CT Honeycombing and Traction Bronchiectasis Extent Independently Predict Survival across Fibrotic Interstitial Lung Disease Subtypes. Marinescu DC, et al. Radiology. 2025. PMID: 39903073
はじめに
間質性肺疾患（interstitial lung disease：ILD）は、予後が大きく異なる多様な疾患群で構成されており、的確なリスク評価が重要です。
これまで、胸部CT画像における線維化のパターン、特にusual interstitial pneumonia（UIP）や線維化型過敏性肺炎（fHP）といったガイドラインで定義された画像パターンが、予後評価の指標として用いられてきました。
しかし、こうした「パターン」が本当に予後を決定づけているのか、それとも画像所見の中の「構成要素」が重要なのかについては、十分に検討されてきたとは言えません。
背景
間質性肺疾患における放射線学的所見の予後的意義は、主に特発性肺線維症（IPF）において検討されてきたが、その知見にはばらつきがある。
予後予測において、画像上の個々の所見とガイドラインで定義されたパターンのいずれがより重要であるかは明らかでない。
目的
すべてのILDサブタイプにおいて、臨床的予後因子を補完して独立して肺移植のない生存期間（transplant-free survival）と関連する放射線学的所見を特定すること、
ならびに、個々の所見と画像パターンのいずれが予後予測においてより重要であるかを明らかにすることを目的とした。
方法
本研究は、カナダ肺線維症レジストリにおける前向きデータを用いた二次解析である。
2021年1月から2022年3月にかけて、ILD患者が標準化された多職種カンファレンスにて評価された。
薄切CT画像において放射線学的所見が定量化され、ガイドラインに基づいて UIPおよびfHPパターンが割り当てられた。
多変量Cox回帰分析により、放射線学的所見と肺移植のない生存期間との関連を評価し、nested model（後ほど詳しく解説）により個々の所見と画像パターンの予後予測における相対的重要性を検証した。
結果
合計1,593名の患者（平均年齢66歳±12歳、男性800名）が対象となった。
以下の4つの所見が移植非実施下での生存と有意に関連していた。
- ハニカム変化の広がり（10％の肺病変増加ごとのハザード比1.20［95％信頼区間：1.06–1.36］、P＝.005）
- 牽引性気管支拡張の広がり（10％増加ごとのハザード比1.18［95％信頼区間：1.10–1.26］、P＜.001）
- 肺動脈径（1 mm増加ごとのハザード比1.03［95％信頼区間：1.01–1.04］、P＝.002）
- Subpleural sparingの存在（ハザード比0.76［95％信頼区間：0.56–0.96］、P＝.03）
これら4つの放射線学的所見を含むモデルでは、ガイドラインで定義されたUIPおよびfHPパターンは生存と独立して関連しなかった。
また、これらの放射線学的所見はいずれも独自に予後予測能を保持していた。
結語
既知の臨床的予後因子とは独立して、線維化の程度はすべてのILDサブタイプにおいて予後不良と用量依存的に関連していた。
UIPおよびfHPといったガイドラインで定義されたパターンは、単独ではリスク層別化に有用であったが、線維化の程度を考慮に入れると予後的意義を失った。
これは、これらの画像パターンが実際には線維化の重症度を反映する代替指標（サロゲート）として機能していた可能性を示唆している。
nested modelがわかりにくいので、解説しつつ、まとめたいと思います！！
🔷 nested model（ネステッドモデル）とは？
nested modelとは、ある統計モデルが、より大きな別のモデルの中に完全に含まれている関係のことを指します。日本語では「入れ子モデル」とも呼ばれます。
たとえば、
- モデルA：UIPパターンのみを使って予後を予測するモデル
- モデルB：モデルAに加えて、ハニカム変化や牽引性気管支拡張などの画像所見も含めたモデル
というように、モデルAがモデルBの中に含まれている場合、モデルAはモデルBのnested modelとなります。
このようなモデルの比較を行うことで、新たに加えた情報が予測にどれだけ役立っているのかを評価することができます。
🔷 今回の研究で行われたこと
この研究では、カナダ肺線維症レジストリのデータを用いて、ILDのすべてのサブタイプを対象に、
- どの放射線学的所見が予後（死亡や肺移植）と独立して関連しているか
- UIPパターンやfHPパターンのような“パターン”と、個々の画像所見のどちらが予後予測に重要か
を検討しています。
🔷 主な結果
解析の結果、以下の4つの画像所見が、肺移植のない生存期間（transplant-free survival）と有意に関連していたことがわかりました。
- ハニカム変化の広がり
- 牽引性気管支拡張の広がり
- 肺動脈の直径
- Subpleural sparingの有無
これらの所見はいずれも、他の因子とは独立して予後に影響を与えていました。
一方で、UIPやfHPなどのガイドラインで定義されたパターンは、これらの画像所見をモデルに加えると、予後との関連が消失してしまいました。
🔷 どういう意味かというと？
従来は、「UIPパターンがある＝予後が悪い」と考えられてきましたが、
今回の研究結果からは、
UIPやfHPというパターンが直接的に予後と関係しているのではなく、これらのパターンの中に含まれる画像所見（ハニカム変化など）が予後に影響している
ということが示されました。
つまり、「UIPという名前そのもの」が重要なのではなく、UIPに含まれる蜂巣肺や牽引性気管支拡張などの“構成要素”の方が本質的に予後に関わっているということです。
🔷 臨床的にどう活かせるか？
この知見は、臨床でのリスク評価の考え方にも大きな影響を与えるものです。
「UIPパターンだからリスクが高い」と型の名前だけで判断するのではなく、
- ハニカム変化がどれくらい広がっているか（予後不良因子）
- 牽引性気管支拡張がどの程度あるか（予後不良因子）
- 肺動脈の太さ（予後不良因子）
- Subpleural sparing所見があるかないか（これは予後良好の指標になるらしい。NSIPを示唆するから？？）
といった具体的な画像所見を丁寧に評価することが、より正確な予後予測につながるということですね。