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『「体温を上げると免疫力がアップする」は本当か』について考えてみた

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■『「体温を上げると免疫力がアップする」は本当か』について考えてみた

Question

by Steven Lilley(画像:Creative Commons)

「体温を上げて免疫力アップ」は本当か

(2018/1/22、アピタル)

「体温を上げると免疫力がアップする」という話を聞いたことがありませんか。何でも、体温を1度上げると免疫力は5~6倍になるんだそうです。逆に体温が1度下がると免疫力は30%低くなるとも言われています。本当でしょうか?

【医師に聞く!】低体温!体温を上げると免疫力・肌力もアップする?!

(2018/1/19、ウーマンエキサイト)

風邪やインフルエンザにかかると体温を上げて、免疫を賦活化(ふかつか/活性化)させようと働くメカニズムを人体が持っている、ということは確かです。しかし、『体温が1度下がると免疫が30%下がる』というような話に根拠はありません。

体の不調には、さまざまな要因や病気が隠れていることがあるので、一概にここで断定することはできません。ただ、ご質問にあったようなことが関連して、体調不良、慢性的な疲れ、生理痛など引き起こしやすくなる可能性はあります

「体温を上げると免疫力がアップする」ということについて注目されたのは、「体温を上げると健康になる」(著:齋藤真嗣)で「体温が1度下がると免疫力は30%低下する」と書かれていたり、石原結實さんが体を温めることが重要であるとメディア等で発信してからという記憶があります。

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「体温を上げると健康になる」

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体温を上げると健康になる?|体温と免疫力の関係とは?では、自然科学研究機構・生理学研究所の加塩麻紀子研究員と富永真琴教授は、免疫反応によって産生される過酸化水素によって温度センサーであるTRPM2(トリップ・エムツー)が体温で活性化するようになる仕組み、そしてTRPM2が体温を感じてマクロファージ(免疫を担い病原体や異物と戦う)の働きを調節する仕組みを明らかにしたことを取り上げました。

病気になったときに発熱することがありますが、このTRPM2が体温でマクロファージの働きを調整する仕組みが、発熱によって免疫力が上がるメカニズムに関係しているかもしれないそうです。

ただ、体温と免疫力とに関係があることがうかがえますが、「体温が1度下がると免疫力は30%低下する」とまで書かれている論文は見つかりませんでした。

実際のデータや論文がないというのは医学的根拠がないといわれても仕方ありませんよね。

ところで、なぜ体温が下がると病気になりやすくなるといわれるようになったのでしょうか?

一つ考えられるのは、クリニックに来る患者さんの共通点に低体温(体温が低め)の人が多いというのがあり、その仮説を基に事例を集めていった結果、「体温を上げると免疫力がアップする」という結論に至ったのではないでしょうか。

ただし、そういう傾向にある(そういう人が集まりやすかったかもしれません)にあるからといって、医学的根拠を示すものにはならず、その先の研究までできていれば、今回のような記事のような疑問は生まれなかったはずです。

「体温を上げて免疫力アップ」は本当か

(2018/1/22、アピタル)

細菌やウイルスに感染すると発熱するのは、生体の防御的な機構です。また、低体温療法といって脳保護を主な目的に体温を32~34度に下げる治療を行うと感染症にかかりやすくなります。このあたりの事実が「体温を上げると免疫力がアップする」という話の元ネタではないかと推測します。

【#アンビリバボー】誰にでも起こりうる夏山の低体温症の症状(体温別)|助かった人と助からなかった人の差によれば、体温別の低体温症の症状について取り上げましたが、体温が下がると体の健康にとって良くないという理由の背景になっていると考えられます。

34-32℃ 歩行困難・無表情・不整脈
32-30℃ 起立不能・思考停止・筋肉の硬直・意識喪失
30-28℃ 半昏睡状態・脈拍異常・呼吸数半減
28-26℃ 昏睡状態・心肺停止・死の危険性

また、「#未病」の中でも特に気をつけるべきなのが「#冷え」!どのような冷え対策をするといいのか?で紹介した東京女子医科大学の川嶋朗准教授によれば、未病の中でも、特に気をつけるべきなのは、「冷え」と言っているように、体温が下がりすぎると人間は死に近づいていくという知識や「冷えは万病のもと」という東洋医学・漢方の世界で言われている名言、「低体温(体温が低め)」と「未病と冷え」という考え方がベースとなっていると考えられます。

