ヤンセンの自閉症研究――バイオセンサーがもたらす新たな知見

自閉症の研究では、注意、脳活動、生理的覚醒を調査するために、アイトラッキング、脳波（EEG）、心電図（ECG）、皮膚電気反応（GSR）、表情分析といったマルチモーダルな生体センサーの利用がますます広がっています。JAKEのようなプロジェクトは、客観的なバイオマーカーを特定し、特にお子様における行動の違いをより深く理解することで、診断と治療の改善を目指しています。

自閉症に関する最初の記述は1800年代後半にまでさかのぼりますが、この言葉が今日私たちが認識しているような文脈で使われるようになったのは1938年になってからのことです。「アスペルガー症候群」という用語の由来となったハンス・アスペルガーが、この障害の詳細を初めて明らかにしましたが、診断基準が広く確立されるまでには、さらに40年を要しました。

多くのことと同様に、最初は進展が緩やかですが、その後は急速に進みます。現在、我々は理解が急速に深まりつつある段階にあります。iMotionsが、自閉症スペクトラム障害（ASD）に関する知識と理解を深めるための研究を支援してきた一翼を担えたことを、誇りに思います。

その好例が、iMotionsを中核に据えた「Janssen Autism Knowledge Engine（JAKE）」プロジェクトであり、このプロジェクトは過去12ヶ月だけで5本の新しい論文を生み出しました。以下では、これらの研究成果の一部を紹介し、自閉症研究における新たな発見と、その研究を実現するために用いられたツールについて解説します。

背景

自閉スペクトラム症（ASD）は、多面的な神経発達障害であり、通常、社会的スキルやコミュニケーション能力の障害、および限定的あるいは反復的な行動を特徴とします。最近の推計によると、54人に1人の割合で発症するとされ[1]、その重症度は個人によって大きく異なります。

個人や家族に与える影響は大きいものの、応用行動分析（ABA）などの療法は、自閉スペクトラム症（ASD）を持つ人々に良い影響を与えられる唯一のアプローチであり続けています。自閉症研究の主要な目標の一つは、治療の経過をより詳細に追跡し、ASDのサブタイプの有病率を調査することで、この障害に対する理解を深めることです。

最近の研究

ジョンソン・エンド・ジョンソン傘下のヤンセン・リサーチ・アンド・ディベロップメントの研究者たちは、ここ数年、30以上の大学、研究機関、組織の科学者たちと協力し、iMotionsと組み合わせたバイオセンサーを用いて自閉症の発症メカニズムの解明に取り組んできた。

本研究の基盤となっているのは、自閉症の理解を深めることを目的として設計された測定ツール群であるJAKE（Janssen Autism Knowledge Engine）である[2]。特に本研究では、将来的な知見の進展に寄与するため、このシステムの妥当性を検証すること、すなわち、これほど複雑なデータセットを収集することの実現可能性を評価することを目的とした。

この概念実証研究では、29人の自閉スペクトラム症（ASD）の児童と6人の通常発達児（いずれも平均年齢10歳）を対象に、様々な生体センサーからのデータに加え、介護者の記録、病歴、活動レベルなどの情報も活用した。これらすべてにより、対象者一人ひとりの体験について、包括的かつ多角的な視点が得られた。

JAKEバイオセンサーアレイは、以下の構成からなっていた：

• 視線追跡
• 脳波
• 表情分析
• 心電図
• 皮膚電気反応

その後、研究者らは、参加者について、継続的（毎日情報を収集する）および定期的（一定の間隔で）の両方の方法で客観的に追跡することができた。

介護者の協力を得て、研究期間を通じて参加者の健康状態に関する重要な情報を記録することができた。また、特定の生体センサー方式を中心に、一定の間隔で個別の課題を実施した。その詳細については後述する。さらに、自閉スペクトラム障害（ASD）に伴う認知機能の障害を測定するために設計された「Cogstate Computerized Test Battery」を用いて、認知機能の評価も行われた。

研究者らは、複数のデータストリームを活用することで、自閉スペクトラム症（ASD）のサブタイプを特定するのに役立つバイオマーカー（疾患と関連する客観的な生物学的指標）を開発するとともに、治療が個人にどのような影響を与えるかを客観的に測定する手法を確立したいと考えている。

