Research press release


Scientific Reports

Cardiology: Improving donor-matching for heart transplant patients


心臓移植は、末期の心不全患者の一部にとっての主たる治療法だ。心臓移植後の生存率は、近年、顕著に伸びているが、ドナー不足という問題が続いており、ドナーとレシピエント(臓器受容者)のマッチングが最適レベルに達していないために拒絶反応やその他の問題が生じて、患者が死に至ることがある。今回、Johan Nilssonたちは、シミュレーテッドアニーニングと人工ニューラルネットワークを組み合わせて、心臓移植を必要とする患者とドナーをマッチさせる計算論的学習アプローチを考案した。この方法は、CODUSA(Customize Optimal Donor Using Simulated Annealing)と呼ばれる。Nilssonたちは、この方法を用い、年齢、性別、血液型などの要素を考慮に入れて、成人心臓移植患者59,698人を分析した。


A customized donor-matching model for patients requiring heart transplants is described in Scientific Reports this week. The study, which analysed nearly 60,000 heart transplant patients, suggests that the model can improve the ability to select the best donor matches and avoid the worst-case matches in a clinical setting.

Heart transplantation is the main therapy for some patients with end-stage heart failure, and although survival after a heart transplant has improved significantly in recent years, donor scarcity remains problematic and sub-optimal recipient-donor matching can result in rejection and other problems that can lead to mortality. Johan Nilsson and colleagues devised a computational learning approach that can match donors with patients requiring heart transplants by combining simulated annealing and artificial neural networks. Using this method, which the authors call CODUSA (Customize Optimal Donor Using Simulated Annealing), they analysed 59,698 adult heart transplant patients, considering factors including age, gender and blood group.

The findings suggest that donor age matching is the variable mostly strongly associated with long-term donor survival. Optimizing the donor profile using CODUSA could potentially improve patient survival by up to 33 months, the authors suggest.

doi: 10.1038/srep01922

「Nature 関連誌注目のハイライト」は、ネイチャー広報部門が報道関係者向けに作成したリリースを翻訳したものです。より正確かつ詳細な情報が必要な場合には、必ず原著論文をご覧ください。

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