東京大学大学院の村田幸久准教授・小林幸司特任講師らと北海道大学の研究グループは、マウスの「ひっかき行動」を自動的に24時間解析する新技術を開発した。患者の生活の質を根本から改善する新治療法開発が期待される。
動物モデルによる従来のかゆみ治療薬開発では、研究者が撮影動画を目視観察して「ひっかき行動」を評価していた。目視観察は限界があり、ひっかき行動の細かな特徴や時間帯による変化を長時間調べることはできなかった。
そこで研究チームは、マウスを飼育ケージ内で24時間撮影し、映像を人工知能（AI）の一種であるニューラルネットワークで解析する手法を開発。これにより、マウスの「ひっかき行動」を人間の観察を超える精度で自動検出できるようになった。
24時間解析の結果、健常マウスでも、昼間（夜行性のマウスが休息する時間）の方が長く、消退しにくいひっかき行動が続くことが分かった。この「かゆみがなかなか消えない時間帯」の存在は、人間の患者が「夜になるとかゆくて眠れない」と訴える現象と類似し、かゆみの体内リズムに迫る重要な手がかりとなる。
さらに、アトピー性皮膚炎マウスでは、かゆみが数日間続き、眠っているはずの時間にまでひっかき行動を繰り返すことが分かった。単なる一時的なかゆみではなく、「生活のリズムそのものを乱す持続的なかゆみ」が起きていた。
今回の成果は、従来の短時間観察では見えなかった「かゆみの持続性」や「日内変動」を世界で初めて捉えたもの。再現性と客観性に優れた、人間の主観に依存しないデータ創出により、かゆみ研究の新標準を構築することで、慢性皮膚疾患やアレルギー研究、かゆみ治療薬の開発に役立つとしている。
論文情報：【PNAS Nexus】Long-term scratching analysis of mice using machine learning
