中国の福建医科大学の研究チームが、磁気共鳴画像(MRI)ひとつで顎関節の骨内脂肪成分を数値で測る方法を発表しました。顎関節(側頭下顎関節)を構成する下顎頭(下顎骨の先端にある丸い突起)内の骨髄で、脂肪と水が占める割合、すなわち脂肪分率を定量化し、健康な関節と疾患のある関節、さらに疾患のサブタイプまで区別しました。1に近いほど精度が高いとされる判別指標(AUC)は、健康な関節と疾患のある関節を分ける場面で0.71から0.84、疾患のサブタイプを分ける場面で0.76から0.84となりました。これまでMRIで顎関節を見る際は、骨内の信号が明るいか暗いかを判読者が目視で見積もってきましたが、今回の研究はその明るさを具体的な数値に置き換えました。
脂肪が少ないほど関節は痛んだ
下顎頭内の骨髄は脂肪、水、タンパク質が混じった組織です。成人の骨でよく見られる黄色骨髄は脂肪が80パーセントほどを占めますが、炎症や浮腫が生じるとその場所を水分の多い組織が満たし、脂肪分率が下がります。延世大学校歯科大学病院の研究チームが2021年、脂肪と水の信号を分けて読み取る撮影法であるディクソン法の一種、IDEAL-IQで79人の顎関節を測定した際も同じ傾向が確認されました。顎関節疾患のある関節の平均脂肪分率は60.56パーセントで、症状のない関節より低く、その中でも痛みのある関節は55.98パーセント、骨表面に変化まである関節は50.54パーセントとさらに低下しました。脂肪が抜けた箇所ほど病状が深刻だったことを意味します。
これまでは明るさを目視で見積もっていた
従来のMRI判読では、T1強調画像で信号が暗く見えれば骨壊死を、T2強調画像で明るく見えれば浮腫を疑うというように、画像を目視で見て判断してきました。この方式は判読者によって基準がばらつく可能性があり、関節が今後どう変化するかを見積もるには限界がありました。ディクソン法は、脂肪と水の分子が磁場の中で互いに異なる位相で反応する性質を利用して両成分の信号を分離した後、画素ごとに脂肪が占める割合を計算します。今回の研究にはシーメンスヘルシニアーズ所属の研究者も参加し、この計算を臨床機器で自動処理できるよう仕上げました。歯科専用のMRI機器が最近米国で初めて承認を受けたことも、こうした定量分析技術が診療室に入り込む余地を広げる流れとつながっています。
形態まで加えてサブタイプを分けた
研究チームは脂肪分率だけでなく、下顎頭の表面積と体積の比率のような形態的特徴も併せて分析しました。画像から定量的特徴を大量に抽出するこの手法はラジオミクス(画像オミクス)と呼ばれます。顎関節疾患のある患者109人と健康な人25人、両側の顎関節計268個を分析した結果、脂肪分率と形態的特徴を組み合わせたとき、健康な関節と疾患のある関節を分ける精度は0.705から0.835、疾患のサブタイプ同士を分ける精度は0.761から0.837となりました。顎関節の外側で耳に装着するセンサーで動きの異常を調べたウェアラブルセンサー研究や、痛みの管理をスマートフォンアプリで試みたデジタル治療薬の臨床試験が関節の外側の行動や動きを扱ったのに対し、今回の研究は骨内の組織構成を直接調べたという点で異なります。
まだ一つの病院の結果
この数値は、中国のある大学病院で集めた患者群を撮影して得られたものです。複数の機関の患者を合わせて検証したわけではなく、時間の経過とともに脂肪分率がどう変化するかもまだ追跡していません。それでも、顎関節MRIが円板の位置や関節液貯留の有無を確認する道具を超えて、骨内の組織状態まで数値で示す方向へ移行しつつあることは明らかになりました。