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2012年に「がん」と診断された人は約86万人|11年よりも1万4000人増加

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by Nicolas Alejandro(画像:Creative Commons)

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【目次】




■2012年に「がん」と診断された人は約86万人

がん患者、12年86万5238人に増加 男性の大腸がん急増

(2016/6/29、日本経済新聞)

国立がん研究センターによる全国47都道府県のがん患者数の最新データによれば、2012年にがんと診断された人は約86万人と過去最多だったそうです。

国立がん研究センターによれば高齢化の進行が原因としています。

推計値と実測値(47都道府県単純合計値)の比較 グラフ

参考画像:日本のがん罹患数・率の最新全国推計値公表2012年がん罹患数86.5万人|国立がん研究センタープレスリリース(2016/6/29)

■男性では大腸がんの患者が急増

男性では、11年に4位だった大腸がんの患者が急増して2位となった。

<中略>

部位別にみると、男性が胃、大腸、肺、前立腺、肝臓の順になった。前立腺がんは増勢が止まったものの、大腸がんが増えている。女性は乳房、大腸、胃、肺、子宮の順で11年と同じだった。

男性のがん、「大腸がん」が初の1位、「胃がん」を抜き(2015/8/4)で紹介した国立がん研究センターが公表した「がん診療連携拠点病院」(409施設)の2013年の診療実績によれば、男性の部位別症例数では、大腸がんが初めて1位になっており、今回の記事を合わせても、男性の大腸がんが増えていることがわかります。

がん診療連携拠点病院」(409施設)の2013年の診療実績による部位別症例数のデータは次の通り。

【日本の男性】

  1. 大腸がん
  2. 胃がん
  3. 前立腺がん
  4. 肺がん

【女性】

  1. 乳がん
  2. 大腸がん
  3. 肺がん
  4. 胃がん




■がんの種類に地域差がある

がんの種類によって罹患率に地域差があり、胃がんは東北地方や日本海側で高い傾向にあることも分かった。肝がんは西日本で高い傾向がみられた。乳がんは東京で非常に高かった。

●胃がん

胃がん

参考画像:日本のがん罹患(りかん)数・率の最新推計値公開|国立がん研究センタープレスリリース

以前も取り上げましたが、なぜ胃がん患者は日本海側で多い傾向にあるのか?で紹介した国立がん研究センターによるがんと診断された患者数の都道府県別の推計値によれば、「胃がん」は、特に地域の特徴が顕著に現れており、日本海側の県で平均よりも多い傾向にありました。

なぜ、胃がん患者は日本海側で多い傾向にあるのでしょうか?

理由としては、今回の記事によれば、食塩の摂取量といった食生活が関係しているのではないかということでしたが、一番大きな要因はピロリ菌を持っているからではないでしょうか。

胃がんの原因としては、最近の研究によって、ヘリコバクターピロリ(ピロリ菌)が大きく関わっているのではないかと考えられています。

ピロリ菌感染者6000万人!|あさイチ(NHK)によれば、胃がん患者の98パーセントがピロリ菌の感染者であったという調査結果があるそうです。(もちろん、ピロリ菌感染者が必ず胃がんになるわけではありません。)

もしかすると、日本海側ではピロリ菌に感染しやすい環境、例えば、ピロリ菌感染者の親が口をつけた食べ物を子供に与える習慣を持つ家庭が多い、ピロリ菌がいる井戸水を使用していたりといったことがあるのかもしれません。

→ 胃がん|胃がんの症状・原因 について詳しくはこちら

●肝がん

肝がん

参考画像:日本のがん罹患(りかん)数・率の最新推計値公開|国立がん研究センタープレスリリース

肝臓がんは近畿以西の西日本に多い傾向があります。

肝臓がんになるほとんどの原因はウイルス性肝炎(B型肝炎・C型肝炎)から肝硬変になったものであるため、肝臓がんの予防するためには、肝硬変になる前に、肝炎ウイルス検査や肝機能検査を行ない、肝炎を早期に発見し、治療を行うことが第一です。

