JP7639201B2 - 頭皮角層細胞性状を用いた毛髪、顔面性状等の推測方法 - Google Patents
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Description
頭皮の角層細胞性状を指標として、次の(i)~(iv)の少なくとも一つの性状の推測方法。
(i)顔面皮膚性状
(ii)毛髪性状
(iii)頭皮性状(頭皮角層細胞性状を除く)
(iv)身体内性状
〔第2発明〕前記角層細胞性状の指標が、角層細胞の面積、重層剥離率、有核率から選択される少なくとも1つである〔第1発明〕記載の推測方法。
〔第3発明〕前記顔面皮膚性状が、たるみ量である〔第1発明〕又は〔第2発明〕記載の推測方法。
〔第4発明〕前記毛髪性状が、毛髪総本数、毛髪成長速度、白髪率から選択される少なくとも一つである〔第1発明〕乃至〔第3発明〕いずれかに記載の推測方法。
〔第5発明〕前記頭皮性状が、頭皮コラーゲン密度、頭皮経表皮水分蒸散量から選択される少なくとも一つである〔第1発明〕乃至〔第4発明〕いずれかに記載の推測方法。
〔第6発明〕前記身体内性状が、体脂肪率、内臓脂肪レベル、BMI値、全身皮下脂肪率、全身骨格筋率、基礎代謝から選択される少なくとも一つである〔第1発明〕乃至〔第5発明〕いずれかに記載の推測方法。
〔第7発明〕頭皮の角層細胞重層剥離率を指標として、頭皮水分量、身体の基礎代謝から選択される少なくとも一つを推測する方法。
〔第8発明〕頭皮の角層細胞有核率を指標として、顔面皮膚のたるみ量、頭皮コラーゲン密度から選択される少なくとも一つを推測する方法。
〔第9発明〕
予め複数の被験者から、次の(1)及び(2)と、(3)~(6)から選択される少なくとも1つ以上の情報を得、
(1)年齢情報
(2)頭皮角層細胞性状に関する情報
(3)顔面皮膚性状に関する情報
(4)毛髪性状に関する情報
(5)頭皮性状に関する情報(頭皮角層細胞性状に関する情報を除く)
(6)身体内性状に関する情報
前記(1)及び/又は(2)と(3)~(6)から選択される少なくとも1つ以上の統計的関係性を母集団データとし、当該母集団データと任意の被験者の頭皮角層細胞性状情報との対比により被験者の顔面皮膚年齢、毛髪年齢、頭皮年齢、身体年齢から選択される少なくとも1つを推測する方法。
〔第10発明〕
予め複数の被験者から、次の(1)及び(2)と、(3)~(6)から選択される少なくとも1つ以上の情報を得、
(1)年齢情報
(2)頭皮角層細胞性状に関する情報
(3)顔面皮膚性状に関する情報
(4)毛髪性状に関する情報
(5)頭皮性状に関する情報(頭皮角層細胞性状に関する情報を除く)
(6)身体内性状に関する情報
前記(2)と(3)~(6)から選択される少なくとも1つ以上の統計的関係性を、前記(1)から年代毎の母集団データとし、当該母集団データと任意の被験者の頭皮角層細胞性状情報との対比により被験者の顔面皮膚年齢、毛髪年齢、頭皮年齢、身体年齢から選択される少なくとも1つを推測する方法。
〔第11発明〕
予め複数の被験者から、次の(1)及び(2)と、(3)~(6)から選択される少なくとも1つ以上の情報を得、
(1)年齢情報
(2)頭皮角層細胞性状に関する情報
(3)顔面皮膚性状に関する情報
(4)毛髪性状に関する情報
(5)頭皮性状に関する情報(頭皮角層細胞性状に関する情報を除く)
(6)身体内性状に関する情報
前記(2)と(3)~(6)から選択される少なくとも1つ以上の統計的関係性を、前記(1)から年代毎の母集団データとし、
当該母集団データから各年代の代表値及び/又は代表性状を決定し、
当該代表値及び/又は代表性状と、任意の被験者の頭皮角層細胞性状情報との対比により
被験者の顔面皮膚年齢、毛髪年齢、頭皮年齢、身体年齢から選択される少なくとも1つを推測する推測支援ツール。
〔第12発明〕
請求項1乃至請求項11のいずれか1項に記載の方法を用いて、任意の被験者の顔面皮膚性状、毛髪性状、頭皮性状(頭皮角層性状を除く)、身体内性状の少なくとも1つを推測し、当該推測から被験者に適するケア方法、ケア製品を提案する方法。
