人獣共通細菌データベースの必要性
藤本修平
東海大学医学部基礎医学系生体防御学（〒 259-1193

神奈川県伊勢原市下糟屋 143）

開発の状況などの問題について概説する。次に，

１ ．はじめにこれに対して筆者らが行ってきた感染対策の高精度化・電子化について述べ，高精度化・電子化に

医学の進歩によって 20 年ほど前には治療が困よって得られる効果について理解頂けるようにする。

難であった様々な重症疾患の治療が可能になりそれらの疾患の予後は著しく改善した。これを可能

２ ．日和見感染症とは何かにした高度先進医療では，呼吸，循環，血液浄化，
水･電解質・栄養管理などのために様々な人工物の挿入が行われ，このことが，免疫抑制作用のあ

病原体は，
気道，
便などの常在細菌叢，
感染病巣，

る薬剤の使用，高齢者の増加とともに易感染患者

保菌者，環境などの感染源（reservoir）から排泄を増加させた。易感染患者は非病原菌によって日門 戸（portal of exit）， 感 染 経 路（mode of trans-

和見感染症を発症する。日和見感染菌は常在菌やmission）
を介して侵入門戸（portal of entry）に至り，環境菌であり，抗菌薬が多用されている病院環境

生体は侵入門戸で病原体に暴露される。病原体はに長時間存在するため，これらの菌のうち感性菌

付着，侵入，定着，増殖，細胞内侵入，毒素生産は淘汰され耐性菌，中でも多剤耐性菌，高度耐性などの病原性を発揮して（顕性）感染症や不顕性菌が選択される。このため，今日の日和見感染症

感染をおこす。このような病原体の病原性と表裏は多剤耐性菌，高度耐性菌による難治感染症とな一体をなしているのが生体側（宿主側）の生体防る。もう一方で，新規抗菌薬の開発は著しく不調御能である（図 1）。

で，有効な治療薬の枯渇が目前に迫っている。筆生体防御能のうち，侵入門戸での防御は最初の者らはこの問題に，感染対策の高精度化，高効率

大きな防護壁となる。健常な皮膚や粘膜の存在は化によって対峙することを考えた。具体的には，物理的障壁となり，さらにそれらの持つ生理的機電子化による高精度化によって，①院内感染症の能，常在細菌叢の存在が病原菌から生体を防御

抑制，②耐性菌の拡散抑制を効率的に行うことをする。液性，細胞性，貪食細胞などのいわゆる計画し，その実現のために，①標準化，②電算化

免疫機能も一部は S（M）ALT（skin（mucosa）

手法（アルゴリズム）の開発を進め，複数のシス

associated lymphoid tissue）あるいは分泌型 IgAテムを開発してきた。耐性菌の拡散の問題は，人などによって侵入門戸においても生体防御能を発由来菌だけの問題ではなく，広く地球環境に関わ揮するが，これらのいわゆる免疫機能は侵入門戸るもので，中でも人を含む動物の腸管などに存在が破られた後に生体防御の主役となる。

する常在細菌の耐性化は大きな問題である。した侵入門戸での生体防御能の基本は皮膚や粘膜ががって，これらを一元的に扱うことができるデー

健常であることである。皮膚は外傷や熱傷によっ

タベースの構築は重要な課題である。本稿では，ても破られるが，血管カテーテル，ドレインの挿最初に人の日和見感染症，耐性菌の選択，抗菌薬

入などは皮膚を破り，物理的障壁としての機能12藤本修平／人獣共通細菌データベースの必要性／ 32（2010） 13

図１

図2

易感染性を生む行為

図3

日和見感染症の定義

感染の全体像と細菌の病原性

病原体は感染源から排泄門戸，感染経路を介し，侵入門
戸で生体に暴露する。さらに，赤パネルで示した様々な病
原性によって感染症，不顕性感染を引き起こす。病原性と表裏一体をなして生体を感染症から守る仕組みを生体防御能と呼ぶ。

を損なう。目においては瞬きや，流涙が異物の侵入を防いでおり，これらの機能の損失は防御能の損失となる。気道では粘液，繊毛運動が異物の侵防御能に打ち勝って感染症を発症させる菌を「病入を防いでいるが，気管内への挿管は気道粘膜の原菌」・「強毒菌」と呼ぶ。生体防御能に欠陥があ内側に行われ，挿管チューブの内面には粘液分泌る状態を易感染性と呼び，生体防御能に欠陥があ

細胞も繊毛もないため，これらの防御機能は働かる患者（易感染性のある患者）を易感染患者と呼ない。常在細菌叢や小腸において速い蠕動運動にぶ。このような患者は病原菌で無い菌，「非病原よって内容が小腸を短時間に通過することも防御菌」・「弱毒菌」によっても感染症を発症する。そ機能を担う。腸管の手術後など蠕動運動が不十分のような感染症を「日和見感染症」と呼び，そのな状態で抗菌薬が長期間投与されると常在細菌原因となる菌を「日和見感染菌」と呼ぶ（図 2）（図叢が破壊され，メチシリン耐性黄色ブドウ球菌