また、糖尿病の人はそうでない人に比べて、肝臓ガンになるリスクは1.97倍高いそうです。

→ 肝臓がん について詳しくはこちら

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●乳がん

乳がんは東京で非常に多かったそうですが、乳がんが高くなる要因に当てはまる人が多いのかもしれません。

乳がんリスクが高くなる要因

  • 初潮が早い(11歳以下)
  • 閉経が遅い(54歳以上)
  • 初産年齢が高い(30歳以上)
  • 妊娠・出産歴がない
  • 授乳歴がない
  • 祖母、親、子、姉妹に乳がんの人がいる
  • 肥満度が高い(閉経後)
  • 喫煙している
  • 大量に飲酒する習慣がある
  • 運動不足

→ 乳がんの症状・原因・ステージ分類・検査・予防法 について詳しくはこちら







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がん患者、初の100万人超 死亡は37万人 16年予測|国立がん研究センター

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by Guilhem Vellut(画像:Creative Commons)




がん患者、初の100万人超=16年予測、死亡は37万人―がんセンター

(2016/7/15、時事通信)

同センターが過去の患者数や推計人口を基に予測した。発症は男性が57万6100人で、女性が43万4100人。部位別では大腸がんが14万7200人と最も多く、胃がん肺がんが13万人台で続く。前立腺がん、乳がんもそれぞれ9万人を超えるとみられる。

 死亡では肺がんが7万7300人と最多。男性が約7割を占め、喫煙者の割合が多い団塊の世代の高齢化が影響しているとみられる。次いで大腸がん、胃がん、膵臓(すいぞう)がん肝臓がんが多くなりそうという。

国立がん研究センターによれば、今年新たにがんと診断される患者は101万200人で、死亡する患者は37万4000人に上るとの予測を発表しました。

このデータを昨年の予測と比べてみましょう。

がんにかかる人、今年の予測は98万人 大腸がんが1位|国立がん研究センター(2015/4/28)

部位別では大腸がんが13万5800人で最も多く、肺がん13万3500人、胃がん13万3000人、前立腺がん9万8400人、乳がん8万9400人の順。

死亡者数の予測は37万900人で昨年の推計値より約4千人増えた。部位別では、肺がんが最多で7万7200人、大腸がん5万600人、胃がん4万9400人、膵臓(すいぞう)がん3万2800人、肝臓がん2万8900人の順だった。

1年前は、部位別で3位だった大腸がんが、胃がんや肺がんを抜いて一位になることが大きなニュースになりましたが、今年の予測は今年新たにがんと診断される患者が100万を超えることが大きなことで、その他は昨年と大きな違いはないようです。

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人工知能(AI)が”特殊な白血病”を見抜き、患者の命を救う 国内初か

IBM'S WATSON TO HELP FIGHT AGAINST LEUKEMIA AT MD ANDERSON

by ibmphoto24(画像:Creative Commons)




人工知能 病名突き止め患者の命救う 国内初か

(2016/8/4、NHK)

東京大学医科学研究所が導入した2000万件もの医学論文を学習した人工知能が、専門の医師でも診断が難しい特殊な白血病を僅か10分ほどで見抜き、治療法を変えるよう提案した結果、60代の女性患者の命が救われたことが分かりました。

<中略>

このうち60代の女性患者は当初、医師から「急性骨髄性白血病」と診断されこの白血病に効果がある2種類の抗がん剤の治療を数か月間、受けましたが、意識障害を起こすなど容体が悪化し、その原因も分かりませんでした。このため、女性患者の1500に上る遺伝子の変化のデータを人工知能に入力し分析したところ、人工知能は10分ほどで女性が「二次性白血病」という別のがんにかかっていることを見抜き、抗がん剤の種類を変えるよう提案したということです。女性は、治療が遅れれば、免疫不全による敗血症などで死亡していたおそれもありましたが、人工知能が病気を見抜いた結果命を救われ、無事退院しました。

東京大学医科学研究所の附属病院は、IBMなどと協同で、人工知能「ワトソン」に2000万件に上るがん研究の論文を学習させ、がん患者の診断に役立てる臨床研究を進めているのですが、今回60代の女性患者の1500に上る遺伝子の変化のデータを人工知能に入力し分析したところ、女性が「二次性白血病」という別のがんにかかっていることを見抜き、治療法を変えるように提案して、命が救われたそうです。




IBMの「WATSON」によってがん治療がスピードアップする!?

