医療 MEDICAL

胃酸で発電!?飲込みセンサの実用化を加速させる東北大学の発明とは

浅羽 晃

国民の健康寿命を延ばし、医療費を削減する。高齢化社会が加速する現代の日本において、それは差し迫った重要課題だ。健康寿命を延ばすためには、病気の予防や早期発見が求められることは言うまでもない。いずれにしても、大切なのは体の状態を正しく把握することであり、そのためには正確性の高い計測機器が必要となる。東北大学では、深部体温を正確に測ることのできる「飲込みセンサ」を研究開発している。プロジェクトチームの一員である吉田慎哉特任准教授にお話をうかがった。

胃酸発電で電力を発生・蓄えさせて
超ローパワーのシステムを動かす

病院で診療を受けるとき、それがどんな症状であろうと必ず行われるのが体温測定だ。体温は体の状態を知る際の、最も基本的な情報である。しかし、それほど重要な情報なのに、現行の多くの体温計は正確性が心もとない。腋下で測るタイプや舌下で測るタイプは、外気温や測り方などの影響によって、誤差が生じる可能性がある。比較的、正確性が高い直腸温を測るタイプは使い勝手の面で難がある。そうした諸々の問題を解決するのが飲込みセンサだ。直径8mm、厚さ5mmほどの錠剤型センサで、体内の温度を正確に測ることができる。

胃酸発電とコンデンサを組み合わせて、かつ、超ローパワーのシステムを構築したことにより、電池なしで作動するセンサを実現した。

開発中の飲込みセンサ。直径約8mm、厚さ約5mmと小さいため、錠剤と同じように飲み込むことができる。

「文部科学省と科学技術振興機構からご支援いただいている革新的イノベーション創出プログラム(COI STREAM)において、本学のテーマのひとつとして研究開発しています。高齢化社会において、お年寄りがいつまでも健康で、働けるような社会の実現を目指すプロジェクトですが、私たちはさりげないセンシングで健康を増進させることができないかと考え、飲込みセンサに目をつけました」

アメリカやヨーロッパには、既に飲込みタイプの体温計が存在している。しかし、東北大学の飲込みセンサは、発想が根本的に違う。

「アメリカでは、宇宙飛行士用に飲込みタイプの体温計が開発されました。宇宙空間で体内時計が狂わないようにするために、体温を正確に測る必要があったのです。現在は、アスリートの試合中の疲労度の評価や、パフォーマンスの向上などに使用されております。しかし、これは体温計に埋め込んだ電池で作動するので危険であり、原則として医師の管理下で使用される必要があります。私たちは、たとえば家庭においても、一般的な体温計と同じように、個人が自由に使える安全な飲込みタイプの体温計を目指しました」

技術の核となっているのは電池に代わる電源である。飲込みセンサを作動させるのは、レモンの実に亜鉛板と銅板を差し込んで電力を発生させるレモン電池の応用となる、胃酸発電だ。

「胃酸発電で電力を発生させて、かつ、飲込みセンサに組み込んだセラミックスコンデンサに電力を蓄えます。このときに蓄えられる電力は、リチウム電池などに比べると桁違いに小さいですが、それでもきちんと作動する超ローパワーのシステムをつくりました」

コンデンサが必要なのは、胃には酸があるために発電できるが、腸内の環境では発電できないからである。

「現在は、コンデンサに電力を蓄える方法のほか、飲込みセンサに胃酸そのものを取り込んで腸に運び、腸内でも継続して発電する方法も、本学の電池の研究者とともに研究しています」

スマートフォンの技術革新によって
飲込みセンサも高機能にできた

飲込みセンサが体内に留まるのは約24時間だ。その間、磁場を使った通信によって逐次、体温を受信機に送り、便とともに排出される。この、逐次、データを送れるところにも、飲込みセンサの大きな意義がある。

「飲込みセンサは、外気温などに影響されない深部体温を正確に測ることに加え、体内時計を知ることも大きな役割としています。人間には約24時間周期の体内時計があり、そのリズムを環境に合わせて生活をすることが健康につながるのです。体内時計のリズムに合わせなければパフォーマンスは低下しますし、極端なケースでは時差ボケ状態のまま、日々生活することになります。そうなると糖尿病や心臓病など、さまざまな病気になるリスクが上がることがわかっており、健康寿命を縮めることにもなりかねないのです」

