高精度リスク層別化：従来のバイオマーカーを超えて
心血管疾患（CVD）は依然として世界的な死因・病原因の首位であり、リスク評価ツールの継続的な改良が必要です。長年にわたり、臨床現場では年齢、性別、喫煙状況、血圧、脂質プロファイルなどの従来のリスク因子に基づいて一次予防をガイドしてきました。ヨーロッパでは、Systematic Coronary Risk Evaluation 2 (SCORE2)が10年間の致死的および非致死的心血管イベントの予測の金標準として機能しています。しかし、これらの標準モデルによって「低」または「中等度」リスクと分類された人々においても、心血管イベントが多数発生しています。この残存リスクは、現在のツールが遺伝的素因と代謝異常の複雑な相互作用を捉えきれていないことを示唆しています。
Ritchieらによる画期的な研究は、最近European Heart Journalに掲載され、解決策を提供しています。核磁気共鳴（NMR）代謝オミクスと多遺伝子リスクスコア（PRS）を既存のSCORE2フレームワークに統合することで、リスク識別力と層別化が大幅に向上することが示されました。このマルチオミクスアプローチは、高リスク個体をより正確に特定するだけでなく、精密医療を大規模に実装するための青写真も提供しています。
欠落するリスクの探求：SCORE2の文脈化
SCORE2は人口レベルのスクリーニングには非常に効果的ですが、限られた一連の臨床変数に依存しているため、本質的に制限されています。それは現在の臨床状態のスナップショットを提供しますが、しばしば、遺伝的リスクの生涯累積負荷や、明らかな臨床症状の前に現れる早期代謝シフトを見逃します。
多遺伝子リスクスコア（PRS）は、この受け継がれた感受性を量化する強力なツールとして登場しました。これは、数千の微小効果遺伝子変異の加算効果を反映しています。同時に、NMR代謝オミクスは、特定のリポ蛋白サブクラス、脂肪酸、アミノ酸などを含む数百の循環代謝物を測定する高スループット手法を提供します。これらの代謝物は、「中間表現型」を代表しており、遺伝的および環境的影響の機能的出力を表しています。Ritchieらが取り組んだ中心的な問いは、これらの高度なバイオマーカーが現在の臨床基準に独立して追加的な価値をもたらすかどうかでした。
研究方法：UK Biobankにおけるマルチオミクスアプローチ
研究者は、UK Biobankから297,463人の参加者を対象とした大規模な前向き分析を行いました。このコホートは、特に一次予防の人口を代表するために選択されました。40〜69歳のCVD、糖尿病、または脂質低下治療の既往歴のない個人が含まれました。
3つの異なるスコアリングシステムがSCORE2と組み合わせて評価されました：
1. シスタチンC、HbA1c、N末端プロB型ナトリウム利尿ペプチド（NT-proBNP）を含む11の臨床バイオマーカーパネル。
2. 綜合的な代謝指紋から導出されたNMR代謝オミクスバイオマーカースコア。
3. 冠動脈疾患のゲノム構造を捉える多遺伝子リスクスコア（PRS）。
主要エンドポイントは、10年間のフォローアップ期間中の致死的または非致死的CVDの初回発症でした。この期間中に8,919件の新規症例が記録されました。チームは、ハレルのC指数を使用してリスク識別力の改善を測定し、欧州心臓病学会（ESC）ガイドラインの閾値に基づくリスク層別化の変化を評価するためにカテゴリカルネットリクラシフィケーション指数（NRI）を使用しました。
主な結果：段階的な改善と相乗効果
結果は、予測改善の明確な階層を強調しています。ベースラインのSCORE2モデルは、C指数0.719を達成しました。しかし、3つの成分のいずれかを単独で追加すると、有意な改善が見られました：
識別力：C指数の優位性
11の臨床バイオマーカーパネルの追加が最大の単独のブーストを提供し、デルタC指数は0.014でした。NMR代謝オミクススコアとPRSは、それぞれ0.010と0.009の改善を示しました。重要なのは、これらの効果が加算的であったことです。臨床バイオマーカー、代謝オミクス、PRSのすべての3つの層をSCORE2と組み合わせると、C指数は合計で0.024（95％CI：0.022-0.027）向上しました。単独では0.024の増加が微々たるものに見えるかもしれませんが、大規模な心血管疫学の文脈では、将来の症例と非症例を区別するモデルの能力に大きな変化をもたらします。
