師又は患者によって操作される携帯電話又はタブレットなど、本発明のシステムと共に動作可能であるように構成されたデータ入力装置を使用して収集されても、又は患者の診療所によりＰＫＧデータと共に本発明のシステムに供給されてもよい。観察期間は、例えば、０９：００〜１８：００の時間からなることができる。
【００３２】
[0032]上記の長期間は、１日、又は２日以上からなることができ、例えば６、７、８、９、又は１０日以上からなってもよい。長期間の間、運動データは、好ましくは、覚醒時間中にのみ本方法のために取得され、例えば、長期間の間の当該日又は各日の午前９：００〜午後６：００の期間の間、又は傾眠の自動的な指標を使用して睡眠の欠如によって定義される適応的な覚醒期間の間、に取得される。
【００３３】
[0033]本発明は、例えばパーキンソン病では、オン、オフ、及びジスキネジア状態間の対象の変動（ＦＤＳ）の増大は、確率的な動作緩慢及び／又はジスキネジアの指標とさらに組み合わせられると、先進療法を必要とする対象の改良された予測子となることを認識している。したがって、選択スコアを監視すること、及び特殊な事例では閾値を超えて作成された選択スコアの上昇を監視することは、疾患の進行並びに投薬／療法への反応を監視し、及び／又は先進医療への適性について候補を選別するための自動化された客観的な方法を実現する。
【００３４】
[0034]いくつかの実施形態では、運動状態の各指標は、動作緩慢についての指標及びジスキネジアについての指標の両方を含む。そのような実施形態では、ばらつきの指標は、動作緩慢についての指標のばらつきの指標と、ジスキネジアについての指標のばらつきの指標との加重和として作成されてもよい。重みはそれぞれ、０．５、又は−１以上〜１以下の範囲の任意の他の重みであり得るが、任意の重み付けスケールが利用され得ることが企図される。代替の実施形態では、ばらつきの指標は、動作緩慢の各指標をジスキネジアの同時の指標と合計して、組み合わせられた運動状態の指標を作成し、組み合わせられた運動状態の指標のばらつきからばらつきの指標を判定することにより作成されてもよい。
【００３５】
[0035]いくつかの実施形態では、ばらつきの指標は、まず、１つの数学関数又はそれぞれの数学関数を使用して、動作緩慢についての指標のばらつきの指標、及び／又はジスキネジアについての指標のばらつきの指標を処理することによって作成することができる。処理された指標を、いくつかの実施形態では、次いで線形に加算して、ばらつきの指標を作成することができる。当該又は各数学関数は、例えば、上述したように重み付けを適用することを含むことができ、及び／又は、それぞれの指標に対数又は指数を適用することを含むことができる。
【００３６】
[0036]ばらつきの指標を少なくとも１つの他のデータ特性と組み合わせることは、選択スコアを作成するための線形加算又は加重加算を含むことができる。追加又は代替として、ばらつきの指標及び／又は少なくとも１つの他のデータ特性は、例えば、ばらつきの指標及び／又は少なくとも１つの他のデータ特性に対数又は指数を適用することにより、組み合わせるステップの前又はその最中に、適切な数学関数によって修正してもよい。少なくとも１つの他のデータ特性と組み合わせられたばらつきの指標は、代替又は追加として、選択スコアを図表又はベクトルとして視覚的に作成してもよい。
【００３７】
[0037]いくつかの実施形態では、本発明の方法は、単に選択スコアを判定することができる。他の実施形態では、本発明は、選択スコアが閾値を超えるかどうかを判定して、２値の出力を与えることができる。しかし、代替の実施形態は、例えば数時間、数日、数週間、数ヶ月、又は数年の過程にわたって、選択スコアの進行を監視するために、異なる機会に判定された選択スコアの値を記録するステップをさらに含んでもよい。いくつかの実施形態は、追加又は代替として、例えば先進療法が適するようになり得る閾値へと向かう疾患の進行を予想又は予測するために、時間の経過に伴う選択スコアの変化率を監視するステップをさらに含んでもよい。さらに、疾患が進行する間の選択スコアの監視は、いくつかの実施形態において、複数の利用可能な療法の進歩のうちのどの療法がその特定の患者に適するかどうかを示す基準として使用されてもよい。選択スコアが１回の投薬の服薬の過程を通じて繰り返し判定される場合、選択スコアは、先進療法に紹介するための閾値を上回る値及び下回る値の両方を取り得る。いくつかの実施形態は、投薬の効果が低下しつつあるか、又は効果がなくなった時に取得された選択スコア値を優先的に、又はそのような選択スコア値のみを、先進療法が指示されるかどうかを評価する基準と考えることができる。
【００３８】
[0038]対象が先進療法を必要とする可能性があるかどうかを判定するために選択スコアが比較される閾値は、任意の適切な方式で判定又は事前定義することができる。例えば、閾値は、正常な対象（神経変性障害のない対象）についての選択スコアの中央値、又は先進療法を受けた対象についての選択スコアの中央値レベル、先進療法を受けた対象についての選択スコアの第７５百分位数レベル、又はそのような値から導出された、スカラー変量、対数変量、若しくは指数変量等、として事前定義され得る。いくつかの実施形態では、閾値は、神経変性障害の発生前に評価される対象から取得されたベースラインデータに対応するスコア又はスコア範囲を参照して定義されてもよい。いくつかの実施形態では、１つのスコアの変化、又は時間の経過と共に取得される複数のスコアの変化率を、選択スコアを判定するために使用される少なくとも１つの他の特性として利用することができる。
【００３９】
[0039]いくつかの実施形態では、後期段階のＰＤ又は先進療法への適格性を評価することに対するジスキネジアの重要性を鑑みて、選択スコアは、ジスキネジアに特有のデータのみから導出されてもよい。
【００４０】
[0040]ジスキネジアデータは、いくつかの実施形態では、その内容が参照により本明細書に組み込まれる国際特許出願公開第２００９／１４９５２０号の教示に従って作成されるスコアであってもよい。動作緩慢スコアは、いくつかの実施形態では、国際公開第２００９／１４９５２０号の教示に従って作成されてもよい。
【００４１】
[0041]運動症状が初期段階又は進行段階のどちらかにあることを示す出力は、好ましい実施形態では、医師が、運動機能基準の客観的な評定に基づいて、改変された療法又は先進療法を処方又は投与するのに患者が適時である（又はまだ適時ではない）かどうかを検討できるように、医師に通信することができる。例えば、出力は、ＤＢＳの患者選択の第１段階を行う一般神経科医に、及び／又はＤＢＳの患者選択の第２段階を行うＤＢＳの専門家に提供され得る。そのような実施形態は、したがって、選択スコアを利用して、紹介段階で一般神経科医を支援し、及び／又は対象のＤＢＳへの適格性の評価でＤＢＳの専門家を支援する、定量的で、単純で、自動的で正確な患者選別ツールを提供する。
