2023 年 12 ⽉ 11 ⽇
報道関係者各位
国⽴⼤学法⼈筑波⼤学
株式会社 SʼUIMIN
医療法⼈社団⼤地の会 KRD ⽇本橋

在宅脳波測定による睡眠指標と健診項⽬の関連を明らかに
30-59 歳の成⼈ 100 ⼈を対象に、5 晩にわたる在宅睡眠時脳波測定と、都内の健診施設での詳細な健康診断を実施し、これらのデータの関連を網羅的に調査した結果、客観的な睡眠の質が悪い⼈は、収縮期⾎圧が⾼い傾向があることなどが明らかになりました。

30-59 歳の成⼈ 100 ⼈について、在宅睡眠時脳波測定と、詳細な健康診断を実施し、両者で得られたデータの関連を網羅的に調査する横断研究を⾏いました。
睡眠時脳波測定は各参加者が⾃宅で 5 晩実施し、10 種類の定量的睡眠指標を取得しました。この情報をもとに、⼈⼯知能（AI）の教師なし学習の⼀種である k-means++クラスタリング法を⽤いたところ、100 ⼈は 3 グループ①睡眠良好群（39 ⼈）、②中間群（46 ⼈）、③睡眠不良群（15 ⼈）に分けられました。次に、この 3 グループ間で健康診断の検査項⽬ 50 種類の結果を⽐較したところ、収縮期・拡張期⾎圧（いわゆる⾎圧の上の値・下の値）、γ-GTP（肝機能）、⾎清クレアチニン（腎機能）に統計学的に有意な違いが確認されました。特に収縮期⾎圧の違いは⼤きく、客観的な睡眠の質が悪い⼈ほど⾼い傾向が⾒られました。
さらに、客観的な睡眠の質（睡眠時脳波）と主観的な睡眠の質（アテネ不眠時尺度）の間の相関が弱いこと、客観的な睡眠の質のみが収縮期⾎圧と関連していること、10 の定量的睡眠指標と 50 の健康診断の検査項⽬の間に特に相関の強い組み合わせが存在すること、などが明らかになりました。
本研究により、在宅睡眠時脳波測定による客観的な睡眠の質の計測と評価は、臨床的にも研究的にも有⽤であることが⽰唆されました。

