研究記事

生体電気インピーダンス分析に基づく湿体質の特定：細胞外液と体幹リアクタンスの独立した関連性

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2026年9月11日

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1Shanghai Pudong New Area Beicai Community Health Service Center, 2Department of Traditional Chinese Medicine, Shanghai Pudong Gongli Hospital, 3Department of Geriatrics, Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine

この記事について

サマリー

この横断的研究では、生体電気インピーダンス分析で測定した細胞外水および体幹リアクタンスが、湿証体質と独立して関連していることを明らかにしました。これらの定量可能なパラメータは、体液状態および体幹の生体電気的特性における差異を示唆しています。

要約

本研究は、中医学（TCM）における湿憲（痰湿憲および湿熱憲）と独立して関連する客観的な生体電気インピーダンス分析（BIA）パラメータを特定し、それによる客観的な識別のための候補指標を提供することを目的とした。この横断研究では、地域ベースの健康診断プログラムから232名の参加者（調和憲129名、湿憲103名）を連続的にリクルートした。全身および部位別の体液分布、生体電気パラメータ、および握力を測定した。LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回帰を用いてコアとなる特徴量を特定し、多変数ロジスティック回帰を用いて湿憲との独立した関連性を評価した。また、性別層別解析および感度分析（ウィンゾライゼーション、およびウエスト・ヒップ比または腹囲による追加調整）も実施した。LASSOにより、左下肢位相角（PA_LL）、体幹リアクタンス（Reactance_TR）、細胞外水（ECW）、体脂肪率（PBF）、および平均握力の5つのコア特徴量が特定された。多変数モデルにおいて、ECW（OR = 1.307, 95% CI: 1.046–1.649, p = 0.021）およびReactance_TR（OR = 2.163, 95% CI: 1.124–4.267, p = 0.023）は、湿憲と独立して正の相関を示した。性別層別解析では、両者の関連性は男性において統計的に有意であったが（ECW: OR = 1.407, p = 0.038; Reactance_TR: OR = 2.764, p = 0.030）、女性では有意ではなかった。正式な交互作用検定では、統計的に有意な性差は支持されず（性別 × ECW: p = 0.573; 性別 × Reactance_TR: p = 0.605）、見かけ上の性差は女性サブグループのサンプルサイズが小さいための統計的検出力の不足を反映している可能性が示唆された。これらの関連性は、すべての感度分析において安定していた。結論として、ECWとReactance_TRは湿憲と独立して関連する2つのコアBIA指標であり、該当する個人において体幹の体液貯留と生体電気特性の変化があることが示唆された。これらのパラメータは、湿憲を客観的に識別するための予備的な候補指標となり、独立した集団での検証が必要である。

概要

中医学の体質医学の理論によれば、個人の体質は疾患の発症、進行、および転帰における内部的な背景を構成します1。その中でも、湿体質（痰湿体質および湿熱体質）は臨床現場で遭遇する一般的な体質不均衡のタイプであり2、代謝異常、フレイル、心血管疾患および代謝性疾患などの健康悪化のリスク増加と有意に関連しています3,4。しかし、現在の湿体質の評価は主にアンケートによる評価や中医学医師の臨床的判断に依存しており5、BIAパラメータを用いて個人の体質を正確に判定できる能力については、まだ検証されていません。

BIAは、体組成タイプを効果的に特定するための潜在的な指標となる可能性があります。先行研究では、BIAから得られる体液分布パラメータが、細胞膜機能パラメータとともに、従来の筋肉量測定の枠を超え、身体の機能状態や長期予後をより感度高く反映できることが示されています。例えば、BIA由来の細胞外水対細胞内水比（ECW/ICW）は、全死因死亡率および有害な臨床転帰と独立して関連していることが示されています6,7。また、総体水に対する細胞外水比（ECW/TBW）の上昇は、下肢機能の低下および筋力低下と密接に関連しています8。さらに、細胞膜の完全性と身体細胞量のマーカーである位相角（PhA）およびリアクタンス（Xc）は、初期の機能低下、栄養不良、および炎症状態をモニタリングする上で独自の利点があります8,9,10。特に注目すべきは、局所の体液パラメータが全身的な指標よりも特定の部位の機能的パフォーマンスを正確に予測できること1,12、およびXcなどの生データを直接使用することで、計算式で推定された筋肉量よりも筋肉機能の変化をより直接的に反映できる可能性があることです13。これらの研究は、湿Constitution（しつ体質）を評価するためのBIAベースの手法を開発するための強固な理論的根拠を提供しています。

