JP2022537678A - デジタルバイオマーカー - Google Patents

Abstract

現在のところ、筋障害、特にＳＭＡと診断された被験者における症状の重症度および進行の評価は、６～１２ヵ月ごとの病院での被験者の監視および試験を必要とする。しかしながら、被験者をより頻繁に監視および試験することが好ましいが、病院での監視および試験の頻度を増すことは、高価になる可能性があり、被験者にとって不便になり得る。したがって、本明細書で説明される病院環境の外部での被験者のリモート監視および試験による症状の重症度および進行の評価が、コスト、監視の容易さ、および被験者にとっての利便性において、利点をもたらす。本開示によるシステム、方法、および装置は、被験者の能動的な試験によって筋障害、特にＳＭＡを有する被験者の軸性運動機能を評価するための診断をもたらす。TIFF2022537678000007.tif77170

Description

分野
本発明は、改善された被験者の試験および被験者の分析のための医療機器に関する。より具体的には、本明細書で説明される態様は、被験者における筋障害、特に脊髄性筋萎縮症（ＳＭＡ）の症状の重症度および進行を被験者の能動的試験によって評価するための診断装置、システム、および方法を提供する。

背景
脊髄性筋萎縮症（ＳＭＡ）は、近位脊髄性筋萎縮症および５ｑ脊髄性筋萎縮症とも呼ばれる常染色体劣性疾患である。これは、運動ニューロンの喪失および進行性の筋消耗に関連する患者数は少ないが生命を脅かす神経筋障害である。

ＳＭＡは、健康問題になっており、保険制度に関する重大な経済的負担にもなっている。ＳＭＡは臨床的に非一様なＣＮＳの疾患であるため、現在の疾患の状態および症状の進行について信頼できる診断および識別を可能にし、したがって正確な処置を支援することができる診断ツールが、必要である。

ＳＭＡと診断された被験者の症状の重症度および進行を測定するために、いくつかの標準化された方法および試験が存在する。この試験は、身体機能を実行する被験者の能力を医師が測定することを含む。これらの標準化された試験は、さまざまな症状、特に軸性運動機能（ａｘｉａｌ ｍｏｔｏｒ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）の評価をもたらすことができ、これらの症状の経時的な変化の追跡を助けることができる。したがって、標準化された方法および試験を使用して症状の重症度および進行を評価することは、処置および治療の選択肢を導くうえで助けとなり得る。

現在のところ、筋障害、特にＳＭＡと診断された被験者における症状の重症度および進行の評価は、６～１２ヵ月ごとの病院での被験者の監視および試験を必要とする（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍｏｔｏｒ－ｆｕｎｃｔｉｏｎ－ｍｅａｓｕｒｅ．ｏｒｇ／ｕｓｅｒ－ｓ－ｍａｎｕａｌ．ａｓｐｘ，ＭＦＭ－９，１５，２０，２１（非特許文献1））。被験者をより頻繁に監視および試験することが理想的であるが、病院での監視および試験の頻度を増すことは、高価になる可能性があり、被験者にとって不便になり得る。

ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍｏｔｏｒ－ｆｕｎｃｔｉｏｎ－ｍｅａｓｕｒｅ．ｏｒｇ／ｕｓｅｒ－ｓ－ｍａｎｕａｌ．ａｓｐｘ，ＭＦＭ－９，１５，２０，２１

簡単な概要
以下に、本明細書で説明される種々の態様の簡単な概要を提示する。この概要は、広範な概説ではなく、主要な要素または重要な要素を特定しようとするものでも、特許請求の範囲の技術的範囲を境界付けようとするものでもない。以下の概要は、下記に提供されるより詳細な説明への導入の前置きとして、いくつかの考え方を簡略化された形式で提示するにすぎない。本明細書に記載の態様は、筋障害、特にＳＭＡと診断された被験者について、症状の重症度および進行を評価するための特別な医療機器を説明する。試験および監視をリモートで病院環境の外部において行うことができるため、より低いコスト、より高い頻度、ならびに簡略化された容易さおよび便利を被験者に提供することができ、結果として、症状の進行の検出が改善され、より良好な処置につながる。

一態様によれば、本開示は、被験者における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能を評価するための診断装置に関する。本装置は、少なくとも１つのプロセッサと、装置に関連付けられた１つ以上のセンサと、コンピュータ可読命令を格納するメモリとを含み、コンピュータ可読命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、装置に関連付けられた１つ以上のセンサを介して複数の第１のセンサデータを受信すること、受信した第１のセンサデータから、被験者における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能に関する第１の複数の特徴を抽出すること、および抽出した第１の複数の特徴に基づいて、筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能の第１の評価を決定することを、装置に実行させる。

本明細書に開示の実施形態によれば、センサは、例えば運動センサであってよい。

Ｅ１ 筋障害、特にＳＭＡを有する被験者の軸性運動機能を評価するための診断装置であって、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記装置に関連付けられた１つ以上のセンサと、
コンピュータ可読命令を格納するメモリと
を備えており、
前記コンピュータ可読命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記装置に、
前記装置に関連付けられた１つ以上のセンサを介して複数の第１のセンサデータを受信すること、
受信した前記第１のセンサデータから、筋障害、特にＳＭＡを有する被験者の前記軸性運動機能に関する第１の複数の特徴を抽出すること、および
抽出した前記第１の複数の特徴に基づいて、前記被験者の前記軸性運動機能の第１の評価を決定すること
を実行させる、
装置。

