HIIT応答者・非応答者問題の科学：遺伝子、エピジェネティクス、その他の予測因子からの洞察
はじめに：HIIT応答性の個人差という研究課題
高強度インターバルトレーニング（HIIT）は、その短い時間での高い運動効果から、健康増進や身体パフォーマンス向上を目指す多くの人々に注目されています。様々な研究により、最大酸素摂取量（VO2max）の向上、インスリン感受性の改善、血管内皮機能の向上など、幅広い生理的適応が報告されています。しかしながら、同じHIITプログラムを実施しても、その効果の程度には個人差が大きく、期待される効果が得られにくい「非応答者（Non-responder）」が存在することが複数の研究で示唆されています。
この応答性の個人差は、トレーニング科学における重要な研究課題の一つです。なぜ一部の人々はHIITに対して顕著な応答を示す一方で、他の人々は限定的な応答しか示さないのでしょうか。この疑問に答えることは、より効果的な個別化トレーニングプログラムの開発や、非応答者におけるトレーニング効果を高める介入法の探索に繋がります。本稿では、HIIT応答性の個人差に焦点を当て、特に応答者・非応答者を分ける可能性のある科学的要因、そのメカニズム、そして予測に関する最新の研究知見について深く掘り下げて解説します。
HIIT応答性の定義と評価における課題
まず、応答者と非応答者をどのように定義するかは、研究デザイン上の重要な論点です。一般的には、トレーニング前後での特定の生理指標（例：VO2max、インスリン感受性）の変化量が、統計的に有意な増加を示したか、あるいは定義された閾値（例：VO2maxが測定誤差を超えて増加したか）を超えたか、といった基準が用いられます。
しかし、この定義には課題も存在します。 * 測定誤差: 生理指標の測定には必ず誤差が伴います。特にVO2maxのような指標では、測定間での変動が無視できない場合があります。統計的手法を用いて測定誤差を考慮した判定基準が提案されていますが、統一された基準はまだ確立されていません。 * 閾値設定の任意性: 応答・非応答を分ける閾値設定は、研究によって異なり、結果の比較を困難にしています。 * 多次元性: HIITによる適応は単一の指標だけでなく、心血管系、代謝系、筋系など、複数のシステムにわたります。ある指標では非応答でも、別の指標では応答を示す場合もあり得ます。例えば、VO2maxの向上は限定的でも、インスリン感受性は大きく改善するといったケースです。
これらの課題を踏まえ、応答性の個人差を論じる際には、どの指標に基づいた議論であるかを明確にする必要があります。多くの研究ではVO2maxの応答性が主要な評価指標として用いられています。
HIIT応答性の個人差を説明する科学的要因
HIITへの応答性の個人差には、様々な内因性・外因性の要因が複合的に関与していると考えられています。ここでは、特に注目されている科学的要因について解説します。
1. 遺伝的要因
遺伝的な背景は、運動に対する身体の適応能力に大きく影響することが知られています。近年のゲノムワイド関連解析（GWAS）や候補遺伝子アプローチを用いた研究により、特定の遺伝子多型（一塩基多型, SNPなど）が運動応答性に関与している可能性が示唆されています。
例えば、レニン・アンジオテンシン系に関わる遺伝子（例：ACE遺伝子）、血管拡張に関わる遺伝子（例：eNOS遺伝子）、筋機能に関わる遺伝子（例：ACTN3遺伝子）などの多型が、持久力トレーニングやHIITによるVO2max向上に対する応答性と関連付けられています。ある研究では、特定のSNPを持つグループは、そうでないグループと比較して、HIITによるVO2max増加率が有意に低いことが報告されています。
ただし、運動応答性に関わる遺伝的要因は単一ではなく、複数の遺伝子が複雑に相互作用していると考えられています（ポリジェニック効果）。また、同じ遺伝子多型を持っていても、他の要因（環境、トレーニング内容など）との相互作用によって表現型（応答性）が異なりうることも考慮する必要があります。これらの研究は、将来的に遺伝子情報に基づいたトレーニングの個別化が可能になる可能性を示唆しています。
2. エピジェネティック要因
