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VRで辛いリハビリをエンタメに。医学会の風雲児が仕掛ける「mediVR」の挑戦【the innovator】前編

飛田恵美子

周囲に広がるのは畑。前方にいる人が屈んで野菜を収穫し、こちらに投げる。受け取るために手を前に伸ばす——。これは株式会社mediVRが現在開発しているVR(仮想現実)プログラムの中のひとコマだ。ゲームのようだが、主目的は楽しむことではなく運動リハビリテーションにある。開発の背景には、どんな課題があったのだろうか。代表取締役の原正彦氏に話を伺った。

上半身の体幹バランスを鍛えるプログラム

まずは、このVRプログラムについてもう少し詳しく紹介しよう。メインターゲットとして想定しているのは、歩行機能に何らかの問題を抱えている脳梗塞患者やパーキンソン病患者、高齢者だ。歩行には、下肢の筋力と上半身のバランスが必要とされる。mediVRが開発を進めるのは後者の領域、上半身の体幹バランスを鍛えるためのリハビリテーションプログラムだ。現役の医師でもある原氏は、その狙いをこう説明する。

「健常者にとって、手を前や横に伸ばす動作は難なくできるものですよね。しかし、脳梗塞後の患者にはそのコントロールが難しく、少し体を傾けるだけでバランスを崩してしまいがちです。そして、上半身がスムーズに動かないと、バランスを保持するために足が硬直してしまい歩行に障害が出ます。

止まっているエスカレーターを歩くと、不思議な感覚に陥るでしょう。あれは、小脳が覚えているバランスと視覚情報がミスマッチを起こすからなんです。脳梗塞後の患者にも同じことが起きています。今までの感覚で同じ動作ができないため、強烈な違和感を覚えて歩けなくなってしまうのです。

この状態を打開するには、自転車に乗る練習のように、何度も同じ刺激を与えて体幹バランスを小脳に記憶させないといけません。“これくらい前に手を伸ばすと体幹がどれだけ崩れるか”といったことを体と脳に覚えさせるのです」

ヘッドマウントディスプレイを装着すると、VR空間上に座標が現れる。コントローラーを持ち、その座標まで手を伸ばす。こうすることで、手を伸ばす距離や方向を定量的に指示することが可能になるのだ。

「これまでリハビリの現場では、医師や理学療法士が定量的に指示を出すことができないという課題がありました。“手を30センチ上げてください”と言われても、患者さんは“30センチってどの位?”と戸惑いますよね。そのため指示が曖昧になりやすく、負荷する刺激の強度が毎回バラバラになりがちでした。これでは医療者側も患者側もフラストレーションが溜まりますし、定量的な評価を下すことができません。リハビリで大事なのは、その人ができる最大のことを繰り返し練習すること。そのためには、定量的な指示と評価が欠かせません」

リハビリ領域においても、「神の手」と呼ばれる医師や理学療法士は存在する。患者の小さな変化に気づき、PDCAサイクルを回していける医療者が担当すると、治療効果は目に見えて変わるという。定量指示・定量評価が可能となるVRプログラムは、一部の優秀な医療者の「感覚」を、より多くの医療者に与えるものだ。それは、リハビリの質が全体的に底上げされることを意味する。

定量指示・定量評価はこのVRプログラムの大きな特徴だが、もうひとつ見逃せない特徴がある。それは、運動機能と認知機能を同時に訓練できるデュアルタスク型のリハビリという点だ。

「自転車に乗った高齢者が狭い道で人とすれ違うとき、自転車から一旦おりる場面を見たことがありませんか? “自転車を漕ぐ”“危険を回避する”というタスクを同時に行うと混乱するので、直感的にタスクを削ってシングルタスクに落とし込んでいるのです。でも、認知機能が低下するとそれもできなくなります。歩いているときに話しかけられただけで転んでしまう。“stop walking when talking”と言って、医学の世界では有名な現象です。

こうした転倒を予防するために重要なのは、軽い認知刺激と運動を組み合わせたトレーニングです。たとえば、“猿が木を揺らすとリンゴが落ち、それを受け取る”といったVRプログラムでは、“猿が奥の木に移ったから、次はあのあたりにリンゴが落ちるはずだ”と頭の中で計算し、手を伸ばすでしょう。これが自然と、デュアルタスクを処理する訓練になるのです」

「遊んでいたらいつの間にか歩けるようになっていた」を目指す

2018年5月現在、システム自体は既に完成し、安全性試験も終えているという。CTOの榛葉喬亮氏は、「いまはコンテンツとしての面白さや見せ方を追求している段階」と話す。

「手を座標まで伸ばすという基本的な仕組みは同じでも、見せ方はいくつも考えられます。たとえば、目の前に現れる悪役に対して印籠をつきつけるといった水戸黄門風の演出にすると、高齢者の方には馴染みやすいのではないでしょうか。海外で販売するなら、ドラキュラと十字架に置き換えられますね。畑で野菜を収穫するという見せ方も受け入れやすいと思います。どうすれば“リハビリ”ではなく“ゲーム”として取り組んでもらえるだろうかと考えています」

