レビュー記事

重症疾患におけるベッドサイドでの舌下微小循環モニタリングにおける現行の手法、品質管理およびトランスレーショナルな視点

DOI：

10.3791/71498

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2026年8月21日

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1Department of Critical Care Medicine, The Fourth Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine, 2International Institutes of Medicine, Zhejiang University, 3College of Biomedical Engineering and Instrument Science, Zhejiang University

* These authors contributed equally

この記事について

サマリー

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

本レビューでは、採取品質、標準化された報告、バリデーション、および臨床応用を重点的に、ベッドサイドでの舌下微小循環モニタリングの現状の手法について検討します。また、確立されたエビデンスと著者が提案するコンセプトを区別し、再現性、安全性、および今後の臨床評価に向けた実用的優先事項を概説します。

要約

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

重症患者において、血圧、心拍出量、およびその他の全身的な血行動態の目標値が回復した後でも、微小循環の異常が持続することがあります。舌下粘膜は、微小循環をベッドサイドで繰り返し評価できるアクセスしやすい部位ですが、ルーチン的な臨床導入は、取得時のアーチファクト、術者依存性、画像解析の負担、測定品質のばらつき、および治療上の意思決定との不確実な関係によって制限されています。本ナラティブレビューでは、ベッドサイドでの舌下微小循環モニタリングの現状の手法を検討し、その利点と限界を評価し、日常的な臨床実践への移行に向けた実用的な優先事項を明らかにすることを目的としています。本レビューでは、血管形態、血管密度、血球流パターン、局所的な速度関連シグナル、組織酸素化、およびデータ品質を評価するための既知および新たな測定アプローチを要約し、これらの補完的な測定法は互換性がなく、厳格な品質管理が必要であることを強調しています。さらに、異なる測定領域に適した標準的な取得および報告の検討事項、性能指標、再現性試験、分析的妥当性確認、およびベンチマーク比較について概説します。最後に、センシング、品質管理、データ処理、およびベッドサイド報告のための構造化されたフレームワークを示すため、著者が提案するモジュール式ワークフローを提示します。この概念的なフレームワークは、今後の技術開発および臨床的妥当性確認の指針となることを意図したものであり、臨床的に検証されたデバイス、診断システム、または治療アルゴリズムを示すものではありません。

概要

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ショックの蘇生処置は、通常、血圧、心拍出量、乳酸値、およびその他の全身的変数に基づいて導かれます。これらの指標は不可欠ですが、個々の毛細血管床に血液が効果的に到達しているかどうかを常に示すとは限りません。敗血症では、内皮傷害、グリコカリックスの破壊、血液細胞間の相互作用の変化、および血管制御の調節不全により、灌流毛細血管密度が低下し、不均一な血流が生じることがあります1,2。全身の血行動態が改善しても、それに伴う組織灌流の回復が見られない場合、この乖離は血行動態的不整合（hemodynamic incoherence）と呼ばれます3,4。

舌下粘膜は、微小循環をベッドサイドで繰り返し評価するための、実用的で容易にアクセス可能な部位である。ハンドヘルドバイタル顕微鏡（HVM）は、重症患者におけるベッドサイドのエビデンスを最も多く提供してきた5,6。しかし、日常的な臨床導入には依然として課題が残っている。コンセンサスステートメントおよび方法論的レビューにより、唾液、プローブの圧迫、気泡、動き、および不安定な照明が、画像取得不良の一般的な原因であることが特定されている7。加えて、画像解析は技術的な習熟が必要であり、多くの場合、時間を要する8。正式な画像品質スコアリングシステムおよび検証研究により、低品質のビデオは報告される微小循環変数に大幅に影響を及ぼし得ることがさらに示されている9,10。

本レビューでは、ベッドサイドでの舌下微小循環モニタリングにおける既存および新興の手法の能力と限界を検討し、裏付けとなるエビデンスが最も強力な箇所を特定し、臨床応用の成功に向けた実用的要件について議論する。微小循環の病態生理やモニタリング技術の広範な概要を提示するのではなく、本レビューでは、標準化されたHVM由来の測定値、取得品質、故障モードの認識、最低報告要件、モジュールレベルの検証、ドメイン特有の分析バリデーション、および臨床評価への段階的パスウェイに焦点を当てる。レビュー全体を通して、提案されたフレームワークが臨床的に検証済みのモニタリングシステムであることを暗示することを避けるため、確立されたエビデンスと、著者が提案する設計コンセプトおよび検証の優先事項を明確に区別している。

レビューと展望

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文献検索および範囲
初期のターゲット検索では、データベースの開設時から2026年1月1日まで、PubMed/MEDLINE、Embase、およびWeb of Science Core Collectionを対象とした。2026年6月22日には、舌下微小循環モニタリング、標準化されたハンドヘルド生体顕微鏡指標、取得品質、候補となるセンシング手法、自動解析、モジュールレベルの検証、および臨床転用に直接関連する新しく発表された研究を特定するために、重点的な更新検索を実施した。検索ワードには、舌下微小循環に加えて、直交偏光分光（OPS）イメージング、サイドストリームダークフィールド（SDF）イメージング、インシデントダークフィールド（IDF）イメージング、近赤外分光法（NIRS）、レーザーおよびドップラーベースの手法、経皮二酸化炭素モニタリング、自動画像解析、人工知能、敗血症、ショック、および重症疾患を組み合わせた。また、関連するレビュー、コンセンサスステートメント、および手法に関する論文の参考文献リストも検討した。

本検索は、治療効果や診断精度の網羅的な推定ではなく、記述的および翻訳的な合成を支援することを目的として設計されました。適格な情報源には、コンセンサスステートメント、方法論およびバリデーション研究、臨床観察および介入研究、ならびに初期段階のモニタリングシステムに関連する報告ガイダンスが含まれました。動物実験および非舌下研究は、生理学的妥当性、技術的制限、またはドメイン一致のベンチマークを明確にする場合にのみ含まれました。レビューは英語で出版された文献に限定されました。例示的な設計例として使用された開示済みの特許を除き、査読を受けていない情報源は、測定性能や臨床的有効性のエビデンスとして使用されませんでした。体系的な特許ランドスケープ検索は実施されませんでした。また、形式的なバイアスリスク評価および定量的合成は行われませんでした。以下に述べる著者が開示した特許は、分析的妥当性、安全性、実現可能性、規制上の準備状況、または臨床的有効性のエビデンスとしては扱われませんでした。