【００４２】
[0042]選択スコアは、追加又は代替として、薬剤の服薬量であれ、又はＤＢＳの被術者に対するＤＢＳ刺激の用量若しくは特性であれ、服薬量の精緻化を導くために使用されてもよい。本発明により特定される運動症状の進行段階は、したがって、レボドパからレボドパ−カルビドパ混合への移行など、服薬量の改定、経口薬剤の混合若しくは選択の必要性を示すことができ、並びに／又は、脳深部刺激（ＤＢＳ）、持続的注入によるアポモルヒネ、パッチによる薬物送達、及びポンプにより送達されるレボドパ−カルビドパ経腸用液などの先進療法の必要性を示すことができ、並びに／又は、療法のその他の適切な進行若しくは変更を示すことができる。
【００４３】
[0043]さらなる態様によれば、本発明は、運動症状を有する対象を先進療法に関して選別する方法を提供し、この方法は、
対象の日常的活動中の長期間にわたり、対象の末端部に装着された運動検出器から運動データの時系列を取得するステップと、
運動データを処理して、長期間を通じた複数の時それぞれにおける対象の運動状態の複数の指標を作成するステップであり、運動状態の各指標は、動作緩慢についての指標及びジスキネジアについての指標のうち少なくとも一方を含む、ステップと、
運動状態の指標のばらつきの指標を判定するステップと、
ばらつきの指標を、運動データから判定される少なくとも１つの他のデータ特性と組み合わせて、選択スコアを作成するステップと、
選択スコアを示す出力を生成するステップと、を含む。
【００４４】
[0044]いくつかの実施形態では、上記方法は、選択スコアが閾値未満であれば運動症状が初期段階であることを示す出力を生成し、選択スコアが閾値より大きければ先進療法に対する適時性を示す出力を生成するステップを含む。運動症状を有する対象を選別するために特に好ましい実施形態は、アポモルヒネ療法、デュオドーパ療法、及び脳深部刺激（ＤＢＳ）を含む群から選択される先進療法に対する対象の適性を判定することを対象とする。
【００４５】
[0045]さらなる態様によれば、本発明は、対象を自動的に選別して、運動症状を有する疾患の先進療法を受けるための臨床的適時性を判定する方法を提供し、この方法は、
プロセッサで、対象の日常的活動中の長期間にわたり、対象の末端部に装着された運動検出器から運動データの時系列を取得するステップと、
プロセッサが、運動データから、長期間を通じた複数の時それぞれにおける対象の運動状態の複数の指標を計算するステップであり、運動状態の各指標は、動作緩慢についての指標及びジスキネジアについての指標のうち少なくとも一方を含む、ステップと、
プロセッサが、運動状態の指標のばらつきの指標を判定するステップと、
プロセッサが、ばらつきの指標を、運動データから判定される少なくとも１つの他のデータ特性と組み合わせて、選択スコアを作成するステップと、
プロセッサが、選択スコアが閾値より大きい時には先進療法に対する臨床的適時性、及び選択スコアが閾値未満である時には先進療法に対する臨床的非適時性、のうちの１つ又は複数を示す出力を生成するステップと、を含む。
【００４６】
[0046]いくつかの実施形態では、閾値は、（ｉ）先進療法を受けた対象についての選択スコアの中央値レベル、（ｉｉ）先進療法を受けた対象についての選択スコアの第７５百分位数レベル、及び（ｉｉｉ）（ｉ）又は（ｉｉ）のそのような値から導出された、スカラー変量、対数変量、又は指数変量、を含む群から選択される。
【００４７】
[0047]いくつかの実施形態では、上記方法は、脳深部刺激（ＤＢＳ）、アポモルヒネ、及びレボドパ−カルビドパ（デュオドーパ）、を含む群から選択される先進療法を受けるための対象の適時性を自動的に判定するステップをさらに含む。通例、選択された先進療法を受けるための対象の適時性は、選択スコアが閾値よりも大きい時に、プロセッサによって自動的に判定され、閾値は、選択された先進療法を受けた対象についての選択スコアの中央値レベル、又は選択された先進療法を受けた対象についての選択スコアの第７５百分位数レベル、若しくはそれらの集計、又はそのような値から導出されたスカラー変量、対数変量、若しくは指数変量、によって判定される。
【００４８】
[0048]いくつかの実施形態では、本発明は、プロセッサにより実行可能な命令を含んでいる報告モジュールが少なくとも運動データを受け取ることに基づいて、対象に固有の報告を自動的に生成するステップであり、報告モジュールは、選択スコアと、運動データから導出された臨床的観察とを報告テンプレートのフィールドに埋め込む、ステップをさらに提供する。報告テンプレートは、対象の識別子、紹介元の臨床医、データ収集の継続時間、データ収集の日付、対象による服薬量の確認、対象に処方された療法、対象に提供された服薬量のリマインダー、データ収集の間の運動挙動の要約（動作緩慢運動、ジスキネジア運動、及び震せん運動のうちの１つ又は複数を含む）、投薬に対する運動挙動反応の要約、並びに、プロセッサにより計算された選択スコアとばらつきの指標と運動データとのうちの少なくとも１つに基づく臨床的知見の要約、を含む群から選択されるフィールドを含んでもよい。
【００４９】
[0049]本発明の様々な態様のいくつかの実施形態において、本発明は、複数の対象のグループの疾患又は治療の状態又は進行を評価するために、それら複数の対象について取得された選択スコアを集計するステップをさらに含んでもよい。そのような実施形態は、例えば、例えば、国、地域、診療所、若しくは個々の臨床医がその患者を過度に若しくは不十分に治療しているかどうか、又は他の国、地域、診療所、若しくは臨床医と比べて適切な時に先進療法を処方しているかどうかを評価するために、地理的地域若しくは管轄区、診療所、臨床医、又は患者のクラスを評価するのに利用できる。
【００５０】
[0050]運動検出器は、加速度データを出力する加速度計、又はジャイロスコープ等を含み得る。
【００５１】
[0051]本明細書に記載される様々な態様はそれぞれ、１つ又は複数の他の態様に関連して記載される特徴、修正、及び代替、例えば、これらに限定されないが、様々な運動状態、ばらつきの指標、及び選択スコアの判定に使用される他のデータ特性、を取り込んでもよいことを理解すべきである。効率のために、そのような特徴、修正、及び代替は、すべての個々の態様に関しては繰り返し開示してはいないが、当業者は、ある態様に関して開示された特徴、修正、及び代替のそのような組み合わせは、他の態様にも同様に当てはまり、本開示の範囲内にあり、本開示の主題の一部をなすことを認識されよう。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
