特集：間質性肺炎・肺線維症アップデート

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特集

肺線維症の画像診断
藤 田 浩 平＊大 久 保 仁 嗣＊

多職種カンファレンスは MDD（multi-disciplinaryはじめにdiscussion）と呼ばれ，ガイドラインにも診断に必

特発性肺線維症（idiopathic pulmonary fibrosis：IPF）は，慢性かつ進行性に肺の不可逆的な線維1）須と記載されている。
現在，抗線維化薬とよばれる 2 つの作用機序化をきたす，原因不明の予後不良な疾患である 。の異なる薬剤（ピルフェニドン，ニンテダニブ）

主に高齢者に発症し，呼吸困難や呼吸機能が進が保険で認可されており，IPF の進行が抑制され行性に悪化することで特徴づけられる，特発性ることがわかっている。また昨年の国際ガイド

間 質 性 肺 炎（idiopathic interstitial pneumonias：ライン 2）で初めて，IPF 以外の慢性進行性の線維IIPs）のなかでも最多を占める主要な病型である。

化性間質性肺炎の一群が進行性肺線維症

IPF の診断には，間質性肺疾患（interstitial lung（progressive pulmonary fibrosis：PPF）と定義さdisease：ILD）の様々な原因や，背景因子となりれた。PPF に対しても，疾患ごとに抗炎症療法得る膠原病，環境の有機物質・無機物質の反復吸等の適切な疾患管理が行われたにもかかわらず入で発症する過敏性肺炎，石綿肺や塵肺などの線維化が悪化する場合は，抗線維化薬の投与が職業性曝露に起因する肺疾患，薬剤性肺障害考慮される。ILD の MDD 診断は学問的な分類診などが除外される必要がある。また，高分解能断のみならず，将来的には抗線維化薬が有効でCT（high-resolution CT：HRCT）（1mm 以 下 のあるかどうかの予測にも役立つであろう。そのスライス厚で撮影された CT 画像から，空間分ような背景の中で，HRCT の画像所見は重要な解能を重視したアルゴリズムで再構成された画役割をはたす。

像を指す）の画像パターン，あるいは病理組織学

本稿では IPF の 2022 年国際ガイドラインによ的 所 見 が 通 常 型 間 質 性 肺 炎（usual interstitial

る HRCT の画像診断，および近年目覚ましい発pneumonia：UIP）と合致する必要がある。IPF を展を遂げている人工知能（artificial intelligence：診断するうえで，HRCT 画像で UIP パターンをAI）
を用いた診断手法について述べたい。

呈する膠原病や過敏性肺炎などの他の ILD との鑑別がしばしば難しい。よって，ILD に精通しⅠ．新ガイドラインによる HRCT 画像診断

た呼吸器内科医，放射線科医，病理医が合同でIPF の HRCT 画像のパターンは，2011 年の国カンファレンスを行い診断する必要がある。この

際ガイドラインでは 3 分類
（UIP，Possible UIP，Inconsistent with UIP）であったが，2018 年の国Key words
IPF 国際ガイドライン 2022，HRCT，人工知能（AI）＊

Kohei Fujita, Hirotsugu Ohkubo：名古屋市立大学大学院
医学研究科 呼吸器・免疫アレルギー内科学分野

際 ガ イ ド ラ イ ン か ら は 4 分 類（UIP，ProbableUIP，Indeterminate for UIP，Alternativediagnosis）に変更となり，最新の 2022 年の国際ガイドラインでも同分類が踏襲されている（表１）。

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表１ 2022 年 IPF 国際ガイドラインにおける HRCT パターン
UIP

Probable UIP

Indeterminate for UIP

Alternative Diagnosis

組織的学 UIP に対する確信度

高確診度（>90%）

暫定的な高確診度（70〜89%）暫定的な低確診度（51〜69%）低い～非常に低い確診度（≦ 50%）病変の分布・胸 膜直下および肺底部優位・多 くは不均一な分布（正常肺と線維化領域が混在）
・時 にびまん性に分布・非 対称性のこともある

