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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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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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舌の汚れを清掃をすることがガン予防につながる!?|「舌苔」の面積が大きいほど、呼気に含まれる発がん性物質アセトアルデヒドの濃度が高い!?|岡山大学




【目次】

■「舌苔」の面積が大きいほど、呼気に含まれる発がん性物質アセトアルデヒドの濃度が高い!?

See My Tongue?

by Chip Griffin(画像:Creative Commons)

舌の汚れ、がん関連か=原因物質濃度高く―岡山大

(2015/3/27、時事通信)

舌の表面に付着した白い汚れの面積が大きいほど、発がん性物質アセトアルデヒドの呼気中濃度が高くなることが分かったと、岡山大大学院の森田学教授らの研究グループが27日までに発表した。

岡山大学大学院の森田学教授、横井彩(医員)の研究グループによれば、舌の表面についた白い汚れ「舌苔(ぜったい)」の面積が大きい人ほど、発がん性物質アセトアルデヒドの呼気中濃度が高いことがわかったそうです。

アセトアルデヒドには、

発がん性があることが分かっており、食道や口の中のがんの原因になる

と考えられているそうです。

口腔内アセトアルデヒド濃度と舌苔の付着面積との関係
口腔内アセトアルデヒド濃度と舌苔の付着面積との関係

参考画像:舌表面の汚れはアセトアルデヒドの発生源|岡山大学スクリーンショット

舌表面の汚れはアセトアルデヒドの発生源|岡山大学

舌苔の付着面積が大きい人は、付着面積が小さい人に比べ、口の中のアセトアルデヒド濃度が高くなることを明らかにしました(図)。

理由として、舌苔に含まれる細菌の違いがアセトアルデヒド濃度に関与していると考えられます。

口の中のアセトアルデヒドの発生原因として、煙草やお酒が考えられていました。本研究では、舌苔からもアセトアルデヒドが発生していることを確認。舌苔を取り除く舌清掃を行うと、口の中のアセトアルデヒド濃度が減少することも確認しました。

舌苔を取り除くと呼気に含まれるアセトアルデヒドの濃度が減少することから、舌の清掃をすることががん予防につながる可能性がありそうです。

■まとめ

舌苔とがんにどのような関係があるのか(アセトアルデヒドがどのように生み出されているのか)などの研究が行なわれることで、今後舌の清掃ががん予防につながるのかどうかを証明することが期待されます。

→ がん最新ニュースまとめ について詳しくはこちら

■舌の清掃のやり方

舌の清掃ががんの予防につながるのかどうかはわかりませんが、可能性のひとつとして舌の清掃のやり方を紹介したいと思います。

「舌クリーナー(ゼツクリーナー)」を使うとよいそうです。

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1.口の中が乾燥しているときは、専用の保湿剤で舌を湿らせておきます。

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2.舌クリーナーは、軽い力でなでるように奥から手前へ数回動かします。

3.口をよくゆすいで舌の清掃は終了

ただ、舌の清掃は粘膜を傷つけやすいので専門家の指導を受けましょう。

【参考リンク】

【江田島市】歯科衛生士のマル秘テクニック 舌の清掃編 にき歯科チャンネル006(口腔ケアチャンネル)

Bad Breath Test – How to Tell When Your Breath Stinks|YouTube







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楽天、がん光免疫療法(近赤外線光免疫療法)の実用化に取り組むアスピリアン・セラピューティクスに出資|きっかけは三木谷さんの父親が膵臓がんを患ったこと




【目次】

■楽天、がん光免疫療法(近赤外線光免疫療法)の実用化に取り組むアスピリアン・セラピューティクスに出資|きっかけは三木谷さんの父親が膵臓がんを患ったこと

アスピリアン・セラピューティクス
アスピリアン・セラピューティクス

参考画像:アスピリアン・セラピューティクス|スクリーンショット

楽天、がん治療に参入 米免疫VBに2割超出資

(2017/11/27、日本経済新聞)