[0052]次いで添付図面を参照して本発明の例を説明する。
【図１】図１は、本発明の一実施形態による、パーキンソン病の様々な臨床状態を検出する手段の概略図である。
【図２ａ】図２ａは、本発明の一実施形態による、運動状態を監視し、報告するシステムの図である。
【図２ｂ】図２ｂは、本発明の一実施形態による、運動状態を監視し、報告するシステムの図である。
【図２ｃ】図２ｃは、本発明の一実施形態による、運動状態を監視し、報告するシステムの図である。
【図２ｄ】図２ｄは、いくつかの実施形態では有意な臨床的情報及び要約が自動的に埋め込まれ得る報告テンプレートの例の図である。
【図３】図３は、患者からの手首装着型データロガーによる一日分の運動記録から出力された、ＤＫスコア及びＢＫスコアの例の図である。
【図４】図４は、本発明の一実施形態による選択スコアの分類の有効性を示す図である。
【図５】図５は、本発明の一実施形態による選択スコアの分類の有効性を示す図である。
【図６】図６は、本発明の一実施形態による選択スコアの分類の有効性を示す図である。
【図７】図７は、本発明の別の実施形態による選択スコアの分類の有効性を示す図である。
【図８】図８は、本発明のさらなる実施形態による選択スコアの分類の有効性を示す図である。
【図９】図９は、本発明の実施形態による運動症状を有する疾患又は治療の対象における進行状態を判定する方法のステップを示す図である。
【図１０】図１０は、本発明を実施するための例示的システムで使用され得る汎用コンピューティングデバイスを示す図である。
【好ましい実施形態の説明】
【００５３】
[0053]図１は、本発明の一実施形態による様々なパーキンソン状態又は運動状態を検出するための装置の概略図である。装置１１５は、疾患又は治療の進行状態を判定するために人の手足の運動データを取得するための３つの要素を備える。装置１１５は、加速度計の形態の運動モニタ１２１と、動作緩慢及びジスキネジアの客観的な判定を提供するような方式で運動モニタデータを分析する評価器１２２と、臨床医が投薬を処方できるように、又は人が自身の運動状態をよりよく理解することができるように、複数の期間にわたる動作緩慢又はジスキネジアの客観的な判定を出力するための出力手段１２３と、を備える。通例、客観的な判定は、選択スコアの形態である。
【００５４】
[0054]運動モニタ１２１は、覚醒時間を通じた全身の運動状態の十分に正確な表現を提供するために、人の最も症状の重い手首に装着されることが意図される軽量のデバイスである。このデバイスは、弾性の手首バンドに取り付けられることにより、腕でぐらつかず、したがって加速度を実際よりも誇張しないようにしっかりと支持される。デバイスは、最小限の量だけ人の手首から立ち上がることにより運動の誇張を最小に抑えるように構成される。運動モニタは使い捨てであってもよい。
【００５５】
[0055]運動モニタ１２１は、０〜１０Ｈｚの帯域幅にわたり、Ｘ、Ｙ、Ｚの３軸における加速度を記録し、３チャネルのデータをデバイスに内蔵されたメモリに記憶する。この運動モニタ１２１は通例１ＧＢ以上のストレージであり、それにより、６、７、８、９、若しくは１０日、又はそれ以上の長期間にわたってデバイスによって収集されたデータの記憶を可能にし、その後データはダウンロードして分析することができる。データは、当業者には理解されるように、ＵＳＢコネクタ又はその他の標準的若しくは特注の手段などの物理的接続を介して、又はワイヤレスインターフェースにより、運動モニタ１２１からダウンロードすることができる。
【００５６】
[0056]データは、例えば６、７、８、９、若しくは１０日又はそれ以上の有限の評価期間にわたって運動モニタ１２１により収集できるか、又は継続的に無期限に評価器１２２による分析のために収集でき、運動データが評定のために定期的にダウンロードされる。データのダウンロードのために着用者から定期的に運動モニタ１２１を取り外すことにより、運動モニタ１２１を充電する機会も得られる。
【００５７】
[0057]出力手段１２３は通例は運動モニタ１２１から遠隔にあり、評定及び選択スコア及び報告を臨床医に提供するために（破線１２４で示されるように）評価器１２２と連携して提供されてもよい。ただし、いくつかの実施形態では、運動モニタ１２１、評価器１２２、及び任意選択で出力手段１２３は、単一の身体装着デバイス内に設けられてもよいことを理解すべきである。
【００５８】
[0058]図２ａ〜２ｃは、本発明の一実施形態による、運動状態を監視し、報告するシステム２１５を示す。はじめに図２ａを参照すると、患者２１２が、通例は加速度計データロガーの形態である図１の運動モニタ１２１を装着している。運動モニタ１２１は、加速度計データをログに記録し、このデータを中央の演算設備２１４に通信する。演算設備２１４はデータを分析して、運動症状が初期段階であるかそれとも進行段階であるかを示す、運動状態報告を含む出力を作成する。出力は、通例は中央の演算設備２１４から遠隔に位置している、神経科医又は医師２１６に報告される。したがって神経科医／医師は、電子メールにより、又はインターネット若しくは他の通信ネットワーク上のウェブサイト若しくはポータルで利用可能にされることにより、運動状態報告を、神経科医によって迅速に解釈できるフォーマットで受け取ることができ、それにより神経科医の時間の効率的な使用が保証される。神経科医２１６は、次いで報告を解釈し、患者の投薬若しくは処方又は療法を、報告に含まれている客観的な臨床情報に従って最適化されるように更新する。追加又は代替として、神経科医は、例えば患者２１２が特定の先進療法の候補となるかどうかを判定するために、本発明のシステム又は方法を使用してさらに評定するために、報告に基づいて推薦を行ってもよい。
【００５９】
[0059]この実施形態では、国際公開第２００９／１４９５２０号により教示される方式で、２分間の窓分のデータごとにジスキネジアスコア及び動作緩慢スコアの両方を生成するために、取得されたデータに、中央の演算設備２１４によりアルゴリズムが適用される。
【００６０】
[0060]システム２１５が図２ｂにより詳細に示される。看護師２１０又は臨床医が、年齢が適当であるかどうか、認知機能障害、及び経口療法（レボドパ）が最適化されているかどうかを参照して、候補を事前に選別することができる。本発明の実施形態により先進療法についての選別を行うために、看護師は、手首に装着される運動モニタ１２１を設定するための適切なアプリケーションを実行するプロセッサを有するタブレット又は同様のデバイス２２０を使用する。通例、これは、デバイス２２０によって実行されるアプリケーションが、患者識別子、その患者の投薬の種類及び時間、セッションコーディングの詳細などの１つ又は複数を入力として受け取ることを伴う。アプリケーションは、システムを通じて生成され送信されるデータの暗号化及び解読のためのセッションキーを作る。手首に装着される運動モニタ１２１は、その患者２１２の典型的な一日の活動の間装着され、この期間の間に、いつ投薬を行うかを患者に思い出させ、好ましい実施形態では、いつ服薬が行われたかを示す患者入力を受け取る。運動モニタ１１５は、入浴時（ただし耐水性のデバイスも企図され、本開示の範囲内にある）若しくは睡眠時に、又は再充電のために取り外すことができ、その後使用を継続することができる。