ここでは、これらのバイオセンサーがJAKEにおいてどのように活用されてきたか、そしてこのフレームワークをさらに発展させた最近の研究事例について解説します。

視線追跡

JAKEプラットフォームは、当初、4つの異なる視覚的シーンに対する反応を調査するために構築されました：

• 1. 最初の動画には、アイコンタクトを取りながら子どもに向けた言葉をかける女性、あるいは社会的ではない合図（おもちゃ）が登場します。その目的は、子どもがどこに注意を向けるかを確認することです。これまでの研究によると、アイコンタクトや子どもに向けた言葉かけは、自閉スペクトラム症（ASD）の子どもよりも、通常の発達を遂げている子どもの注意を引きつけやすいことが示されているからです。
• 2. このVET課題では、多種多様な画像や様々な種類のコンテンツが同時に表示されます。子どもたちは自由にその場面を見ることができ、研究者は彼らの好みがどこにあるかを特定することができます。これらの画像の中には、自閉スペクトラム症（ASD）の人々にとって関心が高いものや低いものと事前に判明しているものもあるため、視覚的嗜好の程度や種類を特定することが可能です。
• 3. 「生物的運動選好」課題では、人が歩いているように見える点や、ランダムに左右に動く点が一連で提示されます。
• 4. 「行動モニタリング課題」では、背景に注意をそらす視覚的刺激を配置した上で、演技による場面が提示される。これら2つの課題において、自閉スペクトラム障害（ASD）の子どもたちは、背景にある非生物的な視覚的刺激に注意を向ける傾向が強い。

これらの課題はいずれも、自閉症スペクトラム（ASD）の子どもたちが示す選好を詳細に検証するものです。得られたデータから微細な違いを分析することができ、自閉症の潜在的な亜型に関する理論の構築や、治療への反応として生じうる微妙な変化の解明に役立つ可能性があります。最近発表された論文の一つが、その方法を示しています。

自閉症の子供は、神経発達が典型的な子供と比べて視覚的場面の社会的側面に対する感受性が低いことは以前から知られているが、そのような特徴が成人期まで持続するかどうかは、まだ十分に解明されていない。

研究者らは、JAKEプラットフォームの要素を活用し、眼球追跡法を用いて、自閉症の若年層および成人、ならびに通常の発達と分類された被験者の視覚的注意を調査した[3]。その結果、自閉症の被験者とそうでない被験者を比較すると依然として違いは見られたものの、年齢にかかわらず、両グループの成人はシーンの社会的側面を見る傾向が強いことが明らかになった。

これは、自閉症の診断の有無にかかわらず、視覚的場面における社会的側面への注目度が加齢とともに高まることを示唆している（ただし、その理由は依然として不明である）。つまり、アイトラッキングは成人の自閉症診断の指針にはなり得ないかもしれないが、子どもにとっては追加的なデータとして有用である可能性がある。

脳波

EEGは、視線追跡課題と同様の方法で用いられ、4つの主要な視覚課題に焦点を当てた。 前回と同様、各課題は自閉症スペクトラムと通常の発達を示す個人との間に潜在的な違いがあるかどうかを研究者が検証できるように実施されたが、今回は脳活動（パワースペクトル、非対称性、および事象関連電位がすべて収集された。これらは本ブログ記事の範疇を少し超える説明となるが、本質的には異なる脳領域における、異なる時点での活動レベルを反映している）を対象とした。

これにより、研究では、脳活動が一般的に、また社会的刺激に対してどのように、いつ、どこで増減するかに焦点を当てることができる。EEGは時間分解能が非常に高いため（つまり、短時間で多くのデータポイントを収集できるため）、分析に有用な高感度な測定手段となる。

心電図

心電図（ECG）を用いて、心拍変動に関連するさまざまな指標を算出した。したがって、他のセンサーと組み合わせることで、心電図の記録は、参加者が上記の課題や本研究内のその他の課題を遂行している間に経験していた生理的覚醒のレベルに関する情報を提供することができた。

心拍変動の増大は、社会的認知（社会的環境における典型的なパフォーマンス）の向上と関連していることが判明しており、これは自閉スペクトラム症（ASD）の参加者が、通常の発達を遂げた子どもに比べて心拍変動が低い可能性があることを示唆している。

GSR

GSR装置は携帯性に優れ（かつ消費電力も比較的低いため）、課題遂行中だけでなく日常生活においても、GSRデータを継続的に収集することが可能であった。

GSR装置は、トニックおよびフェーズ性のGSR活動を記録することで、参加者の生理的覚醒状態を調べる優れた手段を提供します。

研究によると、自閉スペクトラム症（ASD）の児童では、社会的刺激（顔など）に対する皮膚電気反応（GSR）が必ずしも変化しないことが示されている。これは、通常発達児では一般的に見られる反応である。したがって、本研究の対象となるASDの児童においては、GSRの変化は見られないと予想される。

