Apollon、DTM 2026血糖予測コンテストで2部門制覇

針を使わない連続血糖測定器(CGM)を開発する韓国のApollon(代表:ホン・アラム氏)が、米ワシントンDCで27〜29日(現地時間)に開かれた糖尿病技術学会「DTM 2026」の「Glucose Prediction Challenge 2026」で、分析精度(Analytical Track)と臨床精度(Clinical Track)の両部門で1位となった。

大会は1型糖尿病の研究支援を行うHelmsley Charitable Trustの後援で開催された。世界31チームが参加し、ユ・チャンヒョン博士率いるApollonの研究チームは、平均絶対相対誤差(MARD)4.65%、臨床精度の指標であるDTSエラーグリッドA領域の比率97.0%を記録した。いずれも参加チーム中で最高の値という。

2時間先を5分刻みで予測

同社のアルゴリズムは、アテンション(Attention)ベースのAIモデルだ。患者の過去の測定記録とインスリン投与データを総合的に分析し、今後2時間の血糖推移を5分間隔で算出する。長期予測区間に重みを置き、同種のインスリンポンプのデータを深く学習させて精度を高めた。検証済みのモデルは、開発中の非侵襲CGM「Moglu」の低血糖・高血糖の事前通知機能に適用する計画だ。

学会ではApollonとマサチューセッツ工科大学(MIT)の共同論文が、米国糖尿病学会(ADA)と糖尿病技術学会(DTS)が共同で発行する学術誌「Journal of Diabetes Science and Technology」に掲載された。MITの共同研究者カン・ジョヌン博士は、非侵襲の血糖・ケトン測定ワークショップで座長を務め、バンドパスラマン分光法による非侵襲血糖測定の成果も発表した。

試作機はJoslinで臨床評価へ

スタートアップ展示では、80×90×30mmの非侵襲CGM試作機を公開した。採血針を使わず、分光技術で体内の血糖値を測定する。ハーバード大学医学大学院付属のJoslin Diabetes Centerで行う、糖尿病患者対象の臨床実現性評価に投入される予定だ。

ホン代表は「測定誤差を最小化するハードウェア技術と、将来の変動を先読みするソフトウェア力はデジタルヘルスケアの中核だ」と述べ、世界大会1位で実証したAIモデルを土台に、ハードとソフトを組み合わせた次世代の非侵襲糖尿病管理ソリューションを構築すると語った。