【００６１】
[0061]使用セッションが終了すると（通例は６〜１０日間又はそれ以上の長期間の後）、運動モニタ１１５がドック／充電ステーション２２２に結合され、ドックにある運動モニタからデータを取り出すための適切なアプリケーションを実行するタブレット又は同様のデバイス２２０とインターフェース接続される。データは、診療所サーバ又はそれと同等に中央の演算設備２１４に、セキュリティが保護された状態で（有線又は無線の手段を介して）渡され、そこで患者に固有のデータが中央の演算設備のプロセッサによって取り出され、本発明の実施形態により選択スコアをプロセッサにより計算するために分析される。
【００６２】
[0062]選択スコア（成果物２２５に含められる場合もある）を作成するために本発明のシステム２１５によって行われるデータ分析のプロセス２４０の例が、図２ｃに示される。図示されるように、国際公開第２００９／１４９５２０号に記載されるように加速度の時系列を使用してＤＫスコア及びＢＫスコアを導出する。
【００６３】
[0063]いくつかの実施形態では、中央の演算設備２１４は、取り出され、分析された患者に固有のデータのより詳細な解釈を提供する報告をさらに生成し、本発明のシステム及び方法によって判定された選択スコアを裏付ける要因に関する臨床的詳細を提供する。中央の演算設備２１４のプロセッサ又はそれと同等のプロセッサ／サーバによって生成された成果物２２５は、例えば、ＰＤＦ又は臨床医２１６により可読の他の適切なファイルフォーマットのＰＫＧ２２６及び報告２２８を含むことができる。有意な臨床的情報が埋め込まれた成果物２２５の例が図２ｄに提供される。ここでは、成果物テンプレート２２５は、患者のＰＫＧ２２６のフィールド（運動モニタから抽出されたデータの図表である）と、システムによって自動的に埋め込まれるフィールドを含む報告２２８とを含む。そのようなフィールドには、これらに限定されないが、患者識別子、紹介元の臨床医、データ収集の継続時間、データ収集の日付、対象に提供された服薬量のリマインダー、対象による（消費した投薬服薬量）の服薬量の確認、対象に処方された療法、データ収集の間の運動挙動の要約（動作緩慢運動、ジスキネジア運動、及び震せん運動のうちの１つ又は複数を含む）、システムによって計算された選択スコア、投薬に対する運動挙動反応の要約、特に、対象がレボドパを利用した投薬（又は他の投薬）などの投薬に反応した、又は反応しなかったことの運動モニタデータからの証拠、運動データとばらつきの指標とプロセッサによって計算された選択スコアとのうちの少なくとも１つに基づく臨床的知見の要約、が含まれ得る。レボドパへの反応性は先進療法の選択基準の１つであることから、対象がレボドパを利用した投薬（又は他の投薬）などの投薬に反応した、又は反応しなかったことの運動モニタデータからの具体的な証拠を含む、投薬に対する運動挙動反応の要約は、臨床的に有用であることが有利である。
【００６４】
[0064]いくつかの実施形態では、システムは、データを収集し、及び／又は、本発明のシステムを通じて収集された臨床的スケールの尺度を表す成果物テンプレート２２５のフィールドに埋め込むように構成可能である。これらは、例えば、認知についての指標、又は血圧、年齢、疾患の継続時間、衝動性、若しくは感情鈍麻を含む他の指標が含まれ得る。そのような情報は、患者又は介護者によって操作されるタブレット若しくは携帯電話又は他のデバイスなどのデバイスによって提供される患者ポータルを介して収集され得る。通例、本発明のシステムは、そのような情報をデバイスに提供するように患者又は介護者を促す。いくつかの実施形態では、システムは、運動モニタ若しくは別の身体装着型デバイスによって判定され得る、又は看護師若しくは臨床医によって供給される、例えば歩行に関するさらなる患者の運動入力を受け取るか、又は患者又は介護者にそのような入力を促すように構成可能である。
【００６５】
[0065]図３は、一日あたり６回のレボドパの服用を処方された患者からの、一日分の手首装着型運動モニタ記録からの出力の例を与える。上側のデータ点のセット３０６は、２分間の窓分のデータそれぞれから作成されたジスキネジアスコア（ＤＫスコア）を表し、下側のデータ点のセット３０８は、２分間の窓分のデータそれぞれから作成された動作緩慢スコア（ＢＫスコア）を表す。ＤＫスコアは、図３の中線３００に又はそれより上にのみプロットされているのに対し、ＢＫスコアは図３の中線３００に又はそれより下にのみプロットされている。中線からのＤＫスコア３０６の距離が上に向かって増すことにより、より高いジスキネジアの重篤性が表され、一方、中線からのＢＫスコア３０８の距離が下に向かって増すことにより、より高い動作緩慢の重篤性が表される。水平線は、ＤＫスコア及びＢＫスコア両方についての対照群それぞれの中央値である、第７５百分位数及び第９０百分位数を示し、対照群は神経変性障害のない対象である。６本の垂直方向の線（そのうち２つが３０２に示される）は、投薬が処方された時を示し、ひし形３０４は、投薬したことが患者によって確認された時を表す。
【００６６】
[0066]本実施形態は、長期間にわたるＤＫスコア３０６及び／又はＢＫスコア３０８のばらつき又はより大きな変動は、運動症状が進行段階まで進行しているかどうかの有益な予測子となることを認識している。
【００６７】
[0067]図１の装置を使用して１０日間にわたって患者を監視する調査を行い、すべてのデータを収集した。ＤＫスコア及びＢＫスコア両方の四分位数間の領域は、（ａ）すべてのデータ点の７５％がそれより下にある値と、（ｂ）すべてのデータ点の２５％がそれより下にある値と、の差として定義される。
【００６８】
[0068]ばらつきの指標を、参照により内容が本明細書に組み込まれる国際公開第２０１５／１３１２４４号により教示される変動スコアに従って算出した。同開示に記されるように、上記の調査／母集団条件下では７．７の変動スコア閾値が最適である。この変動スコア及び７．７の閾値のみを使用すると、８３％の感度、４７％の選択性、フィッシャーの正確確率＝ｐ＝０．０７８、及びＫａｐｐａ＝０．３０４が生じるのに対し、変動スコアの重みを修正すると、感度８４％、選択性５８％、フィッシャーの正確確率＝ｐ＝０．０３８、及びＫａｐｐａ＝０．３６４を有する、最適化された変動スコアをもたらすことができる。しかし、本発明は、本発明の手法はＤＢＳ候補の特定を大幅に改善できることを認識している。
