CP患者における膵外分泌機能不全のAI評価

慢性膵炎 (CP) は、腹痛、再発性炎症、膵線維症を特徴とする慢性炎症性疾患です。 CP の世界的な発生率は約 10/100,000 であり、年々増加傾向を示しています。

膵外分泌不全（PEI）は、慢性膵炎における重大な機能変化です。 診断後 10 ～ 15 年以内の CP 患者における PEI の有病率は約 35% ～ 50% であり、診断後 15 年後には有病率が大幅に増加します。PEI の臨床症状は個人差があり、下痢、体重減少、下痢などの症状が含まれる場合があります。腹痛、膨満感、脂肪便。 一部の患者は無症状のままであり、多量栄養素の異常な消化による脂溶性ビタミンと微量栄養素の欠乏、「潜在性PEI」と呼ばれる状態を引き起こす可能性があります。栄養欠乏のため、PEI患者は栄養失調に関連する合併症のリスクが高くなります。 、骨粗鬆症、心血管疾患、死亡率の上昇。 重要なのは、PEI患者の生活の質は大幅に低下しており、重篤な結果を防ぐにはタイムリーな診断と治療が重要であるということです。 膵酵素補充療法を早期かつ適切に使用すると、患者の幸福度が向上し、全体的な生活の質が向上します。 したがって、CP 患者にとって合併症のリスクを軽減し、予後を改善するには、PEI の定期的なスクリーニングと迅速な治療が不可欠です。現在の臨床ガイドラインでは、CP の診断時に膵外分泌機能を評価し、PEI が検出されない場合には膵外分泌機能を評価することが推奨されています。検出された場合は、年に一度の検査をお勧めします。 これらの推奨にもかかわらず、PEI は依然として頻繁に誤診され、臨床現場では不適切な治療が行われています。

膵外分泌機能検査には、直接法と間接法の両方が含まれます。 コレシストキニン-パンクレオザイミン刺激試験などの直接試験は、膵外分泌機能を評価する最も感度が高く特異的な手段と考えられています。 この検査では、膵臓分泌を刺激するためにコレシストキニンを静脈内点滴または注射し、続いて膵液分泌を測定するためにカテーテルを介して十二指腸内容物を採取する必要があります。 しかし、コストが高く、侵襲的であり、患者にとって大きな不快感を与えるため、この検査は臨床現場ではほとんど使用されていません。間接検査には、糞便検査、呼気検査、尿検査、および血液検査が含まれます。 このうち、糞便エラスターゼ 1 (Fe-1) の検出は、現在安定しており、正確かつ便利な間接的な方法です。 Fe-1 レベルが 100 ～ 200 μg/g の範囲の場合、軽度から中等度の PEI を示唆し、100 μg/g 未満の Fe-1 レベルは重度の PEI を示します。 いくつかの研究では、Fe-1 レベルが 200 μg/g 未満であれば、PEI の診断において 90% 以上の特異性があることが実証されています。 しかし、アッセイキットの入手可能性が限られているため、その広範な使用は制限されています。

画像検査では、セクレチン刺激後の膵液の流れを測定するセクレチン増強磁気共鳴胆管膵管造影法の使用は、PEI を評価するための非侵襲的な方法です。 しかし、その臨床的実現可能性は、時間がかかる性質、高コスト、複雑さ、および必要な試薬が広く入手可能ではないことにより制限されています。 コンピュータ断層撮影 (CT) は、CP の臨床評価において最も広く使用されている画像検査ですが、PEI の検出におけるその有用性を裏付ける証拠はありません。 したがって、PEI を早期に検出するための、新しく非侵襲的で便利な方法が必要とされています。

近年、医療画像解析においてディープラーニングが大きな期待を集めています。 従来の機械学習と比較して、ディープラーニングはモデルを利用してデータを分析し、より高いレベルの特徴を抽出します。 次に、これらの機能を使用して結果を導き出し、データ内の複雑な関係のモデリングを可能にします。 一般的に使用される手法には、畳み込みニューラル ネットワーク、敵対的生成モデルなどが含まれます。 現在、深層学習は、腫瘍の検出、膵臓がんの鑑別診断、患者の予後の予測など、膵臓疾患に広く応用されています。 しかし、PEIを評価するために深層学習を利用した研究はこれまでにありませんでした。本研究は、膵外分泌機能を評価するための完全自動膵セグメンテーションに基づく深層学習モデルを開発および検証することを目的としています。 さらに、研究者は放射線科医と協力してモデルの性能を共同評価します。