この成果が重要なのは、神経変性疾患の診断がこれまで非常に難しかったためです。
しかし、ProtAIDe-Dxは、その難しさを大きく変える可能性を示しました。
そのため、今後の臨床応用に向けた動きが強く注目されています。

ProtAIDe-Dxが注目される理由

ProtAIDe-Dxは、ルンド大学のJacob Vogel准教授が率いる研究チームが開発した、深層学習ベースのAI診断モデルです。
深層学習とは、大量のデータから特徴を学び取るAI技術です。
つまり、このモデルは血液中の情報から、脳疾患ごとの差を見つけ出します。

従来の神経変性疾患の診断では、症状の似通いが大きな壁でした。
一方で、MRIや髄液検査など、複数の検査を重ねる必要もありました。
ProtAIDe-Dxは、こうした中で、その課題を一挙に解決するツールとして注目されています。

同時に検出できる5つの脳疾患

ProtAIDe-Dxが検出対象とする疾患は、全部で5つです。
また、いずれも診断や鑑別が重要な病気です。
実際に、次の5疾患が対象に含まれています。

1. アルツハイマー病です。
これは、最も一般的な認知症の原因疾患です。
記憶や判断力などの低下が大きな特徴になります。

2. パーキンソン病です。
これは、運動障害を伴う神経変性疾患です。
体の動きのぎこちなさや震えなどが問題になります。

3. ALS（筋萎縮性側索硬化症）です。
ALSは、運動ニューロンが侵される難病です。
筋力低下や運動機能の喪失が進行します。

前頭側頭型認知症と過去の脳卒中も対象

4. 前頭側頭型認知症（FTD）も対象です。
FTDは、人格変化や言語障害を特徴とする認知症です。
そのため、アルツハイマー病とは異なる対応が求められます。

5. 過去の脳卒中も判定対象です。
つまり、脳血管障害の既往を血液から判定する仕組みです。
1回の血液検査で、ここまで幅広い判定を目指す点が大きな特徴です。

1万7千人超のデータで訓練した仕組み

このモデルは、Global Neurodegenerative Proteomics Consortium（GNPC）のデータを使って訓練されました。
GNPCは、世界最大の神経変性疾患タンパク質データベースです。
さらに、1万7千人以上の患者と健常者のタンパク質測定データが用いられました。

タンパク質とは、体の状態を反映する重要な分子です。
血液中のタンパク質の並びや量には、病気ごとの特徴が表れます。
ProtAIDe-Dxは、その違いをAIで読み取ります。

核心は「共同学習」という手法

技術的な核心は、共同学習（joint learning）にあります。
共同学習とは、複数の関連する課題を同時に学ばせる方法です。
そのため、共通点と違いの両方を効率よく見つけられます。

このアプローチにより、まず脳変性疾患全体に共通するタンパク質パターンを特定します。
さらに、そのパターンをもとにして、各疾患を個別に区別します。
つまり、複数疾患の同時診断を1回の血液採取で実現する仕組みです。

研究チームが示した希望

Jacob Vogel准教授は、将来像について明確に語っています。
「将来的に、1回の血液検査で複数の疾患を正確に診断できるようになることが私たちの希望です」と述べました。
この言葉は、研究チームが目指す方向性を端的に示しています。

しかし、研究チームは期待だけを強調しているわけではありません。
一方で、現状の限界も見据えながら開発を進めています。
その姿勢が、この研究の信頼性を支えています。

臨床診断を上回る予測精度

研究チームが特に強調したのは、このAIが臨床診断を単独で上回る予測精度を持つ点です。
これは、既存の診断の枠組みに対して大きな意味を持ちます。
実際に、いくつかの具体的な成果が確認されました。

まず、認知機能低下の予測で、臨床診断単独より高い精度を示しました。
また、同一診断内の生物学的サブタイプも識別できました。
さらに、複数の独立したデータセットを横断して検証済みである点も、大きな差別化要素です。

同じ診断名でも中身は同じではない

第一著者のLijun An博士は、非常に重要な点を指摘しています。
同じ臨床診断を受けた患者でも、異なる生物学的サブタイプが存在するようですと述べました。
これは、従来の診断名だけでは捉えきれない違いがあることを意味します。