・胸膜直下および肺底部優位・多くは不均一な分布（正 常 肺 と 線 維化領域が混在）

CT 所見

・蜂 巣肺±牽引性気管支拡張もしくは細気管支拡張・小 葉間隔壁の不整な肥厚・多 くは網状影や軽微なすりガラス陰影を伴う・肺 骨化を伴うこともある

・牽引性気管支拡張もしくは細気管支拡張を伴う網状影・軽微なすりガラス陰影を伴うこともある
・Subpleural sparing（胸膜直下の肺病変が少ない）は認
めない・胸膜直下の病変は少なく，気管支血管束優位（NSIP）
・リンパ管周囲優位（サルコイドー・び まん性に分布し，シス）
胸膜直下優位とは・上中肺野優位（線維性 HP，CTDならないILD，サルコイドーシス）
・胸 膜直下をスペア（NSIP，喫煙関連）

・特 定の病因を示唆しない線維化所見

・嚢胞（LAM，PLCH，LIP，DIP）
・モザイクパターンあるいは threedensity sign（HP）
・す りガラス陰影優位（HP，喫煙関連，薬剤性，線維症の急性増悪）
・多 数 の 小 葉 中 心 性 小 結 節（HP，喫煙関連）・結節（サルコイドーシス）
・浸潤影（器質化肺炎）・胸膜プラーク（石綿肺）・食道拡張（CTD）

2018 年版から 2022 年版への主な変更点は，①そと臨床診断が可能である。そのため IPF 診断におれぞれのパターン分類において，組織学的 UIP

いて HRCT 画像診断の果たす役割は大きい。一に合致するかどうかの確診度（UIP パターンは高方 Indeterminate for UIP パターンの場合は，IPF確診度（>90%），Probable UIP パターンは暫定である確診度が高くなく他疾患の可能性もあり得的 な 高 確 診 度（70 ～89%），Indeterminate forるため，気管支鏡検査や外科的肺生検などの病理UIP パ タ ーン は 暫 定 的 な 低 確 診 度（51 ～69%），組織学的検査を積極的に行い，MDD による診断

Alternative diagnosis は低い～非常に低い確診度が必要である。Alternative diagnosis パターンを（≦ 50%））が追記されたこと，② UIP パターンに，認めた場合は，IPF 以外の疾患の可能性が高いた「小葉間隔壁の不正な肥厚」の所見が追加された

め，こちらも気管支鏡検査や外科的肺生検などのこ と， ③ Indeterminate for UIP パ タ ーン か ら

病理組織学的検査を可能であれば行い，確定診断「early UIP」の表現が削除されたこと，である。に努める必要がある。

同ガイドラインでは，HRCT 画像で UIP パターンを認め，明らかな原因が認められなければ，多Ⅱ．HRCT 画像での UIP パターン

くの場合病理組織学的検査を行わなくても，呼吸HRCT 画像で UIP パターンと診断するために器内科医師と放射線科医師のディスカッションのは，蜂巣肺（honeycombing）の存在が必須であり，みで IPF と診断が可能である。さらに Probable

他に牽引性気管支拡張もしくは細気管支拡張，小UIP パターンの場合も，IPF の臨床像
（両肺底部葉間隔壁の不整な肥厚，網状陰影や軽微なすりの吸気時の捻髪音，年齢 60 歳以上，男性，喫煙ガ ラ ス 陰 影 を 伴 う こ と が あ る と さ れ て い る。

者など）に矛盾しないか，IPF 以外の可能性を示

HRCT 画像での蜂巣肺の定義はこれまでの歴史

唆する所見や経過がなければ，多くの場合は IPFで変化をとげてきた。Fleischner Society による特集：間質性肺炎・肺線維症アップデート

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図１ 特発性肺線維症の HRCT 画像（UIP パターン、肺底部レベル）
両肺の胸膜直下・肺底部優位に蜂巣肺と牽引性気管支拡張を認める。
矢印（➡）に示すように嚢胞が胸膜側に突出する画像所見は、蜂巣肺の特徴である。