脳梗塞後、患者の3割がリハビリに苦痛を感じやめてしまうという研究報告もあるという。そこで大事にしているのが、「entertainment with hidden healthcare curriculum」という考え方だ。これは、エンターテインメントの中にヘルスケアの要素が隠れていて、「遊んでいたらいつの間にか歩けるようになっていた」状態を目指すというもの。実際に、安全性試験でプログラムを体験した高齢者は大いに熱中し、「次はうまくできるからもっとやりたい」と、決められた回数以上プレイしたがったという。また、体験者同士で「ここはこうするんだよ」と教え合う場面もあったようだ。

「お孫さんとの協力プレイができる仕組みも実装予定です。コミュニケーションが生まれる工夫を散りばめたいですね。子どもの頃、友達と“あのゲームどこまで進んだ?”と話す時間が好きでした。同じように、患者さんたちが“ここまでできるようになった”と、楽しみながらリハビリに取り組む光景をつくりだせたらと思っています」

運動機能や認知機能を高めると謳うゲームは存在するが、同社によるとエビデンスに基づいたものは少なく、医療機器よりも玩具に近いものが大半だという。

エビデンスベースでパラメータを設定したVRゲームプログラムはこれまでに例がなく、医療機関や専門家から期待が寄せられている。今年1月には、経済産業省が主催する「ジャパン・ヘルスケアビジネスコンテスト2018」でグランプリを受賞した。

脳梗塞患者や高齢者が自分の足で歩ける社会へ

リリース時期は年内を予定しており、HTC Vive、パソコン、プログラムをセットにした医療機器として販売する。名称はまだ決まっていないが、BtoBで想定している販売先は、病院、介護施設、フィットネスクラブなど。価格は200〜300万円となる見込みだ。

「これまでは、患者がリハビリに取り組む間、理学療法士はつきっきりで見ていなければいけませんでした。それを機械が代替することで、理学療法士は人間にしかできないことに集中することができます。また、一度に見られる患者の数も増えるでしょう。これは、良質な医療を受けられる患者が増えるということです」(原氏)

また、個人への販売も行う予定で、その場合の価格は120万円前後で考えているという。

「リハビリをくり返すことで神経回路ができ、脳と体に記憶として定着します。しかし、慢性期の患者さんが自費で通院する場合、たとえば1回1万5千円程かかり仮に週2で通うとすると、年間約160万円ほどの負担となる計算です。そして、バランス感覚を脳と体に記憶させるには、週2では足りません。

自宅で毎日リハビリをできるようになれば、“これ以上は治らない”と言われている患者も治せる可能性があるのではないかと期待しています」

再び自分の足で自由に歩きたい——。病や老いによって歩けなくなった人の夢が現実になる日も、そう遠くないかもしれない。

後編へつづく

株式会社mediVR
2016年6月設立。VR等の映像化技術を応用した医療機器、医療システムの企画、開発及び販売を行う。現在、特許6200615技術を用いたVRリハビリテーションプログラムを開発中。

(text: 飛田恵美子)

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抗がん剤 7割が効かない!?薬・カスタマイズ時代の実現を急げ!

HERO X 編集部

日本人の二人に一人はかかると言われているがん。あまりにも有名な話だが、その7割の患者さんが薬のマッチングでさまようと言われている。人間の経験値だけではたどり着けない薬との素早いマッチングを探る仕組みが開発途上にある。スーパーコンピュータを用いて患者のデータを解析し、それぞれの体質に合った薬の処方をより敏速に行えるようにしようという取り組みだ。創薬分野でこの研究を進める京都大学大学院医学研究科 人間健康科学系専攻 ビッグデータ医科学分野の奥野恭史教授にHERO X 編集長 杉原行里がお話を伺った。

医療ビッグデータを使った研究とは、具体的にはどういうことなのでしょうか。ビッグデータで医療はどう変わると思われていますか。オーダーメード医療などに発展するのでしょうか。

奥野:現状の医療はオーダーメードちっくなのですが、オーダーメードではない。たとえば、がんの治療で使われる抗がん剤でいくと、抗がん剤として売られて、抗がん剤として皆さん飲んでいるのだけれど75%の患者さんは効いていないんです。効いていないのに投与されている。場合によっては副作用も出るという状態です。その方の体質に一番効くものが選ばれないといけないのですが、それが今は投与の前には分からない。だから医師の見立てで「これはどうかな」と試していくしか方法がないのです。これはこれで、お医者さんの経験に基づくすばらしいことなのですが、それでも、抗がん剤でいえば75%は効かないということが現状としてあるわけです。医療のビッグデータを使った薬のマッチングは、個人の体質を計測し、その人の特性を科学的にデータとして取っておき、これを踏まえて、その人の体質に一番適した薬はどれかという判断をできるようにするものです。

病気にかかった時にどうかということだけではなく、かかる前からの生活や、体質などが、データとして必要になるということですか?

