瞳孔測定

瞳孔径と反応性を測定する瞳孔測定法は、様々な神経損傷患者の臨床神経学的検査において重要な部分を占めています。心理学でも用いられています。[ 1 ] [ 2 ]

集中治療における瞳孔測定

100年以上もの間、臨床医は脳損傷や意識障害の疑いがある、あるいはその既知である患者の瞳孔を評価し、瞳孔の大きさや光に対する反応をチェックすることで神経学的状態や傾向を監視してきました。[ 3 ]実際、電気が発明される前は、医師はろうそくを使って患者の光に対する反応をチェックしていました。

今日、臨床医は、外傷性脳損傷や脳卒中などの重篤な患者の神経学的検査とモニタリングの一環として、日常的に瞳孔を評価しています。 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 2016 年に Couret らは、「標準的な瞳孔モニタリングでは不正確なデータが得られるため、ベッドサイドで瞳孔の測定値を収集するには、自動定量瞳孔測定の方が信頼性の高い方法である」ことを示しました。[ 7 ] 2019 年には、瞳孔の大きさと動的反応を客観的に測定する正確で経済的な方法として、スマートフォンベースの瞳孔計が初めてリリースされました。[ 8 ]ただし、別の研究では、瞳孔の光反射が周囲光の影響を受けるため、不透明なアイカップの使用が必要であることが示されています。 [ 7

瞳孔計
NeuroLight 瞳孔計とその QPi スコア (IDMed, Inc)

患者ケアと結果

数多くの研究により、臨床現場における瞳孔評価の重要性が示されており、瞳孔情報は患者管理や医療介入の可能性の指標として広く使用されています。

瞳孔異常が新たに発見された後、速やかに介入を受けた患者は回復する可能性が高くなります。[ 9 ]

外傷性脳損傷の患者の転帰と瞳孔反射の変化、瞳孔の大きさ、瞳孔不同（不均等な瞳孔）は相関している。[ 10 ] [ 2 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ]血流イメージングでは、瞳孔の変化が脳幹の酸素化と灌流と高い相関関係にあることが示されており、 [ 19 ] [ 18 ] [ 21 ]瞳孔不同は病理学的プロセスまたは神経機能障害の指標となり得る。[ 18 ] [ 22 ] [ 23 ]

研究者らは、年齢、損傷のメカニズム、グラスゴー・コーマ・スケールなどの他の臨床情報と組み合わせて、瞳孔の大きさと反応性を転帰予測モデルの基本的なパラメータとして使用し、[ 21 ] [ 24 ] [ 25 ]、モデルと頭蓋内腫瘤病変の存在および位置との相関関係を明らかにした。[ 11 ]

国立衛生研究所脳卒中スケール（NIHSS）は、瞳孔反応を体系的な評価ツールとして使用し、脳卒中関連の神経学的欠損の定量的な尺度を提供し、脳卒中患者の重症度を評価し、適切な治療を決定し、患者の転帰を予測します。[ 26 ]

手動と自動の生徒評価

従来、瞳孔測定は、ペンライトや懐中電灯を用いて手動で瞳孔反応性（sPLR、「s」は標準の略）を評価し、瞳孔ゲージを用いて瞳孔の大きさを推定するという主観的な方法で行われてきました。しかし、手動による瞳孔評価には、大きな不正確さと矛盾が生じます。研究では、手動による瞳孔反応の評価における検査者間の意見の不一致が39%にも上ることが示されています。[ 1 ] [ 2 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 27] [28] [29 ] [ 30 ]自動瞳孔測定では、携帯型のハンドヘルド装置である瞳孔計 を使用し、瞳孔対光反射（qPLR）を測定することで、瞳孔の大きさ、対称性、反応性を信頼性が高く客観的に測定します。sPLRは、自動瞳孔計によって提供される定量的PLR（qPLR）とは対照的です。 qPLR [ 31 ]は、較正された光刺激に対する瞳孔収縮の割合に対応する。2018年以前の瞳孔計は、主に赤外線カメラを使用して瞳孔径を観察する。その後、2019年に機械学習の進歩により、スマートフォンを使用した視覚スペクトル瞳孔測定が可能になった。瞳孔対光反射を測定する際には、正確な結果を得るために不透明なアイカップを使用することが重要である。[ 7 ]これは、測定が周囲光の影響を受ける可能性があるためです。スマートフォンや特定の瞳孔計など、一部のデバイスにはこの機能がないことにも注意してください。したがって、アイカップの使用はさらに必要です。全体として、アイカップを使用すると、瞳孔対光反射の正確な測定が保証されます。数値スケールにより、瞳孔反応のより厳密な解釈と分​​類が可能になり、ハードウェアベースとソフトウェアベースの両方の瞳孔計の主な機能です。

