赤ちゃんの泣き声と睡眠から、自閉症スペクトラムの早期判定への研究を

 

※本文中の各データの出典・参考文献については、本ページ末尾に記載しております。

 

 

ページをご覧いただきありがとうございます。神奈川県立保健福祉大学 ヘルスイノベーション研究科（通称：ヘルスイノベーションスクール）教授の徳野慎一です。

 

これまで10年以上にわたって、「声から病気を判定する技術開発」を目指す研究をしてまいりました。

 

 

私のもともとの専門は「災害医療」で、東日本大震災をはじめ、これまでに多くの災害現場に支援へと赴きました。そのような経験を通して、被災者だけでなく支援者にもストレスがかかっており、中には心や体を壊してしまう方々が多くいらっしゃることに衝撃を受けたことが、「声」の研究のきっかけとなりました。

 

 

1. 災害時の医療支援から、「音声解析」への入り口に。

 

災害に対応する際、病院や大きなボランティア団体では、被災者や支援者に質問紙に記入していただく内容などを、心理的な状況を把握する一助としています。それにもかかわらず、多くの人が体調を崩す要因の1つは、主観的な判断（当事者や医師の感覚）に頼り、客観的な指標（数値）が不足しているため、十分なサポートができていないからだと私は考えました。

 

そこで、まず最初に取り組んだのが血液検査によるストレスの評価です（出典1）。しかし、血液検査は侵襲的な検査（＝針を刺すことによる身体的な負担）であり、計測するための特殊な機器や試薬が必要です。

 

「このような制約があっては普及しない」と頭を抱えていた時に出会ったのが、音声解析でした。

 

 

2. 声にならない／言葉にしにくいサインにも気づく「きっかけ」を探して。

 

そこで、私は研究テーマを「音声による疾患の判定」へと大きく舵を切り（出典2）、ついにはストレスや抑うつ症状の判定に成功し（出典3）、市場に出すまでにいたりました（出典4）。

 

現在では、ストレスや抑うつ症状だけでなく、パーキンソン病（出典5）や認知症（出典6）についての研究を進めています。

 

 

私がこのたび、赤ちゃんの自閉症について研究しようと関心をもった最初のきっかけは、米国で開催された大きな国際学会で、自閉症研究の第一人者である廣井 昇先生にお会いしたことです。

 

すぐさま意気投合し、自閉症マウスの音声解析の共同研究を開始しました（出典7）。二人で、マウスの赤ちゃんの鳴き方が違うのだから、ヒトの赤ちゃんの泣き方にも何らかの違いがあるのでは？という仮説のもと、いずれはこの技術をヒトの赤ちゃんに応用すべく研究を続けています（出典8）。

 

 

3. 身体的な負担もコストの課題もほとんどない、音声データ × 医療の発展へ。

 

音声は、針を刺したりして体を傷つけないで収集が可能（非侵襲）です。他の医学的な検査と比較しても、録音の際は特殊な機器や薬品を必要としないため、低コストで収集・解析が可能です。スマートフォンなどの通信機器を使用することで、遠くの場所にいる医師が声を解析する、などといったことも技術的に可能になってきました。

 

健康管理／ヘルスケアの一環として「声」を取り入れていくことは、医療につながる新たな技術としての可能性を秘めています。今回のクラウドファンディングは、これらの視点を乳幼児の小児医療へと応用させていくための、とても大きな一歩になると考えています。

 

ぜひ、皆さまからのあたたかいご寄付と応援を、よろしくお願いいたします。

 

 

 

 

 

 

本研究のポイント①：
泣き声の特徴を解析し、診断のサポートができる技術を目指す。

 

私の友人や患者さんで自閉症のお子さんをもつご両親から、診療などを通して「健常なお兄ちゃんやお姉ちゃんの時は、なぜ泣いているのかがなんとなくわかったのに、この子が泣いたときには何故泣いているかがわからなかった。」という声を、たびたび耳にしてきました。

 

私たちは、自閉症スペクトラムの赤ちゃんの泣き声（泣き方）が、自閉症ではない赤ちゃんの泣き声（泣き方）と比較して、おそらく音声学的にも異なるのであろう、との仮説を立てています（出典8）。

 

そこで、もし乳児の段階で十分な育児介入ができれば、より社会適応性を向上できるのではないかと我々は考えています。そのためには、お子さんが自閉症（もしくは自閉症スペクトラム）であるという認識をもって接することが重要であり、そのために泣き声等による早期の判定が役に立つと考えています。

 

 

本研究のポイント②：
赤ちゃんの睡眠データと合わせて解析し、精度の向上も目指す。

 

自閉症のお子さんの泣き声以外の特徴として、睡眠障害があげられます。

 

自閉症スペクトラムのお子さんは「なかなか眠れない(入眠困難)」、「途中で何度も目が覚める」、「睡眠時間が短い」、「日中に眠い」、「起きる時間がまちまち」などの睡眠障害を持つことが多いと知られています。通常のお子さんの睡眠障害の割合が9~50%であるのに対し、自閉症スペクトラムのお子さんでは50~80%に睡眠障害がみられるといわれています（出典12）。

