空気・肺・殺菌

結核(三大感染病)のない社会を実現する

最終更新日:2018/08/27

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結核の解決は、年間150万人の患者の命を救います。

結核は、患者の咳、くしゃみなどの日常的な場面から感染します。
この結核菌を持つ潜在患者は、全世界の3人中1人いると言われています。

近年では薬剤が効かない患者が生まれています。薬剤の耐性を持つと、強い副作用を伴う高額な治療が必要になります。
また、治癒率は30%を切り、高確率で死に至ります。

すでに薬剤耐性を防ぐ取り組みが進んでおり、実際に効果をあげているものの、耐性を持つ患者は新たに年間約50万人規模で増えています。

これは途上国だけの問題ではありません。
たとえば、日本は多湿な気候から結核が起こりやすく、今後は高齢化によってさらに患者数が増加する可能性が高いとみられています。

この問題に対応するため、現在は、紫外線による空気殺菌など、発症以前の感染から食い止める技術開発が進められています。

結核(三大感染病)のない社会を実現する

未来への変化の兆し

  • 結核菌の伝播予防装置「エネフォレスト」

    エネフォレストは、結核菌の伝播を予防する空気感染対策殺菌装置を販売する企業です。
    この装置は「医療機関における結核菌の伝播予防のためのガイドライン」の日本語訳版にCDCガイドラインに準拠した国内製品として各種測定データとともに掲載されており、結核やノロウイルス、インフルエンザ、心筋類などあらゆる菌に対して有効です。

    結核はまだまだ日本でも感染している病でありこのような感染防止を日常空間の中でできるような製品は、負担少なく対応できるため今後さらに普及することが結核で苦しむ人を減らす重要なカギになるかもしれません。 結核菌の伝播予防装置「エネフォレスト」
  • モバイルによる遠隔での投薬管理アプリ

    薬剤耐性は、投薬の中断により起こると考えられており、服薬の継続は結核治療において非常に重要です。

    アメリカでは、現在薬を飲んでいるかどうか対面で他の人が確認を行なっています。
    しかし、個人のプライバシーなどの問題から患者に心理的な負担を生み、治療・受診の拒否に繋がっているのではと危惧されています。また、災害などの危険な状態では投薬を実施することができません。

    この問題を解決する「emocha」は、スマートフォンによる遠隔での投薬確認アプリです。
    このアプリは、医療従事者がビデオを介して遠隔から投薬を受けている患者を観察できる機能を備えています。

    このアプリを使うことで、90%の適切な投薬につなげられることが実証されています。また、結核だけでなく、C型肝炎など様々な病気に応用可能です。服薬の遵守率が向上することで、入院、緊急訪問などの発生率も低下すると期待されています。

    新薬や新手法の開発に加え、既存の治療法の効果を最大限発揮させるサービスは、患者の救済に繋がると言えるでしょう。 モバイルによる遠隔での投薬管理アプリ
  • スマホアプリで15分以内に診断

    UNIMAは、血液を垂らしたバイオマーカーの画像をスマホで撮影するだけで、結核をはじめとした感染症の診断を行える技術を開発しました。

    同社の技術は、15分以内に診断が可能な画像解析技術と、抗体と反応することで視覚的な変化をもたらすバイオマーカー技術が大きな特徴です。

    指先などから少量の血液を採取し、それを診断用のバイオマーカーに付着させると、視覚的な変化が現れます。その画像をスマートフォンカメラで撮影し送信すると、画像解析のAIによって処理されます。そして感染症の有無、その後の適切な処置を遠隔地で判断が低コストで可能となります。

    低~中所得国においては、結核やマラリア、エイズなどの感染症が死亡原因の多くを占めています。これらは早期発見や予防、治療が可能ではあるものの、十分な病院設備が無いことなどから、多くの命が犠牲となっています。

    しかし、UNIMAの技術は診断用マーカーとスマートフォンさえあれば、適切な検査が可能です。この技術の確立のため、既にシード投資による資金調達や多くの米国企業とのパートナーシップ締結など、着実に事業を拡大している段階にあります。 スマホアプリで15分以内に診断
  • 診断技術の確立していない症例に挑む「Protein Logic」

    Protein Logicは、結核などの感染症診断に挑む企業です。

    同社は感染診断技術「ImmiPrint」を開発しました。
    これは結核をはじめとした、免疫や代謝、腫瘍、炎症などの様々な感染症を早く正確に診断が可能です。他にも患者の早期発見、今後の発症予測や特定の薬物治療に必要な情報を得ることができます。

    また、この技術に機械学習を取り入れることで、診断技術が未だ確立していない、体内の血液やたんぱく質を能動的結核(Tuberculosis)などへ正確に分別できるのではと期待されています。

    2018年現在、まだ患者向けに提供される前段階です。投資家からの資金提供をうけて、現在は実用化に向けて動いています。 診断技術の確立していない症例に挑む「Protein Logic」

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