骨粗鬆症は骨折を生じるまで自覚症状に乏しく、多くの患者が未診断・未治療のまま経過している。一方、骨粗鬆症は単に全身の骨折リスクを高める疾患ではなく、歯の喪失や歯周病をはじめ、さまざまな口腔の病態との関連が示唆されている。高齢化に伴い、骨粗鬆症と歯科疾患を併せ持つ患者は後さらに増加すると考えられ、歯科医師は日常診療において骨粗鬆症と無関係ではいられない。骨粗鬆症と口腔の健康との関係を理解することは、歯科診療にとって重要な課題である。さらに、骨粗鬆症の好発年齢にある中高年者の多くは、歯科治療や定期的な口腔管理のために歯科医療機関を受診している。したがって、歯科医療は未診断の骨粗鬆症患者を発見し、適切な医療へつなぐ重要な機会でもある。その際、日常的に撮影されるパノラマX線画像は、歯や顎骨の局所病変だけでなく、全身の骨代謝状態に関する情報を提供する可能性がある。

我々はこれまで、パノラマX線画像における下顎骨下縁皮質骨の厚さや形態変化と、腰椎・大腿骨骨密度、骨代謝マーカーおよび骨粗鬆症性骨折リスクとの関連を検討してきた。特に下顎骨皮質骨の粗鬆化は骨密度低下と関連し、高度な粗鬆化を認める患者では脆弱性骨折を有する可能性が高い。すでに撮影された画像を利用した評価は、新たな検査や放射線被ばくを追加することなく未診断患者を抽出するオポチュニスティック・スクリーニングとして重要な意義を有する。

しかし、画像上で骨粗鬆症が疑われる患者を発見するだけでは骨折予防には結びつかない。松本歯科大学病院の前向き研究では、50歳以上の女性3,237名のうち362名に高度な下顎骨皮質粗鬆化を認め、その後に骨密度測定を受けた患者の約60％が骨粗鬆症、約38％が骨量減少症と診断された。一方、医科への紹介率は必ずしも高くなく、歯科医師が患者に画像所見と骨粗鬆症の可能性を直接説明することが、骨密度検査や医科受診につなげるうえで重要であった。

近年では、人工知能（AI）を用いて下顎骨皮質骨の形態を自動評価する技術も開発されている。AIは読影者の経験に依存せず、多数のパノラマX線画像から骨粗鬆症リスクを有する患者を抽出できる可能性があり、歯科診療が骨粗鬆症の早期発見と骨折予防の入口となることが期待される。その一方で、骨粗鬆症スクリーニングに用いられる下顎骨皮質骨の変化は、口腔疾患とも関連する。我々の最近の研究では、AIにより評価された皮質骨の粗鬆化は、残存歯数の減少に加え、4 mm以上の歯周ポケット、プロービング時出血、歯の動揺などの歯周病指標と関連していた。さらに、根尖性歯周炎とも高度な皮質骨粗鬆化と関連していた。これらの知見は、骨粗鬆症リスクを示す画像所見と口腔疾患との密接な関連を示唆している。

本講演では、骨粗鬆症と口腔疾患との関係を出発点として、パノラマX線画像による骨粗鬆症スクリーニングの科学的根拠、医科受診へつなげる実臨床上の課題、AIによる画像評価、さらに画像所見と口腔疾患との関連について、我々の研究成果を中心に概説する。