医療従事者は、膨大な数の情報(最新の医療研究、論文、医療データ、患者の医療記録)を取り扱っていて、すでに人の頭脳では把握することができないほどなのだそうです。

そこで、注目を集めているのが、人工知能で医師や患者をサポートするシステムであり、その代表的なものがWatsonです。

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。

現在でも様々ながんの治療法(外科手術、抗がん剤による化学療法、放射線治療など)があります。

そして、がんの遺伝子を解析して患者ごとの診断を行い、がんを引き起こす特定の変異細胞を狙った治療ということも実現しています。

しかし、がんと立ち向かうことは、時間との闘いなのですが、がんの遺伝子を解析して患者ごとの診断を行い、治療方針を決める際には、専門の医師によるチームでも数週間という長い時間を要してしまうのが現状です。

Watsonを活用することで、遺伝子情報の解析、医療データや論文などと照らし合わせる作業の時間短縮が可能になります。

そして、今回のケースのように、人工知能が病気を見抜くということも増えていくかもしれません。

■まとめ

宮野教授によりますと、これらの分野では論文の数が膨大になりすぎて、どの遺伝子の変化が互いにどのように影響し、がんを引き起こしているのか、医師一人一人が理解するのが不可能になりつつあります。ワトソンはこうした論文を2000万件以上読み込んでいて、数多くの遺伝子の変化がどのように絡み合いがんになるのか学習しています。

現在は、治療に役立つ膨大な数の情報(最新の医療研究、論文、医療データ、患者の医療記録・遺伝子のデータ)があるものの、それを医師一人で全てを把握することはできない段階まで来ているそうです。

そこで、Watsonのような人工知能が治療方針を決めるサポートをする機会が増えていくことになるでしょう。







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P.S.

気になったのは、患者の1500に上る遺伝子の変化のデータを人工知能に入力する作業がどのように行われるのかです。

そのデートの入力を人が行なうと考えると、入力に時間がかかりそうですし、また入力ミスも起こる可能性があります。

それによって、診断に影響があるかもしれません。(イレギュラーなデータは排除するような仕組みになっているかもしれませんが)

がんの早期発見の割合、部位で最大6倍の差がある|子宮頸部76%、 膵臓12%|国立がん研究センター

#medical

by burnbless(画像:Creative Commons)

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がん早期発見の割合、部位で最大6倍の差…膵臓12%・子宮頸部は76%

(2016/9/27、読売新聞)

がんの早期発見の割合は、12部位のがんで最大6倍の差があることが、国立がん研究センターのまとめでわかった。

国立がん研究センターによれば、ガンの早期発見の割合は部位によって違いがあり、最大で6倍の差があることがわかったそうです。

進行度を示す「病期(ステージ)」で比較的早期のがんを示す0~1期の割合は、検診法が確立している子宮頸部が76%だったのに対し、 膵臓が12%と低く、早期発見につながる研究開発の必要性が浮き彫りになった。

すい臓がんの患者の4割が治療前の時点で「ステージ4」に達している|国立がん研究センターで紹介した国立がん研究センターが公表した国が指定する「がん診療連携拠点病院」の2014年の診療実績によれば、すい臓がんの患者の4割が治療前の時点で「ステージ4」に達しているそうです。

診断時にわかった膵臓の病期は、がんが周りの臓器に広がっている状態に当たる4期が43%を占め、逆に0~1期は12%にとどまった。

ポイントは早期発見につながる検診法が確立しているかどうかです。




すい臓がんについては、すい臓の位置が体の奥深く(肝臓や胃などの裏側の隠れた場所)にあるため、レントゲン検査が難しかったり、特徴的な自覚症状がないなどの理由から現在のところは早期発見が難しいのが現状です。