全身血行動態の臨床的根拠と限界
ほとんどの臨床的根拠は、治療の指針というよりも相関関係に関するものです。敗血性ショックにおいて、末梢と舌下の灌流指標を組み合わせた予後評価の研究が行われています11。灌流血管密度の低下は、臓器不全および死亡率と相関しており12、また、ショック状態にある80歳以上の患者において、集中治療室（ICU）入室時の舌下灌流の異常は、30日死亡率と独立して相関していました13。これらの研究は、舌下微小循環評価の臨床的妥当性を支持するものですが、微小循環の測定値に基づいて処置を行うことが患者の転帰を改善することを証明するものではありません。

主要なランダム化根拠は、依然として注意を要するものとなっている。多施設共同試験において、舌下微小循環変数を治療計画に組み込んだ結果、輸液および血管作動性薬剤による治療の変更回数は増加したが、30日死亡率は低下しなかった14。輸液投与に関するレビューにおいても同様に、反応にはばらつきがあることが報告されている。心拍出量が増加し、かつ組織灌流が損なわれている場合には改善の可能性が高まるが、すべての患者やあらゆる輸液戦略において有益であるとは断定できない15,16。微小循環ガイド下の蘇生に関するより広範なレビューでも同様の結論に達しており、すなわち、このアプローチの臨床的有用性は依然として証明されていない17。

したがって、生理学的妥当性、予後との関連性、測定の妥当性、ベッドサイドでの実現可能性、および臨床的有用性は、それぞれ異なる問いを提示しています。臨床的に有用なモニタリングシステムは、単に異常信号を検出するだけでなく、再現性のある測定値を算出し、データが信頼できない場合にそれを提示し、不適切な介入を誘発することなく、あらかじめ規定された再評価プロセスに組み込まれている必要があります。

舌下部位の臨床的価値と限界
舌下粘膜には、ベッドサイドで繰り返し評価可能な高密度の表在性血管ネットワークが存在します。その血管形態は健康なボランティアにおいてマッピングされており18、解剖学的知見に基づいた部位選択により、測定間の整合性が向上する可能性があります19。また、慢性心不全において舌下毛細血管の希疎化が報告されています20。総じて、これらの知見は舌下粘膜が観察部位として実行可能であることを支持していますが、疾患やデバイスを横断した普遍的な基準範囲を確立するまでには至っていません。

舌下での測定は、全身的というよりも局所的な評価に留まります。豚を用いた出血性ショックの研究では、舌下トノメトリー信号が局所の微小循環の変化を追跡することが示されており21、羊を用いた研究では、特定の敗血症および出血条件下において、結膜と舌下の微小循環に平行した変化が認められています22。ヒトにおけるデータは一貫性に欠けており、腹腔内敗血症の手術後における流体負荷に対する腸管微小循環と舌下微小循環の反応は異なっていました23。したがって、舌下モニタリングは、あらゆる臓器の普遍的な代用指標としてではなく、アクセス可能な組織床からの情報を提供するものとして解釈されるべきです。

確立された測定領域および候補領域
本レビューで検討した手法は、血管形態と密度、血球流または局所速度、組織酸素化、およびデータ品質の4つの主要な測定カテゴリーに分類できる。利用可能なエビデンスの成熟度は、手法によって大きく異なる。HVMには舌下画像の取得および解析に関する専用の標準規格があるが5,6、他のいくつかのモダリティは、相補的、間接的、あるいは新興または候補のアプローチとして含まれている。組織ガス測定は、舌下血管や毛細血管流を直接視覚化するものではないため、オプションの背景情報として個別に検討するのが最適である。単一の手法ですべての測定領域をカバーすることはできず、異なる物理的原理から得られたアウトカムを互換性のあるものとみなすべきではない。

HVMは、表在性の舌下血管を移動する赤血球を最も直接的に可視化することができます。まず、OPSイメージングによって、ベッドサイドでの微小循環の偏光可視化が可能になりました24。その後、SDFイメージングでは、リング状のパルスLEDを用いることで画像コントラストが向上し25、さらに術後および集中治療研究向けのハンドヘルド技術としてIDFイメージングが導入されました26。これらの手法は、絶対的な容量血流量よりも、主に血管形態、血管密度、および血流パターンを特徴づけるものです。

HVMは特に撮像品質の影響を受けやすい。唾液、気泡、組織の圧迫、体動、フォーカスの不備、および不安定な照明は、血管を不鮮明にしたり、見かけ上の血流パターンを変化させたりすることがある9,10。したがって、品質評価は測定そのものの不可欠な構成要素である。臨床的に解釈可能なレポートには、解析に採用されたデータの割合、画像セグメントを拒否した理由、圧迫または体動によるアーチファクトが検出されたか、および許容可能な撮像が達成されたかを示す必要がある。

近赤外反射イメージングとNIRSは異なるアプローチである。本レビューにおいて、近赤外反射イメージングとは、浅層血管のコントラストを向上させることを目的としたカメラベースの候補技術を指す。対照的に、NIRSは光の吸収と散乱から組織酸素化量の体積平均信号を導出するものであり、個々の毛細血管を分解して描写することはできない27。NIRSの測定値は、サンプリングのジオメトリ、組織組成、プローブの接触状態、およびデバイス固有のアルゴリズムに依存するため、異なるシステムを用いて得られた測定値が必ずしも互換性を持つとは限らない28。利用可能なエビデンスの多くがICUの舌下環境に特化したものではないため、NIRSはHVMに代わる確立された手法ではなく、補完的な酸素化測定モダリティであると考えられている。