NPi-300自動赤外線瞳孔計（NeurOptics社）

自動瞳孔測定は、瞳孔評価から主観性を排除し、より正確で傾向のある瞳孔データを提供し、変化を早期に検出してよりタイムリーな患者治療を可能にします。自動瞳孔計とNPi（神経学的瞳孔指数）、QPiスコア（定量的瞳孔測定指数）、PuReスコア（瞳孔反応性スコア）[ 32 ] 、またはReflexの「Reflexスコア」などのアルゴリズムを使用することで、医師は手動評価では見逃される可能性のある瞳孔反応を容易かつ客観的に評価できます。自動瞳孔計は手動の瞳孔評価よりも効果的であることが証明されています。

自動瞳孔計を用いれば、神経学的瞳孔指数（NPi）、定量的瞳孔測定指数（QPi）、あるいは瞳孔反応性スコア（PuRe）を用いて瞳孔反応性を定量化できます。これらのスコアは客観的なデータを提供し、肉眼では確認できない微妙な変化も検出できます。定量的な性質を持つため、客観的で信頼性の高い評価が可能になります。さらに、色分けされているため、臨床的な解釈が迅速に行えます。定性的なスケールを用いて、それぞれの色と数字に対応する定量的な間隔が表示されます。[ 33 ]

モバイル型視覚スペクトル自動瞳孔計は、一般的にコストが高い赤外線瞳孔計の代替として有効であることが証明されている。[ 34 ] [ 10 ]赤外線瞳孔計の一部は自然な瞳孔現象であるヒップス（瞳孔動揺）を日常的に測定できないため論争が巻き起こっており、専門家は NeurOptics 社の装置は測定データに曲線を当てはめていると結論付けている。一方、NeuroLight 瞳孔計（IDMED）は、この周辺光下での瞳孔不穏（PUAL）機能を提供し、オピオイド効果の一貫した指標とされており、この研究分野のゴールドスタンダードとなっている。[ 35 ] [ 36 ]赤外線瞳孔計は、被験者の眼窩または頬骨に装着するアイガードを使用し、固定距離のキャリブレーションを使用して瞳孔サイズを決定するが、人間の頭蓋骨の構造は集団によって大きく異なるため、固定距離測定の妥当性にさらなる疑問が生じている。 NeuroLight と NPi 瞳孔計はどちらも瞳孔を測定する装置ですが、人間工学と機能の面で大きく異なります。主な違いは、NPi が患者の識別と結果の記録のための電子部品を内蔵した透明なアイガードを使用していることです。これにより、NPi は患者ごとに固有のものになります。NeurOptics の NPi 瞳孔計は、米国の 800 以上の病院で使用されており、世界 40 か国以上に配布され、130 以上の臨床出版物で研究されています。一方、NeuroLight はタッチスクリーンディスプレイを備え、目を周囲の光から遮断する再利用可能な不透明なアイカップを採用しています。この設計上の特徴により、瞳孔測定の精度が向上するだけでなく[ 7 ]、装置の初期購入時の全体的な使用コストも削減されます。

