JP2020531236A - 座りがちな対象の糖尿病、心血管疾患、炎症、認知症、がん、及び死亡率のリスクを軽減する身体活動の閾値に関する方法及び装置の手配 - Google Patents

座りがちな対象の糖尿病、心血管疾患、炎症、認知症、がん、及び死亡率のリスクを軽減する身体活動の閾値に関する方法及び装置の手配 Download PDF

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Abstract

超低密度リポタンパク脂質(VLDL)及び糖タンパク質アシル(GlycA)の高い血中レベルは、座りがちの生活様式の糖尿病、心血管疾患、炎症、認知障害、がん、及び早期死亡のリスクを高めることが知られている。本発明は、1日の歩数と加速度の身体活動閾値を判定して、VLDLとGlycAの血漿濃度を低減するものである。この方法及び装置は、歩数と加速度の数を記録及び分類し、人物の歩数と加速度を、VLDLとGlyAを低減するために示したものと比較する加速度計である。本発明は、毎日の加速度の最大値の数が、加速度範囲1.3〜1.7gで2980歩という所定の閾値を超えると、その人物が、循環しているVLDLとGlycAを減らすことが通常知られている身体活動を行ったことを特徴とする。

Description

本発明は、その閾値を超えると、座りがちの生活様式を有する対象の糖尿病、心血管疾患、炎症、認知障害、がん、及び死亡のリスクを低減する、身体活動の閾値を判定するための方法及び装置に関する。身体活動の量と強度を測定するためモーションセンサーと変換ユニットを使用することは、米国特許第2008/0312560号明細書と米国特許第2010/0137107号明細書で提示されている。
ここで説明する発明は医学分野に属し、糖尿病、心血管疾患、炎症、認知障害、がん、並びに糖タンパク質のアセチル化(Glyc A)の減少及び非常に低密度リポタンパク粒子(VLDL)による早期死亡のリスクを防ぐために座りがちな対象が利用できる身体活動の閾値の判定を含む。健常な対象を対象とした血中コレステロールを減らす身体活動に関する(Vainiopaaet al.Med Sci Sports Exerc 2007)先行の発明(米国特許第2010/0137107号明細書)は、健常な対象の血中コレステロールを減少させることが以前に示された、規定された身体活動を行うことができないため、座りがちの生活様式である対象には適していない(Herzig et al.Int J Obesity 2014)。座りがちの生活様式である対象は、健康を維持し、健康上のリスクを減らすための現在のWHOガイドラインを満たせないことにも留意されたい(Troiano et al.2008)。
座りがちの生活様式は、エネルギーが豊富な食事が広くとられ、エネルギー消費が低いままである先進国で徐々に一般的になっている。WHOの統計によると、世界人口の14億人以上が太りすぎ又は肥満である。太りすぎ身体活動が少ないことは、主に糖尿病、心血管疾患、炎症、認知症、がん、認知症、及び早期死亡のいくつかの代謝疾患の有病率の増加をもたらす。現在、人口の5億人が2型糖尿病に罹患しており、その数は2030年までに2倍になると推定されている。さらに、座りがちの生活様式に起因するアテローム性動脈硬化症、血管の石灰化により、先進国で最も頻繁に起こる死因である心血管疾患による死にさらされる。現在、死亡者数は年間15,000,000人で、毎年増加している。認知症は座りがちの生活様式にも関係しており、WHOの統計によると、現在世界中に4,000万人の認知症の者がおり、2050年までにその数は131,000,000人に増加すると推定されている。身体活動の水準が低いことはまた、障害調整生命年の危険なリスク因子である。現在のWHOの統計によると、それは、毎年1,000,000の死亡例と8,000,000の障害調整生命年の損失の原因である。