レーザードップラー血流計は局所の灌流に関連した信号を提供し29、一方、レーザースペックルコントラストイメージングは空間的な灌流マップを生成します30。これらの手法は灌流評価においてより幅広い応用が可能ですが、集中治療の実践において舌下HVMの確立された代替法とはなっていません。舌腹部のカメラベースの光電脈波計測は有望ではあるものの、依然として探索的なアプローチであり、そこから得られる特徴量のさらなる標準化が必要です31。同様に、経皮二酸化炭素モニタリングは、特定のICU環境においてガス交換や末梢灌流に関する追加情報を提供できる可能性がありますが、これは舌下イメージング技術ではなく、微小血管の形態や毛細血管血流の直接的な測定法でもありません32。

実用的な意義として、密度測定、ドップラー由来の速度推定、酸素化測定、および経皮ガス信号は、それぞれ異なる生理学的課題に対処するものである。これらの測定値を組み合わせることは有益である可能性があるが、各信号はそれぞれ独自の単位、限界、品質指標、および適切な参照法を保持すべきである。測定カテゴリーと代表的な手法を表1にまとめる。

測定カテゴリー代表的な手法および候補アプローチ主要なアウトプット主な強み主な限界およびアーティファクトエビデンスの成熟度とトランスレーショナルな役割代表的な参考文献
形態および密度ハンドヘルド生体顕微鏡（HVM；直交偏光スペクトル [OPS]、サイドストリーム暗視野 [SDF]、および入射暗視野 [IDF] イメージング；確立された舌下研究アプローチ）、カメラベースの近赤外反射イメージング（候補となる表在血管アプローチ）HVM：総血管密度（TVD）、灌流血管密度（PVD）、血管径別密度、血管径分布、セグメント連続性、および空間的不均一性。候補の反射イメージング：表在血管コントラスト、セグメント連続性、および可視血管密度。HVMは赤血球で満たされた微小血管を直接視覚化し、舌下画像の取得および解析において最も整備された標準規格を有している。カメラベースの反射イメージングは、表在血管のマッピングおよび埋め込み画像解析をサポートする可能性がある。HVMは、プローブの圧力、動き、唾液、気泡、フォーカス、および照明に敏感である。定義および測定値は、血管径の閾値、クリップの選択、ソフトウェア、および解析ルールに依存する。近赤外反射イメージングはHVMと同等ではなく、毛細血管の赤血球血流を分解できない可能性がある。確立済み：ICUにおける舌下部位でのHVM形態および密度評価。候補：独立した構成概念および基準妥当性の検証を必要とする表在血管入力としての反射イメージング。5, 6, 8–10, 24–26
血流および流速HVM灌流および血流スコアリング（PPV、MFI、および血流不均一性指数）、画像由来の赤血球速度、レーザードップラー血流計、レーザースペックルコントラストイメージング、カメラベースの光電容積脈波法（新興）、および領域ドップラーセンシング（候補入力）灌流血管比率（PPV）、半定量的な微小血管血流指数（MFI）、血流不均一性指数、画像由来の赤血球速度、灌流関連フラックスまたはマップ、拍動関連の特徴、および候補となる領域流速関連信号。灌流、空間的な血流不均一性、流速、および拍動性変化に関する相補的な情報を提供する。HVMは標準化された半定量的な血流評価を可能にする。MFIは赤血球速度の絶対的な測定値ではなく、半定量的な血流スコアである。モダリティに応じて、アウトプットは相対的な値、領域的な値、または深度依存的な値となる。デバイス特性、解析アルゴリズム、血管径閾値、動き、キャリブレーション、サンプリング深度、音響結合、および入射角がすべて比較可能性に影響する。確立済み（HVMに限定）：舌下灌流および血流スコアリング。限定的/間接的：レーザーベースの灌流法。新興：舌腹光電容積脈波法。候補：ドメイン適合的な検証を必要とする領域ドップラーセンシング。5, 6, 8, 29–31, 33, 40
酸素飽和度近赤外分光法（NIRS）；校正済みマルチスペクトルまたは分光アプローチ（オプション）組織酸素飽和度関連の推定値および制御された生理学的摂動中の動的反応。組織酸素飽和度に関する非侵襲的なトレンドおよび相補的な情報を提供する。信号は体積平均されており、サンプリング深度、組織の光学特性、プローブ圧力、外光、およびデバイス固有のキャリブレーションに影響を受ける。個々の微小血管は分解されない。ICUにおける舌下部位では限定的/間接的である。校正および生理学的検証後のオプションの相補的酸素飽和度モジュールとして適しているが、血管形態または血流評価の代わりになるものではない。27, 28
データ品質コンセンサス取得基準、画像品質スコアリングシステム、および手動または専門家による品質レビュー採択データ比率、拒絶理由、フォーカス、動き、圧力、照明、または分泌物関連の品質フラグ、取得失敗率、および再現性指標。測定の信頼性、不確実性、およびデータ除外の理由を明確にする。品質閾値はモダリティ特有である。自動品質ゲーティングシステムは、あらかじめ指定された基準標準に対する独立した検証が必要である。確立済み：横断的なHVM取得および解析基準。今後の適用：独立した検証を必要とする自動品質ゲーティング。5–10
オプションの背景組織ガス測定経皮的二酸化炭素モニタリング（背景情報；舌下イメージング法ではない）経皮的二酸化炭素分圧、経皮的ー動脈血二酸化炭素分圧差、および経時的トレンド。換気に関する連続的かつ非侵襲的な背景情報を提供し、動脈血測定値と併せて解釈することで血行動態の障害を反映する可能性がある。舌下微小血管の形態や血球流を視覚化するものではない。精度は、センサー温度、平衡化、校正、皮膚灌流、および局所組織の状態に依存する。間接的な背景補助手段：舌下モニタリング法またはコアプラットフォームモジュールではない。32