さらにAn博士は、アルツハイマー病と診断された多くの患者が、他の脳疾患に近いタンパク質パターンを示していると説明しました。
つまり、複合的な疾患を抱えている可能性や、アルツハイマー病が複数の形で発症する可能性が示唆されます。
この点は、今後の個別化医療に直結する重要な発見です。

血液だけではまだ不十分という現実

画期的な成果ではありますが、Jacob Vogel准教授は慎重な姿勢も崩していません。
そのため、現時点では万能な診断法だと見るべきではありません。
研究チームは、課題も明確に示しています。

第一に、血液タンパク質測定のみでは多疾患診断に不十分です。
第二に、臨床診断ツールとの統合が必要です。
つまり、現段階では他ツールとの併用が必須だという立場です。

さらなる精度向上へ向けた次の一手

研究チームは、今後の改良方針も示しています。
また、質量分析法による追加タンパク質マーカーの導入を計画しています。
質量分析法とは、分子の重さを精密に調べる分析法です。

この方法を加えることで、血液中に含まれるより多くの特徴を拾える可能性があります。
一方で、そのぶん実用化には検証と標準化が必要になります。
それでも、ProtAIDe-Dxの精度をさらに引き上げる重要な工程といえます。

国際的な支援体制も研究を後押し

この研究は、SciLifeLabの支援を受けています。
さらに、Wallenbergデータ主導型ライフサイエンスプログラム、そして米国国立衛生研究所（NIH）も支援に加わっています。
こうした中、研究は国際的な基盤のうえで進められています。

研究支援の広がりは、単なる資金面だけの意味ではありません。
実際に、複数機関の支援はデータ基盤や検証体制の強化にもつながります。
そのため、研究成果の信頼性を支える要素として重要です。

医療現場にもたらす可能性

この技術が臨床現場に普及すれば、まず早期診断の実現が期待されます。
症状が軽い段階でも、病気の種類を見極めやすくなる可能性があります。
これは治療の開始時期に直結します。

また、生物学的サブタイプに基づいた個別化医療への道も開けます。
個別化医療とは、患者ごとの状態に合わせて治療を最適化する考え方です。
つまり、同じ病名でも中身の違いに応じた対応がしやすくなります。

検査の簡素化とコスト面の変化

ProtAIDe-Dxが普及すれば、検査の簡素化も期待できます。
一方で、従来は侵襲性の高い脊髄液検査が必要な場面もありました。
血液検査で代替できれば、患者の負担は大きく軽くなります。

さらに、複数検査を1回の採血に集約できれば、医療コストの削減にもつながる可能性があります。
検査回数や設備利用の負担が減れば、医療提供体制の効率化にも寄与します。
そのため、医療現場だけでなく社会全体への波及効果も大きい技術です。

日本社会にとっても見逃せない意味

高齢化が急速に進む日本では、認知症や神経変性疾患への対応が重要課題です。
しかし、早期発見と早期介入には、より簡便で精度の高い診断技術が欠かせません。
ProtAIDe-Dxは、その課題に直接関わる可能性があります。

実際に、認知症患者の早期発見が進めば、治療や支援の準備も早めやすくなります。
また、家族や介護の負担を考えるうえでも、診断の質は非常に重要です。
こうした中、今後の臨床試験や実装の動向が日本でも注目されます。

神経科学と医療AIの最前線

ルンド大学のProtAIDe-Dxは、1回の血液検査で複数疾患を同時判定するという、これまで難しかった課題に挑む研究です。
その意味で、神経科学と医療AIの最前線を示す成果といえます。
しかも、単なる理論ではなく、具体的な検証結果を伴っています。

まだ改良の余地はあります。
しかし、診断精度、利便性、スケーラビリティの面で、従来手法を大きく超える可能性が示されました。
そのため、今後の臨床試験と実用化に向けた研究が強く期待されます。

