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思春期早発症リスクを識別する機械学習アルゴリズム

通常よりも早期からみられる性的成熟を思春期早発症と呼ぶ。なかでも中枢性思春期早発症(CPP)は女児に高頻度にみられ、下垂体からのゴナドトロピン放出が早期に行われることで引き起こされる。CPPは一過性に身長の急激な伸びを認めるが、正常児に比べて最終的には低身長となりやすいことも知られている。下垂体や視床下部に発生する腫瘍を原因とすることもあり、早期の発見と適切な原因検索、治療が欠かせない。

中国・広州医科大学の研究チームは、CPPリスクの高い女児を識別するため、機械学習アプローチを用いた研究に取り組んでいる。JAMIA Openに掲載されたチームの研究論文によると、8歳より前に第二次性徴があり、GnRHテストを受けた女性患者の血液検査結果・画像データを含む臨床データからこのアルゴリズムを導いたという。機械学習モデルにはXGBoost分類器が用いられ、患者をCPPまたは非CPPと識別するできるようトレーニングを行った。マルチソースデータに基づくこのアルゴリズムはAUC 0.88を達成しており、GnRHテストを行う前に一般的な臨床データからCPPリスクを推定できる可能性を示唆していた。

当該アルゴリズムは児童を対象とした健康診断システム等に組み込むことにより、専門検査を行うことなく、効果的なCPPスクリーニングを実現する可能性がある。深刻なケースでは知的発達の遅れをきたすこともある本疾患への、有望な技術的アプローチとして期待が大きい。

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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. 岡本 将輝
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、SBI大学院大学客員准教授、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. 杉野 智啓
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。
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