(57)【要約】【課題】筋原性疾患の患者に対する臨床評価指標として、定量性の高い運動機能評価が可能な臨床評価装置を提供する。【解決手段】  被験対象について所定の疾患の臨床評価を行うための臨床評価装置は、被験対象の胴体部分に装着された加速度センサ１２０を含む。また、臨床評価装置のデータ解析用コンピュータ１０００は、健常群と疾患群とを含む対象群に対して、胴体部分に装着された加速度センサにより予め疾患の病期ごとに計測された加速度について時系列解析により得られたデータと、対象群における所定の骨格筋の傷害の度合いを示す指標とを関連付けて記憶装置に格納し、格納された加速度からのデータと傷害の度合いを示す指標との相関関係に基づいて、被験対象について加速度センサ１２０により計測された加速度データにより、被験対象の指標を推定する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験対象について所定の疾患の臨床評価を行うための臨床評価装置であって、
前記被験対象の胴体部分に装着された加速度センサと、
前記被験対象とは異なり、健常群と疾患群とを含む対象群に対して、前記胴体部分に装着された加速度センサにより予め前記疾患の病期ごとに計測された加速度について時系列解析により得られたデータと、前記対象群における所定の骨格筋の傷害の度合いを示す指標とを関連付けて格納する記憶装置と、
前記記憶装関置に格納された前記加速度から得られたデータと前記傷害の度合いを示す指標との相関関係に基づいて、前記被験対象について前記加速度センサにより計測された加速度データにより、前記被験対象の前記指標を推定する臨床指標推定手段とを備える、臨床評価装置。
【請求項２】
前記時系列解析の対象は、前記加速度の絶対値である、請求項１記載の臨床評価装置。
【請求項３】
前記加速度センサは、複数個が前記被験対象の前記胴体部分に装着され、
前記臨床指標推定手段は、複数の前記加速度センサからそれぞれ取得される複数の加速度から得られたデータに基づいて、前記前記指標を推定する、請求項１記載の臨床評価装置。
【請求項４】
前記被験対象の前記胴体部分に装着された角速度センサをさらに備え、
前記記憶装置は、前記対象群に対して、前記胴体部分に装着された角速度により予め病期ごとに計測された角速度について時系列解析により得られた角速度の統計量と、前記対象群における所定の骨格筋の傷害の度合いを示す指標とを関連付けて格納し、
前記臨床指標推定手段は、前記加速度から得られたデータおよび前記角速度の統計量に基づいて、前記指標を推定する、請求項１記載の臨床評価装置。
【請求項５】
前記疾患は、筋原性疾患である、請求項１〜４のいずれか１項に記載の臨床評価装置。
【請求項６】
前記被験対象は、ヒトである、請求項１〜５のいずれか１項に記載の臨床評価装置。
【請求項７】
前記被験対象は、イヌである、請求項１〜５のいずれか１項に記載の臨床評価装置。
【請求項８】
前記所定の骨格筋の傷害の度合いを示す指標は、各磁気共鳴画像法によるＴ２強調画像における当該骨格筋部位の平均信号対雑音比である、請求項１〜７記載の臨床評価装置。
【請求項９】
請求項１〜８に記載の臨床評価装置により推定される前記指標に基づいて、薬剤または薬剤候補の効果を評価する方法。
【請求項１０】
演算装置および記憶装置を有するシステムにより、被験対象について所定の疾患の臨床評価を行うための臨床評価方法であって、
前記被験対象とは異なり、健常群と疾患群とを含む対象群に対して、前記胴体部分に装着された加速度センサにより予め前記疾患の病期ごとに計測された加速度について時系列解析により得られたデータと、前記対象群における所定の骨格筋の傷害の度合いを示す指標とを関連付けて、前記記憶装置に格納するステップと、
前記被験対象の胴体部分に加速度センサを装着するステップと、
前記演算装置が、前記記憶装関置に格納された前記加速度から得られたデータと前記傷害の度合いを示す指標との相関関係に基づいて、前記被験対象について前記加速度センサにより計測された加速度データにより、前記被験対象の前記指標を推定するステップとを備える、臨床評価方法。
【請求項１１】
演算装置および記憶装置を有するシステムにより、被験対象についての所定の疾患に対する薬剤または薬剤候補の効果の評価方法であって、
前記被験対象とは異なり、健常群と疾患群とを含む対象群に対して、前記胴体部分に装着された加速度センサにより予め前記疾患の病期ごとに計測された加速度について時系列解析により得られたデータと、前記対象群における所定の骨格筋の傷害の度合いを示す指標とを関連付けて、前記記憶装置に格納するステップと、
前記被験対象に前記薬剤または薬剤候補を服用させるステップと、
前記被験対象の胴体部分に加速度センサを装着するステップと、
前記演算装置が、前記記憶装関置に格納された前記加速度から得られたデータと前記傷害の度合いを示す指標との相関関係に基づいて、前記被験対象について前記加速度センサにより計測された加速度データにより、前記被験対象の前記指標を推定するステップとを備える、薬剤または薬剤候補の効果の評価方法。
【請求項１２】
演算装置および記憶装置を有するコンピュータに、被験対象について所定の疾患の臨床評価を行うための臨床評価を支援する演算処理を実行させるための臨床評価プログラムであって、前記臨床評価プログラムは、
前記被験対象とは異なり、健常群と疾患群とを含む対象群に対して、前記胴体部分に装着された加速度センサにより予め前記疾患の病期ごとに計測された加速度について時系列解析により得られたデータと、前記対象群における所定の骨格筋の傷害の度合いを示す指標とを関連付けて、前記記憶装置に格納するステップと、
前記被験対象の胴体部分に加速度センサを装着するステップと、
前記演算装置が、前記記憶装関置に格納された前記加速度から得られたデータと前記傷害の度合いを示す指標との相関関係に基づいて、前記被験対象について前記加速度センサにより計測された加速度データにより、前記被験対象の前記指標を推定するステップとを、コンピュータに実行させる、臨床評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、臨床評価装置、臨床評価方法および臨床評価プログラムの構成に関し、より特定的には、筋原性疾患の患者に対する臨床評価指標を取得する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
筋肉そのものに原因があって、筋肉が萎縮したり、力が弱くなったりする病気は筋原性疾患（ミオパチー：myopathy）と呼ばれる。代表的な疾患が筋ジストロフィーである。これに対して、脊髄前角細胞と末梢神経が侵されても筋肉は萎縮し、力が弱くなる。神経に原因がある疾患を神経原性疾患（ニューロパチー：neuropathy）と呼ぶ。
【０００３】
上述のような筋原性疾患のうちの「筋ジストロフィー」とは、筋萎縮と筋力低下が進行する遺伝性疾患で、遺伝子が変異することによって筋肉の性質が変わったり、壊れたりする疾患の総称で、国の指定難病の一つである。
【０００４】
筋ジストロフィーが進行し筋力が低下すると、身体の各部分の運動機能に障害がみられるようになる。それによって日常生活に支障が出たり、他の病気との合併症がひき起こされたりする。
【０００５】
筋ジストロフィーは、遺伝や、遺伝子の突然変異によって発症することが解明されている。原因となる遺伝子は多数発見されていて、それを原因遺伝子と呼ぶ。筋ジストロフィーを引き起こす遺伝子変異は、親から子へと遺伝する場合もあるし、親に筋ジストロフィーがなくても突然変異によって発症する場合もある。
