新しいフィードバック システムを使用して食生活のコントロール
2018年5月8日
被験者は、食事中にプレートの重量損失を記録するコンピューターに接続されているスケールに置かれたプレートから食べ物を食べる。コンピューター画面上のフィードバックは、参照カーブのため体重を正規化する自分の食行動を適応する対象できます。
この医療機器の全体的な目標は、太りすぎの患者が正常な食事をし、体重を回復し、身体的および精神的健康を改善すること、および実験目的で健康な被験者の食事速度を操作することです。この方法は、摂食障害や肥満などの体重問題の管理に関する重要な質問に答えるのに役立ちます。この方法の主な利点は、摂食行動を客観的に測定し、実験的および臨床的目的で摂食行動を変えることができることです。
この技術の意味は、患者が食事の仕方や通常の満腹感を知らないため、食欲不振、過食症、肥満の治療にまで及びます。この方法を開発することを最初に思いついたのは、拒食症の患者が「食べ方や満腹感がわからない」と言い、このデバイスを使って食事の仕方を学びたいと言ったときでした。まず、アプリケーションをスマートフォンデバイスにダウンロードします。
次に、下部の赤いボタンを押してスケールをオンにします。アプリケーションを開き、Controlを押して視覚的なフィードバックなしで食べるか、トレーニングを押して視覚的なフィードバックで食べるかのいずれかで食事を選択します。次に、リストからデバイスとペアリングされたスケールの1つを選択し、下部にある[接続]を押して、スケールをスマートフォンデバイスに接続します。
はかりにプレートを置きます。画面の右上にあるdoneを押して続行します。被験者を試験室に案内し、食事と体重計の皿の前に座らせます。
スマートフォンの画面を指差して、食事の割合を青い破線の参照曲線に合わせるように依頼します。皿から食べ物を食べる量が増えると、青い曲線が変わることを伝えます。評価スケールが画面に表示されたら、被験者に満腹感を評価するように指示します。
保存を押して食事を続けます。彼らがあまりにも速く食べているならば、速度を落とすように被験者に助言してください。皿に食べ物が残っていない場合は、いいえを押して食べ終わったことを確認します。
最後に、画面上の食事の時間を確認し、[完了]を押して終了します。神経性食欲不振症から寛解した治療を受けた5人の患者のグループでは、結果は、視覚的なフィードバックなしで最初のテストで食事が加速し、3日後に大量の食事を摂取する速度が加速することを示しました。デバイスの記録は、食事行動の二次モデルである食物摂取量の累積曲線に自動的に変換されます。
さらに、寛解時の食事率は、治療の初期の2つの記録と比較して、患者の1人で2倍になりました。寛解の時期は5人の患者間で変動した。寛解時のボディマス指数が正常な患者は、入院時よりも多くの食物を消費し、食事の持続時間は減少しなかったものの変動が少なかった。
最後に、3人の患者が入院時に加速的に食事をしましたが、寛解時には1人を除く全員が減速した速度で食事をしました。寛解時には、初期の食事の割合が増加していました。このデバイスは使いやすく、何百人もの摂食障害患者や自宅で食事を練習している太りすぎの患者によって使用されています。
このアプリケーションは、ダイエットの影響を調べるための健康な被験者の実験や、学校給食などの自然主義的な環境でも使用されています。摂食障害のある患者は、デバイスの使用を好みます。彼らは安全だと感じ、それを信頼し、家で、学校のカフェテリアで友達と食事をしたり、レストランで食事をしたりと、どこでも食事をすることができます。
この方法では、サポートを提供することで、食べる量をコントロールすることができます。
概要
本研究では、食事行動に関するリアルタイムのフィードバックを提供することで、摂食障害や体重管理に悩む患者を支援するために設計された医療機器を紹介します。このデバイスは、ユーザーが視覚的な手がかりに基づいて食習慣を調整できるようにすることで、体重の正常化と全体的な健康状態の改善を図ることを目的としています。
研究の主要構成要素
科学分野
- 摂食行動
- 体重管理
- 摂食障害への臨床応用
背景
- このデバイスは、どのように食事をし、満腹感を得ればよいのかを理解することに困難さを感じている摂食制限症の患者から着想を得ました。
- 本装置は、食事行動の客観的な測定を可能にします。
- この手法は、拒食症、過食症、および肥満の治療に寄与します。
- 患者はさまざまな環境でこのデバイスを使用できるため、アクセシビリティが向上します。
研究目的
- 低体重および過体重の患者において、正常な食事パターンを回復させること。
- 実験目的で、健康な被験者の食事速度を操作すること。
- 体重管理上の問題へのアプローチを検討すること。
使用した手法
- 被験者は、秤に接続されたスマートフォンアプリケーションを使用します。
- 参加者は、デバイスからの視覚的なフィードバックに基づいて食事速度を調整します。
- 食事中に、食物摂取量と満腹度の評価に関するデータが記録されます。
- デバイスは、累積食物摂取量と食事行動のパターンを追跡します。
主な結果
- 患者では、時間の経過とともに食事速度が上昇し、食物摂取量も改善した。
- 結果は、寛解までの時間に患者間でばらつきがあることを示した。
- 寛解時にBMIが正常であった患者は、入院時よりも多くの食物を摂取した。
- ほとんどの患者は、寛解に伴い食事速度が加速状態から減速状態へと移行した。
結論
- このデバイスはユーザーフレンドリーであり、多くの患者に対して効果的であることが示されています。