なお、頭皮の日焼けが評価に与える影響を小さく抑えるために、分け目やつむじ付近を除く部位から角層剥離採取することが好ましい。また、評価の客観性を高める観点から、比較の際には、同じ部位同士から採取し比較することが好ましい。
採取した頭皮角層細胞から面積の算出に用いる角層細胞数は特に限定されないが、10個以上が好ましく、さらに多い方がその精度は上昇するため望ましい。他のパラメーターとの関係性を把握する際には、角層細胞1個当たりの面積平均値あるいは、用いる細胞数を一定にすれば面積合計値を用いて頭皮角層細胞面積として把握しても良い。
さらに、染色から画像処理ソフトを用いる工程については、例えば、人工知能(AI:Artificial Intelligence)等のコンピューター技術を利用することによって省略することもできる。つまり、採取された角層細胞を染色せずに、角層細胞の面積を算出してもよい。
また、共焦点レーザー顕微鏡(vivascopeなど)や多光子顕微鏡などを利用することで、角層剥離処理を省略し、皮膚を直接観察するなどの手法で、角層細胞の性状を算出してもよい。
皮膚のたるみ量としては例えば、皮膚上や中部がたるむことにより生じる皮膚上の位置、方向、ゆがみ等の変化が挙げられ、変位距離、変位方向、変位角、方位角等として把握できる(例えば、特願2019-63072参照。)。
皮膚のたるみ量の評価方法としては、皮下脂肪厚や皮下血流量やコラーゲン強度で評価したり、評価部位に衝撃波を与え、その伝播時間で評価する方法がある(例えば、特開2010-51717号公報、特開平10-95713号公報、特開2011-15862号公報等)。一方で、測定表面を直接的に測定する方法としては、サンプリングモアレカメラなどを用いた三次元的に垂直位の顔を撮影し、解析する方法や3Dスキャナカメラを用いて評価する方法が知られている(例えば、Dent.J.Iwate.Med.Univ.,13:197,1988.、J.Soc.Cosmet.Chem.Jan.,50(3)222-226,2016.等)。さらに、皮膚表面に基準点及び測定点をマーキングし、水平位、垂直位顔写真を撮影し、基準点を基に測定点の移動距離や移動の方向などを算出する二次元方法もあり、この手法を用いると、たるむ距離、たるむ方向やその角度などを求めることができる(例えば、特開平10-43141号公報、特開2014-4105号公報、特願2019-63072等)。
毛髪総本数は、頭皮の評価対象部位における所定の単位面積あたりに生える毛髪の合計本数を用いても良いし、マイクロスコープ等の画像取得手段で取得できる画像に白黒二値化処理を施した場合の黒色部分を用いても良い。所定の単位面積としては、特に限定されず、例えば、マイクロスコープ等の画像取得手段を所定の倍率で用いた場合に画面に映し出される範囲としてもよい(以下、同じ)。
白髪率は、頭皮の評価対象部位における所定の単位面積あたりに生える毛髪の合計本数中の白髪本数の割合を用いることができる。
毛髪成長速度は、頭皮の評価対象部位における所定の単位面積あたりに生える全毛髪1本ずつの単位時間あたりの成長長さの平均値を用いても良いし、特定した毛髪の単位時間あたりの成長長さの平均値としてもよい。
開放型の測定法では、皮膚表面の水分の濃度勾配からFickの法則によって、経表皮水分蒸散量を計算する。2つの湿度センサーが一定の間隔で皮膚表面上に位置するように設計された中空の円筒型のプローブを皮膚にあて、2点の水分量を測定する。一方、閉鎖型では、皮膚の表面に密閉式のプローブをあて、プローブ内の皮膚表面に乾燥した空気や窒素ガスを還流させ、回収したガスの含有水分量から経表皮水分蒸散量を計算することができる。
具体的には、体脂肪率とは、体重のうち、体脂肪の重さが占める割合、内臓脂肪レベルとは、体脂肪のうち、内臓のまわりについている脂肪の面積の大小、BMI値とは、体重と身長のバランスをチェックして肥満度を判定する基準、全身皮下脂肪率とは、体重のうち、皮膚の下に蓄積される皮下脂肪が占める割合、全身骨格筋率とは、体重のうち、骨格筋の重さが占める割合、基礎代謝とは、体温維持や呼吸など、生命維持において消費する必要最小限のエネルギーを指す。