3）。我々の周りにもっともふんだんに存在する非（MRSA）が選択的に増殖し，さらに蠕動が不十

病原菌（弱毒菌）は常在細菌で，次に多く接する分なため腸炎を発生させるのに十分な毒素を生産のは環境菌である。このため，日和見感染菌は常する時間が与えられるため，MRSA 腸炎が発生す

在菌と環境菌にほぼ限定される。

る。これは，蠕動運動の障害（イレウス状態）と常在細菌叢の破壊（菌交代現象）が重なって起こる現象である。泌尿生殖器系では膣の常在細菌叢

3 ．多剤耐性菌による難治院内感染症の増加は不可避（乳酸桿菌），膀胱の flushing action，尿道括約筋によるバリアーなどが知られる。神経性疾患によ病院内では抗菌薬が多用されており，患者の体る膀胱機能の障害（残尿の増加），尿道カテーテ

内に常在する常在菌のうち抗菌薬が有効な感性菌

ルの挿入はこれらの防御機能を損なう。

は淘汰され耐性菌が選択的に残るようになる。ま

侵入門戸が破られた後，生体防御の主役はいわゆる免疫機能に移る。生体防御能を損なうあらゆる行為が易感染性を生む。健康な人の全ての生体た，抗菌薬は尿や便にも排泄され，環境菌においても耐性菌の選択が生ずる可能性がある。
一般に耐性菌は感性菌に比べて発育が悪く，感14 動物抗菌会報 32（2010）

性菌と耐性菌が共存する環境では耐性菌は細菌叢から脱落するかあるいは，絶対的少数となって残る。このような状態で起因菌に関する治療が行われた場合，感性菌がほとんどであるので抗菌薬によってその数が十分に少なくなれば患者は治癒に向かうことが多い。さらに，その後耐性菌が増殖して病勢が復活することがあったとしても患者が治癒するか不幸な転機をとるまで治療が行われる
ため，起因菌において耐性菌の選択が個体レベルで発生することは少ない。しかし，常在菌や環境菌に対しては生体防御能が機能しないためごく少数の耐性菌も選択され耐性菌が感性菌に置き換わると言うことが起こる。耐性菌の選択は，常在細菌叢，あるいは，環境菌で起こる現象なのである。
病院内では日和見感染症の原因となる常在細菌，環境菌のうち抗菌薬の有効な感性菌は淘汰さ

図4

院内感染症を取り巻く諸問題

医療の高度化，人口構成の高齢化により多剤耐性菌による難治院内感染症は不可避の問題となった。同時に人口構成の高齢化は医療福祉経済を破綻に追い込み，さらに，株式経済の圧力によって有効な抗菌薬が枯渇している。

れ，耐性菌，中でも多剤耐性菌，高度耐性菌は選択を受けやすく病院内に残りやすい。
多剤耐性菌，
高度耐性菌が蔓延するのはこのような理由による。今日，臨床分離される多剤耐性緑膿菌（MDRP）の多く，バンコマイシン耐性腸球菌（VRE）の一部は現存する全ての抗菌薬に耐性を示す。これらの菌による院内感染症が発生すると抗菌薬による治療は困難になる。
今日，院内感染症を取り巻く状況は多剤耐性菌による難治感染症の問題に加えて，人口構成の高齢化が生んだ有病者の増大と医療費負担人口の減少による医療福祉経済の破綻，さらに，過剰な株式経済の圧力による新規抗菌薬の開発抑制に伴う有効な抗菌薬の枯渇という問題を抱えており事態は深刻である（図 4）。

4 ．有効な抗菌薬の枯渇

図5

新規抗菌薬の発見の報告・発売（日本）

日本における新規抗菌薬の発見の報告，発売を 5 年ごとにまとめた。新規抗菌薬の発売は 1980 年代にピークがあり
その後減少傾向である。2000 年代に入ってから発売に結びつく発見の報告は一件もない。発見の報告は発売に平均
約 7 年先行している。現在発見の報告があって発売待ちの新規抗菌薬は一件もなくなっている。

これまで各種抗菌薬が発売されてきたがいずれ告から発売までの平均が約 7 年であること，2000の抗菌薬に対しても耐性菌が見いだされ，臨床上年代に入って発売に結びつく新規抗菌薬発見の報の問題になってきた［1,2］。耐性菌が出現し問題告が一件もないことから，これから平均で 7 年程になるとそれを克服する新規抗菌薬が開発されて度は新規抗菌薬の発売が期待できない。これは，耐性菌に対する対策として用いられてきた［1,2］。

日本国内だけでなく，米国でも［3］，全世界的に

現在，新規抗菌薬の開発は著しく低調である。日も［4］同様である。さらに，製薬会社は 1980 年

本における新規抗菌薬の発見の報告と発売を 5 年

代末より新規抗菌薬開発に消極的で一方で 1990

ごとにまとめた（図 5）。新規抗菌薬の発見の報

年代には米国で製薬会社の数が 1/3 程度まで減少

藤本修平／人獣共通細菌データベースの必要性／ 32（2010） 15

する合併が進み，2000 年代に入ってからは，残った製薬会社がさらに開発から離脱する状況となっている［5］。細菌感染症はすべての人が罹患する可能性のある疾患であるにもかかわらずその治療薬である抗菌薬が orphan drug 化しつつあり深刻な状況である。

