AIと神経難病・神経免疫疾患 ── 2026-10-31

今号 1 本（多発性硬化症 1）。筆頭: ウェアラブルセンサーのデータとアンサンブル機械学習を用いた、多発性硬化症患者の痛みの状態の実環境での分類

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）（0） · ALS（0） · パーキンソン病（0） · 遺伝性神経変性疾患（0） · 神経筋疾患（0） · 多発性硬化症（1） · 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

この号では、新しい該当論文はありませんでした。

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

この号では、新しい該当論文はありませんでした。

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

この号では、新しい該当論文はありませんでした。

神経筋疾患（筋ジストロフィー・SMA など）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。

多発性硬化症の治療・治験とAI

ウェアラブルセンサーのデータとアンサンブル機械学習を用いた、多発性硬化症患者の痛みの状態の実環境での分類
Real-World Classification of Pain States in Multiple Sclerosis Patients using Wearable Sensor Data and Ensemble Machine Learning.
Digital biomarkers · 2026-10-01 · 証拠の段階: 前向きの観察（少数例の予備的研究）
抄録（全訳）
背景：この課題は多発性硬化症（MS）の患者で特に重要である。MS では痛みは最も多い症状の一つで、変動しやすく、複数の形で現れる。ウェアラブルセンサーと機械学習（ML）を組み合わせると、実生活の場で生理信号を用い、痛みを連続的かつより客観的に監視できる可能性がある。これにより、痛みを連続して、より客観的に監視できる可能性がある。
方法：MS 患者 18 例を Empatica E4 リストバンドで 48 時間モニタリングした。収集したのは光電式容積脈波、皮膚電気活動、皮膚温、加速度計のデータである。覚醒中は 1 時間ごとに痛みを自己申告で評価し、その直前の 5 分、10 分、15 分の時間窓から生理学的特徴量を抽出した。痛みの状態との単変量の関連は、多重比較を補正したうえで線形混合効果モデルにより評価した。分類では、再帰的特徴量削減で特徴量を選択した。そのうえで 5 種類の ML アルゴリズムを、1 被験者除外交差検証で訓練・検証した。モデルの性能は F1 スコアと、感度と特異度のバランスで評価した。
結果：単変量解析では、補正後に痛みのある状態とない状態で有意差を示した特徴量は、43 個のうち 2 個のみであった。分類では、概して 5 分窓のモデルの性能が最も高かった。最も高い F1 スコア（0.78）は、5 分窓の特徴量 2 個を用いたサポートベクターマシンで得られた。感度と特異度のバランスが最も良かったのは XGBoost で（0.69/0.68）、15 分窓の特徴量 2 個を用いた。
結論：ただし、この結果は予備的なものと考えるべきである。提案した手法の頑健性と一般化可能性を確立するには、より大規模な独立コホートでの検証が必要である。
掲載誌の IF 相当：3.5（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-10-29 時点の値、2026-10-31 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）
書誌：Moscato S, Orlandi S, Pozzi S, Lullini G, Sabattini L, La Porta F, et al. Real-World Classification of Pain States in Multiple Sclerosis Patients using Wearable Sensor Data and Ensemble Machine Learning. Digit Biomark. 2026 Oct 1;10(1):202-15. doi:10.1159/dib/acpag001.
確認の範囲：抄録のみ確認

多発性硬化症の論文をすべて見る（1 本）→

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

この号では、新しい該当論文はありませんでした。

重症筋無力症の治療・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。

自己免疫性脳炎・CIDP・ギラン・バレー症候群の治療・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。

選び方: ①各誌の配信・PubMed（誌を問わない）・OpenAlex から集める ②論説・訂正、分野／AI の語が無いものを機械で落とす ③Jev が 4 点を判定（原著研究 0.6 以上・AI 0.6 以上・9 の種別のどれか・疾患の種別は治療／治験 0.5 以上）④Jev の重要度で 1 日の上限（種別ごと 2 本）まで選ぶ ⑤掲載誌の IF 相当は、Jev が誌の同一性を照合できたものだけを載せる。Jev が判定できないものは載せません。