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
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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。
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. Full bio
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
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00:16
So, well, I do applied math,
0
667
2103
私は応用数学をやっています
00:18
and this is a peculiar problem
1
2770
1524
応用数学をやっている人間には
00:20
for anyone who does applied math, is that
2
4294
2173
特有の問題がありまして
00:22
we are like management consultants.
3
6467
1933
経営コンサルタントのように
00:24
No one knows what the hell we do.
4
8400
1946
一体何をやっているのかわからないのです
00:26
So I am going to give you some -- attempt today
5
10346
2274
そこで本日は皆さんに
00:28
to try and explain to you what I do.
6
12620
2293
私の仕事を知っていただきたいと思います
00:30
So, dancing is one of the most human of activities.
7
14913
3321
さて ダンスは最も人間味のある活動の一つです
00:34
We delight at ballet virtuosos and tap dancers
8
18234
3682
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
you will see later on.
9
21916
1148
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
00:38
Now, ballet requires an extraordinary level of expertise
10
23064
2690
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 a high level of skill,
11
25754
2914
バレエには非常に高度な知識と技術が必要とされます
00:44
and probably a level of initial suitability
12
28668
2531
さらに遺伝による適正も必要かもしれません
00:47
that may well have a genetic component to it.
13
31199
1847
さらに遺伝による適正も必要かもしれません
00:48
Now, sadly, neurological disorders such as Parkinson's disease
14
33046
3393
パーキンソン病などの神経変成疾患は残念なことに
00:52
gradually destroy this extraordinary ability,
15
36439
2087
こうした素晴らしい能力を徐々に奪っていきます
00:54
as it is doing to my friend Jan Stripling, who was
16
38526
2323
かつてのバレエのトップダンサーで私の友人である
00:56
a virtuoso ballet dancer in his time.
17
40849
2967
ジャン・ストリップリングにもこの悲劇が襲いました
00:59
So great progress and treatment has been made over the years.
18
43816
3054
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
01:02
However, there are 6.3 million people worldwide
19
46870
2944
それでも世界で630万人が
01:05
who have the disease, and they have to live with
20
49814
3448
この病を患っており
01:09
incurable weakness, tremor, rigidity
21
53262
2568
不治の衰弱・震え・硬直などといった
01:11
and the other symptoms that go along with the disease,
22
55830
1857
この病気の症状に苦しんでいます
01:13
so what we need are objective tools
23
57687
2383
そこで必要なのが手遅れになる前に
01:15
to detect the disease before it's too late.
24
60070
3057
病気を診断できる客観的な方法です
01:19
We need to be able to measure progression objectively,
25
63127
2554
病気の進行を客観的に測ること
01:21
and ultimately, the only way we're going to know
26
65681
3173
そして最終的には いつ治療法が
01:24
when we actually have a cure is when we have
27
68854
2192
得られるのかを知る唯一の方法は
01:26
an objective measure that can answer that for sure.
28
71046
3398
客観的な判定しかないのです
01:30
But frustratingly, with Parkinson's disease
29
74444
2850
しかし口惜しいことにパーキンソン病や
01:33
and other movement disorders, there are no biomarkers,
30
77294
2353
他の運動障害は生体指標がなく
01:35
so there's no simple blood test that you can do,
31
79647
2229
血液検査で簡単にわかるものでもありません
01:37
and the best that we have is like
32
81876
1802
目下 最良の方法とされているのが
01:39
this 20-minute neurologist test.
33
83678
2241
神経学者による20分間のテストですが
01:41
You have to go to the clinic to do it. It's very, very costly,
34
85919
2458
これは病院に行く必要があり費用もかかり
01:44
and that means that, outside the clinical trials,
35
88377
2757
つまり臨床試験以外では
01:47
it's just never done. It's never done.
36
91134
2728
誰もやる人がいません
01:49
But what if patients could do this test at home?
37
93862
3077
もし患者がこのテストを家でできるとしたら？
01:52
Now, that would actually save on a difficult trip to the clinic,
38
96939
2098
わざわざ病院に行く必要もなくなります
01:54
and what if patients could do that test themselves, right?
39
99037
4254
そして自分でこのテストを行えるとしたら？
01:59
No expensive staff time required.
40
103291
1920
高い診療費も浮くわけです
02:01
Takes about $300, by the way,
41
105211
1418
神経科でのテストは
02:02
in the neurologist's clinic to do it.
42
106629
1993
300ドルくらいかかります
02:04
So what I want to propose to you as an unconventional way
43
108622
2681
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
in which we can try to achieve this,
44
111303
1514
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
02:08
because, you see, in one sense, at least,
45
112817
1808
私たちは皆ある意味で
02:10
we are all virtuosos like my friend Jan Stripling.
46
114625
3256
私の友人ジャン・ストリップリングのような「名手」です
02:13
So here we have a video of the vibrating vocal folds.