体質判定に関して、これまでの研究ではBIAパラメータと中医学（TCM）の体質との相関を明らかにしようとする試みがなされてきました。血清プロテオーム解析により、湿体質の個体において免疫および炎症関連タンパク質の発現に差異があることが明らかになっています2。さらに、BIAで測定されるBIA由来のECW/TBW比は、機能低下および容量負荷と密接に関連していることが示されており14、BIA由来の細胞外水の増加は炎症レベルの上昇を伴う可能性があります15。水分代謝の異常と炎症状態は、湿体質の「粘稠かつ混濁した」特性の根底にある主要な病理学的メカニズムを構成しています。しかしながら、多次元的なBIAパラメータを特に湿体質に関連して体系的に評価した研究はなく、部位別生電気パラメータの潜在的な価値については大部分が未解明のままです。したがって、多次元的なBIAパラメータと湿体質との独立した関連性を調査することは、この体質の客観的な同定に向けた新たな視点を提供することが期待されます。

要約すると、本研究ではLASSO回帰システムを用いて、湿体質と独立して関連する中核的なBIA指標を特定し、多変量ロジスティック回帰を通じて、これらの選択された指標の独立した寄与度を評価しました。さらに、感度分析を行い、男女間における関連性の潜在的な違いを検討しました。これにより、湿体質を効果的に特定するためのBIAに基づく測定法を開発するための理論的根拠と候補指標が提供されます。

プロトコル

本研究は、上海市浦東新区北蔡社区衛生服務中心の倫理委員会によって審査および承認されました（承認番号 20250425AR、2025年4月25日承認）。すべての参加者は、組み入れ前に書面によるインフォームドコンセントを提供しました。

研究デザインおよび研究対象集団

本横断研究では、BIAを用いて湿潤体質（痰湿および湿熱）に関連する客観的な指標を特定することを目的とした。被験者は、2025年7月1日から2026年1月5日の間に北蔡社区健康服务中心（上海市浦東新区）で実施された地域ベースの健康診断プログラムから募集された。この期間中にTCM体質評価とBIA測定の両方を完了したすべての個人を連続的に登録した。主要な変数のいずれかに欠損データがある被験者は除外した。最終的に合計232名の被験者が含まれ、その内訳は調和体質群が129名、湿潤体質群が103名であった。

水滞体質（湿体質）の診断基準

体質評価は、中医学（TCM）の体質分析用特許取得済みポータブル・スマートミラー（Hi-Face2; 中国実用新案特許番号 ZL 2021 2 1286496.5）を用いて行われた。本装置は、中医学の標準化された9つの体質分類枠組みを適用し、顔貌の特徴と組み込みのアンケート回答から定量化された体質診断を生成する。主たる体質として痰湿質または湿熱質と判定された参加者を湿気体質群に、調和質（平和質）の基準を満たし、かつ他の体質的不均衡を示さなかった参加者を対照群に組み入れた2。我々の知る限り、独立した参照標準（例：中医学専門家による評価や検証済みアンケート）に対する本装置の査読付き検証は公開されておらず、これが制限事項であると認められている。

BIAおよび身体組成測定

BIA測定は、メーカーの標準操作手順に厳格に従い、多周波数8点接触電極式部位別生体電気インピーダンス分析装置（InBody 70、材料表を参照）を用いて実施した。本装置は、複数の周波数（1, 5, 50, 250, 50, および 1,0 kHz）の交流電流を印加し、位相感度を有しており、4電極法により全身および5つの部位（右腕、左腕、体幹、右脚、左脚）の抵抗（R）、リアクタンス（Xc）、および位相角（PhA）を直接測定する。体幹の抵抗、リアクタンス、および位相角は、右手と右足の電極間で50 kHzにて測定し、記録した。BIA装置は、体液および電解質状態の影響を受ける生体電気パラメータを直接測定するものであるため、報告される体液量および体組成値は、装置の予測式から導出された推定値であることに留意されたい。測定前に、被験者は少なくとも 2 h の絶食、12 h の激しい運動の回避、および排尿を行うことが求められた。測定中、被験者は足電極の上に裸足で立ち、両手で手電極を保持した。以下の体組成パラメータを記録した：総体液量（TBW）、細胞内液量（ICW）、細胞外液量（ECW）、ECW/TBW比（数値およびパーセンテージ）、TBW/除脂肪量（TBW/FFM）比、体脂肪率（PBF）、体脂肪量（BFM）、内臓脂肪面積（VFA）、脂肪量指数（FMI）、肥満度、骨格筋量（SMM）、除脂肪量（SLM）、除脂肪量（FFM）、細胞量（BCM）、タンパク質、上腕周囲径（AMC）、基礎代謝量（BMR）。また、以下の部位別生体電気パラメータを記録した：全身位相角（PA_Whole）、右上肢位相角（PA_RA）、左上肢位相角（PA_LA）、体幹位相角（PA_TR）、右下肢位相角（PA_RL）、左下肢位相角（PA_LL）、体幹インピーダンス（Impedance_TR）、体幹リアクタンス（Reactance_TR）。同時に、身長、体重、ボディマス指数（BMI）、ウエスト・ヒップ比（WHR）、腹囲、および左右のふくらはぎ周囲径のなどの人体計測パラメータを測定した。