【００６９】
[0069]中央値ＢＫスコアは、統一パーキンソン病評価スケールそのＩＩＩ（ＵＰＤＲＳ３）を使用して同時に取得される臨床的評価と相関し、中央値ＤＫスコアは、修正された異常不随意運動スコア（ＡＩＭＳ）評価を使用して臨床的に取得される評価と相関する。
【００７０】
[0070]図４は、本発明の一実施形態による選択スコアの分類の有効性を示す。この実施形態では、選択スコアは以下の入力から導出された。
選択スコア＝５．８６＊ＦＤＳ  ＋  ０．９８１  ＋  ７．１＊ＢＫ５０  ＋  ８．９＊  ＤＫ＿５０  ＋  ６．９＊ＢＫＳＩＱＲ  ＋  ８．８＊Ｍｉｎｕｔｅｓ＿Ｕｎｄｅｒ  ＋  ４．０４  ＊Ｍｉｎｕｔｅｓ＿Ｏｖｅｒ＋７．７＊Ｒｅｍｉｎｄｅｒ＿Ｃｏｕｎｔ＞５  ＋  ０．４  ＊  ｏｖｅｒ  ｃｏｕｎｔ＋−０．０７  ＊  ｕｎｄｅｒ  ｃｏｕｎｔ＋０．４  ＊  ｔｒｅｍｏｒ  ＋  −０．８  ＊  ＰＴＩ  ＋  ０．５  ＊  ＢＫ７５
【００７１】
[0071]又は、コード形態で表すと以下となる。
ｂｉｎ＿ｓｃｏｒｅ（ｎ，  ｂｉｎｓ）  ＝  ｆｉｎｄｆｉｒｓｔ（ｘ−＞  ｎ  ＜  ｘ，  ［ｂｉｎｓ．．．，Ｉｎｆ］）  −  １
ｄｂｓｓ＿ａ（ｘ）  ＝  ５．８６３  ＊  ｂｉｎ＿ｓｃｏｒｅ（ｘ［：ＦＤＳ］，  ［  ７．７，  ９．４，  １１．７］）  ＋
７．１３６  ＊  ｂｉｎ＿ｓｃｏｒｅ（ｘ［：ＢＫ＿５０］，  ［２２．０，  ２５．０，  ３１．０］）  ＋
８．９２１  ＊  ｂｉｎ＿ｓｃｏｒｅ（ｘ［：ＤＫ＿５０］，  ［  １．３，  ３．０，  ６．５］）  ＋
６．９５７  ＊  ｂｉｎ＿ｓｃｏｒｅ（ｘ［：ＢＫ＿７５］  −  ｘ［：ＢＫ＿２５］，  ［１６．２，  １９．１，  ２０．４］）  ＋
８．８０５  ＊  ｂｉｎ＿ｓｃｏｒｅ（ｘ［：Ｍｉｎｕｔｅｓ＿Ｕｎｄｅｒ］，  ［  １８８，  ２８８，  ４２０］）  ＋
４．０４１  ＊  ｂｉｎ＿ｓｃｏｒｅ（ｘ［：Ｍｉｎｕｔｅｓ＿Ｏｖｅｒ］，  ［  ２６，  ９５，  １３５］）  ＋
７．７３７  ＊  ｂｉｎ＿ｓｃｏｒｅ（ｘ［：Ｒｅｍｉｎｄｅｒ＿Ｃｏｕｎｔ］，  ［  ５  ］）  ＋
−０．８４２  ＊  （ｘ［：Ｍｉｎｕｔｅｓ＿Ｉｍｍｏｂｉｌｅ］  ＞＝  ５４  ？  −１
：  （ｘ［：Ｍｉｎｕｔｅｓ＿Ｉｍｍｏｂｉｌｅ］  ＜＝  ２７  ？  １
：  ０））  ＋
０．４３３  ＊  ｘ［：Ｏｖｅｒ＿Ｃｏｕｎｔ］  ＋
−０．０７２  ＊  ｘ［：Ｕｎｄｅｒ＿Ｃｏｕｎｔ］  ＋
０．４００  ＊  ｘ［：Ｍｉｎｕｔｅｓ＿Ｔｒｅｍｏｒ］
【００７２】
[0072]図４では、第１のドット群（Ｉ）は、線Ａによって指定される閾値を上回る選択スコアを有し、よって進行段階にある運動症状を有する患者を表す。ここで、線Ａは、ＲＯＣを使用した最良の分離である（他の水平方向の棒は各グループの中央値である、第２５百分位数及び第７５百分位数を表す）。本発明のシステムは、したがって、第１の群Ｉの患者を先進療法に対して「適時」であるとして、又は先進療法のための選択候補として、指定することができる。第２のドット群（ＩＩ）は、線Ａによって指定される閾値に近いか、又は閾値を下回る選択スコアを有し、よって初期段階にある運動症状を有する患者を表す。本発明のシステムは、したがって、これらの患者を先進療法に対して「適時でない」と指定することができる。この実施形態は、９５％の高い感度を達成し、これは、この選択スコア及びシステムが最も多くのＤＢＳ候補を特定するはずであることを意味する。この実施形態は、８７．５％の高い特異度ももたらし、これは、この方法及びシステムが偽陽性に耐性があるが、専門分野の作業量を増大させ得ることを示している。この実施形態はさらに、フィッシャーの正確確率＝ｐ＜０．０００１及びＫａｐｐａ＝０．７４をもたらす。
【００７３】
[0073]選択スコアの有効性をさらに調べるために、群ＩＩＩ及びＩＶに示すように、ＤＢＳを行う前（「ＤＢＳ前」）及びＤＢＳ後６ヶ月（「ＤＢＳ後」）の、４つのオーストラリア国内のセンターからの３３人のパーキンソン病患者（Ｐｅｏｐｌｅ  ｗｉｔｈ  Ｐａｒｋｉｎｓｏｎ’ｓ：ＰｗＰ）から取得された運動モニタデータに対して選択スコアを計算した。カットオフ閾値Ａを使用すると、郡ＩＩＩの集団における特異度は９０％であり、選択性は８７．５％であった。選択スコアが最も低かった対象のうち一人は最終的に多系統萎縮症（ＭＳＡ）と診断され、実際にはＤＢＳ候補とすべきでなかったことが関連している。さらに、平均選択スコアは、ＤＢＳ後に２５ポイント低下した（ｐ＜０．０００１、ｔ−ｔｅｓｔ）。また、最も高い選択スコアをもつ者は改善が最も大きいという広い傾向があった（図５）。
【００７４】
[0074]表１は、２つのバージョンの以前の変動スコア（ＦＳ）と比較した、選択スコアによってもたらされた改良された結果をまとめたものである。
【表１】
2019522510.tif 000003
【００７５】
[0075]次のステップは、この調査データセット（ＦＤＳ、ＢＫＳ、ＤＫＳスコア等）を使用して、上記のオーストラリア人のＰｗＰのうち誰がＤＢＳを受けるべきかを予測するように決定システムを訓練することであった。システムは、ここでも約９０％の精度であった（選択スコアと非常に近い）。
【００７６】
[0076]図６は、図４〜５の実施形態の性能をさらに示す。
【００７７】
[0077]このように、この実施形態の選択スコアはどの患者がＤＢＳを必要とするかを堅実に予測すると結論付けることができる。
【００７８】
[0078]選択スコアの他の実施形態を想定することができ、本発明の範囲内にある。
【００７９】
[0079]図７は、本発明の代替の実施形態を示し、ここでは選択スコアが以下の入力から判定される。
選択スコア＝６．８＊  ＦＳ＋８０＊Ｒｅｍｉｎｄｅｒ＿Ｃｏｕｎｔ＞５＋０．５＊Ｍｉｎｕｔｅｓ＿Ｕｎｄｅｒ＋３．０＊ｏｖｅｒ＿ｃｏｕｎｔ
【００８０】
[0080]又は、コード形態で表すと以下となる。
ｄｂｓｓ＿ｂ（ｘ）  ＝  ７．０７１  ＊  ｂｉｎ＿ｓｃｏｒｅ（ｘ［：ＢＫ＿５０］，  ［２２．０，  ２５．０，  ３１．０］）  ＋
１４．４８１  ＊  ｂｉｎ＿ｓｃｏｒｅ（ｘ［：ＤＫ＿５０］，  ［  １．３，  ３．０，  ６．５］）  ＋
８．４６２  ＊  ｂｉｎ＿ｓｃｏｒｅ（ｘ［：ＢＫ＿７５］  −  ｘ［：ＢＫ＿２５］，  ［１６．２，  １９．１，  ２０．４］）  ＋