表1：ベッドサイドにおける舌下微小循環評価の確立済みおよび候補となる測定カテゴリー。 本表は、代表的な測定手法、主要な出力項目、主な利点、限界とアーチファクト、エビデンスの習熟度、トランスレーショナルな役割、および代表的な参考文献をまとめたものである。生理学的測定カテゴリー（形態と密度、血流と流速、および酸素化）は、横断的な要件であるデータ品質、およびオプションの組織ガス測定とは別に提示されている。注。 形態と密度、血流と流速、および酸素化は生理学的測定カテゴリーを表す。データ品質は、すべての測定領域に適用される横断的な要件である。オプションの組織ガスモニタリングは、中心的な舌下測定カテゴリーではなく、背景情報として別途提示されている。単一の手法が複数のカテゴリーに寄与する場合があるため、これらのカテゴリーは互いに排他的ではない。現在、HVMがICUにおける舌下画像取得および解析において最も整備された標準を有している。NIRS、レーザーベースの手法、カメラベースの反射イメージング、光電容積脈波法、局所ドップラーセンシング、および組織ガスモニタリングは、限定的、間接的、新興、候補、または背景的アプローチとして含まれており、舌下HVMに代わる確立された代替手段として解釈されるべきではない。ある測定モダリティを用いて確立された知見を、ドメイン一致の検証なしに別のモダリティに直接外挿してはならない。略語： HVM, handheld vital microscopy; ICU, intensive care unit; IDF, incident dark field; MFI, microvascular flow index; NIRS, near-infrared spectroscopy; OPS, orthogonal polarization spectral; PPV, proportion of perfused vessels; PVD, perfused vessel density; SDF, sidestream dark field; TVD, total vessel density。

可視化から品質管理された解析まで
コンセンサス推奨事項により、部位の選択、画像の取得、および密度および血流に関連するHVM変数の報告が標準化されました5,6。その後の手法に関するガイダンスにより、ビデオの選択と画像品質が定量解析にどのように影響するかがさらに明確になりました8,9。MicroToolsなどの自動化ツールを使用することで、手作業の負荷を軽減しながら、毛細血管密度と赤血球速度を定量化することが可能です33。自動化によって解析効率は向上しますが、品質ゲーティング、専門家によるレビューとの一致度テスト、および実際のベッドサイド条件下での評価が必要なくなるわけではありません。

HVMにおいて一般的に報告される変数には、総血管密度（TVD）、灌流血管密度（PVD）、灌流血管の割合（PPV）、半定量的な微小血管血流指標（MFI）、および空間的な血流不均一性の指標が含まれる5,6。TVDとPVDは、それぞれ単位画像面積あたりの可視血管の長さおよび灌流血管の長さを定量化する。PPVは、可視血管のうち灌流していると分類された血管の割合を表し、一方でMFIは、あらかじめ定義された画像領域内における主要な血流をグレード化したものであり、赤血球速度の絶対的な測定値として解釈すべきではない。不均一性指標は、画像フィールド全体における血流の空間的な不均等分布を要約したものである。報告書では、解剖学的部位、血管サイズの階層および直径のカットオフ値、ビデオクリップの数と持続時間、クリップの選択および品質基準、ソフトウェアのバージョン、ならびに画像解析が手動、半自動、または自動のいずれで実施されたかを事前に規定すべきである5,6,8,9。異なるデバイス、解析アルゴリズム、血管サイズの閾値、または品質基準を用いて算出された値は、互換性があると考えてはならない。

著者が提案するモジュール式フレームワーク
以下に述べるフレームワークは、著者が提案したものであり、一部に著者が開示した特許に基づいています。これは、開発および検証に関する課題を整理することを目的としており、優位性、完全性、または臨床的な準備が整っていることを暗示するものではありません。実用的なモニタリングシステムは、最初から単一の統合デバイスとして開始する必要はありません。むしろ、信号取得、粘膜インターフェースの安定化、信号品質の評価、データ処理、およびベッドサイドでのレポート作成を含む主要機能を、個別のモジュールとして開発することが可能です。このモジュール方式を採用することで、システム統合によって新たな誤差要因が導入される前に、各機能を独立して評価することができます。著者が提案するアーキテクチャの概要を図1に示します。

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図1ベッドサイドでの舌下微小循環モニタリングに向けた、著者が提案するモジュール式センシングアーキテクチャ。 光学センシング、局所ドップラー由来センシング、分泌制御およびプローブポジショニング、組み込み処理およびクオリティゲーティング、ワイヤレスデータ転送、およびベッドサイド出力を示す概念的なモジュール式センシングアーキテクチャ。矢印は機能的な連携を示すものであり、検証済みの直列信号経路を意味するものではない。本概略図はスケール通りに描かれたものではなく、臨床的に検証されたオールインワンデバイスを表すものではない。このフレームワークは、一部開示された特許に基づいており、当該特許は単に設計例として引用されており、性能や臨床的妥当性の根拠として引用されたものではない。34. こちらの図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

公開された1件の特許において、近赤外線照明、カメラベースのイメージング、超音波プローブ、唾液の除去、組み込み処理、無線送信、および端末ディスプレイについて記載されています34。この特許は、あくまで例示的な設計例として引用されており、分析的妥当性、安全性、実現可能性、規制への適合性、治療上の利点、または臨床的有効性の根拠として提示されるものではありません。

この概念的枠組みにおいて、近赤外線カメラによるイメージングは、HVMの代替手段や組織酸素化の指標としてではなく、表層血管の入力として評価されます。同様に、超音波構成要素は、毛細血管の赤血球速度を直接測定するのではなく、領域的な血管信号を提供する可能性が最も高いと考えられます。このような信号の解釈は、サンプリング深度、音響結合、組織の動き、超音波照射角、出力定義、および光学視野との空間的レジストレーションに依存します。

テストは個別のモジュールレベルから開始すべきである。光学的な評価では、血管のコントラスト、照明の安定性、視野の再現性、および唾液や圧力に関連するアーチファクトへの耐性に関するエンドポイントが必要となる。速度関連コンポーネントの評価には、定義済みのサンプリングボリューム、安定した測定単位、角度感度およびSN比の評価、ならびに適切に校正された流量リファレンスとの比較が必要となる。インターフェースおよびレポートモジュールでは、分泌制御、接触圧、ユーザーの快適性、汚染リスク、処理遅延、同期、データ損失、および品質情報の提示について、個別の評価が必要となる。

