JP2021162358A - 頭皮角層細胞性状を用いた毛髪、顔面性状等の推測方法 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、頭皮の角層細胞性状情報から他部位、例えば肌年齢、頭皮、毛髪、顔面皮膚、身体内性状を推測する方法を提供し、頭皮をケアすることによって、頭皮は勿論のこと、その他の部位の適切なケア手法の選定方法、及び推測支援ツールの提供を課題とする。【解決手段】頭皮の角層細胞性状を指標として、次の（i）〜（iv）の少なくとも一つの性状の推測方法。（i）顔面皮膚性状（ii）毛髪性状（iii）頭皮性状（頭皮角層細胞性状を除く）（iv）身体内性状【効果】本発明に係る方法によれば、被測定者の負担を最小限に留めつつ、多くの部位の性状推測情報を提供することが可能となり、被験者に適した化粧品等の提供や、カウンセリングツールとして用いることができる。これを通じて、悩みや状態に合わせて、より高い効果が得られるケア方法やケア部位などの美容情報をユーザーに提供することが可能となる。【選択図】図３

Description

本発明は、頭皮角層細胞性状の情報を用いた毛髪性状、頭皮性状（頭皮角層細胞性状を除く。特記しない限り以下同じ。）、顔面皮膚性状、身体内性状の推測方法に関する。

従来から、頭皮、毛髪、顔面の性状については様々な観察計測、分析、評価がされてきた。例えば、毛髪の傷み具合などについては、目視により評価されることが多く、頭皮の状態についてはマイクロスコープなどを通じて、目視評価されることが多い。顔面皮膚の性状の場合は、目視、マイクロスコープの他、水分測定機器や皮膚粘弾性測定装置等を用いて、身体内性状に関しても、多機能付き体重計等を用いて、それぞれの部位の状態を確認し、分析、評価がされてきたが、例えば、頭皮と顔面皮膚、頭皮と身体内性状等、測定や観察する部位とは異なる部位との関係等について検討されことは殆どなかった。

頭皮は、毛髪でおおわれているものの、人の身体の中で最も太陽に近い位置にあるため、帽子や日傘あるいは、専用の日焼け止め剤などを用いる一部の人以外は、過酷な紫外線の影響をダイレクトに受ける場所であり、年齢や環境による変化が身体の中でも最も大きいと考えられる。

頭皮性状と頭部の他の性状等との関係については、加齢と共に頭皮の赤みが強くなり、毛髪の本数が減少、白髪が増大、毛髪太さのばらつき及び、細毛率が高くなる傾向にあること（特許文献１）、頭皮が硬くなること（非特許文献１）、頭皮の角層細胞の面積が増大すること（非特許文献２）が知られている。

顔面の角層細胞性状とその他の性状等との関係については、加齢と共に頬部の角層細胞面積が増加すること（非特許文献３）、女性頬骨上部の角層細胞有核率は２０歳代〜３０歳代をピークとし、それ以降加齢と共に頻度が減少すること（非特許文献４）、顔面における角層細胞の重層剥離率は年齢との相関性はなく、肌質に関係しているということ（非特許文献５）が知られている。

頭皮の角層細胞性状とその他の性状等との関係については、頭皮の角層細胞面積と年齢との関係性（非特許文献２）に留まり、年齢以外との関係については全く知られていない。

このように、頭皮、毛髪、顔面皮膚や身体それぞれの性状に関する報告はあるものの、頭皮角層細胞の性状と関連づけた報告は著しく少ない現状にある。また、頭皮、毛髪、顔面や身体の性状に関する診断では、目的の部位を直接対象部位として行われているものが多く、頭皮角層細胞性状から他の部位の性状を診断する方法は提案されていない現状にある。

曽我元，頭皮と髪の加齢変化と有効なケア．：Ｆｒａｇｒａｎｃｅ Ｊｏｕｒｎａｌ．，（１０）１１−１５，２０１２. 黒田秀夫，吉浜桂一郎，笹川光子，鈴木正巳，頭皮頭髪の年代変化について．：J．Ｓｏｃ．Ｃｏｓｍｅｔ．Ｃｈｅｍ．Ｊａｎ．，２６（４）２５４−２６１，１９９３． 高橋元次，渡辺弘子，熊谷広子，中山靖久，加齢に伴う顔面皮膚の生理的・形態的変化（第２報）．：日本化粧品技術者会誌，２２−３０，１９８９． 広瀬純，田中浩，岡田富雄，小西宏明，人の顔面皮膚における不全角化細胞の発生頻度と部位差．：J．Ｓｏｃ．Ｃｏｓｍｅｔ．Ｃｈｅｍ．Ｊａｎ．，２３（１）５−８，１９８９． 橿淵暢夫，松村宜江，角質細胞による肌評価法の開発．：J．Ｓｏｃ．Ｃｏｓｍｅｔ．Ｃｈｅｍ．Ｊａｎ．，２３（１）５５−５７，１９８９．

特開２０１９−５１２９４号公報

本発明は、頭皮の角層細胞性状情報から他部位、例えば肌年齢、頭皮、毛髪、顔面皮膚、身体内性状を推測する方法を提供し、頭皮をケアすることによって、頭皮は勿論のこと、その他の部位の適切なケア手法の選定方法、及び推測支援ツールの提供を課題とする。

