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カーネギーメロン大学の研究者が慢性疼痛を再考 – ニュース

米国では成人のほぼ4人に1人が 慢性的な痛みを抱えて生活している(新しいウィンドウで開きます)。 モルヒネのようなオピオイドは、脳の痛みの認識を軽減するのに役立ちますが、研究者がまだ完全に理解していないリスクと副作用が伴います。カーネギーメロン大学神経科学研究所(新しいウィンドウで開きます)の研究者らは、神経科学、生物医工学、人工知能を横断して、より安全で効果的なケアをサポートするために痛みを測定、理解、治療する方法を研究しています。痛みの行動を理解すれば、新たな治療法が可能になる可能性がある何十年もの間、研究者が実験室で痛みを測定する方法は変わっていない。生物科学准教授のエリック・イットリ(opens in new window)によると、研究者は基本的に鈍器やピンで被験者を突いてひるむのを観察しているという。 しかし、現実の世界で痛みが経験されるのはそうではありません。 「それは人工的なものだ」とイットリは言った。 「慢性的な腰痛や神経機能障害のある人たちは、針で突かれながら日々を過ごしているわけではありません。生きようとしているのです。いつもと違う歩き方をしたり、痛い肩をさすったり、階段を避けたり、動作を遅くしたりしています。そこに痛みの本当の物語が語られます。それは反射的なものではなく、日常生活の動作の中にあります。」行動の専門家であるイットリ氏は、痛みを治療するより良い方法を研究するチームの一員でした。主導 グレゴリー・コーダー(新しいウィンドウで開きます) ペンシルバニア大学ペレルマン医学部の研究チームは、痛みを悲惨に感じさせる脳の特定の部分を特定した。その後、彼らは最終的にはオピオイドのような常習性鎮痛剤を使わずにその苦しみを止めることができる遺伝子治療を開発しました。これらのゲームを変えるような結果は、最近雑誌に掲載されました。 自然(新しいウィンドウで開きます)。 研究者らは、遺伝子治療を利用してオピオイド反応性ニューロンの特定集団を標的とすることで、薬物に伴うリスクを伴うことなく、脳の自然な鎮痛システムを活性化することができました。しかし、治療が本当に効果があることを示すためには、反射的な反応以上のものが必要でした。彼らは、被験者の動き方や行動が変化するかどうかを知る必要がありました。そこにYttriのチームが登場しました。チームは、Yttri の研究室で開発された行動を自律的に分類するオープンソース AI アルゴリズムである A-SOiD と B-SOiD を使用しました。このように動きを分析し、LUPE (Light aAutomated Pain Evaluator) と呼ばれる痛みに特化した行動ライブラリを作成することで、研究者は、治療が感覚を鈍らせるだけでなく、本当に痛みを緩和しているかどうかを判断できるようになりました。イットリ氏は、慢性的な痛みを抱えて生活している人々にとって、痛みの軽減は単純なオンとオフのスイッチではない、と述べた。痛みはあるものの、もう圧倒的ではない 3 番目の状態があります。このアルゴリズムは、研究者がそれを特定するのに役立ちました。イットリ氏によると、痛みの原因となるニューロンを抑制すると、研究室では痛みが軽減されたという。「私たちは痛みという感情的な経験を治療しているのです」と彼は言う。 「あなたはまだ、怪我の感触、プレッシャー、現実を感じています。しかし、仕事や生活を妨げる苦痛、それが私たちが消し去ることを目指しているものです。」鎌状赤血球症の痛みに焦点を当てる鎌状赤血球症を抱えて生きる人々にとって、痛みは常に複雑な症状であり、臨床医が理解して測定するのに苦労することがよくあります。従来の痛みスケールは、この非常に個人的な経験を単一の数値に換算しますが、多くの場合不正確です。 CMU の Wood Neuro Research Group(新しいウィンドウで開きます) が主導する研究では、より人間中心のアプローチが取られており、高度な脳画像処理とデジタル視覚化ツールを使用して、脳内で痛みがどのように処理されるかを明らかにし、患者と臨床医の間の痛みの解釈のギャップを埋めることを目的としています。 Wood Neuro Group…

カーネギーメロン大学の研究者が慢性疼痛を再考 – ニュース

米国では成人のほぼ4人に1人が 慢性的な痛みを抱えて生活している(新しいウィンドウで開きます)

モルヒネのようなオピオイドは、脳の痛みの認識を軽減するのに役立ちますが、研究者がまだ完全に理解していないリスクと副作用が伴います。カーネギーメロン大学神経科学研究所(新しいウィンドウで開きます)の研究者らは、神経科学、生物医工学、人工知能を横断して、より安全で効果的なケアをサポートするために痛みを測定、理解、治療する方法を研究しています。