握力測定

握力はデジタル握力計（材料表を参照）を用いて測定した。左右の手を交互に使い、収縮間に1分間の休息を挟んで、それぞれの手で最大等尺性収縮を2回行った後、利き手の2回の試行の平均値を算出し、解析に使用した（Mean_Grip）。

統計解析

全体的な分析枠組み（LASSOベースの特徴量スクリーニングに続く多変量ロジスティック回帰、および性別層別分析と感度分析）は、事前に定義されました。しかし、最終モデルに組み込まれる具体的な特徴量は、データ駆動型のLASSO選択によって決定されており、性別層別分析および感度分析は探索的なものとみなされるべきです。分析に含まれるすべての変数において、欠損値はありませんでした。正規分布に従う連続変数は平均値 ± 標準偏差で表記し、正規分布に従わない変数は中央値（四分位範囲）で表記しました。カテゴリ変数は頻度（パーセンテージ）で表記しました。群間比較には、独立標本t検定、Mann-Whitney U検定、またはカイ二乗検定を用い、P < 0.05 を統計的に有意とみなしました。

続いて、LASSO回帰を用いてBIAの特徴量のスクリーニングを行った。最適なペナルティパラメータλは10分割交差検証により決定し、交差検証誤差を最小にするλ（λ.min）において係数が非ゼロであった特徴量を選択した。モデルの識別能は、受信者動作特性曲線下面積（AUC）を用いて評価した。10分割交差検証の手順は、LASSOペナルティパラメータλの選択のみに使用され、最終モデルの検証としては用いていない。最終モデルの内部検証は、ブートストラップ楽観度補正（1,0回の再サンプリング）および5分割交差検証を用いて行い、多重共線性については分散拡大係数（VIF）を用いて評価し、5未満の値を許容範囲とした。モデルの較正性は、Hosmer–Lemeshow適合度検定およびブートストラップ補正後の較正スロープを用いて評価した。臨床的なネットベネフィットは、決定曲線分析（DCA）を用いて評価した。DCAは0～1.0の全しきい値確率範囲で実施し、ネットベネフィットを「全員を治療する」および「誰も治療しない」という参照戦略との相対値で示した。臨床的決定シナリオは、地域検診参加者の湿 constitutions（湿体質）に対して、さらなる評価や介入を推奨するかどうかとした。

続いて、LASSOスクリーニングによって特定された特徴量に年齢と性別を加え、多変量ロジスティック回帰モデルに組み込むことで、各指標と湿体質との独立した関連性を評価し、オッズ比（OR）および95%信頼区間（CI）を算出した。

関連性の安定性を評価するため、性別によるサブグループ解析を実施した。感度分析には、(1) 連続変数への1%および9%のウィンゾライゼーションの適用、および (2) ウエストヒップ比または腹囲による追加調整を含めた。すべての統計解析は、R version 4.5.2を用いて行った。