White Paper では，蜂巣肺は「嚢胞の大きさが類察が難しいが，IPF は肺底部優位に病変進行する似した径 3～5 mm（時に 25 mm）の厚い壁をもつため，逆に病変が少ない上肺野の胸膜直下で観3）嚢胞が密集したもの」と記載されている 。厚い察しやすく，UIP と判断する手がかりとなる。

壁とは厚さ 1 ～3mm の明瞭なものを指し，嚢胞病変の分布も重要であり，UIP パターン
（およとは CT で空気の濃度と同等である気腔を意味すび後述する Probable UIP パターン）では，病変のる。蜂巣肺は通常胸膜直下に観察され，2 層（複局在は胸膜直下，肺底部優位であることが特徴

数列）以上並ぶことが多いこともその診断に有用であり，また多くの場合正常肺と線維化領域がである。蜂巣肺と混同しやすい画像所見として，混在し不均一な分布になるとされている。これ

傍隔壁性肺気腫（主に上葉に存在する比較的大きは UIP パターンにおける，正常の肺胞領域からな胸膜直下嚢胞，通常単層であり蜂巣肺の嚢胞進行した線維化，終末線維化所見までの新旧のよりも大きい（通常１cm 超）），喫煙に関連した病変が混在する「空間的および時間的不均一性」

線維化を伴う気腔拡大などが挙げられる。図１を評価している。に UIP パターンの HRCT 画像を示す。矢印に示すように嚢胞が胸膜側に突出する CT 所見は蜂巣肺の特徴のひとつである。慢性閉塞性肺疾患

Ⅲ．HRCT 画像での Probable UIPパターン（chronic obstructive pulmonary disease：COPD）

HRCT 画像で Probable UIP パターンと判断さなどの気腫性嚢胞ではこのような胸膜側に突出れるのは，蜂窩肺がなく，牽引性気管支拡張もするような嚢胞の所見はみられないため，蜂巣しくは細気管支拡張を伴う網状影であり，軽微肺かどうかの判断の一助となる。

なすりガラス陰影を伴うこともある。病変の分今回のガイドラインから，UIP パターンに「小布は UIP パターンと同様に，胸膜直下，肺底部葉間隔壁の不正な肥厚」の所見が追加されている。

優位，不均一な分布とされており，Subpleural

胸膜直下から内層に伸びる長短の線状影（図２）

sparing（胸膜直下の肺病変が少ない）がないことを指し，IPF の線維化の初期像と考えられている。

も特徴の一つである。

このような変化は病変が進行した領域内では観44

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図２ 特発性肺線維症の HRCT 画像（UIP パターン、上肺野レベル）
両上葉の胸膜下から内層に伸びる長短の不整な線状影
（▶）
を認める。
小葉間隔壁の肥厚（線維化）を表し、UIP パターンの初期像である。

Ⅳ．HRCT 画像での Indeterminate for
UIP パターン，Alternative diagnosis
Indeterminate for UIP パターンは UIP パターン，

Ⅴ．人工知能による IPF 画像診断の可能性
人工知能（artificial intelligence：AI）とは，「『計算』という概念と『コンピュータ』という道具を用

Probable UIP パ タ ーン，Alternative diagnosis のいて『知能』を研究する計算機科学の一分野」を指いずれにも該当しない線維化所見と定義され，びす。
「推論，問題解決などの知的行動を人間に代まん性に分布するが胸膜直下優位とはならないとわってコンピュータに行わせる技術」，または，されている。2018 年国際ガイドラインでは，この「コンピュータによる知的な情報処理システムのIndeterminate for UIP パ タ ーン の 中 に，「early設計や実現に関する研究分野」ともされる。IPFUIP（発症早期の UIP）」が含まれていたが，最近の HRCT 画像の領域においても，主に「定量化」新たに提唱されている間質性異常影（Interstitialや「診断」に関する AI の研究が行われている。

lung abnormalities：ILA）との混同を避けるため，「定量化」に関しては，Mayo Clinic が開発した2022 年版では early UIP の表現は削除されている。

