論文紹介：バイオスティミュレーター治療がフェイスリフト手術に及ぼす影響

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美容皮膚科ペルラクリニック神宮前院長の本田　淳です。

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2025年の論文

Assessment of the Possible Impacts of Collagen Biostimulators on Surgical Facelift

アブストラクトのみです。

緑字は私の低レベルなコメントですので、お読みにならなくても結構です。

イントロ

コラーゲン・バイオスティミュレーターやスレッド、EBD等の低侵襲治療件数は、近年急速に増加している。
これらは、コラーゲン・エラスチン・ECM リモデリングを惹起する一方で、中長期的には線維化や瘢痕化を伴う可能性があるため、フェイスリフト手術を施行する際に、剥離難度・合併症リスクの上昇に関与する懸念が以前から指摘されていた。
この問題については、現在のところ術者の臨床経験ベースの議論が主体であり、体系的なデータやガイドラインは存在しない。

目的

コラーゲン・バイオスティミュレーター治療歴のある患者に対するフェイスリフト手術について
1. 手術難度
2. 手術時間
3. 合併症発生率
4. 術式や術中手技の変更
  の４点について、フェイスリフトを行う術者の認識を評価すること。

メソッド

デザイン：横断的アンケート調査（survey, questionnaire-based study）。
対象：顔面の外科治療に従事する外科医 63 名（形成外科医と耳鼻咽喉科医を含む）。
質問票の内容：
- 患者の既往歴
- 術前の評価
- 術中の問題点・困難性
- 手術時間の延長の有無
- 合併症
- 術式の変更の有無
統計解析：Abstract では具体的な統計手法（χ², ロジスティック回帰等）の記載なく、基本的には記述統計の提示にとどまる？

結果

以下の回答が得られた。

術者のプロファイル
- 70%：フェイスリフトと低侵襲治療の両方を自ら行っている。
- 28%：バイオスティミュレーター治療は他の医師に委ねている。
フェイスリフト時期への影響
- 59%：バイオスティミュレーター治療により、フェイスリフトの適応時期を延期できる可能性。
  - 「バイオスティミュレーターにより外見上の若返りが得られ、手術を先送りにできる」というポジティブな意味合い。
術式・術中戦略への影響
- 43.8%：バイオスティミュレーター治療歴に応じて手技を変更している（特に線維化がみられる症例）。
手術時間・合併症への影響
- 50.8%：手術時間が延長した。
- 84.4%：合併症率が増加した。
  - 具体的には
    - 91.8%：組織剥離の困難さ
    - 73.3%：術後の皮膚表面の不整
    - 57.4%：炎症の遷延
バイオスティミュレーターの種類別の影響
- 97%：使用されているバイオスティミュレーターの種類が、手術難度に影響する因子となる。
- 術中に識別しやすいもの：
  - スレッド：76.6%
  - CaHA：57.8%
バイオスティミュレーター治療から手術までのインターバル
- 理想的なインターバルに関しては、コンセンサスは得られなかった。
- ただし、「注入から 6 か月以内の症例は、手術の難度が上がる」考えられている。

結論

バイオスティミュレーターは、フェイスリフトを行う時期を遅らせることができる。一方で、同手術の難度を上げ、手術時間を延長し、合併症率を高めている可能性が高い、と術者は認識している。
今後、バイオスティミュレーターやスレッド治療を施行する場合は、将来フェイスリフトを行う際に治療の困難性が高まる可能があることをあらかじめ患者に説明する必要がある。
同時に、印象論ではなく、明確なクリニカルアウトカムに基づく前向き研究・ガイドライン策定が必要である。

