(57)【要約】【課題】化学物質の体内量と経過時間および人体側の抵抗力に依存した健康被害の予測システム【解決手段】  産業上で使用する化学物質の曝露による従来の方法は，疾患の発生を具体的な数値で表すことができず，また疾患の発生に影響する，人体の抵抗力や潜伏期間などの因子を考慮する方法もなかったため，アスベストの被害などを予測することができなかった。  本発明は，化学物質の曝露による健康被害の発生確率の計算に於いて，曝露後の経過時間や生体側の抵抗力など，疾患発生を左右する因子を考慮し，種々の条件に対応できる計算システムを提示する。被害の発生確率に影響する様々な要因を数値化し，０から１までの数値および数値群からなる因子に置き換え，簡略な計算式に当てはめることによって，具体的かつ定量的な被害予測結果を算出する。【選択図】図１
2010073178.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
化学物質の曝露による特定な健康被害の発生頻度の予測結果であって，原因物質名と，被害として起こる疾患名とその発生頻度，および曝露からの経過時間の情報を含み，かつ次に示す１）から３）の要件のうちいずれかまたは全てを含む事を特徴とする，健康被害予測結果。
１）物質の体内量の経時変化または時間積分値
２）曝露集団の年齢・性別の種類とその数の配分に関する情報
３）曝露集団の疾患に対する抵抗力の程度とその配分に関する情報
【請求項２】
化学物質の曝露による健康被害の量を計算する方法として用いる，次の４）から６）に記載した性質のいずれかまたはすべてを持つような因子。およびこれら３つの因子のいずれかまたは全てを用いて計算した，健康被害予測結果。
４）ある曝露量がもたらす被害程度の量的関係を表現する因子であって，最大の疾患発生率をもたらす曝露量を上限曝露量とし，ゼロから上限曝露量までの間の任意の曝露量に対応する疾患発生確率を０から１までの範囲の数値で表した数値群であって，これに曝露人口を乗じることで被害人数やその分布を求めることができる，曝露量因子。
５）疾患発生確率を減少させるような人体側の抵抗力を表す因子であって，最大の疾患発生確率をもたらす抵抗力を最大抵抗力とし，年齢や性別や体調など様々な理由で最大からゼロまで減少する抵抗力を，その減少割合に応じて０から１までの範囲の数値で表した数値群であって，その逆数を疾患発生確率に乗じることで人の抵抗力に応じた健康被害を求めることができる，抵抗力因子。
６）ある物質の曝露後の遅延時間の長短によって疾患発生確率が増加又は減少するとき，最大の疾患発生率をもたらす遅延時間の効果を１とし，その時点から離れた時間における疾患発生確率を０から１までの範囲の数値で表した数値群であり，疾患発生確率に乗じることで，曝露後の経過時間や疾患ごとの潜伏期間に応じた健康被害を求めることができる，潜伏期間因子。
【請求項３】
請求項２に記載した因子を用いて，請求項１に記載した特徴を持つ被害予測結果を得ることができる，コンピューター上で動作するプログラムまたはソフトウェア。
【請求項４】
請求項１に記載したような特徴を持つ健康被害予測結果を含む文書または書籍。請求項２に記載したような特徴を持つ因子の内容を含む文書または書籍。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  この発明は，化学物質の曝露によって将来発生する疾患などの被害予測情報の内容，およびその情報の取得方法に関する発明である。
【背景技術】
【０００２】＜物質による健康被害と責任・補償問題＞
文明社会では，生活の便利のために様々な化学物質が利用される。特に産業界の製造・輸送などあらゆる場で使用される物質は，多種類かつ大量である。
こうした物質の中には，人体に有害な物質も含まれている。危険性が既知の物は，その危険性に応じて適切に管理されることになっているが，危険性が知られていないか，あるいはその危険性の程度が十分に把握されていない物は，安全性情報が不備のまま，大量生産・大量使用される場合もある。
こうした物質は，将来健康被害を起こす危険性をはらんでいる。例えばアスベスト（石綿）は，有害性の深刻さが認識不足のままに大量使用され，多くの健康被害をもたらした顕著な例である。
当初は，アスベストの吸入によって重篤な呼吸器疾患を起こすという認識が薄かったため，作業現場では吸入防護措置が殆ど取られなかった。その上，アスベストは良質で安価な防火素材で，代替となる物質がなかったため，世界各国で長年にわたって大量使用された。その結果，作業に携わった多くの労働者が大量のアスベストを吸入し，数年後から数十年後に重篤な呼吸器系疾患を引き起こす結果となった。
アスベスト被害の特徴は，曝露後数年から数十年の後に疾患が起こることである。そのために健康被害の原因が特定しにくく，労災の認定を遅らせて被害者救済が間に合わないケースが起こった。また被害状況の把握が遅れたことで，今後のアスベストの被害の拡大が，明確に予測できない状況である。
