たばこを吸う人は吸わない人より、4倍も肺がんに罹りやすい。

疫学は、科学的で正しい判断をするためのもの。

「喫煙者は非喫煙者よりも肺がんの罹患率が4倍である」

このような言葉を一度は耳にしたことがあるでしょう。

さて、何となく理解できるものの、これは本当に正しいことなのでしょうか?

一回の調査をしたら、こういう結果になったけど、再び2回目の調査をしたら違う結果になってしまった。というのでは、信頼ができませんね。

そこで、それを解決するのが「疫学(えきがく)」という考え方と方法です。

疫学は個人ではなく、集団を対象として、病気の発生原因や予防などを研究する公衆衛生学という学問で扱われるものです。

集団を対象とするために統計学を使う必要がありますが、数学の話しはしないので安心して下さい(参考程度に算数は使います)。

疫学は、最初は急性の疾患である伝染病などから私たちを守るために研究されてきましたが、現在では慢性の疾患の生活習慣病をはじめ、集団についてのあらゆる分野で、因果関係の確認に使われています。

なお、集団を研究することは、最終的には、その集団を構成している個々人の健康を守ることになります。

ジョン・スノーの疫学研究

疫学の説明をする前に、歴史的な事件をご紹介します。

1849年に、イギリスのロンドンのブロードストリートでコレラ患者が大量発生しました。

オランダのレーウェンフックが初めて微生物を発見してから150年以上経っても微生物が伝染病の原因であることは明らかになっていませんでした。

その当時、病気は空気の汚れ「瘴気(しょうき)」が原因だとするミアズマ説(miasma theory)というのが信じられていました。
不潔なぞうきんからハエが飛び立ったら、ぞうきんがハエを産んだ(!?)なんてことが信じられていた時代でした。日本では十二代将軍の徳川家慶の時代ですね。

1854年に再びコレラが発生した時、イギリス人医師のジョン・スノウは、瘴気説に疑問を持ち、住民から情報を集め調査を行い、地図上に患者と井戸の存在を書き込みました。

それによって、ブロード・ストリートの井戸がコレラ菌の発生現場であることを特定しました。その井戸水を使用禁止することで、それ以上の流行を防ぐことができました。世界で初めての疫学調査でした。

ドイツの細菌学者ロベルト・コッホがコレラを発見したのは1883年ですから、30年前のできごとです。

この事件でわかったことは、原因が不明の疾患でも疫学的調査により予防が可能であることが示されたことです。

日本では、1883年頃、海軍で脚気が流行していました。
東京慈恵会医科大学の創設者である軍医の高木兼寛(たかきかねひろ)が海軍での兵食改革(洋食+麦飯)を行い、当時なじみの薄かったカレーを海軍の食に取り入れ、脚気を激減させました。脚気という病気の正体がわからないのに麦飯にすることで、スノーと同じように予防をしたことになります。
これは日本で初めて実験疫学的に証明したことで有名な事件です。

この2つのことから、まず、事件が起こると、
・調査をして「仮説」を立てる(記述疫学)。
・次に、その仮説が正しいかを調べ(分析疫学)、
・実行をする(実験疫学)。