限界

本研究は、術者の印象（perception）を問う横断的サーベイであり、実測されたアウトカムを伴わない。
- したがって、エビデンスレベルは Level V（expert opinion/survey）。
- 「バイオスティミュレーターが合併症を増加させる」という因果推論は、当該デザインからは導けない。
「合併症率が増えた」と答えた 84.4% は、ほとんどが retrospective な印象であり、対照群との比較（バイオスティミュレーター未治療のフェイスリフト症例との相対リスク）は提示されていない。
Abstract では、collagen biostimulators, threads, energy-based technologies を同じコンテクストで扱いながら、実際の解析対象は主にバイオスティミュレーター？
注入深度、注入量がアブストラクトでは不明。
「合併症率の増加（84.4%）」と言っているが、どのような事象を “complication” と定義したのか不明瞭。
classic surgical complication（hematoma, skin necrosis, nerve injury, infection 等）とは性質が異なる、技術的困難性も含まれている可能性がある。
「バイオスティミュレーター治療を行う医師は将来のフェイスリフト手術の困難性を患者に説明すべき」との提案は、倫理的には合理性があるものの、エビデンスレベルとのバランスを考えると、やや強すぎる印象。少なくとも、「現時点では high-level evidence は欠如しているが、術者の間ではこのような懸念が広く共有されている」という枠組みに留める方が・・・

参考までに、アブストラクトのみを読んだAIの所感

長所（確度の高いポイント）

フェイスリフト術者が「biostimulators・threads 既往症例に対して、かなりの割合で術式変更・手術時間延長・技術的困難を感じている」という“広く共有された印象”を、数値で可視化した点は有用。（確度 0.95）
特に「施注から 6 か月以内は難しいと感じる」「threads と CaHA は術中に識別しやすい」という所見は、臨床現場の感覚と合致しており、今後の前向き研究設計の仮説生成には役立つ。（確度 0.9）

限界・注意点（敵対的査読でもほぼ consensus になるであろう部分）

デザインが perception survey にとどまり、hard endpoint（客観的合併症率・手術時間など）に基づいていないため、「biostimulator が facelift を危険にする」という断定的メッセージには使えない。（確度 1.0）
biostimulator / threads / 注入平面 /用量 / 時間経過を層別化していないため、mechanism に迫る議論や、製剤別・プロトコル別の具体的ガイダンスは導けない。（確度 0.9）
既存ナラティブ（“biostimulators make facelift harder”）を定量化したに過ぎず、そのナラティブ自体の妥当性を検証する研究ではない。（確度 0.85）

結論としての実務的な使い方

この論文は「facelift surgeon の間で共有されている危惧の強さ」を把握するための レベル V エビデンス としては価値があるが、
実際にあなたが、「どの製剤をどの層に入れるか」、「将来の SMAS リフト／deep-plane リフトをどこまで阻害するか」
を設計する際には、FBR（foreign body reaction）と線維化に関する組織学的データ・長期追跡研究・解剖学的研究（Cotofana らの加齢顔面解剖レビューなど）と統合して評価する必要があります。(Thieme)

以上となります。

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論文紹介：生体組織の誘電特性　Ⅲ章

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1996年の論文（Gabriel et al. 1996）

The dielectric properties of biological tissues: I. Literature survey

The dielectric properties of biological tissues: II. Measurements in the frequency range 10 Hz to 20 GHz

The dielectric properties of biological tissues: III. Parametric models for the dielectric spectrum of tissues

今回は、上記3論文（Ⅰ～Ⅲ　章）　のⅢ章の要約をご紹介いたします。

この論説の知識レベルが、この領域を語る際の最低限の基盤となります。

緑字は私の低レベルなコメントですので、お読みにならなくて結構です。

では、

目的

本研究の目的は、生体組織の誘電特性の周波数依存性を、10 Hz〜100 GHz という極めて広い周波数帯で一貫して記述できるパラメトリックモデルとして定式化することである。その際の基礎データとして、Part II で報告した10 Hz〜20 GHz の自験測定値と、Part I で網羅的に整理した膨大な先行研究の測定値を用い、これらを統合して最大 4 つの分散領域を持つ多分散モデルを採用した。最終的に 17 種類の代表的な組織についてパラメータセットが提示されており、いずれも既報値との整合性が確保されるよう調整されている。

