機械学習を用いた薬剤性腎障害の予測

Predicting drug-induced kidney injury using machine learning

はじめに

　薬剤性腎障害（drug-induced kidney injury：DKI）は，「薬剤の投与により，新たに発症した腎障害，あるいは既存の腎障害のさらなる悪化を認める場合」と定義される^1）。腎臓は薬剤の代謝・排泄に重要な役割を担うため，薬剤の直接毒性，代謝物蓄積，腎血流低下，免疫学的機序などを介して障害を受けやすい。臨床的には急性腎障害（acute kidney injury：AKI）として発症することが多く，血清クレアチニン上昇や尿量減少を契機に診断される。原因薬剤としては，シスプラチンなどの抗悪性腫瘍薬，バンコマイシンやアミノグリコシド系抗菌薬，非ステロイド性抗炎症薬（nonsteroidal anti-inflammatory drugs：NSAIDs），造影剤，免疫抑制薬などが知られている。特に，高齢者，慢性腎臓病，脱水，ポリファーマシーなどは重要な発症リスク因子である。DKIは入院期間の延長，治療中断，予後不良と関連するため，早期のリスク評価と予防介入がきわめて重要である。