対談 CONVERSATION

不妊治療も子宮頸がんも予防の時代へ 子宮内フローラが教えてくれること

宮本さおり

国内カップルの5.5組に1組が悩むと言われる不妊。最近では不妊治療における保険適用の話が話題になったところだが、ゲノム解析の力を使って不妊症解決の糸口を見つけようとする動きが日本でもはじまった。その船頭を務めるのがVarinos株式会社 代表取締役・桜庭喜行氏だ。「腸内環境」や、「腸内フローラ」という言葉はだいぶ耳慣れたものとなったが、これと同様に、子宮内の菌のバランスが、女性の健康に大きく関わることが分かってきたと言う。不妊治療の最前線で活用が期待される子宮内フローラの検査、いったいどのようなものなのか。編集長・杉原行里が話しを伺う。

ゲノム解析で見えてきた
子宮の内側の秘密

杉原:今日はよろしくお願いします。ここ数年、日本でも不妊治療の話題をよく耳にするようになりました。不妊に悩むカップルは多いというのですが、桜庭さんのところでは、そんな不妊治療に役立つ検査をされていると伺いました。

桜庭:妊活している多くの方の間では、不妊の原因が様々あるということはよく知られるようになってきました。今の不妊治療では、何が原因なのかについては検査をしながら、当てはまる説を取り除いていく、消去法の方法が一般的です。受精胚が大事だということは分かっていたのですが、受け入れる側の子宮については、解明されていない部分がありました。なんとなく、子宮にファクターがありそうだけれども、調べるための検査がなかったのです。

杉原:今まで探りたかったけれども探れなかったところだった。僕も桜庭さんも男で、子宮を持っていないのですが、桜庭さんがこの事業をはじめるきっかけはなんだったのですか?

桜庭:我々の事業は、不妊治療としてフォーカスされていますが、もともとは、ゲノム医療をどう利用していくかを考えて立ち上がった会社です。ゲノム医療分野について、海外ではすでにいろいろな会社があるのですが、日本にはまだないんです。ネット検索しても、本当に出てこない。前職でイルミナという会社にいたのですが、ここはゲノムの技術を作っている会社でした。技術を応用していく会社は、それを使って検査をしたり、いろいろとやるわけですが、イルミナとしての売り先が日本にはなかったのです。これが起業のきっかけになりました。日本だけ置いて行かれるというのが悔しかったんです。

杉原:なるほど。日本の場合、人々のゲノムに対する考えや認識がまだ薄くて、受け入れ具合も海外と比べると遙かに遅いと思うのです。例えば、アメリカの場合、ゲノム解析は自分のルーツを知るというような、エンターテイメント的な要素で広まった部分はあるものの、とにかく、多くの方がゲノム解析をされています。僕自身は、ゲノム解析に興味があったので、数年前からやっているのですが、やはり日本はゲノムに対しての認知度が低いのは、エンタメ化が薄いからなのでしょうか。

桜庭:今杉原さんがおっしゃっているのは一般の方向けの遺伝子検査のお話だと思うのですが、それに関してはやはり、その通りだと思います。一方で、私たちが手がけている医療機関向けのものはまた違う側面がありました。やるためのプレイヤーがいないという悩みがあったんです。血液検査など、検査会社は日本にもあるのですが、ゲノムについてはいませんでした。海外では様々な企業が立ち上がっているのにです。

杉原:これだけゲノム技術の応用が遅れているのには、日本の保険医療制度も関わっているのではと思うのですが。

桜庭:それもあります。日本の皆保険医療制度は広く皆さんが使える制度としては、非常に良い制度なのですが、それが故に柔軟性がないというのも確かで、その弊害が、新しい技術を保険制度に乗せるまでに時間がかかるということかと。海外だと、出てきた技術をパッと医療に使えるようになるのですが、日本だと実際に現場で使えるまでに2、3年かかってしまう。ゲノム医療は、制度との狭間で苦しんでいるという状況です。

杉原:なるほど。しかし、ゲノム医療はやって悪いことは何もなさそうな気がするのですがね。

桜庭:おっしゃる通りです。

杉原:そんな中で、桜庭さんはゲノムという大きな枠組みの中から、子宮内フローラという、一般の人たちにとって、かゆいけれども届かなかったというところにフォーカスしてはじめられた。