痛みの行動を理解すれば、新たな治療法が可能になる可能性がある

何十年もの間、研究者が実験室で痛みを測定する方法は変わっていない。生物科学准教授のエリック・イットリ(opens in new window)によると、研究者は基本的に鈍器やピンで被験者を突いてひるむのを観察しているという。

しかし、現実の世界で痛みが経験されるのはそうではありません。

「それは人工的なものだ」とイットリは言った。 「慢性的な腰痛や神経機能障害のある人たちは、針で突かれながら日々を過ごしているわけではありません。生きようとしているのです。いつもと違う歩き方をしたり、痛い肩をさすったり、階段を避けたり、動作を遅くしたりしています。そこに痛みの本当の物語が語られます。それは反射的なものではなく、日常生活の動作の中にあります。」

行動の専門家であるイットリ氏は、痛みを治療するより良い方法を研究するチームの一員でした。主導 グレゴリー・コーダー(新しいウィンドウで開きます) ペンシルバニア大学ペレルマン医学部の研究チームは、痛みを悲惨に感じさせる脳の特定の部分を特定した。その後、彼らは最終的にはオピオイドのような常習性鎮痛剤を使わずにその苦しみを止めることができる遺伝子治療を開発しました。これらのゲームを変えるような結果は、最近雑誌に掲載されました。 自然(新しいウィンドウで開きます)

研究者らは、遺伝子治療を利用してオピオイド反応性ニューロンの特定集団を標的とすることで、薬物に伴うリスクを伴うことなく、脳の自然な鎮痛システムを活性化することができました。しかし、治療が本当に効果があることを示すためには、反射的な反応以上のものが必要でした。彼らは、被験者の動き方や行動が変化するかどうかを知る必要がありました。そこにYttriのチームが登場しました。

チームは、Yttri の研究室で開発された行動を自律的に分類するオープンソース AI アルゴリズムである A-SOiD と B-SOiD を使用しました。このように動きを分析し、LUPE (Light aAutomated Pain Evaluator) と呼ばれる痛みに特化した行動ライブラリを作成することで、研究者は、治療が感覚を鈍らせるだけでなく、本当に痛みを緩和しているかどうかを判断できるようになりました。

イットリ氏は、慢性的な痛みを抱えて生活している人々にとって、痛みの軽減は単純なオンとオフのスイッチではない、と述べた。痛みはあるものの、もう圧倒的ではない 3 番目の状態があります。このアルゴリズムは、研究者がそれを特定するのに役立ちました。

イットリ氏によると、痛みの原因となるニューロンを抑制すると、研究室では痛みが軽減されたという。

「私たちは痛みという感情的な経験を治療しているのです」と彼は言う。 「あなたはまだ、怪我の感触、プレッシャー、現実を感じています。しかし、仕事や生活を妨げる苦痛、それが私たちが消し去ることを目指しているものです。」

鎌状赤血球症の痛みに焦点を当てる

鎌状赤血球症を抱えて生きる人々にとって、痛みは常に複雑な症状であり、臨床医が理解して測定するのに苦労することがよくあります。従来の痛みスケールは、この非常に個人的な経験を単一の数値に換算しますが、多くの場合不正確です。

CMU の Wood Neuro Research Group(新しいウィンドウで開きます) が主導する研究では、より人間中心のアプローチが取られており、高度な脳画像処理とデジタル視覚化ツールを使用して、脳内で痛みがどのように処理されるかを明らかにし、患者と臨床医の間の痛みの解釈のギャップを埋めることを目的としています。

Wood Neuro Group が主導した研究では、先進的な脳画像処理とデジタル視覚化ツールを使用して、鎌状赤血球症の痛みが脳内でどのように処理されるかを解明しました。

「従来のアンケートは表面をなぞっただけです」と、この本の筆頭著者であるジョエル・ディスは説明しました。 ジャーナル・オブ・ペイン(新しいウィンドウで開きます) 紙と生体医工学(新しいウィンドウで開きます) Ph.D.学生。 「それらは鎌状赤血球痛の複雑さや内部経験を捉えていません。私たちは、人々が実際に感じていることにより忠実に痛みを説明するときに脳内で何が起こるかを知りたかったのです。」

研究チームは、エモリー大学の共同研究者であるチャールズ・ジョナセント博士が開発した斬新なアプリ「Painimation」が、鎌状赤血球症の成人の痛みの神経サインの解読にどのように役立つかを検討した。参加者は痛みを 1 から 10 のスケールで評価するのではなく、アニメーションのビジュアルを使用して、ズキズキする、刺すような、けいれんする、銃撃するような感覚など、痛みがどのような感じであるかを説明します。