イントロ

Ⅱ章で示した 10 Hz〜20 GHz の実測データは、網羅的に整理された文献値と良好な一致を示すことが確認された。そのこれらのデータは元来、電磁界線量評価（EM dosimetry）を目的として取得されたものである。

人体内部の電界分布を求めるには、Maxwell 方程式を用いた数値解析が不可欠であり、これには各ボクセルに周波数依存の誘電特性を与えるための連続的な物性モデルが必要になる。先行研究にて、脳（Foster ら）、腫瘍（Schepps & Foster）、筋（Hurt）などに対して多分散モデルが提案されていたものの、利用可能なデータの周波数帯域が限られていたため、モデルの適用範囲は周波数下限が1MHz 程度にとどまっていた。

今回、新たに広帯域のデータが得られたことから、この多分散モデルを筋組織に限定せず、多様な組織へと拡張し、10 Hz〜100 GHz のスペクトル全体を 4 つの分散領域で記述することを試みた。各分散成分の周波数依存性には Cole–Cole 型の項を採用した。本論文全体の目標は、高含水組織と低含水組織の代表例を示しながら、原理的にこのモデルを全周波数帯で適用可能であることを示すことである。

解析手順としては、まずスペクトル全体に対して多分散モデルをフィッティングさせた上で、十分に特徴づけられた特定の分散領域に解析範囲を絞り込むというアプローチをとる。これにより、誘電パラメータと組織水を含む生体分子パラメータとの関係性について知見を得ることが可能となる。その具体例として、高周波帯域における組織水の比較解析を提示する。

誘電スペクトルモデル

まず、誘電スペクトルの基本的特徴として、低・中・高周波域にそれぞれ α・β・γ の 3 つの主要な緩和領域が認められ、これに加えて、しばしば δ 分散のような小さな分散も報告されている。各分散領域は、一次近似として単一の時間定数 τ をもつ分極機構とみなすことができ、このときの複素比誘電率 ε̂(ω) は標準的な Debyeの式

で記述される。ここで ε∞ は高周波極限、εs は低周波極限の誘電率であり、分散の大きさは Δε = εs − ε∞ と定義される。

原文では以下のような書き方です。

「ε∞ は ωτ ≫ 1 となる電界周波数における誘電率」「εs は ωτ ≪ 1 となる場合の誘電率」

解説するとτ：誘電緩和時間（relaxation time）ω：角周波数、ωτ ≫ 1 … 周波数が十分高い領域（双極子が追随できなくなる）

ωτ ≪ 1 ：周波数が十分低い領域（ほぼ静電場として応答する）

もちろん、j²＝－1は虚数単位（imaginary unit）です。

Hurt (1985) は筋の誘電スペクトルを 5 個の Debye 分散＋導電率項で表現し、10 Hz〜10 GHz にわたる筋の挙動を説明している（多分散モデル）。

Gabriel のモデルでは、σi は「実務上、周波数依存性を無視したイオン導電率」という扱いのようです

しかし、生体組織は構造・組成ともに複雑であり、各分散領域は複数の機構の寄与により幅広くなる。この現象を近似的に記述するため、分布パラメータ α を導入した Cole–Cole 式

を採用し、α によって分散の広がりを定量化する。

Cole–Cole 式は、単一の時定数で記述される理想的な Debye 緩和を前提とするのではなく、緩和時間が分布した系（複数の寄与が重なった系）に由来する広がった分散を近似的に表現するためのモデルです。逆に言えば、 Debye 緩和は、その特殊な例として α = 0 の場合に対応するとみなせます。

この枠組みを複数分散に拡張した多重 Cole–Cole モデルとして、

と記述し得る。ここで σiは静的イオン導電率であり、ε₀ は真空の誘電率である。この式を用い、各組織のスペクトルに対してパラメータ（ε∞, Δεn, τn, αn, σi）を適切に選べば、当該組織の誘電応答を広帯域にわたって連続的に再現できる。