WHO、アメリカ糖尿病協会、アメリカ心臓協会の現在の身体活動の推奨事項では、健康な成人は、毎時5kmの速度で歩くなどの中程度の強度の身体活動を少なくとも150分毎週行うべきであると伝えている。ガイドラインに記載されている時間と歩行速度の2つの閾値は、21分以内に毎日2km又は2000〜3000歩(歩幅に応じる)歩くことを示唆している。これらの推奨事項は、対象の身体活動レベルについて概観することで作成され、成人人口の約50%がガイドラインを満たしていることが示された。後に身体活動レベルが加速度計によって客観的に研究されており、その結果は、成人人口のわずか5%未満しか上記の身体活動の公式ガイドラインを満たすことができていないことを示した。したがって、個人の概観又は質問紙を使用した身体活動に関するこれまでのすべての研究は、健康状態を過大評価しており、現在の集団における座りがちの生活様式の大規模な発生を明示していない。
核磁気技術により体液の中の新たなバイオマーカーが同定され、健常者集団と病人の集団で測定されている。糖タンパク質のアセチル化(GlycA)及び低密度リポタンパク粒子(VLDL)の濃度が上昇することは、慢性疾患と死亡率に関連することが認められている。高血中GlycAは、心事象に関連し、健常な成人男性の死亡のリスクを300%増加させること(Engstrom et al.2002)、及び肺癌に苛まれる患者の早期死亡につながること(Bruno et al 2013)が見出された。高齢の健常な男女性では、高GlycAが早期死亡と関連する(Carriere et al.2008)。血中及び尿中のGlycAの濃度が高いことで、糖尿病と死亡率を予測する(Svendstrup et al.2013)。大規模な集団でGlycAが測定され、5年間健康状態が追跡された(Fischer et al.2014)。高GlycAレベルは、心血管疾患、がん、及び死亡率に関連することが認められた。また、高血中GlycAは、細菌性敗血症、肺炎、インフルエンザに関連することが見出されている(Rithchie et al.2016)。若い対象から多くの炎症マーカーが測定され、13年後に高いGlycAレベルが全体的な認知障害に関連していることが判明した(Cohen Manheim et al.2015)。
VLDL分子には血中脂質が含まれており、その高濃度は糖尿病、心血管疾患、早期死亡に関連することが見出されている(Festa ey al.Garvey et al.2003、Goff et al.2005、Mora et al.2010)。VLDLマーカーが高いと、糖尿病のリスクが400%増加し(Mora tm.2010)、GlycAの死亡リスクが2倍になる(Fischer et al.2014)。
運動介入がバイオマーカーに及ぼす影響は、健康な男女(Kraus et al.2002、Brown et al.2009)及び多嚢胞性卵巣疾患を患う女性(Halverstad et al.2007)の循環VLDL分子の濃度を低下させることが観察されている。これに続いて、身体的に活発な個人は、座りがちな個人よりもVLDL分子とGlycAが低いレベルであった(Kujala et al.2013)。高レベルのGlycA及びVLDLは、糖尿病、心血管疾患、炎症、認知症、及びがんの重大なリスクを示し、早期死亡を予測するため、定期的な運動と身体活動によりGlycA及びVLDLの循環レベルが低下するため、また定期的な運動及び身体活動が、GlycA及びVLDLの循環レベルを低下させるため、これらのバイオマーカーのレベルを低下させるための介入を調整することが可能である。
科学的な研究の結果では、健康で座りがちな対象の糖尿病、心血管疾患、炎症、認知症、がん、早期死亡のリスク因子の予防に、身体活動を増加することが効果的であることを示している。しかし、これらの上記又はその他の先行研究では、糖尿病、心血管疾患、炎症、がん又は早期死亡を予防する身体活動の正確な量と強度が記載されていない。
介入の目的
座りがちな人々に慢性疾患と早期死亡が高次に発生することは、主要な健康問題であり、高レベルのGlycAとVLDLに関連している。定期的な身体活動は、高GlycA及びVLDLを低下させることが知られているが、現在、これらのリスク要因を減らすための身体活動のガイドラインが利用できていない。本発明者らの目的は、血中GlyAとVLDLを低下させる身体活動の量と強度、及び糖尿病、心血管疾患の炎症、認知症、がん、早期死亡のリスクについて正確な情報を提供することである。