特に，２００５年に明らかとなった，クボタの工場周辺の住民の健康被害は，職業的にアスベストを扱っていた人以外にも患者が出る可能性を示すことになった。このことは，現在残っているアスベスト含有建築物の取り扱いをどうするか，などの新たな問題を生み出している。
実は，アスベスト問題には代替品の安全性という別の新たな問題がある。アスベストの使用禁止以降，近年ではようやく代替品としてガラス繊維やロックウールなどの防火素材が使われ出した。これらの代替品は，動物試験などでは一応安全性は確認されたことになっている（非特許文献１  参照。）
しかしこれら代替品の物理化学的特性は，実はアスベストと類似している。そのため不用意に大量に曝露すれば，アスベストと同様の被害をもたらす可能性がある。産業界ではアスベストのような防火素材が是非とも必要とされるため，見切り発車的に代替品が使われ出してしまったが，長期曝露による毒性の有無が未確認なため，将来に不安を残していることになる。
【非特許文献１】「アスベスト代替品のすべて」監修：環境庁大気保全局企画課／発行：財団法人日本環境衛生センター／１９８９年
【０００３】＜化学物質の規制とリスク管理＞
化学物質が人々に害を及ぼさないように管理する場合，厳重な管理方法ほど費用も手間もかかる。また産業で使用する物質の場合，ある程度危険性が解っていても使わざるをえない物質も多い。例えば青酸として知られるシアン化化合物などは猛毒であるが，メッキ工業には不可欠な試薬でもある。また例えば，化学工業では爆発性の物質を大量に使用しなければならない。このような物質は，毒性試験で明らかに有害と解っていても，直ちに全面使用禁止とはならない代わりに，厳重な管理が求められる。毒物・劇物など法律でその危険性が指定されている物質は，保管方法や取り扱い方法のガイドラインができており，それに従って管理することが義務づけられる。
一方，急性毒性はないが，慢性的な曝露によって健康被害を起こすような，中程度の有害物質の管理は，どこまで厳重な取り扱いをすればよいのか，判断に困ることが多い。アスベストやフロンなどがその例で，これらは取り扱いの際にすぐに人間に害を及ぼすことはないが，長年の使用後に人に疾患を起こしたり，地球環境に害を及ぼしたりする事がわかったため，急遽使用禁止になった。
化学物質を適切に管理するには，その有害性に即した必要かつ十分な方法を考えなければならない。そのためには，毒性の種類と程度をできるだけ正確に把握する必要がある。
化学物質の毒性発現は一般に，体内への取込量すなわち曝露量に依存するので，まずは通常の状態での曝露量が安全であるように管理するのが必要最低限の管理方法である。その次に，事故や特殊な環境での大量曝露による被害を想定し，これを防ぐための管理方法も用意しなければならない。
産業界では様々な危険物も扱うので，労働環境は一般の生活環境のように，必ずしも確実に安全な低濃度レベルを保つことができない。その場合は，労働者の安全を確保するために，作業時間を少なくしたり防護装置を使うなど，一般環境にはない措置が執られる。
化学物質の規制や取り扱い方は，その物質の毒性の種類と程度に応じて決められている。規制の方法は幾つかの基準に基づいているが，主に急性影響で判断する方法と，慢性影響で判断する方法とに分けられる。急性影響には致死性や神経毒性，刺激性などの影響が含まれ，また慢性影響には発がんや催奇形性などが含まれる。この方法で規制すれば，一見，化学物質の安全管理体制が整っているように見える。
しかし実際には，これだけは万全ではない。なぜなら，急性と慢性との中間的な曝露による健康影響もあり，どちらか一方だけの規制ではこの中間的な曝露影響が評価できないからである。
実際の生活環境・労働環境では，絶対的な安全量を規定していれば何も起こらない，というわけではない。日常では，低濃度で慢性的に曝露を受けることも，一過性に高濃度の曝露を受ける危険性もある。
こうした複雑な状態の曝露を受けたとき，どういう健康影響が起こるかを把握するためには，急性影響と慢性影響といった，２つの極端な状況に依った規制だけでは間に合わない。
現在も続いているアスベスト被害のケースは，こうした多様な曝露形態にどう対処するかという問題である。２００５年に明らかとなった，クボタの工場周辺の住民の健康被害は，労働環境よりはるかに低い濃度で曝露を受けていた住民が，健康被害にあった事件である。この事件が明らかになる以前の専門家の常識としては，じん肺や胸膜中皮腫に罹るのは，労働環境で毎日数時間の高濃度曝露を受けた人であった。しかしクボタの事件は，それより少ない量を数年間曝露し続けることによって中皮腫を発症する可能性を示した。
こうなると結局，急性影響とか慢性影響といった単純な区別を設けて規制する方式では，現状の事故による被害を予見できない事になる。どの程度の曝露を受けると，どんな疾患が起こりうるのかを，予め想定しておかねばならない。
化学物質によって起こりうる被害を想定し，必要十分な措置を講じるには，どの程度の措置でどの程度の被害防止効果があるかを，定量的に判定する方法も必要である。残念ながら現状の規制とリスク評価の方法では，能力が不十分で，社会のリスク管理には積極的に貢献できるとはいえない。
