ジョンズ・ホプキンス大学キンメルがんセンターの研究者らは、ゲノムワイドの無細胞 DNA (cfDNA) 断片化パターンとリピートランドスケープを使用した人工知能 (AI) ベースのリキッドバイオプシー検査により、早期の肝線維症や肝硬変を検出でき、さらに広範な慢性疾患の兆候も明らかにできる可能性があると報告しています。
この研究は国立衛生研究所の一部によって支援されており、その結果は3月4日付で発表された。 科学トランスレーショナル医療このフラグメントーム技術は、当初は癌で研究され、癌以外の慢性疾患の検出に体系的に適用されたのは初めてです。
各分析では、数千のゲノム領域にわたるおよそ 4,000 万個の断片が評価されました。これは、他のほぼすべてのリキッド バイオプシー検査よりも多くのデータです。機械学習アルゴリズムを使用してこれらの大規模データを分類し、疾患特有の断片化の特徴を特定しました。この AI テクノロジーにより、チームは最も有益なパターンに焦点を当て、初期の肝疾患、進行した線維症、肝硬変を高感度で検出する分類システムを開発することができました。
これは、がんにおける初期のフラグメントーム研究に直接基づいていますが、現在では AI と無細胞 DNA のゲノム規模の断片化プロファイルを使用して、慢性疾患に焦点を当てています。これらの病気の多くは、早期発見が大きな違いを生む可能性があり、肝線維症や肝硬変は重要な例です。肝線維症は初期段階では回復可能ですが、検出されないまま放置すると肝硬変に進行し、最終的には肝がんのリスクが高まる可能性があります。」
Victor Velculescu、MD、Ph.D.、ジョンズ・ホプキンス大学キンメルがんセンターがん遺伝学およびエピジェネティクスプログラムの共同ディレクター、この研究の共同上級著者
「個々の突然変異を探しているわけではないという事実が、この研究を非常に強力なものにしているのです」と、筆頭著者で医学博士/博士のアクシャヤ・アンナプラガダ氏は言う。ベルクレスク研究室で働く学生。 「私たちは、人の生理学的状態に関する膨大な量の情報を含む断片全体を分析しています。これらのデータの規模と機械学習を組み合わせることで、さまざまな健康状態に対する特定の分類子の開発が可能になります。」
ベルクレスク氏によると、米国では推定1億人が肝硬変やがんのリスクが高い肝臓疾患を抱えているという。しかし、既存の血液ベースの線維症マーカーは、特に初期の疾患では感度が限られていると同氏は指摘する。現在の血液検査では早期の線維症は検出されず、肝硬変は約半分の確率でしか検出されませんが、利用可能な画像ツールには特殊な超音波装置または磁気共鳴装置が必要であり、すべての患者が利用できるわけではありません。
「危険にさらされている人の多くは、自分が肝疾患であることを知りません」とベルクレスク氏は言う。 「線維症が肝硬変やがんに進行する前に、早期に介入できれば、大きな影響が出る可能性があります。」
場合によっては、こうした前兆状態の早期発見がさらに大きな影響を及ぼし、介入によってがんの発症を防ぐことができる治療可能な状態について医師に警告する可能性があると同氏は言う。
「フラグメントームは、さまざまな疾患に応じたさまざまな分類器を構築するための基礎として機能します。重要なことに、これらの分類器は疾患固有のものであり、交差反応しません」とアンナプラガダ氏は言います。 「肝線維症の分類子は、がんの分類子とは異なります。これは、同じ基盤プラットフォームから構築された、疾患に特化した独自の検査です。」
この研究では、肝疾患以外にも、他の疾患のリスクが高い集団も調査されました。研究者らはまた、心血管、炎症、神経変性状態に関連する断片的なシグナルも検出した。研究者らは、この研究にはこれらの各症状に対する疾患固有の分類子を開発するのに十分な数が含まれておらず、むしろより広範な適用可能性を示唆しており、これが進行中の研究の焦点の1つになると指摘している。
研究者らは、この研究で説明されている肝線維症アッセイはプロトタイプであり、まだ臨床試験ではないことに注意しています。彼らは、次のステップには、肝疾患分類子のさらなる開発と検証、およびさらなる慢性疾患におけるフラグメントームサインの探索が含まれると述べている。
ソース：
参考雑誌:
アンナプラガダ, AV, 他。 （2026年）。肝硬変やその他の疾患を非侵襲的に検出するための無細胞 DNA フラグメント。 科学トランスレーショナル医療。 DOI: 10.1126/scitranslmed.adw2603。
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#新しいフラグメントーム技術により早期の肝線維症と肝硬変を検出できる
2026-03-05 02:51:00