自身の目的を達成するために、座りがちな対象及び活動的な対象の身体活動を登録し、血中バイオマーカーを測定し、GlycA及びVLDLの濃度を低下させる身体活動の量と強度を判定した。本発明は、座りがちな対象において、血中GlycA及びVLDLを減少させる身体活動の量及び強度の閾値、並びに糖尿病、心血管疾患、炎症、がん及び早期死亡のリスクを初めて判定している。
30〜70歳の68名の座りがちな男女が、3か月間覚醒時フルタイムで腰に加速度計を着けて、監視のもと運動に参加した。歩行に起因する歩数と加速度を継続的に記録し、合計50,000,000のデータポイントに達した。運動は、加速度クラス1.3〜1.7g(1gが立っている状態)の歩数、又は衝撃を大幅に増加させた。
血液サンプルは、NMR法によって血中のGlycA及びVLDLを測定するために、試験の始めと終わりに採取された。本発明で測定されるVLDLは、VLDLトリグリセリド(VLDL TG)、中サイズのVLDL粒子(M VLDL P)、超大型のVLDL粒子(XL VLDL P)、特大のVLDLトリグリセリド(XXL VLDL TG、図1参照)である。加速度クラス1.3〜1.7の歩行は、その大きさで四分位数に分けられた。各四分位内のGlycA及びVLDL濃度の3か月間の変化を分析し、第1の四分位(1日の歩数が2890歩未満)が他の四分位よりも有意に高かった。したがって、1.3〜1.7gでの1日2890歩の歩行は、身体活動の閾値であり、それを超えると、血中のGlycA及びVLDLが大幅に減少する。この発見は、GlycAとVLDLのレベルの低下による健康への有益な影響に大きく関連している(公開が承認されているHerzig et al.2017)。座りがちの生活様式の対象の対応する結果は、以前の諸方法を使用することで、得ることができていない。
本明細書に記載の本発明は、糖尿病、心血管疾患、炎症、がん、認知症、及び早期死亡のリスク因子の予防に運動が使用されている既知の方法と本質的に異なる。医師は通常、定期的な運動の有益な効果について認識しているが、運動の量、強度、及び持続時間は不明のままである。座りがちな対象において身体活動の量と強度が非常に低い(1日>2890歩の歩行と加速度1.3〜1.7g)ことで、糖尿病、心血管疾患、炎症、がん、早期死亡の要なリスク因子の濃度を減らすことは、本発明者らの発明で新規で予想外なことであった。したがって、本発明の内容は、他の出版物、特許、及び推奨事項の内容とは異なる。それらが、慢性疾患と早期死亡に関連することが知られている高値のGlycA及びVLDLを減らす身体活動の量と強度の正確な閾値に関する情報を提供していないからである。
毎日の歩数と加速度の閾値のレベルは、50,000,000のデータポイントから収集され、3か月間の試行中に統計的に異なる変化を示していない。したがって、新しい閾値の水準が必要になる可能性はない。例えば、身体活動に関するWHOのガイドラインは、2008年に公開され、現在のガイドラインは19年前と同様である。当業者にとって、新しい閾値を設けることは明らかではない。データポイントの量が多いと、ランダムチャンスが極端に低くなる。また、閾値のレベルは、患者の体調、研究対象のバイオマーカー、予防すべき疾患に依存する。例えば、骨粗鬆症の予防には4.1g以上、1日約50歩が必要であるが、コレステロールの減少には2.1g以上、1日約2000歩が健康な対象に必要である(Vainionpaaet al.2006,Osteoporosis Int and 2007 Med Sci Sports Exerc)。座りがちな対象では、コレステロールと内臓脂肪を減らすために1.3〜1.7gで、1日約6500歩が必要であり(Herzig et al.In J Obesity)、今や、GlycAとVLDLを減らすために、1.3〜1.7gで1日2890歩が必要である(公開が承認されているHerzig et al.2017)。定期的な身体活動が多くの疾患や早期死亡を防ぐことは周知であるが、本発明者らのものよりも有益な身体活動の正確なバイオマーカーの閾値は、現在存在していない。