Ｅ２ 前記コンピュータ可読命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記装置に、
前記被験者に対して、３０秒間にわたって電話機を素早く左右に傾けてより多くのコインを収集する診断タスクを実行するように促すこと、
前記被験者による前記診断タスクの実行に応答して、前記装置に関連付けられた前記１つ以上のセンサを介して複数の第２のセンサデータを受信すること、
受信した前記第２のセンサデータから、前記被験者の前記軸性運動機能に関する第２の複数の特徴を抽出すること、および
抽出した前記第２の複数の特徴に基づいて、前記被験者の前記軸性運動機能の第２の評価を決定すること
をさらに実行させる、Ｅ１に記載の装置。

Ｅ３ スマートフォンである、Ｅ１またはＥ２に記載の装置。

Ｅ４ 診断タスクは、運動機能試験の少なくとも１つに関する、Ｅ１～Ｅ３のいずれか１つに記載の装置。

Ｅ５ 筋障害、特にＳＭＡを有する被験者の軸性運動機能を評価するためのコンピュータによって実現される方法であって、
装置に関連付けられた１つ以上のセンサを介して複数の第１のセンサデータを受信することと、
受信した前記第１のセンサデータから、筋障害、特にＳＭＡを有する被験者の前記軸性運動機能に関する第１の複数の特徴を抽出することと、
抽出した前記第１の複数の特徴に基づいて、筋障害、特にＳＭＡを有する被験者の前記軸性運動機能の第１の評価を決定することと
を含む、コンピュータによって実現される方法。

Ｅ６ 前記被験者に対して、１つ以上の診断タスクを実行するように促すことと、
前記被験者による前記１つ以上の診断タスクの実行に応答して、前記１つ以上のセンサを介して複数の第２のセンサデータを受信することと、
受信した前記第２のセンサデータから、筋障害、特にＳＭＡを有する被験者の前記軸性運動機能に関する第２の複数の特徴を抽出することと、
少なくとも、抽出した前記第２のセンサデータに基づいて、筋障害、特にＳＭＡを有する被験者の前記軸性運動機能の第２の評価を決定することと
をさらに含む、Ｅ５に記載のコンピュータによって実現される方法。

Ｅ７ 前記被験者の軸性運動機能は、能動的タスクに基づいて評価され、特に３０秒間にわたって電話機を素早く左右に傾けてより多くのコインを収集することに基づいて評価される、Ｅ５またはＥ６に記載のコンピュータによって実現される方法。

Ｅ８ 前記被験者は、人間である、Ｅ１～Ｅ４のいずれか１つに記載の装置またはＥ５～Ｅ７のいずれか１つに記載のコンピュータによって実現される方法。

Ｅ９ 筋障害、特にＳＭＡを有する被験者の軸性運動機能を評価するための方法をプロセッサに実行させるための機械可読命令を含む、非一時的な機械可読記憶媒体であって、
前記方法は、
装置に関連付けられた１つ以上のセンサを介して複数のセンサデータを受信することと、
受信した前記センサデータから、筋障害、特にＳＭＡを有する被験者の前記軸性運動機能に関する複数の特徴を抽出することと、
抽出した前記複数の特徴に基づいて、筋障害、特にＳＭＡを有する被験者の前記軸性運動機能の評価を決定することと
を含む、
非一時的な機械可読記憶媒体。

Ｅ１０ 被験者の筋障害、特にＳＭＡを評価する方法であって、
Ｅ１～Ｅ５のいずれか１つに記載の装置が前記被験者によって使用されていた、第１の所定の時間ウインドウ内の前記装置の使用データを含むデータセットから、使用挙動パラメータを決定するステップと、
決定された少なくとも１つの前記使用挙動パラメータを基準と比較するステップであって、それにより、筋障害、特にＳＭＡを有する被験者が評価される、比較するステップと
を含む、方法。

Ｅ１１ 被験者が、筋障害、特にＳＭＡを有する被験者であるかを識別する方法であって、
ｉ）３０秒間にわたって電話機を素早く左右に傾けてより多くのコインを収集する診断タスクについて、被験者をスコア付けすることと、
ｉｉ）決定された前記スコアを基準と比較することであって、それにより、筋障害、特にＳＭＡが評価される、比較することと
を含む、方法。

Ｅ１２ 筋障害、特にＳＭＡの進行の可能性を下げるために、医薬活性剤を前記被験者に投与することをさらに含み、
特に、前記医薬活性剤は、被験者のＳＭＡの処置に適しており、特にｍ７ＧｐｐｐＸジホスファターゼ（ＤＣＰＳ）阻害剤、生存運動ニューロンタンパク質１調節剤、ＳＭＮ２発現阻害剤、ＳＭＮ２スプライシング調節剤、ＳＭＮ２発現増強剤、生存運動ニューロンタンパク質２調節剤、またはＳＭＮ－ＡＳ１（ＳＭＮ１由来の長鎖ノンコーディングＲＮＡ）阻害剤であり、より具体的にはヌシネルセン、オナセムノゲンアベパルボベック、リスジプラム、またはブラナプラムである、
Ｅ１１に記載の方法。

Ｅ１３ 決定された少なくとも１つのパラメータが、前記被験者が前記医薬剤による処置を受ける前の患者の基準パラメータと比較してより良好である、Ｅ１２に記載の方法の組み合わせ。

Ｅ１４ 前記被験者は、人間である、Ｅ１２またはＥ１３に記載の方法。

Ｅ１５ 前記薬剤は、リスジプラムである、Ｅ１２～Ｅ１４のいずれか１つに記載の方法。

本明細書に記載の態様およびそれらの利点を、添付の図面を考慮して以下の説明を参照することによって、より完全に理解することができる。添付の図面において、同様の参照番号は同様の特徴を示している。

典型的な実施形態による被験者における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能を評価するための診断装置が提供される典型的な環境の図である。 典型的な実施形態による被験者の能動的な試験に基づいて被験者における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能を評価する方法のフロー図である。 本明細書に記載の１つ以上の例示的な態様を実施するために使用することができるネットワークアーキテクチャおよびデータ処理装置の一例を表している。 本明細書に記載の１つ以上の例示的な態様による診断アプリケーションを示す一例を表している。 実施例１によるセンサ特徴の結果を示すプロットである。