７．６５５  ＊  ｂｉｎ＿ｓｃｏｒｅ（ｘ［：Ｍｉｎｕｔｅｓ＿Ｕｎｄｅｒ］，  ［  １８８，  ２８８，  ４２０］）  ＋
４．３０７  ＊  ｂｉｎ＿ｓｃｏｒｅ（ｘ［：Ｍｉｎｕｔｅｓ＿Ｏｖｅｒ］，  ［  ２６，  ９５，  １３５］）  ＋
４．１０６  ＊  ｂｉｎ＿ｓｃｏｒｅ（ｘ［：Ｒｅｍｉｎｄｅｒ＿Ｃｏｕｎｔ］，  ［  ５  ］）  ＋
０．２７２  ＊  ｘ［：Ｏｖｅｒ＿Ｃｏｕｎｔ］  ＋
０．４２０  ＊  ｘ［：Ｍｉｎｕｔｅｓ＿Ｔｒｅｍｏｒ］
【００８１】
[0081]図８は、本発明の別の代替実施形態を示し、ここでは選択スコアが以下の入力から判定される。
選択スコア＝０．７５＊ＦＤＳ＋０．９８１＊ＤＫ＿５０＋  ０．２０２＊ＢＫＳＩＱＲ＋  ２．８８５＊Ｍｉｎｕｔｅｓ＿Ｕｎｄｅｒ＋１．７４３Ｍｉｎｕｔｅｓ＿Ｏｖｅｒ＋１．１５４＊Ｒｅｍｉｎｄｅｒ＿Ｃｏｕｎｔ＞５］
【００８２】
[0082]又は、コード形態で表すと以下となる。
ｄｂｓｓ＿ｃ（ｘ）  ＝  （ｘ［：ＦＤＳ］  ＞  ６．８  ？  １００  ：  ０）  ＋
（ｘ［：  Ｒｅｍｉｎｄｅｒ＿Ｃｏｕｎｔ］  ＞  ５．０  ？  ７０  ：  ０）  ＋
ｘ［：  Ｍｉｎｕｔｅｓ＿Ｕｎｄｅｒ］  ＊  ０．５  ＋
ｘ［：  Ｏｖｅｒ＿Ｃｏｕｎｔ］  ＊  ３．０
【００８３】
[0083]図９は、運動症状を有する疾患又は治療の対象における進行状態を判定する方法９００のステップを概略的に示す。ステップ９０２で、プロセッサが、対象の日常的活動中の長期間にわたり、対象の末端部に装着された運動検出器から運動データの時系列を取得する。ステップ９０４で、プロセッサは、運動データを処理して、長期間を通じた複数の時それぞれにおける対象の運動状態の複数の指標を作成し（９０５）、運動状態の各指標は、動作緩慢についての指標及びジスキネジアについての指標のうち少なくとも一方を含む。プロセッサは、運動データから判定される少なくとも１つの他のデータ特性（９０７）も判定する。ステップ９０８で、プロセッサは、運動状態の指標のばらつきの指標を判定し、ステップ９０８で、ばらつきの指標を１つ又は複数の他のデータ特性と組み合わせて選択スコア（９０９）を作成する。いくつかの実施形態では、プロセッサは、選択スコア（９０９）を示す出力を生成する。いくつかの実施形態では、ステップ９１０で、プロセッサは、選択スコアが閾値未満であれば運動症状が初期段階であることを示す出力を生成し、選択スコアが閾値より大きければ運動症状が進行段階であることを示す出力を生成する。
【００８４】
[0084]要約すると、ばらつきから、及び一連の運動症状データの他のデータ特性から導出される選択スコアには、ＰＤを含む運動障害のある患者に対して療法を選定し最適化するための改良されたツールとして使用される潜在性があることが提案される。本発明は、先進療法に対する従来の手法では、経験のある臨床医がいくつかの症状を評価し、自身の経験と知識に基づいて適切なＤＢＳ候補を認識することを認識している。これらの症状には、動作緩慢及びジスキネジアの総合的レベル、ジスキネジア及び動作緩慢のために費やされる時間量、投薬服用の回数、認知及び運動状態の変動性が含まれ得る。
【００８５】
[0085]本発明は、いくつかの他のデータ特性のうちの１つ又は複数の収集及び機械分析を可能にして、疾患又は療法の進行状態を示すロバストな選択スコアを作成し、それらのデータ特性は、例えば、観察期間のうち、患者がジスキネジア状態でなかった分数、又はジスキネジアが閾値を下回り、対象が動作緩慢状態でなかった分数、又は動作緩慢が閾値を下回った分数、並びに、ＰＤ又は他の運動障害がある年数、認知状態、血圧、衝動性、感情鈍麻等などの他の患者データである。本発明の選択スコアは、客観的であると共に２つ以上の運動症状に対応することができ、患者の日記と比べてはるかに詳細で正確な運動状態データを集めることから、特に効果的である。
【００８６】
[0086]この詳細な説明の一部の部分は、コンピュータメモリ内でのデータビットに対する演算のアルゴリズム及び記号的表現として提示される。これらのアルゴリズム的説明及び表現は、データ処理技術の当業者が自身の仕事の内容を他の当業者に最も効果的に伝えるために使用する手段である。アルゴリズムは、本明細書では、及び一般に、所望の結果を導く、自己充足的なステップのシーケンスであると考えられる。ステップは、物理的数量の物理的操作を必要とするステップである。通常、ただし必ずそうとは限らないが、これらの数量は、記憶、転送、組み合わせ、比較、及びその他の方法による操作が可能な電気信号又は磁気信号の形態を取る。時として、主に広く使用されているという理由から、これらの信号をビット、値、要素、記号、文字、項、数字等と呼ぶことが利便であることが証明されている。
【００８７】
[0087]そのため、時にコンピュータにより実行されると言及されるそのような行為及び動作は、コンピュータの処理ユニットによる、データを構造化された形態で表す電気信号の操作を含むことが理解されよう。この操作は、データを変換するか、又はコンピュータのメモリシステム内の場所にデータを維持し、それにより当業者にはよく理解される方式でコンピュータの動作を再設定するか、又はその他の形で改変する。データが保持されるデータ構造は、そのデータのフォーマットによって定義される特定の性質を持つメモリの物理的場所である。しかし、本発明は前述の文脈で説明されるが、当業者には記載される様々な行動及び動作はハードウェアで実施されてもよいことが認識されることから、制限的であることは意図されない。
【００８８】
[0088]しかし、これら及び同様の用語はすべて、該当する物理的数量に関連付けられ、単にそれらの数量に付加される利便な標識に過ぎないことは念頭に置くべきである。記載から明らかであるために特に断らない限り、本説明を通じて、「処理する」又は「算出する」又は「計算する」又は「判定する」又は「表示する」等の用語を利用した論述は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリの中で物理的（電子的）数量として表されたデータを操作して、コンピュータシステムのメモリ又はレジスタ若しくは他の同様の情報記憶装置、送信装置、若しくは表示装置の中で同様に物理的数量として表された他のデータに変換する、コンピュータシステム又は同様の電子コンピューティングデバイスの行為及びプロセスを指すことが認識される。
【００８９】