その大きな理由の一つは，健康被害の程度を定量的に予測するよい方法がないからである。
化学物質のリスク評価方法は，環境科学や都市工学の分野で幾つかの健康影響の評価方法が提示されている。しかしこうした評価方法は，疾患の発生よりも環境中の物質動態や曝露量推定に重きをおいた方法が殆どで，人体の生理学的情報や毒性発現機構に即した実用的な方法は少ない。（例えば特許文献１，特許文献２。）
また化学物質の曝露による疾患の発生と治療費の計算を介して健康リスクを定量化するという構想を示したものもあるが（例えば特許文献３），肝心の疾患の算出方法は示されていないので，実際の健康リスク算出には適用できない。
【特許文献１】特開２００４−３４８１７１号公報（第２−１２頁）
【特許文献２】特開２００４−３５１３５７号公報（第２−９頁）
【特許文献３】特開２００７−０１１９０２号公報（第２−１１頁）
【０００４】＜健康被害の予測方法の現状について＞
社会のリスク管理に役立てるためには，健康被害の予測情報として，どのような疾患が，いつ，どの程度の規模で発生するかを，根拠ある数値と共に示すべきである。
疾患の発生予測は，最先端の科学技術を用いても難しい面があることは事実である。その一つは，毒性情報が殆ど動物実験を使ったデータであり，人への量的外挿が困難な点である。また動物と人との種差も考慮しなければならない。但し，これらの点に関しては，体内動態モデルを使った研究や，コンピューター・シミュレーションによる種間外挿法などの方法が，確立されつつある。
高性能のコンピューターが入手しやすくなった近年では，毒性学や化学の蓄積情報を活用しつつ，コンピューター・シミュレーションの技法を用いて，より複雑な被害予測を行うことが可能になってきた。例えば有害物質の体内各臓器における濃度シミュレーションを介して毒性評価を行う方法が，特許情報や科学論文などで報告されている。（例えば特許文献４，非特許文献２。）
そのほか，ＤＮＡの損傷から細胞の悪性化に至る生体内反応をモデル化し，がんの発生頻度をシミュレートする研究もある。（例えば非特許文献３。）
しかしこれらの方法は，産業上の多様な曝露形態と長期の潜伏期間を経た疾患の発生確率には対応していない。アスベストや大気汚染物質など，産業上で大量に或いは長期に曝露する物質の健康被害に関しては，新しいリスク計算モデルの提示が必要とされている。
またそれ以外の問題として，科学技術の上で手つかずの問題が幾つかある。
例えば疾患の種類によっては，がんなど，曝露後数年から数十年の潜伏期間を経て発症するものもある。また同じ曝露量と潜伏期間でも，疾病に対する抵抗力の強弱が，疾患の発生に大きな影響を及ぼす。潜伏期間と生体側の抵抗力は，疾患発生の予測に大きな影響を与えるが，どのように組み入れて考えたらよいか，まだ誰も着手できていない。
【特許文献４】特開２００６−２５０６７６号公報（第３−８頁）
【非特許文献２】Ｍａｒｕｙａｍａ  Ｗ，Ｙｏｓｈｉｄａ  Ｋ，Ａｏｋｉ  Ｙ．「組織濃度のシミュレーションを用いた，乳児に対するダイオキシンの健康リスク（Ｄｉｏｘｉｎ  ｈｅａｌｔｈ  ｒｉｓｋ  ｔｏ  ｉｎｆａｎｔｓ  ｕｓｉｎｇ  ｓｉｍｕｌａｔｅｄ  ｔｉｓｓｕｅ  ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓ）」，エンバイロンメンタル・トキシコロジー・アンド・ファーマコロジー（Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ  Ｔｏｘｉｃｏｌｏｇｙ  ａｎｄ  Ｐｈａｒｍａｃｏｌｏｇｙ），エルゼビア社（Ｅｌｓｅｖｉｅｒ  Ｉｎｃ．），２００４年，第１８巻，ｐ．２１−３７．
【非特許文献３】Ｍｏｏｌｇａｖｋａｒ  ＳＨ，Ｄｅｗａｎｊｉ  Ａ，Ｖｅｎｚｏｎ  ＤＪ，「発がんリスク評価のための確率論的２段階モデル，Ｉ：有害性の機構および腫瘍の発生頻度（Ａｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ  ｔｗｏ−ｓｔａｇｅ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ｃａｎｃｅｒ  ｒｉｓｋ  ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ．Ｉ．Ｔｈｅ  ｈａｚａｒｄ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｔｈｅ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ｏｆ  ｔｕｍｏｒ．）」リスク・アナリシス（Ｒｉｓｋ  Ａｎａｌｙｓｉｓ），ブラックウェル出版（Ｂｌａｃｋｗｅｌｌ  Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ），１９８８年，第８巻ｐ．３８３−３９２．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】  本発明が解決しようとする課題は，アスベストのように，産業上で使用し，かつ作業労働者や住民が多様な曝露を受け，しかも曝露後長年たってから疾患を発生させる有害物質の健康被害に対し，安全な物質管理に役立つような，定量的な疾患予測方法および予測結果を提示することである。しかし従来の科学的手法および行政上の規制に用いられている方法などは，すべて疾患の発生を具体的な数値で表すことができなかった。