Claims (13)

  1. 座りがちの生活様式を有する人物の血液のGlycA及びVLDLを低減するための身体活動の閾値のレベルを定義及び提示する方法であって、
    人物が携帯するトランスデューサーユニット(2、25)によって、身体活動により誘発される前記人物の体の加速度が登録される工程(42)、
    一定期間内の登録された加速度の最大値の発生数(N)が、前記トランスデューサーユニット(2、25)によって、4つの加速度クラスの1つに対する最大値の大きさに従って分類及び保存される工程(43)、
    前記人物の各加速度クラスの加速度の最大値の数が、前記トランスデューサーユニット(2、25)によって、運動する人物の各加速度クラスにおける加速度の最大値の数から測定される参照データと比較される工程(44)、及び
    前記加速度クラスの加速度の最大値の数を使用することにより、前記トランスデューサーユニット(2、25)によって前記人物をどの身体活動クラスに分類できるかを特定する工程(45、46)を含み、
    前記トランスデューサーユニット(2、25)によって、
    実施された前記身体活動の量が、座りがちな生活様式の人物の糖尿病、心血管疾患、炎症、認知症、がん、及び早期死亡の予防に有益な身体活動クラスに分類されること、又は
    追加の身体活動の推奨が与えられること
    が特定及び提示される工程(47、48)
    をさらに含むことを特徴とする方法。
  2. 前記人物(1)の身体活動の発生数(N)が特定の加速度クラスの加速度の最大値の閾値を超える場合、実行される運動が糖尿病、心血管疾患、炎症、認知症、がん、及び早期死亡のリスクを低減したことを提示することを特徴とする、請求項1に記載の方法。
  3. 最高の運動活動クラスを定義するために、前記登録された加速度の最大値が、1.3<1.5g、1.5<1.7g、1.7<1.9g、1.9<2.1g、及び>2.1gのクラスなど、1.3gから10gの間のいくつかの加速度クラスに分割され、1gは立っていることに対応することを特徴とする、請求項2に記載の方法。
  4. 測定された各加速度の最大値が、それが属する前記加速度クラスの前記発生数(N)に1を加えることを特徴とする、請求項3に記載の方法。
  5. 加速度の最大値の毎日の発生数(N)が前記加速度クラス1.3〜1.7g内の所定の閾値1日2980歩を超えるとき、前記人物(1)が血液のGlycAとVLDLを減らす身体活動を行ったことを特徴とする、請求項4に記載の方法。
  6. トランスデューサーユニット(25)であって、
    人物(1)の身体活動によって誘発される加速度の最大値を継続的に記録する単軸又は多軸加速度計(21)、
    前記加速度の最大値を保存するメモリ(22)、
    前記加速度の最大値を0.3g〜10gの加速度クラスに分類するように構成された処理ユニット(22)を含み、
    さらに、
    前記人物(1)の前記分類された加速度の最大値のカウントを前記加速度クラス1.3〜1.7gの1日2980歩の閾値と比較すること、これを超えることは、座りがちの生活様式の人物の糖尿病、心血管疾患、炎症、認知症、がん、及び人物の早期死亡を予防する効果を有する、及び
    自身の身体活動が糖尿病、心血管疾患、炎症、認知症、がん、及び早期死亡を予防している場合、検査中の前記人物(1)に通知すること
    に対して構成されていることを特徴とする、トランスデューサーユニット(25)。
  7. 実施される加速度の最大値の数が所定の閾値のレベルを超えた場合、前記身体活動が糖尿病、心血管疾患、炎症、認知症、がん及び早期死亡を予防していることを特徴とする、請求項6に記載のトランスデューサーユニット。
  8. 前記加速度の最大値の値が、1.3<1.5g、1.5<1.7g、1.7<1.9g、1.9<2.1g及び>2.1gという前記加速度クラスに分割されることを特徴とする、請求項7に記載のトランスデューサーユニット。
  9. 加速度の登録された最大値のそれぞれが、それが属する前記加速度クラスで発生を1つ(N=1)加算することを特徴とする、請求項8に記載のトランスデューサーユニット。
  10. 加速度(N)の最大値の毎日の数が、前記加速度クラス1.3〜1.7gの所定の閾値のレベル2980を超えるとき、実行される前記身体活動によって血液のGlycAとVLDLが減少することを特徴とする、請求項9に記載のトランスデューサーユニット。
  11. gの値、gの値の数、歩行速度及びエネルギー消費に関するグラフィック及び/又は視聴覚の表示を、日、週、又は他の期間の積分及び前記実行された身体活動が、それを超えることが血液のGlycA及びVLDLを減少させる所定の閾値のレベルに到達したかどうかの情報として、オンラインで生成するように構成されることを特徴とする、請求項10に記載のトランスデューサーユニット。
  12. 携帯電話の要素であり、それにより、前記人物(1)の身体活動が追跡され、血液のGlycA及びVLDLを低減するように操作されることを特徴とする、請求項5に記載のトランスデューサーユニット。
  13. コンピュータ可読媒体に保存されたコンピュータコード手段を含み、そのコンピュータコード手段が、プロセッサユニットで前記コンピュータプログラムを実行することにより請求項1〜請求項5の方法工程を実行するように構成されたことを特徴とする、コンピュータプログラム製品。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010148884A (ja) * 2004-02-26 2010-07-08 Diabetes Tools Sweden Ab 被検者の健康に関連する状態を表示するための代謝監視、方法および装置
US20160283696A1 (en) * 2013-11-04 2016-09-29 Juhani Leppäluoto Methods and device arrangement for physical activity thresholds promoting fat and cholesterol metabolism in high risk subjects

