脂肪肝は世界中の成人の約30％に影響を及ぼしているが、症状なく進行するため早期に検出されることはほとんどない。
研究者たちは現在、AIを利用して日常の血液検査、X線画像、電子健康記録を分析することで、リスク患者に警告を発することが可能だと考えている。
生活習慣の改善と新薬がまだ損傷を逆転させることができる段階で病気を検出できれば、医療制度は肝移植の膨大な費用を削減でき、より多くの人が生命を脅かす進行を避けることができる。
何が起きたか
脂肪肝は現在、世界中の成人の約30％に影響を及ぼしており、進行した段階まで検出されないことが多い。研究者と医師たちは、AIツールが電子健康記録、日常の血液検査、X線画像を分析することで、リスク患者を特定し、まだ回復可能な段階で病気を検出できる可能性を探っている。
なぜ重要か
この疾患は通常、症状なく発症し、4分の3の患者は病状が生命を脅かすレベルに達するまで診断されない。早期発見が重要なのは、初期段階では生活習慣の改善と、semaglutideやresmetiromなどの新しい薬が線維化と炎症を逆転させる可能性があるからだ。医療制度にとって、肝硬変が発症する前に患者を発見することは膨大な費用を節約できる。肝移植は非常に高額だ。
注目点
複数のAIツールがすでに有望な結果を示している。大阪公立大学の研究では、AIモデルが日常のX線画像から脂肪肝を82％の精度で特定できることが分かった。デンマークのスタートアップEvidoのアルゴリズムLiverrPROは、現在製薬企業Rocheと共同で商用化が進んでおり、47万人以上の中年層を対象とした標準的なFib-4テストを上回る成績を示した。今年初めの国際的な研究で評価されたALADDINと呼ばれるAIモデルは、resmetirom治療の恩恵を受ける可能性のある患者を特定する際にFib-4を上回る性能を発揮した。
脂肪肝は、脂肪が臓器の総重量の5％から10％を超える状態であり、現在世界中の成人の約30％に影響を及ぼしている。この疾患は、炎症、細胞損傷、および線維化として知られる瘢痕化を引き起こす。治療しないままにしておくと、肝不全につながる可能性があり、心血管疾患と各種がんのリスク増加に関連している。中心的な問題は、通常症状なく発症し、4分の3の患者が病状が生命を脅かすレベルに達するまで診断されないということだ。進行した肝硬変の場合でも、検出はしばしば有効な介入には遅すぎる時点で起こる。
しかし、早期に検出された場合、この疾患は絶望的ではない。アルコール摂取の削減、食事と運動による体重減少、さらにはコーヒー摂取の増加といった生活習慣の改善は、すべて線維化と炎症を逆転させることができることが示されている。中程度から進行した瘢痕化を抱える人々の場合、GLP-1薬semaglutideおよびresmetiromなどの新規医薬品は高い有効性を証明している。CUNY大学院公衆衛生学部長Jeffrey Lazarusは、「肝臓は非常に多機能で興味深い臓器で、再生でき、線維化は逆転させることができ、完全に健康な状態に戻ることができる」と述べている。
専門家の間での不満は、単純で非侵襲的なツールはすでに存在しているが、ほとんど使用されていないということだ。たとえば、Fib-4指数は、年齢、肝酵素レベル、血液凝固能力に基づいて、進行した肝線維化のリスクを0～6のスコアで評価している。医師はまた、瘢痕組織形成に関与する2つのタンパク質と瘢痕除去を阻害する酵素のレベルを測定する拡張肝線維化テストにもアクセスできる。両テストを一緒に使用すると、肝脂肪の量が多い患者の進行した線維化の診断が4倍向上する。しかし、多くの業務負担と行政負担に直面している医師にとって、より多くのテストを追加することは持続不可能だ。イェール大学医学部教授Jonathan Dranoffは、「背景で実行でき、またはボタンを押すのが簡単なものを持つ必要がある」と指摘している。
ここがAIの登場だ。LazarusとDranoffは両者とも、日常の血液検査データからFib-4スコアの計算を自動化し、プライマリケア医が肝臓専門医への紹介対象患者を特定しやすくするAIの役割を見ている。AIはX線画像でも機能できる。昨年、日本の大阪公立大学の科学者たちは、日常のX線画像を分析するためのAIモデルを使用した研究を発表した。主に肺と心臓の検査を目的としているが、これらの画像は肝臓の部分も捉えている。研究者たちは、彼らのモデルが脂肪肝の人を82％の精度で特定したことを発見した。Lazarusは、肝臓がスキャンされるすべての日常的なX線分析にAIアルゴリズムが組み込まれることを想像している。「AIは過剰な肝脂肪のケースを検出し、その人が太っているか、高コレステロール値を持つか、2型糖尿病を持つかなどの他のリスク要因を確認し、医師に推奨することができる」と彼は説明している。「それは彼らに『これはあなたが探していたものではないかもしれないが、これが検出されたもので、あなたは肝臓学またはさらなるテストを実施できる内分泌学に紹介されるべき』と言うことができる。」