本発明は，化学物質の曝露による健康被害の発生確率の計算に於いて，曝露後の経過時間や生体側の抵抗力など，疾患発生を左右する因子を考慮し，種々の条件に対応できる簡易計算システムを提示し，具体的かつ定量的な被害予測結果を算出することで，問題を解決する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】  化学物質の曝露による健康被害の発生は，物質の曝露量と，潜伏期間を含む曝露後の経過時間，人体の抵抗力などの要素が複雑に影響する。そこで本発明では，健康被害の規模や時期を正確に予測するために，疾患に対する抵抗力や潜伏期間が疾患発生に及ぼす影響を，シミュレーション・プログラムに組み込んだ計算を行う。
本発明での第１の特徴は，疾患発生に影響を与えると予め想定される要素の下限と上限を設定し，それと疾患発生率の上限・下限と照合して，確率の形をした“因子”として表現することである。例えば従来の方法では，曝露量は，単位としてｇやｐｐｍなどで表された，実際の物質量を用いる事が多い。しかしこの方法では，曝露量が明らかになっても，それに対応する健康被害の程度や規模が未知であるため，どんなに詳細な曝露解析を行っても，結局は被害の状況を具体的に表す手段がなかった。
本発明のシミュレーションでは，被害自体を数値化して上限（発生確率１００％）を設け，０から１００（％）までの被害をもたらしうる曝露量を，単位のある実量ではなく，簡単な数値からなる指標の形で使用する。この方法の利点は，曝露量がわかった時点で曝露量因子の形に直し，シミュレーションに導入して計算することで，被害発生率の計算に導入しやすくなることである。
本発明の特徴の第２点は，曝露量だけでなく，疾患発生に関連する様々な要因をも数値化してシミュレーションに導入することによって，疾患発生率への影響を具体化したことである。人体の抵抗力も潜伏期間も，従来からともに疾患発生を左右する因子と認識されていたにもかかわらず，定量的な情報として扱われたことがなかった。しかし被害発生率はもともと「発生確率○％」という具体的な数値で表現されるべきなので，それに影響を与える要因も確率の形に直して，疾患発生率の計算に用いた方が便利である。
本発明で使用する健康被害予測のシミュレーションでは，疾患に対する抵抗力因子（Ｒ）と，潜伏期間因子（Ｔ）と，曝露量因子（Ｄ）を想定し，疾患の発生確率Ｘを次の式で書き表す。
Ｘ＝Ｄ＊Ｔ／Ｒ・・・・・・式１
曝露量因子（Ｄ）は曝露量に基づく疾患の発生確率，抵抗力因子（Ｒ）は抵抗力に基づくＸの抑制係数，潜伏期間因子（Ｔ）は潜伏期間に基づくＸの抑制係数である。
式１中のＸは確率なので，０から１の間で変動し，１００％を越えることはない。またＸに影響を与える因子Ｄ，Ｒ，Ｔも０から１の間で変動する数値である。
０＜Ｄ≦１・・・・・・式２
０＜Ｒ≦１    ・・・・式３
０＜Ｔ≦１・・・・・・式４
各因子Ｄ，Ｒ，Ｔは式１に入力する時は具体的な数値だが，各因子を求めるには様々な数式やシミュレーションが用いられる。そのため，疾患の確率を求めるときの情報内容や予測の条件如何によっては，単独の数値ではなく，数式の積で表される。
Ｘ（ｄ，ｔ，ａ，ｒ）＝Ｄ（ｄ，ｔ，ａ）＊Ｔ（ｔ，ｒ）／Ｒ（ｄ，ａ，ｒ）
・・・・・・式５
但しｄは曝露量，ｔは曝露後の時間，ａは単位曝露量に相対する反応強度，ｒは疾患に対する人体の抵抗性指標である。
式５の左辺の項は，疾患の発生率Ｘが，曝露量と，曝露後の時間経過と，物質の種類およびその物質に対する生体側の反応の強さに依存する関数であることを表す。
式５右辺の曝露量因子Ｄは，曝露量に応じた反応の強さを含む因子なので，曝露量ｄに単位曝露量当たりの反応強度ａを掛けた値であり，しかも体内の物質量（体内曝露量）は時間経過と共に代謝などの影響で量が増減するので，曝露後の経過時間ｔにも左右されることを表す。
式５の右辺の抵抗力因子Ｒは，物質による生体刺激作用の強弱に依存するので，曝露量ｄと反応強度ａとに依存し，疾患特有な抵抗力ｒにも影響を受ける事を表す。
式５右辺の潜伏期間因子Ｔは，曝露後の経過時間ｔに依存する。また疾患は，抵抗力が持続する間は発症に至らないとも考えられるので，抵抗力ｒにも依存する。
疾患の発生頻度Ｘと各因子Ｄ，Ｒ，Ｔとの関連を図示したのが図１−１．であり，各因子が関数の形で表された場合，Ｘは各因子を表す３種類の関数の合成関数となる。（図１−２．参照。）