奥野:全てほしいですね。私的に言うと、取れるデータはすべて取ってほしいなというのが本音です。非侵襲的にデータが計測できるか、また個人情報などのこともあり難しい部分です。しかし、どういう食事をとって、どういう生活をしてきてというデータが蓄積されたものがあってはじめて「この特徴ならこの抗がん剤が効くだろう」というマッチングができる。一番わかりやすいのは遺伝子なのですが、父親と自分にはこの薬が効いている、でも母親は効いていないとなったら、父親と私の遺伝子にはあって、母親にない遺伝子に薬が効かない要因があるという仮説がたてられるようになります。一つ一つそういうピースが埋まっていけば、やがて個人個人に合ったものが提供できるようになる。ですが、それって無限大のパズルですよね。

すごい数ですよね

奥野:どこまでいっても答えはないのですが、それに向かってデータ、知識を蓄えることで未来の患者さんに最適なものが提供できるようになるやろうということで研究を進めているところです。

理化学研究所と富士通が共同で開発したスーパーコンピュータ「京」。1秒間に1京回、つまり、10の16乗回というとてつもなく速い計算能力を持つ。奥野研究室では、薬効を一つずつ実験で確かめるのではなく、このスーパーコンピュータを使ってコンピュータ上で薬剤の結合をシミュレーションすることで創薬にかかる時間の削減がはかれないかと研究している。

マッチング率50%はもう目の前
医術の限界をデータが補う

現在25パーセントのマッチング率を50%に高めるということが最初の目標でしょうか。

奥野:そうですね、それはもうそう遠くない未来で可能だと思います。世界がそういう方向に動いていくので。AIとかに自分自身は興味があるのですが、AIも母体となるのはデータです。そのデータをちゃんと集められるかという方が今は大事です。幸いにしてゲノム、遺伝子の情報に関しては世界規模で集めていきましょうという流れがあり、それを医療に活かしていきましょうという流れますます加速されると思います。

医学は科学ではなく、医術だよねとよく言うのですが、人の経験に基づいて組み立てられてきた節が強い。○○先生がこう言っていたとか、論文書いたりしながら先人たちが残してきてくれた経験を積み重ね、今それをもとに教科書を作ったり、学問として体系化されているのですが、科学的客観性はどこまであるかというのは疑問に思う部分もある。たとえば、「検査値をどう見ておられますか」とある医師に聞いた時に「相対的に下がっていればOKだよ」と言われることがあります。あれ、ちょっと待ってよ、絶対値は?と思うことがあるわけです。血圧がいい例です。これ以上になったら気をつけましょうという基準がありますが、検査する機器によって違いが出ることもあります。一般の方の知らないレベルでの客観性が薄い部分があります。こうしたことは、本当はデータを取っておけば客観性をもたせられる部分もあるわけです。

可視化ができるということでしょうか

奥野:なぜ、医学が科学的客観性ができなかったかというと、一番の大きなところは、医学は人を扱う学問だからというところです。人で実験はできませんよね。マウスを使った実験されていて、データもたくさん存在して、エビデンスが取られているから資料として扱えるのですが、人でデータが取れないというのがこれまでの医学の世界だった。ビッグデータというのはまさに、その「人」からいろんなデータを取りましょうということです。そのためのいろんなデバイスが開発されていて、取れる状態になりつつあります。人の計測データが山ほど出てくるようになりました。やっと客観的に判断できるだけの材料がそろい始めているのです。

すごくロジカルになりますよね。

奥野:おっしゃる通りで、計測をする機器を創る方たちはどういうかというと、「そんなので測っても計測の値が信用できないよ」というんですよね。まあ、それはそうなんだけど、例えば血圧の高い方が低くなると、「あなた、この血圧でヤバいですよ」と言われても、その人の体は血圧が高いのが普通という状態に慣れている。それが低くなったときの状態の方が、その人の体感としてははるかにしんどいということもあるわけです。血圧が135ですといったところで、今、135ということに何の意味もなくて、むしろ、前にいくつで今135なのかという違いの方が興味深いところです。時系列でモニタリングすることの方が大事だと思います。

奥野恭史教授×杉原行里対談 vol.2はこちら

奥野恭史
1993京都大学薬学部卒業、同大学院薬学研究科にて博士(薬学)取得。京都大学大学院医学研究科特定教授を経て、2016年、京都大学大学院医学研究科人間健康科学系専攻ビッグデータ医科学分野教授、現在に至る。神戸医療産業都市推進機構先端医療研究センターグループリーダー、理化学研究所計算科学研究センター客員主管研究員等を併任。創薬計算科学、ビッグデータ医科学の研究に従事。

(TOP画像提供:理化学研究所)

(text: HERO X 編集部)

(photo: 瀬本加奈子)

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