IBM、機械学習によりアルツハイマー病の早期発見を可能にする血液検査方法を開発

アルツハイマー病は、現在のところ効果的な治療が発見されていない難病の一つです。これまで、アルツハイマー病に関する幾多もの研究が行われていますが、いまだその有効な治療方法は見つかっていません。

アルツハイマー病の治療を有効なものにするためには、回復できないほど脳組織がダメージを受ける前の早期段階でいかにそれを発見できるようにするかということが挙げられます。最近の研究から、アルツハイマー病はその発症よりも遙かに早い段階でアミロイドベータと呼ばれるペプチドが変化することがわかっており、髄液中のペプチド濃度を調べれば、記憶障害が引き起こされる何十年も前にその発症リスクを調べられることがわかっています。ただ、髄液の採取は人体に侵襲的な方法をとる必要があり、麻酔を使うためにコストもかかります。

3月11日にScientific Reportsに掲載されたIBMリサーチ・オーストラリアの論文では、髄液中のアミロイドベータ濃度に関連する、血液中のバイオマーカーとなるタンパク質を機械学習によって同定し、早期にアルツハイマー病のリスク予測を可能とします。論文によると、この方法を用いることで、臨床医は最大77%の精度で将来的なアルツハイマーのリスクを予測できるとしています。もちろん、研究はまだ初期段階であり、直接この手法をもって患者をアルツハイマー病と診断することはありません。

現在の臨床試験では、すでに回復が難しい程度にまで脳組織がダメージを受けている可能性の高い患者が多く、治療の効果が確認しにくい部分がありました。しかし、この機械学習を応用した方法では、血液検査によって髄液にアミロイドの異常な濃度を持つと予測された、軽度の認知障害患者のアルツハイマー発症確率は従来のおよそ2.5倍にもなったとのこと。

より早期の段階で患者がアルツハイマー病になるリスクが高いとわかれば、医師はいち早く薬の投与をし、その効果を確認することが可能になります。そして完全に治癒しないまでも、ほぼ進行をくい止められる薬が開発されたり、適切な予防策が発見されれば、将来アルツハイマー病だけでなく、パーキンソン病、ハンチントン病といった神経変性疾患になる人を減らすことができるかもしれません。