ただ、医師でも異なる意見が出てきているのには、西洋的な考え方と東洋的な考え方による病気の原因を探るうえでのアプローチの違いがあるのではないでしょうか。

■西洋人=分析的

西洋人の知覚や志向は分析的で、身の回りのうち比較的小さな部分、何らかの方法で影響を与えたいと思う物事や人に意識を集中させる。

そして、その小さな部分の属性に注意を向け、それを分類したりその振る舞いをモデル化しようとしたりする。

また、形式的な論理規則を使って推論することが多い。

【参考リンク】

「人工知能と黒魔術」(視点・論点)

(2017/6/16、NHK)

私たちが普段の教育で触れる科学は、基本的に還元主義という考え方でできています。還元主義は「物事を分解し、細部の構造を理解していけば、全体を理解できる」という考え方です。

■東洋人=包括的

東洋人は幅広い物事や出来事に注意を払い、物事や出来事同士の関係や類似性に関心を持つ。

また、対立する考え方の「中庸」を探すなど、弁証法的な考え方を使って思考する。

東洋人は他者に注意をはらう必要があるため、外部の幅広い社会環境に目を向け、その結果として物理的環境にも意識を注ぐ。

■日本人とアメリカ人に見せて何が見えたかを報告してもらった、カラーアニメーションの一場面

masuda&nisbett(2001)

masuda&nisbett(2001)

  • アメリカ人はおもに、最も目立つもの-例えば大きく機敏な魚-に注目した。
  • 日本人は、もっと周囲の状況-岩、海藻、貝のような動かない生き物-に目を向けた。
  • 日本人は、背景に注意を払うだけでなく、背景とその中にある特定のものとの関係にも気づいた。
  • 日本人は、背景の細部についてアメリカ人よりも60%多く語った。

つまり、西洋的な医学の考えが、病気を分解・分析して、最も小さい部分に原因を求めるのに対して、東洋的な医学の考え方が、病気や症状同士の関係や類似性に原因を求めているのではないでしょうか。

「世界をつくった6つの革命の物語 新・人類進化史」(著:スティーブン・ジョンソン)

世界をつくった6つの革命の物語 新・人類進化史

ヨーロッパでは中世から二〇世紀になるまでほぼ一貫して、水に体を浸すのは明らかに不健康どころか危険であるというのが、衛生についての社会通念だった。毛穴を土や油でふさぐことによって、病気から身を守るとされていたのだ。「水浴びをすると頭が蒸気でいっぱいになる」と、一六五五年にフランス人医師が助言している。

体を清潔に保つということは現代人からすればさも当然なことであっても、当時の人、それはたとえ医師であっても「きれいにする」ことは当然ではなかったのです。

未来の人からすれば、なぜあの時代の人はあんなことをしていたのだろうと思われることをしているかもしれません。

一つ一つの情報をアップデートしていく努力をし続けなければ、「医師たちがつくる」ということの信頼も失われてしまうでしょう。

医学の進歩を受け取る側としては、「体温を上げると免疫力がアップする」というようなことが論争の種にならないためにも、東洋医学的な考えから仮説を立てて、西洋医学的に医学的根拠を出してもらえるといいなと思います。

体温を上げる方法 についてはこちら

低体温の改善・原因・症状 についてはこちら

冷え性改善方法 についてはこちら







【関連記事】
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【ガッテン】レビー小体型認知症|3月6日

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Depress

by Radzuan Jalil(画像:Creative Commons)

2019年3月6日放送の「ガッテン」(NHK)では「レビー小体型認知症」を取り上げます。

そこで、番組予告を参考に予習をしてみたいと思います。

長引く便秘が「認知症(レビー小体型認知症)」の前兆だった!?|#その原因Xにあり

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Cardiolens|Hololensを使って相手のバイタルサイン(心拍数・脈拍数)をリアルタイムで可視化するAR・MRアプリ|Microsoft Researchら

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■Cardiolens|Hololensを使って相手のバイタルサインをリアルタイムで可視化するAR・MRアプリ

