二次性細菌性肺炎がCOVID-19による多くの死亡をもたらした

2023年9月6日 10:54

二次性細菌性肺炎がCOVID-19による多くの死亡をもたらした
https://news.feinberg.northwestern.edu/2023/05/05/secondary-bacterial-pneumonia-drove-many-covid-19-deaths/

疾患発見
二次性細菌性肺炎がCOVID-19による多くの死亡をもたらした
By Marla Paul2023年5月5日
機械学習により、COVID-19の重症患者ではサイトカインストームの証拠がないことがわかった。

ノースウェスタン大学医学部呼吸器内科のLawrence Hicks教授であり、呼吸器・重症治療医であるBenjamin Singer医学博士。
COVID-19患者では、肺の二次的細菌感染（肺炎）が非常に多く、機械的人工呼吸によるサポートが必要な患者の半数近くが罹患していた。ノースウェスタン大学ファインバーグ医学部の科学者たちは、医療記録データに機械学習を適用することで、治癒しない二次性細菌性肺炎がCOVID-19患者の死亡の主要因であることを発見し、その結果をJournal of Clinical Investigation誌に発表した。

調査結果によると、細菌感染はウイルス感染そのものによる死亡率を上回る可能性さえあるという。また、COVID-19はしばしば死を引き起こすと信じられている "サイトカインストーム "を引き起こさないという証拠も発見された。

「我々の研究は、COVID-19を含む重症肺炎患者において、二次性細菌性肺炎を予防し、探し、積極的に治療することの重要性を強調しています」と、筆頭著者のBenjamin Singer医学博士は語った。

研究者らは、COVID-19患者の半数近くが二次的な人工呼吸器関連細菌性肺炎を発症していることを発見した。

「二次性肺炎が治癒した患者は生存する可能性が高かったが、肺炎が治癒しなかった患者は死亡する可能性が高かった。「我々のデータは、ウイルスそのものに関連した死亡率は比較的低いが、二次性細菌性肺炎のようなICU滞在中に起こる他のことがそれを相殺することを示唆した。

この研究結果はサイトカインストーム説を否定するものでもある、と生化学・分子遺伝学教授でもあるシンガー氏は言う。

"サイトカインストーム "という言葉は、肺、腎臓、脳、その他の臓器不全を引き起こす圧倒的な炎症を意味します。「もしそれが本当なら、もしサイトカインストームがCOVID-19患者に見られるような長期入院の根底にあるとしたら、多臓器不全を特徴とする状態への移行が頻繁に見られると予想されます。しかし、そのようなことはありませんでした」。

この研究では、ノースウェスタン記念病院の集中治療室（ICU）に入院していた重症肺炎と呼吸不全の患者585人を分析し、そのうち190人がCOVID-19を有していた。科学者たちは、CarpeDiemと呼ばれる新しい機械学習アプローチを開発した。このアプローチは、電子カルテデータに基づいて、類似したICU患者-日を臨床状態にグループ化するものである。この新しいアプローチは、ICUチームによる毎日の回診という概念に基づいており、細菌性肺炎のような合併症が病気の経過にどのような影響を与えたかを尋ねることができた。

これらの患者またはその代理人は、重症肺炎患者に対する新しいバイオマーカーと治療法を特定するための観察試験であるSCRIPT（Successful Clinical Response to Pneumonia Therapy）試験への登録に同意した。SCRIPTの一環として、ICUの医師からなる専門家パネルが、臨床治療の一環として採取された肺サンプルの最先端の分析を用いて、二次的肺炎イベントの診断と転帰の判定を行った。

「機械学習と人工知能を臨床データに応用することで、COVID-19のような疾患を治療するためのより良い方法を開発し、これらの患者を管理するICUの医師を支援することができます」と、本研究の共同筆頭著者である医学部呼吸器・クリティカルケア科講師でノースウェスタン医学の医師であるCatherine Gao医学博士は述べた。

「COVID-19患者の死亡要因としての肺の細菌過剰感染の重要性は、これまで過小評価されてきました。なぜなら、ほとんどの施設では細菌過剰感染の有無を調べてこなかったか、あるいは治療が成功したかどうかではなく、細菌過剰感染の有無でしか転帰を見てこなかったからです」と、ノースウェスタン大学の肺炎治療システム生物学センター（Successful Clinical Response in Pneumonia Therapy Systems Biology Center）を率いる研究共著者のRichard Wunderink医学博士は述べた。

研究の次のステップは、研究サンプルから得られた分子データを機械学習アプローチと統合し、肺炎が治癒に向かう患者とそうでない患者がいる理由を解明することである。研究者らはまた、この技術をより大規模なデータセットに拡張し、重症患者のケアを改善するためにベッドサイドに持ち帰ることができる予測を立てるためにモデルを使用したいと考えている。

この論文の他のノースウエスタン大学の著者には、Nikolay Markov医学博士、Thomas Stoeger医学博士、Anna Pawlowski医学博士、Mengjia Kang医学博士、Prasanth Nannapaneni医学博士、Rogan Grant医学博士、Chiagozie Pickens医学博士（14年）、James Walter医学博士（17年）、Jacqueline Kruser医学博士、Luke Rasmussen医学博士、Daniel Schneider医学博士がいる； Justin Starren医学博士、予防医学部門健康・生物医学情報学主任、Helen Donnelly医学博士、Alvaro Donayre医学博士、Yuan Luo医学博士、予防医学部門共同AIセンター長・准教授、Scott Budinger医学博士、呼吸器・クリティカルケア部門主任、Alexander Misharin医学博士、呼吸器・クリティカルケア部門准教授。

本研究は、Simpson Querrey Lung Institute for Translational Sciencesおよび米国国立衛生研究所アレルギー・感染症研究所の助成金U19AI135964の支援を受けた。

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