因子Ｄ，Ｒ，Ｔは常に単一の数値ではなく，ある条件に従って変動する数値群として得られる場合がある。それは例えば曝露条件や元データの質によって，Ｄ，Ｒ，Ｔがある範囲で変動する場合である。各因子Ｄ，Ｒ，Ｔはランダムに変動するのではなく，通常はある確率密度関数に従って変動する。その場合は，各因子の積であるＸも確率密度関数で表されるようになり，算出された疾患発生確率は単一の数値ではなく，ある条件に従った分布を持つ数値群となる。（図２参照。）
このような単純化はによって，従来は煩雑な科学的解析法だった健康リスク評価法を，具体的な数値を伴った結果・データに表現できるようになった。
こうして得られた健康リスク評価の結果は，一般市民にも理解しやすい形になっており，特に政府や自治体が実際の政策決定に利用しやすいことが特徴である。【０００７】＜因子の説明：曝露量因子＞
曝露量因子は，曝露量に基づく疾患発生率のことである。そのため因子自体は単位を持たず，０から１までの範囲の値を取る（式２）。
疾患の発生頻度と毒性の強さは同義で，一般に曝露量の増加に応じて毒性は強くなるので，疾患発生率と曝露量とは正の相関関係にある。（図３−１．参照。）
曝露量因子の求め方は，まず実際の曝露量（ｄ）と疾患発生率との関係を数量化し，数式で表す。式は物質とその毒性の種類によって異なるが，最大の疾患発生率は必ず１（＝１００％）を越えてはならない。その式に基づいて，単位曝露量に対しどのくらい疾患発生率が上昇するのかを，算出する。この単位曝露量あたりの毒性の計算には，米国環境保護局も採用している，ベンチマークドーズ法などを用いても良い。
こうして疾患発生率０〜１までに対応する曝露量を求め，任意の曝露量に対して疾患の発生率がどの位かを，即座に算出できるような形に直した指標が，曝露量因子である。すなわち実際の曝露因子Ｄの中味は，曝露量を入力することで疾患発生確率が算出できるような式の形をしており，曝露量因子と実際の曝露量との関係は１対１対応である。（図３−２．参照。）
曝露量因子の算出の元になる曝露量は，実際に体外から体内に取り込んだ量という意味の曝露量のほかに，疾患に関連性のある特定な臓器や組織における，物質の取込量や濃度の場合がある。体内への取込量を体内曝露量と言ったり，特定な組織での濃度や量を組織曝露量と言ったりする。疾患の発生に直接的な影響を与えるのは，組織曝露量である。化学物質のリスク評価に先立って，組織曝露量を計算しようとする方法は，既に様々な論文や報告書で提示されている。（例えば特許文献４，非特許文献２。）
化学物質のリスク評価で疾患の発生確率を求めるとき，最も単純には曝露量さえ既知であれば，これを曝露因子算出の式に入力して，発生確率を計算できるようになっている。これは式１の初期状態で，抵抗因子Ｒや潜伏期間因子Ｔの値を１とする事と同じである。
曝露量因子は，時間経過とある程度の関連性を持つ。それは，体内の物質量すなわち体内曝露量が時間によって変化するためである。例えば物質が体内の代謝酵素の働きによって分解されたり，体外へ排泄されたりすれば，時間経過に伴って体内の量が減少し，体内量に伴って増加する疾患発生率も減少する。（図３−３．参照。）逆に蓄積性の高い物質を継続的に曝露した場合は，体内量が時間共に増える。（図３−４．参照。）【０００８】＜因子の説明：抵抗力因子＞
抵抗力因子は，疾患に対する生体側の抵抗性を数値に表したものである。
疾患の発生率や時期に影響を及ぼしうる生体側の要因は，免疫抵抗力である。
免疫抵抗力が十分大きければ，疾患の発症を阻害したり，遅らせたり，また症状を軽くしたりすることができる。そのため，同じ量の物質に対し，免疫抵抗力が大きい場合は，疾患発生率を下げる。これが，抵抗力因子の元になる概念である。
しかし抵抗力因子は，免疫力の強さなどをそのまま数値化したわけではなく，あくまで疾患発生率に対する影響力を相対的に計算し，その結果を数値化した指標である。
抵抗力因子と疾患発生率との関係は，図４−１．に示すような負の相関関係になっている。化学物質による疾患発生率の計算は，通常は成人男子を想定して行うが，曝露集団の中に免疫力の低い幼児や高齢者や病人などが含まれる場合，その低さの程度と人数の割合とに応じて，式１や式５での抵抗力因子Ｒは減少し，疾患発生率が高くなる。
本発明で言う抵抗力因子には，広い意味で疾患の発生を抑える生体側の機構をすべて含む。まず，いわゆる生理学的な意味での具体的な免疫力としての，好中球やＴ細胞といった免疫担当細胞の機能や，抗原抗体反応などがある。それ以外にも，狭義の免疫系には含まれないような生体側の抵抗力，例えばがんの発生を抑制するインターフェロンの産生や，傷害を受けたＤＮＡの修復機構なども，抵抗力因子の範囲に含める。
抵抗力因子の大小を決めるものは，年齢，性別，栄養状態，ストレスの有無，基礎疾患の有無，生活環境，などである。特に影響が大きいと思われるのは年齢の要因で，例えば幼児期は免疫系統の機能が未発達であるため，数々の疾患や細菌など外部の刺激に対して，抵抗性が弱い。また抵抗力因子が最高になるのは，免疫系の機能が十分発達する青年から壮年期で，その後老年になり身体機能が衰えてくるに従って，再び抵抗力因子は減少する。（図４−２．参照。）
すなわち，本発明の抵抗力因子Ｒとは，こうした自然現象の働きや大きさを把握した上で，疾患の発生確率を増減させるよう，ある範囲内で変動するように定めた指標である。【０００９】＜因子の説明：潜伏期因子＞
