06:05
TEDGlobal 2012

Max Little: A test for Parkinson's with a phone call

マックス・リトル:電話で行うパーキンソン病のテスト

Filmed:

パーキンソン病による衰弱や震えに苦しむ人は世界中でに630万人にのぼりますが、早期発見につながる客観的な診断方法はありませんでした。しかし、応用数学者でTEDフェローのマックス・リトルが目下実験中の方法では、電話を使ったわずか30秒のテストで、99%の精度でパーキンソン病を診断できるというのです。

- Applied mathematician
Max Little is a mathematician whose research includes a breakthrough technique to monitor – and potentially screen for – Parkinson's disease through simple voice recordings. Full bio

So, well, I do applied math,
私は応用数学をやっています
00:16
and this is a peculiar problem
応用数学をやっている人間には
00:18
for anyone who does applied math, is that
特有の問題がありまして
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we are like management consultants.
経営コンサルタントのように
00:22
No one knows what the hell we do.
一体何をやっているのかわからないのです
00:24
So I am going to give you some -- attempt today
そこで本日は皆さんに
00:26
to try and explain to you what I do.
私の仕事を知っていただきたいと思います
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So, dancing is one of the most human of activities.
さて ダンスは最も人間味のある活動の一つです
00:30
We delight at ballet virtuosos and tap dancers
美しいバレエやタップダンスを見ると 心が躍りますよね
00:34
you will see later on.
美しいバレエやタップダンスを見ると 心が躍りますよね
00:37
Now, ballet requires an extraordinary level of expertise
バレエには非常に高度な知識と技術が必要とされます
00:38
and a high level of skill,
バレエには非常に高度な知識と技術が必要とされます
00:41
and probably a level of initial suitability
さらに遺伝による適正も必要かもしれません
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that may well have a genetic component to it.
さらに遺伝による適正も必要かもしれません
00:47
Now, sadly, neurological disorders such as Parkinson's disease
パーキンソン病などの神経変成疾患は残念なことに
00:48
gradually destroy this extraordinary ability,
こうした素晴らしい能力を徐々に奪っていきます
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as it is doing to my friend Jan Stripling, who was
かつてのバレエのトップダンサーで私の友人である
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a virtuoso ballet dancer in his time.
ジャン・ストリップリングにもこの悲劇が襲いました
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So great progress and treatment has been made over the years.
技術の進歩は目覚ましく何年も治療の努力は続いていますが
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However, there are 6.3 million people worldwide
それでも世界で630万人が
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who have the disease, and they have to live with
この病を患っており
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incurable weakness, tremor, rigidity
不治の衰弱・震え・硬直などといった
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and the other symptoms that go along with the disease,
この病気の症状に苦しんでいます
01:11
so what we need are objective tools
そこで必要なのが手遅れになる前に
01:13
to detect the disease before it's too late.
病気を診断できる客観的な方法です
01:15
We need to be able to measure progression objectively,
病気の進行を客観的に測ること
01:19
and ultimately, the only way we're going to know
そして最終的には いつ治療法が
01:21
when we actually have a cure is when we have
得られるのかを知る唯一の方法は
01:24
an objective measure that can answer that for sure.
客観的な判定しかないのです
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But frustratingly, with Parkinson's disease
しかし口惜しいことにパーキンソン病や
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and other movement disorders, there are no biomarkers,
他の運動障害は生体指標がなく
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so there's no simple blood test that you can do,
血液検査で簡単にわかるものでもありません
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and the best that we have is like
目下 最良の方法とされているのが
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this 20-minute neurologist test.
神経学者による20分間のテストですが
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You have to go to the clinic to do it. It's very, very costly,
これは病院に行く必要があり費用もかかり
01:41
and that means that, outside the clinical trials,
つまり臨床試験以外では
01:44
it's just never done. It's never done.
誰もやる人がいません
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But what if patients could do this test at home?
もし患者がこのテストを家でできるとしたら?
01:49
Now, that would actually save on a difficult trip to the clinic,
わざわざ病院に行く必要もなくなります
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and what if patients could do that test themselves, right?
そして自分でこのテストを行えるとしたら?
01:54
No expensive staff time required.
高い診療費も浮くわけです
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Takes about $300, by the way,
神経科でのテストは
02:01
in the neurologist's clinic to do it.
300ドルくらいかかります
02:02
So what I want to propose to you as an unconventional way
そこで今日ご紹介したいのがちょっと変わった判定方法です
02:04
in which we can try to achieve this,
