ジョンズ・ホプキンス大学の研究者は、心臓の3Dモデルを作成し、生命を脅かす問題が起こる前にそれを予測しようとしています。
心停止になるのか？新しい技術でいつ起こるか予測できるかも
By Natalie Sabin
2022年4月26日 COVID-19による死亡が最近注目されているかもしれませんが、心臓病は依然として米国における死因の第一位を占めています。
今年、30万人以上のアメリカ人が、心臓の働きが突然停止する突然の心停止（心臓突然死、SCDとも呼ばれます）で死亡すると言われています。
このような現象は突然起こり、多くの場合、前触れもなく起こるため、予測することはほぼ不可能です。しかし、ジョンズ・ホプキンス大学で研究されている3D画像と人工知能（AI）技術のおかげで、その状況は変わりつつあります。
ジョンズ・ホプキンス大学では、研究者たちが、より正確で個別化された心臓Cのモデルの作成に取り組んでいます。
今、臨床医が言えるのは、患者が突然死の危険があるかないかだけです、とジョンズ・ホプキンスの研究科学者で、突然の心停止を予測するAIに関する新しい研究の筆頭著者であるDan Popescu, PhDは言う。この新しい技術を使えば、時間の経過とともに起こる事象の確率を、より微妙に予測することができます。
別の言い方をすれば AIを使えば、臨床医は、誰かが突然の心停止の危険にさらされているかどうかだけでなく、それが最も起こりやすい時期を予測することができるかもしれません。そのためには、心臓の電気配線をより明確に、より個人に合わせて見ることが必要です。
心臓という伝導体
心臓は、一拍ごとに組織に送り込む血液の流れを安定させる役割を担うメトロノームというだけではありません。心臓は、生命エネルギーが流れる導体でもあるのです。
心臓を動かすには、臓器の上部から下部へ電気的なインパルスが流れます。健康な心臓の細胞は、この電気を継ぎ目なく中継しています。しかし、炎症や過去の心臓発作で傷ついた心臓では、瘢痕組織がエネルギーの流れを遮断してしまいます。
電気信号が瘢痕部分にぶつかると、信号が不安定になり、上から下への経路が乱れ、不整脈を引き起こし、心臓の突然死の危険性が高まります。
心臓を3Dで見る
今日の検査では、心臓の構造についていくつかの知見が得られています。例えば、MRI検査では、損傷した部位を発見することができます。また、PET検査では炎症がわかります。また、心電図は心臓の電気信号を一拍一拍記録することができます。
しかし、これらの技術はすべて、ある瞬間の心臓の健康状態を示すスナップショットに過ぎません。未来を予測することはできない。そのため、ジョンズ・ホプキンスの科学者たちは、心臓の3Dデジタルレプリカの開発をさらに進めています（コンピュータ心臓モデルとして知られています）。
計算モデルとは、数学、物理学、コンピュータサイエンスを組み合わせたコンピュータシミュレーションによるレプリカのことである。このようなモデルは昔からあり、製造業から経済学まで多くの分野で利用されている。
心臓医学では、これらのモデルに、生きた細胞を模倣し、健康か病気かによって異なる電気的特性をプログラムすることができるデジタルセルを配置する。
ジョンズ・ホプキンス大学医用工学部のナタリア・トレイアノヴァ博士は、「現在利用できる画像や検査（MRI、PET、心電図）では、瘢痕をある程度表現できますが、それを長期的に何が起こるかに置き換えることはできません」と述べています。
計算心臓モデルでは、心臓の動的なデジタル画像を作成します。そして、そのデジタル画像に電気刺激を与え、心臓がどのように反応するかを評価することができる。そうすれば、これから起こることをより正確に予測することができます。
コンピュータ化された3Dモデルは、心臓疾患に対するより良い、より正確な治療法を意味します。
例えば、心房細動と呼ばれる不整脈の一般的な治療法は、アブレーション、つまり心臓の組織の一部を焼くことです。アブレーションは不整脈の原因となる不規則な電気的インパルスを停止させますが、健康な心臓の細胞にもダメージを与える可能性があります。
パーソナライズされたコンピュータ心臓モデルにより、医師は特定の患者に対してどの部分を治療すべきか、また治療すべきでないかをより正確に把握できるようになります。
ディープラーニングAIを用いた健康状態の予測
Trayanovaの同僚Popescuは、ディープラーニングとAIを応用して、コンピューターによる心臓モデルでより多くのことを行い、将来を予測しようとしています。
Nature Cardiovascular Researchに掲載された最近の論文で、研究チームは自分たちのアルゴリズムが269人の患者の健康状態を評価し、突然の心停止の可能性を最大10年先まで予測できたことを示しました。
これは、ディープラーニング技術が心臓の傷跡をうまく分析することが証明された、私たちが知る限り本当に初めてのことです、とポペスク氏は言います。
Popescu氏とTrayanova氏によると、AIアルゴリズムは、3D計算心臓モデルから、MRI、民族、年齢、ライフスタイル、その他の臨床情報などの患者データを収集する。これらのデータをすべて分析することで、患者が突然死のリスクを抱えている場合、どれくらい生きられるかについて正確で一貫性のある推定値を出すことができるのです」。
間違うことは許されない。もし間違えば、患者のQOL（クオリティ・オブ・ライフ）に大きな影響を与えることになるのです」とポペスク氏は言う。臨床医が意思決定のプロセスでこの技術を使うことで、より良い診断と予後を確信できるようになるでしょう」。
今回の研究は、特定の心臓病患者を対象としたものですが、Popescu氏によれば、このアルゴリズムは、他の健康状態を評価するために訓練することも可能だそうです。
では、研究以外の場面では、どのような使われ方をするのでしょうか？トレイアノヴァは、心臓モデルの3D画像は2年以内に利用可能になると予測しているが、まずはこの技術をより多くの臨床試験で検証する必要がある（そのうちのいくつかは現在進行中）。
心臓モデルにAIを加えるには、さらに多くの研究とFDAの承認が必要で、そのスケジュールはあまり明確ではありません。しかし、おそらく最大のハードルは、承認後、その技術が臨床医や介護者に採用され、利用される必要があることです。
もっと難しいのは、医師がAIツールを完璧に使いこなすのはいつになるのか、という質問です。その答えはわからない、とポペスク氏は言う。意思決定プロセスの補助としてAIをどう使うかは、現在教えられていないことです。