エピジェネティクスとは、DNA塩基配列の変化を伴わずに遺伝子発現が調節されるメカニズムを指します。DNAメチル化、ヒストン修飾、マイクロRNAなどが代表的なエピジェネティック修飾です。近年の研究により、運動、特に高強度運動が骨格筋などの組織におけるエピジェネティック状態を変化させ、それがトレーニング応答性に影響を及ぼす可能性が示唆されています。
複数の研究が、単回または反復的な高強度運動によって特定の遺伝子のDNAメチル化パターンが変化することを報告しています。これらの変化は、運動適応に関わる遺伝子（例：ミトコンドリア生合成、グルコース輸送、筋線維タイプ変換に関わる遺伝子）の発現調節に寄与しうると考えられています。例えば、トレーニングによる応答性の違いが、特定の遺伝子座におけるエピジェネティック変化の程度と関連している、という知見も得られています。
遺伝的要因がトレーニング応答の「潜在能力」を規定するとすれば、エピジェネティック要因は環境因子（トレーニング刺激など）に対する応答の「調節メカニズム」として機能している可能性があります。エピジェネティック解析はまだ発展途上の分野ですが、HIIT応答性の個人差を理解するための新たな視点を提供しています。
3. ベースラインのフィットネスレベルと健康状態
トレーニング開始前の身体機能や健康状態も、HIITへの応答性に大きく影響します。一般的に、ベースラインのフィットネスレベルが低い（例：VO2maxが低い）個人ほど、トレーニングによるVO2maxの向上率は大きい傾向があります。これは、トレーニング刺激に対する改善の余地が大きい（Ceiling effectが小さい）ためと考えられます。
また、メタボリックシンドロームや2型糖尿病などの既存疾患を持つ個人と健常者では、HIITに対する生理的応答や適応メカニズムが異なる場合があります。例えば、インスリン感受性の改善効果は、ベースラインでインスリン抵抗性を持つ個人でより顕著に現れる可能性があります。一方、特定の心血管疾患を持つ個人では、高強度運動自体がリスクとなる場合や、期待される心血管適応が異なる経路をたどる可能性も考えられます。
4. プログラムデザインと実施精度
HIITプログラムの具体的な内容（インターバル強度、持続時間、休息時間、セット数、頻度など）も応答性に影響します。同じ「HIIT」と総称されるトレーニングでも、その内容は多岐にわたります。トレーニング刺激の「量」と「質」が、引き起こされる生理的・分子的な適応応答を決定します。例えば、インターバル強度が高すぎると実施が困難になり、十分な刺激量が得られない可能性があります。逆に強度が低すぎれば、高強度トレーニング特有の適応が誘導されにくいかもしれません。
また、研究プロトコル通りにトレーニングが正確に実施されたか（実施精度）、対象者が運動中に指示された強度を維持できたかなども、応答性に影響する重要な要因です。主観的な運動強度（RPE）や心拍数、さらには客観的な速度やパワー出力のデータ解析を通じて、トレーニングの実施状況を詳細に評価することが重要です。
5. その他の要因
上記以外にも、年齢、性別、栄養状態、睡眠時間、心理的要因（モチベーション、自己効力感）、さらには腸内細菌叢の構成など、様々な要因がトレーニング応答性に影響を及ぼす可能性が研究で示唆されています。これらの要因が、遺伝子発現、ホルモンバランス、炎症状態などを介して、トレーニングに対する身体の適応能力に影響を与えていると考えられます。
応答性予測に向けた研究アプローチ
HIIT応答性の個人差を理解する究極的な目的の一つは、トレーニング開始前にその応答性を予測し、より効果的なプログラムを個別化することです。現在、以下のようなアプローチで研究が進められています。
- 単一または少数の予測因子によるモデル構築: 特定の遺伝子多型やベースラインの生理指標（例：VO2max、年齢、性別、身体組成）を説明変数として、応答性を予測する統計モデルを構築するアプローチです。簡便である一方、応答性の多要因性を十分に捉えきれない限界があります。
