AIと血液バイオマーカー、発症の何年も前から疾患リスク予測に期待
近年の研究により、血液バイオマーカーとAIを組み合わせることで、疾患リスクを発症の何年も前から高精度に予測できる可能性が示された。p-tau217は女性の認知症リスクを最大25年前に示唆し、MYCN niche解析は肝臓がんリスクを93%の精度で識別、DNAメチル化マーカーは前糖尿病の高リスク群を約90%の精度で分類した。
血液由来バイオマーカーである「phosphorylated tau 217（リン酸化タウ217）」を測定する検査により、症状が始まる25年前に女性の認知症発症リスクを予測できる可能性があることが研究で示された。phosphorylated tau 217（p-tau217）は、Alzheimer's diseaseでみられる脳の変化に関連するタンパク質であり、研究開始時に認知機能が保たれていた高齢女性において、p-tau217の高値は将来の軽度認知障害および認知症（その最も一般的な型がAlzheimer's disease）と強く関連していた。
The Journal of the American Medical Association（JAMA）Network Openに掲載された本研究は、米国の全国研究であるWomen's Health Initiative Memory Studyの参加者2,766人のデータを解析した。同研究は1990年代後半に65～79歳の女性を登録し、最長25年間追跡した。追跡期間中に、認知症を含む記憶や思考の問題を発症した女性が同定された。
研究開始時点の血中p-tau217濃度が高いほど、後年に認知症を発症する確率が高く、バイオマーカーの上昇に伴い認知症リスクも増加する関係が示された。また、p-tau217高値は、70歳以上の女性ではそれ未満の女性に比べて、より不良な認知転帰との関連が強く、さらにAlzheimer's diseaseの遺伝学的リスク因子であるAPOE e4を有する女性でも関連がより強かった。
本研究ではさらに、プラセボではなくエストロゲン＋プロゲスチンのホルモン療法に無作為に割り付けられた女性において、p-tau217が認知症の予測因子としてより有用であったことが示された。p-tau217のような血液由来バイオマーカーは、脳画像検査や髄液検査と比べて侵襲性が大幅に低く、より利用しやすくなる可能性がある点で、とりわけ有望だ。
別の肝臓がん研究では、日本の研究チームがMYCNと呼ばれる特定のタンパク質に注目した。科学者らは、このタンパク質が障害を受けた肝臓における肝臓がんに関与することは既に把握していたが、その仕組みは不明だった。これを明らかにするため、研究者らはマウスモデルを用い、MYCNが過剰に高まった場合に何が起こるかを検討した。その結果、MYCNがAKTと呼ばれる別の遺伝子と組み合わさると、わずか50日以内にマウスの72%で腫瘍が発生した。
この現象が起こる理由を理解するため、研究チームは空間トランスクリプトミクス（spatial transcriptomics）と呼ばれる手法を用いた。MYCNのレベルが上昇すると、「腫瘍のない」領域で変化する167遺伝子からなる特定のクラスターを発見した。研究者らはこの環境を「MYCN niche」と名付けた。
これらのデータを用いて、研究者らは機械学習モデルを構築した。このアルゴリズムは肝臓の遺伝子パターンを見てスコアを付け、スコアが高いほど、その肝臓の環境ががんに向けて準備された状態であることを意味する。ヒトデータで検証したところ、93%の精度で機能した。興味深いことに、腫瘍そのものではなく、腫瘍の周囲にある一見健常な組織を調べた場合のほうが、将来の問題をより良く予測した。
一方、German Center for Diabetes Research（DZD）に所属する研究者らは、簡便な血液検査をAIと組み合わせることで、2型糖尿病およびその合併症の発症リスクが高い個人を早期に同定できる可能性があると示唆している。Biomarker Researchに掲載された新たな研究では、既知の前糖尿病リスクプロファイルを有する複数の研究コホート参加者から得られた血液サンプルが解析された。
研究者らは、DNA配列そのものを変えることなく遺伝子活性を調節する化学的修飾であるDNAメチル化パターンに注目した。機械学習手法を用い、チームは1,557のエピジェネティックマーカーを同定し、これらが一体となって前糖尿病リスクの生物学的な「指紋」を形成することを示した。
これらのマーカーを用いて、AIモデルは独立した検証コホートでの試験においても、約90%の精度で個人を高リスクの前糖尿病クラスターに割り当てることができた。多くのエピジェネティックマーカーは特定のクラスターに特異的であり、異なる生物学的シグナル伝達経路を反映していた。いくつかは、2型糖尿病、慢性炎症、心血管疾患および腎疾患と、既に先行研究で関連付けられていた。
DZDによるこれまでの研究では、前糖尿病は少なくとも6つの異なるクラスターに分類された。3つのクラスターは中等度リスクに関連し、残る3つは2型糖尿病および関連合併症を発症する高リスクを伴う。