＊1 Hirata Yuta ＊2 Sakuma YaSunaru 同 上＊3 OgiSO HideO ＊4 nagai rYOzO ＊5 aizawa kenicHi はじめに要 旨目的 急性拒絶反応は肝移植後の主要な合併症であり、早期予測・診断のための信頼性の高い非侵襲的バイオマーカーは未だ確立されていない。方法 本研究では、機械学習を統合した包括的メタボローム解析により、臓器拒絶に関連する胆汁および血清代謝物を同定した。肝移植患者から術後 1 日目に採取した胆汁および術後 14 日目に採取した血清に対し、ノンターゲットメタボロミクスを実施した。発見コホート内で交差検証を用いて、ロジスティック回帰、 LASSO 回帰、ランダムフォレストモデルを開発・評価した。結果 胆汁ベースの変数モデルは強力な予測性能を示し、代謝物 A と代謝物 B が主要な寄与因子として同定された。血清ベースの変数モデルは一貫した識別能を示し、代謝物 C、代謝物 D、代謝物 E が最も顕著に寄与した。結論 これらの知見は、代謝プロファイリングと機械学習の組み合わせが拒絶反応の早期予測・診断に向けた有望な非侵襲的戦略を提供することを示唆している。この処置は侵襲的であり、出血などのリスクを伴う。 AR の予測と診断において、非侵襲的手法とバイオマーカーの利用はより有利な戦略として広く認識されている 1,2）。特定の拒絶反応マーカー発見に向けたメタボロミクスアプローチの可能性も探求されている 3,4）。胆汁酸分析は肝移植におけるグラフト肝機能の評価に利用されてきた 5,6）。肝移植ではグラフト機能不全や拒絶反応の解析にメタボロミクスが検討されているが、拒絶反応予測への応用は未だ初期段階にある。本研究では、肝移植術後レシピエントから採取した保存胆汁および血清サンプルに対し、ノンターゲットメタボロミクスKey words：急性拒絶反応、rejection activity index、バイオマーカー、肝移植、メタボロミクス自治医科大学 消化器一般移植外科自治医科大学 臨床研究センター トランスレーショナルリサーチセンター部門自治医科大学 自治医科大学 臨床研究センター トランスレーショナルリサーチセンター部門、 自治医科大学附属病院 臨床薬理センターノンターゲットメタボローム解析による急性拒絶反応の予測と診断Prediction and diagnosis of acute rejection using non-targeted metabolomics analysis270 肝移植は、不可逆的な肝機能障害を伴う末期肝疾患に対する最も効果的な根治的治療法である。短期合併症には、グラフト機能不全、急性拒絶反応（AR）、感染症、全身性疾患が含まれる。高度な免疫抑制療法にもかかわらず、AR は移植患者において最も頻度が高く困難な合併症の 1 つであり、移植後5 日から 30 日の間に約 10％の頻度で発生する。 確定診断には肝生検による組織病理学的検査が必要である。肝移植後の肝生検は拒絶反応を評価するゴールドスタンダードとされている。しかし、 平田 雄大＊1 佐久間 康成＊2 小木曽 英夫＊3 永井 良三＊4 相澤 健一＊5
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