47
117881
3755
この動画は発話によって声帯が振動している様子です
02:17
Now, this is healthy and this is somebody making speech sounds,
48
121636
3229
この声帯の持ち主は健康体です
02:20
and we can think of ourselves as vocal ballet dancers,
49
124865
3464
私たちは皆 声のバレエダンサーと言えます
02:24
because we have to coordinate all of these vocal organs
50
128329
2214
人が発話をする際には
02:26
when we make sounds, and we all actually
51
130543
2295
全ての声帯組織の調整が必要です
02:28
have the genes for it. FoxP2, for example.
52
132838
2296
このためにFoxP2のような遺伝子があるのです
02:31
And like ballet, it takes an extraordinary level of training.
53
135134
2713
声帯振動はバレエ同様 激しい訓練の賜物です
02:33
I mean, just think how long it takes a child to learn to speak.
54
137847
2585
赤ん坊が話し始めるまでには
長い時間がかかりますね
長い時間がかかりますね
02:36
From the sound, we can actually track
55
140432
2382
私たちは音を聴いて
02:38
the vocal fold position as it vibrates,
56
142814
2281
声帯の動きを追うことができます
02:40
and just as the limbs are affected in Parkinson's,
57
145095
2543
パーキンソン病は四肢だけでなく
02:43
so too are the vocal organs.
58
147638
2781
声帯組織にも影響を与えます
02:46
So on the bottom trace, you can see an example of
59
150419
1880
下の線が声帯の正常でない動きを追ったものです
02:48
irregular vocal fold tremor.
60
152299
1698
下の線が声帯の正常でない動きを追ったものです
02:49
We see all the same symptoms.
61
153997
1168
震え・衰弱・硬直といった
02:51
We see vocal tremor, weakness and rigidity.
62
155165
2930
四肢と同じ症状が声帯にも見られます
02:53
The speech actually becomes quieter and more breathy
63
158095
2104
病気の症状としてしばらくすると
02:56
after a while, and that's one of the example symptoms of it.
64
160199
2233
声が小さくなり息継ぎが増えます
02:58
So these vocal effects can actually be quite subtle,
65
162432
2847
場合によってこの声の変化は非常に微かなものですが
03:01
in some cases, but with any digital microphone,
66
165279
3216
どんなデジタルマイクでも
03:04
and using precision voice analysis software
67
168495
2545
精密音声分析のソフトと
03:06
in combination with the latest in machine learning,
68
171040
2409
最新の学習型の機械を用いて
03:09
which is very advanced by now,
69
173449
1578
最新の学習型の機械を用いて
03:10
we can now quantify exactly where somebody lies
70
175027
2886
発話者の病気の進行状況を
03:13
on a continuum between health and disease
71
177913
2881
正確に知ることができます
03:16
using voice signals alone.
72
180794
2596
必要なのは音声信号だけです
03:19
So these voice-based tests, how do they stack up against
73
183390
2314
さてこの音声によるテストは
03:21
expert clinical tests? We'll, they're both non-invasive.
74
185704
2150
専門家のテストに太刀打ちできるでしょうか
03:23
The neurologist's test is non-invasive. They both use existing infrastructure.
75
187854
3982
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
既存のインフラを使います
03:27
You don't have to design a whole new set of hospitals to do it.
76
191836
3004
どちらも専用の病院施設を作る必要はありません
03:30
And they're both accurate. Okay, but in addition,
77
194840
2302
そしてどちらも正確な診断が可能ですが
03:33
voice-based tests are non-expert.
78
197142
3327
音声テストでは専門家は必要ありません
03:36
That means they can be self-administered.
79
200469
1992
自分で検査を実施できます
03:38
They're high-speed, take about 30 seconds at most.
80
202461
2580
時間もかからず 長くても30秒で事足ります
03:40
They're ultra-low cost, and we all know what happens.
81
205041
2294
更にコストはほぼゼロです
03:43
When something becomes ultra-low cost,
82
207335
2440
そうすると何が起こるかというと
03:45
it becomes massively scalable.
83
209775
2296
非常に大きな規模で検査を実施できるようになります
03:47
So here are some amazing goals that I think we can deal with now.
84
212071
3675
そして私たちが目指す4つの目標がこちらです
03:51
We can reduce logistical difficulties with patients.
85
215746
2426
「患者の負担を軽減すること」
03:54
No need to go to the clinic for a routine checkup.
86
218172
2312
「定期検診のための通院は不要にすること」
03:56
We can do high-frequency monitoring to get objective data.
87
220484
2320
「高い頻度でデータを取ること」
03:58
We can perform low-cost mass recruitment for clinical trials,
88
222804
4105
「臨床試験の大量動員を低コストで実施すること」
04:02
and we can make population-scale screening
89
226909
2115
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
スクリーニングが可能になります
04:04
feasible for the first time.