5 ．感染対策の高精度化
このような状況の中で国民の安全を確保するた
めには，抗菌薬への依存を軽減した感染対策が必

図6

感染対策の高精度化の方法と実現のための要件要である。私はこれを，①院内感染症そのものを抑制する，②耐性菌の拡散を抑制することによっ

電算化手法）開発を行い，これによって，日常のて実現できると考えた。これらは科学的方法によ

臨床細菌検査の結果として出力される分離菌情報るべきでそのためには科学的データの収集が不可を詳細に調べることで感染対策を適正化し，感染欠である。感染症に関わる科学的データは感染症による健康被害を最小化することを，感染対策症，感染症の原因となる病原体の経時的な観察での高精度化（図 6）と呼び実現を目指した。

あるサーベイランスによって行われる。従来の人手によるサーベイランスには膨大な労力が必要（1）標準化であり，米国のサーベイランスの標準とされてい厚生労働省院内感染対策サーベイランス事業

た NNIS［6］も病院全体，年間通しての SENIC（JANIS； http://www.nih-janis.jp/）は，平成 12 年

project［7］の教訓からユニット，感染症を限定（2000 年）から厚生労働省が実施している統計

し，さらに，サンプル期間のみのサーベイランス

調査法に基づく調査である。JANIS には検査部であったため施設間比較は出来たが異常の検出は門，全入院患者部門，SSI 部門，ICU 部門および出来なかった。

NICU 部門がある。参加施設は原則 200 床以上の医療福祉経済が破綻をきたしていることを考大病院であるが一部中小規模の施設も含まれていえ，効率的に科学的データを収集，解析することる。このうちで検査部門（JANIS Clinical Labora-が必要であると考えた。

tory Subdivision ; JCLS）には現在 600 施設が参コンピューターは様々な産業を効率化してきた

加している。200 床以上の施設（病院）の 20％，実績があり，感染対策にかかる科学的データの収500 床以上では実に 40％の施設が参加する大規模集，解析の効率化にも有用であることは容易に予サーベイランスである。

測できた。しかし，コンピューターによる処理にJCLS で は JANIS 検 査 部 門 標 準 フ ォ ー マ ッ トはコンピューターにデータを入力すること，入力（JCLS フォーマット）と JANIS コードが用いらしたデータを利用するための手続き（アルゴリズ

れており，参加施設は毎月，培養陰性を含む全細

ム）をコンピューターに入力することが必要であ菌検査データを安全を確保した方法でインターる。前者にはデータの標準化が必要で，後者にはネットを介して厚生労働省に送信する。厚生労働

アルゴリズムの開発が必要である。さらに，
異なっ

省では 48 時間以内，実際には数時間以内にデーた施設間でデータを交換するためにはネットワー

タの自動集計を行い pdf ファイル，csv ファイル

ク上での安全なデータ交換が必要となる。

で集計データを還元する。現在国内で販売されて電子化（コンピュータ化）によって感染対策のいるほとんどすべての細菌検査装置，それらに接

科学的データの効率的収集と解析を行うために，続されたデータ管理装置は JCLS フォーマットで①標準化，②アルゴリズム（データ処理のためのデータを出力する機能を持っており，参加施設は

16 動物抗菌会報 32（2010）

日常の細菌検査を行うだけでサーベイランスデー
タを作成することが出来る。

国立大学共通ソフト「感染症管理システム」（National University Infection Control System; NU-

病院情報機器の多くがインターネットに接続さICS）［8］は JCLS フォーマットを拡張したデーれていないため，参加施設では JCLS フォーマッ

タセット（NUICS フォーマット）をさらに医療

トに変換されたデータを USB メモリーなどに移

保健情報交換の標準である HL7 V 2.3 で定義した

しインターネットに接続されたパソコンからデー

メッセージを用いて病院システム（HIS）からデー

タを送信している。ネットワークの安全性が高ま

タの収集を行った。

り，コンセンサスが得られれば将来的にはこのよ

中小規模病院感染症監視システム（SHIPL；

うな操作は不要になり，また，リアルタイムでの開発当初は Small and medium-size Hospital Infec-

サーベイランスも現在の技術レベルで実現できる

tion Primary Lookout 現 在 は Standardized Hospital状態である。JCLS は参加施設数，全データ送信，

Infection Primary Lookout）は，厚生労働省科学研

自動化，標準化のいずれをとっても国の内外に類究費補助金（医薬安全総合研究事業）「院内感染を見ない大規模，高精度，自動化サーベイランスの防止のための監視体制の整備，細菌検査室の機となった。