→ すい臓がん について詳しくはこちら

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しかし、現在すい臓がんについては様々な研究が進んでいて、早期発見につながる方法が見つかるのではないかという期待があります。

すい臓がんと肺がんの悪化に「DKK1」と「CKAP4」と呼ばれるたんぱく質が関与していることを発見|大阪大

Dkk1とCKAP4がすい臓がんと肺がんを診断する際のバイオマーカー(指標)になる可能性があり、また、CKAP4に対する抗体が将来治療に応用できる可能性がでてきたことになるそうです。

今回の発見により、すい臓がんと肺がんの早期発見につながる診断薬や治療薬の開発が期待されます。

肥満がすい臓がんの危険高める|BMIが25以上の「過体重」や30以上の肥満の場合は、膵臓がんを発症する危険性が高い|テキサス大

テキサス大の研究グループによれば、米国内での疫学調査の結果、若いころから体格指数(BMI)が25以上の「過体重」だったり、30以上の肥満だったりすると、すい臓がんを発症するリスクが高くなるそうです。

すい臓がんを血液検査で早期発見する方法を開発 RNAに着目|東大

東京大学のチームによれば、すい臓がん患者の血液に特定のRNAが健康な人より多く含まれていることに着目し、膵臓がんを血液検査で見つけ出す技術を開発したそうです。

検索の質問履歴からすい臓がん早期発見につながる方法|マイクロソフトの研究者ら

米マイクロソフトの研究者(MSヘルス部門CTOで情報検索が専門のライエン・ホワイト博士と、MSの研究所長で人工知能を担当し医師の資格も持つエリック・ホービッツ博士、MSのインターンだったコロンビア大学の博士課程大学院生ジョン・パパリゾス氏の3人)が、病気の症状について検索した過去の検索履歴の質問パターンから、将来膵臓がんの診断を示唆する質問内容の出現を5~15%の割合で特定し、病気を予測することにつながる手法を編み出したそうです。

すい臓がんを早期発見する方法を開発したのは15歳!?将来的には生存率が100%になる可能性も?

すい臓がんになると検出される8000種類のタンパク質を納めたデータベースの中から、1.がんの初期段階からすべての患者において血中レベルが高くなる、2.がんである場合のみ変化が見られる

というタンパク質を発見し、一種類の特定のタンパク質にだけ反応するという性質をもつ「抗体」の性質を組み合わせるというものです。

すい臓がんを早期発見する鍵は「血糖値」|ためしてガッテン(NHK)

番組で紹介したすい臓がんの早期発見に役立つその鍵は「血糖値」。

ポイントは、血糖値が理由がないのに急上昇すること。

番組によれば、すい臓でインスリンを作るβ細胞が、すい臓がんができると働きが悪くなり、その結果として血糖値が急上昇することがわかってきたのだそうです。

このことは、がんの初期から現れるということですので、すい臓がんの前兆・初期症状として捉えるといいかもしれません。

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膵臓がんを早期発見できる検査キットを開発|国立がん研究センター

国立がん研究センター研究所の本田一文ユニット長らは、膵臓がんを早期に検出できる血液中のたんぱく質「アポリポプロテインA2(apoA2)アイソフォーム」を見つけ、検査キットを開発したと発表しました。

■まとめ

すい臓がんの早期発見につながる方法が開発されるといいですね。

→ すい臓がん について詳しくはこちら







P.S.

