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国⽴病院機構京都医療センター
臨床研究センター
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2023 年 12 月 26 日
報 道 各 位
国立病院機構京都医療センター
以下の通り、ご案内いたします。

「デジタルツインを⽤いたシミュレーションで、どんな⾷事療法（糖質制限 vs. 脂質制限）が減量・⾎糖改善に向いているかを個⼈別に予測」
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発表内容の概要
糖尿病予防や先進糖尿病デバイス研究に取り組む京都医療センター臨床研究センター予防医学研究室（所在地︓京都市伏⾒区/室⻑︓坂根直樹）は、「糖尿病予備軍における機序計算モデルを⽤いた⾷事療法の最適化︓J-DOIT１研究データを⽤いて」と題した研究論⽂を、⽶国科学誌「PLOS ONE（プロス ワン）」に 11 ⽉ 30 ⽇に発表したことをお知らせします。デジタルツインを⽤いた⾷事療法の最適化に関する研究は、世界で初めてとなります。
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研究⽬的

⽶国やフィンランドで⾏われた糖尿病予防の先⾏研究では低脂肪⾷が推奨されていた。⼀⽅、糖質制限が減量に有効との報告もある。巷では低糖質や低脂質の⾷品がブームである。しかし、⾃分にはどのような⾷事療法が有効であるかを個別に予測することができなかった。そのため、我々医療従事者は「栄養バランスに気をつけて、カロリー制限を」と⼀般的な⾷事のアドバイスしかできなかった。
そこで、最新の機序計算モデルを⽤いて、個⼈毎にデジタルツインを作成し、減量成功や⾎糖改善に最適な⾷事療法をシュミレーションするとともに、⽣活習慣の改善による体重と⾎糖の時間的変化を予測するのが本研究の⽬的である。
n研究成果の概要
糖尿病予防のための戦略研究 J-DOIT1（研究リーダー︓葛⾕英嗣⽒）の 2,607 名（中央値 4.2 年のフォローアップ期間）のデータを⽤いた。⽣活習慣介⼊を受けた介⼊群（n=1240）から最も結果がよかった者と悪かった者を抽出し、それに合わせたデータセットを対照群（n=1,367）から抽出した（合計 112 名）。体重と HbA1c の時間的変化について機序計算モデルを⽤いてシミュレーションを⾏った。⽣理学的なパラメーター（インスリン感受性など）とライフスタイルのパラメーター（⾷事摂取など）との関連性を評価した。最後に、体重減少と⾎糖改善のための個別に最適化されたダイエットを予測するためにシミュレーションを⾏った。

主な結果は以下のとおり。
・本モデルを⽤いることで、⽣活習慣介⼊による体重と HbA1c の時間的変化（4 年間）を、それぞれ 1.0±1.2kg と0.14%±0.18%の平均予測誤差で予測することができた（図１）・最も改善された⽣体標識と最も改善されなかった⽣体標識を持つ個⼈間では、モデル推定のエネルギーバランスに有意な差は⾒られず、エネルギーバランスだけでは体重の予測をする良い因⼦とはなり得なかった。
・糖質と脂質の割合を変えたシミュレーションを⾏うことで、個別に糖質制限が向いているか、低脂肪⾷が向いているかを予測することができた。例えば、被験者 41 が減量に成功（5-7％減）するには、炭⽔化物の割合を 10-20％程度減らすとよいと予測されたのに対し、被験者 44 では炭⽔化物の割合ではなく、脂質を 10-20％制限する必要があると予測された（図２）。
・さらに、被検者 41 が減量だけでなく、⾎糖も改善（HbA1c 0.1-0.2%減）するには脂質の割合を±20％程度に留めておく必要があると予測された（図３）。
n研究の意義坂根⽒は「今までは、⾷事療法については⼀般的なアドバイスが提供されることが多かった。しかし、本モデルを⽤いることで、患者にあった⾷事療法を提案することができるようになった。例えば、A さんには糖質制限が向いている、B さんには脂質制限が向いている、C さんはどちらでもよい、など。さらに、どのくらいの糖質や脂質を制限すれば減量だけでなく⾎糖改善が⾒込めるかなど。今後は、このモデルを⽤いた⽣活習慣介⼊試験を実施し、その効果を検証する必要がある。」とこれからの展望を述べた。
掲載誌︓⽶国科学誌「PLOS ONE（プロス ワン）
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0287069
原 題 ︓ 「 Optimization of nutritional strategies using a mechanistic computational model inprediabetes: Application to the J-DOIT1 study data」
和訳︓糖尿病予備軍における機序計算モデルを⽤いた⾷事療法の最適化︓J-DOIT１研究データを⽤いて⽤語の説明
デジタルツイン
現実世界にあるものを、数学的モデルを使ってデジタル空間上に再現したコピーのこと。デジタルツインを⽤いることで⾝体の中で起きている様々な⽣理学的現象をシュミレーションすることができる（図４）。
機序計算モデル
本研究では、PwC グループが開発した膵臓・肝臓・脂肪など臓器間のネットワークを含めたシュミレーションモデル（機序計算モデル、BodylogicalⓇ）を⽤いている（図５）。これは 1,500 件以上の論⽂に基づき、体内での⽣理学的現象を数式で模倣するモデルである。この機序計算モデルは AI と異なり、インプットとアウトブットの因果関係を論理的に説明することも可能である。
J-DOIT
糖尿病予防のための戦略研究の 2 型糖尿病発症予防のための介⼊試験。

図１．体重と HbA1c（平均⾎糖値）の訓練データと検証データの例
図２．減量成功に及ぼす炭⽔化物と脂質の最適化
図３．減量成功と⾎糖改善に及ぼす炭⽔化物と脂質の最適化
図４．デジタルツインを⽤いた⽣理機能のシミュレーション
図 5．臓器間のネットワークを含めたシミュレーションができる機序計算モデル

体
重測定値

HbA1c

予測値

年齢

図１．体重とHbA1c（平均⾎糖値）の訓練データと検証データの例

被験者 41

被験者 44

脂質
摂取量の変化

炭⽔化物摂取量の変化

図２．減量成功に及ぼす炭⽔化物と脂質の最適化

減量成功（5-7％減）

減量成功＋⾎糖改善（HbA1c 0.1-0.2%減）

脂質
摂取量の変化

炭⽔化物摂取量の変化

図３．量成功と⾎糖改善に及ぼす炭⽔化物と脂質の最適化

図４. デジタルツインを⽤いた⽣理機能のシュミレーション

膵臓

腸
⾷事筋
⾁

脂肪組織

⾎液肝臓
インスリン抵抗性

図５．臓器間のネットワークを含めたシュミレーションができる機序計算モデル【論文情報】l タ イ ト ル : 「 Optimization of nutritional strategies using a mechanistic computational model inprediabetes: Application to the J-DOIT1 study data」
和訳：糖尿病予備軍における機序計算モデルを用いた食事療法の最適化：J-DOIT１研究データを用いて

l 掲載雑誌: 米国科学誌「PLOS ONE（プロス ワン）
l 掲載論文: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0287069【研究に関する問い合わせ】

国立病院機構京都医療センター 臨床研究センター
予防医学研究室 室長
坂根 直樹
TEL: 075-641-9161; FAX: 075-645-2781【広報に関する問い合わせ】

国立病院機構京都医療センター 広報戦略室
松近 純子
国立病院機構京都医療センター 事務部 庶務係長
和田 佳奈子TEL: 075-641-9161; FAX: 075-645-2781