詳細な説明
以下の種々の態様の説明においては、説明の一部を形成しており、本明細書に記載の態様を実施することができるさまざまな実施形態を例示として示している添付の図面を参照する。記載される態様および実施形態の範囲から逸脱することなく、他の態様および／または実施形態を利用することが可能であり、構造的および機能的変更を行うことが可能であることを、理解されたい。本明細書に記載される態様は、他の実施形態が可能であり、さまざまなやり方で実施または実行することが可能である。また、本明細書において使用される表現および用語が、説明を目的とするものであり、限定と見なされるべきではないことを、理解されたい。むしろ、本明細書で使用される語句および用語には、最も広い解釈および意味が与えられるべきである。「・・・を含む」および「・・・を備える」ならびにこれらの変化形の使用は、そこに挙げられる項目およびそれらの同等物だけでなく、追加の項目およびそれらの同等物も包含するように意図される。用語「取り付け」、「接続」、「結合」、「配置」、「係合」、および同様の用語の使用は、直接的および間接的の両方の取り付け、接続、結合、配置、および係合を含むように意図される。

本明細書に記載のシステム、方法、および装置は、被験者における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能を評価するための診断を提供する。いくつかの実施形態において、診断は、モバイル装置、特にスマートフォンにインストールされたソフトウェアアプリケーションとして被験者に提供されてよい。

いくつかの実施形態において、診断は、被験者が日常生活の活動を行うときに、モバイル装置に関連付けられた１つ以上のセンサからセンサデータを取得または受信する。いくつかの実施形態において、センサは、モバイル装置内にあってよく、あるいはスマートウォッチなどのウェアラブルセンサであってよい。いくつかの実施形態においては、筋障害、特にＳＭＡの症状に関連するセンサ特徴が、受信または取得したセンサデータから抽出される。いくつかの実施形態においては、被験者における筋障害、特にＳＭＡの症状の重症度および進行の評価が、抽出されたセンサ特徴に基づいて決定される。

いくつかの実施形態において、本開示によるシステム、方法、および装置は、被験者の能動的な試験に基づいて被験者における筋障害、特にＳＭＡを評価するための診断を提供する。いくつかの実施形態において、診断は、被験者に対して診断タスクを実行するように促す。いくつかの実施形態において、診断タスクは、確立された方法および標準化された試験に深く結び付き、あるいは倣う。いくつかの実施形態においては、被験者による診断タスクの実行に応答して、診断は、１つ以上のセンサを介してセンサデータを取得または受信する。いくつかの実施形態において、センサは、モバイル装置内にあってよく、あるいは被験者が身につけるウェアラブルセンサであってよい。いくつかの実施形態においては、筋障害、特にＳＭＡの症状に関連するセンサ特徴が、受信または取得したセンサデータから抽出される。いくつかの実施形態においては、被験者における筋障害、特にＳＭＡの症状の重症度および進行の評価が、センサデータの抽出された特徴に基づいて決定される。

本開示による診断を用いた筋障害、特にＳＭＡの症状の重症度および進行の評価は、臨床結果に基づく評価に充分に相関しており、したがって病院での被験者の監視および試験の代わりとなり得る。本開示による典型的な診断は、病院外の環境で使用可能であり、したがってコスト、被験者の監視の容易さ、および被験者にとっての利便性において有利である。これにより、特に毎日などの頻繁な被験者の監視および試験が容易となり、結果として、疾患の段階のより良好な理解が得られ、臨床界および研究界の両方にとって有用な疾患に関する洞察がもたらされる。本開示による典型的な診断は、被験者における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能におけるわずかな変化でさえも早期に検出することができ、したがって個人に合わせた治療を含むより良い疾患の管理に使用することが可能である。

図１が、被験者１１０における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能を評価するための診断装置１０５が提供される典型的な環境の図である。いくつかの実施形態において、装置１０５は、スマートフォン、スマートウォッチ、または他のモバイルコンピューティングデバイスであってよい。装置１０５は、ディスプレイ画面１６０を備える。いくつかの実施形態において、ディスプレイ画面１６０は、タッチスクリーンであってよい。装置１０５は、少なくとも１つのプロセッサ１１５と、症状監視アプリケーション１３０用のコンピュータ命令を格納するメモリ１２５とを含み、症状監視アプリケーション１３０用のコンピュータ命令は、少なくとも１つのプロセッサ１１５によって実行されたときに、装置１０５に筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能を評価させる。装置１０５は、装置１０５に関連付けられた１つ以上のセンサを介して複数のセンサデータを受信する。いくつかの実施形態において、装置に関連付けられた１つ以上のセンサは、装置内に配置されたセンサ、または装置と通信するように構成された被験者が身につけるセンサの少なくとも一方である。図１において、装置１０５に関連付けられたセンサは、装置１０５内に配置される第１のセンサ１２０ａと、被験者１１０が身につけることができる第２のセンサ１２０ｂとを含む。装置１０５は、被験者１１０が活動を行う際に、第１のセンサ１２０ａによる複数の第１のセンサデータおよび第２のセンサ１２０ｂによる複数の第２のセンサデータを受信する。

装置１０５は、受信した第１のセンサデータおよび第２のセンサデータから、被験者１１０における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能に関する特徴を抽出する。いくつかの実施形態において、被験者１１０における筋障害、特にＳＭＡの症状は、被験者１１０の軸性運動機能を表す症状、被験者１１０の軸性運動機能を表す症状を含み得る。

