左膵切除術後の膵瘻予測モデルの国際的多施設検証およびDISPAIR-FRS結合予測モデルの開発と検証

2025-03-29 Sat
左膵切除術膵瘻予測モデル多施設研究 DISPAIR-FRS リスクスコア術後合併症
学術的背景膵臓切除術は膵臓疾患の重要な治療手段ですが、術後膵瘻（Postoperative Pancreatic Fistula, POPF）は一般的な深刻な合併症であり、発生率は20%に達します。POPFは入院期間の延長や医療コストの増加だけでなく、術後死亡率の上昇とも密接に関連しています。そのため、POPFリスクを正確に予測することは、患者の予後改善や治療計画の最適化に極めて重要です。現在、2つの独立した術前予測モデル——DISPIRとD-FRS——が2022年に発表され、外部検証が行われています。しかし、これらのモデルの実際の適用における性能はまだ明確ではありません。本研究は、これら2つのモデルの国際的多施設検証を行い、既存のモデルを組み合わせることでより優れた新モデルを開発できるかどうかを探ることを目的としています。
論文の出典この研究は、フィンランドのヘルシンキ大学病院、ノルウェーのオスロ大学病院、デンマークのオーフス大学病院、フランスのパリ・ピティエ・サルペトリエール病院、スウェーデンのカロリンスカ大学病院など、複数の国際的に有名な機関の研究者たちによって共同で行われました。研究は2025年に『British Journal of Surgery』（BJS）誌に掲載され、論文のタイトルは「International multicentre validation of the left pancreatectomy pancreatic fistula prediction models and development and validation of the combined DISPIR-FRS prediction model」です。
研究の流れ研究デザイン本研究は国際的多施設の後ろ向きコホート研究で、2010年1月1日以降に9つの高容量膵臓手術センター（8つがヨーロッパ、1つが北米）で左膵臓切除術を受けた成人患者を対象としました。対象者は18歳以上で、開腹または低侵襲の左膵臓切除術（脾臓摘出の有無を問わず）を受けた患者です。各センターは少なくとも150人の患者を登録し、最終的に2284人の患者が含まれました。
データ収集と処理患者データは各センターの医療記録をレビューして収集され、匿名化処理後に暗号化されて調整チームに送信されました。研究変数には、患者の人口統計学的情報、術前CT画像で測定された膵臓の厚さ（Pancreatic Thickness, PT）と主膵管直径（Main Pancreatic Duct Diameter, MPD）、手術方法、術後合併症などが含まれます。欠損データは多重代入法によって処理されました。
モデルの検証と更新研究ではまず、DISPIRとD-FRSモデルの外部検証を行い、モデルの識別能力（ROC曲線下面積、AUC）と校正能力（校正曲線）を評価しました。その後、2つのモデルの安定した予測因子とその他の容易に得られる患者の人口統計学的情報を組み合わせ、新しい統合モデル——DISPIR-FRS——を開発しました。新モデルは内部-外部検証法を用いて検証され、異なるサブグループでの性能が評価されました。
主な結果モデルの検証結果DISPIRとD-FRSモデルは、全体の検証コホートにおいて性能が低く、AUCはともに0.62でした。校正曲線は、2つのモデルがPOPFリスクを20%以上と予測する際に顕著な過大評価を示しました。これは、2つのモデルの実際の適用における予測能力が限られており、過剰適合の問題があることを示唆しています。
新モデルの開発と検証DISPIRとD-FRSモデルの安定した予測因子を組み合わせ、新しい統合モデルDISPIR-FRSを開発しました。新モデルには、膵臓の厚さ（PT）、主膵管直径（MPD）、年齢、性別、膵臓の切断部位などの予測因子が含まれています。内部-外部検証の結果、DISPIR-FRSのAUCは0.72、校正勾配は0.93、校正切片は-0.02であり、既存のモデルよりも顕著に優れた性能を示しました。
サブグループ分析DISPIR-FRSは、異なる手術方法（開腹または低侵襲）、異なる膵臓切断部位、腹腔内ドレーンの使用の有無など、さまざまなサブグループで良好な汎用性を示しました。ただし、腹腔内ドレーンを使用しなかった患者のサブグループでは、モデルがPOPFリスクを系統的に過大評価する現象が見られました。
結論と意義本研究は国際的多施設検証を通じて、既存のDISPIRとD-FRSモデルの実際の適用における性能が低く、過剰適合や系統的なリスク過大評価の問題があることを明らかにしました。2つのモデルの安定した予測因子を組み合わせることで、新しい統合モデルDISPIR-FRSを開発し、その予測性能と安定性が既存のモデルを大幅に上回ることが示されました。DISPIR-FRSモデルは、臨床意思決定のサポートだけでなく、研究デザイン、症例の組み合わせ調整、手術意思決定の最適化にも使用でき、重要な科学的・応用的価値を持っています。
研究のハイライト国際的多施設検証：研究には複数の国からの2284人の患者が含まれており、データは広範な代表性と信頼性を持っています。
モデルの更新と最適化：既存のモデルの安定した予測因子を組み合わせることで、より優れたDISPIR-FRSモデルを開発しました。
内部-外部検証：内部-外部検証法を採用し、モデルの安定性と汎用性を確保しました。
サブグループ分析：モデルは異なるサブグループで良好な汎用性を示し、臨床実践に重要な参考情報を提供します。
その他の価値ある情報研究では、膵臓の厚さ（PT）がPOPFの信頼できる予測因子であることも明らかになりました。特に、膵臓の切断部位の厚さが重要です。また、年齢はPOPFリスクに対して非線形の保護効果を持ち、特に50歳以上の患者でその効果が顕著でした。これらの発見は、例えば膵臓の厚さと手術技術の関係や、年齢がPOPFリスクに及ぼす影響メカニズムをさらに探るなど、今後の研究に新たな方向性を提供します。
本研究は、国際的多施設検証とモデルの更新を通じて、左膵臓切除術後の膵瘻リスク予測のためのより信頼できるツールを提供し、臨床的・研究的に重要な価値を持っています。