序論
敗血症は現代医療における最大の課題の一つであり、高死亡率と極めて多様な臨床像を特徴としています。長年にわたり、医療界は一括りの敗血症管理から脱却しようと試みてきました。最近の機械学習の進歩により、通常利用可能な電子医療記録（EHR）データに基づいて、アルファ (α)、ベータ (β)、ガンマ (γ)、デルタ (δ) の4つの異なる臨床サブタイプが提案されています。しかし、重要な疑問が残っています：これらのサブタイプは安定しているのか、それとも急速に進化する生理状態のスナップショットに過ぎないのか？KennedyらがEBioMedicineに発表した画期的な研究では、これらの分類の‘あいまい’な性質と、患者経過や精密治療に対する深い影響について探求しています。
ハイライト
高い経過不安定性
約82%のコミュニティ獲得型敗血症患者が、病院到着後48時間以内に臨床サブタイプが変更されました。初期分類に関係なく、これは一定の傾向でした。
分類不確実性の頻度
アルファ、ベータ、ガンマのサブタイプの大部分（64-70%）が‘マージン’層に属しており、つまり彼らの臨床特徴は単一のコア現象型に強く一致していないことを意味します。
治療反応の調整
分類不確実性は統計的な微細な違いだけではなく、ProCESS試験の365日生存率に対する無作為化治療の効果を変化させました。これは、‘コア’と‘マージン’の患者が介入に対して異なる反応を示すことを示唆しています。
背景：敗血症の多様性への挑戦
敗血症は、感染に対する異常な宿主反応によって引き起こされる生命を脅かす臓器機能障害を定義します。その臨床表現は非常に異なり、軽度の呼吸困難から難治性の敗血症ショックまで及ぶことがあります。以前の研究では、4つの現象型が識別されました：アルファ（最小の臓器機能障害）、ベータ（慢性疾患と腎機能障害のある高齢者）、ガンマ（炎症と肺機能障害）、デルタ（肝機能障害とショック）。これらのサブタイプはリスク理解の枠組みを提供しましたが、それらの時間的安定性や割り当ての確実性は、これまで厳密に評価されていませんでした。
研究設計と方法論
研究者は、Sepsis-3基準に基づく35,691人の成人コミュニティ獲得型敗血症患者の後方視的分析を行いました。データは複数のEHRデータベースとProCESS無作為化対照試験から抽出されました。
コアとマージン層の定義
分類不確実性を測定するために、チームはモデル派生のメンバーシップ確率を使用しました。特定のサブタイプに属する確率が90%以上の患者は‘コア’層に割り当てられ、確率が90%未満の患者は‘マージン’層に割り当てられました。
エンドポイント
研究は以下の2つの主要なアウトカムに焦点を当てました：
1. 入院後48時間内のサブタイプの変化。
2. リスク調整365日生存率、特にサブタイプとマージン/コア状態がProCESS試験データでの治療反応にどのように影響を与えたかを検討しました。
主要な知見
敗血症現象型の流動性
最も注目すべき知見は、サブタイプの安定性の欠如でした。35,691人の患者（平均年齢68歳、男性51%）のうち、82%が48時間以内に異なるサブタイプに移行しました。これは、敗血症現象型が非常に動的であり、基礎疾患の進行と初期ケアで提供される臨床介入の両方に影響を受けていることを示唆しています。
分類不確実性が一般的であること
大多数の患者は完全に‘コア’サブタイプには該当しませんでした。
– アルファ型：70%がマージン層に属していました。
– ベータ型：66%がマージン層に属していました。
– ガンマ型：64%がマージン層に属していました。
– デルタ型：これは例外で、18%のみがマージン層に属していました。これは、デルタ現象型（ショックと肝機能障害）が最も特徴的で認識可能な臨床状態であることを示しています。
経過変化の予測
マージン層の患者は、サブタイプが変化する可能性が著しく高かったです。例えば、マージンデルタサブタイプの患者は、アルファコアサブタイプの患者と比較して、サブタイプが変化するオッズ比が7.13倍（95% CI、5.16-9.85）高くなりました。この高リスク移行グループは、臨床的に警戒すべき重要な窓口を表しています。
治療反応への影響
ProCESS試験では、365日生存率に対する無作為化治療の効果がサブタイプのマージン層によって調整されました（相互作用p = 0.026）。これは、患者が現象型の‘コア’にどれだけ近いかが、特定のプロトコル（例：早期目標指向療法）に対する反応を決定することを意味します。この‘あいまいさ’を無視すると、臨床試験で誤った結果につながる可能性があります。
専門家のコメント
この研究は、敗血症サブタイプが静的なラベルであるという概念に挑戦しています。代わりに、敗血症は連続体であり、患者は状態間で移動すると提唱しています。多くの患者が‘マージン’にいることから、現在のクラスタリングモデルは有用ですが、疾患の生物学的現実を単純化しすぎている可能性があることが示唆されます。
生物学的妥当性の観点から、デルタサブタイプの相対的な安定性は注目に値します。デルタ現象型は通常、重度の生理学的障害—低血圧、高乳酸血症、肝不全—を伴うため、‘戻れない点’またはより固定された生物学的状態を表している可能性があります。これは、アルファやガンマタイプで見られるより代謝的または炎症性の変動とは異なります。
制限事項
この研究は後方視的な性質を持ち、EHRデータに依存しているため、記録バイアスに影響を受ける可能性があります。さらに、48時間のウィンドウは救急医療にとって重要ですが、敗血症の完全な回復または悪化のフェーズを捉えていません。今後の研究では、ゲノミクスやプロテオミクスなどのマルチオミクスデータをこれらの臨床‘あいまい’分類と統合し、分子マーカーがサブタイプ割り当てのより安定した基盤を提供するかどうかを調査する必要があります。
結論
Kennedyらの研究結果は、敗血症の精密医療に関するパラダイムシフトを代表しています。医師は、患者の入院時のサブタイプが動的であることを認識する必要があります。‘あいまい’分類アプローチは、臨床不確実性をより正直に表現し、マージン対コアのステータスという新しい指標を提供して、臨床不安定性のリスクが高い患者を特定します。今後、臨床試験はこれらの動的な経過を考慮に入れて、個々の患者に真正に治療をカスタマイズする必要があります。
資金源と参考文献
本研究は、国立衛生研究所と国立一般医科学研究所（R35GM119519）の支援を受けました。
参考文献
1. Kennedy JN, Iyer S, Nauka PC, et al. Fuzzy classification of sepsis subtypes and implications for trajectory and treatment. EBioMedicine. 2026;124:106125. doi:10.1016/j.ebiom.2026.106125.
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