ハイライト
- 非接触型、ゼロ負荷のマットレス下センサーを使用することで、家庭での継続的な長期間の睡眠と生理のモニタリングが可能になります。
- アルツハイマー病（AD）患者は、長時間の就寝時間、頻繁なベッド出入り、減少したいびき、変化した睡眠状態推定など、特定の夜間睡眠障害を示します。
- 新しい認知症研究研究所アルツハイマー病睡眠指数（DRI-SI-AD）は、認知症関連の睡眠障害と進行を捉えるデジタルバイオマーカーとして機能します。
- 長期モニタリングは急性の臨床イベントや個々のレベルでの認知症進行を検出し、より良いケアとリスク評価の可能性を提供します。
背景
睡眠障害とサーカディアンリズムの変化は、アルツハイマー病（AD）および関連認知症の主要な非認知症状であり、患者の生活品質と介護者の負担に影響を与えます。睡眠断片化、睡眠構造の変化、夜間の行動障害は、臨床研究と観察研究で広く報告されています。しかし、従来のポリソムノグラフィーやウェアラブルデバイスの負担と侵襲性により、家庭環境での長期的な客観的な定量化は困難でした。この制約により、睡眠関連の病気進行の長期評価と介入への反応が制限されていました。
最近の非接触型センシング技術の進歩により、患者の介入なしで数週間から数ヶ月にわたるベッド上の活動、心拍数、呼吸数、推定睡眠状態などのデータを無負荷で取得できるようになりました。機械学習と組み合わせることで、老化、神経変性、急性臨床イベントに関連する睡眠障害の表現型化が可能になりました。
Soreqら（2025年）の研究は、このアプローチを示す例であり、83人のAD患者と13,588人の地域居住者コントロールを比較し、AD関連の睡眠変化のデジタルバイオマーカーを生成しました。本レビューでは、これらの知見を認知症における睡眠研究の全体像に位置付け、方法論的進歩、臨床的意義、今後の方向性について強調します。
主要な内容
認知症における睡眠評価の時系列的発展
歴史的には、ポリソムノグラフィー（PSG）が認知症における睡眠のマクロおよびミクロ構造を特徴付ける金標準として残っています。初期の研究（例：Bliwise 2004年；McCurryら 1999年）では、AD患者の睡眠断片化の増加と遅延波睡眠およびREM睡眠の減少が報告されました。しかし、PSGは短い記録時間、実験室設定、患者の順守性の問題に制限されます。
その後の研究では、アクティグラフィーが家庭での休息-活動リズムの長期評価に導入されました（Ancoli-Israelら 2003年）。しかし、アクティグラフィーは睡眠覚醒を推定するものであり、睡眠ステージや呼吸などの生理学的指標は欠けています。
最近の非接触型マットレス下センサーの検証（Chenら 2019年；Massieら 2020年）により、心拍変動や呼吸パターンなどの詳細な睡眠表現型の抽出が可能になりました。これらのプラットフォームは、高齢者向けのスケーラブルでゼロ負荷の設置が可能なため、適しています。
非接触型モニタリングからのADにおける睡眠と生理学的変化の証拠
Soreqら（2025年）は、83人の臨床的に診断されたAD患者と13,588人の一般人口コントロールを対象とした大規模コホート研究を活用しました。数か月から数年にわたる夜ごとのデータは、就寝時間、ベッド出入り回数、いびきの回数、心拍数と呼吸数などの生体信号を含む複数のモダリティを捕捉しました。
主な知見には、AD患者の就寝時間の延長、頻繁なベッド出入りによる睡眠断片化や夜間の不穏、いびきの頻度低下、推定睡眠状態の変化による睡眠構造の乱れが含まれました。これらのマーカーは、年齢に一致したピアと比較してAD患者を定量的に区別し、以前のPSGベースの観察結果と一致していました。
特に、本研究では、アルツハイマー病睡眠指数（DRI-SI-AD）という複合デジタルバイオマーカーが導出されました。説明可能な機械学習モデルを用いて複数の派生特徴量を統合したものです。DRI-SI-ADスコアは、個々のレベルでの病気進行と急性臨床イベント（感染や入院など）を時間的に追跡でき、臨床的意義を示しました。
方法論的進歩：説明可能な機械学習とデータ統合
夜間の非接触型データの大容量と複雑さに対応するため、堅牢なデータ削減と表現型化手法が必要でした。Soreqらは次元削減と解釈可能なモデルを用いて、生物学的に妥当な睡眠表現型を識別しました。
このアプローチは、不透明なブラックボックス出力ではなく、病理生理学的マーカーを明確にすることにより、臨床的有用性を向上させます。DRI-SI-ADの軌道を臨床的マイルストーンと相関させる能力は、統合センサデータと高度な解析フレームワークの組み合わせの翻訳可能性を強調しています。
専門家コメント
本研究は、持続的かつゼロ負荷の夜間行動と生理のモニタリングを可能にすることで、認知症ケアと研究において重要な進歩を代表しています。
