投稿者: 人はそれぞれ、長期間安定して維持される独自の鼻呼吸パターンを持っており、それは生物学的署名のような役割を果たします。新しい研究では、24時間にわたる個人の吸気と呼気のパターンを追跡することで、これらの固有の呼吸パターンがほぼ完璧な精度で個人を識別できるだけでなく、個人の不安、抑うつ、体格指数（BMI）のレベルも予測できることが示されました。この研究は学術誌「Current Biology」に掲載されました。
呼吸は、一見すると自動的で単純な身体動作のように思える。多くの人は、息切れしたり激しい運動をしている時だけ、自分の呼吸に気づく。しかし、空気を体内に取り込み、吐き出すという行為は、広範かつ複雑な神経ネットワークによって制御されているのだ。
この神経ネットワークは主に脳幹で機能し、生理的なニーズに合わせて人間の呼吸を継続的に調整する生物学的ペースメーカーとして働きます。このシステムは、全身から膨大な量の感覚情報を取り込み、吸気と呼気の速度と深さを制御します。
人間の脳は配線や活動において個体差が大きいため、研究者たちは、こうした局所的な脳ネットワークによって生成される生物学的出力もまた、高い個性を反映しているのではないかと推測した。この考えを検証するため、イスラエルのワイツマン科学研究所の研究者たちは、鼻腔を通る空気の流れを長時間にわたって正確に追跡する実験を設計した。
このプロジェクトの主任研究者であるティムナ・ソロカ氏とノアム・ソベル氏は、口ではなく鼻に焦点を当てることにした。鼻腔は脳と特別な関係にあり、空気の流れに関するフィードバックを絶えず送る感覚神経が密集している。脳はこのプロセスを積極的に制御し、どちらの鼻孔が呼吸の大部分を担うかを系統的に切り替えている。
こうした長期的な呼吸パターンを把握するため、研究チームは特殊なウェアラブルデバイスを開発した。この小型トラッカーは被験者の首の後ろに装着され、鼻カニューラ（鼻孔のすぐ内側に挿入する、2本の小さな突起が付いた細いプラスチック製のチューブ）に接続される。
肺活量を調べるために数分間呼吸をモニタリングする一般的な医療検査とは異なり、この装置は昼夜を問わず呼吸を連続的に記録した。装置には高感度圧力センサーが搭載されており、左右の鼻孔の気流をリアルタイムで個別に測定した。毎秒6回のデータ記録により、空気の動きの微細な変動を捉えることができた。
この研究には、主に20代の健康な参加者約100人が参加した。参加者はそれぞれ、日常生活を送る中で24時間トラッカーを装着し、提供されたスマートフォンアプリに基本的な活動と睡眠スケジュールを記録した。
40名を超える参加者の一部については、研究チームは同じ手順を繰り返した。これらの参加者は、再び24時間、記録装置を装着して実験に参加した。1回目と2回目の記録セッションの間隔は、数日から2年近くまで様々だった。
研究者たちが呼吸の生データを計算モデルに入力したところ、驚くほど高い精度で個人を識別できることがわかった。覚醒時の呼吸パターンのみに基づいて、このシステムは集団の中から特定の個人を96.8%の精度で正しく識別した。
この識別プロセスの成功率は、呼吸パターンを音声認識などの確立された生体認証マーカーとほぼ同等のレベルに位置づけるものである。データは、人間の呼吸が単なる一般的な哺乳類のリズムではなく、個々の行動特性であることを示している。
呼吸パターンに基づいて人物を識別するこの能力は、長期間経過後も維持された。コンピューターモデルが被験者の呼吸パターンをテスト初日に学習した場合、最大23か月後に収集されたデータを用いて、その人物を群衆の中から正確に識別することができた。
研究者たちは、コンピューターが単なる身体の動きのパターンではなく、実際の呼吸動作を捉えていることを確認するため、デバイスに組み込まれたモーションセンサーからのデータも分析した。身体の動きによってある程度の識別は可能だったものの、鼻腔内の気流を分析することで得られる精度には遠く及ばなかった。
研究者たちは、これらの結果を検証するために、呼吸データ内の数十種類の異なるパラメータを評価した。彼らは、吸入空気量、呼吸間の休止時間、左右の鼻孔間の気流の非対称性といった指標にデータを分類した。
単一の特徴だけでは、個人を区別することはできなかった。高い総合的な識別精度を実現するには、計算モデルが約20～100種類の異なる呼吸特性を連携させて解析する必要があった。
研究者たちは、単純な人物識別にとどまらず、これらの呼吸パターンから個人の身体状態に関する何らかの情報が得られるかどうかを評価した。彼らは生データを分析して、覚醒状態から睡眠状態への移行といった生理学的指標を調べた。
分析データによると、覚醒状態と睡眠状態の間には劇的な変化が見られた。被験者が眠りに落ちると、吸気量と呼気量の合計が減少し、左右の鼻孔の優位性の変化が顕著になった。被験者の呼吸データを正確に5分間分析することで、睡眠状態か覚醒状態かを容易に判別できるモデルが開発された。
連続気流データは、被験者の体格指数（身長と体重に基づく標準的な計算式）とも数学的に一致した。研究チームは、人の体格と鼻周期の特定の側面との間に数学的な関係があることを指摘し、呼吸を制御する神経ダイナミクスが体組成と直接的に相互作用していることを示唆した。
研究者たちは、生理学的指標をモニタリングするだけでなく、これらの呼吸パターンが人間の認知や感情の特定の側面を反映しているかどうかを調べたいと考えていた。参加者全員は、不安、抑うつ症状、および自閉症スペクトラムに関連する行動特性のベースラインレベルを評価するために、標準的な心理学的質問票に回答した。
研究対象者は重篤な臨床診断を受けていない典型的な成人であったにもかかわらず、測定された呼吸パターンは調査スコアと相関関係を示した。研究者らは、覚醒時の吸気速度のピークなど、呼吸の特徴のみに基づいて、個人のうつ病尺度スコアを部分的に予測できることを発見した。
同様の予測関係は、全般性不安についても見られた。特性不安の評価で高得点を示した参加者は、睡眠中の吸気時間がわずかに短い傾向があった。呼吸間の休止時間の長さのわずかな違いも、自己申告による不安レベルの違いと関連していた。
自閉症スペクトラム障害に関する質問票を分析したところ、参加者の呼吸パターンと数学的な関連性が再び明らかになった。吸気時の呼吸停止時間のわずかな違いが、行動スコアの差と相関していたのだ。これらの結果は、感情状態や認知状態が、脳幹による呼吸調節に、かすかではあるが読み取れる生物学的痕跡を残すことを示唆している。
この研究は人間の基本的な生物学を測定する新しい方法を提示しているものの、実験方法にはいくつかの明らかな限界がある。被験者が睡眠中に鼻カニューラがずれてしまうことがあり、夜間のデータ収集が中断された。
さらに、鼻の中に装着する圧力センサーは呼吸の正確なタイミングを測定するのに優れていますが、肺に入る空気の総量を計算する際には完璧とは言えません。また、医療用チューブを顔に装着すると目立つため、この装置の外観も日常的な使用を制限する可能性があります。
今後、研究者たちはこの検査方法をより多くの人々に拡大していく計画だ。呼吸パターンは脳機能に関する直接的な情報を提供するため、研究チームはこの手法を様々な疾患の研究に応用することを構想している。患者固有の呼吸パターンを長期間にわたってモニタリングすることで、最終的には神経系の健康状態を追跡するための、受動的かつ非侵襲的なツールとして活用できる可能性がある。
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