健康

AI が定期的な CT スキャン内に隠されたストレス信号を発見

研究者らは、深層学習人工知能モデルを使用して、標準的な医療画像で直接見ることができる慢性ストレスの最初のバイオマーカーとされるものを特定しました。この研究結果は来週、北米放射線学会（RSNA）の年次総会で発表される。慢性的なストレスは気分に影響を与えるだけではありません。米国心理学会によると、それは身体的および精神的健康の両方に影響を及ぼし、不安、睡眠障害、筋肉痛、高血圧、免疫システムの効果の低下などの問題を引き起こす可能性があります。研究では、継続的なストレスが心臓病、うつ病、肥満などの主要な疾患と関連していることもわかっています。AI が定期的な CT スキャンで副腎を測定この研究の筆頭著者で、メリーランド州ボルチモアにあるジョンズ・ホプキンス大学医学部の博士研究員であるエレナ・ゴトビ医師は、すでに実施されたCTスキャンを使用して副腎のサイズを計算するように設計された深層学習ツールを作成し、訓練した。毎年、米国だけで何千万件もの胸部CTスキャンが実施されています。「私たちのアプローチは広く利用可能な画像データを活用しており、既存の胸部CTスキャンを使用して、さまざまな症状にわたる慢性ストレスの生物学的影響の大規模評価への扉を開きます」とゴトビ博士は述べた。 「この AI 主導のバイオマーカーは、心血管リスクの層別化を強化し、追加の検査や放射線照射を行わずに予防ケアを導く可能性を秘めています。」ストレスの負担を身体に見える化する主著者でジョンズ・ホプキンス大学放射線医学教授のシャドプール・デメリ医師は、慢性的なストレスは非常に一般的であり、多くの成人が毎日経験しているものであると指摘した。「全国の病院ですでに患者が毎日受けているスキャン画像を使って、体内の長期的なストレス負荷を初めて『見る』ことができる。これまで、アンケート、慢性炎症などの代用血清マーカー、入手が非常に面倒なコルチゾール測定以外に、慢性ストレスの累積的影響を測定し定量化する方法はなかった。」デメリ博士は言いました。ある時点のストレスを反映する単一のコルチゾール検査とは異なり、副腎のサイズは慢性ストレスの長期的な尺度として機能します。大規模な多民族コホートは画像、ホルモン、ストレス負荷と関連しているこの研究でチームは、アテローム性動脈硬化症の多民族研究に参加した2,842人の参加者（平均年齢69.3歳、女性51％）からの情報を分析した。この研究は、胸部CT画像、検証済みのストレス質問票、コルチゾール測定値、アロスタティック負荷の指標（身体に対する慢性ストレスの累積的な生理学的および心理的影響）を組み合わせた大規模研究である。同じ個人の画像、生化学データ、心理社会的評価が統合されているため、このコホートは慢性ストレスの画像ベースのマーカーを作成するのに独自に適しており、おそらく利用可能な唯一のコホートです。研究者らは深層学習モデルを CT スキャンに適用して、副腎の体積の輪郭を自動的に描き、測定しました。彼らは、副腎容積指数 (AVI) を副腎容積 (cm) として定義しました。3) 身長で割った値2 (m2）。ホルモンパターンを把握するために、参加者は2日間にわたって1日8回、唾液中のコルチゾールを摂取した。アロスタティック負荷は、BMI、クレアチニン、ヘモグロビン、アルブミン、グルコース、白血球数、心拍数、血圧を使用して計算されました。副腎容積指数はストレス、ホルモン、心臓リスクを追跡します次にチームは、AVIがコルチゾール、アロスタティック負荷、およびうつ病スコアや知覚ストレスアンケートなどのさまざまな心理社会的ストレス指標とどのように関連しているかを調査しました。彼らは、AI モデルによって生成された AVI が、確立されたストレスアンケート、循環コルチゾールレベル、および将来の有害な心血管イベントと一致していることを発見しました。AVI 値が高いほど、全体的なコルチゾール曝露量が多く、ピークコルチゾールレベルが高く、アロスタティック負荷の増加と関連していました。知覚されたストレスレベルが高いと報告した人は、ストレスが低いと報告した人に比べて、AVI が高かった。 AVI は、心臓の構造に関連する尺度である左心室質量指数の上昇にも関連していました。 1cmごとに3/分2 AVIの増加により、心不全と死亡のリスクが増加します。「参加者の最長10年間の追跡データにより、AI由来のAVIと臨床的に意味のある適切な結果を相関させることができました」とゴトビ博士は述べた。 「これは、心臓血管の転帰、すなわち心不全に独立した影響を与えることが検証され、示された慢性ストレスのまさに最初の画像マーカーです。」ストレスの累積的な影響を定量化する新しい方法「30年以上前から、慢性的なストレスがさまざまな系統にわたって身体を疲弊させる可能性があることを私たちは知っていました」と、研究の共著者でUCLAの疫学教授であり、ストレスと健康の先駆的研究者であるテレサ・E・シーマン博士は語る。 「この研究が非常にエキサイティングなのは、日常的に取得される副腎容積という画像特徴を、検証されたストレスの生物学的および心理学的測定値と結び付け、主要な臨床転帰を独立して予測できることを示していることです。これは健康に対するストレスの累積的影響を運用する上で真の一歩です。」Demehri博士は、簡単な画像測定をストレスと病気の転帰の確立されたいくつかのマーカーと結び付けることで、日常の臨床診療における慢性ストレスを測定するための新しく実用的なアプローチが生まれると説明しました。「この研究の重要な意義は、このバイオマーカーがさまざまな理由で米国で広く行われているCTから得られることです」とDemehri博士は述べた。 「第二に、これは副腎容積の生理学的に適切な尺度であり、慢性ストレスの生理学的カスケードの一部です。」研究者らは、この画像バイオマーカーは中高年者が一般的に罹患する多くのストレス関連疾患に応用できる可能性があると指摘した。他の共著者は、Roham Hadidchi、Seyedhouman Seyedekrami、Quincy A. Hathaway、MD、Ph.D.、Michael Banks、Nikhil Subhas、Matthew J. Budoff、MD、David A. Bluemke、MD、Ph.D.、R. Graham…