多彩なHFpEFの予後バイオマーカーをAIで統合

Multiple Plasma Biomarkers for Risk Stratification in Patients With Heart Failure and Preserved Ejection Fraction

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背景

未だに謎の多い病態HFpEFは、全身低強度炎症に関連している可能性が高い。University of PennsylvaniaのChirinosらは、TOPCAT試験参加HFpEF患者379名を対象として、49種の血漿バイオマーカーと全死因死亡・心不全関連入院の関連を解析した。また、この解析に基づく機械学習モデルを用いて、PHFS試験参加HFpEF患者156名の予測リスク評価を行った。

結論

線維化/組織リモデリング・炎症・腎障害/不全・肝線維化を含む2つのバイオマーカークラスターが予後に大きく関連した。関連バイオマーカーの組み合わせは、TOPCAT・PHFSコホート群ともに予後を予測し（TOPCAT：HR:2.85、PHFS：HR:2.74）、またMAGGICリスクスコアの評価能を改善した。

評価

ここで「関連する」とされた因子は、FGF-23・OPGからTNF・sTNFRI・IL6 ・YKL-40等、多彩である。個別では特異性に欠ける諸因子だったが、統合し機械学習させると予測能が上がる、という結果である。