がんの種類によって病院ごとに治療の役割分担を進めるべきか?|肺がんや肝臓がんの場合、患者の数が多い病院ほど治療成績がいいで紹介した大阪府立成人病センターのグループによれば、5年生存率分析した結果、一般的に治療が難しいとされる肺がんや肝臓がんでは、年間数人しか治療していない病院の患者が死亡するリスクは、患者の多い病院で治療を受けた場合に比べ、2倍近くになっていたのに対して、胃がんや大腸がん、乳がんでは、年間20人以上治療している場合、病院による治療成績の差はほとんどなかったそうです。

つまり、より治療の成果を上げるためには、患者数が多く、治療技術が広まっている胃がんなどのがんについては、一般の病院で、治療が難しい肝臓ガンなどはがんセンターなどで治療するように役割分担が必要ではないかということのようです。

今後はがんの種類によって治療する病院の役割が分担されるようになるかもしれません。

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がん治療法を人工知能(AI)が選択する時代になる!?|シカゴ大・中村教授ら

ExeterUniMedSch April2013-18

by University of Exeter(画像:Creative Commons)




がん治療法、AIが選択…シカゴ大・中村教授ら2年以内に実用化目標

(2016/10/3、読売新聞)

がんの遺伝子研究で世界的に知られる中村教授ら専門家の経験や判断の基準をAIが取り込み、膨大な医学論文から学習して患者の遺伝情報などをもとに最適な治療の候補を提案する。

 FRONTEOが持つ、人間の経験や感覚を学習するAIを使って、2年以内のサービス開始を目指す。

米シカゴ大学の中村祐輔教授と情報解析企業「FRONTEO」は、人工知能(AI)を活用して、がん患者に適した治療法を選んだり、患者が治療の悩みを解決したりできるサービスの開発に取り組むそうです。




■米シカゴ大学の中村祐輔教授とは

中村祐輔教授はがんペプチドワクチン治療の研究をされている方で、がんペプチドワクチン治療は、独自のワクチンを投与することで、ヒト本来の免疫力を飛躍的に高め、癌を退治する治療法です。

また、がん治療薬の新物質発見、シカゴ大・中村祐輔教授によれば、がん細胞を狙い撃ちする分子標的薬の候補である化合物を使ってマウスによる実験したところ、肺がんが完全に消えたそうです。

■人工知能が病気の診断を助けるようになる!?

先日も人工知能(AI)が”特殊な白血病”を見抜き、患者の命を救う 国内初かによれば、東京大学医科学研究所の附属病院は、IBMなどと協同で、人工知能「ワトソン」に2000万件に上るがん研究の論文を学習させ、がん患者の診断に役立てる臨床研究を進めているのですが、今回60代の女性患者の1500に上る遺伝子の変化のデータを人工知能に入力し分析したところ、女性が「二次性白血病」という別のがんにかかっていることを見抜き、治療法を変えるように提案して、命が救われたそうです。

今後はこうしたケースが増えていくことが予想されますが、人工知能が治療法を選択するようになるという背景には、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、医療従事者は、膨大な数の情報(最新の医療研究、論文、医療データ、患者の医療記録)を取り扱っていて、すでに人の頭脳では把握することができないところまで来ていることにあります。

 医学論文は、米国の公的データベースだけで2600万件以上登録され、がん関連だけで毎年20万件増えている。最新の情報についていくのは、専門医でも難しい。インターネット上の情報は玉石混交で、患者が正しい情報になかなかたどり着けない。

 論文を学習して最適な治療法を選ぶ研究は、東京大学などが米IBMの「ワトソン」を使って行っている。今回の手法は、専門家の判断をまねして、良質な情報だけを選び、効率的に学習できるのが特徴という。

そこで、注目を集めているのが、人工知能で医師や患者をサポートするシステムであり、その代表的なものがWatsonです。

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。

現在でも様々ながんの治療法(外科手術、抗がん剤による化学療法、放射線治療など)があります。

そして、がんの遺伝子を解析して患者ごとの診断を行い、がんを引き起こす特定の変異細胞を狙った治療ということも実現しています。

しかし、がんと立ち向かうことは、時間との闘いなのですが、がんの遺伝子を解析して患者ごとの診断を行い、治療方針を決める際には、専門の医師によるチームでも数週間という長い時間を要してしまうのが現状です。

Watsonを活用することで、遺伝子情報の解析、医療データや論文などと照らし合わせる作業の時間短縮が可能になります。

■まとめ

専門家の経験や感覚と膨大なデータを学習したAIの組み合わせによって、適切な治療を受けられるようになるといいですね。







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