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歩様解析による馬の腰萎の診断

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馬の神経症状(いわゆる腰萎)は、その有無や重篤度を主観的に評価するのが難しく、神経器疾患の早期診断を困難にする場合も多いことが知られています。

ここでは、運動学的歩様解析(Kinematic gait analysis)の手法を用いて、腰萎馬と健常馬の鑑別診断をするという知見を紹介します。この研究では、米国のミズーリ大学の馬病院において、神経症状を呈した腰萎馬12頭と健常馬12頭を歩様解析して、馬体の複数箇所の位置不確実性をファジークラスタすることで、両群のパーセント鑑別能(Correct classification percentage: CCP)が評価されました。

参考文献:
Keegan KG, Arafat S, Skubic M, Wilson DA, Kramer J, Messer NM, Johnson PJ, O'Brien DP, Johnson G. Detection of spinal ataxia in horses using fuzzy clustering of body position uncertainty. Equine Vet J. 2004 Dec;36(8):712-7.

結果としては、単独で70%以上の鑑別能を得られるような馬体センサーの箇所は、計八つ確認され、これらのうち四つまたは五つを組み合わせると、100%の鑑別能が達成されました。さらに、特定の馬体センサー三つの組み合わせでも100%の鑑別能が得られることが分かり、例としては、①腰椎・飛節・前肢球節、②腰椎・後肢管部・前肢球節、および、③腰椎・後肢球節・前肢球節、などが含まれました。

このうち、組み合わせ③が最も信頼性が高いことが示され、②と③での相関係数(R)は0.975に達しており、腰萎スコアとの相関でも、最高値となるR=0.295を示していました。このため、歩様解析のアルゴリズムを用いた神経学的検査では、腰椎と前後肢の球節という三箇所にセンサーを取り付けて、常歩と速歩を解析することで、健常歩様と腰萎歩様を、100%の信頼性で鑑別することが可能になると考察されています。

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この研究では、腰萎馬12頭の原因疾患として、変性脊髄脳炎3頭、頚椎変形症3頭、原虫性脊髄脳炎3頭などが含まれ、此処の疾患別の頭数が少ないことから、歩様解析によって病気の鑑別が可能か否かは評価されていませんでした。一方、神経症状スコアで軽度(1以下)だったのは、12頭中の僅か2頭であり、大部分の馬はスコア2以上(=殆どの観察者に認知可能な中程度以上の歩様異常)であったことから、今後の研究では、歩様解析の手法によって、僅かな腰萎徴候しか示さない、初期病態の神経器疾患を検知できるかが検討課題であると言えそうです。

この研究では、馬をトレッドミル上で運動させながら、馬体の各箇所の動きを高速カメラで解析する手法が取られたことから、臨床現場でのルーチン検査として実施するのは煩雑であると推測されます。しかし、上述の①~③で示された馬体の三箇所に、加速度センサーを取り付けて、無線でその動きの情報を集積して解析すれば、大掛かりな歩様解析装置を用いることなく、症例馬の神経学検査の一環として臨床応用が可能であると考察されています。

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Photo courtesy of Equine Vet J. 2004 Dec;36(8):712-7 (doi: 10.2746/0425164044848163).



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