機械学習を応用した咀嚼機能低下を精度高く検出する新規検査方法，評価基準の開発

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要介護高齢者の増大に対して，要介護状態の発症を遅らせ，健康寿命を延伸することが強く望まれている。近年，フレイルが高齢者の自立喪失の有意なリスク因子であると報告された。フレイルサイクルの一端に口腔機能，特に咀嚼嚥下機能の低下による低栄養がある。そこで，口腔機能低下に関するリスク因子を早期に発見し，早期に口腔機能，栄養状態の改善を図ることができれば，高齢者の要介護状態への転落を遅延できると考えられた。そこで，実際の食事時の筋電図を音声波形解析技術の応用により，早期の咀嚼機能低下を類推する試みを開始した。しかし，教師データ獲得が困難であったため，他のリスク因子の検討を行った。咀嚼嚥下機能の維持，賦活を目的として行われる筋機能訓練は，オーラルディアドコキネシスに加え，舌圧も改善することが知られている。この舌圧は骨格筋量よりも体幹筋量の影響を受け，舌機能や舌骨上筋群は速筋繊維が優位な筋と言われている。一方，サルコペニア発症時には速筋線維優位な筋線維の萎縮が生じ，速筋はサルコペニアの影響を大きく受ける。このサルコペニア発症のリスク因子の一つに，ACTN3遺伝子R577X多型による筋線維の萎縮が明らかとなっている。そのため，このACTN3遺伝子多型の差異が舌機能低下並びに嚥下障害を呈するリスクとして考えられるのではないかと着想した。そこで本年度は，ACTN3遺伝子R577X多型が舌機能低下並びに嚥下障害を呈するリスクとなるかを評価するための予備的検討を行った。まず，高齢者を対象にDNAを採取する必要があることから，被検者負担の少ない採取方法並びにその結果の妥当性について検討した。その結果，従来の唾液採集によるDNA抽出と同程度の精度を有した採集方法を確立した。今後は，この手法を用いて対象被検者の負担少なくDNA収集，R577X多型の評価を行う予定である。