【０００６】
筋ジストロフィーの原因としては、1987 年にデュシェンヌ型筋ジストロフィーの原因がジストロフィン遺伝子の変異によることが解明されたのを皮切りに、1992 年に筋強直性ジストロフィー、顔面肩甲上腕型筋ジストロフィー、1994 年にエメリー・ドレフュス型筋ジストロフィー、1998 年に福山型先天性筋ジストロフィーというようにつぎつぎと原因遺伝子が解明され、現在でほとんどの筋ジストロフィー患者にとって自分の病気の原因は学問的には解明済みの問題となっている。
【０００７】
近年は、小児期に発症するデュシェンヌ型筋ジストロフィー（DMD：Duchenne muscular dystrophy）を対象にエクソンスキッピング、ストップコドンリードスルー（ストップコドン読み飛ばし）などの新しい治療が開発され、その安全性、有効性を検証する臨床試験が、現在、進行中である。
【０００８】
筋ジストロフィーの臨床試験では、目的とする治療の結果を示す手段（アウトカムメジャー）として、理学療法士による運動機能評価が重要である。
【０００９】
たとえば、現状では、６分間歩行が用いられることが多い。６分間歩行試験は、歩行能力、耐久力に対応する運動機能の主要な評価方法として採用されてきた。たとえば、上述したようなエクソンスキッピングによる治療の効果の臨床試験では、主要な転帰（アウトカム）項目として採用されている。
【００１０】
一方で、近年、加速度センサが小型されてきたこともあり、人間の運動、行動を計測する手法として、人体に装着可能な加速度センサが使用される場合もある。つまり、このような加速度の計測は、医療、スポーツ、行動分析など様々な分野で使用されている。
【００１１】
たとえば、従来、人の身体動作や生体信号を計測し、人と機械間のインタフェースとして利用する研究が盛んに行われている。
【００１２】
あるいは、加速度センサを用いて、被験体の動作又は行動を認識する行動認識装置について報告がある。たとえば、特許文献１には、被験体の動作又は行動に伴う状態変化を観測する計測手段と、観測結果における特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、当該認識装置により認識すべき動作又は行動についての特徴量を記憶する記憶手段と、観測結果から抽出した特徴量と記憶してある特徴量とから、被験体の動作又は行動を認識する認識手段とを備えたものが開示されている。計測手段が観測する状態変化としては、加速度，角加速度，速度，位置，回転、および曲げ角と、被験体の生体情報である脈拍，血圧，体温，血糖値，呼吸，筋電，心電，血流、および脳波とが挙げられている。認識される動作としては、しゃがむ，走る，歩くという基本的な動作から、梯子を登る，階段を下りる，高所での制御盤操作，床面でバルブ操作，突然倒れた，高所から落ちた，静止，のんびり歩く，力強く歩く，非常に静かな走り，標準的に歩く，元気に歩く，元気に走る，患者が倒れた，苦しんでいるなど複雑な動作までが挙げられている。
【００１３】
また、特許文献２には、高齢者や歩行障害者の歩行介助のためのシステムとして、歩行者の運動リズムを検出する加速度センサからなるセンサ部と、センサ部で検出された運動リズムの測定値を記録する記録部と、歩行者の運動リズムに関する目標値を設定する目標設定部と、測定値と目標値の差異に基づいてタイミング信号を生成するタイミング生成部と、タイミング生成部により生成されたタイミング信号に基づいて、歩行者が認識可能なリズム刺激を発生する刺激発生部とを備える、歩容評価システムが開示されている。
【００１４】
さらに、特許文献３には、歩行機能の低下を的確に評価するための情報を取得する測定装置として、人体に設置され、人体に加わる加速度もしくは圧力を計測するセンサーからの出力を取得する変換部と、センサー出力を基に、歩行時の一方の足の踵接地から他方の足の爪先離地までに要する時間である両足接地時間を測定する制御手段とを備える測定装置を利用者の腰背部中央に設置する。これにより、測定装置は、歩行機能の低下を的確に評価するための情報である両足接地時間を取得する、技術が開示されている。
【００１５】
また、特許文献４には、日常生活での連続した歩行における歩行姿勢の良否の時間的な推移をユーザにとってよりわかりやすく提示できる歩行姿勢計として、被測定者の腰の正中線上に装着される加速度センサと、１０分以下の予め定められた連続した歩行期間内において、予め定められた単位期間ごとに、加速度センサの出力に基づいて被測定者の歩行姿勢を定量的に表した評価量を繰り返し求める評価部と、繰り返し求められた評価量を時系列で並べて表示画面に表示する表示処理部と、を備える歩行姿勢計が開示されている。
【００１６】
さらに、加速度・角速度パラメータによる運動機能評価は、運動の定量化や身体活動性のモニタリングに優れていることから、近年では計測デバイスの小型・軽量化によりDMD患者の身体活動性の評価に用いられ始めている（非特許文献１を参照）。
【００１７】
一方で、このような加速度センサとしては、ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）技術を応用することで、加速度だけでなく、角速度も検出可能な小型のシステムが開発されている（たとえば、特許文献５、特許文献６を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１８】
【特許文献１】特開平１０−１１３３４３号公報
【００１９】
【特許文献２】特開２０１０−２６４３２０号公報
【００２０】
【特許文献３】特開２０１２−１７９１１４号公報
【００２１】
【特許文献４】特開２０１４−２１７６９４号公報
【００２２】
【特許文献５】特開２０１０−１８５８３５号公報
【００２３】
【特許文献６】特開２０１１−１３３２４４号公報
【非特許文献】
【００２４】
【非特許文献１】Eur J Paediatr Neurol., 15:40-7, 2011., PLoS One, 11(6):e0156696, 2016
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２５】
上述したような事情があるものの、「６分間歩行試験」は、治療効果を必ずしも鋭敏に判定できないという問題がある。また、客観的な臨床評価指標として使用するには、患者の身体的・心理的状態の影響が大きいという問題がある。さらに、臨床評価指標としてみたときに、必ずしも生活動作の状態を評価したとは言えないという問題がある。
【００２６】
すなわち、筋ジストロフィーの領域ではこれまで治験の経験が乏しいため、必ずしも評価項目の選択と評価方法が確立しているとはいえない。
【００２７】
いかなる臨床試験でも標的となる生物学的マーカーの改善は最低限の要求水準と考えられる。しかしこれにひき続いて、筋量が増加し、筋力が増加し、ＡＤＬ（Activities of Daily Living）が改善し、最終的な結果としてＱＯＬ（Quality of life）が改善しなければ本当に有益な結果をもたらす治療法とはいえない。
【００２８】
実際の臨床試験・治験では、筋量、筋力、ＡＤＬ、ＱＯＬそれぞれを適切に評価する方法が求められることになる。
【００２９】