という流れが、疫学の手順になりまです。

記述疫学→分析疫学→実験疫学

ただ、記述疫学の結果を分析疫学で分析する前に、「少なくともこれは満たしていなければ仮説としておかしい」と言う基準があります。

つまり、因果関係の確認です。

因果関係というのは、
「Aが起きるとBが起こり、Aが起きなければBは起こらない」

「AがBの原因である」

という関係が成り立つことです。

妥当性を検証する基準はいくつかありますが、一般的なものを述べます(スノーの例を挙げて)。

(1)人、場所、時間の関連に普遍性があるか(関連の一致性)。
例:水道水を飲めば誰でもコレラに罹るのか

(2)効果が定量的かどうか(関連の強固性)
例:水道水を飲めば飲むほどにコレラになる割合が上がるのか

(3)原因のある所に結果があり、結果のある所に原因があるか(関連の特異性)
例:水道水を飲んだ人がコレラに罹り、かつ、コレラ患者は水道水を飲んでいるのか

(4)原因が結果より先に存在すること(関連の時間性)
例:コレラに罹った後から水道水を飲んだだけではないのか

(5)既知の知識体系と矛盾しないか(関連の整合性)
例:水道水やコレラに関するこれまでの研究と仮説との間に整合性はあるか

関連の時間性(原因→結果)は必須ですが、因果関係があった場合に全てこれらの条件が満たされるわけではなく、条件を満たしている場合でも、必ずしも因果関係があるとはいえません。研究の目的に対して疫学研究の妥当性も踏まえて判断する必要があるからです。

コホート研究

分析疫学の1つの手法には、コホート研究( cohort study)があります。

コホート研究とは、ある特定の要因(原因)にさらされた(曝露したといいます)集団(たとえば喫煙習慣群)とさらされていない(曝露していない)集団(たとえば喫煙習慣がない群)を2つのグループに分け、一定期間追跡して、研究対象となる疾病(たとえば肺がん)の発生率を比較することで、要因と疾病発生の関連を調べる観察的研究です。

コホートというのは、一定の期間にわたって追跡される研究目的で構成される人間集団のことをいいます。コホートという言葉は、古代ローマの歩兵隊の単位に由来します。

コホート研究は集団を前向き(将来にわたって)に追跡しているので、曝露から疾病発生までの過程を時間を追って観察することができます。また、その程度を表す指標(危険率など)も求めることができます。

観察の時間的な順序や論理の流れが実験に近く、複数の疾病についての調査が可能であり、特定の曝露の広範な健康影響を調べることができるという利点があります。

一方で、対象としている疾病の発生が稀である場合には、大規模なコホートを長期間追跡する必要があり、時間とコストがかかるという欠点があります。

世界中で大規模なコホート研究が立案され継続しています。
我が国でも、健康に関係するコホート研究は計画的に実行され、その成果を活かせる時期もくることでしょう。

さて、タイトルの
たばこを吸う人は吸わない人より、4倍肺がんに罹りやすい。」というのは、たばこを吸うことによって吸わない人より肺がんになるリスク(危険性)が何倍になるかという意味です。

これは、コホート研究の結果を踏まえたものです。

例として、肺がん発生数と喫煙について疫学の効果指標を求めてみましょう。

「4万人を対象とした研究で、喫煙歴の有無と肺がんの年間新規発生数を調べた。肺がんの発生は喫煙群の1万に中100人、非喫煙群の3万人中75人であった」とします。

危険性を表す効果の指標として相対危険度(リスク比)があります。つまり、「曝露によって疾病発生のリスクが何倍になるか」を示すものです。

相対危険度 = 曝露群の発生割合 ÷ 非曝露群の発生割合
= ( 100 / 10,000 ) / ( 75 / 30,000 ) = 4

というふうに計算ができますので、非喫煙群と比較して喫煙群では年間の肺がん発生の危険が4倍高いと解釈できます。

また、寄与危険度(リスク差)という指標もあり、「曝露によってリスクがどれだけ増えるか」を求めることができます。

寄与危険度 = 曝露群の発生割合 − 非曝露群の発生割合
= ( 100 / 10,000 ) – ( 75 / 30,000 ) = 0.0075

この例では、このように計算されますので、喫煙がなければ1万にあたり75人の肺がん発症を予防できることを意味します。

これ以外にも分析疫学の手法はありますが、日常的に知っていて欲しいのは、コホート研究です。

ただ、因果関係の強さがこれくらいあるという意味であって、そのものすべてが正しいとは言えません。

喫煙の場合を例にとりましたが、実際には、喫煙でがんになってなくなる方よりも喫煙していない方の方が多いというのが現状です。

たばこには非常に多くの成分が含まれていますので、個々の毒性は確認されているし、身体に外があるのはまず間違いはないでしょう。

しかし、私たちの身体は個人差もあり、非常に複雑なので一律的に結論を出すことは、もう少し時間がかかりそうです。

「疫学調査によると・・・」、「疫学的には・・・」という表現があったら、このような意味を持っているのだと理解して頂ければよいでしょう。

 