いくつかの実施形態において、装置１０５に関連付けられたセンサ１２０は、ＢｌｕｅｔｏｏｔｈおよびＷｉＦｉ機能が関連付けられたセンサを含むことができ、センサデータは、センサ１２０により受信されたＢｌｕｅｔｏｏｔｈおよびＷｉＦｉ信号に関連付けられた情報を含むことができる。いくつかの実施形態において、装置１０５は、受信した第１のセンサデータおよび第２のセンサデータから、装置１０５またはセンサによって受信または送信されたＢｌｕｅｔｏｏｔｈおよびＷｉＦｉ信号の密度に対応するデータを抽出する。いくつかの実施形態において、被検者１１０の軸性運動機能の評価は、抽出されたＢｌｕｅｔｏｏｔｈおよびＷｉＦｉ信号データに基づくことができる。

装置１０５は、受信した第１および第２のセンサデータの抽出された特徴に基づいて、被験者１１０における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能の評価を決定する。いくつかの実施形態において、装置１０５は、抽出された特徴をネットワーク１８０を介してサーバ１５０に送信する。サーバ１５０は、少なくとも１つのプロセッサ１５５と、症状評価アプリケーション１７０用のコンピュータ命令を格納するメモリ１６１とを含み、症状評価アプリケーション１７０用のコンピュータ命令は、サーバのプロセッサ１５５によって実行されたときに、プロセッサ１５５に、サーバ１５０が受信した装置１０５からの抽出された特徴に基づき、被験者１１０における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能の評価を決定させる。いくつかの実施形態において、症状評価アプリケーション１７０は、装置１０５から受信したセンサデータの抽出された特徴と、メモリ１６０に格納された被験者データベース１７５とに基づいて、被験者１１０における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能の評価を決定することができる。いくつかの実施形態において、被験者データベース１７５は、被験者データおよび／または臨床データを含むことができる。いくつかの実施形態において、被験者データベース１７５は、筋障害、特にＳＭＡの被験者からのベースラインの長期的な軸性運動機能の病院におけるセンサに基づく測定値を含むことができる。いくつかの実施形態において、被験者データベース１７５は、サーバ１５０から独立していてもよい。いくつかの実施形態において、サーバ１５０は、被験者１１０における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能について決定された評価を、装置１０５に送信する。いくつかの実施形態において、装置１０５は、筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能の評価を出力することができる。いくつかの実施形態において、装置１０５は、評価に基づいて被験者１１０に情報を伝達することができる。いくつかの実施形態においては、筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能の評価を、臨床医に伝達することができ、臨床医は、評価に基づいて被験者１１０のための個人ごとの治療を決定することができる。

いくつかの実施形態において、症状監視アプリケーション１３０用のコンピュータ命令は、少なくとも１つのプロセッサ１１５によって実行されたときに、装置１０５に、被験者１１０の能動的な試験に基づいて被験者１１０における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能を評価させる。装置１０５は、被験者１１０に対して１つ以上のタスクを実行するように促す。いくつかの実施形態において、被験者に対して１つ以上の診断タスクを実行するように促すことは、被験者に対して予め指定された文を書き写すように促すこと、または被験者に対して１つ以上の動作を実行するように促すことを含む。いくつかの実施形態において、診断タスクは、筋障害、特にＳＭＡを診断および評価するための充分に確立された方法および標準化された試験に深く結び付き、あるいは倣う。

被験者１１０による１つ以上の診断タスクの実行に応答して、診断装置１０５は、装置１０５に関連付けられた１つ以上のセンサを介して複数のセンサデータを受信する。上述したように、装置１０５に関連付けられたセンサは、装置１０５内に配置される第１のセンサ１２０ａと、被験者１１０が身につける第２のセンサ１２０ｂとを含むことができる。装置１０５は、第１のセンサ１２０ａを介して複数の第１のセンサデータを受信し、第２のセンサ１２０ｂを介して複数の第２のセンサデータを受信する。いくつかの実施形態において、１つ以上の診断タスクは、軸性運動機能の測定、特にタスクの実行時の或る形状の描画の時間および正確さの測定値に関連付けられてよい。

装置１０５は、受信した複数の第１のセンサデータおよび受信した複数の第２のセンサデータから、被験者１１０における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能に関する特徴を抽出する。被験者１１０における筋障害、特にＳＭＡの症状は、被験者１１０の軸性運動機能を表す症状を含み得る。

装置１０５は、受信した第１および第２のセンサデータの抽出された特徴に基づいて、被験者１１０における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能の評価を決定する。いくつかの実施形態において、装置１０５は、抽出された特徴をネットワーク１８０を介してサーバ１５０に送信する。サーバ１５０は、少なくとも１つのプロセッサ１５５と、症状評価アプリケーション１７０用のコンピュータ命令を格納するメモリ１６１とを含むことができ、症状評価アプリケーション１７０用のコンピュータ命令は、サーバのプロセッサ１５５によって実行されたときに、プロセッサ１５５に、サーバ１５０が受信した装置１０５からの抽出された特徴に基づき、被験者１１０における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能の評価を決定させる。いくつかの実施形態において、症状評価アプリケーション１７０は、装置１０５から受信したセンサデータの抽出された特徴と、メモリ１６０に格納された被験者データベース１７５とに基づいて、被験者１１０における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能の評価を決定することができる。いくつかの実施形態において、被験者データベース１７５は、被験者データおよび／または臨床データを含むことができる。いくつかの実施形態において、被験者データベース１７５は、筋障害、特にＳＭＡの被験者からのベースラインの長期的な軸性運動機能の測定値を含むことができる。いくつかの実施形態において、被験者データベース１７５は、筋障害、特にＳＭＡの他の段階にある被験者からのデータを含むことができる。いくつかの実施形態において、被験者データベース１７５は、サーバ１５０から独立していてもよい。いくつかの実施形態において、サーバ１５０は、被験者１１０における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能について決定された評価を、装置１０５に送信する。いくつかの実施形態において、装置１０５は、筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能の評価を出力することができる。いくつかの実施形態において、装置１０５は、評価に基づいて被験者１１０に情報を伝達することができる。いくつかの実施形態においては、筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能の評価を、臨床医に伝達することができ、臨床医は、評価に基づいて被験者１１０のための個人ごとの治療を決定することができる。

