もし、将来の目の病気の進行をAI（人工知能）が予測できるとしたら、どれだけ多くの人が視力を失わずに済むでしょうか。特に、10代から20代の若者に発症し、進行すると角膜移植が必要になることもある「円錐角膜」という病気において、その「もし」が現実のものになろうとしています。2025年9月14日、デンマークのコペンハーゲンで開催された第43回欧州白内障・屈折矯正手術学会（ESCRS）で、AIを用いてどの患者が角膜を安定させ、視力を維持するための治療を必要とするかを予測することに成功したという画期的な研究が発表されました。
この研究は、これまで進行状況を時間をかけて経過観察するしか判断方法がなかった円錐角膜の治療方針決定に、大きな変革をもたらす可能性があります。
この研究は、英国のムーアフィールズ眼科病院NHS財団トラストおよびユニバーシティ・カレッジ・ロンドン（UCL）のシャフィ・バラル博士（Dr. Shafi Balal）と彼の同僚によって行われました。バラル博士は次のように述べています。「円錐角膜は、眼の正面にある窓である角膜が前方に突出する病気です。この病気は若く、働き盛りの患者さんの視力障害を引き起こし、欧米では角膜移植の最も一般的な原因となっています。」
「『クロスリンキング』と呼ばれる一度の治療で、病気の進行を止めることができます。恒久的な瘢痕ができる前にこの治療を行えば、多くの場合、角膜移植の必要性を防ぐことができます。しかし、現在、医師はどの患者が進行して治療が必要になり、どの患者が経過観察だけで安定するのかを予測することができません。これは、患者さんが長年にわたって頻繁な経過観察を必要とし、クロスリンキング治療は通常、すでに進行が起こった後に行われることを意味します。」
この研究には、円錐角膜の評価と経過観察のためにムーアフィールズ眼科病院NHS財団トラストに紹介された患者グループが参加しました。これには、眼の形状を調べるための光干渉断層計による眼の前面のスキャンも含まれています。研究者たちは、AIを用いて6,684人の異なる患者の36,673枚のOCT画像と、その他の患者データを分析しました。
AIアルゴリズムは、初診時の画像とデータのみを使用して、患者の状態が悪化するか、あるいは安定したままであるかを正確に予測することができました。AIを用いることで、研究者たちは患者の3分の2を治療不要の低リスク群に、残りの3分の1を迅速なクロスリンキング治療が必要な高リスク群に分類することができました。2回目の来院時の情報を含めると、アルゴリズムは最大90%の患者を正しく分類することが可能でした。
クロスリンキング治療は、紫外線とビタミンB2（リボフラビン）の点眼薬を用いて角膜を強化するもので、95%以上の症例で成功を収めています。
バラル博士は次のように語ります。「私たちの研究は、AIを使ってどの患者が治療を必要とし、どの患者が経過観察を続けられるかを予測できることを示しています。これは、スキャンと患者データの組み合わせから円錐角膜の進行リスクを予測する上で、このレベルの精度を達成した初めての研究であり、2年以上にわたって経過観察された大規模な患者コホートを使用しています。この研究は特定のOCT装置の使用に限定されていますが、使用された研究手法とAIアルゴリズムは他の装置にも応用可能です。このアルゴリズムは今後、臨床現場に導入される前に、さらなる安全性試験を受けることになります。」
「私たちの結果は、高リスクの円錐角膜患者が、病状が進行する前に予防的治療を受けられるようになる可能性があることを意味します。これにより、視力喪失を防ぎ、合併症や回復の負担を伴う角膜移植手術の必要性を回避できるでしょう。低リスクの患者は、不要な頻繁な経過観察を避けることができ、医療資源を解放することにもつながります。アルゴリズムによる効果的な患者の振り分けは、専門医が最も必要とされる分野に再配置されることを可能にするでしょう。」
研究者たちは現在、数百万の眼のスキャンデータで訓練された、より強力なAIアルゴリズムを開発中です。これは、円錐角膜の進行予測だけでなく、眼の感染症や遺伝性眼疾患の検出といった他のタスクにも特化させることが可能です。
この研究には関与していない、ESCRSの理事であり、スペイン・バルセロナの眼科マイクロサージェリー研究所の角膜・白内障・屈折矯正手術部門の責任者であるホセ・ルイス・グエル博士（Dr José Luis Güell）は、次のように述べています。「円錐角膜は管理可能な疾患ですが、誰を、いつ、どのように治療するかを知ることは困難です。残念ながら、この問題は遅れにつながる可能性があり、多くの患者さんが視力喪失を経験し、侵襲的なインプラントや移植手術を必要としています。」
「この研究は、私たちがAIを使って、たとえ初診の段階からでも誰が進行するかを予測するのに役立つ可能性を示唆しています。これは、進行や二次的な変化が起こる前に早期に患者を治療できることを意味します。同様に、状態が安定している患者の不要な経過観察を減らすこともできるでしょう。もしその有効性が一貫して証明されれば、この技術は最終的に、若く、働き盛りの患者における視力喪失と、より困難な管理戦略を防ぐことになるでしょう。」
画像：AIが使用する眼球のOCTスキャン例 (Credit: Shafi Balal)
