新たなAIツールが幼児の重症喘息リスクを予測

画期的な開発として、メイヨー・クリニックの研究者らは、重度の喘息の悪化や急性呼吸器感染症のリスクが最も高い喘息の子供たちを特定できる人工知能ツールを開発した。

この革新的なアプローチは、最近の研究で詳細に説明されている 公表 『アレルギーおよび臨床免疫学ジャーナル』に掲載されたこの研究は、3歳ほどの幼児でもこうしたリスクを検出できるとしている。

小児喘息の負担

米国疾病予防管理センター（CDC）によると、喘息は米国で約600万人の子供たちに影響を与えており、学校を欠席したり、緊急治療室を受診したり、入院したりする主な原因の1つとなっている。

呼吸器感染症は喘息発作の一般的な誘因ですが、症状は多種多様で時間の経過とともに変化する可能性があるため、どの子供が最も喘息にかかりやすいかを臨床医が正確に特定することは困難です。

メイヨークリニックの AI ツールは、このギャップを埋めることを目指しています。

「この研究は、小児喘息の精密医療に一歩近づくものです。この医療では、治療は進行した重度の喘息に対する事後対応​​型治療から、高リスク患者の予防と早期発見へと移行します」と、論文の筆頭著者でメイヨー・クリニック小児科教授のヤング・ジュン氏はニュースリリースで述べた。

ジューン氏は、メイヨー クリニック小児科の AI プログラムや精密人口科学ラボなど、メイヨー クリニックのいくつかの著名な研究プログラムを監督しています。

AIを活用した喘息の早期発見

この研究のために、研究者らはミネソタ州南東部で1997年から2016年の間に生まれた2万2000人以上の子供の電子健康記録を分析した。

この膨大なデータを処理するために、彼らは機械学習と自然言語処理を使用して医師の診断書から重要な情報を抽出するための複数の AI ツールを開発しました。

これらのツールは、症状や家族歴などの重要なデータ ポイントを収集できるため、研究者は幼児の喘息を評価するために広く認知されている 2 つの診断チェックリスト (事前喘息基準と喘息予測指数) を適用できます。

両方のチェックリストの基準を満たした子供は、重篤な合併症のリスクが高い明確なサブグループとして特定されました。

3歳までに喘息リスクを検出する

研究者たちは、この高リスクのサブグループを分析することで、研究に参加した他の子供たちと比べて著しい違いがあることを発見した。

3歳までに、高リスクグループの子どもたちは肺炎を2倍以上、インフルエンザをほぼ3倍経験しました。

また、ステロイド、緊急診察、入院を必要とする喘息発作の発生率が最も高く、生後3年間に呼吸器合胞体ウイルス（RSV）感染症にかかりやすい傾向も見られました。

さらに、これらの子供たちは、喘息、湿疹、アレルギー性鼻炎、または食物アレルギーの家族歴を持つ可能性が高いことがわかりました。

臨床検査では、好酸球数の上昇、アレルゲン特異的IgEおよびペリオスチン値（2型炎症のマーカー）の上昇、および肺機能障害など、アレルギー性炎症の兆候が示されました。

これらの研究結果は、一部の子供たちがより重篤な呼吸器疾患にかかりやすい、高リスクの喘息のサブタイプを指摘している。

次は何ですか？

研究チームは、これらのAIツールの試験をより広範な臨床現場、より多様な集団と医療システムを対象に拡大していく予定です。彼らの目標は、生物学的データを統合し、喘息のサブタイプの定義と治療法を改良し、早期介入を可能にすることです。

研究チームはまた、喘息に伴う過剰な免疫反応を緩和するように設計された化合物の研究も準備しています。オルガノイドと呼ばれる実験室で培養された細胞モデルを用いることで、小児喘息の早期発見と予防戦略をより大規模に推進することを目指しています。

出典： メイヨークリニック