ソース

• ルンド大学
• Nature Medicine
• Neuroscience News
• SciLifeLab
• 米国国立衛生研究所（NIH）

投稿 1回の血液検査で5つの脳疾患を同時診断｜ProtAIDe-Dxとは何かと医療AIの最前線 は 仕事終わりの小節 に最初に表示されました。

今回の研究では、GOLGA8Aという遺伝子に存在する「リピート伸長」と呼ばれる遺伝子変化が、非定型前頭側頭葉変性症ユビキチン陽性封入体型（aFTLD-U）と強く関係していることが明らかになりました。

この研究成果は2026年に科学誌「Nature Genetics」に発表されています。

aFTLD-Uは患者数が少なく研究例も限られていたため、長い間その原因が分からないままでした。そのため今回の発見は、この疾患サブタイプに対する初めての明確な遺伝的手がかりと評価されています。

特に注目されるのは、この遺伝子変化が病理学的に確認されたaFTLD-U患者の約60％で確認されたことです。

遺伝学の研究では、多くの患者で同じ変化が見つかることは珍しいため、研究者たちはこの結果を非常に強い遺伝的シグナルと説明しています。

若い年代で発症する前頭側頭型認知症

今回の研究対象となった前頭側頭型認知症（FTD）は、認知症の中でも比較的若い年代で発症することが多い病気です。主に行動、人格、言語を司る脳の前頭葉と側頭葉に障害が起こります。そのため、記憶障害よりも性格や行動の変化が最初に現れることが多いのが特徴です。

特に今回研究されたaFTLD-Uは、前頭側頭型認知症の中でも非常に珍しいサブタイプです。

サブタイプとは、同じ病気の中でも特徴や原因が異なる分類を意味します。

aFTLD-Uの患者は多くの場合、30代から40代という比較的若い時期に症状が現れます。しかし、初期症状は病気として認識されにくいことがあります。

例えば、突然の性格変化、衝動的な行動、対人関係の変化などが見られるため、周囲からはストレスや精神的問題と誤解されることもあります。

さらに、この病気は確定診断が生前には難しいという特徴もあります。

多くの場合、最終的な診断は剖検（死亡後の脳の病理検査）によって初めて確定します。この点が研究を難しくしてきた大きな理由でした。

長年研究が難しかった理由

今回の研究を率いたのは、VIB-UAntwerp分子神経学センターのRosa Rademakers教授です。教授によると、この疾患の研究が長年進みにくかった最大の理由は症例数の少なさでした。

aFTLD-Uは非常にまれな病気であるため、遺伝学研究に必要な症例数を集めることが難しかったのです。

また、この病気は家族内で繰り返し発症するケースがほとんど確認されていません。つまり、多くの患者は家族歴がない「孤発性」のケースです。

そのため、研究者の中には「遺伝的要因は存在しないのではないか」という懐疑的な意見もありました。しかしRademakers教授のチームは、原因が見つかる可能性を信じて研究を続けました。

その結果、2022年には研究を支援するため、100万ユーロのGeneret希少疾患研究賞が授与されました。この資金が、今回の大規模な遺伝子解析研究を進める大きな後押しとなりました。