結果

ベースライン特性

本研究には232名の参加者が含まれ、その内訳は調和体質群が129名（55.6%）、湿体質群が103名（44.4%）であった（表1）。年齢、性別、および握力において、2群間に統計的な有意差は認められなかった（P > 0.05）。しかし、体組成指標においては、湿体質群と調和体質群の間で有意な差が観察された。湿体質群は、調和体質群と比較してTBW（p = 0.024）、ICW（p = 0.033）、およびECW（p = 0.015）が有意に高く、湿体質の者は水分量が多いことが示された。同時に、湿体質群ではSMM（p = 0.032）、SLM（p = 0.028）、FFM（p = 0.026）、およびBCM（p = 0.033）が有意に増加しており、除脂肪体重がより豊富であることが示唆された。加えて、タンパク質（p = 0.032）および上腕周囲径（AMC; p = 0.044）は、調和体質群よりも湿体質群で有意に高かった。さらに、湿体質群のBMRは有意に上昇しており（p = 0.026）、これは除脂肪体重のレベルが高いことと一致している。脂肪分布に関しては、PBFおよびBMIにおいて2群間に有意差はなかったが、湿体質群のVFA（p = 0.048）および腹囲（p = 0.044）はともに調和体質群より有意に高く、湿体質において中心性脂肪分布に傾く特徴的な傾向があることが示唆された。注目すべき点として、ECWは2群間で有意に異なっていたが、ECW/TBW比に統計的な有意差は認められず（p = 0.228）、体液分布の全体的な比例構造は比較的安定していたことが示唆された。未調整の記述的比較では、全身体および部位別のバイオインピーダンスおよびリアクタンス値に関して、2群間に有意差は認められなかった（例：Reactance_TR: 3.30 [3.00, 3.60] vs 3.30 [2.90, 3.70], p = 0.711）。特筆すべきは、このような単変量比較と多変量回帰分析では異なる問いを扱っている点であり、共変量で調整した後に有意となるパラメータが存在し得ることである。

LASSO回帰に基づく予測モデルの特徴選択と評価

LASSO回帰の交差検証誤差曲線および係数パスプロットをFigure 1A,Bに示します。λ.min基準に基づき、モデルは最終的に回帰係数が非ゼロである5つのコア特徴量を特定しました（Table 2）。各特徴量のLASSO回帰係数は以下の通りです：PA_LL（係数 = −0.315）、Reactance_TR（係数 = 0.291）、ECW（係数 = 0.185）、PBF（係数 = 0.018）、およびMean_Grip（係数 = 0.002）。これらの特徴量から構築された予測モデルは、曲線下面積（AUC）0.657（95%信頼区間：0.587–0.727）の受信者動作特性（ROC）曲線を示し、中程度の識別能を有することが示されました（Figure 2A）。ブートストラップ楽観度補正（B = 1,000）後のAUCは0.607であり、5-fold交差検証によるAUCは0.585となり、ある程度の過適合による楽観視があることが示唆されました（Supplementary Table 1）。Hosmer–Lemeshow検定（χ2 = 8.882, df = 8, p = 0.352）によればモデルのキャリブレーションは適切でしたが、ブートストラップ補正後のキャリブレーションスロープが0.696であったことは、一部に楽観視があることを示唆していました（Supplementary Table 1）。最終モデルにおけるすべての予測因子のVIF値は1.55から3.77の範囲であり、問題となる多共線性は認められませんでした（Supplementary Table 2）。決定曲線分析（Figure 2B）において、モデルの純便益曲線は閾値確率がおよそ0.55まで「誰も治療しない」参照線を上回っていましたが、評価した閾値確率の全範囲（0–1.0）において「全員を治療する」参照線を下回っており、およそ0.6以上の範囲ではモデルの純便益はゼロを下回りました。これらの結果は、本サンプルにおけるモデルの臨床的有用性が限定的であることを示しています。

水湿体質に独立して関連する因子：ECWおよびReactance_TR

湿気質に関連する独立した因子をさらに特定するため、本研究ではLASSO回帰により特定された5つの主要な特徴量（ECW、PBF、PA_LL、Reactance_TR、Mean_Grip）に年齢と性別を加え、多変量ロジスティック回帰モデルに組み込みました。その結果、ECWとReactance_TRが湿気質と独立して関連していることが示されました（表3）。具体的には、ECWが1 L増加するごとに、湿気質に分類されるオッズが30.7%増加しました（OR = 1.307, 95% CI: 1.046–1.649, p = 0.021）。ECWの1標準偏差（2.14 L）あたりで表すと、オッズ比は1.774（95% CI: 1.100–2.916）でした。また、Reactance_TRについても、有意な独立した正の相関が認められました（OR = 2.163, 95% CI: 1.124–4.267, p = 0.023）。対照的に、PBF、PA_LL、およびMean_Gripは、共変量で調整した後は統計的有意性に達しませんでした（P > 0.05）。

独立に関連する因子の性別層別解析

上述の関連指標の安定性を性別サブグループ間で調査するため、本研究では性別で層別化した多変量ロジスティック回帰分析を実施しました。男性サブグループにおいて、ECWおよびReactance_TRの独立した関連性は維持されていました。具体的には、男性における湿Constitutionのオッズは、ECWが1単位増加するごとに40.7%増加し（OR = 1.407, 95% CI: 1.030–1.974, p = 0.038）、Reactance_TRのORは2.764（95% CI: 1.140–7.255, p = 0.030）に達しました。対照的に、男性サブグループにおいてPBF、PA_LL、およびMean_Gripは統計的に有意ではありませんでした（p > 0.05）（表4）。

