ボストン — 米国胸部医師会主催の CHEST 2024 年次総会で発表された呼吸器学分野における最新の研究の進歩には、慢性閉塞性肺疾患患者の生活の質に対するデュピルマブ (デュピクセント) のプラスの効果が含まれていました。 SGLT2阻害剤の肺動脈性肺高血圧症における死亡率を低下させる能力。転移性肺がんの治療のためのチェックポイント阻害剤による肺塞栓症のリスクの増加。
以下は、今年の会議からの追加の科学的ハイライトです。
糖尿病は関節リウマチ患者の ILD リスクを増加させる
後ろ向きコホート研究によると、2型糖尿病（T2D）は関節リウマチ（RA）患者の間質性肺疾患（ILD）のリスクを2倍にするようだ。
121,046人の入院患者の傾向スコアが一致したコホートでは、RAおよびT2D患者のILD有病率は2.25%であったのに対し、RA患者ではあるが糖尿病ではない患者では1.11%であった（OR 2.023、95% CI 1.843-2.219、 P
さらに、糖尿病は、RA患者における肺線維症のほぼ4倍の増加と関連していた(OR 3.704、95% CI 3.298-4.161、 P
Khattar 氏と共同研究者らが他の肺の状態を調べたところ、T2D を併発している RA 患者では肺動脈性肺高血圧症のリスクが大幅に上昇していることがわかりました (OR 1.4、 PP
この研究は、RA集団におけるT2Dと肺の転帰との関連性をこれほど大規模に調査した初めての研究である、とカタール氏は述べた。同氏は、関節リウマチにおけるT2Dが慢性炎症、線維芽細胞の活性化とコラーゲンの沈着、神経機能不全、内皮損傷を悪化させ、「糖尿病性肺炎」を引き起こす可能性があると仮説を立てた。
「RA集団における肺疾患のスクリーニングガイドラインはまだ確立されていません」とKhattar氏は述べた。
「関節リウマチ集団におけるT2Dの有病率が高いため、臨床医はILDまたは肺動脈性肺高血圧症の高リスク患者をスクリーニングするための低い閾値を考慮する必要がある」と同氏は述べた。 「この集団における積極的な血糖コントロールの役割については、さらなる研究が必要です。」
研究の限界には、遡及的なデザイン、残存交絡の可能性、入院患者のデータのみを対象としていることなどが含まれていた。
ナルブフィンはIPFの咳を軽減します
第IIa相CANAL試験の事後分析によると、経口オピオイド受容体アゴニスト/オピオイド受容体アンタゴニストであるナルブフィンは、特発性肺線維症（IPF）における咳の発作持続時間、咳に費やされる時間、および咳の強さを減少させた。
この小規模研究 (N=38) では、徐放性ナルブフィンが咳の軽減時間をベースラインから 21% 延長したのに対し、プラセボの場合は 7.4% 延長したことが実証されました (P=0.0019)、イギリスのキングストン・アポン・ハルにあるハル大学のアリン・モリス医学博士は報告した。
また、新しいオピオイドは咳の時間を 66.5% 短縮したのに対し、プラセボでは 26.4% 短縮しました (P=0.0039)。さらに、ナルブフィンは咳の強さを 26.5% 減少させたのに対し、プラセボでは 19.3% 増加し、相対的な変化は 38.4% でした (P=0.0049)。
「IPFの咳がどれほど恐ろしいかをこの聴衆に伝える必要はありません」とMorice氏は述べ、IPF患者の85％が慢性的な咳を経験しており、その治療法は承認されていないと指摘した。
CANAL試験の最初の一次分析では、研究者らは日中の咳の頻度と24時間の咳の頻度に対するナルブフィンの影響を調べた。現在の分析では、ナルブフィンの効果をさらに定量化するために、さまざまな咳パラメータを評価しました。研究者らは、咳が軽減される期間を、少なくとも 15 分間の咳のない期間と定義しました。咳時間は総観察時間から緩和時間を差し引いたものとして定義され、咳の強度は咳時間中の咳の数として定義されました。
最も頻繁に報告された有害事象は、吐き気、めまい、不安、便秘、嘔吐、口渇、頭痛、傾眠、呼吸困難、食欲低下、疲労でした。
