エネルギーランドスケープによる健康・疾患状態の可視化
所属 理化学研究所
情報統合本部
先端データサイエンスプロジェクト
氏名 石川 哲朗

2024年6月20日

健康診断は予防医療に役立つ？

発表者作成

健康診断の結果はとにかくわかりにくい

発表者作成

新技術着想に至った背景
わかりにくい検査数値を地形図にして見えるようになれば…健康状態が一目瞭然に！？

手作りで地形図の作成

地図学自主ゼミ

発表者作成

立山連峰

ワンダーフォーゲル部

発表者撮影

従来技術とその問題点１
ランドスケープ描像：
1940年にWaddingtonによって提唱されたコンセプト。
細胞分化を、「ボールが地形上を転がるように状態遷移が起こっていく」という力学系のアナロジーとして説明。
もともとは手描きの地形だった
Adapted from: © Klimovskaia, et al., (2020)
Nature Communications CC BY 4.0

生命システムの状態を地形として表現するアイデアは古くからあるが、あくまでも「想像図」でしかない問題があった

従来技術とその問題点２
高次元fMRIデータ

0, 1データに変換
110010101011100011
001010001110001110
︙
101101100011000111

イジングモデルで各状態の観測頻度とエネルギーを対応付ける（統計物理）

可視化部分は未実現だった

Adapted from: © Watanabe & Rees (2017)
Nature Communications CC BY 4.0

データに基づくランドスケープの再構成の試みはあるが、未完成

そこで、我々が解決！

糖尿病の予防の重要性「わが国の糖尿病患者数は、生活習慣と社会環境の変化に伴って急速に増加している。糖尿病はひとたび発症すると治癒することはなく、放置すると網膜症・腎症・神経障害などの合併症を引き起こし、末期には失明したり透析治療が必要となることがある。
さらに、糖尿病は脳卒中、虚血性心疾患などの心血管疾患の発症・進展を促進することも知られている。これらの合併症は患者のＱＯＬを著しく低下させるのみでなく、医療経済的にも大きな負担を社会に強いており、今後も社会の高齢化にしたがって増大するものと考えられる。」

厚生労働省「健康日本２１」より引用

診断はできるが、発症後では対症療法しか難しい。予防医療の必要性！

糖尿病についての推計“1 in 11 adults has diabetes (425 million)”“1 in 2 adults with diabetes is undiagnosed(212 million)”
IDF Diabetes Atlas, 8th edition (2017)の数値をもとに発表者が図を作成

発症前の未病の状態を発見できれば、予防医療につながる！

２型糖尿病PIMA
コホートデータ
8 リスク因子, N = 768
1. Pregnancies: Number of times pregnant
2. Glucose: Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test
3. Blood Pressure: Diastolic blood pressure (mm Hg)
4. Skin Thickness: Triceps skin fold thickness (mm)5. Insulin: 2-Hour serum insulin (mu U/ml)
6. BMI: Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
7. Diabetes Pedigree Function: Diabetes pedigree function
8. Age: Age (years)
Outcome: Diabetes in 5 years [N = 268] or control [N = 500]

未発症時の８検査項目から、５年以内の発症有無を予測する
このデータを用いて、最初の概念検証を行った

PIMA：リスク因子の分布
妊娠回数

血糖値

皮下脂肪厚

インスリン

家族歴

年齢

短変量でもある程度リスク予測はできるが、変数間の相互作用を加味できていない

血圧

BMI

発表者作成

状態の出現頻度とエネルギー、安定性との対応関係
極小

不安定

安定
Adapted from: © Ezaki, et al., (2017)
Phil. Trans. R. Soc. A. CC BY 4.0

統計物理理論に基づいた、地形図の読み取り方のマニュアル

糖尿病発症前PIMAコホート
エネルギーランドスケープ
アメリカ先住民（PIMA族）女性のコホート
糖尿病と関連すると言われている8リスク因子

511101001

6
Pathological State

111111111

73
401001010
01011110

エネルギー10000001

2Healthy
State00000000

5年以内に5年以内に糖尿病非発症 糖尿病発症
人数不安定（出現しづらい）

00010100□ 1: 高/多

妊娠回数
血糖値血圧
皮下脂肪
インスリン
BMI
家族歴
年齢

安定（高頻度で出現）■ 0: 低/少

123２8 ＝ 256 状態を７領域に分類できた

4 5

67

Ishikawa, Kawakami: PCT/JP2019/046338

立体版PIMA糖尿病発症前エネルギーランドスケープ
Analogy is useful?
Mountains
Lakes and Ponds
Rivers or brooks?