参考文献
・フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』・公衆衛生がみえる(株)メディックメディア
・BD(メディカルデバイス)https://www.bdj.co.jp/safety/articles/ignazzo/hkdqj200000awidd.html
・多目的コホート研究(JPHC):国立研究開発法人 国立がん研究センター 社会と健康研究センター 予防研究グループ
・日本多施設共同コホート研究:J-MICC STUDY

血液型の判定が性格から病気に

血液型というのは?

相変わらず、血液型による占いや書籍が流行をしているようです。

血液型による占いが当たるかどうかは別にして、そもそも血液型はどのようにして決められるのでしょうか?

私たちを守る免疫の仕組み --- 抗原抗体反応とは

私たちのからだには、病原菌など外からの敵に対して身を守る防御システムが備わっています。いわゆる免疫といわれるものですね。

細菌やウイルスが体内に入ってくると、からだを守ろうとする働きがあります。

この時に働くのが抗体と呼ばれるもので、細菌やウイルスをやっつけてくれる働きをするたんぱく質の一種で免疫グロブリンと呼ばれています。

細菌やウイルスなどのように、私たちのからだとは違うもので(非自己)、抗体を生じさせるきっかけとなるものを抗原といいます。

Aという抗原がからだに入ってくると、私たちからだではAという抗体ができます。Bの抗原だと、Bの抗体ができます。つまり、対応した抵抗性(抗体)が生まれるのです。

このような抗原と抗体の反応を、抗原−抗体反応と呼んでいます。

血液型は抗原抗体反応

血液型は、ご存知のように基本的にA型、B型、O型、AB型の4種類があって、ABO式血液型分類といわれます。

これ以外にも、Rh血液型など分類の方法によって何十種類も血液型があります。

血液型とは、血液中の血球に存在する抗原、抗体の種類から抗原抗体反応によって分類された血液のタイプのことです。

ABO式血液型

一番よく知られているのが、ABO式血液型でしょう。

A型の赤血球上にはA抗原があり、B型にはB抗原、AB型にはA抗原とB抗原の両方を持っています。O型の赤血球にはA、B抗原はありません。 

A型の人は抗B抗体(B型と反応するもの)、B型の人は抗A抗体(A型と反応するもの)、O型の人は抗A抗体と抗B抗体の両方を持っています。

AB型の人は抗A、B抗体のどちらとも持ちません。

これらの抗原と抗体の反応により、赤血球の抗原と血液中の抗体が、どんな組み合わせで固まる(凝集)かを調べ、表のようにして血液型を判定します。

血液型判定.jpg

以前は、O型は全ての人へ輸血ができると見なされていましたが、ABO以外の型物質(Rh因子など)が存在することもあって、現在では緊急時を除いては通常行われていません。

したがって、輸血をする時には同じ血液型が必要になります。

また、ABO式血液型は、メンデルの遺伝法則にしたがって遺伝します。

A、B、Oの3種の遺伝子が2個ずつ組み合わさって染色体に含まれます。

つまり、遺伝子の組み合わせは、AA、AO、BB、BO、AB、OOの6通りになりますが、OはAとBに対して劣性で、AとBの間には優劣関係はないので、AAとAOはA型、BBとBOはB型、ABはAB型、OOはO型として現れます。

Rh式血液型

ちなみに、Rh式血液型は、赤血球にある抗原で、アカゲザル(rhesus monkey)の赤血球にあるものと同じためRh因子と呼びます。

赤血球に、このRh因子を持つ人をRh陽性(Rh+)、持たない人をRh陰性(Rh-)といいます。

日本人では、99.5%がRh+であることが知られています。

 

血液型と性格は関係があるかのか?

