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メタボロミクス：メタボロームのプロファイルは個人の複数疾患の転帰を予測する

2022年9月22日 Nature Medicine 28, 11 doi: 10.1038/s41591-022-01980-3

リスク層別化は、高リスク者の早期発見と疾患防止に重要である。我々は、核磁気共鳴（NMR）分光法によって得られたメタボロームのプロファイルには、代謝性疾患、血管系疾患、呼吸器疾患、骨格筋疾患、神経疾患、がんなどの24の一般的な疾患の発症に関して、複数の疾患リスクの情報が従来の臨床予測因子よりも多く含まれている可能性があるかどうかを調べた。具体的には、ニューラルネットワークを訓練して疾患特異的なメタボローム状態を、168の循環血中代謝マーカーから学習させた。これらのマーカーは、英国バイオバンクにより11万7981人の参加者の約140万人・年の追跡調査で測定されたものである。このモデルは4つの独立したコホートで検証された。メタボローム状態は、乳がん以外の調べた全ての疾患で事象の発生率に関連していることが分かった。15の評価項目に対する10年後の転帰予測については、代謝の関与が確立されているかどうかにはかかわらず、年齢と性別およびメタボローム状態の組み合わせからは、確立された予測因子と同等、もしくはそれより優れた結果が得られた。さらに、メタボローム状態によって、8つの一般的な疾患（2型糖尿病、認知症、心不全など）の臨床研究における包括的な変数に予測情報が追加された。決定曲線分析から、予測の向上は広範囲にわたる決定閾値候補の臨床的有用性につながることが示された。まとめるとこの研究は、NMRによって得られたメタボローム・プロファイルについて、多くの一般的な疾患のリスクの情報を同時に得るための多疾患解析法としての可能性と限界の両方を明らかにしている。

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