再分類：患者を正しいリスクカテゴリーに移動
臨床的には、識別力よりも再分類の方が意味があります。研究によると、ネットケース再分類は16.66％でした。これは、最終的に心血管イベントを経験した個人のうち、約17％が標準のSCORE2モデルよりも高いリスクカテゴリーに「アップグレード」され（そして介入の対象となった）ことを意味します。これにより、従来のリスク因子が治療の閾値を超えていないために過小治療される高リスク個体に対する「臨床的な盲点」が防げます。
人口健康モデリング：データから命を救うまで
おそらくこの研究の最も影響力のある側面は、その人口モデリングです。研究者は、10万人のスクリーニング対象者を想定した仮想コホートにこの統合モデルを適用した場合の実際の影響を推定しました。
統合モデルを用いて介入を対象とする場合、CVDイベントの予防数は、SCORE2のみを使用した場合の229件から413件に増加しました。これは、予防の効率がほぼ80％向上したこと（10万人あたり184件の追加のイベントが予防された）を示しています。驚くべきことに、この効率の向上は過剰医療のコスト増加を伴わず、CVDイベントを予防するためのスタチンの処方数は基本的に安定していました。これは、マルチオミクスアプローチが単に網を広げるだけでなく、はるかに正確な網を投げていることを示唆しています。
臨床的観点と実装の課題
これらの知見の生物学的妥当性は堅牢です。NT-proBNPとシスタチンCの包含は、亜臨床的心臓負荷と腎機能障害を捕捉し、代謝オミクスはLDL-Cの単純な測定を越えた脂質代謝の詳細を捕捉します。PRSは、生涯を通じて一定である「ベースライン」リスクを提供します。
ただし、日常の臨床現場での実装には課題があります。NMR代謝オミクスはコスト効率が向上していますが、まだ多くのプライマリケア設定での標準的な検査オファリングではありません。同様に、PRSの統合には、現在専門センターに限定されている標準化された遺伝子検査とバイオインフォマティクスパイプラインが必要です。
専門家は、研究で使用された「11の臨床バイオマーカーパネル」には、広く利用可能なHbA1cやNT-proBNPなどが含まれていることに注目しています。この臨床パネルをSCORE2と組み合わせて実装することは、完全なマルチオミクスモデルで描かれる「精密」な未来への即時の一歩となるでしょう。
結論：個別化予防心臓学の未来
Ritchieらの研究は、心血管リスク予測の進化における重要なマイルストーンを示しています。これは、予防心臓学の未来が臨床、代謝、遺伝情報の合成にあることを示しています。リスク個体の特定能力を洗練することで、反応的な治療から積極的な、精密な予防へのパラダイムシフトを実現できます。大規模に適用されれば、これらの知見は現在のCVD予防努力の影響をほぼ倍増させ、薬剤の全体的な負担を増やすことなく何千もの命を救う可能性があります。今後の課題は、ヘルス政策専門家と診断革新者がこれらの先進的なツールを研究データベースから診療所へと持ち込むことです。
参考文献
1. Ritchie SC, Jiang X, Pennells L, et al. Combined clinical, metabolomic, and polygenic scores for cardiovascular risk prediction. Eur Heart J. 2025 Dec 15:ehaf947. doi: 10.1093/eurheartj/ehaf947.
2. SCORE2 working group and ESC Cardiovascular Risk Collaboration. SCORE2 risk prediction algorithms: new models to estimate 10-year risk of cardiovascular disease in Europe. Eur Heart J. 2021;42(25):2439-2454.
3. Inouye M, Abraham G, Nelson CP, et al. Genomic Risk Prediction of Coronary Artery Disease in 480,000 Adults: Implications for Primary Prevention. J Am Coll Cardiol. 2018;72(16):1883-1893.