〔第１発明〕
頭皮の角層細胞性状を指標として、次の（i）〜（iv）の少なくとも一つの性状の推測方法。
（i）顔面皮膚性状
（ii）毛髪性状
（iii）頭皮性状（頭皮角層細胞性状を除く）
（iv）身体内性状
〔第２発明〕前記角層細胞性状の指標が、角層細胞の面積、重層剥離率、有核率から選択される少なくとも１つである〔第１発明〕記載の推測方法。
〔第３発明〕前記顔面皮膚性状が、たるみ量である〔第１発明〕又は〔第２発明〕記載の推測方法。
〔第４発明〕前記毛髪性状が、毛髪総本数、毛髪成長速度、白髪率から選択される少なくとも一つである〔第１発明〕乃至〔第３発明〕いずれかに記載の推測方法。
〔第５発明〕前記頭皮性状が、頭皮コラーゲン密度、頭皮経表皮水分蒸散量から選択される少なくとも一つである〔第１発明〕乃至〔第４発明〕いずれかに記載の推測方法。
〔第６発明〕前記身体内性状が、体脂肪率、内臓脂肪レベル、ＢＭＩ値、全身皮下脂肪率、全身骨格筋率、基礎代謝から選択される少なくとも一つである〔第１発明〕乃至〔第５発明〕いずれかに記載の推測方法。
〔第７発明〕頭皮の角層細胞重層剥離率を指標として、頭皮水分量、身体の基礎代謝から選択される少なくとも一つを推測する方法。
〔第８発明〕頭皮の角層細胞有核率を指標として、顔面皮膚のたるみ量、頭皮コラーゲン密度から選択される少なくとも一つを推測する方法。
〔第９発明〕
予め複数の被験者から、次の（１）及び（２）と、（３）〜（６）から選択される少なくとも１つ以上の情報を得、
（１）年齢情報
（２）頭皮角層細胞性状に関する情報
（３）顔面皮膚性状に関する情報
（４）毛髪性状に関する情報
（５）頭皮性状に関する情報（頭皮角層細胞性状に関する情報を除く）
（６）身体内性状に関する情報
前記（１）及び／又は（２）と（３）〜（６）から選択される少なくとも１つ以上の統計的関係性を母集団データとし、当該母集団データと任意の被験者の頭皮角層細胞性状情報との対比により被験者の顔面皮膚年齢、毛髪年齢、頭皮年齢、身体年齢から選択される少なくとも１つを推測する方法。
〔第１０発明〕
予め複数の被験者から、次の（１）及び（２）と、（３）〜（６）から選択される少なくとも１つ以上の情報を得、
（１）年齢情報
（２）頭皮角層細胞性状に関する情報
（３）顔面皮膚性状に関する情報
（４）毛髪性状に関する情報
（５）頭皮性状に関する情報（頭皮角層細胞性状に関する情報を除く）
（６）身体内性状に関する情報
前記（２）と（３）〜（６）から選択される少なくとも１つ以上の統計的関係性を、前記（１）から年代毎の母集団データとし、当該母集団データと任意の被験者の頭皮角層細胞性状情報との対比により被験者の顔面皮膚年齢、毛髪年齢、頭皮年齢、身体年齢から選択される少なくとも１つを推測する方法。
〔第１１発明〕
予め複数の被験者から、次の（１）及び（２）と、（３）〜（６）から選択される少なくとも１つ以上の情報を得、
（１）年齢情報
（２）頭皮角層細胞性状に関する情報
（３）顔面皮膚性状に関する情報
（４）毛髪性状に関する情報
（５）頭皮性状に関する情報（頭皮角層細胞性状に関する情報を除く）
（６）身体内性状に関する情報
前記（２）と（３）〜（６）から選択される少なくとも１つ以上の統計的関係性を、前記（１）から年代毎の母集団データとし、
当該母集団データから各年代の代表値及び／又は代表性状を決定し、
当該代表値及び／又は代表性状と、任意の被験者の頭皮角層細胞性状情報との対比により
被験者の顔面皮膚年齢、毛髪年齢、頭皮年齢、身体年齢から選択される少なくとも１つを推測する推測支援ツール。
〔第１２発明〕
請求項１乃至請求項１１のいずれか１項に記載の方法を用いて、任意の被験者の顔面皮膚性状、毛髪性状、頭皮性状（頭皮角層性状を除く）、身体内性状の少なくとも１つを推測し、当該推測から被験者に適するケア方法、ケア製品を提案する方法。

本発明に係る方法によれば、頭皮角層細胞性状の情報から、それ以外の部位である頭皮、毛髪、顔面皮膚、身体内性状などの性状を評価できるので、情報がほしい部位毎の測定等を行わなくても、散髪やヘアケア等頭皮を観察する機会の際や、ボディエステ等で長時間お客様を拘束している時間を利用して、頭皮の角層細胞性状の情報を得ることで、被測定者の負担を最小限に留めつつ、より多くの部位の性状推測情報を提供することが可能となり、被験者に適した化粧品等の提供や、カウンセリングツールとして用いることができる。これを通じて、悩みや状態に合わせて、より高い効果が得られるケア方法やケア部位などの美容情報をユーザーに提供することが可能となる。