アメリカ心臓協会（ AHA）の新しいガイドラインによると、心停止後の脳損傷に起因する死亡のほとんどは、神経学的転帰不良の予測に基づき、生命維持治療を積極的に中止したことが原因である。NPiと自動瞳孔測定は、心停止後の患者の脳損傷予後を裏付ける客観的な測定項目として、2020年版アメリカ心臓協会（AHA）の心肺蘇生（CPR）および救急心血管ケア（ECC）ガイドラインに最近追加された。[ 37 ]

神経外科ジャーナルに掲載された研究では、自動瞳孔計が潜在的な遅発性脳虚血の早期警告を発し、予防的な治療の強化を可能にする可能性があることがわかった。[ 38 ]

『American Journal of Critical Care』誌は、集中治療室および脳神経外科の看護師が瞳孔の大きさを過小評価し、瞳孔不同を識別できず、瞳孔反応（sPLR）を誤って評価していることを明らかにしました。同誌は、自動瞳孔測定は正確性と一貫性を保つために不可欠なツールであり、微細な瞳孔の変化を早期に検出し、より効果的かつタイムリーな診断および治療介入を可能にする可能性があると結論付けています。[ 1 ]

さらに、テキサス大学サウスウェスタン医療センターの研究では、2人の検査者（神経内科と脳神経外科の主治医と研修医、看護師、中級レベルの医療従事者）が同一条件下で同時に行った2,329件の徒手瞳孔検査を比較し、検査者間信頼性が低いことが示されました。[ 28 ] [ 29 ]米国集中治療看護師協会（AACN）の高度で進行性および集中治療のための手順マニュアル第7版、および米国神経科学看護師協会（AANN）の神経科学看護のためのコアカリキュラム第6版には、瞳孔計の使用によって主観性が排除され、瞳孔反応の傾向を一貫性があり客観的で定量化可能な方法で把握できることを説明するセクションが追加されました。 AACN 手順マニュアルは、集中治療看護の 100 人を超える専門家によって徹底的にレビューされており、集中治療の現場で行われる手順に関する権威ある参考資料です。また、AANN カリキュラムは、神経科学の看護師の実践のための包括的なリソースです。

近年、医療現場での携帯電話の普及に伴い、モバイルベースの自動瞳孔測定技術が進歩を遂げています。特に、Brightlamp社はモバイル定量瞳孔測定に関する初の知的財産を取得しました。

ソフトウェア瞳孔計とハードウェア瞳孔計

iPhone の瞳孔計アプリを示すスクリーンショット。
AI Pupillometer（Solvemed, Inc.）モバイルアプリ。左： AI Pupillometerは被験者の虹彩と瞳孔を自動検出し、瞳孔対光反射（PLR）測定を開始する準備ができています。中央：撮影されたビデオの表示準備が整い、瞳孔反応（PuRe）スコア値が表示されています。右： PuReスコアは、瞳孔反応を0～5のスケールで定量化します（0：反応なし、0～3：異常/「鈍い」反応、3～5：正常/活発な反応）。アプリは、初期瞳孔サイズ、収縮瞳孔サイズ、収縮速度などのその他の瞳孔測定パラメータを提供します。

従来の瞳孔計は、専用のハードウェアに搭載された赤外線カメラを使用して瞳孔の大きさを測定します。ソフトウェア瞳孔計は、スマートフォンのカメラと光源を高度な画像処理技術（コンピュータービジョンなど）と組み合わせて使用​​し、瞳孔の大きさを測定します。いくつかの研究では、ソフトウェアベースの瞳孔計は専用のハードウェア瞳孔計と同等の精度を持つことが実証されています。[ 39 ] [ 40 ]特殊な機械学習アルゴリズムを使用することで、スマートフォンの瞳孔計は周囲の照明の違いを補正し、精度を向上させることができます。[ 41 ]スマートフォンの瞳孔測定は、外傷性脳損傷、[ 42 ] [ 43 ]スポーツによる脳震盪、[ 44 ]および急性大血管閉塞症[ 45 ]の状況において臨床的に検証されています。ハードウェア瞳孔計は高価であるため（通常、1台あたり数千米ドル）、ソフトウェア瞳孔計がより現実的な代替手段として提案されています。臨床用途に加えて、小型でアクセスしやすいことから、スマートフォン瞳孔計はリソースの限られた環境[ 46 ]や高圧条件などの厳しい環境にも適しています。[ 41 ]

