現代医療において、体内システムの相互作用を深く理解することは、病態の予防、診断、治療のすべてにおいて極めて重要です。本稿では、「内受容感覚(Interoception)」と呼ばれる体内信号の感知・解釈メカニズムと心不全（Heart Failure: HF）との関連性、さらに人工知能（Artificial Intelligence: AI）の応用可能性について解説します。
内受容感覚の基礎と重要性
内受容感覚とは、心拍数、呼吸、血圧、体温など、身体の内部状態を認識し、解釈する脳の能力を指します。このプロセスは、自律神経系（Autonomic Nervous System: ANS）の働きに大きく依存しており、ANSは交感神経系（SNS）と副交感神経系（PNS）の2つの枝から構成されています。これらは、身体の内部環境を維持し、内的および外的ストレスに適応するために相互に作用します。
内受容感覚は、特定の脳領域、特に島皮質や前帯状皮質を中心に処理されます。これらの領域は、感覚信号を統合し、身体の恒常性を維持するために必要な感情的および行動的な反応を生成します。研究によると、内受容感覚が障害されると、うつ病、不安症、摂食障害、そして心血管疾患のリスクが増加することが示されています。
心不全と内受容感覚の関係性
心不全は、内受容感覚機能不全と密接に関連しています。特に、内受容感覚の障害は、心拍数や血圧の変動を適切に認識できなくなることを意味し、これが心不全の発症や進行に寄与します。例えば、交感神経優位の状態が続くと、心拍出量の低下や血圧の制御不全を引き起こし、心不全を悪化させる可能性があります。また、内受容感覚の障害は、患者が早期の身体的異常に気づく能力を低下させ、医療介入の遅れを招きます。
人工知能の診断および治療への応用
AI技術は、心不全診断と治療の分野で革命的な役割を果たしています。その中でも、以下の応用例が特筆されます：
- 複雑なデータ解析
AIは、心拍変動（HRV）や心臓圧容量ループ（Pressure-Volume Loop）などの生理学的データをリアルタイムで解析し、心機能の異常を早期に検出します。特に深層学習（Deep Learning）アルゴリズムを活用したモデルは、大量の患者データを解析し、疾患の進行を予測する能力を持っています。例えば、AIは心拍数や心拍変動性のパターンを識別することで、心不全の初期兆候を検出することが可能です。また、こうしたアルゴリズムは、圧容量ループの形状や位置の微細な変化を解析し、異常を早期に発見する手段として利用されます。 - バイオマーカーの発見と応用
AIは、心不全に関連する特定の分子シグネチャーを迅速かつ正確に特定する能力を持っています。例えば、DNAメチル化、ヒストン修飾、特定の遺伝子変異やタンパク質プロファイルの異常を特定することで、心不全の発症リスクを予測したり、病態を詳細に評価することが可能になります。特に、エピジェネティクスの研究では、TET（Ten-Eleven Translocation）タンパク質やDNMT（DNAメチルトランスフェラーゼ）の異常がHFrEF（駆出率低下型心不全）の特徴として挙げられます。これにより、AIはこれらの分子データを活用して疾患の進行や治療効果をモニタリングする新しい手法を提供します。 - 個別化医療の推進
AIは、患者の遺伝情報、生活習慣、環境要因などを統合して、個々の患者に最適化された治療計画を提案する能力があります。このアプローチにより、治療法が個々の患者の特異な条件やニーズに合わせて調整されることで、治療効果が最大化されます。例えば、AIは患者の生活習慣データを基に、適切な運動プログラムや食事指導を提供したり、最適な薬物療法を選択する支援を行います。また、患者の治療反応をリアルタイムで評価し、必要に応じて治療計画を動的に調整することも可能です。 - ウェアラブルデバイスと遠隔モニタリング
AIを搭載したウェアラブルデバイスは、リアルタイムで患者の健康状態を監視するツールとして広がりつつあります。スマートウォッチや心拍センサーは、心拍数、リズム、活動レベルなどの生理学的データを継続的に記録します。これにより、AIは患者ごとのベースラインデータを用いて異常なパターンを検出し、医師や患者に早期の警告を提供します。さらに、遠隔医療の分野では、これらのデバイスが収集したデータをクラウド経由で分析し、医療従事者が迅速かつ的確に対応できるよう支援します。 - 治療効果の最適化
AIは、患者データを解析し、最適な薬物治療やデバイス療法を選択するプロセスをサポートします。例えば、AIは患者のバイオマーカーや遺伝データを基に、治療に対する個別の反応を予測し、薬剤選択や投与量を調整する支援を行います。さらに、AIは治療の進捗をモニタリングし、効果が乏しい場合に代替策を迅速に提示することが可能です。
実践への活用
本論文で示された知見は、以下のような具体的な行動として応用できます：
- ウェアラブルデバイスの活用
スマートウォッチや心拍計などのデバイスを使用し、自身の心拍数やHRVを日常的にモニタリングします。これにより、早期の異常を検知し、医師への相談を迅速化できます。 - 生活習慣の改善
心不全リスクを軽減するために、適度な運動、バランスの取れた食事、ストレス管理を心がけます。特に、瞑想やヨガなどの内受容感覚を高める活動は推奨されます。 - 医療機関でのAI活用を推進
AI技術を活用した診断・治療プログラムを導入している医療機関を積極的に選び、精度の高い診断と個別化された治療を受けることを検討します。
今後の展望
AIと内受容感覚研究の融合は、心血管疾患の治療に新しい可能性を開きます。特に、AIが解析可能なビッグデータが増えるにつれて、より正確で効果的な診断と治療が可能になります。医療従事者や研究者は、これらの技術を最大限に活用し、患者のQOL（Quality of Life）の向上を目指すべきです。
参考文献
Singh, M., Babbarwal, A., Pushpakumar, S., & Tyagi, S. C. (2025). Interoception, cardiac health, and heart failure: The potential for artificial intelligence (AI) – driven diagnosis and treatment. Physiological Reports, 13:e70146. https://doi.org/10.14814/phy2.70146
