脳波と心拍変動を融合：敗血症・炎症のトレンドを捉える新指標TSIの可能性

July 27, 2026 · 論文解説

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解説対象論文: A novel index for trending sepsis and inflammatory response using processed EEG and Heart Rate Variability
Journal of Clinical Monitoring and Computing｜被引用数: 0（2026年7月27日時点）

全身性炎症や敗血症の早期発見は、対象者の転帰を大きく左右します。心拍変動（HRV）は炎症の有用なマーカーですが、麻酔や鎮静の影響を受けやすいという課題がありました。本研究では、HRVに脳波（EEG）由来のパラメータを組み合わせた新しい指標「TSI（Trend of Sepsis and Inflammation）」を開発。TSIは、覚醒時、術後炎症、敗血症の各状態を高い精度で識別できることが示され、周術期および集中治療における非侵襲的かつ連続的な炎症モニタリングの可能性を拓きます。

研究サマリー（FINER & PICO）

Feasible実施可能性	既存の多機能モニタリングシステム CoreSys One を利用し、非侵襲的に連続的な生理学的信号を収集しており、実用的な実装の可能性が高いです。
Ethical倫理面	本研究はヘルシンキ宣言の原則に準拠し、各地域の倫理委員会によって承認され、全参加者から書面によるインフォームドコンセントを取得済みです。
Interesting面白さ	心拍変動（HRV）の特異性という長年の課題に対し、脳波（EEG）を統合することで、全身性炎症と敗血症の早期・連続的モニタリングの新たな道を切り開く点が興味深いです。
Novel新規性	HRVとEEG由来パラメータをANFISで統合し、麻酔や鎮静によるHRVへの交絡を補償して炎症に関連する自律神経変化を分離するTSIは、これまでにない非侵襲的なアプローチです。
Relevant切実さ	早期診断が対象者の転帰改善に不可欠な全身性炎症と敗血症に対し、非侵襲的で連続的なモニタリング手段を提供することは、周術期および集中治療の現場で非常に重要です。
Measurable測定可能性	TSIという新しい指標が開発され、覚醒時ベースライン、術後炎症、敗血症の各状態間でTSI値が有意に異なり、高い識別能力（Pk=93.58%）を示しています。
Modifiable派生・改善	ANFISモデルのパラメータは学習データによって調整可能であり、将来的にさらなるデータや異なるコホートを用いてモデルの洗練や解釈範囲の最適化が可能です。
Structured文章構造	後向き観察分析として、2つの異なる臨床コホート（外科手術中の対象者と集中治療室の敗血症対象者）のデータを用いてTSIが検証され、非パラメトリック統計と予測確率（Pk）を用いて評価されました。
PICO / PECO対象・介入・比較・結果	対象者（P）は外科手術中の対象者と集中治療室の敗血症対象者で、介入（I）はHRVとEEGを組み合わせたTSI指数、比較（C）は覚醒時、術後、敗血症の3状態、成果（O）はTSIが各状態を識別できることです。

はじめに：早期発見が命を救う敗血症と炎症の課題

どうも、Beyond the Pixelです。全身性炎症や敗血症の早期発見は、対象者の転帰を改善するために極めて重要です。これらの状態が進行すると、重篤な合併症や死亡リスクが高まります。しかし、現在のモニタリング方法、例えば断続的なバイタルサイン測定や血液検査によるバイオマーカー分析では、初期段階や進行中の炎症状態をタイムリーに捉えることが難しいという課題がありました。心拍変動（HRV）は、全身性炎症の非侵襲的な指標として提案されてきましたが、麻酔や鎮静下ではその特異性が制限されるという問題がありました。HRVは心拍間のわずかな時間変動であり、自律神経系の活動を反映します。自律神経系（ANS）は、免疫系との双方向のコミュニケーションを通じて炎症の調節に中心的な役割を果たすため、HRVは炎症活動の生理学的基盤となり得ます。例えば、組織の損傷や感染は、プロ炎症性サイトカイン（例えばTNF-α、IL-6、IL-1β）の放出を誘発し、これが迷走神経を含む求心性経路を介して中枢神経系にシグナルを送ります。その結果、副交感神経（迷走神経）活動の低下や自律神経のアンバランスが生じ、HRVの減少として現れることがあります。