特に、デュシェンヌ型筋ジストロフィーは、患者数が最も多く最重症の遺伝性筋疾患であり、ＤＭＤ患者の多くは筋力低下を特徴とし、進行性の歩行障害を呈する。そこで、新規治療の開発と共に、治療効果を鋭敏に判定する機能評価が求められている。
【００３０】
したがって、筋原性疾患の患者に対する臨床評価指標としては、定量性の高い運動機能評価、身体活動性のモニタリングに応用可能な評価法が必要になる。
【００３１】
ところが、上述したような加速度・角速度パラメータによる運動機能評価は、現在のところ、運動機能障害、異常動作を反映するが、骨格筋傷害と関連した病態の変化をどの様に指示するかは不明な点が多い。
【００３２】
この発明は、上記のような問題点を解決するためになされたものであって、その目的は、筋原性疾患の患者に対する臨床評価指標として、定量性の高い運動機能評価が可能な臨床評価装置、臨床評価方法および臨床評価プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００３３】
この発明のある局面にしたがうと、被験対象について所定の疾患の臨床評価を行うための臨床評価装置であって、被験対象の胴体部分に装着された加速度センサと、被験対象とは異なり、健常群と疾患群とを含む対象群に対して、胴体部分に装着された加速度センサにより予め疾患の病期ごとに計測された加速度について時系列解析により得られたデータと、対象群における所定の骨格筋の傷害の度合いを示す指標とを関連付けて格納する記憶装置と、記憶装関置に格納された加速度から得られたデータと傷害の度合いを示す指標との相関関係に基づいて、被験対象について加速度センサにより計測された加速度データにより、被験対象の指標を推定する臨床指標推定手段とを備える。
【００３４】
好ましくは、時系列解析の対象は、加速度の絶対値である。
【００３５】
好ましくは、加速度センサは、複数個が被験対象の胴体部分に装着され、  臨床指標推定手段は、複数の加速度センサからそれぞれ取得される複数の加速度から得られたデータに基づいて、指標を推定する。
【００３６】
好ましくは、被験対象の胴体部分に装着された角速度センサをさらに備え、記憶装置は、対象群に対して、胴体部分に装着された角速度により予め病期ごとに計測された角速度について時系列解析により得られた角速度の統計量と、対象群における所定の骨格筋の傷害の度合いを示す指標とを関連付けて格納し、臨床指標推定手段は、加速度から得られたデータおよび角速度の統計量に基づいて、指標を推定する。
【００３７】
好ましくは、疾患は、筋原性疾患である。
【００３８】
好ましくは、被験対象は、ヒトである。
【００３９】
好ましくは、被験対象は、イヌである。
【００４０】
好ましくは、所定の骨格筋の傷害の度合いを示す指標は、各磁気共鳴画像法によるＴ２強調画像における当該骨格筋部位の平均信号対雑音比である。
【００４１】
この発明他の局面に従うと、上記臨床評価装置により推定される指標に基づいて、薬剤または薬剤候補の効果を評価する方法。
【００４２】
この発明のさらに他の局面に従うと、演算装置および記憶装置を有するシステムにより、被験対象について所定の疾患の臨床評価を行うための臨床評価方法であって、被験対象とは異なり、健常群と疾患群とを含む対象群に対して、胴体部分に装着された加速度センサにより予め疾患の病期ごとに計測された加速度について時系列解析により得られたデータと、対象群における所定の骨格筋の傷害の度合いを示す指標とを関連付けて、記憶装置に格納するステップと、被験対象の胴体部分に加速度センサを装着するステップと、演算装置が、記憶装関置に格納された加速度から得られたデータと傷害の度合いを示す指標との相関関係に基づいて、被験対象について加速度センサにより計測された加速度データにより、被験対象の指標を推定するステップとを備える。
【００４３】
この発明のさらに他の局面に従うと、演算装置および記憶装置を有するシステムにより、被験対象についての所定の疾患に対する薬剤または薬剤候補の効果の評価方法であって、被験対象とは異なり、健常群と疾患群とを含む対象群に対して、胴体部分に装着された加速度センサにより予め疾患の病期ごとに計測された加速度について時系列解析により得られたデータと、対象群における所定の骨格筋の傷害の度合いを示す指標とを関連付けて、記憶装置に格納するステップと、被験対象に薬剤または薬剤候補を服用させるステップと、被験対象の胴体部分に加速度センサを装着するステップと、演算装置が、記憶装関置に格納された加速度から得られたデータと傷害の度合いを示す指標との相関関係に基づいて、被験対象について加速度センサにより計測された加速度データにより、被験対象の指標を推定するステップとを備える。
【００４４】
この発明のさらに他の局面にしたがうと、演算装置および記憶装置を有するコンピュータに、被験対象について所定の疾患の臨床評価を行うための臨床評価を支援する演算処理を実行させるための臨床評価プログラムであって、臨床評価プログラムは、被験対象とは異なり、健常群と疾患群とを含む対象群に対して、胴体部分に装着された加速度センサにより予め疾患の病期ごとに計測された加速度について時系列解析により得られたデータと、対象群における所定の骨格筋の傷害の度合いを示す指標とを関連付けて、記憶装置に格納するステップと、被験対象の胴体部分に加速度センサを装着するステップと、演算装置が、記憶装関置に格納された加速度から得られたデータと傷害の度合いを示す指標との相関関係に基づいて、被験対象について加速度センサにより計測された加速度データにより、被験対象の指標を推定するステップとを、コンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００４５】
この発明の臨床評価装置、臨床評価方法および臨床評価プログラムによれば、定量性の高い運動機能評価を実行して、筋原性疾患の患者に対する臨床評価指標を取得することが可能である。
【００４６】
また、この発明の臨床評価装置、臨床評価方法および臨床評価プログラムによれば、被験者の身体活動性のモニタリングを行いつつ、筋原性疾患の患者に対する臨床評価指標を取得することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】、臨床評価装置を構成するセンサ装置１００およびデータ解析用コンピュータ１０００の構成を説明するための機能ブロック図である。
【図２】データ解析用コンピュータ１０００のハードウェア構成をブロック図形式で示す図である。
【図３】センサ装置１００により計測される物理量を説明するための概念図である。
【図４】データ解析用コンピュータ１０００の実施する機能を説明するための機能ブロック図である。
【図５】筋ジストロフィーに対するモデル動物であるＣＸＭＤJを説明するための図である。
【図６】筋ジストロフィー犬ＣＸＭＤJの月齢と病態の変化を示す図である。
【図７】本実施の形態のセンサ装置１００の使用態様を示す図である。
【図８】対象犬の加速度絶対値の月齢による変化を示す図である。
【図９】対象犬の加速度絶対値の月齢による変化を示す図である。
【図１０】加速度絶対値の３方向軸の割合の経齢的推移を示す図である。
【図１１】角速度の絶対値の平均値の経齢的推移を示す図である。
【図１２】臨床グレーディング・スコアの経齢的推移およびローカルレベルモデルを用いたトレンド推定を示す図である。
【図１３】ＭＲＩ撮像による骨格筋傷害の評価を説明するための図である。
【図１４】対象となる犬の下腿部の環状断面のＴ２強調画像における平均ＳＮＲ（Signal to Noise Ratio）を健常犬と患犬とで対比して示す図である。
