腸内細菌叢への機械学習 – 心血管疾患の新しいスクリーニング手法

米国心臓協会(AHA)が刊行する学術誌・Hypertensionに、機械学習を用いた腸内細菌叢の解析によって、心血管疾患のスクリーニングを行うという斬新な研究成果が報告された。

米オハイオ州に所在する公立大学であるトレド大学の研究チームは、糞便サンプルから腸内細菌叢を解析し、心血管疾患の長期的な発症リスクを推定する機械学習アルゴリズムを構築した。先週オンライン版として公表されたチームの研究論文によると、American Gut Projectに含まれる患者から1,000の糞便サンプルを用いてこのアルゴリズムを導いたという。random forest、support vector machine、decision tree、elastic net、neural networkの5つの教師あり機械学習モデルによってアルゴリズムをトレーニングしたところ、最適化されたAIアルゴリズムは心血管疾患の有無や特定のクラスターを識別できるだけでなく、腸内細菌叢から個人を識別できる可能性さえあることを示したとのこと。

Health IT Analyticsの取材に対し、トレド大学で生理学・薬理学の教授を務めるBina Joe博士は「糞便の微生物叢における組成解析が、心血管疾患の簡便なスクリーニング手法となり得るほどの高い識別精度を示したことには我々自身も驚いている」とした上で、実臨床への適用が高い確率で可能となる研究成果に自信を示した。

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TOKYO analytica
TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。
The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc, PhD
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。