 

生理学的レベルでは、通常に比べて自閉症スペクトラムのお子様はノンレム睡眠中にレム睡眠でみられるような特徴が発生しているとされています（出典13）。

 

世界中で赤ちゃんの泣き声から自閉症スペクトラムを判定する試みはいくつか見受けられますが（出典14、15）、日本ではこれまで実施されてきませんでした。泣き声解析と睡眠パターン解析をともに用いることで判定の精度を向上できるのではないかと、新たな視点から挑戦していきます。

 

 

 

赤ちゃんの音声データ、睡眠データの集め方について

 

研究を始めるにあたり、病院など臨床現場での赤ちゃんの泣き声を集めるべく議論を重ねてきました。

 

しかし、赤ちゃんが生まれてからしばらくは、担当する科が産婦人科→新生児科→小児科へと目まぐるしく変わることや、院内で泣き声を録音するための部屋の確保や人材の確保が困難であることから、調整は難航しました。

 

また院内での泣き声の録音では、不安や恐怖による泣き声の割合が増加することが予測されるため、本来の研究目的や将来の利用シーンから、家庭内での泣き声の取得が必要であるという考えに至りました。

 

特に平常時の睡眠パターンは家庭でなければ取得は不可能であるため、泣き声と睡眠、両方のデータを家庭で取得することが望ましいと考えています。近年のデジタルデバイスの発達により、泣き声音声や睡眠パターンは家庭でのデータの取得が可能になり、本研究でもこの手法を用います。赤ちゃんの近くに機械を置いたり、スマートフォンで泣き声を録音したりするだけですから、赤ちゃんへの負担もありません。

 

 

 

本クラウドファンディングへのご寄付の使いみちの詳細について

 

日本で赤ちゃんの泣き声を解析できる研究者は多くはありません。その中でも実際に解析した経験をもった研究者となるとさらに少なくなります。

 

残念ながら、神奈川保健福祉大学にはそのような人材は今のところ在籍していません。したがって、この研究を行うためには少なくとも一人の赤ちゃんの声が解析できる人材の確保が必要です。

（幸いなことに、睡眠の調査に関わる専門家は神奈川保健福祉大学に所属しています。）

 

この研究を成功させるため、是非皆様のお力をお貸しください。

 

 

※第一目標金額を超えていただくご寄付に関しましては、第二目標金額として1,700万円を設定し、次年度以降の研究担当者の人件費などとして、大切に活用させていただく予定です。

 

 

 

 

 

トーマス・スヴェンソン

神奈川県立保健福祉大学　ヘルスイノベーション研究科　講師

睡眠の疫学研究の専門家。世界的なプロジェクトにも複数参加している。

 

Research shows that sleep in developing infants and young children is associated with several domains, including executive function and cognitive development. However, there is still much we don’t know, and additional research is needed to answer many important questions.

 

One of these important questions relates to the role of sleep in autism. As a researcher specializing in the association between sleep and health outcomes, my expectation of this project is that we would be able to quantify the objective sleep measures in infants that could potentially be used in the early detection of autism spectrum disorder. It is my pleasure to be part of Professor Tokuno's great team of researchers that aims to use innovative approaches and the latest technologies to help answer some of these key questions.

 

（訳）
発育期の乳幼児や小児における睡眠は、実行機能や認知機能の発達など、いくつかの領域と関連していることが研究により明らかになっています。しかし、まだ分かっていないことも多く、多くの重要な疑問に答えるためには、さらなる研究が必要です。

 

こうした重要な疑問のひとつが、自閉症における睡眠の役割に関するものです。睡眠と健康状態の関連性を専門とする研究者として、私がこのプロジェクトに期待するのは、自閉症スペクトラム障害の早期発見に利用できる可能性のある、乳幼児の客観的な睡眠測定値を定量化できるようになることです。徳野教授の素晴らしい研究チームの一員として、革新的なアプローチと最新の技術を駆使して、これらの重要な問題の解決に貢献できることを嬉しく思います。

 

吉田 穂波

神奈川県立保健福祉大学大学院ヘルスイノベーション研究科 教授

母子保健の専門家。災害時母子救護や女性の健康支援、コミュニティ・ヘルスや受援力の醸成など、新しい切り口から自治体支援、診療、研究や教育を行っている。4女2男の母。

 

徳野教授が開発しようとしている画期的な診断プロジェクトに携われることを誇りに思います。自閉症スペクトラム障がいを、その子の個性や強みととらえ、能力を発揮できるような手助けをすれば、未来を切り開く一人一人の自己価値観がはぐくまれ、活躍の場が広がります。

 

自閉症スペクトラムを早期に発見し、受け皿となる地域資源、社会環境、サポーターとつなげることで、その子だけでなく親や家族、周囲の人が孤立せず、自信と愛情をもって子どもの成長を楽しめるような社会を目指す第一歩となります。この研究プロジェクトが、この技術を必要としているすべての人に届くよう力を尽くします。