日本で血液型が性格と関係するという話をする前に、ABO式血液型の歴史をみてみましょう。

最も初期に発見された血液型分類であるABO式血液型は、1900年にウィーン大学のカール・ラントシュタイナーが報告しています。

1916年(大正5年)、ドイツに留学した原来復(はらきまた)医師が日本で最初に血液型と性格の関係についてふれた論文を発表しています。

内容的には、当時戦時下でドイツの白人が高等で黒人や黄色人種は下等であるいう根拠のない差別意識から生まれたということです。

日本で血液型ブームが起きたきっかけは、お茶の水女子大学の古川竹二教授が1927年に初めて血液型と性格を関連づける研究を行い、金沢大学医学部の古畑種基教授と長崎医科大学の浅田一教授がこの説を広く世に宣伝したことからはじまりました。

その後、このブームは過ぎ去りましたが、1970年代に能見正比古という作家が古川説を「血液型人間学」として独自にまとめてベストセラーになったことから現在に至るようです。

残念ながら、古川教授の研究は、データの収集方法に問題があり、科学としては成り立たないものであったことです。

現在では、血液型と性格、血液型占いというのは、科学的根拠のない「信仰」のようなものだと考えられています。

個人的には、好きな話題ですけど。

血液型が病気に関係する

ところが、今度は、「血液型=性格」ではなく、「血液型=病気」という話題が持ち上がっています。

2018年には、「血液型によって罹りやすい病気がわかった」とか、「O型が免疫学的に病気に強い」などの記事が見られるようになりました。

東京医科歯科大学医学部名誉教授の藤田紘一郎教授や長浜バイオ大学の永田宏教授が、民族の血液型分布には病気(感染症)が関係して、抵抗力には血液型によって違うと、また、東京大学医学部付属病院放射線科中川恵一准教授は、血液型によって病気の発症リスクが異なるというのを週刊誌の取材で述べています。

これらは、日本人の血液型が、多い順にA型が38%、O型が31%、B型が22%、AB型9%の割合で分布していることを、世界の血液型分布と比較して結論づけています

性格判断とおなじように、なにかうさん臭さを感じるのは、私だけでしょうか?

大規模な疫学的な研究が行われ、情報が蓄積されて、このような見解がでてくることは、病気を予防する上で有効でしょうが、まだ々、科学的根拠となるまでには時間がかかりそうです。

それよりも、生活習慣を改善して、気持ちよく暮らせる日々の努力の方が有意義に思えます。

 

参考文献

・血液型、ABO式血液型、Wikipedia

・人体の構造と機能、医歯薬出版株式会社

・株式会社メディック、免疫の検査、

http://www.medic-grp.co.jp/tebiki/q.html

・大阪大学大学院生命機能研究科認知脳科学研究室、2009.3.27、井上裕哉

・週刊女性PRIME、2018.7.8、血液型でわかる健康

・週刊ポスト、2018.9.21、血液型別「かかりやすい病気が」明らかに

性格から将来の病気がわかります

病気になりやすい行動パターンとは

行動パターンと疾病というと、「血液型による性格判断」などが浮かんでくる人がいるかもしれませんね。

血液型性格分類は、個人的には思い当たる節もありますが、明らかに科学としての根拠がありません。

心理学者の故大村政男先生は、大衆の血液型性格分類を信じる心理状態について、ABO型血液型の分類と性格が当たっているように感じる理由として、FBI効果(フリーサイズ効果(バーナム効果)、ブラックボックス効果(ラベリング効果)、インプリンティング効果)を上げています。思い当たりますね。