深部体温を正確に測れるということは、基礎体温の管理がやりやすくなるということでもある。

「不妊治療には役立つと考えています。また、本当の基礎体温を日々管理することで、さまざまな疾病を予防することにもつながるはずです」

飲込みタイプの画期的な体温計ではあっても、目標とするのは、従来の体温計と同じように、家庭で使ってもらえるようなものにすることだ。そこには乗り越えなくてはならない壁がある。

「安価にしなくてはいけません。毎日、1個ずつの使い捨てですから、1個100円程度に抑える必要があります。大量に安くつくれるようになって、本当の意味での実用化ということになるでしょう。幸いなことに、スマホなどのモバイルの発展に伴い、電子部品の小型化や高性能化、実装技術の高密度化は、近年著しく進歩しております。それらの進歩によって飲込みセンサを高機能にできたという面もあるのです。たとえば、データビジネスと組み合わせることで、1個100円にすることは十分に可能だと考えています」

もう1点、医療機器だけに認可というハードルもある。

「技術的には、本デバイスを実現できる目途は立っております。現在は、これをどうやって社会に実装していくかを検討しております。協業やインキュベートしていただける企業の探索や、大学発ベンチャーとしての起業可能性、踏まえなければならない法律の勉強など、直接的な研究以外のことにも取り組んでおります」

体内時計と深部体温を合わせると
最高のパフォーマンスが発揮できる

医療の現場からは早期の実用化を求める声も上がっているという。

「睡眠や疫学を専門としている医師や研究者から、“体内時計と疾病との関係に関する研究に役立てたいので、早く実現してほしい”と言われています。この相関関係が明らかになれば、医療の発展にもつながる可能性もあるのではないでしょうか」

飲込みセンサを必要としているのは、医療現場にとどまらない。むしろ、アスリートのほうが待望しているのではないだろうか。

「アスリートほど、自分の生体情報に気を配っている人はいないのではないでしょうか。海外のアスリートは、電池を使った飲込みタイプの体温計を、勝つために飲んでいます。深部体温を知ることは、それくらいパフォーマンスを発揮するために重要なのです。とくに、アメリカンフットボールの選手は飲んでいます。バテると深部体温が上がるので、そうしたら交代するというような使い方をしているようです」

飲込みセンサの認可が下りれば、日本でも多くのアスリートが使用することになるはずだ。

「長距離走の選手は、深部体温を下げた状態でスタートしたいでしょうし、ウエイトリフティングの選手は、パワーを出せるよう、適度に体温を上げて試合に望みたいと考えるでしょう。飲込みセンサを使って、体内時計や深部体温を勝負の時間に対して適切に制御できれば、最高のパフォーマンスを引き出すことが可能になるのです」

受験生にとっても光明となるかもしれない。

「たとえば、ある受験生が、いつも夜遅くまで勉強をしてきたことで、体のリズムが夜型となってしまっていたとします。これを、1日や2日で朝方にするのは無理です。いわば時差ボケ状態で試験を受ければ、当然、点数は下がるでしょう。勝負のときに照準を合わせて、体内時計を調整してベストの力を発揮するといった使い方もあるでしょう」

近年、LED照明などのブルーライトが体内時計に影響していると問題視する声が聞かれるようになった。ブルーライトが目に入ることによって、睡眠時間が短くなったり、良質な睡眠がとれなくなったりしているというのだ。今後は、自ら体内時計のリズムを整えることが重要になるのかもしれない。そのときは、飲込みセンサが注目を集めることになるだろう。

吉田慎哉(Shinya Yoshida)
1980年、埼玉県生まれ。工学博士。現在、東北大学大学院工学研究科・工学部ロボティクス専攻/特任准教授。東北大学機械電子工学科卒業。同大大学院工学研究科修了。「好奇心は強いほうで、自分自身が興味のあること、面白いと思うことを研究しています」。飲込みセンサのほか、距離画像センサとなる超音波デバイスを研究中。

(text: 浅羽 晃)

(photo: 壬生 マリコ)

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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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