山口県医師会報

平成 30 年 12 月

第 1900 号

第 149 回 山口県医師会生涯研修セミナー
平成 30 年度第 2 回日本医師会生涯教育講座と き 平成 30 年 9 月 2 日（日）10：00 〜 15：00
ところ 山口県医師会 6 階 大会議室

特別講演 1
特別「医科歯科連携に関わる最近の話題」
山口大学大学院医学系研究科歯科口腔外科学講座教授

三島克章［印象記：小野田 清 水 良 一 ］

はじめにことは論を俟たないが、とくにライフワークとし

平成 30 年 9 月 2 日（日）に開催された第 149て口唇・口蓋裂の治療には思い入れが深い旨のご回山口県医師会生涯研修セミナーにおいて、山口発言が当日のご講演の中であった。その背景には、大学大学院医学系研究科歯科口腔外科学講座の患者の成長に応じて、その過程で複数回の手術を

三島克章 教授による特別講演「医科歯科連携に繰り返す一貫治療が余儀なくされる疾患であり、関わる最近の話題」を拝聴した。

新生児期から 10 代後半までの長きに亘って患者

三島先生は平成元年に大阪大学歯学部をご卒業とかかわり続けることがあるようだ。

後、平成 5 年 3 月に大阪大学大学院歯学研究科
博士課程を修了され、大阪大学歯学部口腔外科学

ご講演の概要第二講座に入局された。

１）教室で行っている診療の紹介

大阪大学およびその関連病院の天理よろづ相談山口大学歯科口腔外科学講座で平成 24 年から

所病院で歯科口腔外科学の研鑽を積まれたのち、

29 年末までの 6 年間に実施された口腔外科分野

平成 10 年 2 月からは岡山大学歯学部附属病院第の手術 1,336 例の内、半数超が口腔癌、顎変形

一口腔外科に迎えられ、平成 22 年 9 月まで岡山症および口唇・口蓋裂の患者で占められており、大学医学部・歯学部附属病院の口腔外科において臨床面ではこの 3 領域が教室の柱となっている。

講師として活躍された。

当日のご講演では、本題の医科歯科連携に関わ山口大学には 8 年前の平成 22 年 10 月に歯科口腔外科学分野の准教授として着任された。以来、る最近の話題に入る前に、この 3 領域について、次に掲げる内容での簡単な紹介があった。

教室では口腔癌、顎変形症、口唇・口蓋裂、外傷、先ず、口腔癌では、下顎の歯肉癌の治療におい

嚢胞、口腔の良性腫瘍などの口腔外科の分野で、て頸部郭清を伴う下顎部分切除後の再建時に、整年平均 200 例を超える手術が実施されるように

形外科医に骨皮弁の採取を依頼し、インプラント

なり、平成 29 年 11 月 1 日から現職の山口大学の技法で義歯を作成することで咬合の回復を図っ

大学院医学系研究科歯科口腔外科学講座の教授にている。下唇癌や頬粘膜癌に対する切除後の口唇・就任されている。

口角部の再建は自前で実施している。

三島教授が口腔外科領域全般に精通されている

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次に、顎変形症では、以前より高校生から大学平成 30 年 12 月

山口県医師会報

第 1900 号

生ぐらいの年齢層で、下顎が上顎より前に出て噛療報酬の改定では新たに周術期口腔機能管理後手

み合わせが逆になる、いわゆる受け口の治療目的

術加算も追加された。

で夏休みを利用して受診される患者が多く、最近ご講演では、食道癌の周術期を例に挙げ、6 大では、顎が歪んでいるとの訴えで受診される偏位学の後ろ向きの共同研究による多変量解析の結症例の矯正術の対象患者も増えてきている。

果、手術に起因する嚥下障害、糖尿病と共に、口3 番目は、大阪大学時代からライフワークとし腔ケア非介入（周術期口腔機能管理なし）の 3てきた疾患の口唇・口蓋裂で、これは口輪筋の断項目が術後肺炎を起こす独立した危険因子であっ裂による鼻と口唇の変形、ミルクが飲めない（胃たことが述べられた。ちなみに、具体的な周術期

