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世界の成人の約3割が脂肪肝を患っているとされ、放置すると肝硬変や肝がん、心血管疾患につながる恐れがあります。多くの場合は自覚症状がなく、進行してから見つかることが多いため、専門家の間では電子カルテや血液検査、画像診断のデータをAIで解析し、リスクの高い患者を早期に見つけ出す取り組みが広がりつつあります。
脂肪肝は炎症や線維化を経て進行しますが、初期段階では自覚症状がほとんどありません。肝硬変などかなり進行した段階になっても、実に4人に3人は症状が命に関わるようになってから診断されているのが実情です。CUNY大学院公衆衛生・保健政策校のジェフリー・ラザラス教授は、AIが膨大な受診歴や検査データを遡って分析し、脂肪肝のリスクが高い人を効率よく絞り込めると指摘しています。
早期に見つかれば、脂肪肝による炎症や線維化の多くは改善が可能です。飲酒量を減らす、体重を落とす、運動を習慣づけるといった生活習慣の改善に加え、コーヒー摂取も炎症の軽減に有効とされています。中等度から進行した患者に対しては、GLP-1薬のセマグルチドやレスメシロムといった新薬も高い効果を示しています。
肝臓の状態を調べるFib-4指数など簡便な血液検査は存在するものの、多忙な診療現場では十分に活用されていません。イェール大学のジョナサン・ドラノフ教授は、AIが日常の血液検査データから自動的にFib-4スコアを算出し、専門医への紹介が必要な患者を見極める仕組みが求められていると話します。大阪公立大学の研究チームは、通常の胸部X線画像からAIが脂肪肝を検出できることを確認し、その精度は82％に達したと報告しました。
血液検査データを学習したAIモデルの活用も進んでいます。デンマークのスタートアップEvidoは、年齢と9種類のバイオマーカーから肝線維化リスクを判定するAI「LiverPRO」を開発し、製薬大手ロシュと提携して47万人超のデータでFib-4を上回る精度を確認しました。国際的な肝臓専門医チームが開発したAIモデル「ALADDIN」も、生検を行わずに新薬レスメシロムの投与対象となる患者を見極める性能でFib-4を上回ったと報告されています。
英ダンディー大学のポール・ブレナン医師は「これらのツールが生検や画像診断を完全に置き換えることはありませんが、多くの線維化患者が見過ごされているプライマリケアのボトルネックを解消できるでしょう」と述べています。デンマークの研究では、線維化があると伝えられた患者ほど食生活の改善や運動に前向きに取り組む傾向があることも分かっています。ラザラス教授は、電子カルテを遡って肝硬変に至る前に患者を見つけ出せれば、費用のかさむ肝移植を回避でき、医療費の抑制にもつながると強調しています。