90
229024
1596
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
スクリーニングが可能になります
04:06
We have the opportunity to start to search
91
230620
2202
診断可能な生体指標を
04:08
for the early biomarkers of the disease before it's too late.
92
232822
3541
手遅れになる前に探し始めることが可能になります
04:12
So, taking the first steps towards this today,
93
236363
2758
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
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
we're launching the Parkinson's Voice Initiative.
94
239121
2126
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
パーキンソン・ボイス・イニシアティブを立ち上げます
04:17
With Aculab and PatientsLikeMe, we're aiming
95
241247
2232
"aculab''や''patientslikeme''と協力し
04:19
to record a very large number of voices worldwide
96
243479
1928
世界中で大量の音声データを収集することで
04:21
to collect enough data to start to tackle these four goals.
97
245407
3140
4つの目標に挑戦することができます
04:24
We have local numbers accessible to three quarters
98
248547
1700
7億5千万人がアクセス可能な電話番号を
04:26
of a billion people on the planet.
99
250247
1610
地域毎に用意し
04:27
Anyone healthy or with Parkinson's can call in, cheaply,
100
251857
3077
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
健康な人でも誰もが
04:30
and leave recordings, a few cents each,
101
254934
2139
数セントで気軽に録音をできます
04:32
and I'm really happy to announce that we've already hit
102
257073
2190
嬉しいことにこの8時間で
04:35
six percent of our target just in eight hours.
103
259263
3543
既に目標の6%に到達しています
04:38
Thank you. (Applause)
104
262806
3751
ありがとうございます（拍手）
04:42
(Applause)
105
266557
6320
（拍手）
04:48
Tom Rielly: So Max, by taking all these samples of,
106
272877
3575
（トム・ライリー）：例えば1万人分のサンプル音声を
04:52
let's say, 10,000 people,
107
276452
2776
採取して
04:55
you'll be able to tell who's healthy and who's not?
108
279228
2854
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？
サンプルからは実際に何がわかるのですか？
04:57
What are you going to get out of those samples?
109
282082
1685
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？
サンプルからは実際に何がわかるのですか？
04:59
Max Little: Yeah. Yeah. So what will happen is that,
110
283767
1830
（マックス・リトル）：つまりこうです
05:01
during the call you have to indicate whether or not
111
285597
1657
電話で人は病気か否かを
05:03
you have the disease or not, you see. TR: Right.
112
287254
1267
言う必要があります
05:04
ML: You see, some people may not do it. They may not get through it.
113
288521
2507
もちろんそれが正確にできない場合もあるでしょうが
05:06
But we'll get a very large sample of data that is collected
114
291028
2717
様々な環境において
05:09
from all different circumstances, and it's getting it
115
293745
3408
非常に膨大なサンプルを集めます
05:13
in different circumstances that matter because then
116
297153
1905
このサンプルの数が重要なのです
05:14
we are looking at ironing out the confounding factors,
117
299058
3384
それによって交絡因子を排除して
05:18
and looking for the actual markers of the disease.
118
302442
2161
この病気の本当の兆候を探すことができます
05:20
TR: So you're 86 percent accurate right now?
119
304603
2497
（トム・ライリー）：精度は86％でしたか？
05:23
ML: It's much better than that.
120
307100
1194
（マックス・リトル）：改善しています
05:24
Actually, my student Thanasis, I have to plug him,
121
308294
1720
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
05:25
because he's done some fantastic work,
122
310014
1870
素晴らしい働きをしてくれました
05:27
and now he has proved that it works over the mobile telephone network as well,
123
311884
3770
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
サンプル採取が可能であることを証明しました
05:31
which enables this project, and we're getting 99 percent accuracy.
124
315654
3390
更にその精度は99%に達しています
05:34
TR: Ninety-nine. Well, that's an improvement.
125
319044
1576
（トム・ライリー）：それはすごい進歩だ
05:36
So what that means is that people will be able to —
126
320620
2201
つまり誰もが―
05:38
ML: (Laughs)
127
322821
1852
（マックス・リトル）：（笑）
05:40
TR: People will be able to call in from their mobile phones
128
324673
1906
パーキンソン病の人でも誰でも
05:42
and do this test, and people with Parkinson's could call in,
129
326579
3072
携帯電話から電話をしてテストのために
05:45
record their voice, and then their doctor can check up
130
329651
2870
自分の声を録音すると専門家がチェックして
05:48
on their progress, see where they're doing in this course of the disease.
131
332521
2681
進行度を調べてくれるということですね
05:51
ML: Absolutely.
132
335202
970
（マックス・リトル）：その通りです
05:52
TR: Thanks so much. Max Little, everybody.
133
336172
1743
（トム・ライリー）：ありがとうございました
05:53
ML: Thanks, Tom. (Applause)
134
337915
5157
（マックス・リトル）：ありがとうございました（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Max Little - Applied mathematicianMax 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.
Max Little | Speaker | TED.com