女性のサブグループでは、関連性は統計的に有意ではありませんでした。具体的には、ECWの影響は減弱し、有意ではなくなり（OR = 1.353, 95% CI: 0.940–1.979, p = 0.108）、Reactance_TRのORは1.666まで低下し（95% CI: 0.578–4.960, p = 0.348）、いずれも統計的な閾値に達しませんでした。また、女性サブグループにおいてPBF、PA_LL、およびMean_Gripも有意ではありませんでした（p > 0.05）（表5）。しかし、正式な相互作用検定では、性別間での統計的に有意な差は認められませんでした（sex × ECW: OR = 1.127, 95% CI: 0.744–1.716, p = 0.573; sex × Reactance_TR: OR = 1.353, 95% CI: 0.428–4.282, p = 0.605）。これは、見かけ上の性差が、関連性における真の差ではなく、女性サブグループのサンプルサイズの小ささと統計的パワーの低下を反映している可能性があることを示しています（補足表3）。

上記に関連性の堅牢性を評価するため、本研究では感度分析を実施した。ウィンザライズ（Winsorization）後においても、ECWは湿 constitution（dampness constitution）との独立した正の関連を維持し（OR = 1.331, 95% CI: 1.055–1.694, p = 0.018）、Reactance_TRの効果も統計的に有意なままであった（OR = 2.321, 95% CI: 1.182–4.682, p = 0.016）。ウィンザライズ後の分析では、PBFおよびPA_LLは境界域のP値（0.053および0.056）を示し、効果推定値はそれぞれ OR = 1.054 (95% CI: 1.000–1.113) および OR = 0.592 (95% CI: 0.342–1.006) であった（Table 6）。さらに、ウエスト・ヒップ比で追加調整を行った後、両者は名目上の有意性に達した（PBF: OR = 1.086, 95% CI: 1.005–1.178, p = 0.040; PA_LL: OR = 0.574, 95% CI: 0.335–0.964, p = 0.039; Supplementary Table 4）。これらの安定性の低い結果については、慎重に解釈されるべきである。さらに、個別の感度分析において、ウエスト・ヒップ比または腹囲による追加調整後も、ECWおよびReactance_TRの独立した関連は統計的に有意であった（Supplementary Tables 4 and 5）。総合すると、3つの感度分析により、連続変数のウィンザライズや追加の潜在的な交絡因子の調整後においても、ECWおよびReactance_TRの独立した関連は、方向性の変化や有意性の喪失はなく、すべての設定において統計的に有意であることが示された。

データの利用可能性：

本研究で生成されたすべての生データおよび解析済みデータセットは、Zenodoリポジトリ（https://doi.org/10.5281/zenodo.21187319）で公開されています。

Lasso回帰分析グラフ；A. 交差検証誤差 vs log(λ)、B. 係数パス。
図1LASSO回帰モデルにおける特徴量選択プロセス. (A) 10分割交差検証に基づくLASSO回帰モデルの誤差曲線。x軸はlog(λ)値を、y軸は交差検証誤差を表す。垂直方向のエラーバーは、10分割における交差検証誤差（二項偏差）の標準誤差を示す。2本の垂直な点線は、λ.min（最小交差検証誤差に対応するλ値）およびλ.1se（λ.minから1標準誤差の範囲内で最も簡潔なモデルに対応するλ値）を示す。特徴量の選択にはλ.minを用いた。 (B) LASSO回帰モデルの係数パス図。x軸はlog(λ)値を、y軸は各特徴量の回帰係数を示している。λが増加するにつれて、無関係な変数の係数は徐々に0に収束し、最終的にλ.min基準において係数が非ゼロである5つの特徴量が選出されている。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

ROC曲線分析、グラフAUC=0.657、CI=0.587-0.727、決定曲線分析手法B。
図2予測モデルの識別能および臨床的有用性の評価. (A) ROC曲線。モデルのAUCは0.657（95% CI: 0.587–0.727）であった。(B閾値確率範囲0–1.0におけるDCA。紫の破線と黒の破線は、それぞれ「すべて治療」および「誰も治療しない」という参照戦略を表し、緑の実線はモデルを表している。モデルのネットベネフィット曲線は、閾値確率がおよそ0.55まで「誰も治療しない」参照線の上にあり、およそ0.6を超えるとゼロを下回った。また、全範囲にわたって「すべて治療」参照線の下に留まっていた。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