行動パターン

それに対して、遺伝的要因や養育環境から形成される特徴的性格による行動パターンは4つのグループに分類されて、疾病要因との関連性が科学的に検討されています。

1.行動パターン タイプA

2.行動パターン タイプB

3.行動パターン タイプC

4.行動パターン タイプD

ご説明してゆきますね。

 

1.行動パターン タイプA

気が短く、怒りっぽい「タイプA」は心臓病リスクが高い

行動パターンが病気の発症と初めて結び付けられたのは1959年のことです。

アメリカの医師・フリードマンが、心臓病の外来で待合室のイスの座面の前の部分の摩耗度から、攻撃的、挑戦的で、責任感の強い人ほど心臓病になりやすいのではないかと考え、このような性格・行動パターンを「タイプA( = Aggressive 積極的な、攻撃的な)」と名付けました。

行動パターン タイプA(これ以後はタイプAと省略します)は、「せっかち(機敏、性急)」、「怒りっぽい(攻撃的)」、「積極的(野心的)」、「競争心が強い(競争的)」、という特徴があり、それぞれにあてはまる人ほどタイプAが強いと考えられます。

タイプAの人は、いつも時間に追われてせかせかと行動するという特徴があります。また、常に何かと競争していて、いくつもの仕事をかかえています。

そうして、自らストレスの多い生活を好み、ストレスを多く受けているにもかかわらず、そのことをあまり自覚せずに無理を重ねた生活をする傾向があります。

タイプAの人は慢性的にストレスを受けている状況であり、これにさらにストレスが加わったときには、反応は通常よりも一層、過剰となります。

そうなるとストレスに対する反応の仕方も血圧が上がる、脈拍が増えるなど循環器系に負荷がかかりやすくなって、これが狭心症や心筋梗塞になりやすい原因と考えられています。

のんびり型のタイプBの人にくらべて心筋梗塞の発症率が約2倍高いといわれています。

日本でも、狭心症・心筋梗塞患者にはやはりタイプAが多いことが指摘され、「敵意」「攻撃性」はあまり表出されず、性急さや仕事中毒といわれるような過剰適応が日本人的なタイプAと考えられています。

虚血性心疾患(狭心症と心筋梗塞)の危険因子としては、大規模な疫学的研究によって、高血圧症、脂質異常症(特に高コレステロール血症)、喫煙、肥満、糖尿病、高尿酸血症などが明らかにされています。

精神的なストレスとタイプAが冠動脈硬化を促進する要因であり、その多くは食行動、喫煙・飲酒習慣、運動不足などの不適切な生活習慣(ライフスタイル)によるものとされています。

虚血性心疾患はまさしく生活習慣(ライフスタイル)の歪みによる病気の代表的なものといえます。

2.行動パターン タイプB

のんびりした「タイプB」は病気になりにくい

内向的でのんびりしており、目立たない性格の行動パターンを持つ人は「タイプB」と定義されています。

フリードマンとローゼンマンが発表する際、“行動パターン タイプA(=Aggressive)”と比較するために“タイプB(=not A) 行動パターン”と命名しました。

タイプBは、あくせくせずにマイペースに行動し、リラックスしていて、非攻撃的な人の性格を持ちます。あるがままを受入れて、なお穏やかに暮らせる、感情のバランスのいい人です。

循環器系の疾患、狭心症や心筋梗塞についていえば、タイプAの1/2程度といわれています。

しかし、まったくストレスを感じないわけではないので、胃腸系の病気、消化性潰瘍、過敏性腸症候群になりやすいといわれます。

3.行動パターン タイプC

我慢してしまう「タイプC」は がんになりやすい

アメリカの心理学者、リディア・テモショックらが、150人以上のがんの患者を面接した結果、共通する性格的特徴として認めたのがタイプCです。タイプCのCは、”Cancer(がん)”の頭文字Cから付けられました。