表情分析

JAKEプラットフォームの研究の一環として、表情分析も行われた。これは主に、「ユーモラスな映像内容に基づいて選ばれた一連の動画」に対する感情的反応の分析に焦点を当てたものである[2]。

この研究に基づいて最近発表された論文の一つでは、テレビ番組『アメリカズ・ファニエスト・ホーム・ビデオ』の映像を用いたこの実験手法が採用された。研究者らは、自動顔表情解析を用いて、自閉症の人々と通常の発達を遂げた人々の両方の笑顔の反応を評価した。

その結果、全体として、自閉症の被験者は対照群の被験者と比べて、面白い動画を見た際に笑顔を作る筋肉を使う傾向が低いことがわかった。しかし、さらに詳しく分析したところ、2つの異なるサブグループが浮かび上がった。一方は対照群よりも多く笑顔を見せ、もう一方は対照群よりも笑顔が少なかった。もちろん、この研究は自閉症の被験者が他の被験者よりも感情をあまり感じていなかったことを示唆しているわけではなく、単に彼らの表情が異なっていたに過ぎないという点に留意することが重要である。

今後の研究では、これらのサブグループ間の違いについてさらに詳細に調査される可能性があるが、この発見は、自閉症の人々に見られる感情の表出の多様性を理解する上で重要な手がかりとなるかもしれない。

結論

著者らは、この研究が自閉症スペクトラム障害（ASD）のバイオマーカーに関する情報を今後も提供し続け、継続的な測定においてこれらのバイオマーカーを活用することで、治療成果に関する客観的な情報を提供できるものと期待している。

まだ道半ばではありますが、これは自閉スペクトラム症（ASD）を抱え、治療を必要とする人々にとって、スマートで個別化された治療の始まりとなり、課題となっている部分の改善につながる可能性があります。

iMotionsの支援を受けて行われているこの革新的な新しい研究について、お読みいただきありがとうございました。その他の画期的な研究事例をご覧になりたい方は、当社の出版物リストをご参照いただくか、ぜひ当社までお問い合わせください。iMotionsが、世界中の大学や企業の研究者たちが、人間行動研究における最重要課題の解決に取り組むのをどのように支援しているかについて、詳しくご説明いたします。

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参考文献

[1] Baio, J., Wiggins, L., Christensen, D. L., Maenner, M. J., Daniels, J., Warren, Z., Kurzius-Spencer, M., Zahorodny, W., Robinson Rosenberg, C., White, T., Durkin, M. S., Imm, P., Nikolaou, L., ヤーギン＝オールソップ, M., リー, L. C., ハリントン, R., ロペス, M., フィッツジェラルド, R. T., ヒューイット, A., ペティグローブ, S., … ダウリング, N. F. (2018). 8歳児における自閉症スペクトラム障害の有病率 – 自閉症および発達障害モニタリング・ネットワーク、米国11拠点、2014年。『Morbidity and Mortality Weekly Report. Surveillance Summaries』（ワシントンD.C.：2002年）、67(6)、1–23。 https://doi.org/10.15585/mmwr.ss6706a1

[2] Ness, S. L., Bangerter, A., Manyakov, N. V., Lewin, D., Boice, M., Skalkin, A., Jagannatha, S., Chatterjee, M., Dawson, G., Goodwin, M. S., Hendren, R., Leventhal, B., Shic, F., Frazier, J. A., Janvier, Y., King, B. H., Miller, J. S., Smith, C. J., Tobe, R. H., & Pandina, G. (2019). 自閉症スペクトラム障害を有する個人を対象としたJanssen Autism Knowledge Engine (JAKE®) を用いた観察研究. Frontiers in neuroscience, 13, 111. https://doi.org/10.3389/fnins.2019.00111

[3] Kaliukhovich, D. A., Manyakov, N. V., Bangerter, A., Ness, S., Skalkin, A., Goodwin, M. S., Dawson, G., Hendren, R. L., Leventhal, B., Hudac, C. M., Bradshaw, J., Shic, F., & Pandina, G. (2020). 自閉スペクトラム障害を有する小児および成人における活動への社会的注目：文脈と年齢の影響. Molecular autism, 11(1), 79. https://doi.org/10.1186/s13229-020-00388-5