**Figure 1.** Fig. 1 Schematic representation of the autonomic response to systemic inflammation. Tissue injury or infection induces the release of pro- inflammatory cytokines (e.g., TNF-α, IL-6, IL-1β), which signal to the central nervous system via afferent pathways, including the vagus解説: 図1は、全身性炎症に対する自律神経系の反応を模式的に示しています。組織の損傷や感染はプロ炎症性サイトカインの放出を誘発し、これが迷走神経を含む求心性経路を介して中枢神経系にシグナルを送ります。これにより、副交感神経（迷走神経）活動の低下と自律神経のアンバランスが生じ、心拍変動（HRV）の減少につながります。

しかし、HRVは麻酔や鎮痛、鎮静によっても自律神経の変動が抑制されるため、術中や集中治療室での特異性が低いという課題がありました。この課題を克服するため、本研究は、HRVと脳波（EEG）由来のパラメータを組み合わせた新しい指標「TSI（Trend of Sepsis and Inflammation）」を導入しました。これにより、炎症に関連する自律神経の変化をより的確に分離し、麻酔や鎮静による交絡要因を補償することを目指しています。

**Figure 2.** Fig. 2 Conceptual framework for isolating inflammation-related auto nomic changes. HRV variability is reduced by both systemic inflam mation and pharmacological factors such as anesthesia and analgesia.解説: 図2は、炎症に関連する自律神経の変化を分離するための概念フレームワークを示しています。HRVの変動は全身性炎症と麻酔や鎮痛などの薬理学的要因の両方によって減少します。EEG由来の測定値は主に鎮静に関連する皮質抑制を反映するため、EEG関連の影響を考慮することで、HRVの残りの減少をより特異的に炎症に帰することができます。

TSI（Trend of Sepsis and Inflammation）とは？その構築と対象者

TSIは、心拍変動（HRV）と脳波（EEG）から得られるパラメータを組み合わせて算出される新しい指標です。この指標の構築には、データ駆動型学習と解釈可能なルールベースモデリングを組み合わせた「適応型ニューロファジィ推論システム（ANFIS）」が用いられました。ANFISは、複雑な非線形関係を捉えるのに効果的なフレームワークです。研究では、TSIの実現可能性を検証するため、2つの臨床コホートで後向き観察分析が行われました。1つは全身麻酔下で選択的手術を受けた外科対象者（N=41）、もう1つは集中治療室（ICU）に入院した敗血症の対象者（N=21）です。これらの対象者から、多機能モニタリングシステム「CoreSys One」を用いて、連続的なEEGとECGの記録が取得されました。

**Figure 3.** Fig. 3 Placement of the CoreSys One device and its electrodes解説: 図3は、CoreSys Oneデバイスとその電極の配置を示しています。このシステムは、頭部に配置されるEEG電極と心臓の活動を捉えるECG電極を備え、ディスプレイデバイスに接続されて生体信号をモニタリングします。

CoreSys Oneモニターは、2チャンネルのEEGと1チャンネルのECGを同時に1024 Hzのサンプリング周波数で取得できます。EEG電極は左前頭部と左側頭部に、基準電極は耳の後ろに配置され、ECG信号はR波検出と品質スクリーニングを経てHRV解析に供されました。 ICUの敗血症コホートの対象者は、Sepsis-3の基準に基づいて診断されており、年齢は平均52.3±15.2歳でした。

**Table 3.** Table 3 Demographic information of the patients from the ICU NHA cohort database Clinical state Age Gender Acute kidney injury (a sudden decline in kidney function) requiring dialysis解説: 表3は、ICU NHAコホートデータベースの対象者の年齢、性別、および臨床状態を含む人口統計情報を提供しています。このコホートには、急性腎不全、敗血症性脳症、尿路性敗血症など、様々な病態を持つ対象者が含まれています。