研究者らは、超高解像度の MRI データを使用して、鎌状赤血球症患者 27 名と健康で痛みのない参加者 30 名の間で脳の接続パターンを比較しました。彼らは、痛みの知覚に関連する 3 つの主要な脳ネットワーク、デフォルト モード、顕著性、体性感覚ネットワークに焦点を当てました。彼らの結果は、鎌状赤血球症患者は、特に感情、注意、感覚処理に関わる領域で、3 つすべての接続性が大幅に低下していることを示しました。

「これにより、客観的な疼痛バイオマーカーの開発に向けた基礎的な一歩が得られます」と Disu 氏は説明しました。 「痛みの質と強さが脳にどのようにマッピングされるかをリアルタイムで確認できるようになります。」

この研究は、科学的な新規性を超えて、医療コミュニケーションにおける重大なギャップに取り組んでいます。鎌状赤血球症の痛みは誤解されることが多く、患者と医療従事者の間に不信感が生じます。多くの患者は、治療を求めたときに解雇されたり、医療費の負担を負ったり、薬物を求めるレッテルを貼られたりすることを恐れているため、自宅で痛みの危機を管理していると報告しています。

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「私たちの研究は、長い間目に見えなかったり無視されてきたものを視覚化するのに役立ちます」とカーネギーメロン大学生物医工学助教授ソセナ・ウッド(新しいウィンドウで開きます)は述べました。 「この研究は、患者の経験を神経科学的証拠で検証しました。患者が感じる痛みは本物であり、測定可能であり、重要な痛み受容体の脳機能に根ざしていることを示しています。」

その意味は研究室を超えて広がり、患者の自宅で評価できるアクセス可能なデジタル ツールに変換されます。疼痛刺激はすでに全国のいくつかの鎌状赤血球コミュニティで採用されており、臨床医が疼痛体験をより適切に解釈するのに役立っています。ウッド氏のチームは、仮想現実やウェアラブルセンサーなどのツールが、いつの日か、標的を絞った脳刺激を通じて痛みの知覚を調節したり、痛みを軽減したりするのにどのように役立つのかを探ることで、これらの発見をさらに発展させたいと考えている。

痛みの根源にアプローチ

CMU 研究者の中には、痛みをより正確に測定して解釈することに重点を置いている人もいますが、神経系自体のレベルで慢性的な痛みを止めることに取り組んでいる人もいます。計算生物学の准教授であるアンドレアス・フェニング(新しいウィンドウで開きます)(新しいウィンドウで開きます)は、人工知能を使用して、身体の他の重要な感覚を妨げることなく、慢性的な痛みの原因となる細胞を正確に標的とする遺伝子治療を設計しています。

フェニングの研究の多くは、多くの異なる信号が集まる複雑で繊細なハブである脊髄に焦点を当てています。彼は過去の仕事で、 脊髄の細胞タイプを定義しました(新しいウィンドウで開きます) そしてそれらを慢性的な痛みに結び付けました。

アンドレアス・フェニング

アンドレアス・フェニング

「脊髄には、慢性的な痛みの信号を伝達する細胞がいくつかあります。しかし、通常の接触や感覚に関与する他の細胞もあり、それらをいじりたくないのです。」とフェニング氏は説明した。

課題は精度だと彼は言いました。体内のすべての細胞は同じ DNA を共有していますが、異なる細胞タイプは異なる遺伝子をオンまたはオフにします。フェニング氏の研究室は、機械学習を使用してこのゲノム言語を解読し、痛みを伝達するニューロンと健康なニューロンを区別するものを学習しています。その情報を利用して、彼のチームは慢性的な痛みを引き起こす細胞内でのみ活性化する遺伝子スイッチを設計することができます。

「機械学習によって設計された小さな署名を含めることができます。これは、必要な細胞内の遺伝子のみを活性化することを示しています。」とフェニング氏は言いました。

ピッツバーグ大学のレベッカ・シールと共同で行われたマウスの研究では、このアプローチにより次のことが示されました。 有望な結果(新しいウィンドウで開きます)。標的遺伝子治療は、正常な接触、動き、その他の重要な機能を維持しながら、慢性的な痛みの信号をブロックすることに成功しました。

研究はまだ初期段階にあるが、フェニング氏は慢性疼痛がより安全でより標的を絞った治療のための重要なテストケースであると考えている。このアプローチが成功すれば、いつの日か、現在の治療法にしばしば伴うオピオイドのリスクや感覚喪失を伴うことなく症状を軽減できる可能性がある。

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2026-02-09 20:58:00

執筆者について: nipponese

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