心理学における瞳孔測定

覚醒剤

写真

ヘスとポルト（1960）[ 47 ]は、半裸の成人および乳児の写真を成人（男性4名、女性2名）に提示した。男女ともに、異性の写真を見た後に瞳孔が拡張した。女性では、乳児の写真や乳児を抱いた母親の写真を見た後にも瞳孔径の差が見られた。この実験は、瞳孔が光の強度変化（対光反射）に反応するだけでなく、覚醒や感情も反映することを示した。

1965年、ヘス、セルツァー、シュリーン[ 48 ]は、異性愛者と同性愛者の男性の瞳孔反応を調べた。その結果、異性愛者は異性の写真に対して、同性愛者は同性の写真に対して、瞳孔が大きく拡張することが示された。

TM Simms（1967）によると、[ 49 ]男性と女性の瞳孔反応は異性の写真を見たときに大きくなった。[ 50 ]別の研究では、Nunnallyと同僚（1967）[ 51 ]は、「非常に快適」と評価されたスライドを見ると、中立または非常に不快と評価されたスライドを見たときよりも瞳孔が拡張することを発見した。

乳児は幾何学的図形を見たときよりも顔の絵を見たときの瞳孔が大きく開き、[ 50 ] [ 52 ] [ 53 ]、見知らぬ人の写真を見たときよりも乳児の母親の写真を見たときの瞳孔が大きく拡張した。[ 52 ]

認知負荷

瞳孔反応は、認知課題に割り当てられた脳の活性化を反映することがある。瞳孔の拡張が大きいほど、脳内の処理能力が増加する。[ 54 ] Vacchiano ら (1968) は、瞳孔反応が、高価値、中立価値、低価値の単語の視覚的露出と関連していることを発見した。提示された低価値の単語は瞳孔の拡張と関連し、高価値の単語は瞳孔の収縮と関連していた。[ 55 ]意思決定課題では、認知負荷の関数として、意思決定前に瞳孔拡張が増加した。[ 56 ] [ 57 ]短期連続記憶に関する実験では、学生は単語の列を聞いて、それを繰り返すように指示された。項目を聞いた後 (聞いた項目の数によって異なる) 瞳孔径の拡大が観察され、項目を繰り返した後は縮小した。[ 58 ]課題が難しいほど、解決の前から[ 59 ]課題が完了するまでの間に、瞳孔径が大きくなった。[ 60 ] 1960年代のこれらの発見は、瞳孔の大きさの心理学的意味への新たな関心を引き起こしましたが、瞳孔の大きさと努力の関係は、それよりかなり以前に研究によって特定されていました。[ 61 ] [ 62 ]

脳内の計算プロセス

感覚情報は、人間が継続的に学習する統計的な規則性を示す。[ 63 ]これらの期待が破られると、例えば、標準の中で逸脱した刺激が発生するオッドボールパラダイムでは、知覚システムが矛盾を検出し、脳の反応（ミスマッチ陰性電位とP300）とともに瞳孔が拡張する。[ 64 ] [ 65 ] [ 66 ] [ 67 ]構造化されたシーケンスとランダムなシーケンス間の遷移などのより複雑な違反は、環境の情報の変化や驚きに応じて拡大する瞳孔反応を引き起こす[ 68 ] [ 65 ] [ 66 ] 。予測可能なコンテキストからより予測不可能なコンテキストへの移行では、より大きな拡張が発生し[ 65 ] 、瞳孔の動きが小さな感覚偏差だけでなく環境の統計的構造も反映していることを強調している。

長期記憶

瞳孔反応は、記憶形成の成功を予測する符号化と、異なる認識結果を反映する想起の両方において、長期記憶プロセスを反映している。[ 69 ]

参照

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