β遮断薬治療に反応する心不全患者を特定するAI研究

左室駆出率が低下した心不全患者の予後は、治療法の進歩により大幅に改善されてきた。しかし、その死亡率は多くのがんよりも高く、今なお受け入れ難い。英バーミンガム大学の研究グループは、AIアプローチにより「β遮断薬による治療が有効な心不全患者を特定する新手法」を開発した。

学術誌 The Lancetに掲載された同研究では、機械学習によるクラスター分析で、心不全患者15,669人のβ遮断薬治療に対する反応を深く掘り下げた。その結果、洞調律の患者でβ遮断薬の効果が低い群(高齢、軽症状、平均より低い心拍数)が特定され、一方で心房細動を有する患者ではβ遮断薬によって死亡率が15%→9%と大幅に減少した群(若年、左室駆出率が心房細動患者の平均と同程度)が特定された。これらの重要な結果が、有効な治療戦略および医療政策の策定に役立てられることを研究グループは期待している。

駆出率低下のある心不全患者における心房細動はしばしば観察され、その有病率は今後数十年で2倍になるとの試算もある。この予測は医療サービスにとって持続困難な負担となる可能性があり、治療効果が期待できる患者群をより正確に特定することが欠かせない。また、治療効果が期待できないケースには追加の管理戦略を検討し、より個別化されたアプローチを取る必要がある。著者らは「研究に用いた一連の手法は、心不全という枠を越え、他の心血管疾患などにも明らかな可能性を秘めている」と語っている。

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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。