2020 Fiscal Year Research-status Report

Clarification of pathophysiology of sleep disorders associated with neurological disorders based on mathematical analysis of polysomnography data

Research Project

Project/Area Number	18K11539
Research Institution	Kwansei Gakuin University
Principal Investigator	吉野公三関西学院大学, 理工学部, 准教授 (10358343)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	猪山昭徳独立行政法人国立病院機構大阪刀根山医療センター(臨床研究部), 独立行政法人国立病院機構大阪刀根山医療センター, 研究員(移行) (40645313)
Project Period (FY)	2018-04-01 – 2022-03-31
Keywords	パーキンソン病 / 睡眠時無呼吸障害 / 生理信号 / 心拍変動 / 脳波
Outline of Annual Research Achievements	本研究は，神経変性疾患に併発する睡眠障害の病態生理を睡眠時生理信号の数理解析に基づいて明らかにすることを目的とする．今年度は，（１）パーキンソン病を併発した睡眠時無呼吸症候群とパーキンソン病のない睡眠時無呼吸症候群との間の睡眠時無呼吸・低呼吸イベントに対する心拍上昇応答量と心筋MIBGシンチグラフィーとの間に統計的有意な正の相関があることを明らかにした．これに対して，従来指標の周波数領域のパワースペクトル指標は有意な相関を示さなかった．心拍上昇応答量を用いた判別モデルのROC曲線のAUC値は0.82であった．以上の結果より，提案する睡眠時無呼吸・低呼吸イベントに対する心拍上昇応答量を用いることでパーキンソン病患者の交感神経の変性度を評価できる可能性が示唆された．心拍応答上昇量はLevodopa Equivalent Doseと有意な相関を示さなかったことから，治療薬の影響は小さいと考えられる．また，（２）睡眠時閉塞性無呼吸・低呼吸イベント前の特徴的な心拍変動パターンを同定した．呼吸イベント発生を事前に予測することによる発生予防介入に応用したいと考える．さらに，（３）パーキンソン病患者の睡眠時自律神経活動の解析を行い，自律神経変性を特徴づける心拍変動パターンを明らかにした．（４）パーキンソン病患者と睡眠時無呼吸症候群患者の睡眠時脳波の非線形解析を行い，健常者群との間に睡眠脳波の非線形指標に統計的有意差があることを確認した．（５）開発した睡眠時無呼吸・低呼吸イベントの自動検知アルゴリズムが先行研究のアルゴリズムや検出精度が高いことを示した．
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason パーキンソン病（ＰＤ）を併発した睡眠時無呼吸症候群（ＳＡＳ）患者群とＰＤのないＳＡＳ患者群との間の睡眠時生理信号の変動パターンの違いを見つけたため．
Strategy for Future Research Activity	パーキンソン病患者と睡眠時無呼吸症候群患者の心拍変動，脳波データ，気流データ等の睡眠時生理信号データの詳細な解析をさらに進めるとともに，生理信号の変動パターンを用いた両患者群の判別モデルを構築する．
Causes of Carryover	今年度は，新型コロナウイルス感染拡大の影響により，研究成果の発表のために要する費用を支出しなかったため，次年度に使用する．具体的には，学会参加費，学会出張旅費，論文の英文校正費用，論文投稿料に使用するとともにデータ解析をより高速に進めるために計算処理能力の高いパソコンと専門書籍を購入する予定である．