管留置）、言葉の問題、咀嚼の問題など、生まれ

口腔機能管理の内容は、入院から食道癌の手術日た時から大人になるまでの継続した治療の中で順までに口腔衛生指導、歯石除去、機械的歯面清掃、次解決していかなければならない様々な課題を秘

舌清掃、重度歯周炎に対する抜歯等の処置を行う

めた疾患である。一貫治療の手順は、先ずは生まというものであった。

れた時にミルクを飲めるようにしてあげる。次に、

参考までに、周術期に生じる口腔に関連する

生後 3 か月で口唇形成術（口輪筋の修復）、1 歳

合併症として、ⅰ）気管内挿管時の歯の損傷、を過ぎると口蓋裂の修復・言語治療を行う。永ⅱ）経口挿管チューブの圧迫による褥瘡性潰瘍、久歯が生えると矯正治療を行うが、大人（18 歳）

ⅲ）術後肺炎、ⅳ）口腔咽頭の創部感染、ⅴ）口になるまでにところどころで手術が入る。最終的腔に由来する菌血症による感染（人工弁や人工関に治療の結果が判明するのは初回治療から 20 年

節）の 5 項目が紹介され、いずれも周術期口腔ぐらいかかる。大人になった段階で、鼻・口唇の機能管理の介入で軽減することが期待できる合併

形、噛み合わせ、言語、咀嚼機能が健常人と同レ症である。

ベルまで改善していることを目標に、日々の診療

山口大学の現状は、平成 27 年度の実績で、年に臨んでいる。

間 466 例（ 最 近 は 年 間 600 例 ） の 口 腔 ケ ア 目２）医科歯科連携に関わる最近の話題的での紹介があり、内訳は 1 外科 21％、2 内科

当日のご講演の本題に関連して、①周術期口腔19％、2 外科 11％、3 内科 9％、泌尿器科と耳機能管理、②歯周病と糖尿病、③骨吸収抑制薬関

鼻咽喉科が各々 8％であった。その内、実際に周連顎骨壊死（ARONJ）の 3 項目についての詳し

術期口腔機能管理として介入することになったの

い解説がなされた。

は 188 例で、6 割超の 115 例で要治療歯ありの①周術期口腔機能管理状況であった。歯周病に対して、手術までの限ら

主に全身麻酔下での手術を控えた癌患者の周術れた時間の中で、感染源除去には抜歯が避けられ期に、術後肺炎を予防するための口腔の感染源のないことを患者に理解していただくことにいつも除去と経口摂取の支援を目的として歯科医師、歯苦労している。なお、介入症例の疾患別では心臓科衛生士等が介入する専門的な口腔ケアのことを

大血管手術が 134 例、71％と最も多く、次いで、いう。従来の看護師による口内清拭（狭義の口腔費用対効果の観点から介入を最も優先すべき食道ケア）とは異なり、専門的な評価が実施され、患

癌手術の症例が 12％、咽頭・喉頭癌 10％、生体者やスタッフへの教育にも気を配った精度の高い腎移植 5％の順に多かった。

口腔ケアである。

ご講演では、余談として周術期に限らず、健康

平成 24 年度の診療報酬改定で、在院日数の短長寿社会に向けての厚労省の介護予防マニュアル

縮および総医療費の抑制が期待できるとして、各の中で、運動器の機能向上、栄養の改善と共に、

種悪性腫瘍の手術、心臓血管外科手術、および骨口腔機能の向上も含めた 3 項目が掲げられている

髄移植を含む臓器移植手術等に、周術期口腔機能ことも解説され、急性期医療のみならず、回復期管理を実施した場合の医科・歯科の両診療機関でから慢性期の医療においても医療機関と歯科口腔の管理料の算定が保険収載され、平成 28 年の診

外科との連携が今後益々重要になると語られた。

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平成 30 年 12 月

山口県医師会報②歯周病と糖尿病

第 1900 号症促進因子の分泌増加とアディポネクチンなどの歯周病は歯茎と歯根と歯肉との間にできた隙

炎症抑制因子の産生抑制と分泌の抑制が起こる。

間、いわゆる歯周ポケットに、歯ブラシではコン

その結果、インスリン抵抗性が亢進していくとトロールできない歯石（細菌の塊）がべっとり付考えられている。少なくともこのような機序が血着し、同所で繁殖した細菌により炎症が持続する

