新手法で喘息発作を最大5年前に予測可能に (New method predicts asthma attacks up to five years in advance)

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2026-01-19 カロリンスカ研究所(KI)

スウェーデンのカロリンスカ研究所と米国マサチューセッツ総合病院ブリガムの研究チームは、喘息発作のリスクを最大5年前から予測できる新たな手法を開発した。研究成果はNature Communications誌に発表された。本手法は血液中の代謝物に着目し、スフィンゴ脂質とステロイドという2種類の代謝物の比率を指標として、将来の重度喘息発作の発生確率を評価する。2500人以上の喘息患者データと長期の医療記録を解析した結果、この比率が高リスク患者の特定に有効であることが示された。従来は発作を長期的に予測する信頼性の高い指標が乏しかったが、本研究は早期介入や個別化医療の実現につながる可能性を示している。今後は臨床現場での検証や費用対効果評価が課題とされる。

<関連情報>

スフィンゴ脂質とステロイドの循環レベル比は喘息の悪化を予測する The ratio of circulatory levels of sphingolipids to steroids predicts asthma exacerbations

Yulu Chen,Pei Zhang,Mengna Huang,Priyadarishini Kachroo,Antonio Checa,Qingwen Chen,Kevin Mendez,Meryl Stav,Nicole Prince,Sofina Begum,Andrea Aparicio,Tao Guo,Rinku Sharma,Su H. Chu,Rachel S. Kelly,Julian Hecker,Ayobami Akenroye,Amber Dahlin,Scott T. Weiss,Michael McGeachie,Craig E. Wheelock & Jessica A. Lasky-Su
Nature Communications  Published:19 January 2026
DOI:https://doi.org/10.1038/s41467-025-67436-7

新手法で喘息発作を最大5年前に予測可能に (New method predicts asthma attacks up to five years in advance)

Abstract

The lack of biomarkers to identify individuals at risk of asthma exacerbations remains a significant limitation to improving patient outcomes. To address this need, we analyze data from three asthma cohorts, combining up to 25 years of electronic medical records with sequential metabolomics studies, to develop and replicate a predictive model for asthma exacerbation risk. We identify asthma-associated biochemical pathways via global circulatory metabolomics and then apply targeted mass spectrometry methods to quantify selected steroids, sphingolipids, and microbial-derived metabolites. The sphingolipid-to-steroid ratios robustly associate with 5-year exacerbation risk (discovery p value = 1.63×10⁻26-0.029; replication p value = 1.89×10⁻36-0.033). Based upon these findings, we derive and replicate a simple 5-year predictive model of asthma exacerbations using 21 sphingolipid-to-steroid ratios that outperforms current clinical measures (discovery AUC = 0.90; replication AUC = 0.89). These findings underscore the value of metabolomic profiling to develop a practical, cost-effective clinical assay for asthma exacerbation risk that may improve patient care.

医療・健康
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