造血幹細胞移植を受ける小児患者で発生し得る致命的な肝合併症を、抗がん治療開始前からあらかじめ見分けることができる人工知能（AI）予測モデルを韓国の研究チームが開発した。
移植当日やその後になってようやくリスクを評価できた従来方式より一歩先んじて対応できるようになったとの評価だ。
ソウル大学病院は小児青少年科のホン・ギョンテク教授とカン・ヒョンジン教授、融合医学科のハン・ドヒョン教授、ユ・スワン前研究員の共同研究チームが、小児造血幹細胞移植患者で発生する「肝静脈閉塞性疾患（VOD）」のハイリスク群を早期に見分けられる人工知能（AI）予測モデルを開発したと11日に明らかにした。この過程で疾患発生を予測できる中核的な血液タンパク質バイオマーカーも発掘した。
造血幹細胞移植は白血病などの血液疾患患者の損傷した骨髄を除去し、健全な造血幹細胞を移植して新たな血液細胞を作るようにする治療法である。小児患者の場合、移植前に病んだ骨髄を空にするため高強度の抗がん治療を受けるが、この過程で用いるブスルファン（Busulfan）などの高毒性抗がん剤が肝の微小血管を損傷し、深刻な合併症を引き起こし得る。
代表的な合併症が肝静脈閉塞性疾患である。これは肝腫大や腹水、血小板減少、肝・腎機能低下などを誘発し、造血幹細胞移植を受ける小児患者の約15〜30%で発生することが知られている。とりわけ重症化した場合、致死率が最大80%に達するほど致命的だ。
研究チームはハイリスク患者を事前に選別し予防治療を先制的に施行するため、抗がん治療前の段階でリスク患者を見分けられる血液タンパク質バイオマーカーの発掘に乗り出した。
そのために半一致ドナー（親など半分程度の組織が適合するドナー）を用いた同種造血幹細胞移植を前に、ブスルファンで高強度前処置を受けた小児患者51人を対象に、抗がん治療の前後で血液中のタンパク質720種を精密分析した。研究対象は重症肝静脈閉塞性疾患が発生した26人と発生しなかった対照群25人で構成した。
分析の結果、合併症が発生しなかった患者は、抗がん治療以前から肝で毒素を解毒する酵素であるGCLCの数値が高いことが分かった。高毒性抗がん剤を除去できる「解毒能力」を十分に備えていたというわけだ。
一方で同一の治療を受けたにもかかわらず疾患が発生した患者は、抗がん治療開始前から当該酵素の数値が低く、肝の代謝機能を反映するタンパク質FBP1の発現も有意に低く、毒性刺激に脆弱な状態だったことが確認された。
研究チームはこうした結果を踏まえ、疾患発生を予測できる15個の初期タンパク質バイオマーカーを選別して機械学習モデルを構築した。続いて臨床適用性を高めるため、予測力が最も高い5個のタンパク質（HRNR、FBP1、DCD、GCLC、LSAMP）のみを用いたパネルに縮小して分析した結果、これら指標だけでもハイリスク群を高精度で識別する予測性能（AUC 0.922）を示した。AUCは1に近いほど予測力が高いことを意味する。
ホン・ギョンテクソウル大学病院小児青少年科教授は「肝静脈閉塞性疾患が発生する患者は、抗がん治療前からすでに異なる血液プロテオームパターンを示すという事実を確認した」と述べ、「今回の研究で確認したプロテオーム指標は、ハイリスク患者を早期に選別して予防治療を施行し、より安全な移植治療戦略を立てるうえで重要な転換点になる」と語った。
今回の研究結果は、米国造血幹細胞移植学会（ASTCT）の公式学術誌「移植と細胞治療（Transplantation and Cellular Therapy）」最新オンライン版に掲載された。
参考資料
Transplantation and Cellular Therapy(2025), DOI: https://doi.org/10.1016/j.jtct.2025.12.989