几帳面で真面目、自己犠牲的、我慢強く、物静かで周囲に気を使う、怒りを表に出さない、他人の要求を満たそうと気を遣いすぎるといった「いい人」がこのタイプの特徴です。

タイプAと一見正反対に見えますが、否定的な感情を表に出せずに押し殺すため、慢性的に過剰な適応によるストレスがたまり、ホルモン分泌や自律神経系に影響を与え、自己免疫が低下すると考えられています。

がんは様々な要因が複雑に絡み合って発症するため、性格が要因の一つとは言い切れませんが、自己免疫の低下はがんにかかるリスクを高めます。

4.行動パターン タイプD

ネガティブ思考で感情表現の苦手な「タイプD」が最も危険

「タイプD」は、「否定的な感情や考えを抱きやすい傾向(否定的感情)」と、「他者からの否認や非難などを恐れ、否定的な感情を表現できない傾向(社会的抑制)」を併せ持った性格のことです。

いうならば、物事をネガティブに考えるだけでなく、自分の考えを他人に伝えられなずにため込んでしまいがちな性格です。

英語の「Distressed personality(悲観的な性格)」の頭文字を取って付けられました。

この性格は1996年にオランダのティルブルフ大学のヨーハン・デノレット博士(精神医学)らの研究グループが、31〜79歳の心臓病など心血管疾患のある約300人を調査したところ、『タイプDの性格の人は、そうでない人に比べ、心血管疾患を患ってから全死亡リスクが4.1倍高いと』いう衝撃の結果を、世界的に有名な英医学誌『ランセット』に発表したことから知られるようになりました。

海外では近年、そんな「タイプD」と病気との関係が注目され、健康への様々な影響が研究されています。

わが国では、岡山大学の研究グループが2010年8月に、日本人に対する初の調査を行ない、さらに世界で初めて、高齢者に限定した調査を行ないました。

その結果、「タイプD」の人の割合は、実に46.3%に上りました。つまり、統計学的に日本の高齢者のおよそ2人に1人が「タイプD」の性格だったことになります。欧米と比べると約2倍になります。これから超高齢社会の時代を生きる人には要注意ですね。

タイプDの人は心血管疾患の他に、高血圧、メタボリック症候群、うつなどのリスクが高くなるといわれています。

予 防

行動パターンと関連する疾患についてご説明をしてきました。

あなたに該当するタイプはあったでしょうか?

性格が、特定の病気の要因になるということに驚かれた方もいるでしょう。

それならば、「性格を変えれば病気にならない」という結論になりそうですが、「自分の性格はどうしようもないじゃないか」という意見の方もいると思います。

性格というのは、

特徴的性格 = 遺伝的要因 + 養育環境

によるものだと考えられています。

遺伝的な要因はどうしようもないですが、特徴的な性格を形作る最大の要因は養育(生活)環境です。さらに、人間は、経験して学び、反省をして生きます。

自分の性格を見直すだけでも、よりよい方向に改める機会が持てる可能性は大きいと思います。

またそうすることによって、疾病(病気)の予防だけではなく、家庭や社会などの社会生活も変えて、「いごごちのよい場所」を手に入れられるチャンスです。

手軽にできる予防は方法は、日頃からストレスをため込まないように、ストレス解消に心がけましょう。

やけ酒、食べ過ぎ、タバコの吸いすぎはやめて、穏やかな生活習慣を身に付けましょう。

参考文献

・四訂 公衆衛生学、建帛社

・主な病気の解説、ストレス講座〜その8 〜 タイプA行動パターンと心筋梗塞、早稲田大学人間科学部教授 野村 忍

・血液型と性格の無関連性—日本と米国の大規模社会調査を用いた実証的論拠—縄田 健悟1 京都文教大学、心理学研究2014 年、doi.org/10.4992/jjpsy.85.13016

・exiteニュース、2015.11.26、あなたはどのタイプ? 性格から【将来なりやすい病気】を診断

・心疾患患者・家族のストレス、石原 俊一、ストレス科学研究 2017, 32, 10-17