人工知能（AI）と簡単な血液検査を組み合わせることで、敗血症をより迅速に診断し、感染による重篤な合併症のリスクが最も高い患者を特定できる可能性があることが研究で示唆された。
スウェーデンの研究者らによると、このアプローチは敗血症の独特の分子的特徴と機械学習を組み合わせて人の臓器不全や死亡のリスクを予測するもので、命を救う可能性があるという。
敗血症は生命を脅かすものであり、発見が難しい場合があり、英国では毎年約 50,000 人が死亡しています。
スウェーデンのルンド大学のリサ・メルハマール博士は次のように述べています。「敗血症が疑われる患者を臓器不全が始まる前に特定することが重要です。
「タイムリーな診断に伴う課題と、敗血症により毎年世界中で数百万人が死亡しているという事実を考慮すると、代替アプローチが緊急に求められています。」
彼女は、血液検査を個別のリスクモデルと組み合わせることで、「より正確な敗血症診断を提供し、誰がより重篤な臨床症状を発症する可能性があるかを判断することで、命を救う可能性がある」と付け加えた。
研究者らは、2016年9月から2023年3月までに敗血症の疑いでスケーン大学の救急科に入院した成人の1,364件の血漿サンプルを調べた。
感染症患者1,073人のうち、約913人が敗血症を患っていた。
次にチームは敗血症に対する体の免疫反応に関連するタンパク質を分析し、パターンがあるかどうかを確認した。
彼らは分析から分子シグネチャを作成し、敗血症性ショックに陥る可能性が高い人を予測する AI モデルのトレーニングに使用しました。
患者は敗血症性ショックを発症するリスクが低、中、高に分類され、この技術により、リスクの増加が死亡率の上昇とどのように関連しているかを示すことができた。
同じくルンド大学のアダム・リンダー博士は、「誰が敗血症になり、誰が回復し、誰が予後が悪いのかを予測するのは難しい」と述べた。
「敗血症の疑いのある患者を病気の臨床症状に応じて分類し、高リスクの患者を特定し、より効果的な治療法を開発できるように、敗血症を分子レベルで理解するためのより良い方法が緊急に必要です。」
研究者らはまた、心臓、肝臓、腎臓を含む6種類の異なる臓器の機能不全を予測するタンパク質のパネルを特定した。
次に、臓器不全や感染症を患う確率、死亡リスクに基づいて患者を5つのリスクカテゴリーに分類した。
メルハマール博士はさらに、「より正確な敗血症診断を提供し、転帰不良のリスクがより高い人を予測できる迅速な検査は、現在、真の可能性のように思われます。」
「このような研究には臨床検証が必要であり、これらのバイオマーカーが臨床で使用される前に多くのハードルをクリアする必要があります。 しかし、私たちはこれを敗血症の早期発見の将来として世界中に展開できるツールとして構想しています。」
この研究結果は、4月末にバルセロナで開催される欧州臨床微生物学・感染症会議で発表される予定だ。
慈善団体英国敗血症トラスト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、「敗血症の認識を加速し、最も緊急の対応が必要な患者をより早く特定し、抗菌薬を使用しながらより多くの命を確実に救うことが非常に重要である」と述べた。もっと賢明に。
「この研究は、敗血症についての理解をさらに深める大きな可能性を秘めており、やがて臨床システムの再設計に役立つ可能性があります。
「著者らも認めているように、敗血症は複雑な症候群であり、この技術はまだ実用化されていませんが、正しい方向への重要な一歩です。」
これは、NHSイングランドが来月からマーサズ・ルールの第1段階を展開する準備をしている中で行われた。
エスカレーションプロセスは、患者の状態が急速に悪化し、患者またはその家族が必要なケアを受けていないと感じた場合に、セカンドオピニオンとして救命救急チームに正式にアクセスできるように設計されています。
マーサ・ミルズさん（13歳）は、自転車から転落して受けた膵臓損傷が原因で敗血症を発症し、2021年に亡くなった。
彼女の両親、メロープ・ミルズさんとポール・レイティさんは娘の健康について何度も懸念を表明したが、無視された。
少なくとも 100 の NHS トラストがマーサズ ルールを導入すると予想されており、このプログラムは今年から来年にかけて評価されます。
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2024-03-29 23:01:00