最近発表された研究によると、 科学レポート 血清ホルモンレベルに基づく男性不妊症の新しい人工知能 (AI) スクリーニング法の精度を調査します。
勉強： 精液分析を行わずに血清ホルモンレベルから男性不妊のリスクを判断する新しいモデル。 画像クレジット: Lightspring / Shutterstock.com
精液検査
不妊症は世界人口の約 9% に影響を及ぼしており、これは約 7,240 万人の男性と女性に相当します。男性不妊症は不妊症全体の 50% を占め、ホルモン検査による精液分析によって診断されます。
精液分析は、精巣における精子の生成と成熟、精管の開通性、精巣の腺細胞の分泌プロファイルに関する重要な情報を提供します。世界保健機関 (WHO) の「ヒト精液の検査および処理に関する実験室マニュアル」では、精液パラメータの分析基準が定義されています。
従来の精液分析法にはいくつかの限界があります。たとえば、サンプルの収集は依然として課題です。なぜなら、世界中の多くの男性が社会的偏見のために検査を嫌がるからです。さらに、精液分析の手動検査は労働集約的で、熟練した人材が必要です。そのため、男性不妊症の代替スクリーニング方法が緊急に必要とされています。
ホルモンと精子の生成
正常な精子形成は、視床下部-下垂体-精巣系から始まる精巣と内分泌の機能に依存します。黄体形成ホルモン (LH)、卵胞刺激ホルモン (FSH)、プロラクチン (PRL)、テストステロン、エストラジオール (E2) など、いくつかのホルモンが精子生成に関与しています。
FSH と LH は、視床下部からのゴナドトロピン放出ホルモン (GnRH) の分泌に応じて下垂体前葉から放出されます。FSH は精巣のセルトリ細胞に作用して精子形成を誘発します。
セルトリ細胞とライディッヒ細胞は、それぞれインヒビン B とテストステロンというホルモンを分泌します。テストステロンはアロマターゼによって E2 に変換されます。インヒビン B と E2 はどちらも、視床下部と下垂体の活動を抑制することで、ループのさらなる強化を阻害します。
精子形成障害では、LH およびテストステロン レベルに相応の変化がないにもかかわらず、FSH レベルの上昇が観察されることがあります。FSH とテストステロンはどちらも精子形成に不可欠です。
これまでの研究では、血清ホルモンレベルと精液分析プロファイルの間には強い関連があることが示されています。今回の研究では、AI に適合したデータ処理技術である機械学習 (ML) を利用して、血清ホルモンレベルのみに基づいて男性不妊症を特徴付けました。
研究では何が分かりましたか?
この研究には、男性不妊症の評価の一環として精液分析と血清ホルモン測定を以前に受けた 3,662 人の患者が含まれていました。研究対象者の平均年齢は 36 歳でした。
研究対象患者の約 44% は乏精子症または精子無力症で、それぞれ精子数が少ないことと精子の運動能力が低いことを示しています。無精子症は精子がまったく存在しない状態と定義され、さらに非閉塞性無精子症 (NOA) と閉塞性無精子症 (OA) に分類されます。NOA と OA はそれぞれ研究対象者の 12.2% と 5.7% に影響を及ぼしました。
精子数が極端に少ない状態を反映する未精子症は 46 名に見られ、射精障害があったのは 6 名のみでした。
患者の年齢と、LH、FSH、PRL、E2、テストステロンとE2の比率（T/E2）などのいくつかのホルモンを使用して、AIモデルをトレーニングし、男性不妊の可能性を予測しました。正常な精子レベルの下限は、総運動精子数9.408 × 106（1.4 ml × 16 × 106/ml × 42％）と定義されました。
Prediction One に基づく AI モデルは、曲線下面積 (AUC) 値が 74.4% を示しました。一般的に、AUC 値が大きいほど、ML パフォーマンスが優れていることを示します。AutoML テーブルを使用すると、AI モデルは 74% の AUC 受信者動作特性 (AUC ROC) に関連付けられ、AUC 精度再現率 (AUC PR) は 77% でした。
ROC 曲線は感度と特異度のプロットによって得られ、値が高いほどテストのパフォーマンスが優れていることを示します。対照的に、PR 曲線は精度と包括性のバランスをとることで、異常な結果をより高い信頼性で識別するモデルの能力を最適化します。
両方の AI モデルにおいて、予測値の点で最も優れたホルモンとして FSH がランクされ、次いで T/E2 と LH が続きました。
現在の分析による男性不妊の予測は、NOA と MHH で 100% 一致しており、実際の結果は 2021 年と 2022 年の両方で示されています。OA の場合、一致率は 70% でした。
結論
これまでの研究では、AI を使用して内分泌状態を予測する可能性が報告されています。一部のアプリケーションには、非機能性下垂体腺腫の下垂体手術後の転帰や、アメリカ人成人の副甲状腺ホルモン (PTH) の上昇状態を予測することが含まれています。
本研究で開発された AI ベースのモデルは、男性不妊症の非常に正確で一貫した予測を達成しました。さらに、特徴ベースのランキング ツールは、FSH が男性不妊症の予測に最も有用なホルモンであることを示しました。アロマターゼ阻害剤は歴史的に T/E2 比が高い患者の治療に使用されてきたため、T/E2 の重要性も予測可能です。
私たちは、精液検査の前に男性不妊症をスクリーニングするための便利な手段としてAIモデルを位置づけたいと考えています。。」
不妊の男性は、妊娠可能な男性よりも多くの病状や併存疾患を抱えている可能性が高い。そのため、このタイプのスクリーニング手法は、男性不妊と全体的な健康の両方を予測するために使用できる。AI モデルがすぐに精液分析に取って代わることは期待されていないが、家庭用診断キットの代替として機能する可能性がある。
ジャーナル参照:
- 小林 洋、上谷 正、山部 文、 等 （2024）。精液分析なしで血清ホルモンレベルから男性不妊のリスクを判断する新しいモデル。 科学レポート。 土井:10.1038/s41598-024-67910-0。
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#新しいAI手法は精液分析を必要とせずホルモンレベルから男性不妊症を正確に予測する
2024-08-05 01:16:00