ベッドサイドでのワークフローと最小限のレポート
図2に示す提案ワークフローは、4つの段階で構成されています。「取得（Acquisition）」では、目的の光学信号、および利用可能な場合は領域的なドップラー由来または校正済みの酸素化入力を取得します。「安定化および品質管理（Stabilization and quality control）」では、唾液、ぼけ、組織の圧縮、気泡、動き、および不十分な照明を特定します。あらかじめ規定された品質基準を満たす信号のみが解析へと進みます。その後、「レポート（Reporting）」において、測定値、その時間的傾向、および不確実性または取得失敗に関する明確な記述が提示されます。

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図2舌下微小循環モニタリングのために著者が提案するベッドサイドワークフロー。 取得、安定化および品質管理、定量分析、ならびに報告および統合を連携させた、提案される4段階のワークフロー。オプションである校正済み酸素化入力は補完的な入力として示されており、コアセンシングアーキテクチャの必須構成要素とはみなされない。表示されている出力は、検証済みの診断指標ではなく、測定候補カテゴリを表している。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

初回のベッドサイドレポートは、意図的に簡潔にする必要があります。妥当な初期セットには、密度に関連する指標を1つ、血流が分解可能な場合は灌流または血流パターンに関する指標を1つ、解釈が検証されている場合にのみ局所速度に関連する推定値を1つ、採用されたデータの割合、データ取得に失敗した理由、およびタイムスタンプ付きの患者内トレンドを含めます。初期の研究では、デバイス間や患者群にわたって普遍的な閾値を適用するのではなく、同一患者内での変化を重視すべきです。

測定結果は、治療上の推奨事項とは明確に区別される必要があります。異常な測定値が得られた場合は、まず可能な限り信号品質を確認し、再測定を行う必要があります。異常が持続する場合は、全身血行動態、現在の血管作動薬の投与量、ヘモグロビン濃度、酸素化状態、体温、換気状態、および局所的なアーチファクトの可能性を再評価してください。測定値のみに基づいて、自動的に輸液投与や血管作動薬療法の変更を行うべきではありません。

性能指標および統計的検討事項
以下に述べるエンドポイントは、今後の評価に向けて提案されたものであり、検証済みの許容しきい値として解釈されるべきではありません。形態学的研究では、可視または灌流血管密度、血管径分布、セグメントの連続性、および空間的不均一性を評価することがあります。血流研究では、あらかじめ規定された血流カテゴリー、キャリブレーション済みの画像ベースの速度、または明確に定義されたドップラー由来の代替指標を評価することがあります。酸素化エンドポイントは、キャリブレーション済みのマルチスペクトルまたはNIRSコンポーネントが組み込まれている場合にのみ適切です。すべての測定領域において、品質報告には、利用可能なデータの割合、データ却下の理由、取得時間、アーチファクトフラグ、および欠損セグメントまたは空間的に共登録できないセグメントを含める必要があります。

信頼性分析には、事前に規定された分析単位が必要です。フレームおよび血管セグメントは1回の収集（acquisition）内に、そして繰り返しの収集は各被験者内にネストされているため、すべての観察値を独立したものとして扱うと、不確実性の推定値が不自然に狭くなってしまいます。クラス内相関係数モデル、一致性の定義、および評価者構造は、事前に規定しておく必要があります。被験者内変動係数、テスト・再テストバイアス、およびBland-Altman一致限界は、各被験者内の反復観察を考慮した手法を用いて推定する必要があります。最小可検変化量（smallest detectable change）は測定誤差を定量化するものであり、対応する臨床的閾値が独立して確立されていない限り、臨床的に重要な変化として解釈すべきではありません。

ベンチマーク比較は、評価対象となる特定の信号に合わせる必要があります。形態および流動パターンの出力は、専門家がレビューしたHVM解析またはコンセンサスアノテーションと比較できます。速度推定には、フローファントム、制御されたドップラー参照法、またはキャリブレーション済みの画像ベースのトラッキングが必要です。酸素飽和度の測定には、生理学的摂動を制御した適切な組織酸素飽和度プロトコルが必要です。オプションの組織ガス測定には、適切なガス分圧参照が必要です。データ転送およびレポートモジュールについては、さらにタイムスタンプの整合性、アクセス制御、データ損失、監査可能性、および相互運用性を評価する必要があります。これらの提案されるベンチマーク比較および解釈上の考慮事項は、Table 2にまとめられています。

