AIが睡眠中の脳波から認知症リスクを予測する可能性

睡眠中の脳波（EEG）を人工知能（AI）が解析し、「脳年齢」を推定することで、認知症の発症リスクを予測できる可能性があることが、米カリフォルニア大学サンフランシスコ校（UCSF）とベス・イスラエル・ディーコネス医療センターの研究チームによって明らかになりました。研究成果は「JAMA Network Open」に掲載されました。

研究では、40～94歳の約7,000人の睡眠中の脳波データをAIで解析し、13種類の脳波の特徴から「脳年齢」を算出しました。参加者は研究開始時には認知症ではありませんでしたが、3.5～17年間の追跡で約1,000人が認知症を発症しました。その結果、AIが推定した脳年齢が実年齢より10歳高い人では、認知症を発症するリスクが約40％高くなることが分かりました。一方、脳年齢が若い人ではリスクが低い傾向がみられました。

AIは、深い睡眠で現れるデルタ波や、記憶の定着に関わる睡眠紡錘波（スリープスピンドル）など、人の目では捉えにくい微細な脳波パターンを総合的に評価しています。従来の「睡眠時間」や「睡眠効率」といった指標だけでは分からなかった脳の老化を、より詳しく把握できる可能性があります。

研究チームは、将来的にウェアラブル機器などで自宅でも睡眠中の脳波を測定し、認知症リスクを早期に評価できる可能性があるとしています。また、睡眠時無呼吸症候群の治療や運動、体重管理などで睡眠の質が改善すれば、脳の健康にも良い影響を与える可能性があると考えています。

パーキンソン病でも睡眠障害は発症前から現れることが多く、睡眠中の脳活動を詳しく調べる技術は、認知機能の変化や病気の進行を把握する新たな手段として期待されています。

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