表1：体質で層別化した研究対象集団のベースライン特性。 調和体質と水滞体質の参加者間で、人口統計学的特性、身体計測学的特性、体組成、生体電気インピーダンス特性、および握力特性を比較した。データは、適宜、平均値 ± 標準偏差、中央値［四分位範囲］、または n (%) で示した。略語：TBW = 総体液量、ICW = 細胞内液、ECW = 細胞外液、PBF = 体脂肪率、BFM = 体脂肪量、VFA = 内臓脂肪面積、FMI = 脂肪量指数、SMM = 骨格筋量、SLM = 除脂肪軟組織量、FFM = 除脂肪量、BCM = 細胞量、AMC = 上腕筋肉周径、BMR = 基礎代謝率、BMI = 体格指数、WHR = ウエストヒップ比、AC = 腹囲、PA = 位相角、IQR = 四分位範囲。こちらをクリックしてファイルをダウンロードしてください。

表2：LASSO回帰により選択された主要な特徴量およびその回帰係数。 LASSO回帰分析において、λ.min基準を用いて係数が非ゼロである5つの特徴量が選択された。略語：LASSO = least absolute shrinkage and selection operator、PA_LL = 左下肢位相角、Reactance_TR = 体幹リアクタンス、ECW = 細胞外水分量、PBF = 体脂肪率、Mean_Grip = 平均握力。このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

表3：湿淡質に関連する因子の多変量ロジスティック回帰分析 年齢および性別で調整した後、LASSOで選択された特徴量と湿淡質との関連性を評価した。略語：OR = オッズ比、CI = 信頼区間、ECW = 細胞外水分量、PBF = 体脂肪率、PA_LL = 左下肢位相角、Reactance_TR = 体幹リアクタンス、Mean_Grip = 平均握力。このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

表4：男性における湿証（dampness constitution）に関連する因子の多変数ロジスティック回帰分析。 年齢で調整後、選択した特徴量と湿証との関連を男性サブグループで評価した。
略語：OR = オッズ比；CI = 信頼区間；ECW = 細胞外液；PBF = 体脂肪率；PA_LL = 左下肢位相角；Reactance_TR = 体幹リアクタンス；Mean_Grip = 平均握力。 こちらをクリックしてファイルをダウンロードしてください。

表 5：女性における湿証体質に関連する因子の多変量ロジスティック回帰分析。年齢で調整後、選択した特徴量と湿証体質との関連を女性サブグループで評価した。
略語：OR = オッズ比；CI = 信頼区間；ECW = 細胞外液；PBF = 体脂肪率；PA_LL = 左下肢位相角；Reactance_TR = 体幹リアクタンス；Mean_Grip = 平均握力。 こちらをクリックしてファイルをダウンロードしてください。

表6：ウィンザライズ後の多変数ロジスティック回帰分析。 連続変数に1%および99%のウィンザライズを適用した後、水太り体質に関連する要因を感度分析で評価した。略語：OR = オッズ比、CI = 信頼区間、ECW = 細胞外水分量、PBF = 体脂肪率、PA_LL = 左下肢位相角、Reactance_TR = 体幹リアクタンス、Mean_Grip = 平均握力。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

補足表1：最終的な多変数ロジスティック回帰モデルの内部妥当性確認およびキャリブレーション。 モデルの性能は、外見上のおよび楽観視補正後の識別能、5-fold交差検証、適合度検定、およびブートストラップ・キャリブレーションを用いて評価された。また、標準偏差1あたりのECWの関連性についても報告している。
略語：AUC：受信者動作特性曲線下面積、CI：信頼区間、ECW：細胞外水、OR：オッズ比、df：自由度。こちらをクリックしてファイルをダウンロードしてください。

補足表2：最終的な多変量ロジスティック回帰モデルにおける予測因子の分散拡大係数。 最終モデルに含まれる予測因子間の多重共線性さを評価するために、分散拡大係数を算出した。
略語：VIF = 分散拡大係数；ECW = 細胞外水分；PBF = 体脂肪率；PA_LL = 左下肢位相角；Reactance_TR = 体幹リアクタンス；Mean_Grip = 平均握力。こちらのリンクからファイルをダウンロードしてください。

補足表3：湿型体質における細胞外水および体幹リアクタンスと性の相互作用。細胞外水および体幹リアクタンスと湿型体質との関連性に性差があるかどうかを判断するために、相互作用項を評価した。
略語：ECW = 細胞外水；OR = オッズ比；CI = 信頼区間；LRT = 尤度比検定；Reactance_TR = 体幹リアクタンス。こちらのリンクからファイルをダウンロードしてください。

