2022年03月15日

東大、大規模な解析で成人の睡眠パターンを16に分類

【カテゴリー】：ファインケミカル 【関連企業・団体】：東京大学

生活習慣の多様化に伴い、睡眠に不満・不安を訴える人が世界的に増えている。睡眠を簡便に測定し、1人ひとりの睡眠パターンを定量的に理解することは、ヘルスケア分野だけでなく、睡眠障害の診断などの医療の観点からも重要となっている。 　東京大学 大学院 医学系研究科の上田 泰己　教授（機能生物学）らの研究グループは15日、独自に開発した、腕の加速度から睡眠・覚醒状態を判別する機械学習アルゴリズム「ACCEL」を用いて、英国のUK Biobankにある約10万人の加速度データを睡眠データに変換し、詳細に解析した結果、この10万人の睡眠が16種類のパターンに分類できることを見いだしたと発表した。JST戦略的創造研究推進事業の一環。 　その中には、朝型や夜型といった既知の睡眠パターンに加え、睡眠障害との関係が疑われる新しい睡眠パターンも含まれていた。今後、ウェアラブルデバイスなどの加速度センサーを用いた計測とACCELを用いた解析を進めていくことで、睡眠障害のより良い診断基準の提案や睡眠障害の自動診断方法の開発、さらには新しい治療法の開発につながることが期待されるとしている。 　同研究成果は、米国科学アカデミー「Proceedings of the National Academy of Sciences PNAS」（3月14日付）オンライン版で紹介された。 ニュースリリース参照 https://www.m.u-tokyo.ac.jp/news/admin/release_20220310.pdf