【心臓病学】心臓移植における臓器提供者とのマッチングの改善
Scientific Reports
Cardiology: Improving donor-matching for heart transplant patients
心臓の移植を必要とする患者ひとりひとりに合わせたドナー(臓器提供者)とのマッチングモデルについて記述した論文が、今週掲載される。この研究では、約6万人の心臓移植患者についての分析が行われ、臨床現場で、この新しいモデルを用いれば、最適なマッチングを選択し、最悪のマッチングを回避する能力が高まることが示唆されている。
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。
今回の研究で得られた知見は、ドナーの年齢とのマッチングが、移植患者の長期的な生存と最も強く関連する変数であることを示唆している。CODUSAを用いて最適なプロフィールをもつドナーを見つければ、患者の生存が最大で33か月伸びる可能性があるとNilssonたちは考えている。
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
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