Cardiolens|Hololensを使って相手のバイタルサインをリアルタイムで可視化するAR・MRアプリ
Cardiolens|Hololensを使って相手のバイタルサインをリアルタイムで可視化するAR・MRアプリ

参考画像:Cardiolens: Remote Physiological Monitoring in a Mixed Reality Environment|スクリーンショット

Microsoft Researchら、HoloLens越しに見る相手のバイタルサイン(心拍数や脈波など)をリアルタイムに測定・可視化するARアプリ「Cardiolens」を論文にて発表

(2017/5/26、Seamless)

Microsoft Researchと国立民間航空学院の研究者は、HoloLensなどのARヘッドセットを使用してバイタルサインのリアルタイムな可視化を可能にする生理学的測定ツール「Cardiolens」を論文にて発表しました(PDF)。

ウェアラブルデバイスなどをつけることにより、血圧や脈拍数、体温などのバイタルサインをセンサーで読み取り表示する仕組みをこれまでいくつも紹介してきました。

今回紹介する論文によれば、MicrosoftのHoloLensを用いて”相手のバイタルサイン”をリアルタイムに見ることができるツールが考え出されているようです。

周囲の光とデジタルカメラを使って、肌から反射された光の小さな変化によって血液量パルス(BVP:Blood Volume Pulse)を測定し、また、脈拍数や呼吸数などのバイタルサインを計算します。

15秒間見ると、心拍数と脈拍が表示される仕組みになっています。




■まとめ

以前、血行状態が映る「魔法の鏡」開発|将来的には自律神経指標に基づく未病対策が目的|東北大学では、ビデオカメラとコンピューターを内蔵した鏡型ディスプレーの前に立つだけで、その時の血行状態などが分かる血行状態モニタリング装置「魔法の鏡」を開発したニュースを紹介しましたが、その「鏡」がHoloLensになったという感じでしょうか。

Visualizing blood flow in different parts of the body in real-time would be useful for surgeons in an operating theatre.

論文の中では、リアルタイムで血流を視覚化することが手術する外科医にとって有益であるとありましたが、血行状態が視覚化することができれば、病気になる前に病気のサインを見つける未病対策にも役立つのではないでしょうか。

ザッカーバーグ夫妻、人類の病気を予防・治療するプロジェクトで30億ドルを投資で紹介したザッカーバーグさんはこのようにコメントしています。

ザッカーバーグは「アメリカでは病気にかかった人々を治療するための支出に比べて、そもそも人々が病気にならないように研究するための支出はわずか50分の1しかない」と述べた。

ザッカーバーグさんのコメントは、病気を発症してからではなく、病気予防に重点を置くという考え方は、東洋医学の「未病」という考え方に近いと思います。

日本でも2015年度の医療費は41.5兆円|高齢化や抗がん剤などの高額な新薬が増えているがニュースになりましたが、予防医療・予防医学に取り組んでいくことは医療費の削減するためにも今後重要になっていくと考えられますし、また、QOL(生活の質)の向上といった間接的なコスト削減も期待できると考えられます。







【参考リンク】
続きを読む Cardiolens|Hololensを使って相手のバイタルサイン(心拍数・脈拍数)をリアルタイムで可視化するAR・MRアプリ|Microsoft Researchら

糖尿病リスク予測ツール|「健診結果」を用いて将来の糖尿病発症リスクを予測するシステムを開発|国立国際医療研究センター

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■糖尿病リスク予測ツール|「健診結果」を用いて将来の糖尿病発症リスクを予測するシステムを開発|国立国際医療研究センター

国立国際医療研究センターは、「健診結果」を用いて将来の糖尿病発症のリスクを予測するシステム「糖尿病リスク予測ツール」を株式会社教育ソフトウェアと共同開発したそうです。

ツールは糖尿病と診断されたことのない30歳から59歳までの方が対象で、糖尿病の既往歴・性別・年齢・身長・体重・BMI・腹囲・タバコを吸っている・最高(収縮期)血圧・最低(拡張期)血圧・高血圧の薬・脂質異常症の薬(コレステロール・中性脂肪を下げる薬)という基本項目を入力し、空腹時血糖・ヘモグロビンA1c・LDLコレステロールHDLコレステロール中性脂肪AST(GOT)ALT(GPT)γ-GTP・ヘモグロビン(血色素)という血液データを入力することで、より高精度の予測をすることができるそうです。