【図１５】腰部に装着されたセンサ装置により計測された加速度・角速度パラメータと各骨格筋の平均ＳＮＲとの間のピアソン相関係数を示す図である。
【図１６】加速度絶対値と速筋優位筋の平均ＳＮＲ値との相関および加速度Ｘと遅筋優位筋の平均ＳＮＲ値との相関を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４８】
以下、本発明の実施の形態の臨床評価装置、臨床評価方法および臨床評価プログラムの構成について、図に従って説明する。なお、以下の実施の形態において、同じ符号を付した構成要素および処理工程は、同一または相当するものであり、必要でない場合は、その説明は繰り返さない。
【００４９】
（実施の形態）
図１は、臨床評価装置を構成するセンサ装置１００およびデータ解析用コンピュータ１０００の構成を説明するための機能ブロック図である。
【００５０】
センサ装置１００は、データ解析用コンピュータ１０００からの同期信号または時刻信号やデータおよびコマンドを無線で受信するための通信フロントエンド１０１と、同期信号または時刻信号を受信するクロックインタフェース（クロックＩ／Ｆ）１０２と、データ解析用コンピュータ１０００と上述したような無線通信方式で無線通信により測定データやコマンドの授受を行うためのデータ入出力インタフェース（データ入出力Ｉ／Ｆ）１０６とを備える。
【００５１】
センサ装置１００は、さらに、クロックＩ／Ｆ１０２から信号に基づき、計測タイミングを制御するためのクロック信号を生成するクロック生成部１０４と、センサ装置１００の計測動作を制御するためのマイコン１１０とを備える。マイコン１１０は、クロック生成部１０４からのクロック信号に基づいて動作し、内部プログラムにしたがってデータ解析用コンピュータからのコマンドに応じた制御動作を行う。
【００５２】
ここで、「同期信号」とは、データ解析用コンピュータの内部クロックとクロック生成部１０４の生成するクロックとを同期させるためのタイミング信号のことである。「時刻信号」とは、データ解析用コンピュータ１０００から送られる時刻そのものを表す情報（時刻情報）を含む信号であって、クロック生成部１０４は、この時刻情報によりリセットされて、その時刻情報が表す時刻から時間の計測を開始する。
【００５３】
データ解析用コンピュータ１０００からは、「同期信号」または「時刻信号」の双方が、センサ装置１００に送信される構成であってもよいし、いずれか一方により、データ解析用コンピュータ１０００の内部クロックとセンサ装置１００の内部クロックとを同期させる構成であってもよい。
【００５４】
マイコン１１０は、加速度センサ１２０からの加速度の測定データと、角速度センサ１２２からの角速度の測定データと、必要に応じて接続される外部センサ１３０からの信号をセンサインタフェース（センサＩ／Ｆ）１３２を介して受け外部センサアンプ１３４が増幅し、Ａ／Ｄ変換した測定データとを受け取り、これらの測定データを統合的に管理する。外部センサ１３０としては、特に限定されないが、たとえば、筋電信号、心電信号、脳波信号などの生体信号を取得するセンサを使用することができる。
【００５５】
計測の開始前に、このような内部クロックの同期にあたって、クロック生成部１０４は、同期信号もしくは時刻情報を受けてリセットされる。クロック生成部１０４のリセットは、有線、もしくは無視できる程の小さな遅延にコントロールした無線通信の環境下で、データ解析用コンピュータ１０００からの信号に基づいて行う。マイコン１１０は、クロック生成部１０４から得られた同期信号もしくは時刻情報に基づいて生成されたタイムスタンプを測定データに付加して、データ解析用コンピュータ１０００に送信する。
【００５６】
図２は、このデータ解析用コンピュータ１０００のハードウェア構成をブロック図形式で示す図である。
【００５７】
図２に示されるように、このデータ解析用コンピュータ１０００を構成するコンピュータ本体２０１０は、ディスクドライブ２０３０およびメモリドライブ２０２０に加えて、それぞれバス２０５０に接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit ）２０４０と、ＲＯＭ（Read Only Memory) ２０６０およびＲＡＭ （Random Access Memory）２０７０を含むメモリと、不揮発性の書換え可能な記憶装置、たとえば、ハードディスク２０８０と、ネットワークを介しての通信を行うための通信インタフェース２０９０とを含んでいる。ディスクライブ２０３０には、ＣＤ−ＲＯＭ２２００などの光ディスクが装着される。メモリドライブ２０２０にはメモリカード２２１０が装着される。
【００５８】
後に説明するように、データ解析用コンピュータ１０００のプログラムが動作するにあたっては、その動作の基礎となる情報を格納するデータベースは、ハードディスク２０８０に格納されるものとして説明を行う。ただし、このようなデータベースは、ネットワークを介して通信する他のコンピュータに格納されていてもよい。
【００５９】
なお、図２では、コンピュータ本体に対してインストールされるプログラム等の情報を記録可能な媒体として、ＣＤ−ＲＯＭ２２００を想定しているが、他の媒体、たとえば、 ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc）などでもよく、あるいは、メモリカードやＵＳＢメモリなどでもよい。その場合は、コンピュータ本体２２００には、これらの媒体を読取ることが可能なドライブ装置が設けられる。
【００６０】
データ解析用コンピュータ１０００の主要部は、コンピュータハードウェアと、ＣＰＵ２０４０により実行されるソフトウェアとにより構成される。一般的にこうしたソフトウェアは ＣＤ−ＲＯＭ２２００等の記憶媒体に格納されて流通し、ディスクドライブ２０３０等により記憶媒体から読取られて ハードディスク２０８０に一旦格納される。または、当該装置がネットワークに接続されている場合には、ネットワーク上のサーバから一旦ハードディスク２０８０にコピーされる。そうしてさらにハードディスク２０８０からメモリ中のＲＡＭ２０７０に読出されてＣＰＵ２０４０により実行される。なお、ネットワーク接続されている場合には、ハードディスク２０８０に格納することなくＲＡＭに直接ロードして実行するようにしてもよい。
【００６１】
データ解析用コンピュータ１０００として機能するためのプログラムは、コンピュータ本体２０１０に、情報処理装置等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム２０１０がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
【００６２】
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【００６３】
さらに、ＣＰＵ２０４０も、１つのプロセッサであっても、あるいは複数のプロセッサであってもよい。すなわち、シングルコアのプロセッサであっても、マルチコアのプロセッサであってもよい。
【００６４】
図３は、センサ装置１００により計測される物理量を説明するための概念図である。
【００６５】
図３（ａ）に示すように、センサ装置１００の外形が略直方体であるものとして、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸が設定されているものとする。
