認知症発症の予測について、従来リスクデータにMRI検査の情報を加えても、予測能は改善しないことが示された。英国・ニューカッスル大学のBlossom C M Stephan氏らが住民10年間にわたる住民ベースコホート研究の結果、報告した。ただし、再分類能、予後予測能について統計的に有意な改善が示され、また臨床的有用性のエビデンスがあることも示されたという。従来リスク変数は、人口統計、神経心理、健康、生活習慣、身体機能、遺伝をベースとしたものである。これまでMRI情報を加えたモデルと従来モデルとを、住民ベースレベルで比較した検討は行われていなかった。BMJ誌オンライン版2015年6月22日号掲載の報告。
従来リスク変数の予測能とMRIデータを加えた場合の予測能を比較
研究グループは、従来リスク変数の統合モデルにMRIデータを加えることで、10年フォローアップの予測を改善するかどうかを検討した。統合リスクモデルに組み込まれたのは、年齢、性別、教育、認識力、身体機能、生活習慣（喫煙、飲酒）、健康（心血管疾患、糖尿病、収縮期血圧）、アポリポ蛋白E遺伝子型であった。
フランスの3都市（ボルドー、ディジョン、モンペリエ）の複数医療機関で被験者を集めて行われた。被験者は65歳以上で認知症を有しておらず、ベースラインでMRI検査を受けており、10年フォローアップの認知症の状態が判明していた1,721例であった。
主要評価項目は、認知症の発症（あらゆる原因によるものとアルツハイマー型）とした。
アルツハイマー型に限定した場合でも、両群の識別能に有意差みられず
10年フォローアップにおいて、認知症が確認されたのは119例であった。そのうち84例がアルツハイマー型であった。
統合リスクモデルの認知症識別能に関するC統計量は0.77（95％信頼区間[CI]：0.71～0.82）であった。
同モデルと、MRIの各データを加えたモデルのC統計量の比較において、有意差はみられなかった。MRIデータの白質病変容積を組み込んだモデルのC統計量は0.77（95％CI：0.72～0.82、C統計量の差に関するp＝0.48）、全脳容積を組み込んだC統計量は0.77（同：0.72～0.82、p＝0.60）、海馬容積の場合は0.79（同：0.74～0.84、p＝0.07）であった。また、上記3変数を組み込んだ場合は0.79（同：0.75～0.84、p＝0.05）であった。
しかしながら、従来モデルに海馬容積または3変数を加えた場合のモデルでは、再分類指数が有意に改善した（海馬容積モデルp＝0.03、3変数統合モデルp＝0.04）。また、識別曲線分析におけるネットベネフィットの増大が示された。
同様の結果は、アルツハイマー型に限ってみた場合にも観察された。
（武藤まき：医療ライター）
