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緑茶の消費量が多い女性は肝臓ガンが少ない!?お茶カテキンで脂肪が減り肝機能が改善!

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■緑茶の消費量が多い女性は肝臓ガンが少ない!?

Green Tea

by JD(画像:Creative Commons)

女性にだけ有益?緑茶が肝臓がんを防ぐ効果

(2015/10/22、メドレー)

中国、日本、シンガポールの対象者について、集まった46万人以上のデータを解析したところ、全体として緑茶の消費量が多い人で肝臓がんが少なくなっていました。

緑茶の消費量が多い人が肝臓ガンが少ないという結果が出ているそうです。

男女別に見ると、女性では緑茶の消費量が多い人で肝臓がんが少ない関連が見られましたが、男性では違いが見られませんでした。

緑茶の消費量が多い女性は肝臓ガンが少ないという結果が出ているそうですが、男性には見られなかったそうです。

性差があるというのは興味深い結果ですね。

→ 肝臓がんの症状(初期・末期) について詳しくはこちら

■お茶カテキンで脂肪が減り肝機能が改善!

お茶カテキンで肝臓をサポート!|お茶カテキン飲料で脂肪が減り肝機能が改善によれば、非アルコール性脂肪肝(NASH)の患者がお茶カテキン飲料を飲んだところ、脂肪が減り肝機能が改善したそうです。

非アルコール性脂肪肝が起きる原因としては、活性酸素が原因なのだそうで、その改善には抗酸化作用の高いものがよいようです。

お茶カテキンで肝臓をサポート!|お茶カテキン飲料で脂肪が減り肝機能が改善

非アルコール性脂肪性肝疾患の患者17人を3群に分け、カテキンを1080mg、200mg、0mg含む飲料を12週間飲んだ。1080mgの群だけ肝臓の脂肪蓄積量が正常範囲値になった。(第30回日本臨床栄養学会総会で発表)




■まとめ

ただ、別の研究では違う結果が出ています。

コーヒー・緑茶摂取と肝がんとの関連について|多目的コホート研究|国立がん研究センター

コーヒーは、摂取量の多いグループの肝がんリスクが減少する傾向にありました。一方、緑茶では、高摂取グループで肝がんリスクが低下するというような傾向は見られませんでした。

国立がん研究センターによれば、コーヒー摂取量の多いグループでは肝がんリスクが減少する傾向にありましたが、緑茶は肝がんリスクとの関連はないという結果が出ています。

緑茶はビタミンCを含んでいるが、ビタミンCは、抗酸化物質としての役割を持つのみでなく、鉄吸収を高めることが知られています。鉄過剰は、肝線維化を促進することが知られていますので、緑茶と肝がんに関連が見られなかったのは、ビタミンCの発がん予防作用と鉄を介した作用が共存していたためかもしれません。

緑茶に含まれるビタミンCには鉄吸収を高める効果があり、鉄過剰は肝線維化を促進するため、ビタミンCの発がん予防作用と鉄を介した作用が相殺されてしまったのではないかと考えられるそうです。

NASH・肝硬変・肝がんの進行を抑えるには、酸化・糖化・鉄化を防ぐ食事によれば、C型慢性肝炎やNASH(非アルコール性脂肪性肝炎)では、鉄が過剰に貯まる(=鉄過剰)により、肝臓の炎症に伴い肝臓に鉄分が沈着しやすくなり、鉄分が多く沈着すると炎症が強くなり、肝臓がんも発生しやすくなります。

肝臓が元気な状態では緑茶は肝臓がんの予防につながる期待がありますが、肝炎などの肝臓の病気になった後ではかえってよくない結果を招く可能性もあるので、ぜひお医者さんに尋ねてみましょう。

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日本のがん検診受診率は上昇傾向にあるものの、欧米に比べて低い!?|平成28年国民生活基礎調査




■日本のがん検診受診率は上昇傾向にあるものの、欧米に比べて低い!?|平成28年国民生活基礎調査

Fuente: COM SALUD

by COM SALUD Agencia de comunicación(画像:Creative Commons)

低い日本の検診受診率|がん検診受診率50%達成に向けた集中キャンペーン

平成25年に実施された「国民生活基礎調査」によると、日本のがん検診受診率は、男性においては、胃がん肺がん大腸がん検診の受診率は4割程度であり、女性においては、乳がん、子宮頸がん検診を含めた5つのがん検診の受診率は3〜4割台となっています。

