実世界の健康データが大きく拡張
米国の研究エコシステムは今週、Nature Medicine に掲載された All of Us Research Program のウェアラブルデータセットによって、注目すべき新しいデータ資源を手に入れた。論文によると、このデータセットには14年にわたる5万9000人超の参加者のFitbitデータが含まれ、歩数観測は3900万件超、睡眠観測は3100万件超に及ぶ。Fitbitデータを持つ参加者のほぼ半数は、電子健康記録、身体計測、ゲノム、調査データも提供している。
この組み合わせにより、この公開は単なる消費者向けデバイスの記録集を超えるものになっている。日常の行動・生理シグナルを、臨床転帰、人口統計学的文脈、分子データと結びつけうる多モーダルデータセットが生まれる。デジタルバイオマーカー、睡眠、運動、慢性疾患リスク、集団健康を研究する研究者にとって、その規模は大きい。
このデータセットが重要な理由
ウェアラブルは長く、診療所での受診時に取られるスナップショットを超えて医学研究を進める手段とみなされてきた。デバイスは、時間を通じた動き、睡眠、行動について、継続的で実世界の情報を捉えることができる。しかし、多くのウェアラブルデータセットには大きな弱点がある。こうしたデバイスを購入し使用する可能性が高い集団、つまり一般により裕福で多様性の低い層に偏りがちなのだ。
All of Us の論文は、その問題に明確に取り組んでいる。著者らはこの資源を、これまでに作成された中で最大級かつ人口統計学的に最も豊かなデジタルヘルステクノロジーデータセットの一つとして位置づけている。このプログラムの使命は、歴史的に生物医学研究で過小 প্রতিনিধিত্বされてきた集団をよりよく反映する研究コホートを構築することだった。もしウェアラブルの要素がその基準で成功すれば、デジタル医療が抱える最も根深い格差の一つ、すなわちデータを生み出す人と、その知見を受けるはずの人との不一致を、縮小する助けになるかもしれない。
規模に加えて連結が鍵となる
大きな数字だけでは、データセットは変革的にはならない。今回の公開を際立たせるのは、連結性だ。論文は、Fitbitデータを持つ参加者の46%が、電子健康記録、身体計測、ゲノム、調査データも提供したと述べている。つまり研究者は、活動や睡眠パターンが個人間で異なるかどうかだけでなく、それらのパターンが診断、治療歴、検査値、報告された経験、遺伝情報とどのように関連するかを研究できる可能性がある。
実際には、これはいくつもの研究経路を開く。科学者は、デジタル測定が疾病の発症、進行、回復とどう関係するかを調べられる。リスク予測に重要な形で、行動パターンが人口統計学的集団ごとに異なるかどうかも検証できる。さらに、ウェアラブル由来のシグナルが集団をまたいで一貫して機能するかどうかを評価することもできる。デジタルバイオマーカーが既存の不平等を深めるのではなく、精密医療を支えるためには、これが不可欠だ。
論文はこのデータセットを、デジタルヘルスメトリクスと臨床転帰の関係を研究することを可能にしつつ、規模、代表性、多モーダル連結を通じてデジタルヘルス方法論を前進させるものだと説明している。これは、この資源が疾患研究にも、デジタルヘルスそのものの手法を検証することにも役立つ、という慎重な言い方だ。