[0089]本発明は、本明細書の動作を行うための装置にも関する。この装置は、要求される目的のために特別に構築されることも、又はコンピュータに記憶されたコンピュータプログラムにより選択的に起動されるか若しくは設定可能である汎用コンピュータからなることもある。そのようなコンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶することができ、記憶媒体は、これらに限定されないが、フロッピーディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、及び光磁気ディスクを含む任意種類のディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気若しくは光学カード、又は電子命令を記憶するのに適する任意種類の媒体等であり、それぞれがコンピュータシステムバスに結合されている。
【００９０】
[0090]本明細書に提示されるアルゴリズム及び表示は、本質的にどの特定のコンピュータ又は他の装置にも関係しない。本明細書の教示に従って様々な汎用システムをプログラムと共に使用することができ、又は必要とされる方法ステップを行うためのより特化された装置を構築することが利便であると判明することもある。これらの各種システムのための必要とされる構造は、本説明から明らかになろう。また、本発明は、どの特定のプログラミング言語を参照しても説明されない。本明細書に記載されるように本発明の教示を実施するために各種のプログラミング言語が使用され得ることが認識されよう。
【００９１】
[0091]機械可読媒体は、機械（例えばコンピュータ）により可読の形態で情報を記憶又は送信するための任意の機構を含む。例えば、機械可読媒体は、読出し専用メモリ（「ＲＯＭ」）；ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）；磁気ディスク記憶媒体；光学記憶媒体；フラッシュメモリデバイス；電気、光学、音響、又は他の形態の伝搬信号（例えば、搬送波、赤外線信号、デジタル信号等）等を含む。
【００９２】
[0092]図１０に移ると、本発明が適切なコンピューティング環境で実施される様子が示されている。必要ではないが、本発明は、パーソナルコンピュータによって実行されるプログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令の一般的文脈で説明される。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを行うか、特定の抽象データ型を実施する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含む。さらに、当業者は、本発明は、手持ち型デバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサを利用した、又はプログラム可能な消費者電子製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ等を含む、他のコンピュータシステム構成で実施され得ることを認識されよう。本発明は、通信ネットワークを通じてリンクされたリモート処理デバイスによってタスクが行われる分散コンピューティング環境で実施されてもよい。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールは、ローカル及びリモート両方のメモリ記憶装置に置くことができる。
【００９３】
[0093]図１０には、従来のパーソナルコンピュータ２０の形態で汎用コンピューティングデバイスが示され、処理ユニット２１と、システムメモリ２２と、システムメモリを含む様々なシステム構成要素を処理ユニット２１に結合するシステムバス２３とを含んでいる。システムバス２３は、各種のバスアーキテクチャの任意のものを使用した、メモリバス又はメモリコントローラ、ペリフェラルバス、及びローカルバスを含む、数種のバス構造のうち任意のものとすることができる。システムメモリは、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）２４及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２５を含む。起動時などにパーソナルコンピュータ２０内の要素間の情報転送を助ける基本ルーチンを含んでいる基本入出力システム（ＢＩＯＳ）２６が、ＲＯＭ２４に記憶されている。パーソナルコンピュータ２０は、ハードディスク６０への読み書きを行うためのハードディスクドライブ２７、取り外し可能磁気ディスク２９への読み書きを行うための磁気ディスクドライブ２８、及びＣＤ  ＲＯＭや他の光学媒体などの取り外し可能光ディスク３１への読み書きを行うための光ディスクドライブ３０をさらに含む。
【００９４】
[0094]ハードディスクドライブ２７、磁気ディスクドライブ２８、及び光ディスクドライブ３０は、それぞれハードディスクドライブインターフェース３２、磁気ディスクドライブインターフェース３３、及び光ディスクドライブインターフェース３４によりシステムバス２３に接続されている。ドライブ及びそれらに関連するコンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、及びパーソナルコンピュータ２０のための他のデータの不揮発性の記憶を提供する。図の例示的環境は、ハードディスク６０、取り外し可能磁気ディスク２９、及び取り外し可能光ディスク３１を用いているが、当業者には、コンピュータによりアクセス可能なデータを記憶できる他の種類のコンピュータ可読媒体、例えば、固体状態ドライブ（ＳＳＤ）磁気カセット、フラッシュメモリカード、デジタルビデオディスク、ベルヌーイカートリッジ、ランダムアクセスメモリ、読出し専用メモリ、ストレージエリアネットワーク等も、例示的動作環境で使用され得ることが認識されよう。
【００９５】
[0095]複数のプログラムモジュールをハードディスク６０、磁気ディスク２９、光ディスク３１、ＲＯＭ２４又はＲＡＭ２５に記憶することができ、そのようなプログラムモジュールには、オペレーティングシステム３５、１つ又は複数のアプリケーションプログラム３６、他のプログラムモジュール３７、及びプログラムデータ３８が含まれる。ユーザは、キーボード４０及びポインティングデバイス４２などの入力装置を通じてパーソナルコンピュータ２０にコマンド及び情報を入力することができる。他の入力装置（図示せず）には、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星受信アンテナ、スキャナ等が含まれ得る。これら及び他の入力装置はしばしば、システムバスに結合されたシリアルポートインターフェース４６を通じて処理ユニット２１に接続されるが、パラレルポート、ゲームポート、若しくはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、又はネットワークインターフェースカードなどの他のインターフェースにより接続されてもよい。モニタ４７又は他の種類の表示装置も、ビデオアダプタ４８などのインターフェースを介してシステムバス２３に接続される。モニタに加えて、パーソナルコンピュータは通例、スピーカ及びプリンタなどの図示されない他の周辺出力装置を含む。
