外眼部写真のディープラーニングにより全身状態がわかる？（後向き研究; Lancet Digital Health 2023）

根拠となった試験の抄録

背景：最近、外眼部の写真から糖尿病網膜疾患や糖化ヘモグロビンの上昇の徴候が確認できることが示された。本研究では、外眼部の写真には、さらに全身的な病状に関する情報が含まれているという仮説を検証することを目的とした。

方法：我々は、眼球写真を入力として、肝臓（アルブミン、アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ［AST］）、腎臓（推定糸球体濾過量［eGFR］、尿アルブミン／クレアチニン比［ACR］）、骨またはミネラル（カルシウム）、甲状腺（甲状腺刺激ホルモン）、血液（ヘモグロビン、白血球［WBC］、血小板）などの関連する全身的なパラメータを予想する深層学習システム（Deep Learning System, DLS）を開発した。このDLSは、米国カリフォルニア州ロサンゼルス郡の11カ所で糖尿病眼科検診を受けた糖尿病患者38,398例の画像123,130枚を用いてトレーニングされた。評価は、事前に指定された9つの全身パラメータに焦点を当て、米国カリフォルニア州ロサンゼルス郡とジョージア州アトランタ広域の独立した3つの施設で眼科検診を受けた糖尿病患者25,510例に及ぶ3つの検証セット（A、B、C）を活用した。また、臨床人口統計学的変数（年齢、性別、人種、民族、糖尿病罹患年数など）を組み込んだベースラインモデルと性能を比較した。

結果：検証セットA（開発データセットに類似した集団）において、ベースラインと比較して、DLSは、AST >36.0 U/L、カルシウム <8.6 mg/dL、eGFR <60.0 mL/min/1.73m²、ヘモグロビン <11.0 g/dL、血小板 <150.0×103/μL、ACR ≥300mg/gの検出において統計的に有意な優れた性能を達成した。WBC＜4.0×103/μLについては、DLSの受信者動作特性曲線下面積（AUC）がベースラインを5.3〜19.9%上回った（AUCの絶対差分）。開発データセットと比較して患者集団が大きく異なる検証セットBおよびCでは、ACR ≧300.0mg/gおよびヘモグロビン＜11.0g/dLにおいて、DLSはベースラインを7.3〜13.2%上回った。

解釈：眼球写真には、複数の臓器系にまたがるバイオマーカーが含まれていることが、さらに証明された。このようなバイオマーカーは、身近で非侵襲的な病気のスクリーニングを可能にする可能性がある。トランスレーショナルインプリケーションを理解するために、さらなる研究が必要である。

資金提供：Google

引用文献

A deep learning model for novel systemic biomarkers in photographs of the external eye: a retrospective study
Boris Babenko et al. PMID: 36966118 DOI: 10.1016/S2589-7500(23)00022-5
Lancet Digit Health. 2023 May;5(5):e257-e264. doi: 10.1016/S2589-7500(23)00022-5. Epub 2023 Mar 23.
— 読み進める https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36966118/