このように、本研究は外科対象者と重症敗血症対象者の2つの異なる集団を対象とすることで、覚醒時ベースライン、術後炎症ストレス、敗血症の3つの生理的状態間でTSIを比較できるよう設計されました。

TSI算出のための信号処理とANFISの統合

TSIの算出には、まずECG信号とEEG信号のそれぞれに対して前処理と特徴量抽出が行われました。ECG信号は、心拍変動（HRV）解析に適した品質を確保するため、帯域通過フィルタリング、R波検出、異常拍動やアーチファクトの除外などの前処理が施されました。HRV解析では、180秒のスライディングウィンドウを用いて、時間領域パラメータであるRMSSD（連続する心拍間隔の差の二乗平均の平方根）と平均心拍数（HR）、周波数領域パラメータである低周波（LF）と高周波（HF）スペクトルパワー、およびLF/HF比が計算されました。RMSSDは主に副交感神経活動を反映する短期変動性を示し、LF/HF比は交感神経と副交感神経のバランスを示唆します。

**Figure 4.** Fig. 4 An example of a HRV recording from a surgical patient. The upper panel shows the RMSSD and the bottom the low (LF) and high frequency (HF) components. The green and blue segments were used for the analysis解説: 図4は、外科対象者からのHRV記録の例です。上部パネルはRMSSDを示し、下部パネルは低周波（LF）および高周波（HF）成分を示しています。緑色と青色のセグメントは分析に使用されました。⚠ 自動抽出画像の検証で一致を確認できませんでした。正確な内容は元論文のFigure 4をご参照ください。

一方、EEG信号は、ベースラインドリフトや筋電図混入などを低減するため帯域通過フィルタリングとノッチフィルタリングが適用されました。これらのEEGスペクトル特徴量から、「Brain Activity (BA) 指数」が導出されました。BA指数は、麻酔深度の客観的指標であるBispectral Index（BIS）を参考にモデルトレーニングされており、値が高いほど覚醒に近く、低いほど深い鎮静や麻酔状態を示します。本研究では、BA指数をHRVパラメータの解釈において薬理学的抑制を考慮するためのEEG由来指標として用いました。TSIは、これらのHR、RMSSD、LF/HF、およびBA指数の4つの入力変数をANFISモデルに統合することで算出されました。ANFISは、ファジィ論理とデータ駆動型学習を組み合わせることで、生理学的入力と連続出力間の非線形関係をモデル化します。モデルは、ベースライン、術後、敗血症の3つの生理学的グループのデータ（計30名の対象者から約1,800サンプル）を用いてトレーニングされ、それぞれ0、30、100という目標値が割り当てられました。これは、TSIの意図する操作スケールを定義するもので、生物学的な閾値ではありません。このANFISモデルは、これら4つの生理学的入力を0から100の範囲で連続的に出力されるTSIとして統合します。低いTSI値は自律神経の変動が保たれ炎症負荷が最小限であることを示し、高いTSI値は炎症ストレスの増加や臨床的に確立された敗血症に関連する生理的変化の進行を反映します。本研究ではこの図が提供されていないため、説明は論文本文に基づいています。

TSIの優れた識別能力：炎症の段階を数値化

研究の結果、TSI値は炎症の重症度が増すにつれて段階的に増加することが示されました。覚醒時ベースライン状態でのTSI中央値は2.29（IQR: 0.00-13.74）でした。これに対し、術後状態では24.68（IQR: 18.50-32.00）、敗血症ICUコホートでは65.59（IQR: 52.38-76.25）と、各状態間で有意な差が認められました（p < 0.0001）。

**Figure 7.** Fig. 7 Distribution of the Trend of Sepsis and Inflammation (TSI) index across pre-surgical, post-surgical, and septic conditions. Violin plots represent the probability density of the TSI values for each group. The central box indicates the interquartile range the white dot repre**解説:** 図7は、術前、術後、敗血症の各条件下におけるTrend of Sepsis and Inflammation（TSI）指数の分布を示しています。バイオリンプロットは各グループのTSI値の確率密度を表し、中央の箱は四分位範囲、白い点は平均を示します。TSIは術前から術後、敗血症状態へと段階的に増加し、全身性炎症の予想されるエスカレーションを反映しています。

