2024年11月28日

京大、人工知能用いた造血肝細胞移植を最適化

【カテゴリー】：ファインケミカル 【関連企業・団体】：京都大学

同種造血幹細胞移植（HSCT）は、急性リンパ芽球性白血病（ALL）の切り札とも言える治療法だが、移植後の再発が依然として課題となっている。移植前に実施する前処置の強度を高める手法（強化型前処置）によって、再発率を低下させる試みが行われてきたが、逆に治療に関連した合併症による死亡の増加につながる可能性もあることから、どの症例に強化型前処置を用いるかを判断する根拠が求められている。 　だが、強化型前処置を用いる効果は様々な背景因子の影響を受けることから、従来の統計学的手法では、複雑な因子の交互作用を同時に評価できず、強化型前処置の恩恵を真に受けられる集団の特定は困難だった。 　京都大学医学部の城 友泰 助教らの研究グループは28日、日本全国で実施された造血幹細胞移植の一元管理プログラム（TRUMP）に登録された4,652人のデータを用いて、人工知能に基づいたベイズ因果フォレスト（BCF）アルゴリズムを活用し、ALLに対するHSCTにおいて前処理強化によって恩恵を受けられる患者集団を同定し、これらの患者に強化型前処理を適用させ、ALL患者の移植後の予後を改善できる可能性を示した。 　同研究成果は、国際学術誌「Communications Medicine」（11月25日付）にオンライン掲載された。