潜伏期間は，曝露開始から疾患発生までの遅延時間である。じん肺やアスベストによる中皮腫，その他の部位にできるがんなどは，物質曝露の数ヶ月から数年の潜伏期間を経た後に起こることが多い。特に化学物質による発がんは，代謝によってがんが発生することもあるため，ある程度の潜伏期間を経ないと発症しない事が多い。こうした疾患では，曝露後の時間経過すなわち潜伏期間が長いほど，発症率が上がる方向に働く。
曝露後の時間経過と潜伏期間とは，ある程度は一致する。しかし潜伏期間は長ければ長いほど効力があるわけではなく，ピークの時期があり，それまでは時間経過が長いほど疾患発生率が上がる。ピークを過ぎるとそれ以上疾患発生率は上がらなくなるか，様々な理由で逆に下がる場合もあり，このときは経過時間と潜伏期間は疾患発生率に対して逆の意味になる（図５−１．参照。）。また物質の毒性は体内の物質量に依存するので，時間経過につれて物質の量が増減すれば，疾患発生率も物質量の変動に伴って下がったり（例えば図５−２），或いは上がったりする。（例えば図５−３。）このように，実際の発症率は，物質の作用と消失速度と潜伏期間との間のバランスである。【００１０】＜発明の新規性＞
本発明の新規性は，これまで明確な形で求めるのが難しかった化学物質による人の健康被害を，単純化した計算式による疾患発生確率の算出結果の形として提示したことである。
この単純化した計算式を実用化するために，疾患の発生に関して従来から影響を与えると考えられてきた，曝露量や，生体側の抵抗力や，潜伏期間などの要因をそれぞれ，曝露量因子（Ｄ），抵抗力因子（Ｒ），潜伏期間因子（Ｔ）などの形で数値化して，計算に導入する方法も新たに提示した。
式１に示した簡易型の計算方法は，曝露量因子（Ｄ），抵抗力因子（Ｒ），潜伏期間因子（Ｔ）などの因子が，疾患発生確率とどのような関係にあるのかを明確に示している。
また式５は疾患発生確率が，曝露量や，曝露後の潜伏期間や，曝露量に相対する反応強度や，疾患に対する人体の抵抗力によって左右される関数であることを明示し，同時にＤ，Ｔ，Ｒなどの影響因子がどのような要因に左右されうるかも定義している。
この方法を用いると，これまで定量的な予測が行えず，十分なリスク管理がなされなかった物質に対しても，将来の患者数という形で被害を予測することができる。特に，乳幼児の免疫系統の未発達，高齢者の免疫力低下，曝露から発症までの潜伏期間の有無，など，疾患の発症に関わる必要な要素を計算に導入する方法を提供したことは，疾患の予測手法をより現実に近づける意味で重要性が高い。
【発明の効果】
【００１１】＜効率的な政策決定のための情報提供＞
例えばアスベストによる健康被害を避けるための対策として，アスベスト含有建築物を撤去するべきか否かといった実際の問題に対して，撤去した場合としない場合での健康被害の発生頻度の違いを数値で表す，といった利用価値を持つ。
アスベストのリスク予測が難しかった原因には，過去の曝露量情報が不明なこと，潜伏期間の影響がわからないこと，などがある。しかし過去の疫学情報に基づいて疾患と曝露量の量的関係式を導き出し，潜伏期間の考慮も含めた簡易計算法が提供でき，リスクの定量化が可能になる。
また，本発明で計算される被害の実態は患者数であるが，そこから医療費など被害の実損額を計算することにより，社会全体の被害を定量化できる。さらにその被害額に対し，被害を防いだり軽減したりするのには，どの程度の防御策を施せばよいか，その最も効率的な目安を推計する，といった実用的な分析が可能になる。そうした情報は，社会のインフラ整備や安全管理政策の基本情報とすることができ，行政予算の効率的な運営に役立てることができる。
また，新しいビジネス創生の面でも，こうした科学情報提供のシンクタンクのような，新しいサービスの提供が可能になるというメリットがある。【００１２】＜企業の物質安全管理対策への情報提供＞
本発明の被害予測法は，アスベストだけでなく，様々な物質に関する安全管理に応用できる。特に企業にとっては，自社で扱う化学物質に対する防御設備や，事故対策への投資をどの程度にするかといった，必要な情報源となる。
例えば工場で使用している化学物質について，万一漏洩した場合にどのような人的被害が起こりうるか，その被害の程度などを予測しておけば，事故の復旧に際して迅速な対応が取れる。また事故を回避するための対策にどの程度まで費用をかける事が適切か，周辺住民に対してどのような説明を行うべきか，など，企業の危機管理に役立てることができる。
従来は，事故や被害の大きさを予測したくても，信頼できる情報を提供するサービスが存在しなかった。そのため汚染事故などが起こった場合は，対策が遅れてかえって被害を大きくし，結果的により多くの復旧費用を出すことになったり，事故対策に関わって本業が妨げられ，収益を大幅に圧迫するなど，マイナスの波及効果が大きかった。
また最近は，企業イメージが重要になってきているので，「危機管理ができていない」などと企業の評判を落とすことも，会社の経営上はマイナスに働く。
