AIと神経難病・神経免疫疾患 ── 2026-10-17

神経難病・神経免疫疾患と AI に関わる新しい論文を、各誌のホームページの配信・PubMed（誌を問わない検索）・OpenAlex（Google Scholar の代わりの公開の索引）から集め、Jev（言葉の判断をする AI）が「原著研究か」「AI が中心か」「9 の種別のどれか」「治療・治験に関わるか」を判定し、重要度の高いものから 1 日の上限まで選んだ一覧です。誌の IF では絞らず、論文ごとに掲載誌の IF 相当（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数）とその時点を示します。各論文の抄録（アブストラクト）を全文和訳して載せています（Claude による機械翻訳。原文は題のリンク先）。

疾患の種別に読む: 基礎（総論）（1） · ALS（0） · パーキンソン病（1） · 遺伝性神経変性疾患（0） · 神経筋疾患（0） · 多発性硬化症（0） · NMOSD・MOGAD（0） · 重症筋無力症（0） · 自己免疫性脳炎・CIDP・GBS（0）

神経変性・神経免疫の基礎研究の進展とAI

• 病的な脳老化を示す脳波スペクトルバイオマーカーを特定する解釈可能な枠組み
  An Interpretable Framework for Identifying EEG Spectral Biomarkers of Pathological Brain Aging.
  Diagnostics (Basel, Switzerland) · 2026-09-27 · 証拠の段階: 後ろ向きの観察（公開データセットの二次解析）
  抄録（全訳）

  背景：正常な老化でも、脳の機能は徐々に低下する。神経変性疾患では、その低下がより速く進む。脳波（EEG）では脳の律動活動の変化をとらえられる。このため、神経変性疾患の検出に役立つと期待されている。しかし既存の手法の多くは、スペクトルバイオマーカーの特定よりも分類性能を重視してきた。そのため臨床応用が進みにくい。 【方法】この枠組みは次の 3 つを組み合わせる。説明可能な機械学習、被験者間の異質性と時間的安定性の解析、確率モデルである。解析には、独立した 2 つの公開 EEG データセットを用いた。対象は認知機能正常者（CN）と患者である。患者の疾患はアルツハイマー病（AD）、パーキンソン病（PD）、前頭側頭型認知症（FTD）である。標準的な周波数帯域のスペクトル特徴を SHAP で解析し、2 つのデータセットのいずれでも再現するバイオマーカーを特定した。続いて、特定したバイオマーカーの被験者間の異質性、時間的安定性、経験分布を調べた。これにより、律動活動に疾患に関連した変化があるかを評価した。

  結果：いくつかのスペクトル特徴は、どの分類課題でも疾患と一貫して関連していた。代表的なバイオマーカーとして浮かび上がったのは θ/α 比である。ほとんどの神経変性疾患群で、θ/α 比は CN より時間的安定性が低かった。経験分布の幅も CN より広かった。 【結論】病的な老化の際に、脳の律動活動の組織化が乱れていることを反映するのかもしれない。静的な要約値では、EEG スペクトルバイオマーカーのある側面が捨てられてしまう。この枠組みでは、その側面をとらえられる。今後の縦断研究が診断・モニタリング手法を築くための、解釈しやすい土台となる。今後の縦断研究で、この土台をもとに診断やモニタリングの手段を作れる可能性がある。

  掲載誌の IF 相当：4.0（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-10-16 時点の値、2026-10-17 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）
  書誌：Prieur-Coloma Y, Prado P, El-Deredy W, Weinstein A. An Interpretable Framework for Identifying EEG Spectral Biomarkers of Pathological Brain Aging. Diagnostics. 2026 Sep 27;16(19):3143. doi:10.3390/diagnostics16193143.
  確認の範囲：抄録のみ確認

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筋萎縮性側索硬化症（ALS）の治療・治験とAI

この号では、新しい該当論文はありませんでした。

パーキンソン病・パーキンソン症候群の治療・治験とAI

• 認知症入所者の歩行を映すカメラ映像から機械学習で解析し、薬剤性パーキンソニズムの変化を評価した
  Assessment of change in drug-induced parkinsonism in daily-life gait using vision-based machine learning
  PLOS Digital Health · 2026-10-15 · 証拠の段階: 観察研究（2 施設コホート研究）
  抄録（全訳）

  薬剤性パーキンソニズムは運動障害で、回復する可能性がある。ただし症状が目立たないこともあり、認知症の入所介護の場では経過を追いにくい。歩行をカメラ映像の機械学習で解析すれば、本人の負担にならずに長期間モニタリングできる可能性がある。服薬を変えた前後の経過も追える。

  2 施設でコホート研究を行った。対象は、向精神薬を服用している認知症の入所者 61 人である。天井に設置したカメラで廊下を歩く様子を記録し、3 次元の身体姿勢に変換した。歩行 1 回ごとに、TabPFN 分類器で UPDRS-III 項目 29（歩行）の重症度を推定した。

  抗精神病薬（AP）と抗うつ薬（AD）について、変更直後の減量・中止を評価した。減量・中止は「50% 以上の減量または中止」、変更直後は「変更後 0〜21 日」と定めた。これと 1 日平均の予測歩行重症度との関連を、線形混合効果モデルで調べた。対象は、その薬剤を一度でも使った参加者である。補足として、対応のある解析も行った。対象は両方の服薬状態で観察できた参加者で、参加者ごとの重みは等しくした。

  混合効果モデルでは、AP の変更直後の減量・中止で予測歩行重症度が低かった（β = −0.127、P = 0.022）。AD の減量・中止では関連がなかった（β = −0.060、P = 0.210）。

  重みを等しくした対応のある解析では、参加者平均の個人内変化に統計的な有意差はなかった。AP の平均変化は 0.031（95% 信頼区間 −0.114〜0.176、P = 0.653）だった。AD の平均変化は −0.021（95% 信頼区間 −0.098〜0.056、P = 0.575）だった。この結果は、薬への反応が個人ごとに異なることと矛盾しない。

  映像によるモニタリングで、向精神薬を減らした期間の前後に起きた個人内の歩行の変動をとらえられた。ただし、結果は関連を示すにとどまる。服薬の判断にこのモニタリングを使うには、まず大規模な前向き研究が必要である。その研究では、服薬を変えた理由も記録する必要がある。

  掲載誌の IF 相当：6.6（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-10-16 時点の値、2026-10-17 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）
  書誌：Filtjens B, Adeli V, Mehraban S, Sabo A, Taati B, Iaboni A. Assessment of change in drug-induced parkinsonism in daily-life gait using vision-based machine learning. PLOS Digit Health. 2026 Oct 15;5(10):e0001780. doi:10.1371/journal.pdig.0001780.
  確認の範囲：抄録のみ確認

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遺伝性神経変性疾患（脊髄小脳変性症・ハンチントン病など）の治療・治験とAI

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神経筋疾患（筋ジストロフィー・SMA など）の治療・治験とAI

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多発性硬化症の治療・治験とAI

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視神経脊髄炎スペクトラム障害・MOG 抗体関連疾患の治療・治験とAI

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重症筋無力症の治療・治験とAI

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自己免疫性脳炎・CIDP・ギラン・バレー症候群の治療・治験とAI

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