著者が提案するモジュールおよび主な機能現在の原理または限界設計上の考慮事項報告可能なアウトカム候補品質および安全性の確認バリデーションおよび再現性のエンドポイントドメイン一致ベンチマークと解釈上の注意点
表面血管イメージング（形態および密度）ハンドヘルドバイタル顕微鏡（HVM）は、赤血球が充填された微小血管を直接可視化できるが、プローブの圧力、動き、唾液、気泡、焦点、および照明の影響を受けやすい。カメラベースの近赤外反射イメージングは、依然として表面血管へのアプローチ手法の候補となっている。制御された照明、再現可能な視野、ポジショニング支援、明確な品質ゲーティング、およびマルチモーダル融合を意図する場合のみ行う空間レジストレーション。可視血管密度、血流が直接的に分解能で捉えられた場合の灌流血管密度、血管径分布、セグメント連続性、空間的不均一性。フォーカス、照明、動き、圧縮、分泌負荷、許容データ比率、および欠損セグメントまたは空間的に共登録できないセグメント。光学分解能、照明安定性、視野の再現性、マルチモーダル融合を意図する場合のレジストレーション誤差、専門家がレビューしたHVMとの一致度、アーティファクトに対する堅牢性、および撮影失敗率。専門家によるレビュー済みのHVMまたはコンセンサスアノテーション。HVMを用いて確立された関連性は、独立した構成概念妥当性と基準妥当性の検証なしに、近赤外反射イメージングに外挿してはならない。
領域的ドップラー由来センシング（流量および流速）領域ドップラーセンシングは、確立された舌下微小血管測定法ではなく、速度に関連する候補入力であり、入射角、サンプリング深度、音響結合、および体動の影響を受ける。標準化されたプローブ形状、角度および深さのメタデータ、同期 acquisition、および可視化された信号品質フィードバック。局所血流速度関連の代替指標、拍動性関連変数、時間的変動性。角度と深さの妥当性、信号対雑音比、結合品質、モーションフラグ、スペクトル完備性、および同期誤差。フローファントム直線性、角度感度、サンプリング深さの安定性、制御されたドップラーまたは校正済み画像ベースの速度リファレンスとの一致度、同期性能、およびデータ取得失敗率。校正済みフローファントム、リファレンスドップラー法、または校正済み画像ベース速度法のいずれかを使用する。局所的なドップラー信号は、毛細血管内の赤血球速度の直接的な測定値ではなく、局所的かつ深さに依存する値として解釈されるべきである。
オプションの校正済み酸素供給モジュール（酸素供給）近赤外分光法（NIRS）は、体積平均された酸素化関連信号を提供しますが、サンプリング深さ、組織の光学特性、プローブの圧力、外光、およびデバイスのキャリブレーションの影響を受けます。個々の微小血管を分解して観察することはできません。カメラベースの反射率イメージングとは分析的に独立して維持される、オプションの校正済みマルチスペクトルまたはNIRSモジュール。組織酸素化関連値、制御された生理学的摂動中の回復勾配または回復面積、ならびに患者内トレンド。光学的カップリング、環境光制御、圧力フラグ、校正状態、信号ドリフト、および生理学的妥当性。光学ファントム校正、制御された生理学的摂動、適切な参照組織酸素飽和度測定法との一致、応答時間、信号ドリフト、および校正安定性。参照組織酸素化プロトコルまたは許容される生理学的摂動を用いる。酸素化の測定は相補的なものであり、毛細血管の形態や血球流の直接的な測定値として解釈してはならない。
粘膜界面の安定化および取得（データ品質と安全性）プローブの手動での接触、測定部位の変動、口腔分泌物、および制御されていない圧力により、組織の圧縮、モーションアーチファクト、汚染、および再現性のアーチファクトが生じる可能性があります。分泌物管理、非侵襲的な接触インターフェース、ポジショニングおよび圧迫サポート、解剖学に基づいた部位選択、再装着のプロンプト、ならびに検証済みの使い捨てバリアまたは検証済みの洗浄・消毒手順。受理データ割合、取得時間、取得失敗理由、接触圧指示計、分泌負荷、部位識別子圧力および部位の確認、粘膜損傷の評価、口腔アクセス状態、バリアの完全性、および汚染管理状態。有効データ収量、許容可能な取得までの時間、ユーザーの快適性、粘膜への有害事象、洗浄または消毒のバリデーション、交差汚染試験、同一部位での再取得における再現性、および学習曲線の評価。標準化されたHVM取得プロトコル、またはその他の事前に規定された取得基準。取得の質と安全性の向上は、想定するのではなく、実証される必要がある。
組み込み解析およびクオリティゲーティング（処理および不確かさ）オフラインまたは半自動解析では、解析に時間がかかる場合があるほか、クリップ選択の主観性、アルゴリズムの選択、および不透明なデータ除外による影響を受ける可能性があります。明示的な品質ゲート、可視化された拒否理由、モジュール化されたアルゴリズム、不確実性の表示、バージョン管理、および監査可能な記録を備えた、デバイス上またはエッジでの処理。品質承認済みの生理学的測定値、承認および却下されたデータ分率、不確かさ指標、却下理由、アルゴリズムバージョン。事前規定の品質しきい値、失敗フラグ、欠損データの処理、オーバーライドログ、バージョン追跡、および人工知能が使用される場合の分布外フラグ。エキスパートまたはドメイン固有のリファレンスとの一致度、事前設定した閾値における不適格データの感度および特異度、処理レイテンシ、アーチファクトに対する堅牢性、故障モード解析、再解析の一貫性、キャリブレーションの安定性、およびソフトウェアバージョン間の比較可能性。専門家によるレビュー済みのHVM、アノテーション付きデータセット、またはその他のドメイン特化型のリファレンス標準。計算速度の向上のみでは、分析的な妥当性や臨床的な適用準備が確立されるわけではない。
報告、相互運用性、およびサイバーセキュリティ（ワークフロー統合）データの手動エクスポートや記録の遅延により、値の孤立、メタデータの不備、単位の不一致、およびトレーサビリティの制限が生じる可能性があります。タイムスタンプ付きのトレンド、各数値に付随する品質および不確実性指標、標準化されたデータエクスポート、アクセス制御、暗号化、および監査証跡を備えた構造化ベッドサイドレポート。現在の値、事前に設定したベースラインまたは参照測定値、患者内での絶対的および相対的な変化、前回の測定からの経過時間、クオリティフラグ、不確実性インジケーター、データ取得失敗の理由、構造化データエクスポート。タイムスタンプの整合性、単位およびメタデータの完全性、データ損失試験、暗号化、アクセス制御、監査可能性、およびエクスポート検証。エンドツーエンド遅延、エクスポート精度、データの整合性、相互運用性、ヒューマンファクター試験、デバイス間またはサイト間での表示の一貫性、およびユーザー理解度試験。臨床情報システムおよびヒューマンファクターに関する要件。報告は、自律的な治療推奨ではなく、構造化された再評価およびドキュメンテーションを支援するものであるべきである。
統合型ベッドサイドワークフロー（臨床的有用性と安全性）生理学的妥当性と予後との関連性が示されたとしても、それが治療上の有益性を立証することにはならず、輸液や血管作用薬による介入に対する反応は依然として不均一である。臨床医の監督下にある「確認・再試行・再評価」経路。これには、再測定または再評価のための事前定義されたトリガー、エスカレーションおよび停止ルール、ならびに臨床医によるオーバーライド（優先的な判断による変更）の記録が含まれる。早期相：反復測定または再評価の完了、管理内容の変更、事前に規定された潜在的に不適切な介入、プロトコル逸脱、およびデバイス関連の有害事象。後期相：患者中心のアウトカム。プロトコル遵守状況、繰り返し測定の完了、臨床医によるオーバーライドの理由、プロトコルからの逸脱、有害事象の監視、およびデータの完全性。正当性が認められた場合には、前向きの実現可能性研究およびヒューマンファクター研究の後、決定トリガーに基づく比較評価、ワークフローの忠実度、トレーニング効果、患者群および失敗シナリオ間での再現性、ならびに事前に規定された進行基準による評価を行う。通常のケアまたは標準的な血行動態アセスメント。前向きに臨床的有用性と安全性が実証されるまで、治療閾値やアウトカムに関する主張は正当化されない。