【００６６】
図３（ｂ）に示すように、センサ装置１００は、まず、加速度センサ１２０により、センサ装置の所定の方向（ｘ軸方向、ｙ軸方向、ｚ軸方向）への速度の変化率として加速度を計測する。単位は、Ｇであり、１Ｇは、約９．８ｍ／ｓ2である。
【００６７】
図３（ｂ）に示すように、センサ装置１００は、また、角速度センサ１２２により、センサ装置の所定の方向（ｘ軸方向、ｙ軸方向、ｚ軸方向）回りの角速度を計測する。単位は、ｄｐｓ（degree per sec）である。
【００６８】
図４は、データ解析用コンピュータ１０００の実施する機能を説明するための機能ブロック図である。
【００６９】
ＣＰＵ２０４０は、プログラムに従って、標準データ収集部２０４０．１と、臨床評価指標生成部２０４０．２として機能して動作する。
【００７０】
標準データ収集部２０４０．１は、異なる病期の第１の被験対象群からの加速度データを受けて、後述するように時系列分析する加速度データ時系列解析部２０４１と、異なる病期の第１の被験対象群からの角速度データを受けて、後述するように時系列分析する角速度データ時系列解析部２０４２と、加速度データ時系列解析部２０４１の出力および角速度データ時系列解析部２０４２の出力と、第１の被験対象群の各病期における筋傷害度のデータとを入力として受けて、標準データとして統合し、不揮発性記憶装置２０８０に格納する標準データ統合部２０４３とを含む。
【００７１】
ここで、異なる病期の第１の被験対象群には、健常状態の被験対象も含まれるものとする。
【００７２】
臨床評価指標生成部２０４０．２は、第１の被験対象群とは異なる第２の被験対象についての加速度データおよび/または角速度データを入力として受けて、不揮発性記憶装置２０８０に格納された標準データにおける相関関係から、筋傷害度の推定値を出力する筋傷害度推定部２０４６を含む。
【００７３】
なお、筋傷害度推定部２０４６の入力としても、後に説明するような推定を実行する時点までの時系列解析を行った平滑化された後の当該時点での値を用い、その時点での筋傷害度の推定値を出力する構成とすることも可能である。
【００７４】
「筋傷害度のデータ」とは、所定の骨格筋についての傷害の程度を表すパラメータであって、たとえば、後述するような「所定の骨格筋についてのＭＲＩ（magnetic resonance imaging：核磁気共鳴画像法）によるＴ２強調画像における平均ＳＮＲ値」そのものであってもよく、あるいは、この「平均ＳＮＲ値」を事前に複数にランク分けした場合の該当するランクを示す値であってもよい。さらに、「所定の骨格筋」は、速筋有意筋であることが望ましい。ただし、「所定の骨格筋」は、遅筋有意筋であってよい。あるいは、「所定の骨格筋」は、特定部位の一種類の骨格筋であって「筋傷害度のデータ」は当該部位についての「平均ＳＮＲ値」またはランクの情報でもよく、または、「筋傷害度のデータ」は複数種類の骨格筋についての平均ＳＮＲ値を重みづけした和のような複合したパラメータであってもよい。
【００７５】
また、「筋傷害度の推定値」とは、上述したようにして、不揮発性記憶装置２０８０に格納された標準データの相関関係に基づき、筋傷害度推定部２０４６が、入力された第２の被験対象についての加速度データおよび/または角速度データに対して推定した「筋傷害度の程度を表す推定値」のことをいう。
【００７６】
なお、図４においては、標準データ収集部２０４０．１と、臨床評価指標生成部２０４０．２とは、同一のコンピュータシステム２０１０内の機能として説明したが、必ずしもこのような構成に限定されない。
【００７７】
たとえば、標準データ収集部２０４０．１と、不揮発性記憶装置２０８０とを１つのコンピュータシステムで構成し、不揮発性記憶装置２０８０に格納された標準データをコピーした他の不揮発性記憶装置と臨床評価指標生成部２０４０．２とは、他のコンピュータシステムにより構成されてもよい。すなわち、標準データの取得と、筋傷害度の推定とは、別のコンピュータシステムにより実行される構成であってもよい。
【００７８】
また、筋傷害度の推定は、後述するように、被験体の加速度データの時系列解析データおよび／または被験体の角速度データの時系列解析データと、筋傷害度との回帰分析による推定処理によってもよく、あるいは、たとえば、被験体の加速度データの時系列解析データおよび／または被験体の角速度データの時系列解析データと、筋傷害度との関係をニューラルネットワークで表現した場合に、これを機械学習することで得られた推定モデルによってもよく、より一般的には、特定のモデルを機械学習により学習させた推定モデルを利用するものであってもよい。
【００７９】
また、「筋傷害度のデータ」が複数種類の骨格筋についての傷害度のデータ、たとえば、平均ＳＮＲ値のデータを含むときは、筋傷害度推定部２０４６による筋傷害度の推定としては、たとえば、正準相関分析のような統計的な手法により導出された、複数種類の骨格筋についての傷害度のデータの重み付け和を入力としてもよい。あるいは、上述したようにニューラルネットワークなどを用いた機械学習を利用する場合には、このような機械学習により導出された複数種類の骨格筋についての傷害度のデータの重み付け和を入力としてもよい。
［モデル動物による計測結果と臨床評価指標］
以下、筋ジストロフィーに対するモデル動物よる計測結果について説明する。
【００８０】
図５は、筋ジストロフィーに対するモデル動物であるＣＸＭＤJを説明するための図である。
【００８１】
図５（ａ）に外観を示すように、モデル動物としては、デュシェンヌ型筋ジストロフィー (ＤＭＤ) の疾患モデルとして作出された筋ジストロフィー犬 (Canine X-linked muscular dystrophy in Japan: ＣＸＭＤJ)を使用する。
【００８２】
筋ジストロフィー犬ＣＸＭＤJは、イヌＤＭＤモデルとして先に確立されたゴールデン・レトリバー筋ジストロフィー犬の凍結精子をビーグル犬に人工授精し、作出されたメス保因犬を更にビーグル犬と交配させることにより、小型で維持しやすいビーグル種系統化したものである。
【００８３】
図５（ｂ）に骨格筋の病理組織像の光学顕微鏡写真を、正常犬と患犬とを対比して示す。
【００８４】
筋ジストロフィー犬ＣＸＭＤJは、ジストロフィン遺伝子イントロン6での点変異によってジストロフィンを欠損し、ＤＭＤと同様に骨格筋での筋線維の壊死・再生、炎症性細胞浸潤、線維化および脂肪浸潤などの病理組織学的所見を確認することが出来る。
【００８５】
この結果、筋ジストロフィー犬ＣＸＭＤJは、進行性の病態に基づいた全身骨格筋の萎縮、関節拘縮、脊柱背彎、心筋障害、消化管障害などの様々な臨床症状を呈する。
【００８６】
ここで、たとえば、筋ジストロフィー犬に対するエクソンスキッピングによる治療方法について、簡単に説明すると以下のようである。
【００８７】
ｉ）染色体にあるゲノムDNAには、タンパク質への翻訳に必要な配列（エクソン）と、必要とされない配列（イントロン）が含まれており、エクソン・イントロン・エクソン・イントロンと交互に配列している．ジストロフィン遺伝子は７９個のエクソンから成る．ゲノムDNAを鋳型として転写されたメッセンジャーRNA（mRNA）前駆体から、イントロンが取り除かれて、エクソンだけからなるmRNAが合成される．このイントロンが取り除かれてエクソンがつなぎ合わされる過程をスプライシングという。スプライシングを経てmRNAからアミノ酸が読み取られる（翻訳）ことで、ジストロフィンが合成される。