楕円長短比の説明図 変位角の説明図 頭皮角層細胞面積と頭皮の経表皮水分蒸散量の関係 頭皮角層細胞面積と頭皮のコラーゲン密度の関係 頭皮角層細胞面積と白髪率の関係 頭皮角層細胞面積と毛髪総本数の関係 頭皮角層細胞面積と全身骨格筋率の関係 頭皮角層細胞面積と内臓脂肪レベルの関係 頭皮角層細胞面積と顔面変位角の関係 頭皮角層細胞重層剥離率と頭皮の角層水分量の関係 頭皮角層細胞有核率と年齢の関係 頭皮角層細胞楕円長短比と顔面変位角の関係

頭皮角層細胞の採取方法は、特に限定されず任意の方法で行うことができる。例えばテープストリッピングや、コットンによる皮膚の塗擦等により採取することができる。また、採取したい部位を直接希薄界面活性剤水溶液中に浸しながら摩擦し、分散採取することもできる。なお、採取時に毛髪など、角層以外が含まれていた場合であっても、測定に影響がない範囲であれば問題ない。
なお、頭皮の日焼けが評価に与える影響を小さく抑えるために、分け目やつむじ付近を除く部位から角層剥離採取することが好ましい。また、評価の客観性を高める観点から、比較の際には、同じ部位同士から採取し比較することが好ましい。

頭皮角層細胞面積とは、角層を構成する1個の細胞の輪郭で囲まれた内部領域面積である。
採取した頭皮角層細胞から面積の算出に用いる角層細胞数は特に限定されないが、１０個以上が好ましく、さらに多い方がその精度は上昇するため望ましい。他のパラメーターとの関係性を把握する際には、角層細胞１個当たりの面積平均値あるいは、用いる細胞数を一定にすれば面積合計値を用いて頭皮角層細胞面積として把握しても良い。

頭皮角層細胞面積の測定方法は、特に限定されず任意の方法で行うことができる。例えば、採取した角層細胞を染色した後、公知のマイクロスコープや顕微鏡下で観察し画像解析して得る方法や、採取した角層細胞の染色工程を省き、そのまま測定することができる。具体的には、紫外線下で顕微鏡やビデオマイクロスコープを介して撮影する方法（特開２００３-３１５３３１）、顕微鏡または、マイクロスコープを介して観察下、角層細胞に紫外線を照射し、紫外線によって励起される、角層細胞の蛍光強度を指標とする方法（特開２００６−１７６８８号公報）、共焦点レーザー顕微鏡による角層細胞の自家蛍光像を用いる方法（特開２００９―２４７５７０）などが挙げられる。
さらに、染色から画像処理ソフトを用いる工程については、例えば、人工知能（ＡＩ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）等のコンピューター技術を利用することによって省略することもできる。つまり、採取された角層細胞を染色せずに、角層細胞の面積を算出してもよい。
また、共焦点レーザー顕微鏡（ｖｉｖａｓｃｏｐｅなど）や多光子顕微鏡などを利用することで、角層剥離処理を省略し、皮膚を直接観察するなどの手法で、角層細胞の性状を算出してもよい。

角層細胞重層剥離とは、皮膚の角層を粘着テープなどで採取したときに、角層細胞が重なって剥がれることを示し、採取した頭皮角層細胞における重層剥離した角層細胞の割合を頭皮角層細胞重層剥離率とする。

有核細胞とは、細胞内に核が残存している細胞を指し、頭皮角層細胞有核率とは、採取した頭皮角層細胞における有核細胞の割合をさす。

頭皮角層の重層剥離率及び有核率の確認は、目視確認あるいは、得られた撮影画像の画像処理、人工知能などのコンピューター技術等により得られる。具体的な算出方法は特に制限されないが、例えば、頭皮から剥離採取した角層試料に染色処理を施し、公知のマイクロスコープや顕微鏡下で観察し、採取した全角層細胞数を基準に、或いは一視野あたりにおける角層細胞数を基準に重層剥離した角層細胞の割合や、有核細胞の割合を求めることができる。

顔面皮膚性状とは、見た目の印象を左右する顔の形態的特徴や皮膚表面の状態のことで、主なるものとしては、加齢と共に増加するしわ、たるみ、シミ等が挙げられる。前記形態的特徴や皮膚表面の状態を評価するパラメーターとしては、例えば、たるみであるならば、顔面皮膚のたるみ度合いや粘弾性情報を用いたり、シミであるならば、顔面皮膚の明度、彩度、メラニンインデックス、赤みなどの色差情報が用いられる。