能向上に関する研究」（主任研究者 山口惠三，平JANIS サーベイランスは厚生科学研究費補助金

成 15 年～）によって，外注検査会社に細菌検査（新興・再興感染症研究事業）「薬剤耐性菌によるを頼っている中小規模病院（病床数 200 未満）を

感染症のサーベイランスシステムの構築に関する対象に開発を行った。国立大学共通ソフト「感染研究」（主任研究者 荒川宜親，平成 9 年～）によっ症管理システム」で開発した NUICS フォーマッて準備され，JCLS フォーマットや各種コード表

トをさらに改良した SHIPL フォーマットを採用もこの中で開発された。サーベイランスの目的，した。SHIPL フォーマットは JCLS フォーマット

データ収集の目的が，院内感染症のモニタリングを包含し，JCLS フォーマットにある項目についであるべきか，同時に感染症診断治療に役立つては JCLS フォーマットに準拠している。SHIPL

データの収集であるべきか議論があったが，電算では施設と外注検査会社の間で行われる検体，伝機技術の進歩を鑑みてあえて 1 つに絞らず汎用性

票の輸送，検査結果の報告の流れに注目し，報告を持たせてフォーマットを決定した。このため，

情報の標準化，安全な通信の確保（ネットワーク

現在，JANIS サーベイランスで必須とされている環境の整備）を行ない，検査室を病院内に持ちさ項目以外にも多くの項目が含まれている。フォー

らに病院システムを持つ大病院と同等の細菌検マットの他に，菌コード，薬剤コード，検査材料

査データ収集の自動化を実現した。現在，SHIPL

コード，検査法コード，診療科コードなど様々なは大病院の検査システム，病院システムとも接続

コードが使用されているが，これらは，JANIS 事可能になり汎用の感染症監視システムになってい

務局，国立感染症研究所によって管理されており，る。

JANIS の運営を支援する厚生労働省科学研究費補このようなシステム稼働によって，JCLS フォー

助金による研究班が管理を支援している。さらに，

マットは de facto スタンダード化している。さらこれらのフォーマットやコードを他の標準でも利に，SHIPL のフォーマットも JCLS フォーマット

用できるように全世界で唯一のコード（OID）をに準拠し，少数項目を拡張したものであるために，

フォーマットやコードに与えた（http://www.nih-

検査機器，データ管理装置からの自動出力が容易

janis.jp/material/oid.html）。OID も同じ研究班にである。国内の主な検査会社はデータの送信に対よって維持されている。

応をしており，院内感染対策に関わるデータの標JCLS フォーマットには，病棟，主治医などの準となっている。

患者背景情報が含まれるため，全国サーベイラン

標準化が進むと，①他の機器で用いたデータがスだけでなく施設（病院）内での感染対策にも同

そのまま利用できるようになり入力の効率化が実

じデータセットで対応できると考えた。

現する，②変換に伴う誤差，誤りが減り精度向上

藤本修平／人獣共通細菌データベースの必要性／ 32（2010） 17に結びつく，③システムの汎用性が高まり，効率

場合は外因性院内感染症の発生となり，それだけ的開発，運用が可能になる，④複数の施設間でデー

で問題となる。一方，菌の院内拡散では耐性菌もタの比較が出来るようになる，⑤大規模のデータ拡散の対象となる。病院内では抗菌薬が多用され比較が可能になり精度の向上に役立つ，⑥過去のているため，感性菌は拡散した先で淘汰される可

データに対しても n 対 m の変換を n 対 1 の変換能性があるが耐性菌は選択的に維持される可能性に減らすことが出来，過去データの利用も進む，が高い。このようにして院内で拡散した耐性菌になどの利点がある。さらに，細菌検査のデータのよって内因性院内感染症が発生した場合，これも標準化を人，動物共通で進めれば，地球規模，全医療によってもたらされた難治感染症と考えなく環境での状況の把握が可能になり，科学的にも，てはならない。同時に，特殊な耐性菌の拡散定着

人，動物，環境の安全確保の上でも大きな役割をも同様にして発生する。常在菌の院内拡散は，院果たすことが期待できる。

内感染症において重要な役割を果たしている。

（2）ア ルゴリズムの開発（電子化による高精度

もっとも大きな常在細菌叢である便中の菌が，別常在菌の院内拡散は，もう一方で，例えば，化がもたらすもの）の患者に感染するというような現象の存在を意味

効率的なデータ収集が可能になると，膨大なする。不適切な感染対策あるいは衛生管理を意味

データが集積される。膨大なデータに有用なものしており，outbreak の温床となり得る状態を反が多く含まれていることは容易に推測出来るが，映する。菌の院内拡散を的確に検出し，評価する

データ量が膨大になると人の目と手で有用な情報ことが院内感染の減少に重要な役割を果たすと考を取り出すことは困難になる。電算機を用いてえた。

データを処理するためには適切な電算化手法つまア．菌の異常集積の自動検出

りアルゴリズムの開発が必要である。これまでに菌の異常集積の自動検出［9］は，二項分布を開発，実装を行った①菌の異常集積の自動検出，用いた帰無仮説による偏りの証明である。その菌②警告スコア累積，②アンチバイオグラムの自動が散在的（sporadic）に分離される頻度（baseline

