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京都府立医科大学 研究Discovery Saga
2025年10月18日

外傷における新たな輸血戦略の“治療標的”をAIで同定

~機械学習「因果フォレスト」で個別の治療効果を推定、外傷治療の新たな指針を提示~

【注目の成果:共同研究・産学連携のためのチェックポイント】
外傷治療の個別化と医療資源の最適配分が可能となる可能性があり、臨床現場での救命率向上が期待
【産学連携対象 全学共通分野 Discovery Saga】
情報学医歯薬学
【Sagaキーワード】
機械学習/最適化/人工知能(AI)/治療標的/神経機能/外傷/異質性/赤血球/臨床試験

研究のポイント

○外傷診療において輸血は重要な治療の一つであり、最適な輸血比率(新鮮凍結血漿[FFP]と赤血球製剤[RBC]の比)が長い間議論されてきました。代表者らのグループは従来のガイドラインより高い比率のFFP輸血の有効性を提唱してきました。しかしながら、有効性は報告により一貫せず、国際的に強い推奨が存在しません。その要因として、外傷患者の異質性が大きいことが考えられます。 ◯本研究では、最新のAI/機械学習である因果フォレストを用い、輸血における治療効果の異質性を解明し、従来のような「リスクの高い」症例ではなく「治療効果の高い」症例を推定することで、従来困難であった「誰により効くのか」を個人単位で明らかにしました。 ◯その結果、乳酸高値かつ意識障害(乳酸値4.5mmol/L以上かつGlasgow Coma Scale 12以下)の患者で、高い比率のFFP輸血による治療効果は全体平均の約4倍に達することが示されました。 ◯本成果により、治療標的に絞った新たな臨床試験が期待されます。また、外傷治療の個別化と医療資源の最適配分が可能となる可能性があり、臨床現場での救命率向上が期待されます。
 

研究概要

 京都府立医科大学大学院医学研究科 脳神経機能再生外科学 客員講師 藤原 岳、同 教授 橋本直哉、京都大学大学院医学研究科 教授 井上浩輔、同 教授 大鶴 繁、同 客員研究員 兼 国立シンガポール大学 助教 岡田遥平ら研究グループは、重症鈍的外傷における輸血戦略の個別最適化を目的として、日本外傷データバンクの全国データ6,679例を解析し、治療効果の異質性と治療標的を同定しました。
 本研究論文は科学誌『Critical Care』に2025年10月16日付けで掲載されましたのでお知らせします。
 

論文情報

雑誌名 Critical Care
発表媒体 オンライン速報版
雑誌の発行元国 英国
オンライン閲覧 可
URLhttps://ccforum.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13054-025-05678-z
掲載日 2025年10月16日 論文タイトル(英・日)
英語:Therapeutic Target of High Fresh Frozen Plasma to Red Blood Cell Ratio in Severe Blunt Trauma (日本語:重症鈍的外傷における高い新鮮凍結血漿/赤血球製剤比率の輸血の治療標的) 代表著者
京都府立医科大学大学院医学研究科 脳神経機能再生外科学 藤原 岳  共同著者 京都府立医科大学大学院医学研究科 脳神経機能再生外科学 橋本直哉
京都大学大学院医学研究科 井上浩輔
京都大学大学院医学研究科 大鶴 繁
京都大学大学院医学研究科 兼 国立シンガポール大学 岡田遥平 ほか   プレスリリースはこちら