複数のAIツールはすでに商用化されている。デンマークのヘルステック・スタートアップEvidoは、年齢と9つの日常的な血液ベースのバイオマーカーに基づいて患者の肝線維化リスクを評価するAIを搭載したアルゴリズムLiverrPROを開発した。現在、製薬企業Rocheと提携して商用化されており、47万人以上の中年層を対象とした肝臓の深刻な問題のリスク予測において、Fib-4を上回ることが示されている。今年初め、肝臓学者の国際的な集団はALADDINと呼ばれるAIモデル（日常の血液検査に基づいた別の機械学習アルゴリズム）を評価した研究結果を発表し、resmetirom治療から最も利益を受ける可能性のある患者を特定する際にFib-4および他のリスクスコアより優れた性能を示した。
ダンディー大学の胃腸病学、肝臓病学および内科の専門医登録者Paul Brennanは、これらのツールは「生検またはイメージングを完全に置き換えない」が「プライマリケアの瓶詰めを修正する可能性がある」と述べている。ここで、ほとんどの線維化は検出されないままである。彼は、「より鋭い道具が見落とす可能性のある中程度リスク患者を捕まえ、肝臓学者への不要な紹介を減らす、より賢い最初のパス」として採用されることを予想している。現在のところ、肝臓ケアでのAI使用はほぼ研究に限定されているが、Lazarusはトレンドがシフトするだろうと楽観的である。デンマークで実施された研究は、肝線維化があることを人々に知らせることで、彼らは食事と運動の体制にコミットする可能性が高くなることを示している。慢性疾患の負担の増加に対処している医療制度にとって、患者を早期段階で特定して治療することは、膨大な資金を節約できるだろう。Lazarusは述べている。「私は、米国の様々な医療制度全体の電子医療記録を遡って、肝硬変を患う前に人々を探す、と言いたいところだ。肝移植はどの国でも非常に高額だが、特に米国では高額だ。したがって、より早い段階で人々を見つけることの良い人道的かつ経済的な理由がたくさんある。」
脂肪肝は世界中の成人の約30％に影響を及ぼす静かな流行病となっているが、進行した段階まで病気は検出されないままである。本文が示しているとおり、問題の根本は、可能なことと実践されることのズレにある。非侵襲的な血液検査とイメージング機器は存在し、機能しているが、医師が日常的に展開する帯域幅やワークフローの動機付けがないため、使用されていない。ここがAIの出番だ。AIは既存の診断の代替ではなく、既存のシステムから摩擦を取り除くツールとしての役割を果たす。
メカニズムは単純だ。AIは日常の血液検査結果からFib-4などの既存のリスクスコアの計算を自動化することも、X線画像を分析して肝臓脂肪を付随的に検出することもできる。具体例として2つのケースがあり、有望性を示している。Rocheと提携して47万人以上の中年層で検証されたEvidoのLiverrPROアルゴリズムは、標準的なFib-4テストを上回った。また、今年初めの国際的な研究で評価されたALADDINも、同様にresmetirom薬の候補者を特定する際にFib-4を上回った。大阪公立大学のAIモデルは、日常のX線画像から脂肪肝を特定する際に82％の精度を達成した。
リスクは人道的でもあり、経済的でもある。食事、運動、コーヒー摂取、またはsemaglutideやresmetiromなどの薬を通じた早期介入は、線維化と炎症を逆転させることができる。対照的に、本文は4分の3の患者が病状が生命を脅かすレベルに達するまで診断されることのみを示し、肝移植は非常に高額だと述べている。すでに慢性疾患の負担を抱える医療制度にとって、患者を早期に特定して治療することは、膨大な資金を節約できる可能性がある。本文に引用された研究はまた、肝線維化があることを患者に知らせることで、食事と運動の体制への患者の関与が増加することを示唆し、追加の行動インセンティブを生み出している。
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