 

 

 

服部伴之

株式会社ファーストアセント 代表取締役

「テクノロジーで子育てを変える」をミッションに掲げるベビーテックベンチャー、株式会社ファーストアセントの代表取締役CEO。「パパッと育児@赤ちゃん手帳」や「ainenne」を開発。

 

当社でも赤ちゃんの泣き声の研究を行っております。これまでに泣き声から感情を分析するAI技術を開発し、スマートフォンアプリなどを通じて提供しておりますが、利用者や医療従事者の方々より、発達障害の早期検知はできますか？という相談を何度も頂いておりました。

今回の徳野先生の研究は、まさにこの問題に正面から立ち向かうプロジェクトであり、実際の現場の方々の問題を解決するソリューションにつながるのではと思います。ぜひ本プロジェクトを遂行して頂きたいと思います。

 

鄭　雄一

神奈川保健福祉大学　ヘルスイノベーション研究科長

 

自閉症スペクトラムのお子さんの割合は約50人に一人といわれ、決して稀ではありません。早期に発見して、適切に対応することで、より大きな改善が期待できるという研究結果がありますが、現在は、言葉の話せる2～3歳以降の判定になっています。

 

赤ちゃんの泣き声から自閉症スペクトラムの兆候を早期に察知し、また、睡眠のパターンと組み合わせることで、より正確に判定を下すことを、徳野教授とスヴェンソン講師の2人の医師のグループは目指しています。音声による検査は、簡便・安価で、非侵襲・非接触であり、赤ちゃんの負担も少ないです。このような試みは未病の概念にも一致し、SHIとしても、最大限の応援をしていきたいと思っています。

 

廣井　昇

テキサス医科大学サンアントニオ校　薬理学部教授、細胞統合生理学部教授、細胞組織解剖学部教授

自閉症に関与した遺伝子の異常を持ったマウスモデルの音声行動解析を過去20年にわたっておこなっている。最近、徳野研と共同で仔マウスの音声から自閉症に関連した思春期の社会行動を予測するモデルを機械学習を用いて開発した。現在、自閉症や他の発達障害の罹患率の高いヒト早産児の音声をテキサスで収集、徳野研と共同で解析を進めている。

 

この研究により、赤ちゃんの成長の軌跡の予測モデルが開発され、それによってご両親に具体的な対処、治療の方針を数値的裏付けを持って提供できることが期待されます。

 

何か他の赤ちゃんと変わっていると漠然とした不安が、はっきりした形での具体的な対策に転換できる可能性を持った画期的な研究だと思います。これからも徳野研との共同研究を通して、参画いたします。

 

 

 

・本プロジェクトでは、音声データや睡眠パターンデータをもとにして、乳児の自閉症判定を目指した技術開発を進めてまいりますが、必ずしも想定した結果が得られるとは限りません。

 

・これからの開発状況によっては、途中でスケジュールや開発計画を大きく変更 / 中止する可能性があります。その場合にも本研究および関連する研究に対して、皆さまからいただくご寄付を大切に活用して研究を継続いたします。

 

・ご寄付のお手続き時に「応援コメント」としていただいたメッセージは、本プロジェクトのPRのために利用させていただく場合がございます。あらかじめご了承ください。

 

・寄附金領収書のお名前は、ギフトお届け先にご登録いただいたお名前となります。ご寄付後にアカウント情報を変更した場合でも、ご寄付時に入力したお届け先の宛名と住所は変更されませんのでご注意ください。

 

・寄附金領収書は、2023年3月末までに送付いたします。なお、2022年中の支出であっても領収書の日付（寄付年月日）は、神奈川県立保健福祉大学へ入金される2023年2月の日付になりますのでご注意ください。

 

・ 本プロジェクトのギフトのうち、【命名権・お名前掲載】に関するギフトの条件詳細については、READYFOR利用規約（https://legal.readyfor.jp/guidelines/others/terms_of_service/#appendix）の「支援契約」にある「●命名権、メッセージの掲載その他これに類するリターン」をご確認ください。

 

 

 

ご寄付については、確定申告していただくと税制上の優遇措置を受けることができます。

 

(1)　個人が寄付した場合の税制上の優遇措置

 

個人が行った寄付金については、一定額を所得税の所得金額から控除することができる「寄付金控除」の制度が設けられています。本学へ寄付金を支出した場合は、所得控除制度が適用され、その年の支出した寄付金額（総所得金額の40％が上限）から2,000円を差し引いた額が所得金額から控除されます。（所得税法第78条第2項第2号）

なお、本学に対する寄付においては、所得税における所得控除のみ適用することができます。

 

(2)　法人が寄付した場合の税制上の優遇措置

 

法人が本学へ寄付金を支出した場合は、その全額を支出した事業年度の損金の額に算入することができます。（法人税法第37条第3項第2号）