- 多変量解析・機械学習の応用: 多数の候補因子（遺伝子多型、エピジェネティックマーカー、マイクロRNA、ベースライン生理指標、質問紙データなど）を統合し、応答性を予測するモデルを機械学習アルゴリズム（例：回帰分析、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク）を用いて構築する試みが行われています。複数の要因の複雑な相互作用を考慮できる可能性があります。図Xは、様々な予測候補因子を統合した予測モデルの概念を示しています。
- トレーニング初期の応答性評価: トレーニングプログラム開始後の比較的早い段階（例：1〜2週間）での生理的・分子的な応答（例：特定の遺伝子発現変化、ミトコンドリア機能の変化）が、その後の長期的な応答性を予測するマーカーとなりうるか、という研究も行われています。
これらの予測研究はまだ初期段階にありますが、将来的には個人の遺伝子情報、生理状態、ライフスタイルデータなどを組み合わせることで、HIITに対する応答性を高精度に予測し、最適なトレーニング強度や期間、あるいは他の運動様式の選択に役立てられる可能性があります。
考察：研究の課題と今後の展望
HIIT応答性の個人差に関する研究は、多くの重要な知見をもたらしていますが、依然として解決すべき課題も多く存在します。
- メカニズムの深掘り: 特定の予測因子が、どのような分子・細胞レベルのメカニズムを介してトレーニング応答性に影響を与えているのか、さらなる詳細な解明が必要です。遺伝子多型がタンパク質の機能にどのように影響し、それが下流のシグナル伝達経路や生理機能にどう繋がるのか、といった点が重要になります。
- 多要因間の相互作用: 遺伝的要因、エピジェネティック要因、環境要因（トレーニング内容、栄養、睡眠など）は独立に作用するのではなく、複雑に相互作用しています。これらの複雑なネットワークをシステム生物学的なアプローチで理解することが、応答性の個人差の全体像を把握する上で不可欠です。
- 非応答者における介入法の開発: なぜ非応答となるのかのメカニズムが明らかになれば、そのメカニズムに介入することで応答性を改善できる可能性があります。例えば、特定の栄養補助食品の摂取や、トレーニングプログラムの微調整などが考えられます。
- 頑健な予測モデルの構築と検証: 予測モデルを構築する際には、バイアスを避け、独立したデータセットで検証を行うことが重要です。多様な集団を対象とした大規模な研究が必要となります。
- 倫理的・社会的問題: 遺伝子情報などがトレーニング推奨に用いられる場合、個人情報の保護や、予測結果がもたらす心理的な影響（「自分は非応答者だ」という意識）など、倫理的・社会的な側面も考慮する必要があります。
今後の研究では、オミクス解析（ゲノミクス、エピゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクスなど）を統合したアプローチや、CRISPR-Cas9などのゲノム編集技術を用いた遺伝子機能解析、in vitroやin vivoのモデルを用いたメカニズム研究、そして大規模な臨床試験が、HIIT応答性の個人差に関する理解をさらに深めると期待されます。
結論
高強度インターバルトレーニング（HIIT）への応答性には顕著な個人差が存在し、「非応答者」の存在はトレーニング科学における重要な課題です。この個人差は、遺伝的要因、エピジェネティック要因、ベースラインのフィットネスレベルや健康状態、トレーニングプログラムのデザインと実施精度、そしてその他の様々な要因が複雑に絡み合って生じると考えられています。
最新の研究では、特定の遺伝子多型やエピジェネティック修飾が応答性に関与している可能性が示唆されており、これらの知見を統合した多変量解析や機械学習による予測モデルの構築が進められています。
しかしながら、応答性の個人差を完全に理解し、高精度に予測するためには、依然としてメカニズムのさらなる解明、多要因間の複雑な相互作用の解析、そして頑健な予測モデルの検証が必要です。今後の研究の進展は、トレーニングの個別化をさらに推進し、すべての人々がHIITの効果を最大限に享受するための科学的基盤を提供すると期待されます。読者の皆様におかれましても、この分野の最新の研究動向を注視していくことが、ご自身の研究活動や論文執筆において重要な示唆を与えてくれることでしょう。