平成19年に実施された「国民生活基礎調査」によると、日本のがん検診受診率は、男性においては、胃がん、肺がん、大腸がん検診の受診率は3割程度であり、女性においては、乳がん、子宮がん検診を含めた5つのがん検診の受診率は2割台前半となっていましたので、日本のがん検診受診率は少しずつ増えているようです。

性別にみたがん検診を受診した40歳から69歳の者の割合|平成25年国民生活基礎調査の概況
性別にみたがん検診を受診した40歳から69歳の者の割合|平成25年国民生活基礎調査の概況

参考画像:平成25年国民生活基礎調査の概況|スクリーンショット




【追記(2017/6/27)】

平成28年国民生活基礎調査によれば、男性の胃がん検診、肺がん検診、大腸がん検診の受診率は上昇傾向にあるのがわかります。

また、女性の胃がん検診、肺がん検診、大腸がん検診、子宮がん検診(子宮頸がん検診)、乳がん検診の受診率も上昇傾向にあるのがわかります。

性別にみたがん検診を受診した40歳から69歳の者の割合|平成28年国民生活基礎調査の概況
性別にみたがん検診を受診した40歳から69歳の者の割合|平成28年国民生活基礎調査の概況

参考画像:平成28年国民生活基礎調査の概況|スクリーンショット

がん検診の国際比較を見ても、日本の乳がん検診、子宮頸がん検診は、OECD(経済協力開発機構)加盟国30カ国の中で最低レベルに位置しています。欧米の検診受診率が70%以上であるのに対し、日本は20%程度ととても受診率が低いのが現状です。例えば、米国では子宮頸がん検診の場合、85.9%の女性が検診を受診しているのに対して、日本では24.5%にとどまっています。

欧米のがん検診受診率は70%以上であるのに対して、日本は20%と受診率が低いそうです。

これまでにもがん検診の受診率の低さについて取り上げてきましたが、この傾向は日本だけではなく世界的にも検診受診率は低いのではないかと思っていましたが、今回紹介したデータによれば、実は欧米ではがん検診受診率が高いことがわかります。

ちなみに、同じタイトルの記事の更新される前のデータは次のようになっていました。

欧米の検診受診率が70%以上であるのに対し、日本は20〜30%ととても受診率が低いのが現状です。例えば、米国では子宮頸がん検診の場合、83・5%の女性が検診を受診しているのに対して、日本では21・3%にとどまっています。特に、20歳代の女性で子宮頸がん検診を受診しているのは11%という極めて低い状況です。

以前と比べると子宮頸がん検診はアメリカでも日本でも増加傾向にあるのですが、それでも欧米と日本とでは検診受診率に大きな差があることがわかります。

日本だけの傾向であるならば、何か原因が隠されているのではないでしょうか。

例えば、

  • 日本では、がん検診に対する意識が低く、欧米では、がん検診に対する意識が高い
  • 日本では、がん検診へのハードルが高く、欧米では、がん検診へのハードルが低い
  • 日本人は病気に対してできれば知らずにいたいと思っている
  • マンモグラフィー検査の大変さ

などが考えられます。

やはりがんは早期発見・早期治療がもっとも重要ですので、がん検診を受ける機会を増やしていくようにしたいですね。

政府、がん検診強化で50%目標 自民と溝、受動喫煙ゼロは断念

(2017/10/24、デイリースポーツ)

早期発見により死亡率を減らすため、現在30~40%にとどまっているがん検診の受診率を50%に引き上げ、疑いがあった場合に進む精密検査の受診率は90%に高める目標を掲げた。

政府は、第3期がん対策推進基本計画を閣議決定し、がん検診の受診率を50%に引き上げることを目指すことを目標としました。

ただ、その一方で、受動喫煙ゼロという目標は、自民党の理解が得られず、盛り込むことを断念したそうです。

予防と検診の強化を柱とするのであれば、受動喫煙をいかに減らすかを対策に盛り込んでほしいものです。







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ディープラーニング×医療|deep learningでがんを見つける?|がん検診を人工知能が行なう時代になる!?




【目次】

■がん検診を人工知能が行なう時代になる!?

Enlitic
Enlitic

参考画像:The wonderful and terrifying implications of computers that can learn | Jeremy Howard | TEDxBrussels|YouTubeスクリーンショット

がん検診は人工知能で!Deep Learningが悪性腫瘍を見逃さない

(2015/8/5、ITpro)

人工知能をがん検診に応用することで、悪性腫瘍を高精度で見つけ出す技術の開発が進んでいる。メディカルイメージをDeep Learningの手法で解析すると、熟練した医師より正確にがん組織などの病変を見つけ出す。

人工知能をがん検診に活用する技術の開発が進んでいるそうです。

■ディープ・ラーニングでがんを見つける?

