藤田医科大学（愛知県豊明市）医学部情報生命科学講座の国田勝行准教授（兼：精神・神経病態解明センター計算科学部門）、刈谷豊田総合病院 小児科（兼：藤田医科大学医学部小児科学講座）の鈴木孝典医師、あいち小児保健医療総合センター（愛知県大府市）循環器科の野村羊示医師、奈良先端科学技術大学院大学（奈良県生駒市）先端科学技術研究科バイオサイエンス領域のSihuan Jing大学院生、同大学 データ駆動型サイエンス創造センターの作村諭一教授（兼：先端科学技術研究科バイオサイエンス領域）らの研究グループは、血中サイトカイン情報から小児劇症型心筋炎（Fulminant myocarditis; FM）の死亡リスクを予測する機械学習モデルを開発しました。
本研究では、小児FM患者を対象に、入院時に測定されたサイトカインと臨床指標を統合し、機械学習モデルを用いて予後の判別解析を行いました。その結果、TNF-αをはじめとする複数のサイトカインが死亡リスクと強く関連することを明らかにしました。さらに、サイトカインを組み合わせたモデルは、従来の臨床指標のみを用いたモデルを上回る予測性能を示しました。本成果は、小児劇症型心筋炎における早期リスク評価や治療戦略の最適化に貢献します。また、本解析手法は症例数が限られる小規模データに対しても有効に機能することを示しており、他の希少疾患の解析への応用も期待されます。