AIを活用したヒト褐色脂肪の臨床的表現型解析

研究デザインおよび参加者

この後方視的症例対照研究は、施設のガイドラインに従い、メモリアル・スローン・ケタリングがんセンター（MSK）の施設内倫理委員会（IRB）によって承認されました（プロトコル番号 17-581）。本研究は以前に取得されたPET–CT画像および臨床データの二次解析を伴い、参加者へのリスクは最小限であり、個別のインフォームド・コンセントを得て実施することは現実的ではないため、インフォームド・コンセントの要件は免除されました。すべての患者データは使用前に匿名化されました。

私たちは以前、2009年6月から2018年3月までにMSKで実施された18F-FDG-PET–CTスキャンを分析することにより、BATを有する患者のコホートを確立しました⁴。少なくとも1回のスキャンでBAT陽性であった患者をBAT⁺とし、残りの患者をBAT⁻に分類しました。このコホートを拡大するために、同様の戦略に従って新しい拡張BATコホートを確立しました。2018年4月から2024年7月までにMSKで実施された、18歳以上の患者のすべての18F-FDG-PET–CTスキャンをレビューしました。少なくとも1回のスキャンでBAT陽性であった人々をBAT⁺とし、残りの患者をBAT⁻に分類しました（拡張データ図 1aおよび付随図 2）。両群の各患者について、指標スキャンを指定しました。少なくとも1回の18F-FDG-PET–CTスキャンでBATが報告された患者では、BATが最初に報告されたスキャンを指標スキャンと定義しました。どのスキャンでもBATが認められなかった患者では、最初の18F-FDG-PET–CTスキャンを指標スキャンとしました。私たちは、人口統計、BMI、外気温データ、および心血管代謝疾患に対応する関連するICD-9およびICD-10コード⁴（指標スキャンの1年後まで）（付随表 8）を施設の電子カルテ（EHR）から収集しました。ニューヨーク市の平均外気温は、米国国立気象局から入手しました。BATの有無と心血管代謝疾患との関連を確立するために、拡張BATコホートのみに属するBAT⁺群とBAT⁻群の患者を対象に、初期のロジスティック回帰分析を実施しました。拡張BATコホートにおいて、BATの存在と心血管代謝疾患の有病率低下との関連が確認されたため（拡張データ図 1b）、確立されたBATコホートと拡張BATコホートを統合して、拡大BATコホートを作成しました（拡張データ図 1a）。患者が両方のコホートに存在する場合は、確立されたBATコホートのデータを使用しました。

データ収集およびPSM

拡大BATコホートから派生したバランスの取れた研究コホートを作成するために、BAT⁺群とBAT⁻群の患者をプロペンシティスコアマッチング（PSM）を用いてマッチングさせました。プロペンシティスコアは、BATの状態（有無）を目的変数とし、年齢、性別、BMI、スキャン時の気温を共変量とした非簡潔な多変数ロジスティック回帰モデルを使用して推定されました。マッチングは、復元なしのgreedy最近傍マッチングアルゴリズムを使用して行われ、キャリパー幅は0.2、マッチング比率は1:2に設定されました。これにより、最終的な研究コホートは26,302人（8,897人のBAT⁺および17,405人のBAT⁻）となりました。マッチング前後のプロペンシティスコアモデルに含まれるすべての変数の標準化平均差を使用して、マッチング手順の成功を評価するためのバランス診断が行われました。マッチング後の標準化平均差が−0.10から0.10の範囲内であれば、すべての測定された共変量においてBAT⁺群とBAT⁻群の間で適切なバランスが保たれていることを示し、因果推論のためのPSM設計の妥当性を裏付けています。