表2：ベッドサイドでの舌下微小循環モニタリングの開発およびバリデーションのために著者が提案するモジュール式フレームワーク。 この表は、著者が提案するモニタリングモジュール、現在の測定原理または限界、設計上の検討事項、報告可能な出力候補、品質および安全性チェック、バリデーションおよび再現性のエンドポイント、ならびに解釈上の注意点を伴うドメイン一致ベンチマーク法をまとめたものである。このフレームワークでは、確立された測定原理と著者が提案する構成要素を区別し、初期の技術的・プロセス的・安全性の成果と、その後の臨床的有用性の評価を分けている。このフレームワークは概念的なものであり、臨床的にバリデートされていない。注： この著者が提案するフレームワークは臨床的にバリデートされていない。開示された特許は、単に設計例として引用されたものであり、分析的な妥当性、安全性、実現可能性、規制上の準備状況、または臨床的有効性の根拠となるものではない。すべての出力候補、品質および安全性評価、バリデーションエンドポイント、再現性目標、および進行基準には、実証的な評価が必要である。信頼性分析では、分析単位をあらかじめ指定し、入れ子構造および反復観測を考慮する必要がある。略語： HVM：ハンドヘルドバイタル顕微鏡、ICC：クラス内相関係数、NIRS：近赤外分光法。

妥当性と再現性
提案された経路は、検証、分析的妥当性確認、および臨床的妥当性確認の確立された原則に基づいています35。第1段階では、光学分解能、照明安定性、信号対雑音比性能、ドップラー角感度、レジストレーション誤差、処理遅延、バッテリー性能、データ整合性、および関連する電気的・音響的安全性を検証します。第2段階では、シミュレーション研究または管理されたボランティア調査において、取得時間、ユーザーの快適性、分泌物制御、取得失敗の原因、および術者内・術者間再現性を評価します。この段階的な妥当性確認経路は、図3にまとめられています。

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図3ベッドサイドでの舌下微小循環モニタリングに向けた、著者が提案する段階的バリデーションパスウェイ。 ベンチ試験およびファントム試験、制御された再現性試験から、ドメイン一致分析的バリデーション、集中治療室（ICU）での実現可能性およびユーザビリティ、そして臨床的有用性と安全性の前向き評価へと進む概念的なバリデーション経路。選択されたエンドポイントは例示的なものであり、網羅的なバリデーションチェックリストを構成するものではない。 略称： ICU、集中治療室。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

第3段階では、各測定出力が適切な参照法と一致するか、また制御された生理学的変化に対して期待通りに反応するかを判断します。この文脈では、相関関係のみよりも、バイアス、一致限界、不等分散性、再現性、および故障率の方がより有益な情報となります。HVMを用いて得られたエビデンスを、近赤外線カメライメージング、NIRS、またはドップラー由来の信号にそのまま適用すべきではありません。

第4段階では、人工呼吸管理、浮腫、ショック、経口アクセスの制限、過剰な分泌物、および患者の体動時におけるパフォーマンスを含め、ICUにおける実現可能性を評価します。画像取得の失敗や粘膜への有害事象は、パフォーマンス分析から除外するのではなく、報告されるべきです。第5段階では、臨床的有用性と安全性を評価します。大規模な試験で患者中心のアウトカムを評価する前に、初期調査ではプロセスアウトカム、不適切な介入、およびデバイス関連事象に焦点を当てることが考えられます。進展基準は、データ分析の前に規定しておく必要があります。

人工知能（AI）が、データの採用または却下、変数の抽出、あるいは臨床医向けのアウトプットの生成に使用される場合、初期研究では、AIシステムの想定される役割、入力および出力、想定される臨床設定、人間による介入の程度、および既知の故障モードを明確に記述すべきである36。同様に、AIまたはデバイスによってトリガーされる介入を評価する試験では、人間による監視のメカニズムを記述し、システムの出力がどのように臨床的処置に変換されたかを説明すべきである37。

潜在的な臨床応用
最も現実的な短期的応用は、全身の血行動態変数と組織灌流が不一致であると思われる場合の標的再評価です。敗血症性ショックにおいて、舌下測定を繰り返すことで、血圧回復後の持続的な灌流異常を特徴付けるのに役立つ可能性があります。しかしながら、輸液反応性は不均一であり、個々の患者に対して好ましい平均的な反応が得られると想定すべきではありません15,16。したがって、微小循環ガイド下蘇生に関するレビューでは、ベッドサイドモニタリングは有望であるものの、日常的な治療決定を直接導くにはまだ適していないと考えられています17。

外傷または出血性ショックにおいて、従来の全身的な蘇生エンドポイントを補完するものとして、直接的な微小循環評価が検討されてきました21,38。しかし、これらの研究では、検証済みの治療閾値は確立されていません。同様に、周術期および心臓集中治療において、心臓手術後の術後回復期における舌下微小循環の変化を特徴づけるために、反復的なIDF測定が行われています26。現時点では、この適用は臨床的意思決定の確立された根拠ではなく、探索的なものであると見なされるべきです。

あらゆる臨床現場において、持続的な異常値は、単独で介入を行う指標とするのではなく、患者の状態と測定値の両方を再評価するための促しとして解釈するのが最適です。このアプローチにより、臨床的判断が維持され、測定誤差と臨床的意義が十分に理解される前に、技術的に妥当と思われる信号を過剰に解釈するリスクを低減できます。