研究代表者
筑波⼤学国際統合睡眠医科学研究機構
柳沢 正史 教授
株式会社SʼUIMIN
樋江井 哲郎 執⾏役員
KRD ⽇本橋⽥中 岳史 院⻑1

研究の背景「私の睡眠の質は良い？悪い？」「睡眠の質が悪いと病気になりやすい？」ーー。このような漠然とした疑問に科学的に答えることは、実は簡単ではありません。睡眠には「量」（睡眠時間）と「質」の両⾯の問題がありますが、睡眠に関するこれまでの疫学研究は、量にフォーカスしたものが⼤半を占め、また、睡眠の質に注⽬した研究も、肝⼼の質の評価を参加者の主観（アンケート調査における「⾃分の睡眠に満⾜していますか？」など）に依存するものがほとんどでした。
睡眠の質に関する研究が難しい理由の⼀つに、睡眠の質を⾼精度で客観的に評価測定できる終夜睡眠
ポリグラフ検査注 1）が煩雑で、⾃宅等での活⽤が難しいことが挙げられます。この課題を解決するため、筑波⼤学発スタートアップ企業である株式会社 SʼUIMIN は、⾃宅で簡単に睡眠時脳波を計測できるInSomnograf（インソムノグラフ）を開発しました（図 1）。
今回、都内の健診施設と協⼒し、インソムノグラフを⽤いて⾃宅で測定された睡眠時脳波に基づく睡眠指標と、詳細な健康診断の各種検査項⽬との関連を網羅的に調査する横断研究を⾏いました。
研究内容と成果
本研究では、都内の健診施設（KRD ⽇本橋）にて 30-59 歳の成⼈ 100 ⼈（男性 50 ⼈、⼥性 50 ⼈）を募集し、インソムノグラフによる睡眠時脳波測定と、KRD ⽇本橋による詳細な健康診断を実施しました。
睡眠時脳波測定は各参加者が⾃宅で 5 晩実施し、10 種類の定量的睡眠指標（総睡眠時間、睡眠効率、⼊眠潜時、N1％、N2％、N3％、REM％、⼊眠後覚醒、覚醒反応指数、睡眠ステージ遷移）注２）が得られました。これに⼈⼯知能（AI）の教師なし学習の⼀種である k-means++クラスタリング法注３）を適⽤したところ、参加者は、3 つのグループ（①多くの睡眠指標が良好な睡眠良好群：39 ⼈、②中間群：46 ⼈、③多くの睡眠指標が悪い睡眠不良群：15 ⼈）に分けられました。ただし、３グループの総睡眠時間に統計学的な有意差はなく、主に睡眠の質に関する指標によってグループ分けがされていたことが判明しました。
また、質問票により主観的な睡眠の質（アテネ不眠尺度注 4））も調査しました。しかしながら、上記 3グループ間で結果に⼤きな違いは⾒られず、本⼈が主観的に「良い睡眠がとれている」と感じているのに、脳波測定が⽰す客観的な睡眠の質が悪いケースが存在することも確認されました。
次に、この 3 グループの間で、健康診断で得られた 50 項⽬の検査結果を⽐較すると、収縮期・拡張期⾎圧（いわゆる⾎圧の上の値・下の値）、γ-GTP（肝機能）、⾎清クレアチニン（腎機能）に統計学的な有意差（P 値<0.05）が⾒られました。特に、収縮期⾎圧は、睡眠良好群 103.3±13.2 mmHg、中間群111.2±14.1 mmHg、睡眠不良群 119.0±14.5 mmHg と、3 グループ間で⼤きな差（P 値<0.001）があり、多変量解析にて年齢、性別、BMI、喫煙歴、飲酒習慣、3%酸素飽和度低下指数（睡眠時無呼吸の指標）を統計学的に調整した後も、なお独⽴した関連を認めました（図 2）。これは、客観的な睡眠の質⾃体が、直接（ストレス等のメカニズムを通じて）⾎圧に影響を与える可能性を⽰唆しています。
さらに、睡眠時脳波に基づく客観的な睡眠の質とアテネ不眠尺度による主観的な睡眠の質のどちらが主に収縮期⾎圧に関連するかを検討しました。その結果、主観的な睡眠の質と収縮期⾎圧との間には関連が⾒られず、客観的な睡眠の質のみが収縮期⾎圧と関連することが明らかになりました。
加えて、睡眠時脳波測定から得られた 10 項⽬の定量的睡眠指標と、健康診断で得られた 50 項⽬の検査結果の計 500 パターンの組み合わせから相関の強いものを探索したところ、N1％と収縮期・拡張期⾎圧、γ-GTP、中性脂肪の間に⽐較的強い相関（P<0.0001)が⾒られました。また、多変量解析では、 N1％とγ-GTP・中性脂肪、総睡眠時間と総ホモシステイン、睡眠効率と空腹時⾎糖・亜鉛・⾎清尿素窒素、

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⼊眠後覚醒と空腹時⾎糖・HbA1c、睡眠ステージ遷移とフェリチンの間に関連（P<0.05)が⾒られ、今後の研究仮説になりうると考えられました。
本研究は、時間的前後関係が不明な横断研究であり、またサンプルサイズも多くはないことから、探索的要素の強い研究です。しかし、それでも⾃宅で測定した客観的な睡眠の質に基づいて対象者を分類し、収縮期⾎圧などの健康指標に統計学的な違いを⾒いだすことができました。特に、主観的に「良い睡眠がとれている」と思っていたとしても、客観的な睡眠の質は悪い可能性があり、それが⾎圧などの健康指標の悪化につながっている可能性が⽰唆されたことは新たな発⾒であり、客観的な睡眠の質の重要性を⽰唆しています。
今後の展開
本研究では、在宅での脳波測定による客観的睡眠評価が、臨床にも研究にも有⽤であることが⽰唆されました。今後はサンプルサイズを増やすことにより、睡眠の質と健康との関係がより網羅的に解明できると考えられます。睡眠時脳波と健康の関連を⻑期的に調査するコホート研究や、客観的な睡眠の質が悪い⼈に対する介⼊研究などの実施により、客観的な睡眠の質の悪化を端緒に適切な健康対策を取り、重⼤疾患の予防や健康寿命の延伸につなげる仕組みの実現が期待されます。
参考図