皮膚のたるみとは、重力により下垂した状態で、身体上に生じる見た目の主なる加齢変化の１つとして挙げられる。主には、皮膚粘弾性や筋肉の機能低下や皮下脂肪の増加など、主に加齢による生体生理機能の低下に伴って生じるとされている。皮膚のたるみ量は、これらの現象を数量的に捉えたものである。
皮膚のたるみ量としては例えば、皮膚上や中部がたるむことにより生じる皮膚上の位置、方向、ゆがみ等の変化が挙げられ、変位距離、変位方向、変位角、方位角等として把握できる（例えば、特願２０１９−６３０７２参照。）。
皮膚のたるみ量の評価方法としては、皮下脂肪厚や皮下血流量やコラーゲン強度で評価したり、評価部位に衝撃波を与え、その伝播時間で評価する方法がある（例えば、特開２０１０−５１７１７号公報、特開平１０−９５７１３号公報、特開２０１１−１５８６２号公報等）。一方で、測定表面を直接的に測定する方法としては、サンプリングモアレカメラなどを用いた三次元的に垂直位の顔を撮影し、解析する方法や３Ｄスキャナカメラを用いて評価する方法が知られている（例えば、Ｄｅｎｔ．Ｊ．Ｉｗａｔｅ．Ｍｅｄ．Ｕｎｉｖ．，１３：１９７，１９８８．、J．Ｓｏｃ．Ｃｏｓｍｅｔ．Ｃｈｅｍ．Ｊａｎ．，５０（３）２２２−２２６，２０１６．等）。さらに、皮膚表面に基準点及び測定点をマーキングし、水平位、垂直位顔写真を撮影し、基準点を基に測定点の移動距離や移動の方向などを算出する二次元方法もあり、この手法を用いると、たるむ距離、たるむ方向やその角度などを求めることができる（例えば、特開平１０−４３１４１号公報、特開２０１４−４１０５号公報、特願２０１９−６３０７２等）。

毛髪性状とは、毛髪の状態を示しており、毛髪総本数、白髪率、毛髪成長速度、毛髪太さ、毛髪断面の形状などである。頭皮から生えている、抜けているあるいは、洗髪剤で洗い流した後の状態いずれも含む。
毛髪総本数は、頭皮の評価対象部位における所定の単位面積あたりに生える毛髪の合計本数を用いても良いし、マイクロスコープ等の画像取得手段で取得できる画像に白黒二値化処理を施した場合の黒色部分を用いても良い。所定の単位面積としては、特に限定されず、例えば、マイクロスコープ等の画像取得手段を所定の倍率で用いた場合に画面に映し出される範囲としてもよい（以下、同じ）。
白髪率は、頭皮の評価対象部位における所定の単位面積あたりに生える毛髪の合計本数中の白髪本数の割合を用いることができる。
毛髪成長速度は、頭皮の評価対象部位における所定の単位面積あたりに生える全毛髪１本ずつの単位時間あたりの成長長さの平均値を用いても良いし、特定した毛髪の単位時間あたりの成長長さの平均値としてもよい。

頭皮コラーゲン密度とは、頭皮真皮中のコラーゲンの密度を示しており、加齢や光老化の影響を受け、変化するといわれているものである。測定方法は、非侵襲的方法、侵襲的方法を問わず何れの方法でもよい。非侵襲的な方法は、例えば共焦点レーザー顕微鏡を用いた方法、二光子励起顕微鏡を用いた方法、ＯＣＴ、超音波装置を用いた方法であり得る。侵襲的な方法は例えば皮膚切片を直接観察する方法であるが、被験者の負担が少ない非侵襲手方法が好ましい。

経表皮水分蒸散量とは、体内から無自覚のうちに角層を通じて揮散する水分量のことで、測定する機器としては、大きく開放型又は、閉鎖型に分けられる。
開放型の測定法では、皮膚表面の水分の濃度勾配からＦｉｃｋの法則によって、経表皮水分蒸散量を計算する。２つの湿度センサーが一定の間隔で皮膚表面上に位置するように設計された中空の円筒型のプローブを皮膚にあて、２点の水分量を測定する。一方、閉鎖型では、皮膚の表面に密閉式のプローブをあて、プローブ内の皮膚表面に乾燥した空気や窒素ガスを還流させ、回収したガスの含有水分量から経表皮水分蒸散量を計算することができる。

身体内性状とは、体脂肪率、内臓脂肪レベル、ＢＭＩ値、全身皮下脂肪率、全身骨格筋率、基礎代謝などを指し、肥満の予防・改善をはじめ健康管理を行う際に参考となる体を構成する脂肪や筋肉の状態を表わす項目である。
具体的には、体脂肪率とは、体重のうち、体脂肪の重さが占める割合、内臓脂肪レベルとは、体脂肪のうち、内臓のまわりについている脂肪の面積の大小、ＢＭＩ値とは、体重と身長のバランスをチェックして肥満度を判定する基準、全身皮下脂肪率とは、体重のうち、皮膚の下に蓄積される皮下脂肪が占める割合、全身骨格筋率とは、体重のうち、骨格筋の重さが占める割合、基礎代謝とは、体温維持や呼吸など、生命維持において消費する必要最小限のエネルギーを指す。

