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(ソウル=ニュース1)ナ・ヨンジュン記者=人工知能(AI)を活用して移植手術後に発生する可能性のある致命的な合併症のリスクを予測できる技術が開発された。患者ごとのリスクを精密に区別して、カスタマイズされた治療戦略を立てることができると期待される。
米国サウスカロライナ医科大学（ＭＵＳＣ）ホーリングズ・アムセンターのソフィ・パチェズニー博士研究チームは移植後に発生する可能性のある合併症の一つである移植片対宿主疾患（ＧＶＨＤ）高リスク群を早期に識別できるＡＩベースの予測ツールを開発したと１７日、明らかにした。研究結果は国際学術誌「臨床研究ジャーナル」(Journal of Clinical Investigation)に掲載された。
GVHDは、移植された免疫細胞が患者の健康な組織を攻撃する疾患です。皮膚、目、口腔、関節、肺など、さまざまな臓器に障害を引き起こす可能性があり、重度の場合、死亡につながる可能性があります。
研究チームは、免疫反応に関連する様々なタンパク質バイオマーカーと検証された臨床情報を機械学習アルゴリズムに適用して「バイオプレベント」（Bioprevent）という予測モデルを構築した。これにより、患者を低リスク群と高リスク群に区分することができ、異なる生体指標の組み合わせを通じて死亡リスクおよびGVHD発生の可能性も予測することができた。
該当モデルは実際の臨床環境で活用可能に設計されたという点が特徴だ。既存の血液検査と臨床データだけでも危険度を算出できるようにし、追加的な高コスト検査なしに現場適用が可能だ。
今回の研究は移植治療パラダイムを「事後対応」から「事前予測・予防」中心に転換するきっかけになると期待される。高リスク患者には、より積極的な免疫調節治療と綿密なモニタリングを、低リスク患者には不要な免疫抑制治療を減らすなど、カスタマイズされた治療戦略の確立も可能になる見込みだ。
研究をリードしたパチェズニー博士は「AIベースのリスク予測ツールは患者個人の免疫反応特性を反映してより精密な治療決定を支援できる」とし「最終的には移植患者の生存率を高め、生活の質を改善することに寄与するだろう」と話した。
#移植手術後の合併症までAIが予測するカスタマイズされた治療の期待