→ 糖尿病の症状・初期症状|糖尿病とは について詳しくはこちら

→ 糖尿病危険度チェック について詳しくはこちら







【関連記事】
続きを読む 糖尿病リスク予測ツール|「健診結果」を用いて将来の糖尿病発症リスクを予測するシステムを開発|国立国際医療研究センター

パスウェイの制御による創薬|医薬ビッグデータから抗がん作用薬を自動的に予測する情報技術を開発|九州工業大学




■パスウェイの制御による創薬|医薬ビッグデータから抗がん作用薬を自動的に予測する情報技術を開発|九州工業大学
医療ビッグデータから潜在的な抗がん作用を持つ薬を予測
大規模な薬物応答遺伝子発現データと生体分子相互作用ネットワークの融合解析により、潜在的な抗がん作用が期待される薬を予測しました。様々な細胞におけるがん関連パスウェイの制御の強さを表す予測スコアを定義しました。

医薬ビッグデータから抗がん作⽤薬を⾃動的に予測する情報技術を開発-パスウェイの制御による創薬

(2018/11/6、九州工業大学)

九州工業大学大学院情報工学研究院の山西芳裕教授らの研究グループは、東京大学医科学研究所の谷憲三朗特任教授らの研究グループとの共同研究により、医薬ビッグデータの情報解析から薬物の潜在的な抗がん作用を自動的に予測する新たな情報技術を開発しました。

従来の創薬では、1つの生体分子の制御による創薬のアプローチがとられてきましたが、生体分子がなす分子間相互作用の影響を考慮できないという問題がありました。

そこで、多くの生体分子の機能モジュールであるパスウェイ(遺伝子やタンパク質などの生体分子からなる生体分子相互作用ネットワークの機能モジュール)の制御による新しい創薬のコンセプトを提唱しました。

この研究により、安価で安全性が確認されている既存薬を有効活用するドラッグリポジショニングによって、新薬開発コストを大幅に削減することが期待されます。

■まとめ

#DeNA、製薬企業(#旭化成ファーマ #塩野義製薬)の化合物データを活用したAI創薬に関する共同研究を2018年1月よりスタート|なぜAI技術を活用した創薬事業に注目が集まっているの?によれば、AI技術を活用した創薬事業に注目が集まっているのは、現在はIT技術を用いながらも経験と勘に頼って化合物の選択を行なっており、創薬プロセスの検証には時間とお金がかかっているため、創薬プロセスの生産性向上が求められているためです。

ゲノム解析が一般的なものになった時、AIが過去の文献や医学論文、データベースを探索するようになる!?によれば、現在では、抗がん剤を使用する前に、ゲノム情報を活用してどのような薬が効くのかを事前に調べて投与する「Precision Medicine」に注目が集まっていますが、製薬業界の丸ごとAI化を目指す取り組みが日本でスタート – VINAS Users Conference 2017(2017/10/13、マイナビニュース)で紹介されているスライドを参考にすると、あらゆる場面でAIが使われる可能性がありそうです。

病気Aに対して「ターゲット探索AI(どんな疾患の薬を開発すればよい?)」

→「リード探索AI(病気Aの原因タンパク質は?)」→標的タンパク質X

→「リード最適化AI(標的たんぱくXに効く薬物候補化合物は?)」→候補化合物Y

→「バイオアッセイAI(化合物Yの薬効は?副作用はないか?安定な物性か?)」→有望な医薬品候補Z

→「前臨床試験AI(医薬品候補Zは患者に安全に効くのか?)」→医薬品候補Zを製品化してよい

→「臨床試験AI(治験に合格するには?治験方法は?)」→患者群P 治療方針T

→「承認」

→「市販後の副作用の危険性は?費用対効果は?」安全に効く患者群S→薬価はWが妥当

薬物治療

今回のニュースは医薬ビッグデータの解析による創薬について取り上げましたが、もしかすると、製薬業界丸ごとAI化という未来もありうるのかもしれません。







【参考リンク】
続きを読む パスウェイの制御による創薬|医薬ビッグデータから抗がん作用薬を自動的に予測する情報技術を開発|九州工業大学