補足表4：ウエストヒップ比で調整後の多変数ロジスティック回帰分析。 感度分析により、ウエストヒップ比でさらに調整した後における、選択した特徴量と水滞体質との関連性を評価した。
略語：OR = オッズ比；CI = 信頼区間；ECW = 細胞外水分；PBF = 体脂肪率；PA_LL = 左下肢位相角；Reactance_TR = 体幹リアクタンス；Mean_Grip = 平均握力；WHR = ウエストヒップ比。このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

補足表5：腹囲で調整した後の多変量ロジスティック回帰分析。感度分析により、腹囲でさらに調整した後の、選択した特徴量と水湿質との関連性を評価した。
略語：OR = オッズ比；CI = 信頼区間；ECW = 細胞外液；PBF = 体脂肪率；PA_LL = 左下肢位相角；Reactance_TR = 体幹リアクタンス；Mean_Grip = 平均握力。こちらをクリックしてファイルをダウンロードしてください。

ディスカッション

本研究では、BIAパラメータを用いた中医学における「湿体質」の同定の可能性について検討した。系統的なスクリーニングと相関分析を通じて、ECWおよびReactance_TRが湿体質と独立して関連する中核的な指標であることが特定された。これらの関連性は、すべての感度分析において安定していた。性別による層別分析では、男性において統計的に有意であったが、女性では有意ではなく、正式な交互作用検定では統計的に有意な性差は認められなかった。本研究は、BIAベースの体質同定アプローチのための主要な候補指標と理論的根拠を提示した。

本研究の主要な知見は、ECWが湿体質と独立して関連していたことであり、これは既存の病態生理学的理解と高く一致しています。ECWレベルの上昇は、体液代謝の異常および潜在的な体液貯留を直接的に反映しており、これは湿が重く、濁り、粘稠であるという特性に正確に対応しています8。我々の結果は、BIAパラメータの適用範囲を、従来の機能低下という分野から中医学的な体質の特定へと拡大させるものです。先行研究では、関節リウマチなどの慢性炎症性疾患患者において、BIAから導出されたECW比が有意に上昇しており、この容量負荷状態は短期間の抗炎症治療に反応しにくいことが確認されており、これは湿が粘稠でしつこく、経過が長期にわたり治癒しにくいという病理的特性を反映しています15。本研究では、比較的健康な地域住民においても同様の関連性が観察されており、ECWが湿の潜在的な状態を検出するための感受性の高い早期生物物理学的バイオマーカーとして機能する可能性が示唆されました。なお、InBody 70を含むBIAによる体液量および身体組成の推定値は、集団によって、あるいは特に疾患に伴う局所的な体液貯留がある個体において、基準法（希釈法やDXAなど）との一致に不整合が見られる場合があることに留意すべきです。今回の対象集団は比較的健康な地域在住成人であり、これらの推定値はこの点に留意して解釈されるべきです。

より重要な点として、本研究では、数あるBIAパラメータの中でもReactance_TRと湿体質との関連がECWとは独立していることを明らかにしました。注目すべき明らかな相違点があります。未調整の比較では体幹リアクタンスに群間差がほとんど見られませんでしたが（p = 0.711）、多変数モデルでは湿体質と独立して関連していました。これは統計的な矛盾ではありません。単変量比較と多変数回帰では問いかける内容が異なり、調整後の関連は年齢、性別、およびその他の身体組成変数を制御した後に現れたものです。VIF値はすべて5未満であり、多重共線性が見積もりに実質的な影響を与えなかったことを示しています。リアクタンスは細胞膜の静電容量特性を反映し、組織の電気的特性、測定周波数、セグメントの形状、および組織組成に依存するため、細胞膜の完全性を直接測定するものではありません16,17,18。InBody装置は直列等価回路モデルでリアクタンス値を報告しており、直列Xc測定の生理学的解釈は等価回路の構成に依存します19,20。したがって、体幹リアクタンスと湿体質との正の相関は、細胞膜機能の低下を示す直接的な証拠ではなく、体幹組織の電気的特性や体液分布の変化など、妥当ではあるが確立されていない生理学的仮説に基づいた統計的関連として捉えるべきです。太もものECW/ICWが下肢機能を最も正確に反映することと同様に12、体幹特異的な電気的パラメータの関連は、セグメント別の生体電気的特性が伝統的な「中焦の湿滞」という概念に関連しているかどうかをさらに調査するための基礎となる可能性があります1,13。これらの知見は、「全身だけでなく特定のセグメントにも注目する」という研究哲学と強く共鳴しており1、体幹セグメントのパラメータが見落とされがちであった既存研究の空白を埋めるものです21。さらに、Xc（水分状態に依存せず細胞の健康状態を直接反映する指標）は、体液バランスが崩れた条件下で従来のBIA方程式を用いた場合に筋肉量を過大評価することを効果的に回避し2、それによって体質評価の正確性を確保します。対照的に、位相角（phase angle）については独立した関連は見られませんでした。これは、位相角の複合的な性質と一致しています。PhAは全身の細胞の健康状態や予後の指標として広く認識されていますが21,23、交絡因子の調整後にその独立した関連が弱まることが多く、一方でXcやECWなどのセグメント別の生データパラメータは、より特異的な生体電気的および体液的な側面を捉えている可能性があります24,25。