身体内性状の測定方法は、例えば、体脂肪率は皮下脂肪厚測定器（キャリパー）という器具で皮下脂肪をつまみ、その厚みから計算する方法、水中で体重を測定し、陸上での体重との差異から身体密度を計算する水中体重秤量法（水中体重測定法）、密閉されたカプセル容器に入り、空気の圧をかけ圧力の変化から割り出す空気置換法、二種類の異なる波長のＸ線を身体にあて、身体における各組織の透過率の差異から体脂肪率を測定する二重エネルギーＸ線吸収法、ＣＴやＭＲＩや超音波を用い、身体の断面画像を撮影して脂肪の厚さを計る方法などがあるが、設備規模が大きく、また被測定者への負担も大きい。一方、両手、両足の電極から全身に流した微弱電流による電気抵抗値から算出できる生体インピーダンス法を採用した体重体組成計を用いると、短時間で容易に複数のパラメーターが測定できる。

本発明における推測支援ツールは、頭皮角層細胞情報から簡易的に頭皮性状、毛髪性状、顔面の皮膚性状、身体内性状の程度を推測し、評価することを補助するものである。具体的には、頭皮角層細胞性状の程度に応じた、年齢、頭皮性状、毛髪性状、顔面皮膚性状、身体内性状など推測したい項目との関係性を図式化、可視化した推測基準ツールを用いると、例えば、被評価者の頭皮角層細胞面積を観察するだけで、上記の肌年齢、頭皮、毛髪、顔面皮膚、身体内の性状のいずれかについて全体での位置づけをカウンセリング時に即時に推測することが可能となる。逆に、頭皮、毛髪、顔面皮膚、身体内性状のいずれかを基準として、頭皮角層細胞性状を推測することが可能となる。また、例えば、頭皮角層細胞面積の程度に応じて分けた複数の段階を予め調べて用意しておき、被評価者の頭皮角層細胞面積が該当する段階を特定することにより他の性状の推測を行うようにしてもよい。

以下、実施例に基づき、頭皮角層細胞性状と肌年齢、頭皮、毛髪、顔面皮膚及び、身体内性状におけるパラメーターとの関連について具体的に説明する。しかし、本発明はこれらの実施例に限定されるものではないことは言うまでもない。

＜被験者＞
被験者として、２０歳代から６０歳代の健常女性２５名を対象にして測定した。被験者の各年齢群の人数を表１に示した。

＜測定条件＞
（１）測定室環境条件
測定室の環境は、温度２２℃、湿度５０％とした。

＜頭皮角層細胞の採取と剃毛部の撮影方法＞
（１）被験者を仰臥位にした被験者の頭頂部より約４ｃｍ右耳方向の位置に６ｍｍ×６ｍｍの範囲の毛髪をバリカンで剃毛し、剃毛部を水含浸したコットンで、軽くふき取った。
（２）角層チェッカー（プラスチックプレートタイプ プロモツール社製）を用いて、剃毛部の角層細胞を採取した。
（３）剃毛を施した当日（１回目）とその翌々日（２回目）に、マイクロスコープの撮影部位に取り付けたシャーレの面を生えている毛髪を押し倒すレベルの強さで剃毛部に押し当てて、撮影した。

＜採取した頭皮角層細胞の測定項目＞
テープの角層粘着部をエタノールに１０分間浸漬後、１０―３０分間風乾し、角層染色液（ナフトールブルーブラック０．１ｇ、酢酸ナトリウム０．８２ｇ、酢酸９ｇ、蒸留水残部）に３０分間浸漬した。１０分間流水にて洗浄後一晩風乾した。撮影機能付き顕微鏡（ＢＺ−Ｘ７００ ＫＥＹＥＮＣＥ、２０倍）にて上記処理後の角層細胞画像を取得した。
（１）頭皮角層細胞の面積、楕円長短比の算出方法
取得し、プリントアウトした画像上の細胞の輪郭をトレーシングペーパーにトレースし、スキャナー（Ｄｏｃｕｃｅｎｔｅｒ−Ｖ Ｃ４４７６ 富士ゼロックス）で取り込んだ。画像解析ソフト（ＷｉｎＲＯＯＦ 三谷商事、以下同じ。）上で細胞の輪郭を抽出後輪郭内の面積、楕円長短比（楕円の長軸と短軸の比＝「楕円の短軸」/「楕円の長軸」）を計測した。（図１参照）

（２）頭皮角層細胞の角層細胞重層剥離率の算出方法
取得した画像を画像解析ソフト上で、ＲＧＢ分解し、Ｒ画像を入手した。この画像を２値化処理した後、得られた角層細胞全体の面積を算出した。さらに、画像を様々な閾値で二値化処理を行い、目視にて最も正確に重層部を抽出する閾値を選択し、二値化処理を実施した。抽出された細胞重層剥離部について、その面積を算出し、全角層細胞面積中の割合を計測した。

（３）頭皮角層細胞の有核率の算出方法
取得した画像中で、核が確認できる細胞数の全角層細胞数数中の存在比率を目視評価して算出した。

＜毛髪の測定項目＞
（１）毛髪総本数、白髪率
剃毛部の２回目マイクロスコープ撮影画像より、毛髪総本数及び、白髪本数を目視算出した。白髪率は、毛髪総本数における白髪本数の割合とした。
（２）毛髪成長速度
（２−１）剃毛部の１回目マイクロスコープ撮影画像及び、同部位２回目マイクロスコープ撮影画像を並列で観察し、両者共に目視確認可能な毛髪に関して、画像解析ソフト上で根本から毛先までの長さを算出した。
（２−２）同じ毛髪について、両撮影画像から得られた長さの差異を算出した。
（２−３）１回目撮影時間から２回目撮影時間までの経過時間を算出し、（２−２）で求めた値を割り、成長速度を算出した。
（２−４）各パネルの全毛髪について、（２−３）で求めた成長速度の平均値を算出した。