パラメータ決定手順

続いて、式 (4) のパラメータをどのように決めるかについて述べる。

一般的な最小二乗法（least-squares）が本研究においては適切とは言えない。理由は、第一に、フィッティング対象のデータが 10 Hz〜100 GHz の広範囲にまたがるため、誤差関数が低周波側の大きな誘電率に強く引きずられ、高周波側パラメータに対する感度が失われること。第二に、モデルの各パラメータ（Δε, τ, α, σi）が強く相関しており、形式的には最小二乗解が得られても、それは一意とは限らず、実際には同程度の適合度をもつ解が多数存在しうることである。測定値および文献値との整合性を保ちながら、実務的に受容しうる近似解を得る別のアプローチを採用している。

パラメータ決定の実務的な作業環境として Microsoft Excel を用いた。

各組織について、文献値および本論文２章の自験測定値（最大 22 セット）をまとめて 1 つのワークブックに格納し、データシート・計算シート・グラフシートから構成した。モデル式は計算シート上に実装され、全データとモデル曲線を重ね描きしたグラフが自動的に生成される。計算はコンピューター上で行い，一方の画面にグラフ，もう一方の画面にパラメータ一覧や補助データを表示することで，パラメータを調整した際のスペクトル形状の変化を常時視覚的に追跡できるようにした。

フィッティングは体系的な手順で行った。

まず、α をすべて 0（ Debye型）に固定したうえで、高周波側から低周波側へ順に主要パラメータ（τ と Δε）を調整し、おおまかにスペクトル形状を合わせる。その後、 α を可変に戻し、同じく高周波から低周波に向かって全パラメータ（Δεn, τn, αn, σi）を順次微調整していく。高周波極限の誘電率ε∞ は自由パラメータとはせず、低含水組織では 2.5、高含水組織では 4.0 に固定し、水性混合物に関する既知の知見と整合するようにした。スペクトル上には α・β・γ の 3 つの主分散が認められるが、実際の測定スペクトルに見られる微妙な形状の違いまで再現できるよう、4項の Cole–Cole モデルを用いてフィットに十分な自由度を持たせている。

作業用グラフの特徴として、各 Cole–Cole 項の部分和が逐次的にプロットされる点が挙げられる。すなわち、「第1分散のみ」「第1＋第2分散」「第1＋第2＋第3分散」…と順に加算した曲線を併記することで，個々の分散が最終的なスペクトル形状にどのように寄与しているかを直感的に理解できるようにしている。

フィッティング作業は完全に視覚的に行われ、Cole–Cole 関数の挙動とパラメータ間の相関に対する理解を前提とする。作業は、パラメータを正負方向に微小変更しても目に見える変化が生じなくなった時点で終了し、そのとき得られたモデルを、数学的な一意解を与えるものではなく、測定値・文献データに対する良好な近似（good fit）として採用した。

Part III のパラメータセットは「統計的に最適な一意解」ではなく、「文献と実測値を破綻なく繋ぐための熟練者の手動の調整解」として位置づけられています。このことを理解せずにパラメータに過度な物理的意味づけを行うのは不適切だ、という含意があります。

結果

図 1(a)〜(q)（原文を参照されてください）に、17 種類の組織について、37 ℃の実測値と文献値の散布に対し、本モデルによる予測曲線を黒線で重ね描きした。これらの曲線の生成に用いたパラメータセット（ ε∞、4 個の分散成分　Δε1–4, τ1–4, α1–4および σ ）については、Table 1 に各組織ごとに一覧化した。

この解析の主な目的は、膨大な文献と整合する誘電スペクトルを再現・予測することにあるが、同時に、本モデルの性質上、各スペクトルに対して得られるフィッティング結果（パラメータ集合）は、一意に定まるわけではない点に留意すべきである。したがって、4 項 Cole–Cole モデル全体をそのまま用いて「誘電パラメータと組織構造・組成の相関」を直接論じるのは適切ではない。こうした相関の検討は、あくまでスペクトルの特定の周波数領域に着目し、その背後に想定される分極機構に焦点を絞った比較解析として行うべきである。

