日常的な血液検査データから骨格筋量を予測するモデルを開発
― 慢性腎臓病患者を対象にCT測定を基準として検証 ―
東京慈恵会医科大学腎臓・高血圧内科(野林大幹博士課程学生、神崎剛助教、横尾隆教授ら)および東北医科薬科大学 医学部 衛生学・公衆衛生学教室(目時弘仁教授ら)による共同研究グループは、慢性腎臓病(CKD)患者を対象として、日常診療で得られる血液検査データから骨格筋量を推定する予測モデルを開発しました。本研究成果は、欧州臨床栄養代謝学会(ESPEN)が発行する国際学術誌「Clinical Nutrition ESPEN」に2026年2月8日付けで、オンライン先行公開(Article in Press)されました。【概要】
研究の意義・背景
慢性腎臓病(Chronic Kidney Disease; CKD)患者では筋肉量の低下が予後や生活の質に影響しますが、骨格筋量の客観的評価にはCT検査などが必要で、日常診療での継続的な評価は困難でした。本研究では、CT測定を基準として、日常的な血液検査データから骨格筋量を推定できるかを検証しました。
研究の概要・ポイント
- 2018年6月〜2024年3月に腎生検を受けたCKD患者111名を対象に実施しました。
- 第3腰椎レベルのCT画像で測定した骨格筋量を基準とし、血清クレアチニン、シスタチンC、BMIなどを用いて解析しました。
- クレアチニンとシスタチンCを統合した指標クレアチニン筋肉指数(Creatinine Mass Index; CMI)を含む3項目のみで、骨格筋量を推定できる予測モデルを構築しました。
研究成果
構築した予測モデルの決定係数は0.749で、推定値とCT実測値の誤差は10%未満でした。これにより、簡便な血液検査データから骨格筋量を高い精度で推定できることを示しました。
今後の取り組み
今後は多施設での検証を進め、CKD外来診療における筋肉量の経時的評価や、非CKD患者に対するサルコペニア・フレイルの早期発見への応用を目指します。