CALIPER（Computer-Aided Lung Informatics for

HRCT 画像で UIP の所見が明らかでなく IPF

Pathology Evaluation and Rating）4）や，京都大学とはいえない症例や，肺野のどこかに UIP が疑と富士フィルムが共同開発した AIQCT（AI-based

われる場合でも UIP 以外の所見が多く混在してquantitative CT）などの深層学習をベースとしたいる症例では Alternative diagnosis に分類される。

AI ソフトウェアが報告されている。AIQCT は，過敏性肺炎や，非特異性間質性肺炎（Non-specificHRCT 画像所見を蜂巣肺や気管支など 10 種類のInterstitial Pneumonia： NSIP）など別の疾患の方陰影パターンに判別・定量化することができ（図が疑われる場合に，この Alternative diagnosis と３），AIQCT を用いた検討では，IPF においていう用語が用いられる。

正常肺の容積減少と気管支容積増加が予後不良因子であることが報告されている 5）。
「診断」に関しては，IPF の国際ガイドライン

特集：間質性肺炎・肺線維症アップデート

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図３ AIQCT による陰影パターン分類（京都大学半田知宏氏提供）（2011 年版）の CT パターン分類を提示する AI 6）や，UIP 所見がありそうかどうかを判断する AI 7）などが開発されている。また，Furukawa ら 8）は，
HRCT 画像と患者の臨床情報を統合して IPF を診断する AI を開発し，MDD 診断と同等の診断精度と優れた予後予測能力を有することを報告している。
一般の呼吸器内科医では IPF の正確な診断が難しいことがあり，わが国および世界のガイドラインでも ILD を専門とする呼吸器内科医，放射線科医，病理医による MDD 診断がゴールドスタンダードとされている。しかし，同一施設に多分野の専門家がそろっていることは稀であり，多くの施設では MDD 診断を実施することが困難であるため，AI のさらなる発展によって，一般病院においても自動化された再現性の高い IPFの画像定量評価や画像診断が可能になることを今後期待したい。

おわりに最新の IPF 国際ガイドラインの HRCT パター
ンおよび AI による IPF 画像診断の現状について概説した。

利益相反
本論文に関して，筆者が開示すべき利益相反はない。

文

献1）Raghu G, et al：Diagnosis of idiopathic pulmonary
fibrosis. An Official ATS/ERS/JRS/ALAT Clinical
Practice Guideline. Am J Respir Crit Care Med 2018 ；198：e44-e68.
2）Raghu G, et al：Idiopathic pulmonary fibrosis (anupdate) and progressive pulmonary fibrosis in adults:
An official ATS/ERS/JRS/ALAT clinical practiceguideline. Am J Respir Crit Care Med 2022；205：
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3）Lynch DA, et al：Diagnostic criteria for idiopathic
pulmonary fibrosis: a Fleischner Society White Paper.
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4）Bartholmai BJ, et al：Quantitative computed
tomography imaging of interstitial lung diseases. J
Thorac Imaging 2013；28：298-307.
5）Handa T, et al：Novel artificial intelligence-based
technology for chest computed tomography analysis ofidiopathic pulmonary fibrosis. Ann Am Thorac Soc
2022；19：399-406.
6）Walsh SLF, et al：Deep learning for classifying fibrotic
lung disease on high-resolution computed tomography:
a case-cohort study. Lancet Respir Med 2018；6：837845.

46

現代医学 70 巻 1 号7）Shaish H, et al：Deep learning of computed
tomography virtual wedge resection for prediction ofhistologic usual interstitial pneumonitis. Ann Am
Thorac Soc 2021；18：51-59.

令和 5 年 6 月（2023）

8）Furukawa T, et al：A comprehensible machinelearning tool to differentially diagnose idiopathic
pulmonary fibrosis from other chronic interstitial lungdiseases. Respirology 2022；27：739-746.