つまり、このモデルは、電磁界シミュレーションに必要な、周波数連続な物性値テーブルを提供することが主眼であり、分子レベルのメカニズムの同定や微細構造の推定は、一次用途ではないということですね・・・

具体例を挙げると、数百 MHz 以上の周波数帯域において、誘電応答は水分子の双極子再配向によって支配される。そのため、スペクトルの高周波側だけを対象に、単一分散を仮定した Cole–Cole 式

で最小二乗フィットを行い、得られた分散パラメータから組織水（tissue water）の誘電応答を評価している。

この解析は 400 MHz 以上のデータに対して、含水率が95％超の房水や硝子体から、20％未満の皮質骨に至るまで、水晶体、角膜、網膜、脳灰白質・白質、脳幹、舌、軟骨など、種々の組織・体液に対して適用し、導出された各パラメータ（εs, τ, α, σ ）をTable 2にまとめた。

その結果として、以下のような所見が得られた。

εs と組織の含水率の間には明瞭な相関があり、含水率が高い組織ほど εs も高値を示す。
房水に代表される体液（有機成分に乏しい液体）では，分布パラメータ α はほぼ 0 に近く，実質的には単一時定数で記述される Debye 型緩和にきわめて近い応答を示す。これに対して，多くの固形組織では α はおおむね 0.1〜0.3 程度の値をとり，緩和時間が単一値に集中せず広がりをもった分布として現れている。
組織水の緩和時間 τ は純水の値より一般的に長いが、これは有機的な環境（タンパク質をはじめとする生体高分子に富む）において、水分子の回転自由度が部分的に制限されていることを示唆する。一方、有機成分が少ない体液では、このような現象は見られない。

この組織水の緩和時間の延長は、溶質濃度とともに τ が増加することを示した先行研究（Grant ら 1978、Bateman ら 1990）や、眼組織などに対する測定結果（Gabriel ら 1983）と整合している。

言うまでもないのですが、ここで示されているのは、「多重 Cole–Cole モデル全体」を使って組織構造を論じるのではなく、「特定の周波数サブバンドだけに限定して 1 項の Cole–Cole 式を最小二乗フィットする」という、より厳密な解析手順です。組織水の微視的な挙動を論じる際に採用すべき標準的アプローチを提示してくれています。

この手順に沿えば、生体内における水分子の誘電緩和時間も評価可能で、その値は高く見積もっても純水の 1.5〜2 倍程度にとどまります。したがって、パラメータをどのように操作したとしても、40.68のような二桁 MHz 程度の「低周波数帯域」においては水分子の誘電緩和に起因する誘電損失はごく低レベルであり、加熱機構として主要な役割を担うとは考え難いのです。

コメントと結論

4 項 Cole–Cole 型分散を用いるパラメトリックモデルによって、10 Hz〜100GHz の広帯域にわたる誘電特性の周波数依存性を一貫した形で記述できることを示した。このモデルの予測値は、1 MHz 以上の周波数帯では信頼して利用可能であるが、1 MHz 未満では文献データが少なく不確実性が大きいため、現在の知識に基づく最良の推定値（best estimate ）にすぎないと認識して、注意深く取り扱う必要がある。つまり、データが存在しない周波数帯域におけるモデルの限界を認識すべきである。

要するに、Gabrielの論文 Part III は、「10 Hz〜100 GHz を連続的にカバーする統一スペクトルを与えるが、その信頼度は周波数帯によって一様ではない。特に低周波側では、便宜上採用されうる標準的近似モデルとして扱うべきであって、実測データと同等の確かさを持つものではない」と主張しているわけです。

追伸

NotebookLM　出来がいいですね。ところどころおかしなところはありますが、動画の方は小学生にもわかるように解説していくれています。

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