Deep learningを用いたせん妄発症高リスク群予測モデルの構築

• 研究課題/領域番号: 20K07814
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分52010:内科学一般関連
• 研究機関: 川崎医科大学
• 研究代表者: 佐野 史典 川崎医科大学, 医学部, 講師 (60435013)
• 研究分担者: 永坂 岳司 川崎医科大学, 医学部, 准教授 (30452569) ; 岡脇 誠 川崎医科大学, 医学部, 講師 (40509254) ; 谷岡 洋亮 川崎医科大学, 医学部, 講師 (40775491)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2021-03-31
• 研究課題ステータス: 中途終了 (2020年度)
• 配分額: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: せん妄 / DNAメチル化 / サイトカイン

研究開始時の研究の概要

臨死期でのせん妄発症は、発症後の早期診断を行う方法では遅い場合が多く、患者と家族との最後の語らいの場も奪う。このため、せん妄発症高リスク群を発症前に選別する技術が、人生最期のwell-beingのために必要である。本研究では、緩和ケア病棟入院患者を対象に、入棟時及びせん妄発症時に血液中のpro-inflammatory cytokine genes（TNF-α, IL-6）CpG sitesのメチル化の定量、血液中サイトカイン量、FACSによる血液中単核球分類比率を行い、臨床情報と併せて、Deep learningを駆使し、「せん妄発症高リスク患者予測モデル」の構築を試みる。

研究実績の概要

本研究では、臨床腫瘍科入院患者を対象に、入棟時及びせん妄発症時血液中PBCのpro-inflammatory cytokine genes（TNF-alpha, IL-6）promoter領域CpG sitesのメチル化の定量、血液中炎症性サイトカイン量、FACSによる血液中単核球分類比率を行い、CRP、電解質等の血液検査データや投与薬剤等の臨床情報と併せて「せん妄」を発症前の段階で予測する「せん妄発症高リスク患者予測モデル」の構築を試みた研究である。2020年2月～2021年3月までの検討結果について報告する。症例は34例。年齢中央値は73歳（53～92歳）。性別は女性17例、男性17例。疾患は、悪性中皮腫1例、胃GIST1例、胃癌5例、肝癌3例、原発不明癌1例、子宮頸癌1例、下咽頭癌1例、食道癌2例、腎臓癌1例、膵臓癌4例、前立腺癌3例、大腸癌6例、胆管癌1例、肺癌2例、卵巣癌1例、悪性リンパ腫1例であった。承諾時PPIの中央値は4.5点、せん妄出現が有ったのは13例、無かったのは21例。せん妄あり症例13例の検討では、年齢中央値が71歳、性別は女性5例男性8例、承諾時PPI中央値は4.5点であった。せん妄有無について、ノンパラメトリック検定で評価した。承諾時PPIの有意差　P値0.844、承諾時WBCの有意差P値0.506、承諾時LDHの有意差P値0.296、承諾時CRPの有意差P値 0.381、承諾時ALBの有意差P値0.155、承諾時Crnの有意差P値0.381、承諾時Bilの有意差　P値0.692、ステロイドの有無の関連の有意差　P値0.428であり、PPI、WBC、LDH、CRP、ALB、Crn、Bil、ステロイドの有無では有意差を認めることはなかった。
今後は、入棟時及びせん妄発症時血液中PBCのpro-inflammatory cytokine genes（TNF-alpha, IL-6）promoter領域CpG sitesのメチル化の定量、血液中炎症性サイトカイン量、Fluorescence-Activated Cell Sorting（FACS）による血液中単核球分類比率を測定し検討していく予定である。