桜庭:そうですね。産婦人科の先生方と話している中で、卵の方を調べる検査は海外でも沢山事例があったのですが、それだけでは妊娠率を高めることはできないという実感を持たれていると感じました。卵だけでなく、着床する側の研究も必要だということは、どの先生方も思われていました。2016年に海外で子宮内環境と妊娠の関連性についての論文が出まして、それを携えて先生方のところを回ったところ、「これはそうだよね」と、異口同音にして言われました。そこで、子宮内環境の検査ができるとしたら、お使いになりますかと聞いたところ、皆さん「やる」と言ってくれたのです。会社を一緒に立ち上げた長井陽子(取締役CTO)は、前職から仕事をしてきた仲間ですが、彼女はすでに、この検査を開発するだけの技術を持っていましたし、私も知識として持っていましたので、それではということで、子宮内環境を検査するためのゲノム解析に乗りだしました。

毎月400件の依頼がくる
子宮内ゲノム解析

杉原:課題と売り先を見つけた状態からスタートするというのは素晴らしいですね。

桜庭:マッチングはありましたね。

杉原:現在、どのくらいの検査を行われているのでしょうか。

桜庭:月間400くらいの検査を請け負っていて、延べでいうと1万2000件くらいはやっていると思います。

杉原:自分が利用したいと思ったら、病院に行って検査を受けるのでしょうか。

桜庭:はい、今はそうです。検査を導入している病院に行っていただき、ドクターが必要な検体を採って、私たちのラボに送ってくれるという流れです。私たちからドクターの方にフィードバックをするので、利用者は病院で結果を受け取ることになります。もっと気軽に検査をしていただけるように、今、自宅でできる検査キットの開発をしているところです。

杉原:だいたいどのくらいの期間でフィードバックはくるのでしょうか。

桜庭:2週間ほどです。

杉原:フィードバックがくるまで、すごくドキドキしそうですね。

桜庭:子宮内フローラについては、数値が良くなかったとしても、改善も簡単にできますから、気軽に受けていただければと思います。

不妊や早産 子宮頸がんの
予防にも繋がる子宮内フローラ

杉原:改善の仕方はどのようなものがあるのですか?御社で独自のメソッドがあるのでしょうか。

桜庭:先生方とも相談しながら改善方法を考えているのですが、健康な方の子宮には、ラクトバチルスという菌がほぼ100%の割合でいることが分かっているんです。実は、このラクトバチルスという菌は、子宮や腟の酸性の環境を作ってくれています。酸性の環境を作ることで、悪い菌がここにいられないようにしてくれているんです。女性の中にはこのラクトバチルスが少なくなっている人がいるのですが、調べてみると特に、不妊治療をしている方にこの傾向が出ていると。ラクトバチルスが少ないことで、他の悪い菌が生存しやすくなっている。それが、不妊となんらかの関係があるのではと言われるようになってきました。ラクトバチルスの量は、サプリメントなどを摂取することで、改善できます。

杉原:これは今まで知られていなかったのでしょうか。

桜庭:そうですね。これまでは、子宮の中は無菌、つまり、菌が居ないと言われていました。培養レベルでは検出されない菌のため、産婦人科の先生方でもいまだにそう思われている方もいます。しかし、遺伝子検査の発達で、子宮にも菌がいることが分かってきたのです。そして、いるだけでなく、バランスが大事だというのがここ数年で明らかになりました。

杉原:まだ知らないドクターもいるというのは驚きですが、触診からレントゲン、レントゲンからCT、MRIと発展してきたものに似ていますね。

桜庭:そうですね。技術の向上で分かることが増えてきて、分かったことを元に治療するという段階に今きているなと。

杉原:現状は保険適用外ですか。

桜庭:そうなんです。不妊治療はまだそのほとんどが適用外です。

杉原:今後、この子宮内フローラ検査は不妊治療だけでなく、女性の健康全般に役立てられる可能性はあるのでしょうか?

桜庭:あります。実は、今すでにいろいろな先生方からお声かけをいただいておりまして、例えば、産科でも、早産との関わりについて調べてみると、繰り返し切迫早産をされている方の場合、ウレアプラズマという菌が関係しているのではということが分かってきました。

他にも、月経の周期の乱れも菌環境の影響が考えられます。また、子宮内環境が整えられているかどうかによって、子宮頸がんの原因となっているHPVの感染率が変わることも分かってきました。今後、がんの予防という意味で、子宮内フローラを整えましょうという動きになっていけばいいなと思っています。

杉原:それは素晴らしいですね。子宮内のゲノム解析は、女性の健康診断の新しいプラットフォームとなるかもしれませんよね。今日はありがとうございました。

桜庭喜行 (さくらば・よしゆき)
Varinos株式会社 (バリノス株式会社)代表取締役。
1972年生まれ。埼玉大学大学院修了。博士(理学)。理化学研究所ゲノム科学総合研究センター、米国セントジュード小児病院等にてゲノム関連の基礎研究に従事したのち、GeneTech株式会社、イルミナ株式会社を経て、2017年にVarinos株式会社を設立。