図２が、図１の典型的な装置１０５を用いて被験者の能動的な試験に基づいて被験者における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能を評価するための典型的な方法を示している。図３は、図１を参照して説明されるが、図３の方法の各ステップを他のシステムによって実行してもよいことに、留意すべきである。本方法は、被験者に対して１つ以上の診断タスクを実行するように促すこと（２０５）を含む。本方法は、被験者による１つ以上のタスクの実行に応答して、１つ以上のセンサを介して複数のセンサデータを受信すること（ステップ２１０）を含む。本方法は、受信したセンサデータから、筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能に関する複数の特徴を抽出すること（２１５）を含む。本方法は、少なくとも、抽出したセンサデータに基づいて、筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能の評価を決定すること（ステップ２２０）を含む。

図２は、図１の典型的な装置１０５を用いて被験者１１０の能動的な試験に基づいて筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能を評価するための典型的な方法を示している。いくつかの実施形態において、装置１０５を用いた被験者１１０の能動的な試験は、症状監視アプリケーション１３０のユーザインターフェースを介して選択されてもよい。

本方法は、被験者に対して診断タスクを実行するように促すことを含むステップ２０５に進むことによって開始する。装置１０５は、被験者１１０に対して１つ以上の診断タスクを実行するように促す。いくつかの実施形態において、被験者に対して１つ以上の診断タスクを実行するように促すことは、被験者に対して１つ以上の動作を実行するように促すことを含む。いくつかの実施形態において、診断タスクは、筋障害、特にＳＭＡを診断および評価するための充分に確立された方法および標準化された試験に深く結び付き、あるいは倣う。

いくつかの実施形態において、診断タスクは、電話を左右に素早く傾けることによってより多くのコインを収集することを含むことができる。

本明細書において使用されるとき、「試験」という用語は、被験者が本明細書に記載の診断タスクを実行するように求められる試験を表す。

本方法は、被験者による１つ以上の診断タスクの実行に応答して、１つ以上のセンサを介して複数の第２のセンサデータを受信することを含むステップ２１０に進む。被験者１１０による１つ以上の診断タスクの実行に応答して、診断装置１０５は、装置１０５に関連付けられた１つ以上のセンサを介して複数のセンサデータを受信する。上述したように、装置１０５に関連付けられたセンサは、装置１０５内に配置される第１のセンサ１２０ａと、被験者１１０が身につける第２のセンサ１２０ｂとを含む。装置１０５は、第１のセンサ１２０ａを介して複数の第１のセンサデータを受信し、第２のセンサ１２０ｂを介して複数の第２のセンサデータを受信する。

本方法は、受信したセンサデータから、筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能に関する第２の複数の特徴を抽出することを含むステップ２１５に進む。装置１０５は、受信した第１のセンサデータおよび第２のセンサデータから、被験者１１０における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能に関する特徴を抽出する。被験者１１０における筋障害、特にＳＭＡの症状は、被験者１１０の軸性運動機能を表す症状を含み得る。いくつかの実施形態において、複数の第１および第２のセンサデータの抽出された特徴は、軸性運動機能などの筋障害、特にＳＭＡの症状を表すことができる。

本方法は、少なくとも、抽出されたセンサデータに基づいて、筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能の評価を決定することを含むステップ２２０に進む。装置１０５は、受信した第１および第２のセンサデータの抽出された特徴に基づいて、被験者１１０における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能の評価を決定する。いくつかの実施形態において、装置１０５は、抽出された特徴をネットワーク１８０を介してサーバ１５０に送信することができる。サーバ１５０は、少なくとも１つのプロセッサ１５５と、症状評価アプリケーション１７０用のコンピュータ命令を格納するメモリ１６０とを含み、症状評価アプリケーション１７０用のコンピュータ命令は、プロセッサ１５５によって実行されたときに、サーバ１５０が受信した装置１０５からの抽出された特徴に基づき、被験者１１０における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能の評価を決定する。いくつかの実施形態において、症状評価アプリケーション１７０は、装置１０５から受信したセンサデータの抽出された特徴と、メモリ１６０に格納された被験者データベース１７５とに基づいて、被験者１１０における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能の評価を決定することができる。被験者データベース１７５は、さまざまな臨床データを含み得る。いくつかの実施形態において、第２の装置は、１つ以上のウェアラブルセンサであってよい。いくつかの実施形態において、第２の装置は、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）を有する運動センサを備える任意の装置であってよい。いくつかの実施形態において、第２の装置は、いくつかの装置またはセンサであってよい。いくつかの実施形態において、被験者データベース１７５は、サーバ１５０から独立していてもよい。いくつかの実施形態において、サーバ１５０は、被験者１１０における筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能について決定された評価を、装置１０５に送信する。図１に示されるようないくつかの実施形態において、装置１０５は、装置１０５のディスプレイ１６０上に、筋障害、特にＳＭＡの軸性運動機能の評価を出力することができる。

上述のように、本開示による診断を用いた筋障害、特にＳＭＡの症状の重症度および進行の評価は、臨床結果に基づく評価に充分に相関しており、したがって病院での被験者の監視および試験の代わりとなり得る。本開示による診断を、筋障害を有する被験者の群、特にＳＭＡの被験者において研究した。被験者に、軸性運動機能の試験、特に「コインを集めよ」と呼ばれる試験を含むスマートフォンアプリケーションを提供した。

