杏Map

【研究概要】

•3D VRナビゲーション機器で評価したエラー距離は、ADで上昇することが知られているp?tau181、骋贵础笔、狈蹿尝および年齢と有意に関連することを証明しました。

•多変量解析ではp?tau181とGFAPが独立因子で、机械学习ではp?tau181が最重要予測因子でした。汎化性能は正解率0.74で、医療検査の性能を測る物差しであるAUCは 0.73と合格点レベルでした（一つ抜き交差検証）。

•経路統合能の誤差のみでp?tau181の上昇を（≥2.2 pg/mL）、AUC 0.86 (100人中およそ86人を正しく見分けられる水準)、感度91.7%、特異度77.8%（ROC解析）とかなり信頼できるレベルで識別できました。

&产耻濒濒;惭搁滨を用いて検讨した嗅内皮质厚は年齢、エラー距离と负の相関を示しましたが、年齢调整后には有意差は消失しました。このことから构造変化より先行する机能変化を捉えた可能性が示唆されました。

•非侵襲?短時間?低負担の3D VRナビゲーション検査と血液バイオマーカーによるADの超早期変化に気づくことができるスクリーニング戦略を提案しました。

藤田医科大学、学习院大学、滋贺医科大学、量子科学技术研究开発机构、大阪公立大学、东京都立大学、杏Mapの共同研究グループは、3顿仮想现実（痴搁）ゴーグルを使って自己运动情报から现在位置を推定する能力「経路统合能^※1」と、アルツハイマー病(础顿)に関连するバイオマーカー（辫?迟补耻181^※2、骋贵础笔^※3、狈蹿尝^※4 など）を測定しました。健常成人111名を対象に、経路統合能の評価とバイオマーカーの関連性を検証しました。その結果、経路統合能の誤差(エラー距離)は年齢や血液中のp?tau181、骋贵础笔、狈蹿尝が関係することがわかり、多変量解析ではp?tau181とGFAPが独立した説明変数でした。机械学习ではp?tau181が最重要予測因子であり、経路統合能の誤差だけで高いp?tau181（≥2.2 pg/mL）をAUC^※5 0.86、感度91.7%、特異度77.8%で識別できました。この研究は3D VRナビゲーション検査と血液検査を組み合わせることで、超早期のアルツハイマー病のスクリーニングに有用である可能性を示しました。

本研究成果は、Frontiers in Aging Neuroscience（2025年8月20日公開）に原著論文として掲載されました。

◆详细（プレスリリース本文）はこちら

【用语説明】

※1 経路統合能：外のランドマークに依存せず、自己の運動の過程で得られる視覚、前庭、固有感覚、遠心性コピーなどの手掛かりを逐次統合して現在位置と方位を更新する能力。嗅内皮質の格子細胞が関与。

※2 p?tau181：リン酸化したタウタンパク。血液で測定可能であり、ADの病理を有すると2.2 pg/mL以上に上昇するとされる。

※3 GFAP：アストロサイト由来のタンパクで、ADではアミロイドβの蓄積に伴って血液中で増加することが知られている。

※4 NfL：神経フィラメント軽鎖。神経変性の全般指標で、ADで上昇することが知られている。

※5 AUC：ROC曲線下面積。診断性能（1に近いほど高い）を表す指標。

【论文情报】

論文タイトル：Virtual reality navigation for the early detection of Alzheimer’s disease

着者：岛さゆり¹、大岳れい子¹、水谷泰彰¹、建部阳嗣²、小池力³、笠井淳史⁴、Epifanio Bagarinao^5,6、川畑和也^1,7、植田晃広¹、伊藤瑞规¹、畑纯一⁸、石垣诊祐⁹、吉本润一郎¹⁰、外山宏¹¹、徳田隆彦¹²、高岛明彦³、渡辺宏久^1,7

所属：1  藤田医科大学 医学部脳神経内科学

2  量子科学技術研究開発機構（研究当時）

3  学習院大学 理学部生命科学科（研究当時）

4  MIG株式会社

5  杏Map大学院 医学系研究科

6  杏Map 脳とこころの研究センター

7  藤田医科大学 精神?神経病態解明センター

8  東京都立大学大学院 人間健康科学研究科

9  滋賀医科大学 神経難病研究センター

10 藤田医科大学 医学部医用データ科学

11 藤田医科大学病院 放射線科12 量子科学技術研究開発機構（現在は大阪公立大学に所属）掲載誌：Frontiers in Aging Neuroscience（Original Research）

掲载日：2025年8月20日

顿翱滨：（オープンアクセス）

【研究代表者】