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FI118951B (fi) 2004-06-04 2008-05-30 Newtest Oy Anturiyksikkö, laitejärjestely ja laitejärjestelyä hyödyntävä menetelmä luumassan kehitysarvion muodostamiseksi ja esittämiseksi
FI20061097A0 (sv) * 2006-12-11 2006-12-11 Timo Jaakko Jaemsae Förfarande för att mäta motion som befrämjar kolesterolmetabolism
US8815519B2 (en) * 2006-12-22 2014-08-26 Hvidovre Hospital Method for predicting cancer and other diseases
WO2009118645A1 (en) * 2008-03-27 2009-10-01 Polar Electro Oy Apparatus for metabolic training load, mechanical stimulus, and recovery time calculation
EP2748745A2 (en) * 2011-11-28 2014-07-02 Koninklijke Philips N.V. Health monitoring system for calculating a total risk score
US9361429B2 (en) 2012-06-08 2016-06-07 Liposcience, Inc. Multi-parameter diabetes risk evaluations
US9470771B2 (en) 2012-06-08 2016-10-18 Liposcience, Inc. NMR measurements of NMR biomarker GlycA
JP6814732B2 (ja) 2014-09-11 2021-01-20 リポサイエンス,インコーポレイテッド Hdlおよび炎症性バイオマーカインタラクションパラメータを含むリスクパラメータを用いた心血管リスク評価

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010148884A (ja) * 2004-02-26 2010-07-08 Diabetes Tools Sweden Ab 被検者の健康に関連する状態を表示するための代謝監視、方法および装置
US20160283696A1 (en) * 2013-11-04 2016-09-29 Juhani Leppäluoto Methods and device arrangement for physical activity thresholds promoting fat and cholesterol metabolism in high risk subjects

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
RITCHIE, SCOTT C.: "The Biomarker GlycA Is Associated with Chronic Inflammation and Predicts Long-Term Risk of Severe In", CELL SYSTEMS, vol. 1, JPN7022003577, 28 October 2015 (2015-10-28), pages 293 - 301, XP055837905, ISSN: 0004983169, DOI: 10.1016/j.cels.2015.09.007 *

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