肥満関連CKD:GLP-1受容体作動薬セマグルチド有効性
安くなればなぁ
Semaglutide Kidney Benefits Extend to Those Without Diabetes (medscape.com)
GLP-1受容体作動薬であるセマグルチドは、2型糖尿病患者において腎機能改善効果を示すが、新たな研究では、この効果は2型糖尿病をまだ発症していない肥満または過体重の患者にも及ぶことが示された。
SELECT試験の二次解析の結果、セマグルチドは、腎疾患の進行リスクを有意に低下させ、腎機能マーカーを改善することがわかった。この試験は、もともと心血管疾患のある肥満または過体重の成人におけるセマグルチドの心血管転帰を評価することを目的としていた。
セマグルチドの腎臓保護効果が体重減少によるものなのか、薬剤の作用機序によるものなのか、あるいはその他の要因によるものなのかは明らかではない。
今回の結果は、セマグルチドが腎疾患リスクの高い人々において慢性腎臓病の一次予防に役立つ可能性を示唆している。
Colhoun, Helen M., Ildiko Lingvay, Paul M. Brown, John Deanfield, Kirstine Brown-Frandsen, Steven E. Kahn, Jorge Plutzky, ほか. 「Long-term kidney outcomes of semaglutide in obesity and cardiovascular disease in the SELECT trial」. Nature Medicine, 2024年5月25日. https://doi.org/10.1038/s41591-024-03015-5.
序文
Discussoin要約
SELECT試験の事前規定解析において、週1回皮下投与セマグルチド2.4mgは、主要な5項目複合腎臓エンドポイントを22%減少させた。
この治療効果は、顕性アルブミン尿の発症率の低下とeGFRの50%以上の持続的な低下の発症の減少によるものである。
他の事前規定複合エンドポイントにおいても一貫した治療効果の方向性が確認され、腎臓複合エンドポイントが18%有意に減少した。
104週時点のeGFR分析では、セマグルチド群はプラセボ群と比較してeGFRの低下が有意に少なかった。ベースラインeGFRが60 ml/min/1.73 m2未満の患者では、セマグルチド群でeGFRの上昇がより大きかった。
試験期間全体でのeGFRに対する年間治療効果は、年間0.39 ml/min/1.73 m2の改善であった。
セマグルチドはUACRに対しても有意な効果があり、正味の効果は10.7%であった。無作為化時のUACRが30 mg/g-1以上および300 mg/g-1以上の患者では、セマグルチド群でUACRの低下がより大きかった。
これらのデータは、GLP-1RA、特にセマグルチドが糖尿病がない場合でも腎臓に有益な効果をもたらす可能性を示唆する最初のエビデンスとなる。
セマグルチドの腎臓アウトカムに対する有益な効果の発見は、セマグルチドおよび他のGLP-1RAの試験からの以前の二次解析と一致している。
セマグルチドの腎臓アウトカムに対する効果のメカニズムは不明であるが、体重減少がある程度寄与している可能性があり、他の介入もeGFRとアルブミン尿の改善をもたらした。
本試験は、糖尿病のない状態でセマグルチドの有益な腎臓効果を示した初めての研究であり、過体重または肥満の個人における潜在的な利益を示している。
ライブラリの選択
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書籍
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Linear Mixed Models for Longitudinal Data(Verbeke, Molenberghs): 線形混合モデルに焦点を当て、MMRM の理論的な基礎を詳しく説明しています。Amazon.com: Linear Mixed Models for Longitudinal Data (Springer Series in Statistics): 9781441902993: Verbeke, Geert, Molenberghs, Geert: Books
Missing Data in Clinical Studies(Molenberghs, Kenward): 欠測データがある場合の MMRM の適用方法について解説しています。Missing Data in Clinical Studies: 9780470849811: Medicine & Health Science Books @ Amazon.com
論文
Laird, N. M., & Ware, J. H. (1982). Random-effects models for longitudinal data. Biometrics, 38(4), 963-974.
Liang, K. Y., & Zeger, S. L. (1986). Longitudinal data analysis using generalized linear models. Biometrika, 73(1), 13-22.
これらの論文は、MMRM の理論的な基礎を築いた重要な論文です。
オンライン資料
UCLA Statistical Consulting Group: MMRM の解説や事例を紹介しています。 OARC Stats – Statistical Consulting Web Resources (ucla.edu)
The Analysis Factor: MMRM の解説記事や動画を提供しています。 [無効な URL を削除しました]
その他
統計学の教科書や講義ノート: 統計学の基礎知識を身につけるために、教科書や講義ノートを参照することも有効です。
統計ソフトウェアのマニュアル: SAS, R, SPSS などの統計ソフトウェアのマニュアルには、MMRM の計算方法やオプションに関する詳細な情報が記載されています。
これらの資料を参考に、MMRM の理論的な背景を深く理解し、実践的な応用につなげてください。
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