[出典] "A metabolic profile of all-cause mortality risk identified in an observational study of 44,168 individuals" Deelen J, Kettunen J […] Slagboom PE. Nat Commun. 2019-08-20

 長期死亡リスクの予測はこれまで、標準化が難しい臨床データに依存していたところ、Leiden University Medical CenterとUniversity of Ouluをはじめとするオランダ、フィンランド、独、英、エストニア、スイスならびにオーストラリアの研究グループは今回、大規模なコホートを対象として、 標準化されているハイスループットなNMRに基づくメタボローム解析を行い、心疾患や癌といった死因の如何によらない全死因死亡リスクの指標となる14種類の代謝産物を同定し、全死因死亡率の長期予測モデルを構築した。
  • 12コホートに由来する欧州系44,168人 (18~109歳)からの血液サンプルを対象として、226種類の代謝バイオマーカのメタ解析を行った。この中で、5,512名が追跡調査の期間内 (2.76~16.70年)に死去している (コホートの構成について原論文Table 1から引用した左下図参照)。
Table 1 Table 2
  • メタボロミクスから全死因死亡と有意に相関する136種類のバイオマーカを同定し、先行研究において全死因死亡と相関すると判定したバイオマーカを加えた159種類のバイオマーカの中から、互いに独立なバイオマーカ14種類へと絞り込んだ (このバイオマーカセットについて原論文Table 2から引用した右上図参照)。
  • 続いて、従来のバイオマーカのデータが最も揃っていたEstonian Biobankコホート (Table 1中のERF study)からのデータ (14種類のバイオマーカと性別)に基づく全死因死亡リスク予測モデル (重み付き危険因子スコア 原論文 Supplementary Table 4引用左下図)を構築し、FINRISK 1997コホート (7,603人; 追跡期間中に1,213人が死去)を対象とする予測を、収縮期血圧や総コレステロールなど従来の危険因子基づく予測と比較し、5年予測および10年予測ともに、より精度が高いことを示した (精度比較について原論文Fig. 1から引用した右下図参照)。
Table 2Fig. 1
  • 本モデルは、ハイスループットな NMRにより高齢患者に侵襲的療法が適切か否かといった臨床的判断の手がかりや、高齢者を対象とする臨床試験のサロゲートエンドポイントになり得る。