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文：エセト
新型コロナウイルスによる今月23日の感染者数は、全国で981人と1日の感染者としては過去最多を記録。世界的にも第２波、第３波の懸念が根強く、当面はウイルスとの共存を余儀なくされそうだ。
そんな中、米国マサチューセッツ工科大学（MIT）が、今までとは異なるアプローチのコロナ検査を実用化しようとしており、注目を集めている。
無症状者や発熱前の検査も可能に
風邪に感染すると人の声がしゃがれたり、鼻にかかったように変化するのは、多くの人が知るところだろう。そんな感染症が声を変化させるところに着目したのが、MITリンカーン研究所のトマス・クウォティエリ氏率いる研究者チームだ。
研究チームは、人の声の微妙な変化から、新型コロナウイルスの感染の有無を判別する技術を開発。つまり、感染者を検知する音声バイオマーカー（生理学的指標）の特定に成功したと『IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology』に発表した。
元々、筋萎縮性側索硬化症（ALS）やパーキンソン病などの音声バイオマーカーの研究を行っていたクウォティエリ氏は、新型コロナウイルス感染症にも音声バイオマーカーがあると考えた。
発声は非常に複雑なシステムで、新型コロナ感染による炎症は発声に使用する多くの筋肉に相互に影響を与える。この影響は声の大きさ、音程、安定性、共鳴性に現れる。これらを測定することで、音声バイオマーカーを特定することができると考えたのだ。
研究チームは、YouTubeに投稿されている無症状の感染者のインタビューを分析。新型コロナの陽性反応が出る前後で比較した。その結果、呼吸器と喉頭の間の運動の複雑さに低下が見られることを発見した。
現在、カーネギーメロン大学と共同で、コロナ感染者の音声言語サンプルを元に、より精巧なデータ集積と体系化を進めている。無症状者や発熱前の初期段階での正確かつ迅速な感染検査の早期実用化が狙いだ。