この結果は、TSIが炎症負荷の低、中、高のレベルを識別できることを強く示唆しています。また、3つの状態間での予測確率（Pk）は0.9358と非常に高く、閾値に依存しない優れた識別性能を示しました。TSIの定性的な文脈を補足するために、代表的なHRVスペクトログラムも提示されました。これは、炎症負荷が増加するにつれて自律神経の周波数領域ダイナミクスがどのように変化するかを示しています。外科対象者における術前と術後のHRVスペクトログラムを比較すると、手術後のLFおよびHFバンドのスペクトルパワーの減少が観察され、これは手術ストレスと術後炎症状態に関連する自律神経変動の低下と一致します。同様に、臨床診断された敗血症のICU対象者のHRVスペクトログラムでは、LFおよびHFバンド全体でスペクトルエネルギーの著しい減少が示され、重度の自律神経調節不全と一致しています。

**Figure 6.** Fig. 6 Representative HRV spectrograms showing autonomic fre quency modulation in relation to inflammation. (a) Comparison between pre-surgical and post-surgical HRV spectrograms from a single patient, where a reduction in LF and HF power is observed fol lowing surgical stimulus. The white trace indicates the corresponding解説: 図6は、炎症と関連する自律神経周波数変調を示す代表的なHRVスペクトログラムです。a) は同一対象者の術前と術後のHRVスペクトログラムの比較で、外科的刺激後にLFおよびHFパワーの減少が観察されます。白色のトレースは対応するTSI指数を示します。b) は敗血症対象者のHRVスペクトログラムで、低周波（LF）および高周波（HF）バンドの両方でスペクトルエネルギーの著しい減少が示されています。カラーマップスケールはdB/Hzです。

さらに、TSIの解釈可能性を探るため、TSI値を事前定義された運用範囲と比較しました。ベースラインセグメントはTSIが25未満、術後セグメントはTSIが50未満、敗血症セグメントはTSIが50以上の場合にそれぞれ一致とみなされました。この基準に基づくと、術後グループで95.9%と最も高い一致度を示し、ベースライングループで91.7%、敗血症コホートで90.3%が続き、全体の平均一致度は92.6%でした。これらの範囲は炎症負荷の意図されたレベルを反映するものであり、診断的閾値として検証されたものではありませんが、TSIが増加する炎症ストレスを示す連続的な指標として有用であることを裏付けています。

TSIの臨床的意義と今後の展望

HRVは全身性炎症の非侵襲的マーカーとして広く提案されてきましたが、麻酔や鎮静などの生理学的・薬理学的要因によって影響を受けるため、その臨床応用は特異性の低さから限定的でした。本研究で提案されたTSIは、HRVに脳波（EEG）由来のパラメータを統合することで、この課題に対処しています。EEG由来のBrain Activity (BA) 指数を取り入れる主な目的は、麻酔薬や鎮静薬が心拍変動（HRV）に与える既知の影響を補償することです。麻酔薬も全身性炎症も自律神経活動を抑制する可能性があるため、脳の状態を客観的に測定することで、HRV由来パラメータを解釈する上で重要な生理学的文脈を提供できます。ただし、EEGの変化は麻酔や鎮静に特異的ではありません。全身性炎症や敗血症自体が、神経炎症や代謝メカニズムを通じて皮質活動を変化させる可能性が示唆されています。したがって、観察されたEEGパラメータは、薬物による鎮静と敗血症関連脳症のような病態生理学的炎症プロセスの両方が意識レベルを変化させ、スペクトル特性を重複する方向にシフトさせる可能性があるため、複数の原因による脳活動変化の混合を反映します。このため、BA指数はこれらの相互作用するプロセスの純粋な効果を捉え、鎮静または炎症のいずれか単独の独立したマーカーと見なすことはできません。むしろ、多機能TSIフレームワーク内では、HRVパラメータに対する麻酔薬や鎮静薬の既知の抑制効果を説明し、補償するための重要な文脈を提供する補完的で客観的な生理学的記述子として機能します。