発表者作成

疫学レセプトデータベース

発表者作成
JMDC:
民間利用可能で日本最大規模の疫学レセプトデータベース
標準化処理済みのためすぐに研究着手が容易な特徴を持つ。
これを用いて、日本人のエネルギーランドスケープを構築

250万件超の健診データ

発表者作成

健康診断データJMDC健診データのエネルギーランドスケープ
肥満 +高血圧 +糖尿病

不安定（出現しづらい）

肥満 +
高血圧 +
多血

7Frequency

糖尿病

“健康”
肥満 + 高血圧 +
糖尿病 +
肝機能低下

肥満 +
高血圧 +
糖尿病 +
肝機能低下 +
多血肥満

肥満＋肝機能低下

419

エネルギー

肥満 +
高血圧 +
糖尿病 +
多血

685

□ 非糖尿病
□ 疑い
糖尿病

23

1 2 3 4 5 6 7 8 9□ 1: 高/多

空腹時血糖
HbA1c
尿糖
収縮期血圧
腹囲BMI
ALT
γ-GTP
赤血球

ヘモグロビン
安定（高頻度で出現）■ 0: 低/少Ishikawa, Kawakami: PCT/JP2019/046338

２１０ ＝ 1024 状態を９領域に分類

糖尿病発症過程の代表例
Patient 1

Patient 2“健康” → 肥満 → 高血圧→ 糖尿病“健康” → 糖尿病→高血圧

Patient 3

肥満 → 肝機能低下→ 高血圧→ 糖尿病

1st exam● Exam● OnsetPatient 4

肥満 →肝機能低下→高血圧 → 糖尿病

Ishikawa, Kawakami: PCT/JP2019/046338

発症に至る経路を地形上に描画できる！

新技術の特徴• 状態の安定性を統計物理学に基づくエネルギーにより定量化し地形として描出• 状態の遷移パターンを地形図上に描画して直接目で見て理解することが可能• 健康・医療分野に限らず、多変数の相互作用を考慮した正常・異常状態のクラスタリングであればどのようなドメインにも応用できる従来技術との比較• 健診結果を可視化するダッシュボードや疾患発症の予測ツールは多く開発されている。しかしそれらは個別の項目にのみ着目するものや、予測結果を表示するのみの機能に特化したものが多い。
• 一方で本技術は検査項目の相互作用を考慮した総合的な評価を行える。さらに状態を地形図として可視化することで高い説明性も実現する。

想定される用途• 健康診断や臨床検査結果を被験者に説明するツールやヘルスケアアプリ• 医療者や研究者が患者の健康状態を把握してモニタリングするためのツール• 健康問題や疾患に対する治療・介入の予測や意思決定の支援技術

実用化に向けた課題• 高次元の変数への対応：20変数まではエネルギーを計算できることが確認されているが、それ以上変数を増やすためには次元削減、もしくは変数選択手法と組み合わせる工夫が必要• 吸引領域の外縁と分水嶺の位置関係の対応づけ：
ローカルな状態の位置関係は正確に記述できるが、グローバルな位置関係の配置に改良の余地• 安定状態間の遷移パターンの予測の高精度化：
現状で遷移しやすい方向を予測することはできるが、考慮する要因を増やせば改善できる可能性

企業への期待• 独自のデータをお持ちの企業との共同研究• アプリやサービス化を通じて社会実装や実用化を共に進めていただけるパートナー• 健康・医療分野以外の応用先の開拓

本技術に関する知的財産権• 発明の名称：状態可視化装置、状態可視化方法および状態可視化プログラム• 出願番号：PCT/JP2019/046338（特許第7445309号、米国特許第11961204号）• 出願人：理化学研究所• 発明者：石川哲朗、川上英良

お問い合わせ先
株式会社理研鼎業（りけんていぎょう）

新技術説明会事務局
Email:senryaku@innovation-riken.jp