AIが3歳で予測！「小児喘息が重症化しやすい子」の特徴とは？
「うちの子の喘息、これからひどくなったらどうしよう…」そんな親御さんの不安に、最新のテクノロジーが光を当てようとしています。アメリカの名門医療機関メイヨー・クリニックの研究者たちが、人工知能（AI）を用いて、喘息を持つ子供たちのうち、誰が将来、重い発作や呼吸器感染症にかかるリスクが高いのかを、わずか3歳の時点で見分けられるツールを開発しました。これは、これまでの対症療法的な医療から、発症前の「予防医療」へと舵を切る、画期的な一歩となるかもしれません。
メイヨー・クリニックの研究者たちは、喘息を持つ子供たちのうち、誰が重篤な喘息増悪や急性呼吸器感染症の最も高いリスクに直面しているかを特定するのに役立つ人工知能（AI）ツールを開発しました。2025年8月19日にJournal of Allergy and Clinical Immunology誌で発表されたこの研究は、このツールが早ければ3歳でこれらのリスクを検出できることを明らかにしました。論文のタイトルは「「Artificial Intelligence Biomarker Detects High-Risk Childhood Asthma Subgroup for Respiratory Infections and Exacerbations（AIバイオマーカーは呼吸器感染症および増悪のリスクが高い小児喘息サブグループを検出する）」」です。この研究は、重篤な疾患が進行する前に予測・予防することを目指す、メイヨー・クリニックの「プレキュア」という戦略的重点目標の一環です。プレキュアは、革新的な技術と集団ベースの研究を通じて、予防に焦点を当てたケアをより早く患者に直接届けることを目的としています。
小児喘息がもたらす負担
米国疾病対策センター（CDC）によると、喘息は米国の子供たちの約600万人に影響を与えており、学校の欠席、救急外来の受診、入院の主な原因となっています。呼吸器感染症は喘息発作の最も一般的な引き金ですが、症状は様々で時間とともに変化します。そのため、臨床医がどの子供が最も脆弱であるかを知ることは困難であり、今回開発されたAIツールは、このギャップを埋めることを目指しています。
「この研究は、私たちを小児喘息における精密医療（プレシジョン・メディシン）へと一歩近づけるものです。そこでは、進行した重症喘息に対する事後対応的な治療から、高リスク患者の予防と早期発見へとケアのあり方がシフトします」と、メイヨー・クリニックの小児科教授であり、この研究の責任著者であるヤング・ジューン医師（Young Juhn, MD, MPH）は述べています。ジューン医師は、メイヨー・クリニック・チルドレンズのAIプログラム、プレシジョン集団科学研究室、HOUSES社会経済的健康プログラムなど、メイヨー・クリニックの複数の研究プログラムを指揮しています。
早期発見のための新しいAIツール
この研究のために、研究者たちはミネソタ州南東部で1997年から2016年にかけて生まれた22,000人以上の子供たちの電子カルテを調査しました。大規模なデータを解釈するために、彼らは機械学習と自然言語処理を用いて医師のメモから詳細を抽出する、複数の人工知能ツールを開発しました。
このツールは、症状や家族歴といった情報を抽出し、チームが幼児の喘息に関する2つの広く使用されている診断チェックリスト、すなわち「Predetermined Asthma Criteria」と「Asthma Predictive Index」を適用することを可能にしました。これらのチェックリストは、臨床医が繰り返す喘鳴、咳、アレルギー症状などの兆候を評価する方法です。両方のリストの基準を満たした子供たちは、重篤な合併症のリスクがより高い、明確なサブグループを形成しました。
3歳までに明らかになる喘息リスク
研究者たちがこのサブグループと研究に参加した他の子供たちを比較したところ、その違いは明らかでした。3歳までに、このサブグループの子供たちは肺炎を2倍以上、インフルエンザを3倍近く多く経験していました。また、ステロイド治療、救急外来の受診、または入院を必要とする喘息発作の発生率も最も高かったです。生後3年間におけるRSウイルス（RSV）感染症も、このグループでより一般的でした。
このサブグループの子供たちは、喘息、湿疹、アレルギー性鼻炎、または食物アレルギーの家族歴を持つ可能性が高いことも分かりました。さらに、以前の研究で行われた彼らの臨床検査では、2型炎症を反映する好酸球数の増加、アレルゲン特異的IgE、ペリオスチンといったアレルギー性炎症の兆候や、肺機能の低下が見られました。これらの所見を総合すると、一部の子供たちを急性呼吸器感染症や喘息増悪に対してより脆弱にする、高リスクの喘息サブタイプが存在することが示唆されます。
次のステップ
研究チームは、このツールをより広範な臨床現場や、より多様な集団および医療システムでテストすることを計画しています。彼らは、このツールと生物学的データを組み合わせることで、喘息サブタイプの定義と早期治療の方法を洗練させることを目指しています。
また、チームは喘息に関連する過剰な免疫反応を鎮める可能性のある化合物を探索する研究も計画しています。オルガノイドとして知られる、実験室で培養した細胞モデルを使用することで、彼らは小児喘息をより早期に、そしてより大規模に検出し、予防する方法を見つけ出したいと考えています。
[News release] [Journal of Allergy and Clinical Immunology abstract]