研究の限界と将来の方向性

この研究にはいくつかの限界があります。まず、炎症のバイオマーカーが外部の参照標準として利用できなかったため、TSIの特異性に関する決定的な結論を導くことはできませんでした。代わりに、外科的損傷と臨床的に診断された敗血症が、炎症負荷の増加に関連する代理条件として使用されました。したがって、TSIは診断的バイオマーカーではなく、生理学的トレンド指標として解釈されるべきであり、本結果は探索的なものと見なす必要があります。第二に、TSIの運用状態を定義するために使用された参照範囲は、検証された生物学的閾値ではなく、意図された生理的状態を反映するように選択されています。第三に、敗血症コホートは比較的小規模で、病因や重症度において不均一であったため、結果の一般化可能性が制限される可能性があります。また、トレーニングと検証は重複しない信号セグメントで実行されましたが、一部の対象者は両方のフェーズにデータを提供しているため、結果はセグメントレベルでの検証を反映するものであり、完全な対象者レベルでの一般化とは解釈すべきではありません。さらに、機械換気の設定、血管収縮薬の使用、輸液投与、およびSOFAやAPACHEなどの標準化された疾患重症度スコアを含む重要な潜在的交絡因子は体系的に収集されておらず、現在の分析に組み込むことはできませんでした。これらの限界にもかかわらず、TSIの主要な強みは、EEGとHRVの統合にあります。HRV単独では感度は高いが非特異的である一方、EEGは脳や薬理学的影響に関する文脈情報を提供し、自律神経の変化をより特異的に解釈することを可能にします。今後は、確立された炎症バイオマーカーとの比較、およびTSIの動態を経時的に評価し、治療介入に対する反応を検証する前向き研究が不可欠となるでしょう。これにより、臨床的意思決定におけるTSIの役割が明確になることが期待されます。要するに、TSIは全身性炎症負荷の非侵襲的で連続的なモニタリングツールとして有望であると言えます。さらなる検証によって、TSIは既存のバイオマーカーベースのアプローチを補完し、周術期および集中治療環境における炎症動態の早期発見と長期追跡を可能にするかもしれません。

用語集

心拍変動 (HRV): 心臓の拍動間隔のわずかな時間変動。自律神経系の活動度を反映し、炎症のマーカーとしても注目されています。
脳波 (EEG): 脳の電気的活動を頭皮上に置いた電極で記録したもの。意識レベルや麻酔深度の指標として用いられます。
敗血症: 感染症によって引き起こされる全身性の炎症反応が、生命を脅かす臓器障害を引き起こす状態。
全身性炎症: 感染や損傷により、全身に広がる炎症反応。SIRS（全身性炎症反応症候群）などに進行することがあります。
自律神経系 (ANS): 体の様々な機能を無意識に調節する神経系。交感神経と副交感神経に分かれ、炎症反応にも深く関与します。
適応型ニューロファジィ推論システム (ANFIS): ファジィ論理とニューラルネットワークを組み合わせた人工知能システム。複雑な非線形関係を学習し、推論します。
Brain Activity (BA) 指数: 脳波（EEG）から導出される指標で、麻酔や鎮静による意識レベルの変化を評価するために用いられます。
Bispectral Index (BIS): 脳波（EEG）を分析して算出される麻酔深度の客観的な指標。数値が低いほど麻酔が深いことを示します。
RMSSD: 心拍変動（HRV）の時間領域解析指標の一つで、連続する心拍間隔の差の二乗平均の平方根。主に副交感神経活動を反映します。
LF/HF比: 心拍変動（HRV）の周波数領域解析指標の一つ。低周波（LF）と高周波（HF）パワーの比で、自律神経のバランスを示唆します。