2019年03月05日19時50分

ドコモと東北大学が妊婦の病気予防に期待できる3つの研究結果を発表

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 NTTドコモ(以下、ドコモ)と東北大学東北メディカル・メガバンク機構(以下、ToMMo)は3月5日、妊婦の病気の予兆を示すライフログや体内物質の変動パターンを明らかにしたと発表。妊娠期間中に発症する病気の予防・早期発見方法の確立を目指した共同研究でわかったもの。

docomo

 4年4ヵ月にわたる共同研究では、ドコモがこれまで培ったビッグデータ解析技術および機械学習などのAI(人工知能)技術と、ToMMoのゲノム情報等解析技術および生命情報科学技術を組み合わせたデータ解析を進めた。

妊婦の病気発症を未然に防ぐ予防・医療の実現に期待

 病気を発症しなかった妊婦と発症した妊婦との間で、ライフログや特定の体内物質の変動パターンが大きく異なることを確認したという。妊婦の病気の予兆を示す血圧や体重増加量、睡眠の質、活動量などのライフログ、血液や尿中に含まれる特定の体内物質の変動パターンから見出したとのこと。

 ライフログや体内物質の変動から病気の発症予兆や発症リスクをAIでとらえることで、発症リスクが高い妊婦への生活習慣の改善提案や、産科医などによる早期診療に活用することができるという。病気の発症を未然に防ぐ個別化予防・医療の実現に繋がると期待される。

AIによる分娩日の予測

 分娩日が近づくにつれて、血液中や尿中に含まれる特定の代謝物濃度に特徴的な変動を発見。これにより、AIデータで実際の分娩日を予測することに活用でき、妊婦や家族が出産に向けた計画を立てやすくなるという。医療機関でも、分娩受け入れ態勢を事前に整えることができ、より安心・安全な出産への貢献が期待される。

低体重児出産の早期診療と予防にも期待

 妊婦の特定の遺伝子に変異があると、産まれる子どもの出征体重が低くなると判明。この成果で低出生体重児が産まれる遺伝的なリスクを把握し、産科医などによる早期診療に活用すれば、低体重での出産を未然に防ぐ個別化予防・医療に繋がると期待できるという。

 ToMMoは、共同研究で培ったノウハウやデータを幅広く社会に発信するとともに、個別化予防・医療の実現のための基盤開発および解析をさらに進めていくとのこと。

 ドコモは、パートナーとともに新たな価値を協創する「+d」の取り組みの一環として、共同研究成果のさらなる検証と実用化に取り組み、ひとりでも多くの妊婦が病気を経験することなく安心して出産を迎えられる社会の実現を目指すという。

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