肝細胞癌患者の治療前に肝機能悪化のリスクを予測し、個別化治療を支援する人工知能（AI）モデルが国内で開発された。肝機能だけでなく、腫瘍の特性も反映し、治療戦略の策定に活用されることが期待される。
カトリック大学ソウル聖母病院消化器内科のハン・ジウォン教授の研究チームは、2010年から2024年までカトリック中央医療院傘下の8つの病院で治療を受けた肝細胞癌患者2026人のデータを分析し、機械学習に基づく肝安全性スコア（MHSS）モデルを構築したと8日に発表した。
このモデルは、血液検査の数値、肝機能指標、血小板数、腫瘍の大きさと数、血管侵襲の有無、腫瘍マーカーなどを総合的に反映し、安全で効果的な患者個別の治療法選択に活用できる。
従来は、チャイルド・ピュー（Child-Pugh）スコアやアルブミン・ビリルビン（ALBI）、末期肝疾患患者の肝移植優先順位評価指標（MELD）など、肝機能中心の評価指標が主に使用されていた。しかし、腫瘍の大きさや血管侵襲の有無など、癌の特性を反映できない限界があった。
研究チームは、MHSSモデルが肝機能指標と腫瘍関連情報を同時に反映し、従来の評価ツールよりも静脈瘤出血と治療後の肝機能悪化をより正確に予測できることを説明した。また、他の機関の患者で構成された独立検証コホートでも安定した性能が確認された。
このモデルで高リスク群に分類された患者は、低リスク群に比べて治療中の肝機能悪化リスクが3.25倍、静脈瘤出血リスクが4.90倍、死亡リスクが2.21倍高いことが示された。
治療薬ごとの選択に基づく結果分析シミュレーションでは、低リスク群の場合、免疫療法の併用療法であるアテゾリズマブ-ベバシズマブが優れた生存利益を示したが、高リスク群では静脈瘤出血リスクの増加により生存利益が明確ではなかった。
研究チームはこれを基に、リスクに応じて治療薬を選択する個別化治療シミュレーションを実施した結果、肝機能悪化リスクが24%、静脈瘤出血リスクが40%、全体の死亡リスクが26%減少する予測結果を確認した。
今回の研究を主導したハン・ジウォン消化器内科教授は、「腫瘍特性と肝機能、門脈高血圧リスクを一つの人工知能の中で総合評価し、患者ごとの合理的な治療経路を示す客観的基盤を整えた」と述べ、「今後、前向き研究や多様なデータの実証を通じて、実際の診療現場で活用可能な個別化精密医療ツールに発展させる」と語った。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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