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■アルツハイマー病関連のタンパク質蓄積で学習効果喪失 認知機能が正常でも [健康ダイジェスト]


 アルツハイマー病に関連する異常なタンパク質が脳に蓄積している人は、認知機能に異常がなくても学習効果を発揮できないとする研究結果を、東京大学の岩坪威(たけし)教授(神経病理学)らの研究チームがまとめました。アルツハイマー病の早期発見と治療につながる可能性があるといいます。
 認知機能が正常な60~84歳の男女154人を対象にして、2008~2014年に調査を実施。19人の脳で、アルツハイマー病患者にみられる異常タンパク質「アミロイドβ(ベータ)」の蓄積が確認されました。
 研究チームは対象者全員に、現在の日時や場所などを問う基本的な認知機能検査を3年間、半年から1年ごとに計5回受けてもらいました。その結果、アミロイドβの蓄積がある人は、ない人に比べて点数が伸びませんでした。
 アミロイドβに加え、もう一つの異常タンパク質「リン酸化タウ」が増えている人は、植物や動物の名前を挙げさせる検査の点数がよくありませんでした。いずれも、学習効果の喪失が原因とみられます。
 アルツハイマー病(アルツハイマー型認知症)は、認知症患者全体の半数以上を占めます。今回の結果を受けて、岩坪教授は「潜在的な認知機能の障害を判定する新たな基準を作り、早期の診断と発症予防につなげたい」と話しています。

 2019年1月13日(日)
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■小学4年生への検診で受動喫煙が激減 埼玉県熊谷市が実施 [健康ダイジェスト]


 小学4年生を対象に「受動喫煙検診」を実施する埼玉県熊谷市で、たばこの煙に含まれるニコチンの代謝物質が尿中に高濃度含まれる子供の割合がこの約10年で大幅に減少し、受動喫煙の被害が激減しています。熊谷市は検診を長期間行うことで、保護者への意識付けができた結果だと分析しています。
 受動喫煙検診は熊谷市が2007年度から公費で実施。小学4年生全員に呼び掛け、9割に当たる1500人程度が毎年受診しています。尿中のニコチン代謝物質「コチニン」の濃度を測定し、どの程度受動喫煙の被害に遭っているかを調べています。高い値が出た場合は、小児科を受診させるよう保護者に警告文を送っています。
 検診で「高値」とされた子供の割合は、2007年度は12・6%、2008年度は18・9%だったのが、2017年度は4・0%まで減りました。検出限界値以下の子供の割合も、2008年度は44・9%だったのが、2017年度には81・3%と倍近くに増えました。毎年実施して保護者に検診の存在が知られることで、「受動喫煙防止への意識付けができ子供の健康が守られるようになった」と、熊谷市健康づくり課は成果を評価しています。
 2011年度からは中学2年生を対象に、アンケートによる追跡調査を実施。同じ子供の2013年度(小学4年生)と2017年度(中学2年生)で比較すると、保護者(父親)の喫煙率は48・8%から38・08%と約10ポイント減っており、保護者の意識改革にもつながっています。
 熊谷市の取り組みをほかの自治体も評価し、群馬県太田市は熊谷市の検診を応用し、3歳児検診での実施を検討中。千葉県木更津市も、効果的な施策として近く導入する予定。
 子供の受動喫煙に詳しい鈴木修一・国立病院機構下志津病院小児科医長は、「検診は保護者が禁煙する動機になっている。通常の検尿で調べることができ負担も少ない。ほかの自治体でも取り組んでいくべきだ」と話しています。

 2019年1月13日(日)
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■日本病理学会、検査画像にAI導入へ 胃がん判定で正解率8割 [健康ダイジェスト]


 組織や細胞を患者から採取し、がんの有無などを調べる病理検査に人工知能(AI)を導入しようと、日本病理学会が取り組んでいます。すでに8割近い正解率で胃がんを判定でき、「病理医のサポートができるレベル」にあるといいます。医師不足や見落としミス軽減の救世主として期待されます。
 がんなどが疑われる部位を薄く切り取り、病理医が顕微鏡で調べて病気の確定診断をします。がんの場合は悪性度なども判定し、主治医が治療方針や手術方法を決める参考にします。
 しかし、現状は病理医の人手不足と高齢化が深刻。日本病理学会によると、国内の病理専門医は2012年時点で、医師全体の0・8%に当たる約2500人。平均年齢は50歳を上回ります。日本病理学会の研修認定施設ですら2016年の調査で、病床数が400超の510病院の半数近くで常勤病理医が0~1人でした。
 病理医の過重負担や、それに伴う病変見落としは大きな課題です。100件につき約1件の割合で見落としを含む誤診が生じ、100件につき約5件の割合で悪性度などの判定間違いがあるといいます。医療機関が提訴されたケースもあります。
 そこで、国立情報学研究所(東京都千代田区)と協力し、病理検査を支えるAIの利用に乗り出しました。全国の16大学病院や学会支部からデジタル化した11万症例の検査画像計17万枚を集め、病理医が「胃がん」と診断した約1000例の画像をAIに学習させました。
 その結果、76・7%の割合でAIと病理医の判断が一致するようになったといいます。がんではない画像を26・5%の割合で「がん」と誤認してしまうため、実証実験で精度向上を目指します。
 実証実験は2019年にも、徳島県の3病院と福島県の7病院で開始します。2020年度には滋賀、長野両県の計17病院も参加する予定でえす。各地の中核となる病院に画像を送り、病理医とAIの判断を突き合わせます。将来、大腸がんや婦人科系のがんなど他の疾患にも拡大したい考えです。
 開発に携わる京都大病院の吉澤明彦医師(病理診断科)は、「人間とAIとで二重に検査画像をチェックできるようになれば、見落としの可能性や訴訟リスクなどによる病理医の精神的な負担も軽減できる」と期待を寄せています。

 2019年1月13日(日)
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