【００９６】
[0096]パーソナルコンピュータ２０は、リモートコンピュータ４９などの１つ又は複数のリモートコンピュータへの論理接続を使用するネットワーク化環境で動作することがある。リモートコンピュータ４９は、別のパーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイス、又は他の一般的なネットワークノードなどであり、通例は、パーソナルコンピュータ２０に関して上記で説明された要素の多く又は多くを含むが、メモリ記憶装置５０のみが示されている。図示される論理接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）５１及びワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）５２を含む。このようなネットワーキング環境は、オフィス、企業規模のコンピュータネットワーク、イントラネット、及びとりわけインターネットによく見られる。
【００９７】
[0097]ＬＡＮネットワーキング環境で使用される場合、パーソナルコンピュータ２０は、ネットワークインターフェース又はアダプタ５３を通じてローカルネットワーク５１に接続される。ＷＡＮネットワーキング環境で使用される場合、パーソナルコンピュータ２０は通例、ＷＡＮ５２を通じて通信を確立するためのモデム５４又は他の手段を含む。モデム５４は、内部にあっても外部にあってもよく、シリアルポートインターフェース４６を介してシステムバス２３に接続される。ネットワーク化環境では、パーソナルコンピュータ２０に関して図示されるプログラムモジュール又はその一部分は、リモートのメモリ記憶装置に記憶されてもよい。図のネットワーク接続は例示的なものであり、コンピュータ間に通信リンクを確立する他の手段が用いられてもよいことが認識されよう。
【００９８】
[0098]また、本明細書には、運動症状を有する疾患又は治療の対象における進行状態を判定する方法も記載され、この方法は、
対象の日常的活動中の長期間にわたり、対象の末端部に装着された運動検出器から運動データの時系列を取得するステップと、
運動データを処理して、長期間を通じた複数の時それぞれにおける対象の運動状態の複数の指標を作成するステップであり、運動状態の各指標は、動作緩慢についての指標及びジスキネジアについての指標のうち少なくとも一方を含む、ステップと、
運動状態の指標のばらつきの指標を判定するステップと、
ばらつきの指標を、運動データから判定される少なくとも１つの他のデータ特性と組み合わせて、選択スコアを作成するステップと、
選択スコアが閾値未満であれば運動症状が初期段階であることを示す出力を生成し、選択スコアが閾値より大きければ運動症状が進行段階であることを示す出力を生成するステップと、を含む。
【００９９】
[0099]また、本明細書には、運動症状を有する疾患又は治療の対象における進行状態を判定するための非一時的なコンピュータ可読媒体も記載され、非一時的なコンピュータ可読媒体は命令を備え、命令は、１つ又は複数のプロセッサによって実行されると、
対象の日常的活動中の長期間にわたり、対象の末端部に装着された運動検出器から運動データの時系列を取得することと、
運動データを処理して、長期間を通じた複数の時それぞれにおける対象の運動状態の複数の指標を作成するステップであって、運動状態の各指標は、動作緩慢についての指標及びジスキネジアについての指標のうち少なくとも一方を含む、ことと、
運動状態の指標のばらつきの指標を判定することと、
ばらつきの指標を、運動データから判定される少なくとも１つの他のデータ特性と組み合わせて、選択スコアを作成することと、
選択スコアが閾値未満であれば運動症状が初期段階であることを示す出力を生成し、選択スコアが閾値より大きければ運動症状が進行段階であることを示す出力を生成することと、を行わせる。
【０１００】
[00100]また、本明細書には、運動症状を有する疾患又は治療の対象における進行状態を判定するシステムも記載され、このシステムは、
対象の末端部に装着されるように、及び、長期間にわたる運動データの時系列を出力するように構成された運動検出器と、
運動データを受け取り、運動データを処理して、長期間を通じた複数の時それぞれにおける対象の運動状態の複数の指標を作成するように構成されたプロセッサであり、運動状態の各指標は、動作緩慢についての指標及びジスキネジアについての指標のうち少なくとも一方を含み、プロセッサは、運動状態の指標のばらつきの指標を判定するようにさらに構成され、プロセッサは、ばらつきの指標を、運動データから判定される少なくとも１つの他のデータ特性と組み合わせて、選択スコアを作成するようにさらに構成され、プロセッサは、選択スコアが閾値未満であれば運動症状が初期段階であることを示す出力を生成し、選択スコアが閾値より大きければ運動症状が進行段階であることを示す出力を生成するようにさらに構成されている、プロセッサと、を備える。
【０１０１】
[00101]当業者には、特定の実施形態に示される本発明には、広く説明される本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、多数の変形及び／又は修正を加え得ることが認識されよう。本発明の実施形態は、したがって、あらゆる点において説明のためであり、制限的なものではないと考えるべきである。
【図１】
2019522510.tif 000004
【図２ａ】
2019522510.tif 000005
【図２ｂ】
2019522510.tif 000006
【図２ｃ】
2019522510.tif 000007
【図２ｄ】
2019522510.tif 000008
【図３】
2019522510.tif 000009
【図４】
2019522510.tif 000010
【図５】
2019522510.tif 000011
【図６】
2019522510.tif 000012
【図７】
2019522510.tif 000013
【図８】
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【図９】
2019522510.tif 000015
【図１０】
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【国際調査報告】
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