研究者情報
概要
京都大学大学院医学研究科 髙折晃史 教授、諫田淳也 講師、岩﨑惇 研修員、日本造血細胞移植データセンター 熱田由子 センター長らの研究グループは、日本全国の同種造血幹細胞移植レジストリを用い、移植後の慢性移植片対宿主病（慢性GVHD）と中長期予後を予測する機械学習モデルを開発しました。従来の予測は主に移植前の患者・疾患・ドナー情報に基づいていましたが、本研究では、移植後30日、60日、100日までに得られた急性GVHDの発症、重症度、治療、治療反応を順次加えました。複数の統計学的手法・機械学習手法を組み合わせるスタックド・アンサンブルモデル（SEM）を用いた結果、移植後情報が蓄積するにつれて、24か月以内の慢性GVHD、非再発死亡、全死亡の予測能が向上しました。重症急性GVHDは非再発死亡・全死亡の予測に、急性GVHDと初回治療への反応は慢性GVHDの予測に重要でした。本成果は、移植前の一時点だけでなく、移植後の経過に応じて将来リスクを更新する「動的な予後予測」の基盤となることが期待されます。本研究成果は、2026年8月5日に国際学術誌「Frontiers in Immunology」への掲載が決定し、受理論文としてオンライン公開されました。
研究者のコメント
「移植の前に分かる情報だけでは、その後の経過を十分に見通すことはできません。本研究では、移植後に実際に起こった急性GVHDや治療への反応を加えることで、その先のリスクがより明確に見えてくることを示しました。本モデルだけで治療方針を決定するものではありませんが、今後、バイオマーカーやより多様なデータを組み合わせ、患者さんごとに必要なフォローアップや早期介入を考えるための支援ツールへ発展させたいと考えています。」（髙折晃史、諫田淳也、岩﨑惇、熱田由子）
【DOI】
https://doi.org/10.3389/fimmu.2026.1883360
【書誌情報】
Makoto Iwasaki, Junya Kanda, Fumihiko Kimura, Sachiko Seo, Yoshiko Atsuta, Naoyuki Uchida, Noriko Doki, Takahiro Fukuda, Tetsuya Nishida, Yuta Katayama, Masatsugu Tanaka, Taro Tochigi, Satoshi Yoshihara, Yoshinobu Kanda, Masashi Sawa, Makoto Onizuka, Moeko Hino, Koji Kawamura, Ken Tabuchi, Akifumi Takaori-Kondo (2026). Development of a stacked ensemble model for risk stratification of chronic GVHD after allogeneic HSCT: Japanese nation-wide cohort study. Frontiers in Immunology, 17, 1883360.