【００８８】
ｉｉ）筋ジストロフィー犬では、ジストロフィン遺伝子のイントロン６の遺伝子変異により、mRNA前駆体においてエクソン７が正常にスプライシングされずにスキップされ、mRNAではエクソン６と８が直接連結する．するとアミノ酸の読み枠にズレが生じ、エクソン８にアミノ酸への翻訳ストップをコードする読み枠が出現する．このためジストロフィンは合成されず、筋ジストロフィーの症状が出現する．しかしモルフォリノでエクソン６と８のスプライシングを阻害してやると、エクソン６と８を強制的にスキップすることができる。エクソン５と９は直接結合し、アミノ酸の読み枠のズレが解消するために、やや小型のジストロフィンが合成される。
【００８９】
ｉｉｉ）二本鎖のゲノムDNAを鋳型として、一本鎖のmRNA前駆体が転写されるが、mRNA前駆体と逆方向の（相補的な）配列の一本鎖の合成核酸類似体をアンチセンス・オリゴヌクレオチドと呼ぶ。アンチセンス・オリゴヌクレオチドは、塩基、糖、リン酸基から成る核酸化合物から作ることができるが、このうち糖として、DNAにおけるデオキシリボース環やRNAにおけるリボース環に代えて、人工化合物であるモルホリン環を使用した核酸化合物をモルフォリノと呼ぶ。モルフォリノによりmRNA前駆体のスプライシングを阻害するとエクソンをスキップすることができる。
【００９０】
このようなモルフォリノの投与により、筋ジストロフィー犬の全身治療が可能であることが確認されている。
【００９１】
さらに、ヒトに対しても、ヒトジストロフィン遺伝子のエクソン53スキップを誘導するモルフォリノ化合物による治療薬の臨床試験・治験が実施されている。
【００９２】
図６は、筋ジストロフィー犬ＣＸＭＤJの月齢と病態の変化を示す図である。
【００９３】
図６に示すように、筋ジストロフィー犬ＣＸＭＤJは、出生時の呼吸開始により横隔膜への傷害が発生し、１週齢内での死亡率が２０〜３０％ある。
【００９４】
さらに、月齢とともに、臨床症状の進行が見られ、発症時期である２カ月齢からは、四肢筋の萎縮や体幹筋の萎縮が認められる。
【００９５】
１歳齢では、筋に線維化が見られるようになり症状が慢性化して、病態の進行が停滞する。
【００９６】
したがって、図６の横軸は、筋原性疾患（たとえば、筋ジストロフィー）の病期を表すことになる。後に説明するように、筋ジストロフィー犬ＣＸＭＤJについて、この病期ごとに、骨格筋の傷害を、ＭＲＩ計測により定量化する。
【００９７】
図７は、本実施の形態のセンサ装置１００の使用態様を示す図である。
【００９８】
まず、図７（ａ）は、センサ装置１００を装着した状態の筋ジストロフィー犬の右側面を示す図であり、図７（ｂ）は、背側面を示す図である。
【００９９】
センサ装置１００内部には、加速度センサ１２０および角速度センサ１２２が設けられており、センサ装置１００から、無線通信により、加速度および角速度の測定データが、データ解析用コンピュータ１０００に送信される。無線通信の方式としては、いわゆる無線ＬＡＮ通信であってもよいし、あるいは、近距離通信の方式として、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）方式などを使用してもよい。
【０１００】
データ解析用コンピュータ１０００は、無線通信によりセンサ装置１００から受信した測定データの格納、データの表示、データ分析などの処理を行う。
【０１０１】
図７（ａ）および図７（ｂ）に示すように、センサ装置１００は、左右肩甲骨背縁間の第６胸椎棘突起付近の背側胸部と、左右腸骨仙結節間の第７腰椎棘突起付近の背側腰部とに装着される。
【０１０２】
加速度および角速度の計測にあたっては、１５ｍ走行×４回での計測を実施する。ただし、疲労による座りこみで計測終了することとする。
【０１０３】
計測対象は、２〜１２ヶ月齢の患犬のオス５頭と、健常犬のオス４頭およびメス２頭に対して行う。
【０１０４】
重力加速度は２〜１０秒間の静止時の直流成分として除去する。
【０１０５】
また、病態と加速度・角速度との関連を解析するために、以下の項目の評価も併せて行っている。
【０１０６】
（１）臨床評価  ：  臨床グレーディング・スコア、自発行動量  （２）筋傷害評価：  ＭＲＩ撮像（Ｔ２強調画像）（前・後肢筋
図８および図９は、対象犬の加速度絶対値の月齢による変化を示す図である。
【０１０７】
図８（ａ）は、胸部の加速度絶対値の月齢による変化を健常犬と患犬とで対比して示す。
【０１０８】
図９（ａ）は、腰部の加速度絶対値の月齢による変化を健常犬と患犬とで対比して示す。
【０１０９】
ここで、加速度絶対値｜a｜とは、ｘ方向、ｙ方向およびｚ方向の加速度の成分をそれぞれ、ａx，ａy，ａzとするとき、以下の式により表される。
【０１１０】
【数１】
2019047952.tif 000003
また、図８（ｂ）は、胸部の加速度絶対値を時系列データとしてローカルレベルモデルにより解析した結果の月齢による変化を、健常犬と患犬とで対比して示す。
【０１１１】
また、図９（ｂ）は、腰部の加速度絶対値を時系列データとしてローカルレベルモデルにより解析した結果の月齢による変化を、健常犬と患犬とで対比して示す。
【０１１２】
（時系列モデルの状態空間表現）
以下、「ローカルレベルモデル」について、説明する。
【０１１３】
状態空間モデルは、時系列データを扱うことのできる統計的手法のひとつである。時系列データでは、ある時点の測定値がその前後の測定値と相関をもつ、すなわち時間的自己相関があることが多い。このため、時系列データの解析のためには、自己相関を考慮した統計的手法が必要となる。
【０１１４】
状態空間モデルはまた、観測対象の（しかし直接には観測できない）システム自体と、実際に観測値を得る過程とを分離してモデリングする。これにより、システム自体に由来する誤差（ノイズ）と観測に伴う誤差（ノイズ）とをそれぞれ明示的に扱うことができ、システムの時間的変化について妥当な推測を得ることが可能となる。
【０１１５】
状態空間モデルのうち、ローカルレベルモデルとよばれるモデルの構造は、次のような仮定をおくことにより得られる。
【０１１６】
ｉ）時系列で変化する観測データは、同じく時系列で変化する真の状態＋観測誤差から生成されている。
【０１１７】
ｉｉ）真の状態は、一時点前の状態＋移動範囲で動く。
【０１１８】
たとえば、数学的には、以下のように定式化できる。
【０１１９】
【数２】
2019047952.tif 000004
ここで、式（１）は、状態から観測値が得られる過程をモデル化したもので、データモデル（あるいは「観測モデル」）と呼ばれる。式（２）は、状態の変化をモデル化したもので、プロセスモデル（あるいは「システムモデル」）と呼ばれる。yt は時点tにおける観測値のベクトル、θtは時点ｔにおける状態のベクトルである。Ｆt, Ｇtは係数行列であり、vt, wtはそれぞれ、データモデルおよびプロセスモデルの時点tの誤差ベクトルである。Ｖt はデータモデルの誤差の分散共分散行列、Ｗtはプロセスモデルの誤差の分散共分散行列である。ｍ0，Ｃ0はそれぞれ、時点０における状態θ0の平均のベクトルおよび分散共分散行列である。
【０１２０】