AI を使用して小児肺同種移植片廃棄に対処する
遡及分析によると、3 つの機械学習アルゴリズムは、小児肺同種移植片が廃棄されるかどうかを正確に予測することができました。
5 つの機械学習モデルのうち、ロジスティック回帰、ランダム フォレスト、XGBoost モデルの曲線下面積 (AUC) は 0.9 を超え、AUC が約 0.8 だった単純ベイズ モデルやデシジョン ツリー機械学習モデルを上回っていたと Tahir Malik 氏は報告しました。 、ニューヨーク市マウントサイナイ病院の医学博士。
「移植を決定する際、臨床医は機械学習技術を使用して確実な定量的予測を行い、どの要因が移植の放棄に寄与する可能性があるかについて貴重な洞察を得ることができます」とマリク氏は述べた。
ロジスティック回帰法では、AUC 0.908 (95% CI 0.895-0.920) が達成されました。このモデルでは、3 つの最も重要な変数は、ドナーの喫煙歴、ドナーの C 型肝炎抗体の状態、およびドナーの胸部 X 線写真でした。
ランダム フォレスト法では、AUC 0.911 (95% CI 0.900-0.923) が達成されました。この方法では、廃棄を予測するために使用される 3 つの最も重要な変数は、ドナーの動脈血酸素分圧/吸気酸素分圧 (PO2:FiO2) 比、ドナーの年齢、およびドナーの身長でした。
XGBoost モデルの AUC は 0.901 (95% CI 0.888-0.914) で、PO2:FiO2 比、ドナーの身長、ドナーの年齢が最も重要な変数でした。
2012年から2023年までに、3,500人の小児患者が移植を待っている間に死亡したとマリク氏は説明した。同じ 11 年間で、865 人の小児患者が移植できないほどの病気になりました。さらに、7,500 個の小児肺同種移植片が廃棄されました。これは、提供されたすべての小児肺同種移植片の 77% に相当します。同氏は、ドナーの同種移植片の廃棄が減少すれば、肺移植患者の待機中の死亡率が減少する可能性があると述べた。
Malikらは、18歳以下の個人に焦点を当て、臓器共有ネットワーク（UNOS）から入手可能なデータを用いて、2011年から2023年までの9,726人のドナーを遡及的に分析した。彼らはデータをトレーニング セット (70%、n=6,802) とテスト セット (30%、n=2,918) に分割しました。トレーニング データを使用してモデルが構築され、小児肺同種移植廃棄を予測するためのさまざまな機械学習技術を使用してその予測パフォーマンスが評価されました。
次のステップは、同種移植片廃棄の相対リスクを予測するために廃棄リスクスコアを作成することである、とマリク氏は述べた。
開示
CANAL は Trevi Therapeutics によってサポートされました。
カタール氏とマリク氏は業界との関係を明らかにしなかった。
Morice 氏は、Trevi Therapeutics、Bayer、Bellus、Chiesi、GSK、Merck、Nocion、Philips Pharma Group、NeRRi、およびシオノギとの関係および/またはそれらからの支援を明らかにしました。
一次情報源
胸
ソース参照: Khattar G「関節リウマチにおける間質性肺疾患有病率の重要な調節因子としての糖尿病」CHEST 2024。
二次情報源
胸
ソース参照: Morice A「経口ナルブフィン持続放出療法で治療された特発性肺線維症患者における咳の軽減の分析」CHEST 2024。
追加のソース
胸
ソース参照: Malik T「肺移植における小児肺同種移植片の廃棄を予測するための機械学習の有用性」CHEST 2024。
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#胸部まとめ関節リウマチ患者の糖尿病は間質性肺疾患のリスクを高める
2024-10-14 21:33:00