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慢性心不全の予後と退院時BNP値の関係を検証する計算式を発見

~医療に数学的統計を応用する可能性を示唆~

平成28年11月15日

国立循環器病研究センター(略称:国循)臨床研究部の福田弘毅医師、北風政史部長、大阪大学産業科学研究所知能推論研究分野の鷲尾隆教授らの研究チームは、慢性心不全患者の退院時に測定した血液中の脳性ナトリウム利尿ペプチド(BNP)濃度から算出された数式が、退院後の予後を高確率で予測できることを世界で初めて明らかにしました。本研究成果は、英国の科学誌「Scientific Reports」に2016年11月15日(日本時間)に掲載されました。

背景

日本人の死因の第2位である心血管疾患は、終末期には慢性心不全に進行します。慢性心不全は予後不良な病態で、高齢化や食生活の欧米化、生活習慣病罹患率の増加などに伴い近年増加傾向にあります。一方、BNPは心臓に過重な負荷がかかると心臓を保護するため多く分泌されるタンパク質で、血中BNP濃度によって心不全の進行度合いがわかるバイオマーカーとして臨床現場で広く用いられています。しかし、BNP値から再入院や死亡など具体的な心血管イベントの発生までの期間を予測する方法はありませんでした。

研究手法と成果

福田医師らの研究チームは、2007年から2008年の間に心不全症状増悪のため国循に入院し退院後2014年までに再入院した慢性心不全患者113例の、退院時血中BNP値と再入院までの期間をもとに、BNP値から再入院の確率を予測する数学的モデルを構築しました(図1)。さらに2013年から2015年の期間に登録した60例の慢性心不全患者の実際の再入院までの期間が作成したモデルと一致するかの前向き研究も実施しました。その結果、退院時血中BNP値からの予後計算結果と再入院・死亡の実測値は、特に再入院・死亡までの期間が短い場合はほぼ一致することがわかりました(図2)。また、BNP値が上昇するごとに再入院・死亡確率が増加することも明らかになりました(図3)。

今後の展望・課題

本研究成果の意義は大きく2つあります。1つ目は、予後の観点からみた重症度をBNPから予測可能になったことで、2つ目は、医師の経験が重要である臨床現場に数理科学を導入できる可能性を見出したことです。医療機関が蓄積した膨大なデータの数学的解析結果を医療に応用することで、今後の医療の一層の発展につながると期待されます。

(図1)退院時BNPと死亡・再入院までの期間の関係
図の3つの軸で囲まれた範囲から「退院後○日以内に死亡もしくは再入院をする確率」を計算でき、色が明るいほど確率が高いことを示す。この図から、退院時BNP値が高いほど死亡や再入院までの日数が短い傾向にあることがわかる。

(図1)退院時BNPと死亡・再入院までの期間の関係

(図2)導き出された計算式による予後予測と実際の予後の比較
退院してから死亡・再入院までの日数がおおむね1年以内の場合は予測値と実測値はほぼ変わらず、1年以上だと乖離が生じる結果となった。本研究で数式の妥当性検証に用いた症例数は60例だが、症例数が多くなれば予測値と実測値の乖離は少なくなる可能性がある。

(図2)導き出された計算式による予後予測と実際の予後の比較

(図3)BNP値と予後不良になる割合の関係
BNP値200pg/dl未満(軽度の心不全)、200~500pg/dl(中程度の心不全)、500pg/dl(重症心不全)それぞれの場合における死亡・再入院までの日数と死亡・再入院を回避した割合をみると、退院時BNP高値になるほど死亡・再入院の回避が難しく、死亡・再入院が起こる日数も短い傾向があることが明らかになった。

(図3)BNP値と予後不良になる割合の関係

最終更新日 2016年11月16日

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