分類と 2 次元キャリアマップの 3 つの技術についrate）と検査対象となった人数，その菌が陽性にて述べる。

出た人数がわかると，そのような分離が全く偶

日和見感染菌の起因菌は，常在菌，環境菌であ然だけに支配された場合，そのような分離（事る。これらは，常に分離される可能性の有る菌で象 ） が 発 生 す る 確 率 は 二 項 分 布（binomial dis-

分離されたからといってそれだけでは問題にはな

tribution）によって求められる。二項分布は non-

らない。
①検出されてはならない材料からの分離，

parametric test で特定の分布によらず，少数サン②菌の院内拡散，③特殊な耐性を持った菌の分離プルでも確実に確率を求めることが出来る。ただが問題となる。検出されてはならない材料からのしこれを実用的に行うためには，毎日，おのおの分離とは，例えば本来無菌的である髄液などの材のユニットについて，それぞれすべての菌種につ料からこれらの菌が培養された場合で，分離されいて，複数の異なった集計期間で集計を行い確率

ただけでほぼ感染症の成立を示唆する。

を計算することが必要である。細菌検査の結果が②の菌の院内拡散とは一人の患者から別の患者

自動的に入力され，それを毎日計算することの出に菌が運ばれて広がることを指す。感染源は常在来るシステムが必要となるが，実現すれば，人為

細菌叢あるいは病巣であり，感染先も常在細菌叢的な集積を感度よく検出することが出来る（図あるいは生体防御能の破綻した部位である。院内7）。

感染症が患者自身の常在菌によって発生した場合

イ．警告スコア累積を内因性（endogenic），それ以外の場合を外因性菌の異常集積の自動検出が，菌の院内拡散を感（exogenic）と呼ぶ。常在細菌叢から生体防御能度よく検出することが出来ることから，outbreakの破綻した部位に菌が感染し，感染症を発症した

を発生前に予測できる可能性があると考えた。

18 動物抗菌会報 32（2010）

図7

菌の異常集積の自動検出によって outbreak が検出された例

ICU と HCU で MRSA の異常集積が検出された。13 株の MRSA のうち 10 株が同じ薬剤
感受性パターンを示し，その 10 株のうち，6 株は，パルスフィールド電気泳動で，同一株と同定された。これら同一株の感染者は ICU，HCU の滞在期間が重複し，患者動線上も outbreak が裏付けられた。

5 名の患者死亡を伴う Serratia marcescens によ

づけば的確な対応が出来る状態にあったと判断しる outbreak を経験した施設の過去 6 年間の全検査データ 6 万件をシステムに移植し，この施設にた（図 8）。
Serratia marcescens の院内拡散時には警告スコ

outbreak の 6 年前からシステムが導入されていア累積が 100 程度まで上昇している。これは，もった状態を模擬再現してデータを得た。菌の異常集ともレベルの高いレベル 3 に換算しても月に 30

積の自動検出は，異常を検出すると警告を出す。

回以上の警告が出ることを意味しており，一方，

警告レベル 3 を sporadic である確率が 1/1,000 未

警告のないときには，数ヶ月以上まったく警告が満， レ ベ ル 2 は 1/500 未 満， レ ベ ル 1 は 1/100

出ない状態が続いていることから，この施設が菌未満としてこれらの警告レベル値を月ごとに合計の異常集積の自動検出を利用可能な状態であった（累積）したものを警告スコア累積として指標化場合，Serratia marcescens の院内拡散にあらかじし，棒グラフにプロットした。

め気づき適切な対策が行われ，outbreak は未然

当該施設では outbreak の発生する以前から半
年ないし一年に一度 Serratia marcescens の院内拡に防止できたと考えた。被害者となった 5 名の命も失われずにすんだと考えた。

