ハイライト
- ウェアラブルデバイスを介して取得されたデジタルバイオメトリック測定値の時間経過は、長期COVIDにおける症状プロファイルの異質性に対応しています。
- ニルマトレルビル-リトナビル群とプラセボ-リトナビル治療群の間で、バイオメトリック変化に有意な差は見られず、患者報告の結果と一致しています。
- 日中の身体活動が少ないことは、より重度の疲労、息切れ、心血管症状と関連し、夜間の活動が高まることは胃腸の不快感と関連します。
- 日中の心拍数が高いことは、疲労と息切れの減少と関連し、長期COVIDにおける症状の重症度の潜在的な生理学的マーカーを示しています。
背景
SARS-CoV-2感染の急性期後遺症（PASC）、通称長期COVIDは、急性期を超えて持続する疲労、息切れ、心血管障害、胃腸の不快感などの多面的な症候群を特徴としています。長期COVIDの生活の質への影響と医療負担が増大しているにもかかわらず、疾患の異質性を反映する客観的なモニタリングツールは限られています。
ウェアラブルデバイスから得られるデジタルバイオメトリクスは、持続的かつリアルタイムの生理学的および行動データ収集を提供し、疾患の経過を監視する革新的な手段を提供します。しかし、長期COVIDに特化した研究は最小限でした。STOP-PASCランダム化臨床試験とその二次解析は、デジタルバイオメトリックの応用に関する新たな洞察を提供し、症状の動態と治療効果の理解に貢献します。
主要な内容
研究デザインと介入
STOP-PASC試験は、2022年11月から2023年9月にかけてスタンフォード大学で実施されたプラセボ対照のランダム化臨床試験です。長期COVID患者は2:1で、経口ニルマトレルビル（300 mg）＋リトナビル（100 mg）またはプラセボ-リトナビルを1日2回、15日間投与されました。事前に規定された探索的サブスタディでは、スマートウォッチを15週間継続的に装着して、身体活動、心拍数、酸素飽和度などのデジタルバイオメトリックデータを取得する94人の参加者が登録されました。
対象者とデータ分析
サブスタディ参加者のうち、50人がデータの完全性と装着時間の基準を満たしました（ニルマトレルビル-リトナビル群37人、プラセボ群13人）。コホートは比較的若く（平均年齢42.7歳）、女性が大多数（58%）でした。反復測定混合モデルにより、5つの定義された時間間隔（基線、治療期間、その後の3つの期間）でのバイオメトリックパラメータの変化に有意な差は検出されず、一次試験の患者報告の結果と一致していました。
クラスター分析による時間経過の結果
潜在クラス混合モデルと非監督クラスタリングにより、症状プロファイルと並行する独自のバイオメトリックの時間経過が明らかになりました。
- 低日中身体活動クラスター：参加者は重度の疲労（100% 対 91.3%）、息切れ（100% 対 30.4%；ASD=1.31）、心血管症状（88.9% 対 52.2%）の発症率が高く、活動量の減少が多領域症状の重症度の可能性のあるマーカーであることを示唆しています。
- 高夜間身体活動クラスター：この小さなクラスターでは、胃腸症状（66.7% 対 31.4%）の発症率が高かったことから、夜間の不眠や症状による睡眠パターンの変化の可能性が示唆されます。
- 高中央値の日中心拍数サブグループ：疲労（77.8% 対 97.5%）と息切れ（33.3% 対 57.5%）が少ないことが関連しており、自律神経系の反応の変動や補償メカニズムの可能性を示しています。
臨床的および翻訳的意義
これらの知見は、長期COVIDの持つ異質性を強調し、継続的なデジタルバイオメトリックモニタリングが、時間とともに症状に関連する生理学的変化を客観的に捉えることができる可能性を示しています。このようなデジタル表現型は、患者の層別化、症状追跡、および個人化された介入のガイドに役立つ可能性があります。
専門家のコメント
STOP-PASCの二次解析は、ウェアラブル技術を用いて長期COVIDの客観的なデジタルシグネチャーを明確にする先駆的な研究です。ニルマトレルビル-リトナビル群とプラセボ群の間で明確なバイオメトリック改善が見られなかったことは、一次臨床試験の治療効果のない結果を支持しており、ウイルス複製が低下した後の既存の後ウイルス症候群を制御できないという機序的な説明可能性と一致しています。
本研究の方法論的な強みには、高解像度の継続的モニタリングと潜在クラス分析やクラスタリングなどの高度なモデリング技術が含まれており、従来の静的な評価を超えた新しい表現型サブグループの形成を可能にしています。
制限点には、中程度のサンプルサイズ、テクノロジー採用者への選択バイアスの可能性、すべての症状ドメインや心理社会的要因の不完全な捕捉が含まれます。さらに、バイオメトリックアウトカムについては観察的であり、これらの測定に対する治療効果の検出力はありませんでした。
今後の研究では、より大規模で多様なコホートを対象とし、心拍変動、睡眠構造などの多様なデジタルバイオマーカーを統合することで、予測モデルを洗練し、機構的な経路（例：自律神経系の異常）を探索し、介入の反応性を評価することが必要です。ウェアラブルデータ収集と解析パイプラインの標準化は、再現性と臨床翻訳を向上させます。
結論
このSTOP-PASC試験の二次解析は、ウェアラブルデバイスのデジタルバイオメトリック測定値が、長期COVIDの異質な症状の経過を客観的かつ長期的に捉える有用なツールであることを確認しています。ニルマトレルビル-リトナビルはこれらのバイオメトリックに測定可能な影響を示さなかったものの、異なる生理学的および行動パターンが症状の重症度とドメインと相関しており、デジタルヘルスツールが将来の長期COVID研究と管理戦略に貢献する可能性を確認しています。
参考文献
- Gunturkun F, Hedlin H, Botzheim B, et al. Digital Biometric Measures in Long COVID: A Secondary Analysis of the STOP-PASC Randomized Clinical Trial. JAMA Netw Open. 2025;8(8):e2526901. doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.26901. PMID: 40810942; PMCID: PMC12355292.
- Blauwet LA, Wilcox SL. Long COVID and Biomarkers: The Future of Objective Disease Monitoring? Nat Med. 2023;29(11):2565-2567. doi:10.1038/s41591-023-02503-5.
- Greenhalgh T, et al. Management of post-acute COVID-19 in primary care. BMJ. 2020;370:m3026. doi:10.1136/bmj.m3026.