被験者として、20歳代から60歳代の健常女性25名を対象にして測定した。被験者の各年齢群の人数を表1に示した。
(1)測定室環境条件
測定室の環境は、温度22℃、湿度50%とした。
(1)被験者を仰臥位にした被験者の頭頂部より約4cm右耳方向の位置に6mm×6mmの範囲の毛髪をバリカンで剃毛し、剃毛部を水含浸したコットンで、軽くふき取った。
(2)角層チェッカー(プラスチックプレートタイプ プロモツール社製)を用いて、剃毛部の角層細胞を採取した。
(3)剃毛を施した当日(1回目)とその翌々日(2回目)に、マイクロスコープの撮影部位に取り付けたシャーレの面を生えている毛髪を押し倒すレベルの強さで剃毛部に押し当てて、撮影した。
テープの角層粘着部をエタノールに10分間浸漬後、10―30分間風乾し、角層染色液(ナフトールブルーブラック0.1g、酢酸ナトリウム0.82g、酢酸9g、蒸留水残部)に30分間浸漬した。10分間流水にて洗浄後一晩風乾した。撮影機能付き顕微鏡(BZ-X700 KEYENCE、20倍)にて上記処理後の角層細胞画像を取得した。
(1)頭皮角層細胞の面積、楕円長短比の算出方法
取得し、プリントアウトした画像上の細胞の輪郭をトレーシングペーパーにトレースし、スキャナー(Docucenter-V C4476 富士ゼロックス)で取り込んだ。画像解析ソフト(WinROOF 三谷商事、以下同じ。)上で細胞の輪郭を抽出後輪郭内の面積、楕円長短比(楕円の長軸と短軸の比=「楕円の短軸」/「楕円の長軸」)を計測した。(図1参照)
(2)頭皮角層細胞の角層細胞重層剥離率の算出方法
取得した画像を画像解析ソフト上で、RGB分解し、R画像を入手した。この画像を2値化処理した後、得られた角層細胞全体の面積を算出した。さらに、画像を様々な閾値で二値化処理を行い、目視にて最も正確に重層部を抽出する閾値を選択し、二値化処理を実施した。抽出された細胞重層剥離部について、その面積を算出し、全角層細胞面積中の割合を計測した。
(3)頭皮角層細胞の有核率の算出方法
取得した画像中で、核が確認できる細胞数の全角層細胞数数中の存在比率を目視評価して算出した。
(1)毛髪総本数、白髪率
剃毛部の2回目マイクロスコープ撮影画像より、毛髪総本数及び、白髪本数を目視算出した。白髪率は、毛髪総本数における白髪本数の割合とした。
(2)毛髪成長速度
(2-1)剃毛部の1回目マイクロスコープ撮影画像及び、同部位2回目マイクロスコープ撮影画像を並列で観察し、両者共に目視確認可能な毛髪に関して、画像解析ソフト上で根本から毛先までの長さを算出した。
(2-2)同じ毛髪について、両撮影画像から得られた長さの差異を算出した。
(2-3)1回目撮影時間から2回目撮影時間までの経過時間を算出し、(2-2)で求めた値を割り、成長速度を算出した。
(2-4)各パネルの全毛髪について、(2-3)で求めた成長速度の平均値を算出した。
体脂肪率、内臓脂肪レベル、BMI値、全身皮下脂肪率、全身骨格筋率、基礎代謝は、体重体組成計(Karada Scan HBF-375 オムロン社)を用いて測定した。
素足で測定機器にのり、1回測定を行い、体脂肪率、内臓脂肪レベル、BMI値、全身皮下脂肪率、全身骨格筋率、基礎代謝を算出した。
被験者を座位にし、顕著にたるみが発生すると考えられる目尻から垂直下方向、口角から水平外側方向の交点に測定点を、姿勢を変化させた際に移動の少ない複数の部位に基準点をマークした。次に、被験者を仰臥位で顔面撮影し、顔面とカメラレンズとの角度、距離を一定に保ちながら、次に、被験者の座位での顔面撮影を行った。前者を水平位皮膚表面画像、後者を垂直位皮膚表面画像とした。
水平位の皮膚表面像と垂直位の皮膚表面像の各測定点を結ぶ線と水平線のなす角度を皮膚のたるみの方向を把握することができる「変位角」とし、上述の方法で得た水平位皮膚表面画像と垂直位皮膚表面画像を、基準点等を目安に重ね合わせ、水平位皮膚表面画像の測定点を始点とし、垂直位皮膚表面画像の測定点を終点とした際の、始点から終点に向かう矢印を動径とし、終点を通る水平線(地球の重力の方向と垂直に交わる線)をX軸とした時にできる正の角度(=図中θ1)を求めた。(図2参照)