＜身体内性状の測定項目＞
体脂肪率、内臓脂肪レベル、ＢＭＩ値、全身皮下脂肪率、全身骨格筋率、基礎代謝は、体重体組成計（Ｋａｒａｄａ Ｓｃａｎ ＨＢＦ−３７５ オムロン社）を用いて測定した。
素足で測定機器にのり、１回測定を行い、体脂肪率、内臓脂肪レベル、ＢＭＩ値、全身皮下脂肪率、全身骨格筋率、基礎代謝を算出した。

＜顔面皮膚性状の測定項目＞
被験者を座位にし、顕著にたるみが発生すると考えられる目尻から垂直下方向、口角から水平外側方向の交点に測定点を、姿勢を変化させた際に移動の少ない複数の部位に基準点をマークした。次に、被験者を仰臥位で顔面撮影し、顔面とカメラレンズとの角度、距離を一定に保ちながら、次に、被験者の座位での顔面撮影を行った。前者を水平位皮膚表面画像、後者を垂直位皮膚表面画像とした。
水平位の皮膚表面像と垂直位の皮膚表面像の各測定点を結ぶ線と水平線のなす角度を皮膚のたるみの方向を把握することができる「変位角」とし、上述の方法で得た水平位皮膚表面画像と垂直位皮膚表面画像を、基準点等を目安に重ね合わせ、水平位皮膚表面画像の測定点を始点とし、垂直位皮膚表面画像の測定点を終点とした際の、始点から終点に向かう矢印を動径とし、終点を通る水平線（地球の重力の方向と垂直に交わる線）をＸ軸とした時にできる正の角度（＝図中θ_１）を求めた。（図２参照）

＜頭皮の測定項目＞
（１）頭皮経表皮水分蒸散量
頭皮経表皮水分蒸散量は、経皮水分蒸散量測定装置（Ｔｅｗａｍｅｔｅｒ−ＴＭ３００ Ｃｏｒｔｅｘ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）を用いて測定した。仰臥位にて、剃毛部を1回測定し、その値を頭皮経表皮水分蒸散量とした。
（２）頭皮角層水分量
頭皮角層水分量は、皮表角層水分量測定装置（ＳＫＩＣＯＮ−２００ＥＸ ヤヨイ）を用いて測定した。仰臥位にて、測定点（剃毛部）の水分量を５回測定し、平均値を角層水分量とした。
（３）頭皮真皮中コラーゲン密度
頭皮真皮中コラーゲン密度は、超音波真皮画像装置（ＤｅｒｍａＬａｂ Ｃｏｒｔｅｘ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）を用いて測定した。
Ｇａｉｎ（感度）を７とし、仰臥位にて剃毛部を５回測定し、Ｉｎｔ．パラメーターの平均値を真皮中コラーゲン密度値とした。

＜解析＞
各パラメーター間の解析は、ピアソンの相関分析を行った後、有意差については、Ｔｕｋｅｙ−Ｋｒａｍｅｒ法にて多重比較検定した。

＜頭皮角層細胞面積とその他の性状との関係＞
（１）頭皮角層細胞皮膚と頭皮性状との関係
図３、４は、頭皮角層細胞面積と頭皮の経表皮水分蒸散量、頭皮のコラーゲン密度の散布図である。頭皮角層細胞面積と頭皮の経表皮水分蒸散量、頭皮のコラーゲン密度との間に相関性（Ｒ＝−０．７３ ｐ＜０．０１、Ｒ＝０．２２ ｐ＜０．０１）が認められた。この結果より、頭皮角層細胞面積の増加に伴い、頭皮の経表皮水分蒸散量が減少、頭皮のコラーゲン密度が増加することが明確となった。これより、頭皮角層細胞面積は、頭皮の経表皮水分蒸散量やコラーゲン密度などの頭皮性状の推測に活用できると考えられる。

（２） 頭皮角層細胞面積と毛髪性状との関係
図５、６は、頭皮角層細胞面積と白髪率、毛髪総本数の散布図である。頭皮角層細胞面積と白髪率、毛髪総本数、毛髪成長速度との間に相関性（Ｒ＝０．３１ ｐ＜０．０１、Ｒ＝−０．３０ ｐ＜０．０１、Ｒ＝−０．２５ ｐ＜０．０１、）が認められた。この結果より、頭皮角層細胞面積の増加に伴い、白髪率が増加、及び、毛髪総本数、毛髪成長速度が減少することが明確となった。一方、年齢と毛髪総本数、毛髪成長速度との相関性は見受けられなかった。これより、頭皮角層細胞面積は、年齢情報を用いるより毛髪性状の推測に活用できると考えられる。

