呼吸器研究週次分析

UNAGIは時系列単一細胞トランスクリプトームのダイナミクスをモデル化し、疾患情報に基づく細胞埋め込みを得て薬剤候補を優先化します。特発性肺線維症に適用した結果、既存薬の再利用候補を予測し、ニフェジピンの抗線維化効果をヒト肺スライスでプロテオミクスと合わせて検証しました。

重要性: 単一細胞レベルの疾患ダイナミクスを治療候補に直接結び付け、ヒト組織でのex vivo検証まで行ったことで、肺線維症など複雑な呼吸器疾患の治療開発を加速し得る点で重要です。

臨床的意義: 特発性肺線維症の再利用薬や初期試験候補の選定に資する前臨床プラットフォームを提供する。臨床導入前だが、候補薬やバイオマーカー設計に有用です。

低線量CT検診RCTを統合したメタ解析で、利益発現までの時間（TTB）を定量化した。NLSTでは2,000人スクリーニングで肺がん死亡1例を防ぐのに約1.78年要し、スクリーニング人数が少ないほど利益の出現に長期間を要した。TTBを適応基準に導入することで余命が短い患者への低価値検診を避けることが示唆される。

重要性: 利益発現までの時間を定量化したことで、ガイドラインや意思決定に組み込み、現実的な利益時間軸に沿ったLDCT適応設計を可能にする点で重要です。

臨床的意義: LDCT適応にTTB閾値（例：生存期間見込みが2–3年未満の症例は回避）を組み込み、利益が期待できる患者の優先化と過剰検査の削減につなげるべきです。

胸部X線に適用した深層学習モデル（CXR-PH-Net、CXR-CHD-PAH-Net）は、内部検証および右心カテーテル確認の外部コホートで高い感度とAUCを示し（内部AUC最大0.964、RHC確認AUC 0.872内部、0.811外部）、軽症PHでも良好に機能した。スケーラブルなスクリーニング／トリアージ手段となる可能性がある。

重要性: 右心カテーテルで裏付けられた性能指標を持つ、アクセスしやすい胸部X線ベースのPHスクリーニング法を提示しており、資源制約下での早期紹介を促進し得る点で重要です。

臨床的意義: 胸部X線ワークフローにDLスクリーニングを組み込み、PH/CHD-PAH疑い例を心エコーやRHCに迅速に回すことで、高度画像が乏しい環境での診断遅延を減らせる可能性がある。