原発性アルドステロン症の病型を機械学習で予測 ― 副腎静脈サンプリングが必要な人を見極める

執筆：Hirotsugu Suwanai / 諏訪内浩紹

Journal Club of the Suwanai · 副腎・高血圧

原発性アルドステロン症は、高血圧の原因として決して珍しくない病気です。片側の副腎が原因なら手術で治る可能性がありますが、それを見極める検査には大きな負担があります。

2022年、High Blood Pressure & Cardiovascular Prevention誌に、原発性アルドステロン症（PA）の病型を機械学習で予測する研究が掲載されました。東京医科大学のグループによる研究で、筆者は共著者（第2著者）として参加しています。原論文を読む ↗

注目：予測モデルを臨床でどう使うか ↓

なぜ病型の予測が重要なのか

PAは、副腎からアルドステロンが過剰に分泌される病気です。とくに片側性PAでは心血管疾患のリスクが高く、原因となる副腎を手術で摘出すれば改善が期待できます。一方、両側性PAでは主に薬物治療を行います。

片側性か両側性かを見分ける標準的な検査が副腎静脈サンプリング（AVS）です。カテーテルで左右の副腎静脈から採血する検査で、専門的な技術が必要なため、実施できる施設が限られています。そこで、AVSを行うべき人と経過観察でよい人を、事前に予測できないかが課題でした。

方法：154例の検査データから学習

2010年1月から2021年6月までに当院でPAと診断され、AVSを受けた154例を後ろ向きに解析しました。血液検査や負荷試験の結果を用いて、機械学習で片側性か両側性かを予測するモデルを作成しています。

結果：4つの指標で高い予測精度

機械学習モデルの正解率は88％でした。片側性PAを予測する上位の因子は、生理食塩水負荷試験後の血漿アルドステロン濃度、カプトプリル負荷試験後のアルドステロン／レニン比、血清カリウム、アルドステロン／レニン比でした。

上位4因子を用いた予測の性能（感度は70％）。出典：Tamaru et al., High Blood Press Cardiovasc Prev (2022)。

さらに手術を受けた片側性PAの経過を見ると、予測モデルで「片側性」と判定された群では術後に臨床所見が改善した一方、「両側性」と判定された群では改善がみられませんでした。

Journal Clubの視点：予測モデルを臨床でどう使うか

このモデルは特異度99％と、「片側性」と判定された場合の確からしさが非常に高いのが特徴です。一方、感度は70％で、片側性PAの一部を見逃す可能性があります。したがって、AVSを置き換えるものではなく、AVSを優先して行うべき人を選ぶ、あるいはAVSの実施が難しい状況で判断を補助するツールとして位置づけるのが現実的です。

単一施設・154例のデータで作られたモデルであり、ほかの施設や異なる検査手順でも同じ精度が得られるかは、外部での検証が必要です。日常診療で手に入る検査値を使っている点は、実装しやすさにつながる強みです。

医療データ×AIの可能性

専門的な検査の資源は限られています。日常の検査データから、その検査が本当に必要な人を見極めることは、患者さんの負担を減らし、医療資源を有効に使うことにつながります。内分泌診療における機械学習の活用例として、興味深い研究です。

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