楽天は新しいがん治療法として注目されている「光免疫療法」の実用化に取り組んでいるアスピリアン・セラピューティクスに出資し、三木谷浩史会長兼社長が経営に参画しているそうです。

→ がん光免疫療法、3月から日本(国立がん研究センター東病院)でも治験開始|アスピリアン・セラピューティクス について詳しくはこちら

【参考リンク】

医療で世界にイノベーションを起こす~がん治療法の実用・事業化に向けて~

(2017/9/6、Rakuten today)

三木谷 4年前、私の父がすい臓がんを患いました。すい臓がんは、もっとも治療が難しいと言われるがんです。私は父の病気をどうにかして治したいと、最先端の治療法を求めて世界中を飛び回りました。論文をたくさん読み、ハーバード、スタンフォード、パリ大学など、各国で最先端の研究をしている名医と呼ばれる医者にも数多く会い、どうすれば父のがんを治せるか、あらゆる可能性を探しました。

小林 医者として、がんと向き合ううちに、外科手術、放射線、抗がん剤という、これまでのがん治療に限界を感じ、基礎研究の道に入りました。20年を超えるNIHでの研究でたどり着いたのが、がん細胞だけを狙い打ちする「近赤外線光免疫療法」という、まったく新しいがん治療法です。

その治療法の技術ライセンスに基づき、実用化に向けた臨床試験(治験)に取り組んでいるのが、三木谷さんに出資いただいているアスピリアン・セラピューティクス社です。

楽天の三木谷さんのお父さんが膵臓がんを患っていて、最先端の研究・治療法などがんの治療に関心を持ち調べている中で紹介されたのが「光免疫療法」だったそうです。

お父さんの治療には残念ながら間に合わなかったそうですが、「近赤外線光免疫療法」の開発者である米国立衛生研究所(NIH)の主任研究員の小林久隆さんから臨床で実用化するための資金集めに苦労しているという話を聞いたことから個人での資金援助を始め、現在ではアスピリアン・セラピューティクス社に楽天から出資を行なうようになっています。

【参考リンク】




■がん光免疫療法(近赤外線光免疫療法)とは?

近赤外線光免疫療法では、がんをやっつける方法として2つの方法があるそうです。

1.がん細胞を直接攻撃する治療法

がん細胞の表面にある突起物だけに結合する特殊なタンパク質(抗体)に「IR700」という色素を乗せて、静脈に注射する。すると全身を駆け巡る抗体がIR700と共に、がん細胞の表面の突起を見つけてドッキングする。

ドッキングした細胞がある場所を目掛けて近赤外線を当てると、「IR700」が化学反応を起こして細胞膜を傷つけ、その傷口から水が入ることによってがん細胞は、ものの1分程度で膨張し、破裂して無くなります。

2.がん細胞を匿っている「共犯者」の制御性T細胞を破壊する治療法

制御性T細胞に結合する抗体を使って、この抗体に「IR700」を乗せます。腫瘍の中にいてがんを匿っている制御性T細胞にドッキングした抗体を狙って近赤外線を当てると、制御性T細胞が破壊され、がん細胞は隠れ家を失い丸裸になります。すると、患者本人の免疫システムが作動し始め、がん細胞は体内の免疫細胞の総攻撃を受けて、死んでしまうのです。

日本でも治験が始まる!#がん光免疫療法(#近赤外線光免疫療法)とは?簡単にわかりやすく!によれば、「がん光免疫療法(近赤外線光免疫療法:Near Infrared Photoimmunotherapy, NIR-PIT)」は、がん細胞に結合する抗体と近赤外光を吸収して化学反応する特殊な色素を組み合わせた抗体薬物複合体(Antibody-Drug Conjugate, ADC)を使用し、近赤外光が照射されると、がん細胞が膨潤して破裂し、がん細胞が死滅するという治療法です。

■がん「光免疫療法」2020年にも使用できる可能性







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