散を繰り返していたことがわかった。当該施設のさらにこの施設の各種細菌の院内拡散状況を同

MRSA，緑膿菌についても同様の解析を行ったと様の方法で調べたところこの施設では近年便からころ，同施設では当該時期に院内感染対策におい

よく分離される細菌が院内拡散を繰り返しているて注目すべきとされていたこれらの菌種についてことがわかった（図 9）。この方法で感染対策上

は 1995 年頃までは院内拡散が見られるものの，の問題点を明らかに出来ることが示唆された。

その後は，大きな院内拡散がなく，感染対策が行

現在，院内拡散を繰り返す菌を警告スコア累積

き届いていたことがわかる。この施設は問題に気を利用して拾い出し，それらに共通する因子を取藤本修平／人獣共通細菌データベースの必要性／ 32（2010） 19（antibiogram）の分類は表現系による同一菌株同定の基本的方法とされている［10］。同一菌株が病院内で拡散すると同一の薬剤感受性の菌株が検出されるが，市中からの持ち込みの場合は，様々な薬剤感受性の菌株が検出されることが多い。もとになるデータは日常臨床検査で行われているものでよく，疫学調査のために余分な経費がかからない利点がある。一方で，結果が安定しない，分類に労力がかかるなどの問題も指摘されている［11］。問題の一つは，CLSI の SIR 判定基準で Sと I，I と R の差は MIC 値で 2 倍であり MIC 測
定の誤差範囲内であることである［12,13］。I を独立したカテゴリーとして扱うと結果は不安定になり，一方，I を S でもあるかもしれないし R であるかもしれないとすると分類が非常に困難になる（図 10）。
検査が行われていない薬剤も I と判定された薬剤同様 S であるかもしれないし R であるかもしれないため，I の問題と同様にグループ分けを複雑にする。
日常の臨床検査では 20 近い薬剤が検査されており，これを論理的に分類することは，実際にはほとんど不可能に近い。一般的には数薬剤を選んで判定をするようなことが行われてきた。
電算機を用いて論理的にかつ効率的に分類を行
図8

セラチアによる outbreak の遡上的検討（retrospective study）

Serratia marcescens による outbreak を経験した施設の過去 6 年間の全検査データ 60,591 件をシステムに移植した。
菌の異常集積自動検出の警告スコアを月ごとに集計した指標（警告スコア累積）を棒グラフにプロットした。
（a）セラチアのプロット，（b）同施設，同時期の MRSA，
緑膿菌のプロット。

うアルゴリズムを開発し，さらに，これを 2 次元のマップとして表現するアルゴリズムと組み合わせて，菌の院内拡散を視覚的，直感的に把握する方法を開発した（図 11）。これを用いると，患者動線による解析と菌の院内拡散の状態把握が同時に出来る。また，感染源の推定（図 12）や感染経路の推定，感染対策の評価にも利用できることが明らかになった。

り出すことによって，自動的に感染対策に対する

このようなアルゴリズムは，すでに，SHIPL

具体的な助言を与えるシステムを開発している。

などのシステムに実装され［14］，高精度の感染

ウ．アンチバイオグラムの自動分類と 2 次元対策を実現することが可能となっているが，このキャリアマップ

ようなシステムを導入する施設は必ずしも多くは細菌は月単位と言った比較的短い期間に大きなない。これは，高精度の感染対策を行うことで病変異を起こすことはなく，薬剤感受性などの形質院内で発生している問題が明らかになり，院内感はこの範囲では安定している。一方，長期間で見染症のリスクも正しく評価することが出来るよ

ると，突然変異，接合伝達などによって様々な形

うになり，院内感染対策，感染対策の高精度化に質を生じる。これを利用したアンチバイオグラム

適正な投資が行われる良循環が考えられる一方で

20 動物抗菌会報 32（2010）

図9

各種細菌の院内拡散状況

警告スコア累積を各種細菌について調べることによって感染対策上の問題点を知ることが出来る。

高精度の感染対策を行わない限り，院内感染症のリスクを正しく評価できないばかりか，院内感染症であるかどうかの判定も不十分となることによる。高精度の感染対策を行わない限り，高精度の院内感染が必要であることが理解しにくいという
図 10

antibiogram の整理においてグループ分けが一意に決まらない例

ⅰ．菌株 1 は，PIPC に R で他の菌株は S なので，他のどの株とも別の株であると言って良い。
ⅱ．菌株 2 は，GM に S であるので，GM に R の菌株 4 とは別の株と言って良い。
菌株 3 とは，S と R の不一致がないので同じ株であるかもしれない。
菌株 5 とは，S と R の不一致がないので同じ株であるかもしれない。
ⅲ．菌株 4 は GM に R であるので菌株 5 とは別の株と言って良い。
菌株 3 とは，S と R の不一致がないので同じ株であるかもしれない。
従って，菌株 2 は②グループの菌株 3 と同じ菌株かもしれなく，同時に④グループの菌株 5 と同じ株であるかもしれない。菌株 3 は同時に，③グループの菌株 4 と同じグループであるかもしれない。

問題の存在が感染対策の高精度化の障壁となっていると考えた。
この問題を解決して高精度の院内感染対策を普及させるために施設を良循環に引き込む必要があると考えた。これには，適切なインセンティブとともにリスクを正しく認知できるように高精度の感染対策を無償で導入することが適当と考え，先の 2DCM を web アプリケーション化して JANIS
参加機関に無償で提供することを計画した。
現在，JANIS 検査部門参加機関のうち参加を公表している 560 施設に対して web アプリケーショ
ン化したシステム（2DCM-web）を公開して運用試験を行っている。このような方法による情報還元は海外からのアクセスにも対応できるもので，将来的に国際的なサーベイランスへの応用も期待できる。

藤本修平／人獣共通細菌データベースの必要性／ 32（2010） 21

図 11

アンチバイグラムの自動分類と 2 次元カラーコードマップ（2DCM）（a）横軸は時間，縦軸は病院内の場所や診療科などのユニットを示す。互いに接した小さな四角の集合はひとつの分離菌を示し，それぞれの四角の色はその株が属するアンチバイグラムのグループのカラーコードである。同一患者からの分離菌は線で結んである。同じユニット内の同一患者からの分離菌は水平に配置し水平線で結合される。患者が別のユニットに移った場合はユニットの仕切りを越えて斜めの線で結合される。