図３が、図１および図２に記載の態様など、本明細書に記載の１つ以上の例示的な態様を実施するために使用することができるネットワークアーキテクチャおよびデータ処理装置の一例を示している。種々のネットワークノード３０３、３０５、３０７、および３０９が、インターネットなどのワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）３０１を介して相互接続されてよい。また、プライベートイントラネット、企業ネットワーク、ＬＡＮ、ワイヤレスネットワーク、パーソナルネットワーク（ＰＡＮ）、などの他のネットワークがさらに、または代わりに使用されてよい。ネットワーク３０１は、説明のためのものであり、より少数または追加のコンピュータネットワークで置き換えられてもよい。ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）は、任意の既知のＬＡＮトポロジーの１つ以上を有することができ、イーサネットなどの種々さまざまなプロトコルの１つ以上を使用することができる。装置３０３、３０５、３０７、３０９、および他の装置（図示せず）は、ツイストペアワイヤ、同軸ケーブル、光ファイバー、電波、または他の通信媒体を介して、ネットワークの１つ以上に接続されてよい。

本明細書において使用され、図面に表されるとき、「ネットワーク」という用語は、リモートストレージ装置が１つ以上の通信経路を介して互いに結合しているシステムだけでなく、ストレージ機能を有するそのようなシステムに随時に結合可能であるスタンドアローンの装置も指す。したがって、「ネットワーク」という用語は、「物理的なネットワーク」だけでなく、すべての物理的なネットワークにまたがって存在する「単一のエンティティ」に帰属するデータで構成される「コンテンツネットワーク」も含む。

構成要素として、データサーバ３０３、ウェブサーバ３０５、およびクライアントコンピュータ３０７、３０９を挙げることができる。データサーバ３０３は、本明細書に記載の１つ以上の例示的な態様を実行するためのデータベースおよび制御ソフトウェアの全体的なアクセス、制御、および管理を提供する。データサーバ３０３を、ウェブサーバ３０５に接続することができ、ユーザは、ウェブサーバ３０５を介して対話し、要求のデータを取得することができる。あるいは、データサーバ３０３は、自身がウェブサーバとして動作し、インターネットに直接接続されてもよい。データサーバ３０３は、ネットワーク３０１（例えば、インターネット）を介し、直接的または間接的な接続を介し、あるいは他の何らかのネットワークを介して、ウェブサーバ３０５に接続されてよい。ユーザは、リモートコンピュータ３０７、３０９を使用し、例えばウェブサーバ３０５によってホストされた１つ以上の外部に露出したウェブサイトを介してデータサーバ３０３への接続のためのウェブブラウザを使用して、データサーバ３０３と対話することができる。クライアントコンピュータ３０７、３０９を、データサーバ３０３に格納されたデータにアクセスするためにデータサーバ３０３と連携して使用することができ、あるいは他の目的のために使用することができる。例えば、クライアント装置３０７から、ユーザは、技術的に知られているようにインターネットブラウザを使用し、あるいはコンピュータネットワーク（インターネットなど）を介してウェブサーバ３０５および／またはデータサーバ３０３と通信するソフトウェアアプリケーションを実行することによって、ウェブサーバ３０５にアクセスすることができる。いくつかの実施形態において、クライアントコンピュータ３０７は、スマートフォン、スマートウォッチ、または他のモバイルコンピューティングデバイスであってよく、図１に示した装置１０５などの診断装置を実現することができる。いくつかの実施形態において、データサーバ３０３は、図１に示したサーバ１５０などのサーバを実現することができる。

サーバおよびアプリケーションは、同じ物理的な機器上で組み合わせられ、別の仮想アドレスまたは論理アドレスを保持することができ、あるいは別々の物理的な機器上に存在してもよい。図１は、使用可能なネットワークアーキテクチャの一例を示すにすぎず、使用される具体的なネットワークアーキテクチャおよびデータ処理装置が、さまざまであってよく、本明細書でさらに説明されるように、それらが提供する機能に対して二次的であることを、当業者であれば理解できるであろう。例えば、ウェブサーバ３０５およびデータサーバ３０３によって提供されるサービスが、単一のサーバ上に組み合わせられてもよい。

各構成要素３０３、３０５、３０７、および３０９は、任意の種類の既知のコンピュータ、サーバ、またはデータ処理装置であってよい。データサーバ３０３は、例えば、レートサーバ３０３の全体的な動作を制御するプロセッサ３１１を含み得る。データサーバ３０３は、ＲＡＭ３１３、ＲＯＭ３１５、ネットワークインターフェース３１７、入出力インターフェース３１９（例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、など）、およびメモリ３２１をさらに含み得る。Ｉ／Ｏ３１９は、データまたはファイルの読み取り、書き込み、表示、および／または印刷を行うためのさまざまなインターフェースユニットおよび駆動部を含み得る。メモリ３２１は、データ処理装置３０３の全体的な動作を制御するためのオペレーティングシステムソフトウェア３２３、本明細書に記載の態様を実行するようにデータサーバ３０３に指示するための制御ロジック３２５、および本明細書に記載の他の態様と組み合わせて使用されても、使用されなくてもよい二次的な機能、支援機能、および／または他の機能を提供する他のアプリケーションソフトウェア３２７をさらに格納してもよい。制御ロジックは、本明細書において、データサーバソフトウェア３２５と呼ばれることもある。データサーバソフトウェアの機能は、制御ロジックにコード化されたルールに基づいて自動的に行われる操作または決定、システムに入力をもたらすユーザによって手動で行われる操作または決定、さらには／あるいはユーザ入力（例えば、クエリ、データ更新、など）に基づく自動処理の組み合わせを指すことができる。

