スウェーデンのルンド大学の研究者たちは、血液検査と人工知能（AI）を組み合わせることで、敗血症の早期発見ツールを提供できる可能性があると述べています。敗血症は感染に適切に反応できない重篤な状態であり、敗血症性ショックに進行すると、肺、腎臓、肝臓などの臓器に損傷を与え、重篤な場合は死に至ることがあります。世界中で年間約1100万人が敗血症関連の死亡に至っています。
この新しいアプローチでは、敗血症の独特な分子シグネチャとAIツールを組み合わせて、個人の臓器不全や死亡のリスクを予測します。この研究の結果は、来月バルセロナで開催される欧州臨床微生物学および感染症会議で発表される予定です。
研究チームは、2016年9月から2023年3月までにスコーネ大学病院の救急部門に敗血症が疑われる成人として入院した1,364件の血漿サンプルを調査しました。感染が確認された1,073人の患者のうち、913人が敗血症でした。チームは、敗血症に対する体の免疫応答に関連するタンパク質を分析し、パターンを見つけ出しました。この分析から得られた分子シグネチャを用いて、誰が敗血症性ショックに陥りやすいかを予測するAIモデルを訓練しました。
患者は敗血症性ショックの発症リスクが低い、中程度、高いの3つに分類され、技術はリスクが高まるにつれて死亡率が高くなることを示しました。また、研究者たちは、心臓、肝臓、腎臓など6種類の異なる臓器の機能不全を予測するタンパク質パネルを特定しました。そして、患者を臓器機能不全および感染の可能性、死亡リスクに基づいて5つのリスクカテゴリーに分類しました。
ルンド大学のリサ・メルハンマー博士は、「敗血症が疑われる患者を臓器不全の発症前に特定することが重要です。タイムリーな診断に関連する課題と、毎年世界中で数百万人が敗血症で亡くなっている事実を考えると、代替アプローチへの緊急の需要があります」と述べています。彼女は、血液検査と個人化されたリスクモデルの組み合わせが、より正確な敗血症診断を提供し、より重篤な臨床症状を発症する可能性がある人を特定することで、命を救う可能性があると述べています。
この研究は、敗血症の認識を速め、最も迅速な注意が必要な患者を早期に特定することで、より多くの命を救い、抗菌薬をより賢く使用することが重要であると、英国敗血症信託の創設者兼共同最高経営責任者であるロン・ダニエルズ博士は述べています。
【ニュース解説】
スウェーデンのルンド大学の研究チームが、血液検査と人工知能（AI）を組み合わせることで、敗血症の早期発見につながる可能性がある新しいアプローチを開発しました。敗血症は、感染症に対する体の過剰な反応が原因で起こり、未治療の場合、敗血症性ショックや多臓器不全を引き起こし、最悪の場合は死に至る可能性があります。この病状は世界中で年間約1100万人の死亡者を出しており、迅速かつ正確な診断が求められています。
この研究では、敗血症の特徴的な分子シグネチャーをAIツールと組み合わせて分析し、個々の患者の臓器不全や死亡リスクを予測することができます。具体的には、敗血症が疑われる患者の血漿サンプルを収集し、敗血症に対する体の免疫応答に関連するタンパク質のパターンを分析しました。このデータを基に、AIモデルを訓練して、敗血症性ショックに陥るリスクが高い患者を特定します。
この技術により、敗血症の早期発見が可能になるだけでなく、患者ごとに異なるリスクレベルに基づいて、より個別化された治療計画を立てることができるようになります。これは、敗血症の治療において重要な進歩であり、特に臓器不全や死亡リスクが高い患者を迅速に特定し、適切な治療を行うことができるため、敗血症による死亡率を低下させる可能性があります。
しかし、この技術が臨床現場で広く利用される前には、さらなる臨床試験や検証が必要です。また、AIによる診断支援ツールの導入には、データのプライバシー保護や倫理的な問題も考慮する必要があります。さらに、この技術が世界中で利用可能になるためには、医療機関のインフラや医療従事者のトレーニングなど、多くの課題を克服する必要があります。
長期的には、このような先進的な診断ツールが、敗血症の早期発見と治療に大きく貢献し、世界中で敗血症による死亡率を大幅に減少させることが期待されます。また、抗菌薬の使用をより効率的にすることで、抗生物質耐性問題の解決にも寄与する可能性があります。この研究は、敗血症の診断と治療における新たな地平を開くものであり、今後の発展が非常に期待されます。
from Sepsis blood test combined with AI could offer early detection tool.