そこで今日ご紹介したいのがちょっと変わった判定方法です
02:07
because, you see, in one sense, at least,
私たちは皆ある意味で
02:08
we are all virtuosos like my friend Jan Stripling.
私の友人ジャン・ストリップリングのような「名手」です
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So here we have a video of the vibrating vocal folds.
この動画は発話によって声帯が振動している様子です
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Now, this is healthy and this is somebody making speech sounds,
この声帯の持ち主は健康体です
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and we can think of ourselves as vocal ballet dancers,
私たちは皆 声のバレエダンサーと言えます
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because we have to coordinate all of these vocal organs
人が発話をする際には
02:24
when we make sounds, and we all actually
全ての声帯組織の調整が必要です
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have the genes for it. FoxP2, for example.
このためにFoxP2のような遺伝子があるのです
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And like ballet, it takes an extraordinary level of training.
声帯振動はバレエ同様 激しい訓練の賜物です
02:31
I mean, just think how long it takes a child to learn to speak.
赤ん坊が話し始めるまでには
長い時間がかかりますね
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From the sound, we can actually track
私たちは音を聴いて
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the vocal fold position as it vibrates,
声帯の動きを追うことができます
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and just as the limbs are affected in Parkinson's,
パーキンソン病は四肢だけでなく
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so too are the vocal organs.
声帯組織にも影響を与えます
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So on the bottom trace, you can see an example of
下の線が声帯の正常でない動きを追ったものです
02:46
irregular vocal fold tremor.
下の線が声帯の正常でない動きを追ったものです
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We see all the same symptoms.
震え・衰弱・硬直といった
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We see vocal tremor, weakness and rigidity.
四肢と同じ症状が声帯にも見られます
02:51
The speech actually becomes quieter and more breathy
病気の症状としてしばらくすると
02:53
after a while, and that's one of the example symptoms of it.
声が小さくなり息継ぎが増えます
02:56
So these vocal effects can actually be quite subtle,
場合によってこの声の変化は非常に微かなものですが
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in some cases, but with any digital microphone,
どんなデジタルマイクでも
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and using precision voice analysis software
精密音声分析のソフトと
03:04
in combination with the latest in machine learning,
最新の学習型の機械を用いて
03:06
which is very advanced by now,
最新の学習型の機械を用いて
03:09
we can now quantify exactly where somebody lies
発話者の病気の進行状況を
03:10
on a continuum between health and disease
正確に知ることができます
03:13
using voice signals alone.
必要なのは音声信号だけです
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So these voice-based tests, how do they stack up against
さてこの音声によるテストは
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expert clinical tests? We'll, they're both non-invasive.
専門家のテストに太刀打ちできるでしょうか
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The neurologist's test is non-invasive. They both use existing infrastructure.
両方とも何かを身体に突っ込んだりしませんし
既存のインフラを使います
03:23
You don't have to design a whole new set of hospitals to do it.
どちらも専用の病院施設を作る必要はありません
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And they're both accurate. Okay, but in addition,
そしてどちらも正確な診断が可能ですが
03:30
voice-based tests are non-expert.
音声テストでは専門家は必要ありません
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That means they can be self-administered.
自分で検査を実施できます
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They're high-speed, take about 30 seconds at most.
時間もかからず 長くても30秒で事足ります
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They're ultra-low cost, and we all know what happens.
更にコストはほぼゼロです
03:40
When something becomes ultra-low cost,
そうすると何が起こるかというと
03:43
it becomes massively scalable.
非常に大きな規模で検査を実施できるようになります
03:45
So here are some amazing goals that I think we can deal with now.
そして私たちが目指す4つの目標がこちらです
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We can reduce logistical difficulties with patients.
「患者の負担を軽減すること」
03:51
No need to go to the clinic for a routine checkup.
「定期検診のための通院は不要にすること」
03:54
We can do high-frequency monitoring to get objective data.
「高い頻度でデータを取ること」
03:56
We can perform low-cost mass recruitment for clinical trials,
「臨床試験の大量動員を低コストで実施すること」
03:58
and we can make population-scale screening
こうして初めて大規模な
スクリーニングが可能になります
04:02
feasible for the first time.
こうして初めて大規模な
スクリーニングが可能になります
