歯茎を測っていた検査を唾液に置き換える
歯周炎はこれまで、歯科で歯周ポケットの深さを測り、歯茎がどれだけ下がっているか、押したときに出血するかを直接調べて診断してきました。この方法は病院を訪れる必要があり、検査者によって結果が多少異なることがあります。本誌が以前取り上げた歯周炎セルフ診断キットは、口腔洗浄液に溶け出した歯茎破壊酵素(aMMP-8)の濃度を測る方式でした。今回の研究は酵素ではなく、唾液中の細菌の種類と比率そのものを読み取ります。以前の乳児の唾液中の細菌でむし歯を予測する検査が1歳前後の子どものむし歯発生の有無を予測するものだったとすれば、今回の研究は成人の歯周炎、それも進行段階を分けるところまで検査範囲を広げました。
どの細菌を見て判別するのか
研究チームは、釜山大学校歯科病院を訪れた健康な人100人と1~3期の歯周炎患者150人(各段階50人ずつ)の唾液を集め、細菌の遺伝子(16SリボソームRNA)を読み取りました。確認された細菌425種のうち、段階に応じて明確に増加または減少した20種を選び出し、その比率をランダムフォレストという人工知能分類方式に入力しました。歯茎が病んだすべての段階で共通して増加した細菌7種には、歯周炎の代表的な原因菌とされるポルフィロモナス・ジンジバリスとタネレラ・フォーサイシアが含まれていました。反対に、放線菌など3種は健康な人に多く、病気が進行するほど減少しました。このうち放線菌の比率が、4つの分類方式すべてで最も重要な判別基準として示されました。既存のモデルの多くは増加する有害菌だけを見ていましたが、減少する有益菌まで併せて見たことが、今回のモデルの特異度を従来モデルより17ポイント以上引き上げた理由として挙げられました。
精度は何を判別するかによって変わった
歯周炎の有無だけを判別する場合、精度(AUC)は92%で、病気のある人100人中86人を見つけ出し、健康な人100人中92人を正確にふるい分けました。しかし、最も早い1期だけを健康な歯茎と区別しようとすると、精度は73%まで下がりました。病気のある人100人中79人は見つけましたが、健康な人100人のうちおよそ38人を誤って病気ありと判定してしまいました。健康・1期・2期・3期を一度に分ける4分類では、バランス精度は76.8%にとどまり、AUCも段階によって68%から90%まで幅がありました。歯周炎が進行するほど細菌構成の違いが明確になり、病気が始まったばかりの1期は健康な歯茎との境界が曖昧だということを意味します。
他国のデータでも結果は持ちこたえた
研究チームは、スペインとポルトガルですでに公開されている細菌データでも同じモデルを試験しました。ただし、スペインのデータは唾液ではなく歯茎の隙間から掻き取った歯垢から作られたもので検体自体が異なっており、このため特異度など一部の指標が低くなりました。研究チームはこれについて、異なる検体を行き来しながらモデルがどれだけ持ちこたえるかを見た厳しい試験だったと説明しました。モデルは韓国人参加者を基準に作られており、民族によって唾液中の細菌構成が異なる可能性があるため、他の人口集団ではさらなる検証が必要です。今回の研究はある一時点の唾液を採取して現在の段階を判別したものであり、時間経過に伴う病気の活動性や今後の進行までを予測したものではありません。それでも、唾液一滴で歯周炎の有無とおおよその進行度合いを推し量れる可能性を示した結果です。