課題と今後の方向性
ICUで直面する状況は、ベンチトップ実験やボランティア研究よりも大幅に制御が困難です。分泌物、口腔へのアクセスの制限、浮腫、患者の体動、および接触圧の変動などは、すべて信号品質を低下させる可能性があります。光学イメージング、超音波カップリング、粘膜のクリーニング、および安定したポジショニングを小型の口腔プローブ内に統合することは、これらの構成要素が異なる物理的要件を持ち、互いに干渉し合う可能性があるため、特に困難です。したがって、成功した測定における平均的な性能と同様に、失敗率やデータ取得失敗の理由は極めて重要です。

デバイスの準備状態には、安全性および情報ガバナンスも含まれます。実現可能性調査では、粘膜生体適合性、圧迫損傷、洗浄または単回使用の障壁、交叉汚染、電気的および音響的曝露、ならびにICUの感染管理体制との適合性を評価する必要があります。さらに、無線通信および報告機能については、暗号化、アクセス制御、タイムスタンプの整合性、監査証跡、データ損失に対する耐性、および臨床情報システムとの安全な統合についての評価が求められます。

今後の開発は、3つの実用的な優先事項に従って進めることができる。第一に、明確な生理学的意味を持ち、許容可能な再現性がある出力のみを保持すること。第二に、報告されるすべての結果に併せて、却下理由と測定不確かさを表示すること。第三に、各モジュールが個別に実現可能であることを実証した後にのみ、個々のモジュールを統合することである。カメラベースの光電容積脈波による推定値は、照明および信号抽出条件に依存し31,39、一方でドップラー由来の速度推定値は、サンプリングジオメトリと入射角に強く依存する29,40。これらの制限事項は、システム統合後も明示的に保持されるべきである。

技術的な洗練さだけでは、臨床的な有用性は保証されません。モニタリングシステムが不快感を与えたり、動作が遅かったり、装着が困難であったり、あるいは結果の解釈が難しい場合は、機能不全に陥る可能性があります。逆に、慎重に検証された限定的な測定セットであっても、迅速なデータ取得が可能で、エラーが明確に特定され、再現性が十分に特性評価されており、かつ結果が構造化された再評価プロセスに組み込まれていれば、有意義な臨床的価値を提供できる可能性があります。

本レビューの限界
本レビューでは、最終原稿の提出前に重点的なアップデートを含む標的文献検索を用いており、システマティックレビューのプロトコルを採用していないため、すべての関連研究を特定できていない可能性があります。また、正式なバイアスリスク評価および定量的統合が行われていないため、統合された診断精度や治療効果に基づいて測定モダリティを比較することはできません。概念的なワークフローでは、システム統合の例示として公開済みの特許を1件組み込んでいますが、そのアーキテクチャに関する性能、ユーザビリティ、安全性、規制への適合性、または臨床的有用性に関する独自のエビデンスは提示されていません。提案されたいくつかのエンドポイントおよび進行基準は、著者による推奨事項であり、経験的な検証が必要です。したがって、本レビューは、統合モニタリングシステムが臨床的に有効であるという証拠ではなく、現在の測定アプローチと検証の優先事項を構造的に合成したものとして解釈されるべきです。

結論

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

舌下微小循環モニタリングは、従来の血行動態評価における重要な限界に対処するものである。すなわち、全身性の変数が正常化したとしても、必ずしも組織レベルの灌流が回復したとは限らない。現在および新しく登場したモニタリング手法は、血管形態、血管密度、血球流、局所速度、および組織酸素飽和度に関して相補的ではあるが不完全な情報を提供しており、これらの測定値の解釈は、基本的に採取の質と適切な品質管理に依存している。

臨床的に信頼できるモニタリングシステムを実現するには、単に複数のセンシング技術を統合するだけでは不十分です。システム統合の前に、各測定モジュールについて、その物理信号に適した基準物質に対する独立した検証、再現性試験、および分析的妥当性の確認を行う必要があります。統合は、潜在的な故障モード、安全上の検討事項、測定不確かさ、およびワークフローの実現可能性が十分に特性評価された後に行われるべきです。

今後の前向き研究では、測定に基づく再評価が、不必要な輸液投与や血管作動薬治療を増やすことなく、臨床的意思決定を改善するかどうかを決定する必要があります。また、これらの調査では、デバイスに関連する安全性、日常的な集中治療実務における実現可能性、および患者中心のアウトカムについても評価すべきです。そのようなエビデンスが得られるまで、提案されたフレームワークは、臨床的に検証されたモニタリングシステムや治療アルゴリズムとしてではなく、今後の開発と検証のための構造化されたロードマップとして見なされるべきです。

開示事項

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

浙江大学は、米国特許第US 11,877,886 B2号（名称：Sublingual Microcirculation Detection Device, Sublingual Microcirculation Detection System and Processing Method Thereof）を含む、本稿で論じている舌下微小循環モニタリングアーキテクチャに関連する知的財産を保有しています。Siyi Jiangはこの特許の考案者として記載されています34。この特許はあくまで例示的な設計例として引用されており、分析的妥当性、安全性、実現可能性、規制上の準備状況、臨床的性能、または臨床的有効性の根拠として提示されるものではありません。著者は、潜在的な利益相反と解釈されうるその他の金銭的または個人的な関係がないことを宣言します。

人工知能の使用に関する開示： 原稿の校正段階において、言語編集、著者作成テキストの再構成、およびフォーマットチェックの支援としてChatGPT (OpenAI)を使用しました。科学的根拠や科学的内容のソースとしては使用していません。著者が独立して文献を評価し、科学的内容、参考文献、および特許情報を検証し、最終原稿をレビューして承認し、その内容に対して全責任を負います。

謝辞

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

本研究は、浙江省基礎公共福祉研究プロジェクト（プロジェクト番号 LGF22H150003）の支援を受けて行われました。著者らは、舌下微小循環モニタリングのベッドサイドでのワークフロー要件に関するフィードバックを提供してくださった臨床および工学分野の同僚に感謝いたします。

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