（３） 頭皮角層細胞面積と身体内性状との関係
図７、８は、頭皮角層細胞面積と全身骨格筋率、内臓脂肪レベルの散布図である。頭皮角層細胞面積と全身骨格筋率、内臓脂肪レベル、体脂肪率、全身皮下脂肪率、ＢＭＩ値との間に相関性（Ｒ＝−０．４２ ｐ＜０．０１、Ｒ＝０．３８ ｐ＜０．０１、Ｒ＝０．３７ ｐ＜０．０１、Ｒ＝０．３４ ｐ＜０．０１、Ｒ＝０．２７ ｐ＜０．０１）が認められた。この結果より、頭皮角層細胞面積の増加に伴い、全身骨格筋率が減少、また、内臓脂肪レベル、体脂肪率、全身皮下脂肪率やＢＭＩ値が増加することが明確となった。一方、頬部及び、額部の角層細胞面積とこれら身体内性状パラメーターとの相関性は確認できなかった。これより、頭皮角層細胞面積は、顔面の角層細胞面積よりも身体内性状の推測に活用できると考えられる。

（４） 頭皮角層細胞面積と顔面皮膚性状との関係
図９は、頭皮角層細胞面積と顔面変位角の散布図である。頭皮角層細胞面積と顔面変位角との間に相関性（Ｒ＝０．３０ ｐ＜０．０１）が認められた。この結果より、頭皮角層細胞面積の増加に伴い、顔面変位角が増加することが明確となった。一方、頬部及び、額部の角層細胞面積と顔面変位角との相関性は確認できなかった。これより、頭皮角層細胞の面積は、顔面の角層細胞性状よりも顔面変位角の推測に活用できると考えられる。

＜頭皮角層細胞重層剥離率、頭皮角層細胞有核率、頭皮角層細胞楕円長短比とその他の性状との関係＞
（１） 頭皮角層細胞重層剥離率と頭皮性状、身体内性状との関係
図１０は、頭皮角層細胞重層剥離率と頭皮角層水分量の散布図である。頭皮角層細胞重層剥離率と頭皮角層水分量、さらに年齢、及び基礎代謝との間に相関性（Ｒ＝−０．２８ ｐ＜０．０１、Ｒ＝−０．２７ ｐ＜０．０１、Ｒ＝−０．２４ ｐ＜０．０１）が認められた。一方、頭皮角層細胞重層剥離率は、頬部、額部よりも顕著に高く、また、頬部、額部の角層細胞重層剥離率と年齢との間には相関性は確認できなかった。この結果より、頭皮角層細胞重層剥離率の増加に伴い、頭皮の角層水分量、及び、年齢が減少することが明確となった。この年齢との関係については、顔面よりも頭皮における関係性のほうが強いこともわかった。これより、頭皮角層細胞重層剥離率は、頭皮の角層水分量や頭皮の肌年齢の推測に活用できると考えられる。さらに、頭皮角層細胞重層剥離率の増加に伴い、基礎代謝が減少することが明確となった。一方、頬部の角層細胞重層剥離率と基礎代謝との相関性は確認できなかった。これより、頭皮角層細胞重層剥離率は、顔面の角層細胞重層剥離率よりも身体内性状の推測に活用できると考えられる。

（２） 頭皮角層細胞有核率と頭皮性状、顔面皮膚性状との関係
図１１は、頭皮角層細胞有核率と年齢の散布図である。頭皮角層細胞有核率と年齢、さらに頭皮のコラーゲン密度、顔面変位角との間に相関性（Ｒ＝０．４５ ｐ＜０．０１、Ｒ＝−０．４０ ｐ＜０．０１、Ｒ＝０．２４ ｐ＜０．０１）が認められた。一方、頬部、額部における角層細胞有核率と年齢との相関性は確認できなかった。よって、頭皮における角層細胞有核率は、顔面よりも加齢の影響を反映しやすく、加齢と共に増加することが明確となった。これ結果より、頭皮角層細胞有核率は、頭皮の肌年齢の推測に活用できると考えられる。
さらに、頭皮角層細胞有核率の増加に伴い、頭皮のコラーゲン密度が減少すること、顔面変位角が増加することが明確となった。一方、頬部及び、額部の角層細胞有核率と顔面変位角との相関性は認められなかった。これより、頭皮角層細胞の有核率は、頭皮のコラーゲン密度などの頭皮性状の推測や顔面の角層細胞有核率よりも顔面の変位角
の推測に活用できると考えられる。

（３） 頭皮角層細胞楕円長短比と顔面皮膚性状との関係
図１２は、頭皮角層細胞楕円長短比と顔面変位角の散布図である。頭皮角層細胞楕円長短比と顔面変位角との間に相関性（Ｒ＝−０．３０ ｐ＜０．０１）が認められた。この結果より、頭皮角層細胞楕円長短比の減少（細胞形状が細長い方向にシフトする）に伴い、顔面変位角が増加することが明確となった。これより、頭皮角層細胞の楕円長短比は、顔面変位角の推測に活用できると考えられる。