本発明で提示しうる化学物質の被害予測をビジネスとした場合，こうした将来の不透明なリスクを顕在化させ，具体的な対策の検討に役立つという意味で，企業の安定経営に寄与する情報が提供できるようになる。【００１３】＜リスクに関する，市民への明確な情報提供＞
昨今は，農薬や微生物やヒ素などの有害金属による食品汚染のニュースが頻発している。そのたびに，「現状の食品を買うべきか避けるべきか」「既に食べてしまった汚染食品による健康被害はあるのか」「いつまで汚染食品を避ければよいのか」と言った不安が広がり，不買運動など消費者の危険回避行動を起こさせる。これに対するマスメディアの不完全な情報提供は，しばしば消費者をより疑心暗鬼に陥れ，時に騒動を拡大させたり，パニック状態を煽ることにもなりかねない。このように冷静な判断を失うと，必要な安全措置を怠ったり，発症の初期段階での適切な対応が取れなかったりして，被害をより拡大しかねない。
汚染事故があると，しばしば新聞に厚生労働省や環境省などからの注意が掲載されるが，多くの場合は内容が曖昧で明確さを欠き，起こりうるリスクについては説明不十分であるため，市民が信頼できる必要な情報にはなっていない。
しかし本発明による健康被害の表現では，「汚染食品を通じて化学物質Ａを１０ｍｇ以上摂取した人は，１ヶ月以内に発生率０．１％の確率で手足がしびれる可能性がある。人によっては３〜４ヶ月の潜伏期間がある。免疫力の弱い乳児は，発生確率が０．５％と大人より危険率が上がるため，汚染食品をとらないこと。」などといった，具体的な情報を出すことができる。
こうした情報を受けることができれば，市民にとっても心構えと対処の余裕ができ，パニックは少なくなる。またこのように具体的な情報に慣れてくると，市民は，化学物質汚染はじめ様々なリスクに対し，自分でリスク管理を行うようになり，将来，社会全体のリスク管理のコストを下げるのに役立つ。【００１４】  ＜医療機関への情報提供＞
化学物質による食品汚染や大気汚染が懸念される場合，予め被害の程度と疾患の種類を知っておくことで，病院側の治療体制の整備や必要な医薬品の準備など，患者の大量発生などに備えができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】  疾患発生率の計算式として式１や式５などの簡略形を使うためには，曝露量因子Ｄや抵抗力因子Ｒ，潜伏期間因子Ｔなどの因子を準備する必要がある。これらは単純な１個の数値ではなく，それぞれの因子に特徴的な性格で規定された数値群からなる。その中から，物質の種類や曝露量その他の条件に適合する数値や数値群を選択して，式１や式５に当てはめて使用するのが，最も一般的な利用法である。その際，条件にあう因子を数値群から選択するのには，予め特定な数値を選択する条件式を作成しておき，条件が決まると自動的に適切な因子の数値が決まるように設定しておくと効率がよい。
そのため，各因子Ｄ，Ｒ，Ｔを，それぞれ物質ごとのデータベースの形で保存しておき，必要なときに必要な値や式を取り出して，Ｄ，Ｒ，Ｔの形を組み合わせ，それらを一つのコンピューター上で一つのコンピューター・シミュレーションに導入する形で使用するのが好ましい。（図６参照。）
それぞれの因子のデータベースを別のコンピューターやＣＤやＵＳＢメモリなどに入れて，随時使うこともできるし，あるいは複数のコンピューターに保管した因子のファイルを，ネットワークを介してシミュレーション用のメイン・コンピューターにダウンロードして使っても良い。
シミュレーションに使用するアプリケーションとしては，マクロ機能を備えた計算用ソフトウェアや，シミュレーション専用の各種言語ソフトウェアが推奨され，また曝露量因子Ｄ，抵抗力因子Ｒ，潜伏期間因子Ｔに確率分布関数を導入して計算する場合は，こうした確率密度関数に対応したソフトウェアを使う必要がある。
また曝露量因子Ｄ，抵抗力因子Ｒ，潜伏期間因子Ｔは，科学の最新情報に裏付けされたものを使用するべきである。そのため，因子を規定する式や数値群は，常に新しいデータに基づいて更新され，より高精度な予測計算に対応できるようにする。こうした意味からも，図６に示したように，シミュレーション用のコンピューターとデータベース格納部位は，随時切り離しできるようなシステムに作っておく方がよい。
【実施例】
【００１６】＜揮発性有機化学物質を例にした，健康被害予測＞
ある揮発性有機化学物質の曝露量と，それに対するがんの発生確率を例に，疾患発生率の経年予測を行う。
例えば最初の２年間に起こった曝露が，その後２０年の間の発生確率にどのような影響をもたらすかをシミュレートしてみる。抵抗力を考えない（Ｒ＝１）場合，潜伏期間を考慮しない（Ｔ＝１）場合など，様々な条件下でのがん発生率をシミュレートできる。
１）第一段階：抵抗力や潜伏期間を想定しない場合（式１でＲ＝１，Ｔ＝１）。
短期間の曝露の後，徐々に体内の曝露量は減少するため，それに伴って曝露量因子が減少し，疾患発生確率も減少する。（図７参照。）
２）第二段階：潜伏期間を想定し，抵抗力は想定しない場合（式１でＲ＝１）。