図 12

2DCM 解析例

６F-South，ICU 以外の病棟では様々なカラーコードで示されるアンチバイグラムのグループに属する MRSAが分離されているが，６F-South，ICU ではそれぞれ黄色，緑黄土色のカラーコードで示されるアンチバイグ
ラムのグループに属する MRSA が複数の患者から分離されている。さらに，ICU では一定期間ごとに監視培養が行われているため，同じ株が出続けていれば継続的に検出されるはずであるが間隔が開いて検出されていることから，職員，環境などに感染源があることが示唆される。

22 動物抗菌会報 32（2010）

作業が考えられる。動物検査も人と同じ外注検査

6 ．まとめ会社が人と同じ検査機器を用いて行うことが多くなっており，外注検査会社も標準化には積極的で今日，感染対策が抱える問題，その対策の一つある。報告フォーマットの拡張が必要になるであとして進めている電子化による感染対策の高精度

ろうが，現在の JCLS の固定長による報告は適当化について述べた。日和見感染症の原因は，人のな時期に XML などで置き換えられるべきであり，腸管などに定着している常在菌や環境菌であり，HL7 による CDA 化等を機会に人獣共通として行これらの菌の病原性，耐性の動向が日和見感染症

くことが適当であると考える。時機を逸しないよの治療，予後に大きな影響を及ぼす。常在菌，環

うに早期からの準備が必要である。

境菌は環境と自由な交通を持っており，家畜などの動物の常在菌，飼育環境を含む全地球環境と密（本稿は厚生労働省科学研究費補助金「H21- 新

接な関連があると考えられる［2,4,15,16］。

興 - 一般 -008」，科学研究費補助金基盤研究（C）

本稿では電子化によって施設（病院）内での菌21590553によって実施した成果を含む。
）の集積，拡散を高精度で観察できることを示した。
同じ方法で，動物環境を含めた環境全体の細菌の引用文献

動態を観察することが可能である。
感染対策の高精度化の中で，院内感染症の抑止

1 ）Karen B: Why it is impor tant to continue anti-

とともに科学的データによって耐性菌の拡散を抑bacterial drug discovery. ASM News, 70, 282-287

止することを目標に挙げた。耐性菌の拡散抑止は抗菌薬の適正使用によって実現できることが，病(2004)
2 ）Palumbi SR: Humans as the world's greatest evo-

院環境，社会全体，あるいは，動物環境で明らか

lutionary force. Science, 293, 1786-1790 (2001)になってきている［17-20］。JANIS において耐性

3 ）Taubes G: The bacteria fight back. Science, 321,

菌分離率の全国動向，施設間差，施設内動向を明らかにして，抗菌薬適正使用の指標とすることが行われているが，動物環境を含めた環境での耐性菌の動向についても同様に把握することが必要である。
今後，動物の細菌検査についても標準化，電子356-361 (2008)
4 ）Nathan C: Antibiotics at the crossroads. Nature,
431, 899-902 (2004)
5 ）David MS, Steven JP, John EE Jr: Antibiotic discovery; state of the state. ASM News, 70, 275-281(2004)

化を進め効率的なデータの収集，解析が行えるよ6 ）Emori TG, Culver DH, Horan TC, Jar vis WR,

うにすることは，獣医科学分野における安全管理

White JW, Olson DR, Banerjee S, Edwards JR,の上で重要であると考える。一方，動物環境を含Martone WJ, Gaynes RP, et al.: National nosocomi-

めた全地球環境での細菌，
特に耐性菌の分離状況，

al infections surveillance system (NNIS); descrip-

拡散状況の把握は，人，地球環境の安全上重要でtion of surveillance methods. Am J Infect Control,ある。人においては JANIS（JCLS）を中心とす

19, 19-35 (1991)

る報告方法の標準化が進み，これによって収集さ7 ） Haley RW, Quade D, Freeman HE, Bennett

れたデータの解析法も確立されている。これらを

JV: The SENIC Project. Study on the efficacy of

鑑みると，人獣共通の細菌検査データ報告の標準

nosocomial infection control (SENIC Project).

化を行い，人獣共通細菌データベースを構築する

Summary of study design. Am J Epidemiol, 111,

ことがもっとも現実的である。

472-485 (1980)

今後の課題として，動物由来菌に関する菌コー

8 ）藤本修平，池康嘉，酒巻哲夫，森下靖雄，村ドの拡張，動物薬に対応した抗菌薬コードの拡張，

上啓雄 他： 国立大学医学部附属病院共通ソフ

検査材料などを含めた菌の背景情報の拡張などのト「 感 染 症 管 理 シ ス テ ム 」 の 開 発（Universal

藤本修平／人獣共通細菌データベースの必要性／ 32（2010） 23

Infection Control Computer System for National

CA: Antibiotic resistance found in wild rodents.