これらの結果から、予め本願の方法を用いて得た頭皮の角層細胞の性状（面積、重層剥離率や有核率など）の情報と、肌年齢、頭皮、毛髪、顔面皮膚性状、あるいは身体内性状との関係を把握し、その結果を用いると、被験者の頭皮の角層細胞から、当該被験者の頭皮、毛髪、顔面皮膚性状、あるいは身体内性状を推測することが可能になると考えられ、これらを年齢別に把握することで被験者の各性状レベルを推測することができる。
皮膚のたるみ量以外にもシミ、しわ、くすみ、毛穴等についても上記手法を用いれば、その他の皮膚性状との関係も把握できる。

以上より、本願発明の方法を用いれば、頭皮の角層細胞の性状から頭皮性状、毛髪性状、顔面皮膚性状、及び身体内性状、又はこれらと年齢との関係を網羅的に推測することができるので、頭皮、毛髪、顔面や身体改善にむけたより良い提案が可能となる。

Claims (12)

1. 頭皮の角層細胞性状を指標として、次の（i）〜（iv）の少なくとも一つの性状の推測方法。
   （i）顔面皮膚性状
   （ii）毛髪性状
   （iii）頭皮性状（頭皮角層細胞性状を除く）
   （iv）身体内性状
2. 前記角層細胞性状の指標が、角層細胞の面積、重層剥離率、有核率から選択される少なくとも１つである請求項１記載の推測方法。
3. 前記顔面皮膚性状が、たるみ量である請求項１又は請求項２記載の推測方法。
4. 前記毛髪性状が、毛髪総本数、毛髪成長速度、白髪率から選択される少なくとも一つである請求項１乃至請求項３いずれか１項に記載の推測方法。
5. 前記頭皮性状が、頭皮コラーゲン密度、頭皮経表皮水分蒸散量から選択される少なくとも一つである請求項１乃至請求項４いずれかに記載の推測方法。
6. 前記身体内性状が、体脂肪率、内臓脂肪レベル、ＢＭＩ値、全身皮下脂肪率、全身骨格筋率、基礎代謝から選択される少なくとも一つである請求項１乃至請求項５いずれかに記載の推測方法。
7. 頭皮の角層細胞重層剥離率を指標として、頭皮水分量、身体の基礎代謝から選択される少なくとも一つを推測する方法。
8. 頭皮の角層細胞有核率を指標として、顔面皮膚のたるみ量、頭皮コラーゲン密度から選択される少なくとも一つを推測する方法。
9. 予め複数の被験者から、次の（１）及び（２）と、（３）〜（６）から選択される少なくとも１つ以上の情報を得、
   （１）年齢情報
   （２）頭皮角層細胞性状に関する情報
   （３）顔面皮膚性状に関する情報
   （４）毛髪性状に関する情報
   （５）頭皮性状に関する情報（頭皮角層細胞性状に関する情報を除く）
   （６）身体内性状に関する情報
   前記（１）及び／又は（２）と（３）〜（６）から選択される少なくとも１つ以上の統計的関係性を母集団データとし、当該母集団データと任意の被験者の頭皮角層細胞性状情報との対比により被験者の顔面皮膚年齢、毛髪年齢、頭皮年齢、身体年齢から選択される少なくとも１つを推測する方法。
10. 予め複数の被験者から、次の（１）及び（２）と、（３）〜（６）から選択される少なくとも１つ以上の情報を得、
    （１）年齢情報
    （２）頭皮角層細胞性状に関する情報
    （３）顔面皮膚性状に関する情報
    （４）毛髪性状に関する情報
    （５）頭皮性状に関する情報（頭皮角層細胞性状に関する情報を除く）
    （６）身体内性状に関する情報
    前記（２）と（３）〜（６）から選択される少なくとも１つ以上の統計的関係性を、前記（１）から年代毎の母集団データとし、当該母集団データと任意の被験者の頭皮角層細胞性状情報との対比により被験者の顔面皮膚年齢、毛髪年齢、頭皮年齢、身体年齢から選択される少なくとも１つを推測する方法。
11. 予め複数の被験者から、次の（１）及び（２）と、（３）〜（６）から選択される少なくとも１つ以上の情報を得、
    （１）年齢情報
    （２）頭皮角層細胞性状に関する情報
    （３）顔面皮膚性状に関する情報
    （４）毛髪性状に関する情報
    （５）頭皮性状に関する情報（頭皮角層細胞性状に関する情報を除く）
    （６）身体内性状に関する情報
    前記（２）と（３）〜（６）から選択される少なくとも１つ以上の統計的関係性を、前記（１）から年代毎の母集団データとし、
    当該母集団データから各年代の代表値及び／又は代表性状を決定し、
    当該代表値及び／又は代表性状と、任意の被験者の頭皮角層細胞性状情報との対比により
    被験者の顔面皮膚年齢、毛髪年齢、頭皮年齢、身体年齢から選択される少なくとも１つを推測する推測支援ツール。
12. 請求項１乃至請求項１１のいずれか１項に記載の方法を用いて、任意の被験者の顔面皮膚性状、毛髪性状、頭皮性状（頭皮角層性状を除く）、身体内性状の少なくとも１つを推測し、当該推測から被験者に適するケア方法、ケア製品を提案する方法。
    

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