糖上昇に関与していることは間違いないようであ病態である。このポケットの深さというのが歯周る。

病の重症度・進行度と相関しており、ポケットが

最近、糖尿病学会のホームページ上でも医科歯深く、歯がぐらぐらであれば抜歯は避けられない

科連携の重要性が述べられ、糖尿病と歯周病の情病態である。

報を共有するための手帳が作られているとのこと2016 年の日本歯周病学会に掲載されたエビであるが、山口県の歯科医師会の先生方に尋ねてデンスには次のような内容が掲載されている。歯も、現時点では情報共有のシステムは機能してお周病と糖尿病の間には双方向性の関連性があり、らず、今後の課題である。

糖尿病は歯周病の進行を促進し、歯周病は糖尿病③骨吸収抑制薬関連顎骨壊死（ anti-resorptiveの病態を悪化させる。さらに、糖尿病患者におけagents-related osteonecrosis of the jaw : ARONJ ）る新規歯周病の発症率は非糖尿病患者に比較して『ARONJ の病態』

有意に高く、血糖コントロール不良の糖尿病は歯骨吸収抑制薬関連顎骨壊死（ARONJ）とは「破周病の進行に関与し、歯周病を悪化させることも骨細胞による骨吸収」を抑制する作用を持つ薬剤

判明している。一方、重症の歯周病を放置すると、であるビスフォスフォネートまたはデノスマブに新規の糖尿病が発症、あるいは耐糖能異常を生じよる治療歴があり、顎骨への放射線照射歴がなく、る可能性があり、HbA1c が悪化する可能性があ

骨病変が顎骨への転移ではないことが確認でき、る。なお、重症の歯周病はインスリン抵抗性を介医療従事者が指摘してから 8 週間以上持続して、して、あるいは炎症を介して糖尿病患者における口腔・顎・顔面領域に骨露出を認めるか、または心血管病変あるいは腎症の発症や進行に影響を与

口腔内、あるいは口腔外の瘻孔から触知できる骨える可能性があるというものである。

を 8 週間以上認める病態をいう。但し、ステー

治療に関しては、歯周病の治療によって、糖ジ 0 の ARONJ（骨露出はないが顎骨壊死様症状

尿病患者の HbA1c の値が 0.36％改善することがを呈するケース）に対してはこの基準は適応され証明されており、糖尿病患者に対しては歯周病のない。なお、なぜ顎骨にのみ壊死が発症するかに治療が強く勧められる。一方で、糖尿病治療によついての共通の認識としては、顎骨と他の部位のる血糖コントロールの改善に伴い歯肉の炎症の改骨との決定的な相違点として顎骨は解剖学的に極善がみられる。よって、歯周病と糖尿病を同時併めて感染しやすい環境下にあることが ARONJ 発

発している患者では歯周病の治療を成功させる上症に深くかかわっていると考えられている。

で、糖尿病の管理を徹底することは必須条件であ『背景にある原疾患別の特徴』

る。

ご講演では、教室で過去 9 年 5 か月間に骨吸歯周病が糖尿病の病態に及ぼす影響の想定機序

収抑制薬関連顎骨壊死（ARONJ）と診断されたとして、まず、歯周病原性細菌リポ多糖（LPS：

98 例を悪性腫瘍骨転移関連の 50 例と骨粗鬆症

グラム陰性桿菌の外膜に多く含まれる成分）が関連の 48 例に分け、各々の群で性別、年齢、原Toll 様受容体を介して自然免疫活性化因子として疾患、発症部位、発症契機、ARONJ のステージ働くことが第一段階であると考えられている。こ分類、使用薬剤、投与期間、リスク因子、治療内容、れを受けて、脂肪細胞へのマクロファージの浸潤

