膠原病のひとつである全身性エリテマトーデス(SLE)は若年女性に好発する疾患で、生涯にわたって継続的な治療が必要となる。また、しばしば再燃という病気の悪化をきたすが、その予測は困難である。活動期のSLEでは心拍変動などの自律神経指標が攪乱されるが、その測定には特別な機器が必要であった。市販の腕時計型デバイスからは心拍変動や睡眠レベルなどの生体指標を簡便に取得できるため、本研究ではSLE患者の病状や自覚症状を反映するデジタルバイオマーカーを開発しうる可能性を検討した。
本研究では、研究に参加したSLE患者から、臨床試験などで用いられるSLEの疾患活動性指標や患者報告アウトカムを取得するとともに、Fitbitの着用を依頼して生体指標を6か月間にわたって持続的にモニタリングした。このデータをもとに、生体指標や検査値、薬剤処方内容を組み合わせることで、実際に記録されたSLE患者の疾患状態を予測するアルゴリズムを作成することを試みた。その結果、いくつかの疾患活動性指標を高い精度で予測するアルゴリズムを作成することに成功した。今後、本研究を発展させ、再燃の前兆や自覚症状の変動の予測性についても検討していく。
SLEは多彩な病態をきたし、全貌の理解が困難であるため、医師と患者とで病態の理解について情報格差が生じやすく、患者が主体的に治療に取り組むことが難しい疾患である。SLE患者は安定しているはずの維持治療中にも、しばしば予測不能なさまざまな症状に翻弄される。本研究から見出す成果は、医師の診断の助けとなるほか、患者に使用してもらうことで患者のセルフケアを容易にして、患者の疾患との共存を助けるなど、多くの可能性を秘めている。生涯にわたる再燃抑制と、社会性の回復を含む疾患の三次予防は、SLEに限らず膠原病全般の悲願であることから、将来的にはSLE以外の疾患への展開可能性も検討していく。