ALSの早期診断を可能にする血液検査が開発：症状発現の数年前から特定可能に
新たな研究により、筋萎縮性側索硬化症（ALS）特有のタンパク質を検出する血液検査が、症状が現れる数年前から疾患を特定できる可能性が示されました。研究者らはこれまでALSが症状発現の12～18ヶ月前に始まる急速な病気だと考えていましたが、今回の発見は、症状が発現する10年ほど前から病態が進行している可能性を示唆しています。この研究は8月19日に「Nature Medicine」で発表されました。
独自の分子シグネチャーの発見
ALSの信頼できる診断方法はこれまで見つかっておらず、既存のバイオマーカーは神経フィラメントのような単一の測定可能な特性に依存していました。症状発現前にALSの正確なバイオマーカーを発見することは、患者ケア、臨床試験、そして疾患メカニズムのより深い理解に不可欠です。また、ALSと診断された患者は通常、症状発現後2～4年しか生存できませんが、今回の結果は、疾患が症状発現の10～15年前に始まる可能性を示しています。
研究方法と結果
研究者らは、ALS患者281名と健常対照者258名から血漿サンプルを採取し、プロテオミクスプラットフォームを用いて合計2886種類のタンパク質の中からALSに特異的なタンパク質を特定しました。機械学習を用いて、ALS患者181名と健常者172名、他の神経疾患患者137名のトレーニングデータに基づいて最適なタンパク質モデルを開発。このモデルは、ALS患者48名、健常者42名、他の神経疾患患者33名のサンプルで検証されました。
結果として、33種類のタンパク質がALSの「明確な分子シグネチャー」として特定され、ALS症例を健常者や、皮質基底核症候群、認知症、レビー小体型認知症、多系統萎縮症、パーキンソン病、進行性核上性麻痺などの他の神経疾患と区別できることが示されました。このモデルは、患者の他の臨床情報と組み合わせることで、ALS患者を識別する上で98.3%という高い精度（AUC）を示しました。
さらに、この機械学習モデルは、UK Biobankのデータ（ALS患者13名、健常者23,601名）でも検証され、ALS患者の82.7%、対照群の99.3%を特定しました。ALS症状が現れる前に血漿サンプルが採取された110名の患者と健常者において、モデルによって生成されたALSリスクスコアは、症状発現までの時間が近づくにつれて増加しました。このALSリスクスコアは、加齢とは関連がありませんでした。
早期診断の可能性と未来
このタンパク質パネルは、ALSの最も早期段階で検出できるため、将来的にアルツハイマー病の早期検出バイオマーカーと同様に、症状が現れる前にALSを特定する役割を果たす可能性があります。研究者たちは、「ALSの承認され利用可能な血液検査という、トンネルの先の光が見えている」と述べています。
早期検出が可能になれば、人々を観察研究に登録し、ALSが衰弱性になる前に、病状進行を遅らせる、あるいは止める可能性のある治療薬を提供できる機会が増えるでしょう。このパネルに含まれるタンパク質の中には、神経フィラメント軽鎖（NEFL）のように既にALSとの関連が知られているものもありますが、予測モデリングによってさらに16種類の新規タンパク質が疾患との関連で特定されました。研究者たちは、ALSのバイオマーカー研究を奨励・促進するために、データを公開しています。
この研究は15年間の機関横断的な共同研究の成果であり、「大規模なパートナーシップこそが研究の生命線であり、ALSのような壊滅的な疾患に対する効果的な診断法、そして最終的には効果的な治療法へとつながるだろう」と強調されています。