さらに、メモリ３２１は、第１のデータベース３２９および第２のデータベース３３１など、本明細書に記載の１つ以上の態様の実行に使用されるデータを格納することができる。いくつかの実施形態において、第１のデータベースは、第２のデータベースを（例えば、別のテーブル、レポート、などとして）含んでもよい。すなわち、情報を、システムの設計に応じて、単一のデータベースに格納しても、異なる論理的、仮想的、または物理的なデータベースに分離させてもよい。装置３０５、３０７、および３０９は、装置３０３に関して説明したアーキテクチャと同様なアーキテクチャ、または異なるアーキテクチャを有することができる。本明細書に記載のデータ処理装置３０３（または、装置３０５、３０７、および３０９）の機能を、例えば、処理負荷を複数のコンピュータに分散させる、地理的位置、ユーザのアクセスレベル、サービスの質（ＱｏＳ）、などに基づいてトランザクションを分離する、などのために、複数のデータ処理装置に分散させてもよいことを、当業者であれば理解できるであろう。

本明細書に記載の１つ以上の態様は、本明細書に記載の１つ以上のコンピュータまたは他の装置によって実行される１つ以上のプログラムモジュールなどにおけるコンピュータにとって使用可能または読み取り可能なデータならびに／あるいはコンピュータ実行可能命令に具現化可能である。一般に、プログラムモジュールは、コンピュータまたは他の装置のプロセッサによって実行されたときに、特定のタスクを実行し、あるいは特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造、などを含む。モジュールは、後に実行のためにコンパイルされるソースコードプログラミング言語で書かれても、ＨＴＭＬまたはＸＭＬ（ただし、これらに限定されない）などのスクリプト言語で書かれてもよい。コンピュータ実行可能命令を、ハードディスク、光ディスク、リムーバブルストレージ媒体、ソリッドステートメモリ、ＲＡＭ、などのコンピュータ可読媒体に格納することができる。当業者であれば理解できるとおり、プログラムモジュールの機能は、種々の実施形態において所望のとおりに組み合わせること、または分配することが可能である。加えて、機能の全部または一部を、ファームウェアや、集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、などのハードウェア等価物に具現化可能である。特定のデータ構造を、１つ以上の態様をより効果的に実施するために使用することができ、そのようなデータ構造が、本明細書に記載のコンピュータ実行可能命令およびコンピュータにとって使用可能なデータの範囲内で想定される。

図４が、本明細書に記載の１つ以上の例示的な態様による診断試験を示す一例を表している。ユーザは、タスクを開始するために「開始」を選択する必要がある。

図５が、図４に示した実施例１の「コインを集めよ」という診断試験によるセンサ特徴の結果を示すプロットである。センサ特徴（３０秒で集められたコインの数）の結果は、両方の研究において臨床アンカ（テニスボールを拾い上げ、その後に手を回す）に一致している。

以上、本主題を、構造的特徴および／または方法における動作に特有の言葉で説明したが、添付の特許請求の範囲で定義される主題は、必ずしも上述の特定の特徴または動作に限定されないことを、理解すべきである。むしろ、上述の具体的な特徴および動作は、特許請求の範囲の実施の例示的な形態として開示されているにすぎない。

実施例１
２つの異なる研究において収集された分析対象の患者集団の特性。
ｉ）ＯＬＥＯＳ研究（ｈｔｔｐｓ：／／ｃｌｉｎｉｃａｌｔｒｉａｌｓ．ｇｏｖ／ｃｔ２／ｓｈｏｗ／ＮＣＴ０２６２８７４３）
分析対象の参加者：２０
データ分析の期間：最後の２回の来院の間のスマートフォンデータ（１７６日間）

ｉｉ）ＪＥＷＥＬＦＩＳＨ研究（ｈｔｔｐｓ：／／ｃｌｉｎｉｃａｌｔｒｉａｌｓ．ｇｏｖ／ｃｔ２／ｓｈｏｗ／ＮＣＴ０３０３２１７２？ｔｅｒｍ＝ＢＰ３９０５４）
分析対象の参加者：１９

患者がコインを集めるために電話機を左右に素早く傾けなければならない、収集されたコインの数を測定することによって決定するためのコンピュータによって実現される試験（試験：コインを集めよ）である、軸性運動機能試験を使用した、データセット取得

共変量：１：ＭＦＭ＿９＿１５＿２０＿２１＝ＭＦＭ ９、１５、２０、２１の合計；２：ＭＦＭ ９；３：ＡＧＥＩＣ；４：ＭＦＭ ２１；５：ＭＦＭ ０１５
ＩＣＣ：級内相関係数、ＳＤ＝標準偏差

携帯電話機（ｉＰｈｏｎｅ）で試験を実施した。図４を参照されたい。電話機を両手で持つ必要がある。患者は、電話機を左右に素早く傾けることで、可能な限り多くのコインを集めなければならない。患者は、腕の位置、すなわち差し伸ばしているか、ひじを曲げているが宙に浮かせているか、ひじをひじ掛けに載せているか、あるいは手をテーブルに載せているかを示さなければならない。試験は３０秒間にわたる。特徴（収集されたコインの最大数）は、試験において収集されたコインの数である。

図５が、臨床アンカテストとコイン収集試験からの結果（収集されたコインの最大数）との相関を示している。センサ特徴の結果は、両方の研究において臨床アンカ（テニスボールを拾い上げ、その後に手を回す）に明らかに関連している。

Claims (15)

