大分大学とエーザイは2月14日、脳内のアミロイドβ（Aβ）の蓄積を予測する機械学習モデルを開発したと発表した。年齢や性別、既往歴や喫煙歴などの背景データに、腎機能や肝機能などの一般血液検査データと認知機能の評価方法（MMSE）を組み合わせてアミロイドPETでの陽性を予測する。

研究は、2012年9月から約5年間の同大学医学部附属病院の受診患者データ、2015年10月から2年間の大分県臼杵市での前向きコホート研究のデータを活用した。生活習慣病や脳卒中、甲状腺疾患の既往歴などの個人背景、腎機能や肝機能など11項目の一般血液検査、11項目のMMSEを組み合わせて、機械学習予測モデルを構築した。

個人背景、一般血液検査データ、MMSEの各項目を組み合わせたモデルではAUC（曲線下面積）が0.73となり、高い予測能を示した。重要因子を解析したところ、年齢や甲状腺刺激ホルモン、平均赤血球容積がAβの蓄積の予測に寄与すると考えられたという。

このモデルが実用化されれば、アミロイドPETや脳脊髄液（CSF）検査などの要否を早期スクリーニングでき、アルツハイマー病の早期の診断・治療につながる可能性があるとしている。

研究成果は学術専門誌「Alzheimer’s Research＆Therapy」（オンライン版）に1月21日付で掲載された。

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