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(text: 宮本さおり)

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行動から人の内面状態を読み取るAI!?岡田将吾の気になる研究 前編

長谷川茂雄

人と人とのコミュニケーションに必要なものは、言語だけにあらず。視線やジェスチャー、表情といった非言語情報も不可欠であることはいうまでもない。岡田将吾氏は、それを社会的信号処理という新しい領域に基づいた研究を通して読み取ることを実践する先駆者のひとり。同氏の試みは、人間の内面の状態を理解するためのAIの新分野として世界から注目を浴びる。これらの研究は認知症の初期症状などを読み取る手がかりにもなるという。編集長・杉原が、最先端の研究の現状とその先に広がる未来について伺った。

人の行動から内面状態を理解するという試み

杉原:もともと岡田さんは、大学でいわゆるAIに関する研究をされていたんですか?

岡田:そうですね。人工知能を基本に、修士、学士と約5年間研究をしまして、少しずつ人の行動を予測するとか、人の行動からコンテキストを推定するということにフォーカスするようになりました。 例えば、この人のしゃべり方や使う言葉の特徴がこうなら、この人はロボットとのおしゃべりを楽しんでいるとか、いくつかの行動から、人の内面を予測するというような研究です。

杉原:今日は、話していて僕の思惑がバレるかもしれないから、サングラスか何か掛けたい気分です(笑)。

岡田:いや、僕自身は(内面を予測することは)できないですよ(笑)。システムにはできてしまうことがありますけどね。

人の行動から内面を読み取るという研究を続ける岡田氏。「最近は、手の動きと感情の関係性が気になる」という。

杉原:ならよかったです(笑)。岡田さんのそういった研究は、AIなどを通じて出口がたくさん出てきたという段階ですか?

岡田:そうですね。最近は動作を測るセンサーが安くなったりもして、状況が変わってきましたし、企業でも自分たちのような研究をしているところが出てきました。そういうプロジェクトに自分が加わることも増えてきて、出口は広がったと感じています。

杉原:もともと岡田さんがAIに興味を持ったのは、どういった経緯でしょうか?

岡田:最初は大学で物理をやっていたのですが、物理の世界っていろいろと難しくて挫折してしまいました。それで物理の先生にはちょっと失礼なんですが(笑)、もう少し目に見えてわかりやすいことがやりたいと思って、ロボットに顔の認識や画像の認識をさせて動かすという研究をやっている研究室に入ったんです。AIを研究し始めたのは、そこからですね。

杉原:岡田さんのような分野の研究者は、日本にどのくらいいらっしゃるんですか?

岡田:もちろん産官学で人工知能の研究をされているグループは山ほどありますけど、ピンポイントで、人の行動から内面状態を理解するみたいなことに焦点を当てているのは、僕たちと数えるくらいしかないです。

こちらは、2018年にジョージ・アンド・ショーン合同会社(現株式会社)と岡田研究室が共同で開設したG&S Labのイメージビジュアル。IoTデバイスであるbiblle(ビブル)を活用して、行動学習に特化した機械学習プログラムの開発を行っている。

もう多くの企業ではAIが採用面接をしている!?

杉原:表情から何かを読み取るということは、なんとなく僕もイメージできるんですが、そこから購買意欲だったり、そこに出口を見つけていくというのは、なんだか大学でやる研究っぽくないなと思いますね(笑)。

岡田:そう言われれば、そうかもしれないですね。

杉原:僕自身のイメージでは、大学の先生は研究を突き詰めて、あとはアウトプットを第三者に見つけてもらう、そんなスタイルが多いなと常々感じているんですよ。それが出口までしっかりとしていて、岡田さんの研究は面白いなと思います。

岡田:そう言っていただけるとありがたいです(笑)。確かにそれは狙っていて、研究室でコンピューターの前に座って突き詰めるのではなく、実際のインパクトのあるデータに対して、なんらかの回答を出していくほうが、世の中的にも出口がわかりやすいですし、そういうことは意識していますね。

岡田氏の研究に興味津々の杉原。感情という抽象的なものを数値化するという試みには、シンパシーを感じているようだ。

杉原:世界的にはどうなんですか?

