Onconephrology focusing on tubules

专注于肾小管的肿瘤肾病学

• 批准号: 21K08258
• 负责人: 濱野 高行
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Nagoya City University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K08258/
• 关键词: 低Na血症; 電解質異常; AKI; 尿細管; 化学療法; 機械学習; 低Na血症; 電解質異常; AKI; 尿細管; 化学療法; 機械学習

2018年1月1日から2020年9月30日までに当院で化学療法を受けた悪性腫瘍患者を対象とした後ろ向きコホート研究を行った。Na値が130 mEq/L以下を示した場合に低Na血症の発症とした。悪性腫瘍治療中の患者における低ナトリウム血症の発症率が約25%と極めて高いこと、低ナトリウム血症の原因としては、腎からのNa喪失によるものが多いことがわかった。Mixed-effects logistic regression modelに加え、薬学部との共同研究で機械学習による低ナトリウム血症の予測モデルも作成した。具体的には、説明変数には、検査値や抗癌剤、悪性腫瘍の種類、併用薬の有無など電子カルテから得られる68個の特徴量を用いた。全データの80%を用いて、モデルの構築を行い、20%を検証用データとした。Lightgbmを用いて次回の検査時の低Na血症の発症の有無を判別するモデルを構築した。構築した機械学習モデルの感度は0.766、特異度は0.724、ROC-AUCは0.820となった。AUCが0.8を超えており、予測性能が高いことが示された。Mixed-effects logistic regression modelにおいても、機械学習モデルにおいても、これまで低ナトリウム血症の原因となると言われてきたビンカアルカロイド系、プラチナ系の抗癌剤に加えて、ボルテゾミブ、免疫チェックポイント阻害剤が、低ナトリウム血症と有意に関連していることが明らかになった。これらのデータをまとめて論文化し、現在投稿中でrevise中である。前向きコホート研究においては、13名の患者を登録しデータを収集している。うち、2名が、通常の治療では治療困難なSIADHであり、トルバプタンを開始した。

进行了一项回顾性队列研究，涉及2018年1月1日至2020年9月30日在我们医院接受化学疗法的恶性肿瘤患者。当钠水平低于130 mEq/L时，发育低炎。发现接受恶性肿瘤治疗的患者低钠血症的发生率极高，约25％，低钠血症的原因主要是由于肾脏失去了钠的损失。除了混合效应的逻辑回归模型外，我们还使用机器学习与药房合作创建了低钠血症的预​​测模型。具体而言，所使用的解释变量是从电子病历，例如测试值，抗癌药物，恶性肿瘤类型以及是否有伴随药物获得的68个特征量。使用所有数据的80％构建模型，并将20％用作验证数据。构建了一个模型，以确定使用LightGBM在下一次测试中是否发生低宣症。构造的机器学习模型的灵敏度为0.766，特异性为0.724，ROC-AUC为0.820。 AUC超过0.8，表明高预测性能。除了据说是低钠血症的原因，硼替佐米和免疫检查点抑制剂还与低钠血症显着相关，这是在混合效应的逻辑回归模型和机器学习模型中都显着有关。这些数据被共同复制，目前正在修改。在一项前瞻性队列研究中，招募了13名患者并收集数据。他们中的两个开始了Torvaptan，因为它们有SIADH，这很难通过正常治疗来治疗。