このような時系列データを状態空間モデルにより解析するためのツールには、Ｒパッケージ内のdlm （Bayesian and Likelihood Analysis of Dynamic Linear Models; Petris et al. 2009；Petris 2010）、  KFAS（Kalman Filter and Smoother for Exponential Family State Space Models; Helske 2015）、Stan（Stan Development Team 2014）などがある。
【０１２１】
また、推定の手法としては、マルコフ連鎖モンテカルロ法（ＭＣＭＣ：Markov chain Monte Carlo methods）とベイズ推定の組み合わせ、カルマンフィルタ、又はハミルトニアンモンテカルロ法とベイズ推定の組み合わせなどを使用することができる。
【０１２２】
上述したような「ローカルレベルモデル」により、観測された加速度や角速度の時系列データに対して、これらの値の時間変化を平滑化した曲線を得ることができる。
【０１２３】
患犬の加速度・角速度パラメータは、健常犬よりも全体的に低い値を示し、図８（ｂ）および図９（ｂ）より、３方向全体の加速度を指示する加速度絶対値の時系列解析では、患犬と健常犬の差は発症時期の２ヶ月齢で既に認められ、胸部で特に顕著である。一方、腰部の加速度絶対値では、患犬での月齢にともなった減弱が著しくみられる。
【０１２４】
図１０は、加速度絶対値の３方向軸の割合の経齢的推移を示す図である。
【０１２５】
すなわち、各方向軸の割合とは、各方向軸の加速度の絶対値を、加速度絶対値｜a｜で割った値をパーセント表示したものである。
【０１２６】
図１０において、実線は、患犬を示し、点線は、健常犬を示す。
【０１２７】
進行方向への推進を示すｘ軸方向の割合は、患犬では減少する傾向がある。また、進行方向に対して左右方向であるｙ軸方向の割合は、患犬で増加する傾向があり、動揺性の歩様を反映していると考えらえる。
【０１２８】
進行方向に対して上下方向であるｚ軸方向の割合は、患犬で増加する傾向があり、バニーホップを反映していると考えられる。
【０１２９】
なお、図中、“＊”は、有意水準＜０．０５のＨｏｌｍ多重検定で患犬と健常犬が有意に異なることを意味し、“＊＊”は、有意水準＜０．０１のＨｏｌｍ多重検定で有意に異なることを意味する。
【０１３０】
図１１は、角速度の絶対値の平均値の経齢的推移を示す図である。
【０１３１】
胸部のｙ軸方向についての角速度が、もっとも顕著に、健常犬と患犬とで、相違していることがわかる。
【０１３２】
図１２は、臨床グレーディング・スコアの経齢的推移およびローカルレベルモデルを用いたトレンド推定を示す図である。
【０１３３】
まず、図１２（ａ）は、臨床グレーディング・スコアの経齢的推移を示す。
【０１３４】
臨床グレーディング・スコアは、以下の８項目をそれぞれ５段階で評価したものの合計点で示される。点数が多いほど、症状が重度であることを示す。
【０１３５】
１）流涎
２）嚥下障害
３）歩様障害
４）側頭筋萎縮
５）大腿筋萎縮
６）巨舌
７）活動性
８）座位姿勢
したがって、健常犬では、８点であり、もっとも重症な患犬では、４０点となる。
【０１３６】
図１２（ａ）に示すように、健常犬では、月齢によってスコアは変化しないものの、患犬では、月齢とともに、重症度が増大し、１２ヶ月で、ほぼ症状の進行が停滞していることがわかる。
【０１３７】
図１２（ｂ）は、ローカルレベルモデルを用いたトレンド推定の結果を示す。
【０１３８】
すなわち、ローカルレベルモデルにより、加速度・角速度パラメータと図１２（ａ）に示した臨床評価スコアの関連の傾向推定を行った結果である。
【０１３９】
図中で、○は中央値であり、バーは、９５％信頼区間を示す。
【０１４０】
図１２（ｂ）からも、スコアのトレンドが対数で1を増加するのに対し、腰部の角速度のｚ軸成分絶対値を除く全ての項目のトレンドは、有意に0より低い値をとる。すなわち、重症度の増大に応じ、これら項目は減少することを示す。さらにＸ軸方向の割合のトレンドは減少傾向を示すのに対し、Ｙ軸方向の割合のトレンドは特に胸部で有意に増加するため、重症化によって歩様の動揺性が増すと考えられる。
【０１４１】
図１３は、ＭＲＩ撮像による骨格筋傷害の評価を説明するための図である。
【０１４２】
図１３は、対象となる犬の下腿部の環状断面を、Ｔ２強調画像として撮像したものを示す。
【０１４３】
図１３の中央部に、水成分と図示されているように、Ｔ２強調画像では、水分が高い輝度を示す。
【０１４４】
これに対して、骨格筋は、通常、Ｔ２強調画像上で低信号に描出される。疾患によって筋実質部に水分が集積すると、その部位は高信号となる。それゆえ、Ｔ２強調画像は、骨格筋領域において、筋の損傷状態の評価に用いることができる。
【０１４５】
図１３の右側には、Ｔ２強調画像上での各骨格筋を白線で囲むことで示している。
【０１４６】
それぞれの記号と対応する骨格筋との対応は以下のとおりである。
【０１４７】
ＴＣ  ：  前脛骨筋
ＥＤＬ：  長趾伸筋
ＦＨＬ：  長第一趾屈筋
ＦＤＬ：  長趾屈筋
ＧＭ  ：  腓腹筋内側頭
ＧＬ  ：  腓腹筋外側頭
ＦＤＳ：  浅趾屈筋
図１４は、対象となる犬の下腿部の環状断面のＴ２強調画像における平均ＳＮＲ（Signal to Noise Ratio）を健常犬と患犬とで対比して示す図である。
【０１４８】
患犬の値は、濃いひし形で、健常犬の値は、グレーのひし形で示される。
【０１４９】
また、ＳＮＲ値および平均ＳＮＲ値は、以下の式により定義される。
【０１５０】
【数３】
2019047952.tif 000005
ここで、ＳＩは、あるピクセルの輝度値であり、Ｓｄairは、犬の体外の空間での輝度の標準偏差を意味する。
【０１５１】
また、ＳＮＲi,Rightは、右側の足の該当する筋肉領域のうちのｉ番目の部分領域のＳＮＲ値であり、Ｐｉｘｅｌi,Rightは、ｉ番目の部分領域のピクセル数であり、ＳＮＲi,Leftは、左側の足の該当する筋肉領域のうちのｉ番目の部分領域のＳＮＲ値であり、Ｐｉｘｅｌi,Leftは、ｉ番目の部分領域のピクセル数である。Ｐｉｘｅｌtotalは、右側の足の部分領域および左側の足の部分領域のピクセル数の総計である。ここでは、一例として、ｉ＝１，２，３として、各筋肉領域で、３か所の部分領域を考えるものとする。ただし、部分領域の数は、これより多くてもよい。また、部分領域の範囲の指定は、たとえば、ＭＲＩ装置のオペレータが、画像を観察しながら手動で設定するものとする。
【０１５２】
図１４からわかるように、下腿筋および大腿筋のいずれについても、患犬の平均ＳＮＲ値が大きくなっていることがわかる。言い換えると、ＭＲＩによるＴ２強調画像から、患犬の方が、健常犬よりも、骨格筋傷害の程度が大きいことが定量的に示される。
【０１５３】
図１５は、腰部に装着されたセンサ装置により計測された加速度・角速度パラメータと各骨格筋の平均ＳＮＲとの間のピアソン相関係数を示す図である。
【０１５４】
図１５では、１歳齢の患犬のデータを示す。個体数は、５である。
【０１５５】
図中、実線枠で囲まれた部分は、ピアソン相関係数ｒ＜−０．９の部分であり、点線枠で囲まれた部分は、ピアソン相関係数ｒ＞０．９の部分である。
【０１５６】
図１６は、加速度絶対値と速筋優位筋の平均ＳＮＲ値との相関および加速度Ｘと遅筋優位筋の平均ＳＮＲ値との相関を示す図である。
【０１５７】
ＤＭＤでは、骨格筋組織における速筋線維が、遅筋線維と比較して進行性に減少することが知られている。速筋の傷害度に応じた病態時期によって、瞬発力を要する運動機能が障害される可能性が想定される。