サンフランシスコに拠点を置くベンチャー企業Enliticは、Deep Learningを医療データに応用したシステムを開発している。イメージデータをDeep Learningの手法で解析し、病気を判定する(上の写真)。イメージデータにはレントゲン写真、MRI、CTスキャン、顕微鏡写真などが使われる。検査結果に悪性腫瘍などがあるかどうかを高速にかつ正確に判定する。

今回紹介したEnliticのシステムは、おそらくディープ・ラーニングの手法で組織構造の特徴を学習させ、被験者の組織画像から悪性腫瘍があるかどうかを組織構造の特性から探し出すものだと思われます。

The wonderful and terrifying implications of computers that can learn | Jeremy Howard | TEDxBrussels




■ディープ・ラーニングとは?

ディープラーニングとはそもそも何なのでしょうか?

「コンテンツの秘密」(著:川上量生)では、ディープラーニングのことをこのように説明しています。

ディープ・ラーニングとは、簡単に説明すると、なにかを学習するときに、いちどに全部を学習するのではなく、基礎から応用へと何段階かに分けて学習するような学習方法のことです。

ディープ・ラーニングとは、多くの段階に分けて学習を行うことのようですが、具体的にはよくわかりません。

天才プログラマーが予測する「AIが導く未来」 人間の「なんとなく」は合理的に判断される

(2017/8/24、東洋経済オンライン)

言い方を変えると、今までのコンピュータによる最適化の能力では、答えは基本的に1つしかない。それがディープラーニングだと、答えがそもそもないのです。「確たる答えはないけど、なんとなくこう」っていうのがディープラーニングです。

人工知能の動向(2016/3/17、NRI)では、機械学習とディープラーニングの違いについて次のように紹介しています。

従来の機械学習とディープラーニングの違い
従来の機械学習とディープラーニングの違い

参考画像:人工知能の動向(2016/3/17、NRI)

従来の機械学習とは、人間が特徴を定義するため、複雑な特徴を表現できないという弱点があります。

ディープラーニング(深層学習)とは、機械学習の手法の一つで、人工知能が学習データから特徴を抽出、つまり、AI自身がデータからルールと知識を獲得していく方法です。

Machine Learning and Human Bias|YouTube

機械学習において重要なことは、多くの学習データを用意することなのですが、例えば、Googleは、機械学習用データを集めるために、落書きをしてもらうサービスを提供しています。

【参考リンク】

ビッグデータとは何か|平成24年版情報通信白書|総務省によれば、ICT(情報通信技術)の進展により、多種多量なデータ(ビッグデータ)を生成・収集・蓄積することが可能になったのですが、このことも機械学習が注目されるようになった背景としてあります。

ディープラーニングは「音声認識」「画像認識」「言語処理」などで用いられていて、画像認識に関しては、例えばECサイトでの商品画像による商品検索に活用されているそうです。

AI活用事例|ディープラーニングの商品検索への応用
AI活用事例|ディープラーニングの商品検索への応用

参考画像:人工知能の動向(2016/3/17、NRI)

Enliticの場合は、レントゲン写真、MRI、CTスキャン、顕微鏡写真などの画像データをディープラーニングで学習させ病気を判定することに活用していると考えられます。

→ AI(人工知能)と機械学習(マシンラーニング)と深層学習(ディープラーニング)の違いとは? について詳しくはこちら

■IBMのWatsonとの違いは?

IBM Watsonは、人工知能を医療分野に応用し成果を上げているが、Enliticのアプローチとは大きく異なる。Watsonは、Cognitive Computingと呼ばれ、大量のデータから意味を引き出すことを目的とする。医学論文や臨床試験結果など、大量のドキュメントを読み込み、そこから治療に関する知見を得る。医師が治療方針を決定する際に利用する(上の写真)。

一方、Enliticは、Deep Learningの手法でメディカルイメージを解析し症状を判定する。イメージ解析ツールとして位置づけられ、医師の視覚として活躍している。さらにDeep Learningの特性とし、高速で学習する能力を備えている。つまりEnliticは、短時間で熟練医師を超える能力を獲得する。両者共に人工知能を医療分野に適用しているが、そのアーキテクチャーは大きく異なる。

IBMの「WATSON」によってがん治療がスピードアップする!?によれば、Watsonは膨大な量の医療データや論文などのデータベースが格納されており、患者のデータを高速で解析し、医療データを照らし合わせることで、患者に最も最適と思われる治療方針を提案することで、医師や患者が意思決定の支援をするシステムです。