1. 筋障害、特にＳＭＡを有する被験者の軸性運動機能を評価するための診断装置であって、
   少なくとも１つのプロセッサと、
   前記装置に関連付けられた１つ以上のセンサと、
   コンピュータ可読命令を格納するメモリと
   を備えており、
   前記コンピュータ可読命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記装置に、
   前記装置に関連付けられた１つ以上のセンサを介して複数の第１のセンサデータを受信すること、
   受信した前記第１のセンサデータから、筋障害、特にＳＭＡを有する被験者の前記軸性運動機能に関する第１の複数の特徴を抽出すること、および
   抽出した前記第１の複数の特徴に基づいて、前記被験者の前記軸性運動機能の第１の評価を決定すること
   を実行させる、
   装置。
2. 前記コンピュータ可読命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記装置に、
   前記被験者に対して、３０秒間にわたって電話機を素早く左右に傾けてより多くのコインを収集する診断タスクを実行するように促すこと、
   前記被験者による前記診断タスクの実行に応答して、前記装置に関連付けられた前記１つ以上のセンサを介して複数の第２のセンサデータを受信すること、
   受信した前記第２のセンサデータから、前記被験者の前記軸性運動機能に関する第２の複数の特徴を抽出すること、および
   抽出した前記第２の複数の特徴に基づいて、前記被験者の前記軸性運動機能の第２の評価を決定すること
   をさらに実行させる、請求項１に記載の装置。
3. スマートフォンである、請求項１または２に記載の装置。
4. 診断タスクは、運動機能試験の少なくとも１つに関する、請求項１～３のいずれか一項に記載の装置。
5. 筋障害、特にＳＭＡを有する被験者の軸性運動機能を評価するためのコンピュータによって実現される方法であって、
   装置に関連付けられた１つ以上のセンサを介して複数の第１のセンサデータを受信することと、
   受信した前記第１のセンサデータから、筋障害、特にＳＭＡを有する被験者の前記軸性運動機能に関する第１の複数の特徴を抽出することと、
   抽出した前記第１の複数の特徴に基づいて、筋障害、特にＳＭＡを有する被験者の前記軸性運動機能の第１の評価を決定することと
   を含む、コンピュータによって実現される方法。
6. 前記被験者に対して、１つ以上の診断タスクを実行するように促すことと、
   前記被験者による前記１つ以上の診断タスクの実行に応答して、前記１つ以上のセンサを介して複数の第２のセンサデータを受信することと、
   受信した前記第２のセンサデータから、筋障害、特にＳＭＡを有する被験者の前記軸性運動機能に関する第２の複数の特徴を抽出することと、
   少なくとも、抽出した前記第２のセンサデータに基づいて、筋障害、特にＳＭＡを有する被験者の前記軸性運動機能の第２の評価を決定することと
   をさらに含む、請求項５に記載のコンピュータによって実現される方法。
7. 前記被験者の軸性運動機能は、能動的タスクに基づいて評価され、特に３０秒間にわたって電話機を素早く左右に傾けてより多くのコインを収集することに基づいて評価される、請求項５または６に記載のコンピュータによって実現される方法。
8. 前記被験者は、人間である、請求項１～４のいずれか一項に記載の装置または請求項５～７のいずれか一項に記載のコンピュータによって実現される方法。
9. 筋障害、特にＳＭＡを有する被験者の軸性運動機能を評価するための方法をプロセッサに実行させるための機械可読命令を含む、非一時的な機械可読記憶媒体であって、
   前記方法は、
   装置に関連付けられた１つ以上のセンサを介して複数のセンサデータを受信することと、
   受信した前記センサデータから、筋障害、特にＳＭＡを有する被験者の前記軸性運動機能に関する複数の特徴を抽出することと、
   抽出した前記複数の特徴に基づいて、筋障害、特にＳＭＡを有する被験者の前記軸性運動機能の評価を決定することと
   を含む、
   非一時的な機械可読記憶媒体。
10. 被験者の筋障害、特にＳＭＡを評価する方法であって、
    請求項１～５のいずれか一項に記載の装置が前記被験者によって使用されていた、第１の所定の時間ウインドウ内の前記装置の使用データを含むデータセットから、使用挙動パラメータを決定するステップと、
    決定された少なくとも１つの前記使用挙動パラメータを基準と比較するステップであって、それにより、筋障害、特にＳＭＡを有する被験者が評価される、比較するステップと
    を含む、方法。
11. 被験者が、筋障害、特にＳＭＡを有する被験者であるかを識別する方法であって、
    ｉ）３０秒間にわたって電話機を素早く左右に傾けてより多くのコインを収集する診断タスクについて、被験者をスコア付けすることと、
    ｉｉ）決定された前記スコアを基準と比較することであって、それにより、筋障害、特にＳＭＡが評価される、比較することと
    を含む、方法。
12. 筋障害、特にＳＭＡの進行の可能性を下げるために、医薬活性剤を前記被験者に投与することをさらに含み、
    特に、前記医薬活性剤は、被験者のＳＭＡの処置に適しており、特にｍ７ＧｐｐｐＸジホスファターゼ（ＤＣＰＳ）阻害剤、生存運動ニューロンタンパク質１調節剤、ＳＭＮ２発現阻害剤、ＳＭＮ２スプライシング調節剤、ＳＭＮ２発現増強剤、生存運動ニューロンタンパク質２調節剤、またはＳＭＮ－ＡＳ１（ＳＭＮ１由来の長鎖ノンコーディングＲＮＡ）阻害剤であり、より具体的にはヌシネルセン、オナセムノゲンアベパルボベック、リスジプラム、またはブラナプラムである、
    請求項１１に記載の方法。
13. 決定された少なくとも１つのパラメータが、前記被験者が前記医薬剤による処置を受ける前の患者の基準パラメータと比較してより良好である、請求項１２に記載の方法の組み合わせ。
14. 前記被験者は、人間である、請求項１２または１３に記載の方法。
15. 前記薬剤は、リスジプラムである、請求項１２～１４のいずれか一項に記載の方法。

Images