急性肝障害の原因はウイルス性肝炎や薬物性肝障害など様々ですが、急性肝障害の一部は急性肝不全*1へと進展し、その一部は内科治療に反応せず意識障害を伴う昏睡型*2に重症化します。急性肝不全昏睡型の救命率は約30%に留まるため肝移植*3が必要となりますが、急性肝障害から急性肝不全昏睡型へ数日で急速に進展することもあり、緊急性が非常に高い疾患です。しかし、内科治療への反応性は予測不能であり、高次医療機関や移植施設*4への搬送基準は明確ではありませんでした。

九州大学病院肝臓・膵臓・胆道内科/九州大学大学院医学研究院の小川佳宏主幹教授、田中正剛助教、黒川美穂博士後期課程学生らの研究グループは、名古屋大学大学院理学研究科の岩見真吾教授（兼 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 客員教授、理化学研究所数理創造プログラム 客員研究員、京都大学高等研究院ヒト生物学高等研究拠点 連携研究者）、吉村雷輝博士後期課程学生らとの人工知能 (AI) 技術を臨床研究に応用した共同研究により、急性肝障害患者は治療効果（治療反応性）により3つの集団に分類できることを新たに発見しました。さらに、初診時の血液検査などの臨床情報を用いることにより、患者がどの集団に属するのかを予測するAIの開発に世界で初めて成功しました。これにより、どのような人が高次医療機関や移植施設への搬送が必要な重症患者になり、どのような人が重症化せずに回復できるのかを早期に判断することが可能となります。

本研究グループは、急性肝障害および急性肝不全319例の臨床情報と採血データをAI技術で解析し、患者の健康状態をモニタリングできる数値指標を特定しました。さらに、この指標を詳細に分析することにより、患者の病態進行パターンを6つのグループに分類できることを明らかにしました。カルテ情報の確認により、これらの6グループは、自然に回復する2グループ、内科治療に反応する2グループ、内科治療に反応しない2グループの合計3つの集団に分けられました。これを踏まえて、初診時に患者がどのグループに属するかを予測するAIモデルを開発し、治療反応性の早期予測を可能にしました。

現在、急性肝障害の高次医療機関への明確な搬送基準が存在しない中、本研究成果は、内科治療への反応性を予測した結果に基づき、最適な医療資源の配分を可能にするものです。臨床医学と情報数理科学を組み合わせた異分野融合研究である本研究の成果は、急性肝障害における個別化医療の確立に向けた重要な一歩となることが期待されます。

本研究成果は米国の雑誌 PNAS Nexus に2025年2月6日（木）（現地時間）に掲載されました。