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マシンラーニングアルゴリズムで、手術の時に採取される腹の皮組織の量を基準として37.5㎠以上であれば高危険群、その未満であれば低危険群に属することで現れた。又、平素病んでいる個人の病歴によって、合併症の危険度がより高くなれることも確認。


乳がんの手術は、がんに対する治療だけではなく、乳房を切除した後の胸の形態を以前と同じく維持したり、新しく作ってくれる「再建」が重要な手術である。

乳房を切除することになれば、外形が大きく変化されることになるが、外形の急激な変化は精神的な衝撃と憂鬱、大きい喪失感を感じることになる。

それだけではなく、切除された一方の胸によって体のバランスが崩れて、脊椎が曲がったり変形が生じる可能性があるし、乳房が切除された方の腕と肩の動きが低下される問題が発生することもある。
従って、美容的・心理的な問題は勿論、日常生活と活動のためにも乳房再建手術は選択ではない必須的なこと、といっても言い過ぎではない。

このような乳房再建手術は、大きく自己組織を利用する方法と、組織拡張機及び乳房プロテーゼを利用する方法で分けられる。

ここで、自己組織を利用した手術には、患者自分の腹の皮、又は背中の皮を移植する方法が主に施行されて、この中で腹の皮を利用した乳房再建手術は安全性が検証された良い手術として知られている。

しかし、手術過程での難易度が高く、組織を採取した腹部にヘルニアや腹壁の弱化等の合併症が発生することがあって、腹部の合併症を最小化することが何よりも重要である。

それで、プンダンソウル大学校病院の形成外科の研究チームは、腹の皮を利用した乳房再建手術後の合併症圧制率及び危険要因を確認するための研究分析に立ち上がった。

まずは研究のために2006年から2019年までプンダンソウル大学校病院で腹の皮を利用して乳房再建手術を受けた568人(平均48.7歳)の細部データ、即ち、身長、体重、年齢、疾病歴、手術時採取される腹壁筋膜の量、乳がん切除手術の種類、手術後の抗がん及び放射線治療等の計13種のデータをマシンラーニングアルゴリズムで分析しながら合併症に影響を与える要因を把握した。

分析結果、患者の個別危険度によって、手術後の合併症の頻度が高ければ26％(高危険群)、低ければ1.7%(低危険群)まで大きい差を示したが、
特に手術の時に採取される腹の皮組織の量基準で、37.5㎠以上であれば高危険群、その未満であれば低危険群に属することで現れた。

又、平素病んでいる個人の病歴によって、合併症の危険度がより高くなれることも確認された。

このような結果に対して研究チームは“乳房再建手術に必要な腹の皮を取っていたら、腹部側に予期せぬ合併症を伴うことがあるが、これを予防するためには手術途中の損傷される腹部組織の量を最小化するべきである”と言って、“これと共に手術前、患者の状態について評価、特別に危険度が高かったり手術以後の抗がん医療及び放射線医療が予定されていないか等を考えながら、合併症の早期予防のためのリハビリ治療を先に施行することも重要である”と説明した。

特に今回の研究で注目する部分は、人工知能(AI)マシンラーニングを通じて乳房再建手術に関連して現れる合併症に対して分析したことである。

プンダンソウル大学校病院の形成外科医療チームは、10年以上の期間、乳房再建手術の計画段階から手術後の管理による患者データ分析を通じて合併症の危険度を減らすことが出来るシステムを考案してきた。

研究を主導したY.J.MYUNG教授は“機会学習によるデータ分析は、以前まで可能でなかった情報とデータの提供が出来、これは再建手術の領域でも同じである”と言って、“このような分析システムは患者にはより安全で合併症が無い手術結果を与えられるし、医療チームには合併症の危険度を事前に測定して予想出来るように手伝って、結果的に予後を向上出来る根拠と情報を設けられるようにする”と伝えた。

今回の研究論文は、国際学術誌「Scientific Reports」に「微細手術乳房再建で供与部関連の合併症の予測のための機会学習接近法の検証
(Validating machine learning approaches for prediction of donor related complication in microsurgical breast reconstruction: a retrospective cohort study)」とのタイトルで3月10日掲載された。

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