岡田:コンピューティング分野の国際会議のような場には、アメリカ、ヨーロッパの有名大学の研究者が集まってきますが、そこでは感情を理解するという研究が一番多いように感じます。コンピューターにいろいろな感情を理解させるということが基本ですけど、話している声や内容、表情からコミュニケーションのスキルを推定するということも盛んになってきてはいます。AIによる企業の採用面接みたいなものもそうですね。

杉原:確かにそういう面接は、実際にあるようですね。

岡田:面接で一言、二言答えたことから推測して、その人(のスキル)を判定するということですよね。あらゆる企業は、もうAIを様々活用しているのですが、採用には特定の人しか受からないとか、雇用差別・公平性の問題が出てきたりもしています。自分も就職面接のように実際に多くの人を呼んで、はじめて会った学生同士でディスカッションをしてもらい、そのビデオを人材派遣の会社に送って、人事の採用担当者に点数をつけてもらうという試みをしたことがあります。同じようにAIにも判断してもらったら、熟練の採用担当者と同じように人を選ぶのかどうかを検証しました。その実験は、学会でも良い評価をもらいましたが、アプリケーションとして見た場合、考慮すべき課題が多いと感じます。ですので、そういうスキル判定の技術を使って、スキルを上達させるための訓練に活かすことを、これからはやっていきたいですね。困っている人が喜ぶようなアプリとして機能できればと思っています。

感情を数値化するには、大きな課題がいくつもある

杉原:なるほど、それは興味深いですね。もうひとつお聞きしたいのが、“感情”っていうのは数値化も可視化もしにくいのではないか、ということです。実際に研究は進んでいるんでしょうか?

岡田:そうですね、難しいところも確かにあります。いま主にやっていることは、心理学者たちがこれまでに作った評価指標に則って、実験後に、いまあなたの感情はいくつでしたか? というように被験者に問いかけたり、第三者に被験者の映像を見せて、被験者の感情状態はどうなっていると考えられますか? というようにアンケートを書いてもったりする手法なんです。それをもとに人工知能が答えを導き出すわけですから、そもそものアンケートの答えが間違っていると、人工知能的にはもう破綻してしまう。そこが弱点でもありますね。

杉原:まず、ちゃんとしたデータを取ることが難しいんですね。

岡田:正解のデータがしっかりと作れなければ、人工知能は動けませんから。正直、感情って自分で数値をつけるのは難しいですよね。

杉原:自分でも自分の感情が一番わからないこともありますよね(笑)。

岡田:そういうものなんですよ(笑)。

杉原:以前の心理学者の研究だったり、研究論文なんかを追っかけながら、感情を紐解く要素を分析していくという手法はもちろんわかりますが、IoTを使ったデータ集めというのは、どうなんでしょう。世界的にはビッグデータは集まってきているんですか?

岡田:それも難しいところではあるんです。GAFAは、画像・音声を含めWeb上でたくさんの情報を集めていますが、普段の人同士の会話や、自然に対面コミュニケーションしているときのデータを膨大に集めるのは、まだまだ実際には難しいですよね。例えば感情データを集めるために、誰かが怒っているところをずっとビデオで撮るわけにもいかないですし、これからデータを取るので怒ってください、っていうのもおかしいですしね(笑)。多くの人が、AI speakerと友達のように頻繁に話す未来が来たら変わるかもしれませんが、AIの対話機能レベルから言って、それはもう少し先になりそうです。

杉原:確かにそうですね。

岡田:だから、自然にそういうデータをどうやったら取れるのか? っていうのは自分たちの研究の大きな課題ですね。

杉原:ライフログ的なところですね。とはいえ、無理やりIoT的な要素をくっつけたものを開発して使ってもらっても、結局使わなくなりますしね。

岡田:そうですよね、スマートウォッチとかもその一例だと思います。

杉原: スマートウォッチが出た当初はすぐに買いましたけど、3日後にはこれまで使っていた普通の時計が恋しくなってしまいました(笑)。でもいまは、Apple Watchなどがセンシングに使われていますよね。睡眠だったり、バイタルだったり。そういう使われ方をしているのは有意義だと思います。

岡田:そうですね、そのような使い方は興味深いです。最近私たちもスマートウォッチのようなセンサを使った研究を始めています。とはいえ自分たちの研究は、いまはデータを採取するのにビデオの前に人を座らせなきゃならないので、常に記録するのが難しい状況です。なので、毎日何かを記録すれば、健康がチェックできるとか、そういう多くの人に受け入れやすいアプリなどを通して、効率よくデータを取る方法を模索して行こうと思っています。

後編へつづく

岡田将吾(おかだ・しょうご)
国立大学法人北陸先端科学技術大学院大学(JAIST)准教授。2008年東京工業大学大学院知能システム科学専攻博士課程修了。京都大学特定助教、東京工業大学大学院助教、IDIAP research institute 滞在研究員等を経て、2017年より現職。「社会的信号処理に基づく人間の行動やコミュニケーションの理解」を主要テーマに、AIの新たな領域の研究に取り組む。専門は、マルチモーダルインタラクション、データマイニング、機械学習、パターン認識ほか。

(text: 長谷川茂雄)

(photo: 増元幸司)

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