ゲノム解析による大規模な調査

研究チームはまず、病理学的にaFTLD-Uと確認された59例の患者を集めました。そして、これらの患者と数千人規模の健康な対照群の遺伝子を比較しました。

この分析では、ゲノムワイド関連解析（GWAS）と呼ばれる手法が使われました。

これは、人間の全DNAを広く調べて、特定の病気と関連する遺伝子変化を探す方法です。未知の遺伝的要因を見つけるために広く使われています。

しかし、この段階では原因を完全に特定することはできませんでした。そこで研究チームはさらに精密な解析を行いました。それがロングリードシーケンシングです。

新しいDNA解析技術が突破口に

ロングリードシーケンシングとは、DNAを長い断片のまま読み取る新しい解析技術です。従来のDNA解析は、DNAを細かく分割して読み取る方法が一般的でした。

しかしこの方法では、複雑な繰り返し配列やコピー数の多い遺伝子領域を正確に解析することが難しい場合があります。

今回の研究対象となったGOLGA8A遺伝子は、まさにそのような解析が難しい領域に存在していました。

この遺伝子は、人間のゲノムの中で数十個ものコピーが存在する複雑な構造を持っています。

そのため従来の解析では、そこに異常があることを見つけることができなかった可能性があります。

ロングリードシーケンシングを使った結果、研究者たちはGOLGA8A遺伝子のイントロン領域にあるリピート伸長を特定しました。

イントロンとは、遺伝子の中でもタンパク質を直接作らない領域ですが、遺伝子の働きを調整する重要な役割を持つことがあります。

初めて確認されたジヌクレオチドリピート伸長

今回見つかったリピートは、2つのDNA塩基が繰り返される構造を持っています。

このような構造はジヌクレオチドリピートと呼ばれます。

DNAはA・T・C・Gという4種類の塩基で構成されています。通常は様々な組み合わせで並んでいますが、特定の塩基が何度も繰り返される配列が存在することがあります。

今回の研究では、この繰り返し配列が通常より長くなるリピート伸長が確認されました。そして、この変化がaFTLD-U患者の約60％で見つかったのです。

さらに重要なのは、このタイプの変化がこの疾患と関連する初めてのジヌクレオチドリピート伸長だったことです。つまり、新しいタイプの遺伝的原因が発見されたことになります。

非常に強い遺伝的関連性

研究チームの一員であるWouter De Coster博士は、この結果の重要性について次のように説明しています。

「ショートリードシーケンシングでは、GOLGA8Aのような複雑な遺伝子領域で何が起きているのかを理解することが難しいのです。この遺伝子は誰もが数十個のコピーを持っていますから」。

つまり、これまでの研究で原因が見つからなかったのは、解析技術の限界が原因だった可能性があるということです。

さらにDe Coster博士は、今回の遺伝的関連の強さについても強調しています。

「これほど強い関連性が見られることは非常に稀です。もっと大規模な研究でさえ、通常はこのような顕著なシグナルは見られません」。

この発言からも、今回の研究結果が遺伝学の分野で非常に重要な意味を持つことが分かります。

まだ残されている謎

ただし、今回の研究ですべての問題が解決されたわけではありません。

GOLGA8A遺伝子のリピート伸長がどのように脳細胞に影響を与えるのかについては、まだ完全には解明されていません。

つまり、この遺伝子変化がどのような分子メカニズムによって神経細胞の異常を引き起こすのかは、今後の研究課題です。

また、約40％の患者ではこの遺伝子変化が見つかっていないため、他にも未発見の遺伝的要因が存在する可能性があります。

研究者たちは、解析が難しいゲノム領域にまだ未知の原因が隠れている可能性があると考えています。

将来の治療研究への重要な一歩

それでも研究者たちは、今回の発見を治療研究への重要な出発点と考えています。病気の遺伝的原因が明らかになると、病気の発症メカニズムを詳しく調べることができるようになります。

そして、原因となる分子や遺伝子を標的にした標的療法（ターゲット治療）の開発につながる可能性があります。

標的療法とは、病気の原因となる分子だけを狙って治療する方法です。

Rademakers教授は今回の成果について次のように述べています。

「今回初めて、この疾患の根底にある生物学的メカニズムを理解するための強固な足がかりを得ることができました。これは標的療法の開発にとって不可欠です」。

つまり、この研究は単なる遺伝子発見ではなく、将来の治療研究の基盤を築く成果と考えられています。

希少な認知症研究の転換点となる可能性

aFTLD-Uは、これまで研究が難しく「見過ごされてきた病気」とも言われてきました。患者数が少なく診断も難しいため、研究の進展が遅れていたのです。

しかし今回の研究によって、aFTLD-Uの遺伝的背景に関する明確な手がかりが初めて得られました。

特に、患者の約60％に共通する遺伝的変化が見つかったことは、この疾患研究において大きな転換点となる可能性があります。

今後、同様の解析技術を使った研究が進めば、他の希少な神経疾患でも新たな原因遺伝子が見つかる可能性があります。

つまり、この研究は一つの病気の発見にとどまらず、神経疾患研究全体の新しい方向性を示す成果とも言えるでしょう。

ソース

Nature Genetics掲載研究
news.harvard.edu
VIB
アントワープ大学

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