AIモデルがインスリン抵抗性と12種類のがんリスクの関連を示す――50万人規模研究
研究者らは機械学習ツール**AI-IR**を用い、UK Biobankの50万人データを解析して、インスリン抵抗性が12種類のがんのリスク因子であることを集団規模で初めて示した。定期健診で得られる9項目の標準的な臨床指標から推定できるため、直接測定が難しいインスリン抵抗性の評価を大規模に行う実用的な代替となり得る。
Researchers led by the University of Tokyo used a machine-learning model to show that insulin resistance is a risk factor for 12 types of cancer in a study of half a million UK Biobank participants, offering the first population-scale evidence of this long-suspected link. The findings were published in Nature Communications in a paper titled "Machine learning-predicted insulin resistance is a risk factor for 12 types of cancer."
インスリン抵抗性—血糖値の調節を助けるホルモンであるインスリンに体が適切に反応しない状態—は、2型糖尿病の根本的な原因の1つであり、肥満と密接に関連している。糖尿病に加えて、インスリン抵抗性が心血管、腎臓、肝臓の疾患につながり得ることは広く知られている。しかし、その影響が広範であるにもかかわらず、インスリン抵抗性は臨床現場で直接測定することが非常に難しいことで知られており、研究者がその全体的な帰結を理解する上での制約となってきた。
こうした課題を受けて、東京大学医学部附属病院の研究者であるYuta Hiraike氏と東京大学の同僚らは、人工知能に着目した。研究チームは最近、定期健康診断で収集される9つの標準的な臨床測定値を用いてインスリン抵抗性を予測する機械学習ツールAI-IRを開発した。「私たちは最近、9種類の医療情報に基づいて個人のインスリン抵抗性を予測するツールAI-IRを作成しました」とHiraike氏は述べた。「それはうまく機能し、このツールを関連する懸念に適用できるのではないかと考えるようになりました。」
その懸念の1つが、がんである。科学者たちは長年、インスリン抵抗性と特定のがんとの関連を疑ってきたが、直接測定には高度な糖尿病専門クリニックでのみ可能な特殊検査が必要なため、大規模なエビデンスの収集は困難だった。インスリン抵抗性とがんの関連は示唆されてきたものの、臨床でインスリン抵抗性を評価する難しさから、大規模な証拠は限定されていた。研究チームは、AI-IRを500,000人のUK Biobank参加者に適用することで、集団レベルでインスリン抵抗性を推定し、がん発症との関係を検討することができた。
「AI-IRにより、インスリン抵抗性ががんのリスク因子であることについて、初めて集団規模のエビデンスを提示しました」とHiraike氏は述べた。モデルは日常的な臨床データに基づくため、同氏は「AI-IRは高リスクの個人を特定し、糖尿病、心血管疾患、がんに対する重点的なスクリーニングを可能にする形で、容易に実装できる可能性があります」と付け加えた。
本研究はまた、代謝健康の代理指標として体格指数（BMI）に依存することの限界も浮き彫りにした。現状では、体脂肪の指標であるBMIを用いて個人のインスリン抵抗性や、それに伴う関連がんへの感受性を予測することが一般的である。しかし、その結果として、肥満でも代謝的に健康とみなされ、他の人ほど肥満の悪影響を受けない人がいるという偽陽性が生じる一方、理想的なBMIであってもインスリン抵抗性や、通常は肥満と関連づけられる問題を抱える人がいるという偽陰性も生じる。9つの臨床パラメータを1つの指標に統合することで、AI-IRはBMIだけでは説明できないインスリン抵抗性を検出できる。
Hiraike氏らのチームが直面した課題の一部は、AI-IRがこれらの短所を信頼性が高く再現可能な形で克服できることを、論文査読者に納得させることだった。幸いにも、研究チームは予測性能だけでなく、モデルがさまざまな条件下でも堅牢であることを示した。「検証データセットで直接測定したインスリン抵抗性と比較すると、AI-IRは強い予測性能を達成しました」とHiraike氏は述べた。「インスリン抵抗性の直接測定は、高度な糖尿病専門クリニックで患者が治療を受けている場合を除いて現実的ではありません。AI-IRは、集団規模でインスリン抵抗性を評価するための堅牢でスケーラブルな代替手段を提供します。」
研究チームは今後、遺伝的差異がインスリン抵抗性に関連したがんリスクにどのように影響するかを探り、大規模なヒトデータと分子生物学研究を統合する計画だ。「私たちは現在、個人間の遺伝的差異がこのリスクにどのように影響するのかを理解し、最終的には大規模なヒトデータを分子生物学研究と結びつけて、インスリン抵抗性を克服するより良い戦略を開発することに取り組んでいます」とHiraike氏は述べた。