04:04
We have the opportunity to start to search
診断可能な生体指標を
04:06
for the early biomarkers of the disease before it's too late.
手遅れになる前に探し始めることが可能になります
04:08
So, taking the first steps towards this today,
今日はそのための第一歩として
パーキンソン・ボイス・イニシアティブを立ち上げます
04:12
we're launching the Parkinson's Voice Initiative.
今日はそのための第一歩として
パーキンソン・ボイス・イニシアティブを立ち上げます
04:15
With Aculab and PatientsLikeMe, we're aiming
"aculab''や''patientslikeme''と協力し
04:17
to record a very large number of voices worldwide
世界中で大量の音声データを収集することで
04:19
to collect enough data to start to tackle these four goals.
4つの目標に挑戦することができます
04:21
We have local numbers accessible to three quarters
7億5千万人がアクセス可能な電話番号を
04:24
of a billion people on the planet.
地域毎に用意し
04:26
Anyone healthy or with Parkinson's can call in, cheaply,
パーキンソン症候群を煩っている人
健康な人でも誰もが
04:27
and leave recordings, a few cents each,
数セントで気軽に録音をできます
04:30
and I'm really happy to announce that we've already hit
嬉しいことにこの8時間で
04:32
six percent of our target just in eight hours.
既に目標の6%に到達しています
04:35
Thank you. (Applause)
ありがとうございます(拍手)
04:38
(Applause)
(拍手)
04:42
Tom Rielly: So Max, by taking all these samples of,
(トム・ライリー):例えば1万人分のサンプル音声を
04:48
let's say, 10,000 people,
採取して
04:52
you'll be able to tell who's healthy and who's not?
病気に罹っているか否かわかるのですか?
サンプルからは実際に何がわかるのですか?
04:55
What are you going to get out of those samples?
病気に罹っているか否かわかるのですか?
サンプルからは実際に何がわかるのですか?
04:57
Max Little: Yeah. Yeah. So what will happen is that,
(マックス・リトル):つまりこうです
04:59
during the call you have to indicate whether or not
電話で人は病気か否かを
05:01
you have the disease or not, you see. TR: Right.
言う必要があります
05:03
ML: You see, some people may not do it. They may not get through it.
もちろんそれが正確にできない場合もあるでしょうが
05:04
But we'll get a very large sample of data that is collected
様々な環境において
05:06
from all different circumstances, and it's getting it
非常に膨大なサンプルを集めます
05:09
in different circumstances that matter because then
このサンプルの数が重要なのです
05:13
we are looking at ironing out the confounding factors,
それによって交絡因子を排除して
05:14
and looking for the actual markers of the disease.
この病気の本当の兆候を探すことができます
05:18
TR: So you're 86 percent accurate right now?
(トム・ライリー):精度は86%でしたか?
05:20
ML: It's much better than that.
(マックス・リトル):改善しています
05:23
Actually, my student Thanasis, I have to plug him,
私の学生サナシスのことを宣伝しないといけないですね
05:24
because he's done some fantastic work,
素晴らしい働きをしてくれました
05:25
and now he has proved that it works over the mobile telephone network as well,
彼は携帯電話のネットワークでも
サンプル採取が可能であることを証明しました
05:27
which enables this project, and we're getting 99 percent accuracy.
更にその精度は99%に達しています
05:31
TR: Ninety-nine. Well, that's an improvement.
(トム・ライリー):それはすごい進歩だ
05:34
So what that means is that people will be able to —
つまり誰もが―
05:36
ML: (Laughs)
(マックス・リトル):(笑)
05:38
TR: People will be able to call in from their mobile phones
パーキンソン病の人でも誰でも
05:40
and do this test, and people with Parkinson's could call in,
携帯電話から電話をしてテストのために
05:42
record their voice, and then their doctor can check up
自分の声を録音すると専門家がチェックして
05:45
on their progress, see where they're doing in this course of the disease.
進行度を調べてくれるということですね
05:48
ML: Absolutely.
(マックス・リトル):その通りです
05:51
TR: Thanks so much. Max Little, everybody.
(トム・ライリー):ありがとうございました
05:52
ML: Thanks, Tom. (Applause)
(マックス・リトル):ありがとうございました(拍手)
05:53
Translated by DSK INOUE
Reviewed by Takahiro Shimpo

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About the Speaker:

Max Little - Applied mathematician
Max Little is a mathematician whose research includes a breakthrough technique to monitor – and potentially screen for – Parkinson's disease through simple voice recordings.

Why you should listen

Max Little is an applied mathematician whose goal is to "see connections between subjects, not boundaries … to see how things are related, not how they are different." He has a background in applied mathematics, statistics, signal processing and computational engineering, and his work has been applied across disciplines like biomedicine, extreme rainfall analysis and forecasting, biophysical signal processing, and hydrogeomorphology and open channel flow measurement. Little is best known for his work on the Parkinson's Voice Initiative, in which he and his team developed a cheap and simple tool that uses precise voice analysis software to detect Parkinson's with 99 percent accuracy. Little is a TEDGlobal 2012 Fellow and a Wellcome Trust-MIT Postdoctoral Research Fellow.

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