University Hospitals.）．医療情報学，22: 546-547

Nature, 401, 233-234 (1999)（2002）

16）Martinez JL: Antibiotics and antibiotic resistance9 ）藤本修平：院内感染を防ぐ細菌院内拡散自動検出法．Medical Technology, 36, 682-683 （2008）

genes in natural environments. Science, 321,365-367 (2008)10）Hospital Infection (4th. ed): Bennet JV, Brachman

17）里村秀行，尾高郁子：当センターにおける耐性

PS ed., Lippincott-Raven Publishers, Philadelphia,

菌の動向と特定抗菌薬使用届の運用体制の確立．
第 19 回 日 本 臨 床 微 生 物 学 会 総 会 抄 録 集，122

PA. (1988)
11）Hospital Epidemiology and Infection Control, 3rded.: C Glen Myahall ed., Lippincott Williams &Wilkins, Philadelphia. (2004)（2007）
18）Pakyz AL, Oinonen M, Polk RE: Relationship ofcarbapenem restriction in 22 university teaching12）Methods for Dilution Antimicrobial Susceptibility

hospitals to carbapenem use and carbapenem-

Tests for Bacteria That Grow Aerobically; Ap-

resistant Pseudomonas aeruginosa. Antimicrob

proved Standard-Seventh Edition: Clinical andLaboratory Standards Institute, (2007)

Agents Chemother, 53, 1983-1986 (2009)19）Seppala H, Klaukka T, Vuopio-Varkila J, Muotiala

13）Performance Standards for Antimicrobial Disk

A, Helenius H, Lager K, Huovinen P: The ef-

Susceptibility Tests; Approved Standard-Ninth Edi-

fect of changes in the consumption of macrolide

tion: Clinical and Laboratory Standards Institute,

antibiotics on er ythromycin resistance in group(2007)

A streptococci in Finland. Finnish Study Group14）八束眞一，高橋正樹，阿久澤まさ子，藤本修平：
感染管理に役立つ基礎知識

今すぐできる検査

for Antimicrobial Resistance. N Engl J Med, 337,
441-446 (1997)

室 の 貢 献； 外 注 検 査 を 感 染 対 策 に 効 率 的 に 取20）Boerlin P, Wissing A, Aarestrup, FM, Frey J, Nico-

り 入 れ る 方 法．Medical Technology, 37, 362-366

let J: Antimicrobial growth promoter ban and resis-(2009）

tance to macrolides and vancomycin in enterococci15）Gilliver MA, Bennett M, Begon M, Hazel SM, Hart

from pigs. J Clin Microbiol, 39, 4193-4195 (2001)

Need for a Human-Animal Bacterial Database
Shuhei FUJIMOTO
Tokai University School of Medicine, 143 Shimokasuya, Isehara-shi, Kanagawa, 259-1193

討論（座長：澤田拓士，日獣大）

質問（浅井鉄夫，動薬検）①セラチアの過去に遡ってデータを入れたとき，リ
スクが上がったり下がったりということが挙がっていたが，その要因はどういうものか。
②プロテウスの症例。尿にしか出てこない人と，全身性に出てくる人とがいたが，尿にしか出なかった人はどのような状態か。
答（藤本修平）①セラチアに関しては，医療側の人員または患者さんの入れ替わりによって起こるケースが多くあげられる。
②膀胱に機能障害，カテーテルが入るなどが考えら

24 動物抗菌会報 32（2010）
れる。全身性疾患の患者は血管にカテーテルを侵

質問（江口正志，畜安研）入門戸として院内感染を起こす。

臨床検査センターで動物由来菌の同定等の検査を質問（佐藤静夫，科飼研）

実施している。これらの成績は，発表になったシス

最近では，コンプライアンスの考え方が普及し，テムの中に蓄積されているのか。

医療関係のデータ開示患者の同意が必要とされるよ答（藤本修平）うになったが，今回，紹介頂いた調査関係のデータ

動物由来のものは蓄積していない。データは検査の募集によって，この問題はどのように処理される会社が保持している可能性があるため，人間の医療のか。

のように既に動いているシステムに持ち込めば，あ答（藤本修平）まり手間をかけなくても，動物由来のデータを蓄積

厚生省にデータは集まる。データ提供者の個人情できると考えられる。

報は暗号化し，匿名化している。倫理に関するガイ

質問（秋庭正人，動衛研）

ドラインが厚生労働省，文部科学省で規定されてい食中毒菌に関する情報は地方衛研から厚労省およるので，これに基づき，データを出したい人は施設

び感染研に集められているが，今後これらの情報が庁の許可を得なくてもデータを出せる。データを渡JANIS に取り入れられる要素はあるのか。

す場合は匿名化して渡す形をとっている。このシス
テムに関する規定は今後変わっていくと思われる。
依頼した所からデータを渡すことをして，匿名化して渡している。

答（藤本修平）食中毒菌の情報を JANIS に取り入れる予定はない
が，将来的に取り込むことは可能である。