図１. InSomnograf（インソムノグラフ）の外観（論⽂の Supplementary Figure 1 より）

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図 2. 睡眠時脳波により分類されたグループごとの収縮期⾎圧の分布（論⽂の Figure 3 を和訳 [注：中間群 46 ⼈のうち 2 ⼈は降圧薬を内服していたため除外]）
モデル 1：収縮期⾎圧をアウトカム（従属変数）とした線形回帰モデルに、独⽴変数として、睡眠時脳波に基づく 3 グループの変数に加え、年齢と性別の変数を投⼊
モデル 2：モデル 1 に、さらに BMI、喫煙歴、飲酒習慣の変数を投⼊モデル 3：モデル 2 に、さらに 3%酸素飽和度低下指数の変数を投⼊
⽤語解説
注 1）終夜睡眠ポリグラフ検査
睡眠時の脳波、呼吸、脚の運動、あごの運動、眼球運動、⼼電図、酸素飽和度、胸壁の運動、腹壁の運動などを記録する検査。睡眠関連疾患の診断のために、専⾨の施設に⼊院して⾏われることが多い。
注２）脳波測定による定量的睡眠指標
睡眠時脳波測定により、以下のような睡眠指標を定量化することができる。
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総睡眠時間：⼊眠から翌朝の最後の覚醒までの時間のうち中途覚醒を除いた時間-

睡眠効率：総記録時間に対する総睡眠時間が占める割合（％）-

睡眠潜時：消灯から⼊眠までの時間-

N1％：総睡眠時間に対するノンレム睡眠第⼀段階が占める割合-

N2％：総睡眠時間に対するノンレム睡眠第⼆段階が占める割合-

N3％：総睡眠時間に対するノンレム睡眠第三段階（最も深い段階）が占める割合-

REM％：総睡眠時間に対するレム睡眠が占める割合-

⼊眠後覚醒：睡眠の途中で⽬が覚めていた時間の合計-

覚醒反応指数：１時間あたりの覚醒反応の回数（睡眠の安定度の⽬安のひとつ）-

睡眠ステージ遷移：１時間あたりの睡眠段階が変わった回数（睡眠の安定度の⽬安のひとつ）

注３）k-means++クラスタリング法
教師なし学習は⼀般に、学習データに正解を与えない状態で機械に学習させる⽅法で、その中にはクラスタリングと呼ばれる、似ているもの同⼠をグルーピングする⼿法が含まれる。k-means++クラスタリング法はクラスタリングの⼀種であり、従来から使われていた k-means 法（投⼊した項⽬に基づ4いてクラスタの平均を計算し、集団をクラスタ数 k 個に分類する⼿法）の修正版として、最適化への反復作業を進める前に初期値を選択するアルゴリズムを備えることで、より安定した結果が得られる。
注 4）アテネ不眠尺度
睡眠障害を定量化するために考案された⾃⼰評価尺度で、寝つき、夜間の覚醒、最終覚醒、総睡眠時間、睡眠への満⾜度、⽇中の気分、⽇中の活動、⽇中の眠気の 8 項⽬（各項⽬は 0〜3 点）からなり、合計点は 0 点（不眠が全くない）から 24 点（最も重度の不眠）の範囲をとる。
研究資⾦
本研究は、世界トップレベル研究拠点プログラム（WPI）、AMED (JP19dm0908001, JP20dm0107162,JP21zf0127005)、科研費の研究プロジェクト(KAKENHI (C) 19 K08037, 22K07571)により実施されました。また本研究は、筑波⼤学と株式会社 SʼUIMIN の共同研究契約および KRD ⽇本橋の協⼒に基づいて⾏われました。
掲載論⽂【題 名】 Association between electroencephalogram-based sleep characteristics and physicalhealth in the general adult population.
（⼀般成⼈における脳波に基づく睡眠特性と⾝体的健康との関連）【著者名】 Masao Iwagami (co-first author), Jaehoon Seol (co-first author), Tetsuro Hiei, Akihiro Tani,
Shigeru Chiba, Takashi Kanbayashi, Hideaki Kondo, Takeshi Tanaka, Masashi
Yanagisawa【掲載誌】 Scientific Reports【掲載⽇】 2023 年 12 ⽉ 8 ⽇【DOI】

10.1038/s41598-023-47979-9

問合わせ先【研究に関すること】
岩上 将夫（いわがみ まさお）
筑波⼤学 国際統合睡眠医科学研究機構 コアグループ主任研究者／医学医療系 准教授
URL: https://wpi-iiis.tsukuba.ac.jp/japanese/【取材・報道に関すること】
筑波⼤学国際統合睡眠医科学研究機構（WPI-IIIS）
TEL: 029-853-5857
E-mail: wpi-iiis-alliance@ml.cc.tsukuba.ac.jp
株式会社SʼUIMIN
E-mail: pr@suimin.co.jp
KRD⽇本橋E-mail: t-kan@krd-nihombashi.com

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