性別で層別化した解析では、ECWおよびReactance_TRと湿 constitution（しつこんたい）との関連は男性において統計的に有意でしたが、女性では有意ではありませんでした。しかし、形式的な交互作用検定では統計的に有意な性差は認められず（sex × ECW: p = 0.573; sex × Reactance_TR: p = 0.605）、この見かけ上の差は、女性サブグループの少なさと統計的パワーの低下を反映している可能性があります。したがって、湿 constitution の生体電気学的基盤における性差については依然として未解明のままであり、位相角および体液パラメータの決定要因において以前に報告された性差は、十分な統計的パワーを備えた研究でこの問題を調査する必要があることを示唆しています26,27。

さらに、本研究にはいくつかの限界がある。第一に、横断的研究デザインであるため、因果関係や時間的推論を導き出すことはできず、報告された関連性はリスクではなく、オッズまたは関連性として解釈されるべきである。第二に、アウトカムが市販デバイス（Hi-Face2）による分類で定義されており、独立した参照標準に対する妥当性が確立されていない。したがって、特定されたパラメータはデバイス由来の分類との相関関係を示すものであり、分類エラーが結果に影響を与えた可能性がある。将来的には、より客観的な生化学的指標やオミクス解析などの「ゴールドスタンダード」を組み合わせることで、体質を判定できる可能性がある。第三に、モデル推定に使用した同一のデータセットに対し、データ駆動型のLASSO回帰を用いて、比較的多数のBIAパラメータから特徴量を選択した。内部検証（ブートストラップ法による楽観的バイアス補正および5分割交差検証）を行い、補正後のAUCは0.607であったが、報告された関連性および判別能の指標には依然として楽観的なバイアスが含まれている可能性があり、外部検証は実施されていない。第四に、特に性別層別解析におけるサンプルサイズが限定的であり、正式な事前のパワー計算に基づいていない。女性における有意な結果が得られなかったことは、真に関連性がないのではなく、検出力が不十分であったことを反映している可能性がある。最後に、BIAに基づく体液および身体組成の推定値はすべて予測式に依存しており、体液および電解質状態の影響を受ける。そのため、生理学的な解釈には注意が必要である。

本研究では、評価したBIAパラメータのうち、総ECWおよびReactance_TRが湿体質と独立して関連しており、これらの関連性は感度分析においても一貫していたことが明らかになった。これらの知見は、体液状態および部位別の生体電気特性が、湿体質に関連する定量的な指標の候補となり得ることを示唆している。これらの関連性を確認し、BIAに基づく体質評価における潜在的な有用性を判断するためには、より大規模で独立した集団を用い、外部的に検証された体質評価を用いたさらなる研究が必要である。

開示事項

本稿の作成、図の作成、およびデータ解析において、人工知能ツールは一切使用されていません。

謝辞

データ収集に際し、多大なるご支援をいただいたBeicai Community Health Service Centerの参加者および医療スタッフの方々に深く感謝いたします。本研究は、上海市浦東新区衛生健康委員会が承認した浦東新区衛生系統の肥満に関する特性疾患構築プロジェクト（助成番号 PWZzb2025-03）、および上海市衛生健康委員会と上海市中医学 administration が共同で承認した、メタボリックシンドロームの予防と治療のための標準化された中西医結合診療方案に関する上海市中医学標準化プロジェクト（助成番号 2025BZ025）の支援を受けて行われました。

材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
デジタル握力計ANTAEH101N/A
Hi-Face2スマートミラーBeijing Xima Medical Technology Co., Ltd.ZL202121286496.5N/A
InBody 70 体組成分析計InBody Co., Ltd.70N/A
R 統計ソフトウェア (version 4.5.2)R Foundation for Statistical Computinghttps://www.r-project.org/RRID:SCR_01905

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