認知症予測にMRI検査は役立つか/BMJ

提供元:ケアネット

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公開日:2015/07/10

 

 認知症発症の予測について、従来リスクデータにMRI検査の情報を加えても、予測能は改善しないことが示された。英国・ニューカッスル大学のBlossom C M Stephan氏らが住民10年間にわたる住民ベースコホート研究の結果、報告した。ただし、再分類能、予後予測能について統計的に有意な改善が示され、また臨床的有用性のエビデンスがあることも示されたという。従来リスク変数は、人口統計、神経心理、健康、生活習慣、身体機能、遺伝をベースとしたものである。これまでMRI情報を加えたモデルと従来モデルとを、住民ベースレベルで比較した検討は行われていなかった。BMJ誌オンライン版2015年6月22日号掲載の報告。

従来リスク変数の予測能とMRIデータを加えた場合の予測能を比較
 研究グループは、従来リスク変数の統合モデルにMRIデータを加えることで、10年フォローアップの予測を改善するかどうかを検討した。統合リスクモデルに組み込まれたのは、年齢、性別、教育、認識力、身体機能、生活習慣(喫煙、飲酒)、健康(心血管疾患、糖尿病、収縮期血圧)、アポリポ蛋白E遺伝子型であった。

 フランスの3都市(ボルドー、ディジョン、モンペリエ)の複数医療機関で被験者を集めて行われた。被験者は65歳以上で認知症を有しておらず、ベースラインでMRI検査を受けており、10年フォローアップの認知症の状態が判明していた1,721例であった。

 主要評価項目は、認知症の発症(あらゆる原因によるものとアルツハイマー型)とした。

アルツハイマー型に限定した場合でも、両群の識別能に有意差みられず
 10年フォローアップにおいて、認知症が確認されたのは119例であった。そのうち84例がアルツハイマー型であった。

 統合リスクモデルの認知症識別能に関するC統計量は0.77(95%信頼区間[CI]:0.71~0.82)であった。

 同モデルと、MRIの各データを加えたモデルのC統計量の比較において、有意差はみられなかった。MRIデータの白質病変容積を組み込んだモデルのC統計量は0.77(95%CI:0.72~0.82、C統計量の差に関するp=0.48)、全脳容積を組み込んだC統計量は0.77(同:0.72~0.82、p=0.60)、海馬容積の場合は0.79(同:0.74~0.84、p=0.07)であった。また、上記3変数を組み込んだ場合は0.79(同:0.75~0.84、p=0.05)であった。

 しかしながら、従来モデルに海馬容積または3変数を加えた場合のモデルでは、再分類指数が有意に改善した(海馬容積モデルp=0.03、3変数統合モデルp=0.04)。また、識別曲線分析におけるネットベネフィットの増大が示された。

 同様の結果は、アルツハイマー型に限ってみた場合にも観察された。

(武藤まき:医療ライター)

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コメンテーター : 岡村 毅( おかむら つよし ) 氏

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