健康診断で撮影する眼の写真から、現在の認知症の可能性を判別し、将来の認知症発症リスクまで予測できるとする研究結果が示されました。
ソウル大病院は28日、家庭医学科のパク・サンミン教授、ザイメド㈜のチャン・ジュヨン博士、ソウル大医学部 医療ビッグデータ研究センターのハン・チャンホ研究助教授、医科学科のキム・ジェウォン博士による共同研究チームが、健康診断受診者3万6322人の眼底写真10万8008枚を分析し、認知症スクリーニング・リスク予測AIを開発したと発表しました。
研究チームはAIの予測性能に加え、どの部位を根拠に判断したのかも検証しました。その結果、AIは現在の認知症の有無と将来の発症リスクを判断する際、いずれも視神経が集まる部位とその周辺を重視していたことが分かりました。
目を見れば、なぜ認知症リスクが分かるのか
眼底写真は、瞳孔を通して網膜や視神経、眼内の血管を撮影した画像です。眼科診療だけでなく、健康診断でも一般的に撮影されます。
研究陣が眼に注目したのは、網膜が脳と密接につながっているためです。網膜と視神経は中枢神経系と連続しています。脳で起きる神経や微小血管の変化が、眼にも一部反映され得るという研究も続いてきました。
研究チームは、こうした変化が眼底写真に残るのであれば、AIが認知症リスクのシグナルを見つけ出せると考えました。
2004年から2016年までにソウル大病院で健康診断を受けた人のデータを活用しました。このうち、眼底撮影の前後2年以内に認知症と診断され、関連薬が処方された1001人の写真2868枚を認知症群に分類しました。その後、認知症のない人と比較してAIを学習させました。
複数のAIモデルを比較した結果、多数の眼底写真を事前学習したモデルが最も良好な性能を示しました。
現在の認知症も、将来の発症リスクも判別
AIが現在認知症のある人とない人を判別する性能は0.750でした。この数値は0.5に近いほど偶然当てる水準で、1に近いほど2群をよく識別できることを意味します。
研究チームはAIの性能を、既存の認知症リスク評価ツール「CAIDE」とも比較しました。CAIDEは年齢や性別、教育水準、血圧、肥満の程度、コレステロール、身体活動などを点数化し、長期的な認知症リスクを推定する評価ツールです。MRIやPETのように別途の脳画像検査を受けるものではありません。
今回の解析では、現在の認知症を判別する性能はCAIDEが0.624、眼底写真を用いたAIが0.750でした。1に近いほど、認知症のある人とない人をよく区別できることを意味します。
将来認知症を発症するリスクを予測する性能でも差が出ました。AIは0.812、CAIDEは0.689でした。
年齢や性別など既存の認知症リスク要因を別途考慮した後も、同様の傾向がみられました。AIスコアが高いほど、現在認知症がある、または将来認知症を発症する可能性がより高かったといいます。
眼底写真には、年齢や血圧、肥満といった既存のリスク要因だけでは捉えにくい認知症関連情報が、さらに含まれている可能性があることを示唆します。
AIが最も注目したのは「視神経乳頭」
今回の研究で興味深いのは、AIが何を根拠に判断したのかまで踏み込んで検証した点です。
研究チームは、AIが眼底写真で重要視した部位を色で表示しました。最も高い注目度を示したのは「視神経乳頭」でした。
視神経乳頭は、網膜から出た神経線維が一つに集まり、視神経へとつながる部位です。分かりやすく言えば、眼で受け取った情報を脳へ送る神経が集まる出口です。
AIが視神経乳頭に注目した程度は、一般的な周辺部位より5.72倍高かったといいます。視神経乳頭の周辺や、ここから黄斑へと続く神経線維の部位でも高い注目度が示されました。
これらの部位は、先行研究でも認知症に関連する網膜変化が報告されています。AIが写真内の偶然の特徴ではなく、認知症に関連する神経変化を捉えた可能性を裏付けます。
健康診断の写真は、認知症スクリーニングにも使えるのか
今回の研究のポイントは、新たな検査を追加せず、すでに健康診断で撮影した眼底写真を活用できる点にあります。
今後、十分な検証を経れば、健康診断の段階で認知症リスクが高い人を先に抽出し、認知機能検査や専門診療につなげる補助的手段として活用できます。
ただし、「眼の写真1枚で認知症を診断する」という意味ではありません。実際の認知症診断には、患者の症状や認知機能評価などが必要です。状況に応じて、脳MRIや血液・脳脊髄液検査などを追加します。
今回の研究も、単一病院の健康診断受診者を中心に行われました。別の病院や年齢層、人種・民族が異なる集団でも同様の性能を示すか、追加検証が必要となります。
パク・サンミン氏（ソウル大病院 家庭医学科教授）は「追加の高コスト検査なしに日常の健診データを活用する今回のAI技術が、認知症予防と早期介入戦略において有用な補助ツールになることを期待する」と話しました。
チャン・ジュヨン氏（ザイメド博士）は「今回の研究はAIの予測性能だけでなく、説明可能性と臨床的有用性を併せて評価した点で、眼底画像ベースのAIバイオマーカー開発の重要な方向性を示した」と強調しました。
今回の研究は国際学術誌 《npj デジタル・メディシン（npj Digital Medicine）》 に7月4日、オンライン公開されました。
