一晩の睡眠が130の疾患リスクを予見：スタンフォード大学AI「SleepFM」の驚異的な仕組み

想像してみてください。頭部、胸部、脚部に多数の電極を装着して眠る、いわゆる「ゴールドスタンダード」の睡眠ポリグラフ検査が、睡眠時無呼吸症候群や睡眠の質だけでなく、5年後、10年後、さらには15年後に発症する深刻な病気のリスクまで警告してくれるとしたらどうでしょう。スタンフォード大学の研究者たちは、2026年1月に『Nature Medicine』誌に発表された論文で、まさにこの可能性を提示しています。

世界で最も著名な睡眠研究者の一人であるエマニュエル・ミニョ氏とジェームズ・ツォウ氏が率いるチームは、SleepFMという大規模な「基盤」人工知能モデルを開発しました。これは、ChatGPTのような現代の言語モデルの哲学に類似していますが、テキストの代わりに睡眠中の生理学的シグナルを「読み取る」点が異なります。

このモデルの基盤となったのは、膨大なデータセットです。約25年間にわたるスタンフォード睡眠医学センターのアーカイブを含む、様々な集団から収集された、およそ6万5千人の被験者による、ほぼ58万8千時間分のポリグラフ記録が用いられました。これは毎晩、脳波（EEG）、心電図（ECG）、呼吸流量、酸素レベル、眼球運動、脚の動き、筋緊張など、ギガバイト級の情報量に相当します。

通常、これらのデータは非常に限定的に利用されます。例えば、あるモデルは睡眠段階の特定に、別のモデルは無呼吸のカウントに、という具合です。しかし、スタンフォードの研究者たちは異なるアプローチを取りました。彼らは、医師が何千もの診断を手作業で注釈付けすることを要求せず、モデルに睡眠中の身体言語を自律的に理解させる訓練を行ったのです。SleepFMは、心臓、呼吸、筋肉の動きを観察し、それらから脳活動を（あるいはその逆を）復元することを学習します。このシグナル間の意図的な「相互尋問」が、深い生理学的関連性を捉えることを可能にしました。

その結果は驚異的です。たった一晩の睡眠データから、このモデルは130種類を超える様々な疾患のリスクを高い精度（C-indexが0.75以上、多くの状態では0.80〜0.89超）で予測します。特に精度が高かったのは以下の分野です。

• 神経変性疾患：認知症（約0.85）、パーキンソン病（約0.89）
• 心血管疾患：心筋梗塞（約0.81）、心房細動、心不全、高血圧性心疾患
• 腫瘍疾患：特定のがん（前立腺がん、乳がんなど、最大0.87〜0.89）
• その他、脳卒中、慢性腎臓病、妊娠合併症、精神疾患、さらには全死亡率

重要な技術的側面として、このモデルは異なるセンサーセットや記録品質に対して堅牢性を示しています。もし特定のチャネルがノイズだらけであったり、完全に欠落していたりしても、SleepFMは注意を他のシグナルに再配分し、機能し続けます。これは、将来的な応用において、モデルがより現実的であることを意味します。

今後の展望は確かに胸が高鳴ります。現在、SleepFMは臨床現場の「ゴールドスタンダード」であるポリグラフ検査に基づいて訓練されています。しかし、著者らは、ウェアラブルデバイス（スマートウォッチ、リング、胸部センサー、家庭用トラッカー）からの信号品質が向上し続ければ、同様のモデルが広く普及する可能性があると述べています。

つまり、日々の睡眠は単なる「リセット」ではなく、全身を対象とした、自然で、無料で、非常に情報量の多い「スクリーニング」となり得るのです。数年後には、「ポリグラフ検査を受けてください」という言葉が、今日の「一般血液検査を受けてください」という言葉と同じように聞こえるかもしれません。ただし、注射針もなく、遥かに多くの情報が得られる形でです。

大規模な独立した検証、規制当局の承認、ウェアラブルデバイスへの適応など、実用化にはまだ道のりがありますが、示された方向性は非常に強力です。睡眠は、21世紀における新たな最も重要な「バイタルサイン」となる可能性を秘めているのです。