潜伏期間因子は時間経過と共に上昇する。（図８参照。）第一段階（図７）とは異なり，曝露直後よりも時間が経ってからの方が，がん発生率が相対的に高くなる。しかし一方で体内の曝露量の減少による効果もあるので，潜伏期間因子の上昇ほどにはがん発生率は上昇しない。また１５年後に潜伏期間因子が横ばいになると，体内量の減少すなわち曝露量因子の減少に伴い，がん発生率は減少に向かう。
３）第三段階：抵抗力と潜伏期間双方を想定する場合。
がん発生率は，曝露量因子，抵抗力因子，潜伏期間因子の変化，および時間経過に伴い，複雑に増減する。（図９参照。）抵抗力が高齢化によって減少する設定を追加してシミュレーションしたため，図８では１５年以降やや減少に転じたがん発生率が，図９ではそのまま増加し続けるという結果になっている。
以上述べたような被害発生の詳細なシミュレーションは，本発明のシステムを用いてようやく実現した。従来の健康リスク予測では，潜伏期間や人体の抵抗力の年齢による変化を考慮できないため，第一段階の予測までしか行えなかった。
これに対して，本発明の方法では，得られる情報の質と量によって，疾患に関連する抵抗力や潜伏期間などの要素を盛り込むことができる。実際の疾患の発生は，第三段階（図９）のような，複雑な様相を呈すと考えられるので，本発明の方法を用いた方が，より現実を反映した被害予測が行えることは明らかである。【００１７】＜アスベストの被害予測例＞
アスベストによるじん肺と中皮腫の被害予測を行ってみる。曝露は最初の２年間で，体内のアスベスト繊維は僅かに排出されるという設定で予測を行う。じん肺は曝露後徐々に発生するが特に潜伏期間はないと設定し，これに対して中皮腫は曝露後約１０年後から急に発症が始まると設定した。すると，同じ曝露量と曝露期間に対して，じん肺患者の発生率は曝露後約１０年をピークにその後は減少するのに対し，中皮腫の発生率は約１７〜１８年ごろにピークを迎える結果になった。（図１０参照。）潜伏期間や発症率を裏付ける詳細なデータが入手できれば，この結果はさらに信頼性が高まる。
この予測結果をもとに，いつ頃どのような疾患の患者が増加するかの予測ができ，補償費用の準備などに役立てることができる。
また現在アスベストを含有している建物での室内曝露量が求められれば，その建物に住んでいる人の，将来の健康被害リスクが計算できる。さらにその健康被害を医療費などの損害費用として算出すれば，社会におけるアスベスト被害の負担が明確になる。
また，アスベスト含有建築物を改修する費用を算出し，これと健康の損害費用とをバランス比較すると，改修作業が妥当か否かを決定する根拠となる。
このように，本発明の疾患発生確率情報を様々に活用することによって，産業における物質の利用の是非，安全な物質管理のための予算策定などに役立てることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】疾患の発症率（Ｘ）と，それに影響を与える各因子との関係を示した図である。
【図２】各因子が確率分布に従って変動する場合の，疾患発生確率Ｘを示した図である。
【図３】曝露量因子に関する説明を模式的に示した図である。
【図４】抵抗力因子に関する説明を模式的に示した図である。
【図５】潜伏期因子に関する説明を模式的に示した図である。
【図６】発明の実施形態としてのコンピューター・システムを示した図である。
【図７】揮発性有機化学物質に関する，最初の数年間の曝露から２０年後までのがん発生確率の予測で，抵抗力と潜伏期間を考慮しない場合のグラフである。
【図８】揮発性有機化学物質に関する，最初の数年間の曝露から２０年後までのがん発生確率の予測で，抵抗力を考慮しない場合のグラフである（潜伏期間は考慮している）。
【図９】揮発性有機化学物質に関する，最初の数年間の曝露から２０年後までのがん発生確率の予測で，抵抗力と潜伏期間を考慮した場合のグラフである。
【図１０】アスベストの曝露から２０年後までの，じん肺と中皮腫の発生確率をシミュレートしたグラフである。
【符号の説明】
【００１９】Ｘ：  疾患の発生確率
Ｄ：  曝露量因子
Ｒ：  抵抗力因子
Ｔ：  潜伏期間因子
ｆ：  ＤとＸの関係を表す関数
ｇ：  ＴとＸの関係を表す関数
ｈ：  ＲとＸの関係を表す関数
Ｄ１：値に幅を持つ曝露量因子
Ｒ１：値に幅を持つ抵抗力因子
Ｔ１：ある時点の潜伏期間因子
ｄ：  曝露量
ｔ：  曝露後の経過時間
ａ：  単位曝露量に相対する反応強度
ｒ：  疾患に対する人体の抵抗性
【図１】
2010073178.tif 000003
【図２】
2010073178.tif 000004
【図３】
2010073178.tif 000005
【図４】
2010073178.tif 000006
【図５】
2010073178.tif 000007
【図６】
2010073178.tif 000008
【図７】
2010073178.tif 000009
【図８】
2010073178.tif 000010
【図９】
2010073178.tif 000011
【図１０】
2010073178.tif 000012