同じ人工知能を活用するシステムといっても、がん治療に対するアプローチは全く違っています。

しかし、人工知能「Watson」に医療画像解析を追加|IBM、Merge Healthcareを10億ドルで買収によれば、IBMは、医療用画像解析技術をMerge Healthcareを買収することで、Watsonに医療画像分析の機能を追加しようとしていると思われるので、その違いは小さくなるかもしれません。

■まとめ

今後は、人工知能を医療に活用されるようになり、IBMのWatsonとEnliticのような画像診断を組み合わせたものもできてくるでしょう。

大事なことは、より多くの患者のデータを得て、より精度の高いシステムを作り上げることです。

そのためには、病院同士が連携して、データを共有していくことが大事になっていくのではないでしょうか。







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ブルーベリーの葉、肝炎抑制成分「プロアントシアニジン」を発見 C型肝炎や脂肪肝、肝臓がんの抑制効果の可能性|宮崎大学

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■ブルーベリーの葉、肝炎抑制成分「プロアントシアニジン」を発見 C型肝炎や脂肪肝、肝臓がんの抑制効果の可能性

Blueberries

by Rebecca Siegel(画像:Creative Commons)

ブルーベリーの葉、肝炎抑制成分を発見 新薬開発へ一歩/宮崎大学片岡教授ら

(2008/11/8、日本農業新聞)

宮崎大学医学部の片岡寛章教授らが、ラビットアイ系ブルーベリーの葉に含まれるC型肝炎ウイルス複製抑制成分がプロアントシアニジンであることを突き止めた。

同ブルーベリーの葉にC型肝炎や脂肪肝、肝臓がんの抑制効果の可能性があることは明らかになっていたが、成分の特定は初めて。

新薬の開発につながる発見と注目されている。

宮崎大学医学部の片岡寛章教授らによれば、ラビットアイ系ブルーベリーの葉に含まれるC型肝炎ウイルス複製抑制成分がプロアントシアニジンであることがわかったそうです。

ブルーベリーの葉に含まれるプロアントシアニジンにC型肝炎脂肪肝肝臓がんの抑制効果がある可能性があるそうです。

今後の研究に期待したいところです。

→ 脂肪肝とは|脂肪肝の症状・原因・治し方 について詳しくはこちら

→ 肝臓がん|肝臓がんの症状(初期・末期) について詳しくはこちら

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約74%の医師が治療費の心配が不要な「実額補償タイプのがん保険」を望ましい|がん治療での自由診療への関心は高まる|#SBI損保




■約74%の医師が治療費の心配が不要な「実額補償タイプのがん保険」を望ましい|がん治療での自由診療への関心は高まる|#SBI損保

がん治療、がん保険に関する医師への調査結果 治療費の心配が不要な「実額補償タイプのがん保険」が望ましいと考える医師は74.3%に|SBI損保
がん治療、がん保険に関する医師への調査結果 治療費の心配が不要な「実額補償タイプのがん保険」が望ましいと考える医師は74.3%に|SBI損保

参考画像:がん治療、がん保険に関する医師への調査結果 治療費の心配が不要な「実額補償タイプのがん保険」が望ましいと考える医師は74.3%に(2018/1/12、SBI損保)|スクリーンショット

SBI損害保険が、がん治療においてがん診療ガイドラインを参考にしたことがあり、100床以上の病院に勤務する一般外科医105名に行なったがん治療や保険外診療(「自由診療」)、がん保険に関するアンケート調査によれば、患者からがん治療費について相談を受けたことがある医師は95.2%に上り、約8割の医師が患者の経済的負担によるがん治療計画の見直しを経験したことがあるそうです。

また、「定額保障タイプのがん保険」、「実額補償タイプのがん保険」のうち、どちらが望ましいかという質問に対しては、約74%の医師が「実額補償タイプのがん保険」を望ましいと回答しています。

がん治療での自由診療への関心の高まりもあり、患者が「自由診療の治療費を補償できる保険」に加入されていた場合に公的医療保険の診療範囲を考慮せず最善の治療を行なう医師は87.6%という結果もあります。

医師としては最善の努力をしたいのは山々でも、経済的事情を考えると、診療方針を見直さざるを得ない状況があり、その意味でいえば、「実額補償タイプのがん保険」に加入してもらっていれば、治療費の心配が必要がないため、医師も最善の努力ができると考えているということではないでしょうか。







【参考リンク】
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