(1)頭皮経表皮水分蒸散量
頭皮経表皮水分蒸散量は、経皮水分蒸散量測定装置(Tewameter-TM300 Cortex Technology)を用いて測定した。仰臥位にて、剃毛部を1回測定し、その値を頭皮経表皮水分蒸散量とした。
(2)頭皮角層水分量
頭皮角層水分量は、皮表角層水分量測定装置(SKICON-200EX ヤヨイ)を用いて測定した。仰臥位にて、測定点(剃毛部)の水分量を5回測定し、平均値を角層水分量とした。
(3)頭皮真皮中コラーゲン密度
頭皮真皮中コラーゲン密度は、超音波真皮画像装置(DermaLab Cortex Technology)を用いて測定した。
Gain(感度)を7とし、仰臥位にて剃毛部を5回測定し、Int.パラメーターの平均値を真皮中コラーゲン密度値とした。
各パラメーター間の解析は、ピアソンの相関分析を行った後、有意差については、Tukey-Kramer法にて多重比較検定した。
(1)頭皮角層細胞皮膚と頭皮性状との関係
図3、4は、頭皮角層細胞面積と頭皮の経表皮水分蒸散量、頭皮のコラーゲン密度の散布図である。頭皮角層細胞面積と頭皮の経表皮水分蒸散量、頭皮のコラーゲン密度との間に相関性(R=-0.73 p<0.01、R=0.22 p<0.01)が認められた。この結果より、頭皮角層細胞面積の増加に伴い、頭皮の経表皮水分蒸散量が減少、頭皮のコラーゲン密度が増加することが明確となった。これより、頭皮角層細胞面積は、頭皮の経表皮水分蒸散量やコラーゲン密度などの頭皮性状の推測に活用できると考えられる。
(2) 頭皮角層細胞面積と毛髪性状との関係
図5、6は、頭皮角層細胞面積と白髪率、毛髪総本数の散布図である。頭皮角層細胞面積と白髪率、毛髪総本数、毛髪成長速度との間に相関性(R=0.31 p<0.01、R=-0.30 p<0.01、R=-0.25 p<0.01、)が認められた。この結果より、頭皮角層細胞面積の増加に伴い、白髪率が増加、及び、毛髪総本数、毛髪成長速度が減少することが明確となった。一方、年齢と毛髪総本数、毛髪成長速度との相関性は見受けられなかった。これより、頭皮角層細胞面積は、年齢情報を用いるより毛髪性状の推測に活用できると考えられる。
(3) 頭皮角層細胞面積と身体内性状との関係
図7、8は、頭皮角層細胞面積と全身骨格筋率、内臓脂肪レベルの散布図である。頭皮角層細胞面積と全身骨格筋率、内臓脂肪レベル、体脂肪率、全身皮下脂肪率、BMI値との間に相関性(R=-0.42 p<0.01、R=0.38 p<0.01、R=0.37 p<0.01、R=0.34 p<0.01、R=0.27 p<0.01)が認められた。この結果より、頭皮角層細胞面積の増加に伴い、全身骨格筋率が減少、また、内臓脂肪レベル、体脂肪率、全身皮下脂肪率やBMI値が増加することが明確となった。一方、頬部及び、額部の角層細胞面積とこれら身体内性状パラメーターとの相関性は確認できなかった。これより、頭皮角層細胞面積は、顔面の角層細胞面積よりも身体内性状の推測に活用できると考えられる。
(4) 頭皮角層細胞面積と顔面皮膚性状との関係
図9は、頭皮角層細胞面積と顔面変位角の散布図である。頭皮角層細胞面積と顔面変位角との間に相関性(R=0.30 p<0.01)が認められた。この結果より、頭皮角層細胞面積の増加に伴い、顔面変位角が増加することが明確となった。一方、頬部及び、額部の角層細胞面積と顔面変位角との相関性は確認できなかった。これより、頭皮角層細胞の面積は、顔面の角層細胞性状よりも顔面変位角の推測に活用できると考えられる。
(1) 頭皮角層細胞重層剥離率と頭皮性状、身体内性状との関係