- 患者が食事の練習を行うための、安全で信頼性の高い手法を提供します。
- 本アプリケーションは、実験的および臨床的な設定におけるより幅広い利用の可能性があります。
よくある質問
業界における重要性
このフィードバックに基づく摂食行動システムは、食物摂取量と摂食速度の客観的かつリアルタイムな測定を可能にし、体重関連疾患に対する行動介入におけるメカニズム的なリスク低減を実現します。動的な摂食パターンを定量化し、視覚的なフィードバックを通じて適応的な行動変容を支援することで、本手法は満腹感と摂取制御を司る神経心理学的および代謝経路におけるターゲット検証のための予測価値を提供します。実験モデルから臨床応用へのトランスレーショナルな連続性は、食欲調節および摂食障害治療薬におけるポートフォリオに関連した意思決定を支援します。
バイオ医薬品R&Dにおける戦略的応用
初期探索およびターゲットバリデーション
- 科学的価値： 食行動のダイナミクスを直接測定することで、食欲調節および満腹感シグナル伝達に関する治療仮説の検証を可能にします。
- 運用の価値： 食事量と食事時間の定量的かつ客観的なリードアウトを提供し、ターゲットへの結合能（ターゲット・エンゲージメント）の評価による生物学的リスクの低減を支援します。
- 予測的価値： 健康な被験者において摂食速度を制御して操作することで、疾患の表現型をモデル化し、介入効果を評価することを可能にし、リード化合物の同定を促進します。
スクリーニングおよびアッセイ開発
- アッセイの準備状態： 高スループットの行動スクリーニングに適した、二次モデルに適合する標準化され再現性のある定量的出力（累積摂取量、摂食速度、食事時間）を生成します。
- プラットフォームの有用性： 自動データキャプチャおよび解析を通じてスクリーニング準備を可能にし、摂食行動に対する薬理学的または行動学的化合物のスケール可能な評価をサポートします。
- 定量的出力： 行動アッセイにおける用量反応および時間的プロファイリングに不可欠な、従属変数（時間経過に伴う食物摂取量）の連続的かつ時間分解能の高い測定値を提供します。
トランスレーショナル・前臨床研究
- 疾患との関連性：異常な摂食パターンとその介入による正常化を捉えることで、ヒトの摂食障害（拒食症、暴食症、肥満）をモデル化し、トランスレーショナルなバイオマーカーの整合性を裏付けます。
- 前臨床における連続性：健康状態と疾患状態の両方で摂食行動の一貫した測定を可能にすることで、探索から前臨床検証への橋渡しを行い、リスクを調整した開発推進の意思決定を促進します。
- メカニズムによるリスク低減：自己報告バイアスなどの交絡因子の影響を受けずに、摂食速度および摂取量に対する介入の効果を分離することで、ターゲット検証における不確実性を低減します。
パイプラインおよびワークフローの統合
本手法は、初期探索における仮説検証からリード化合物の同定、さらには前臨床検証に至るまでの創薬コンティニュアムに統合されており、摂食行動およびエネルギー恒常性を標的とした介入策を評価するための再利用可能なプラットフォームを提供します。
- 探索生物学：摂食行動を表現型リードアウトとして精密に操作および測定することを可能にし、仮説検証とパスウェイの解明を支援します。
- スクリーニング：食物摂取量と摂食速度の自動的かつ客観的な定量化により、アッセイの準備を確実なものにし、実験条件間の再現性を向上させます。
- 分析：二次関数近似による摂食行動の統計的モデリングを提供し、条件間の比較や、介入によって誘発された摂取ダイナミクスの変化の評価を可能にします。
- トランスレーショナルリサーチ：寛解時における正常な摂食パターンの回復を実証することで、摂食障害および肥満モデルにおける臨床結果と整合させ、前臨床の継続性を繋げます。
- エンタープライズ再利用：複数の研究、施設、集団にわたって繰り返し使用可能な、スケーラブルで標準化された機能として動作し、行動表現型解析におけるばらつきを低減します。
運用および企業への影響
- 科学的価値：摂食行動を直接かつ客観的に測定することで、メカニズム上の曖昧さを排除し、ターゲットバリデーションにおける予測の信頼性を高めます。
- 運用上の価値：自動データ収集とアルゴリズムによるフィッティングを通じて標準化と再現性を向上させ、操作者によるばらつきを最小限に抑えます。
- 戦略的価値：定量的な行動エンドポイントを提供することで、食欲調節療法の後期段階における失敗リスクを低減し、go/no-go判断を改善します。
- ポートフォリオへの影響：摂食行動を正常化させる能力に基づいて化合物のリスク調整済み優先順位付けを可能にし、神経精神疾患および代謝疾患治療薬の開発における資本効率を向上させます。
実施上の検討事項
- 行動神経科学、摂食障害の臨床評価、およびデジタルヘルスツールの導入に関する専門知識が必要です。
- スマートフォン対応のBluetooth体重計、専用アプリケーション、および摂取曲線の二次モデル化のためのデータ解析インフラストラクチャが必要です。
- 施設間での比較可能性を確保するため、プロトコルの実行（例：食事の時間、食品の種類、被験者への指示）におけるチーム間の標準化が求められます。
- フィードバック閾値の設定および参照曲線のパラメータにおいて、異なる集団（例：小児対成人、拒食症対肥満）への適応上の検討事項が含まれます。
- 健康な被験者においては、モニタリングへの意識が自然な摂食行動を変化させるという反応性の潜在的な影響があることで制限されますが、これは臨床現場では行動形成に活用することが可能です。