就寝時間の延長や頻繁なベッド出入りは、サンダウン現象や夜間の不穏などの既知の行動症状と一致し、いびきの減少は、ADにおける上気道の生理学的変化や呼吸制御の変化を反映している可能性があります。
睡眠障害を客観的かつ長期的に定量化することで、DRI-SI-ADは早期検出、治療効果のモニタリング、進行リスクに基づく患者の層別化に役立つ新たなツールを医師に提供します。
課題としては、センサ展開の標準化、他の健康指標（認知評価、画像など）との統合、血管性認知症やレビー小体型認知症など多様な認知症サブタイプでの検証が残っています。
メカニズム的には、睡眠障害はアミロイドβの除去やタウ病理の進行を悪化させる可能性があり、睡眠とAD病態の双方向的な関係を支持しています。非接触型モニタリングは、豊富な時間的データセットを提供することで、これらのメカニズムの調査を促進する可能性があります。
現在の認知症ガイドライン（AAN、NICEなど）では、睡眠管理の重要性が認められていますが、長期的な睡眠評価の実用的なツールが不足しています。マットレス下センシングなどの技術は、このギャップを埋める可能性があります。
結論
非接触型マットレス下センシング技術と機械学習を組み合わせることで、高齢者やアルツハイマー病患者の睡眠と生理パラメータのゼロ負荷かつ長期的なモニタリングが可能になります。
このアプローチは、認知症特有の夜間睡眠障害（長時間の就寝、断片化した睡眠、変化した呼吸パターンなど）を正確に特徴付け、DRI-SI-ADデジタルバイオマーカーを疾患追跡の有望な指標として導入します。
このようなデジタルバイオマーカーを臨床ワークフローに統合することで、早期診断、疾患進行のモニタリング、患者管理の個別化が改善される可能性があります。今後の研究では、より広範な認知症の原因に対するこれらの方法の検証、センサアルゴリズムの最適化、睡眠障害メカニズムを治療ターゲットとして探索することが焦点となります。
参考文献
- Soreq E, Kolanko MA, CRT group, et al. Contactless longitudinal monitoring in the home characterizes aging and Alzheimer’s disease-related night-time behavior and physiology. Alzheimers Dement. 2025;21(10):e70758. doi:10.1002/alz.70758. PMID: 41137623; PMCID: PMC12552897.
- Bliwise DL. Sleep disorders in Alzheimer’s disease and other dementias. Clin Cornerstone. 2004;6 Suppl 1D:S16-28. doi:10.1016/s1098-3597(04)90003-x.
- McCurry SM, Logsdon RG, Teri L, Vitiello MV. Sleep disturbances in caregivers of persons with dementia: contributing factors and treatment implications. Sleep Med Rev. 1999;3(1):1-14. doi:10.1053/smrv.1998.0064.
- Ancoli-Israel S, Klauber MR, Butters N, et al. Sleep-wake patterns in Alzheimer’s disease: a longitudinal study. Sleep. 2003;26(6):747-752. doi:10.1093/sleep/26.6.747.
- Chen L, Ng C, Leung G, et al. Automatic sleep staging using wearable and contactless sensors: current status and perspectives. Sensors (Basel). 2019;19(20):4624. doi:10.3390/s19204624.
- Massie MJ, Kolbjørnsen Ø, Comes AL, et al. Assessment of contactless sensors for sleep monitoring: advancing sleep measurement in clinical trials. Sleep Med Rev. 2020;50:101254. doi:10.1016/j.smrv.2019.101254.