【０１５８】
図１６からは、１２ヶ月齢におけるＭＲＩのＴ２強調画像を用いた後肢筋の筋傷害度との関連は、下腿の速筋優位筋で負の相関傾向を示すのに対し、遅筋優位筋では有意に正の相関を示す。
【０１５９】
すなわち、図１６（ａ）に示すように、速筋優位筋である前脛骨筋および長趾伸筋では、加速度絶対値（マグニチュード）の高い個体ほど、平均ＳＮＲ値が低い、すなわち、骨格筋の傷害度が低いことがわかる。
【０１６０】
これは、速筋優位筋では、傷害の進行に伴って、加速度絶対値が小さくなることを意味し、傷害の進行パターンを反映していると考えられる。
【０１６１】
一方で、図１６（ｂ）に示すように、遅筋優位筋である腓腹筋外側頭および浅趾屈筋では、加速度Ｘ（進行方向の加速度成分）の高い個体ほど、平均ＳＮＲ値が高い、すなわち、骨格筋の傷害度が高いことがわかる。
【０１６２】
これは、遅筋優位筋では、傷害の進行に伴って、進行方向の加速度成分が大きくなることを意味し、歩様姿勢の動態を反映していると考えられる。
【０１６３】
以上から、筋ジストロフィー犬ＣＸＭＤJでは、患犬の加速度・角速度パラメータについては、以下のことが言える。
【０１６４】
１）健常犬よりも低く、病態進行にともなった減少を示す。胸・腰部での相違としては、腰部では月齢（傷害の進行の程度の増大）による減少度が大きい。
【０１６５】
２）加速度絶対値の各軸方向の成分の割合により、異常動作を検出することができる。
【０１６６】
３）筋部位での傷害度に応じ、異なる変化を示す。
【０１６７】
したがって、被験対象の胴体に装着したセンサ装置により検出される加速度および角速度のデータを、患犬群と健常犬群とで、病期ごとに、予め取得しておくことで、例えば、新規治療薬に対する非臨床試験において、治療に対する客観的な指標を得ることができる。
［ヒトに対する臨床評価指標］
また、上述したような臨床評価指標をヒトに適用する場合には、ヒトに対しても、健常者群と患者群とを含む対象群に対して、ＭＲＩ計測により定量化された骨格筋の傷害の程度を、病期ごとに、予め取得する。
【０１６８】
加速度センサは、ヒトの上半身重心と身体重心にあたる胸部と腰部にそれぞれ装着する。４足動物であるイヌは重心が胸部に位置し、前肢が支柱となって後肢で蹴り出す特徴がある。胸・腰部の動作はヒトとイヌで直接的に一致しないが、ヒトでの腰部は下肢の動きに連動した重心の位置移動、胸部は体軸の振れから生じる異常動作と関連づけて、イヌでの結果を反映する傾向がある。
【０１６９】
したがって、上述したようなモデル動物であるイヌの結果を人間に適用するには、たとえば、以下のような手順をとることで、実現可能である。
【０１７０】
ｉ）筋ジストロフィー患者の歩行異常が表れ始める２−５歳齢から、歩行障害が進む７−１１歳齢まで、年齢と体格が近い健常者群と患者群の複数の被験者で、１０m走行や６分間歩行などの歩様試験を、自然経過に基づいて追跡評価する。
【０１７１】
ｉｉ）ＭＲＩ撮像などによる筋傷害度の評価を平行して実施し、筋傷害度の客観的な評価値として、Ｔ２強調画像や選択的脂肪抑制Ｔ２強調画像などの平均ＳＮＲ値を取得する。
【０１７２】
ｉｉｉ）病態時期を通して、同一の骨格筋を傷害度の評価対象としてもよい。あるいは、病態時期によって傷害の度合が顕著な臀部、大腿、下腿の骨格筋を選択し、病態初期では大殿筋、中殿筋、大腿二頭筋、大腿四頭筋など、中期では半腱様筋、半膜様筋、前脛骨筋、ヒラメ筋など、後期では薄筋、縫工筋などを対象とすることとしてもよい。
【０１７３】
ｉｖ）以上のようにして、ヒトの健常者および患者に対して、病期ごとに取得されたＭＲＩ画像に基づく筋傷害度の評価データと、各病期におけるセンサの装着部位における加速度データおよび／または角速度データの時系列解析の結果を「標準データ」として統合して、不揮発性記憶装置２０８０に格納する。
【０１７４】
ｖ）不揮発性記憶装置２０８０に格納された標準データの相関関係に基づき、筋傷害度推定部２０４６が、入力された第２の被験対象についての加速度データおよび/または角速度データに対して推定した「筋傷害度の程度を表す推定値」を出力する。
【０１７５】
すなわち、イヌについて病期に応じて、イヌの所定部位に装着された加速度センサ、角速度センサにより計測されるデータの時系列解析の結果が、病期を特徴付けることが判明したので、ヒトについても、所定部位に装着された加速度センサ、角速度センサにより計測されるデータの時系列解析の結果は、同様に病期を特徴付けると想定される。
【０１７６】
もちろん、イヌとヒトでは、対象とする骨格筋の種類は相違することが想定され、また、加速度および／または角速度の計測データから病期を推定するモデルも異なることが想定されるものの、そのような相違があるとしても、多人数の対象群からの大量のデータに対して、たとえば、上述したような統計処理や、あるいは、機械学習により、ヒト特有の推定モデルを導出することが可能である。
【０１７７】
そして、以上のような構成の臨床評価装置を使用すれば、この臨床評価装置から出力される推定値で、客観的かつ定量的に、筋原性疾患の診断を支援する指標を得ることができる。
【０１７８】
つまり、従来は、筋原性疾患の診断は、複数の検査や観察から総合的に医師が判断することが必要であった。これに対して、以上のような構成の臨床評価装置からの指標に基づいて、医師が、筋原性疾患の有無を判断したり、筋原性疾患の病期（病態時期）を判断したりすることを支援することが可能である。
【０１７９】
また、以上のような構成の臨床評価装置からの指標を利用することで、筋原性疾患の薬剤（または薬剤候補）の効果を評価する方法を実現することも可能となる。たとえば、このような指標をエンドポイントとして採用することで、被験者にこのような薬剤（または薬剤候補）を所定の容量・用法で服用させ、上記指標の経時的な変化を計測することで臨床試験を実施することも可能となる。この場合は、たとえば、当該指標を主要評価項目として、副次評価項目としては、他の評価項目を合わせて使用することとしてもよい。
【０１８０】
今回開示された実施の形態は、本発明を具体的に実施するための構成の例示であって、本発明の技術的範囲を制限するものではない。本発明の技術的範囲は、実施の形態の説明ではなく、特許請求の範囲によって示されるものであり、特許請求の範囲の文言上の範囲および均等の意味の範囲内での変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１８１】
１００  センサ装置、１０１  通信フロントエンド、１０２  クロックＩ／Ｆ、１０４  クロック生成部、１０６  データ入出力Ｉ／Ｆ、１１０  マイコン、１２０  加速度センサ、１３０  外部センサ部、１３２  センサＩ／Ｆ、１３４  外部センサアンプ、１０００  データ解析用コンピュータ、２０１０  コンピュータ本体、２０２０  メモリディスクドライブ、２０３０  光学ディスクドライブ、２０４０  ＣＰＵ、２０５０  バス、２０６０  ＲＯＭ、２０７０  ＲＡＭ、２０８０  ハードディスク、２１００  キーボード、２１１０  マウス、２１２０  ディスプレイ、２２１０  メモリカード、２２００  光学ディスク。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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