Development of a new test method for atopic dermatitis based on skin microstructure

背景 中等度から重度のアトピー性皮膚炎（AD）の重症度の層別化は、治療効果や疾患の予後を予測するために必要である。しかし、EASIなどの標準的な臨床反応の指標では、重症度や予後に対してより深い影響を与える可能性のある皮膚生理機能の変化を捉えることはできない。目的 ADの異なる表現型を区別するために、皮膚表面微細構造/発汗を検討した。またクラスター解析によりデュピルマブの治療効果や治療成績が予測できるかどうかを検討した。方法 健常対照者とADの地形画像で学習させた深層学習ベースの非侵襲的定量評価システム（AAMS）を開発した。額、前腕、体幹、大腿、下腿の部位で健康人(20-60代)、疾患(AD,乾皮症)を対象にしても、サンプルを解析できるように深層学習を増やし測定範囲を拡張しシステムを適正化し改良した。結果：多主成分分析で、多数の指標から皮溝と皮丘の発汗滴数とスキンラフネスグレードに絞り込んだ。この指標をもとにベースライン時のADから異なる4つのクラスターを同定できた。このクラスター分類はEASIやTARCとは異なっていた。クラスターIIIは皮膚微細構造の破綻と関連し、クラスターIVは強い発汗障害と皮膚微細構造の破綻と関連した。複数ある測定部位のうち前腕が適切な測定部位であった。クラスターはADの長期的予後(罹患期間)と関連した。AAMSによるクラスター解析は、これまで知られていなかった表現型を偏りのない方法で特定した。全患者にデュピルマブ単剤療法を実施した。EASIにおける臨床的解決の程度は、それらの間で有意な差はなかったが、クラスタ4はデュピルマブ中止後の転帰が悪化することと関連していた。最も影響力のある予測因子は発汗障害であった。AAMSにおけるクラスター4の症状の完全な消失は、これらの患者が追加の外用治療を受けた場合にのみ誘発された。

背景 中等度から重度のアトピー性皮膚炎（AD）の重症度の層別化は、治療効果や疾患の予後を予測するために必要である。しかし、EASIなどの標準的な臨床反応の指標では、重症度や予後に対してより深い影響を与える可能性のある皮膚生理機能の変化を捉えることはできない。目的 ADの異なる表現型を区別するために、皮膚表面微細構造/発汗を検討した。またクラスター解析によりデュピルマブの治療効果や治療成績が予測できるかどうかを検討した。方法 健常対照者とADの地形画像で学習させた深層学習ベースの非侵襲的定量評価システム（AAMS）を開発した。額、前腕、体幹、大腿、下腿の部位で健康人(20-60代)、疾患(AD,乾皮症)を対象にしても、サンプルを解析できるように深層学習を増やし測定範囲を拡張しシステムを適正化し改良した。結果：多主成分分析で、多数の指標から皮溝と皮丘の発汗滴数とスキンラフネスグレードに絞り込んだ。この指標をもとにベースライン時のADから異なる4つのクラスターを同定できた。このクラスター分類はEASIやTARCとは異なっていた。クラスターIIIは皮膚微細構造の破綻と関連し、クラスターIVは強い発汗障害と皮膚微細構造の破綻と関連した。複数ある測定部位のうち前腕が適切な測定部位であった。クラスターはADの長期的予後(罹患期間)と関連した。AAMSによるクラスター解析は、これまで知られていなかった表現型を偏りのない方法で特定した。全患者にデュピルマブ単剤療法を実施した。EASIにおける臨床的解決の程度は、それらの間で有意な差はなかったが、クラスタ4はデュピルマブ中止後の転帰が悪化することと関連していた。最も影響力のある予測因子は発汗障害であった。AAMSにおけるクラスター4の症状の完全な消失は、これらの患者が追加の外用治療を受けた場合にのみ誘発された。