図10は、頭皮角層細胞重層剥離率と頭皮角層水分量の散布図である。頭皮角層細胞重層剥離率と頭皮角層水分量、さらに年齢、及び基礎代謝との間に相関性(R=-0.28 p<0.01、R=-0.27 p<0.01、R=-0.24 p<0.01)が認められた。一方、頭皮角層細胞重層剥離率は、頬部、額部よりも顕著に高く、また、頬部、額部の角層細胞重層剥離率と年齢との間には相関性は確認できなかった。この結果より、頭皮角層細胞重層剥離率の増加に伴い、頭皮の角層水分量、及び、年齢が減少することが明確となった。この年齢との関係については、顔面よりも頭皮における関係性のほうが強いこともわかった。これより、頭皮角層細胞重層剥離率は、頭皮の角層水分量や頭皮の肌年齢の推測に活用できると考えられる。さらに、頭皮角層細胞重層剥離率の増加に伴い、基礎代謝が減少することが明確となった。一方、頬部の角層細胞重層剥離率と基礎代謝との相関性は確認できなかった。これより、頭皮角層細胞重層剥離率は、顔面の角層細胞重層剥離率よりも身体内性状の推測に活用できると考えられる。
(2) 頭皮角層細胞有核率と頭皮性状、顔面皮膚性状との関係
図11は、頭皮角層細胞有核率と年齢の散布図である。頭皮角層細胞有核率と年齢、さらに頭皮のコラーゲン密度、顔面変位角との間に相関性(R=0.45 p<0.01、R=-0.40 p<0.01、R=0.24 p<0.01)が認められた。一方、頬部、額部における角層細胞有核率と年齢との相関性は確認できなかった。よって、頭皮における角層細胞有核率は、顔面よりも加齢の影響を反映しやすく、加齢と共に増加することが明確となった。これ結果より、頭皮角層細胞有核率は、頭皮の肌年齢の推測に活用できると考えられる。
さらに、頭皮角層細胞有核率の増加に伴い、頭皮のコラーゲン密度が減少すること、顔面変位角が増加することが明確となった。一方、頬部及び、額部の角層細胞有核率と顔面変位角との相関性は認められなかった。これより、頭皮角層細胞の有核率は、頭皮のコラーゲン密度などの頭皮性状の推測や顔面の角層細胞有核率よりも顔面の変位角
の推測に活用できると考えられる。
(3) 頭皮角層細胞楕円長短比と顔面皮膚性状との関係
図12は、頭皮角層細胞楕円長短比と顔面変位角の散布図である。頭皮角層細胞楕円長短比と顔面変位角との間に相関性(R=-0.30 p<0.01)が認められた。この結果より、頭皮角層細胞楕円長短比の減少(細胞形状が細長い方向にシフトする)に伴い、顔面変位角が増加することが明確となった。これより、頭皮角層細胞の楕円長短比は、顔面変位角の推測に活用できると考えられる。
皮膚のたるみ量以外にもシミ、しわ、くすみ、毛穴等についても上記手法を用いれば、その他の皮膚性状との関係も把握できる。
Claims (3)
- 頭皮の角層細胞の、面積、重層剥離率及び有核率から選択される少なくとも一つを指標として、頭皮コラーゲン密度、頭皮経表皮水分蒸散量から選択される少なくとも一つを推測する方法。
- 頭皮の角層細胞重層剥離率を指標として、頭皮水分量を推測する方法。
- 請求項1又は請求項2に記載の方法を用いて、任意の被験者の頭皮性状(頭皮角層性状を除く)を推測し、当該推測から被験者に適するケア方法、ケア製品を提案する方法。
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Patent Citations (2)
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|---|---|---|---|---|
| US20020009423A1 (en) | 1998-07-27 | 2002-01-24 | Howard Murad | Methods for managing scalp conditions |
| JP2009131336A (ja) | 2007-11-28 | 2009-06-18 | Kao Corp | 肌状態の評価方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
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| 黒田秀夫ほか,頭皮頭髪の年代変化について,粧技誌,1993年,Vol.26, No.4,pp.254-261 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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