ARONJ 発症前の原因薬剤の休薬の有無等に関しがみられるようになり、脂肪組織での様々なアて調査した結果と顎骨壊死検討委員会ポジション

ディポサイトカインの産生調節が破綻をきたし、ペーパー 2016 の内容を基に考察した結果が解説

脂肪細胞からの IL-6、TNFα、MCP-1 などの炎

された。

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一般に骨粗鬆症関連の ARONJ 発症率は高々0.01％程度で、悪性腫瘍骨転移関連の ARONJ の
発症率 1 〜 2％に比較すると頻度は低い。
教室例では悪性腫瘍骨転移関連では注射薬のゾ
レドロンの使用が 64％で、骨粗鬆症関連では経第 1900 号『ARONJ の脅威を意識した侵襲的歯科治療を行うタイミングに関する最近の話題』
医科歯科連携のもとに、本当は骨吸収抑制薬の投与を始める前に、抜歯の適応となる歯について
は治療を終えておくことが望まれる。

口用ビスフォスフォネート製剤の使用が 94％で骨吸収抑制薬の投与が開始されてしまった後あった。性別では、悪性腫瘍骨転移関連では女性

で、侵襲的歯科治療を余儀なくされるような歯科の乳癌および男性の前立腺癌が多数を占め、男女領域の病態が生じたケースに対しては、歯科治療

比は半々であった。一方、骨粗鬆症関連では女性

前の休薬の是非に関する明確なエビデンスは存在が 90％を占めていた。

しない。過去のデータからは、骨吸収抑制薬の服『ARONJ 発症の契機』

薬期間が 4 年以上に亘る者に ARONJ を発症する

発症の契機としては悪性腫瘍骨転移関連および頻度が高くなるとの報告がある。現状では 4 年

骨粗鬆症関連共に約半数が不明であったが、原因以上の服薬継続者およびステロイドホルモンの投の判明しているものでは、共に抜歯が契機となっ与を受けるなどの顎骨壊死のリスク因子を有するて発症した ARONJ が 20％超で最も多く、ほか

骨粗鬆症患者が侵襲的歯科治療を受ける場合に、には根尖性歯周炎および義歯の使用などが発症契骨折リスクを含めた全身状態が許せば、歯科治療機となっていた。なお、悪性腫瘍骨転移関連およの前後で各々 2 か月程度の骨吸収抑制薬の休薬

び骨粗鬆症関連のいずれの ARONJ においてもゾを主治医と協議、検討することが提唱されている。

レドロン等の薬剤投与期間が 1 年以下で発症になお、侵襲的歯科治療をすぐに実施しないとい至ったケースが 30％超で最も多く、約半数の症けない状況下で歯科治療がなされた後に休薬した例が 3 年以下の比較的短期間の骨吸収抑制薬の場合も同様に、骨吸収抑制薬の再開までに 2 か投与で、ARONJ 発症に至っていた。なお、発症月程度は待機することが望ましい。理由は、侵襲者の半数以上の症例ではステロイド投与・喫煙歴・性歯科治療部位の十分な骨性治癒が見られるまで糖尿病などのリスク因子は見当たらなかった。

に 2 か月を要するからである。

『ARONJ の治療』

『ARONJ 予防に関わる骨吸収抑制薬投与開始前

ARONJ の治療法には保存療法と外科療法があの歯科介入による口腔ケア ほか』る。保存療法としては抗菌性洗口剤の使用、瘻孔教室で実施した 100 例超の骨吸収抑制薬投与や歯周ポケットに対する洗浄、局所的抗菌薬の塗開始前の口腔内評価において、ARONJ の診断基

布・注入する方法があり、外科療法は腐骨除去、準の一つに挙げられている骨露出が、約 1 割の壊死骨掻爬、顎骨切除（辺縁切除や区域切除）な患者に認められた事実がある。つまり、投薬前のどが実施される。なお、分離した腐骨片を除去す

口腔機能管理介入への期待が益々高くなってきてるときは非病変部の骨を露出させないことが肝要

いる。

である。

ご講演の最後に、口腔内の感染源の除去、保存

治療方針はステージで異なる。ステージ 1 は困難歯の抜歯、う蝕と歯周治療を行った後も、そ感染を伴わない骨壊死の状態で、保存療法の奏功の後の骨露出を未然に防ぐための継続した口腔ケするケースが大半を占める。ステージ 2 は感染

アにより、ARONJ 発症を確実にコントロールしを伴って骨が腐っている状態で、保存療法が奏功ていくことが肝要であると語られた。さらに、そする例もあるが、難治であると判明した段階で、のためのシステム作りの一環として、山口県薬剤外科療法に移行する。ステージ 3 はさらに進行

師会にもご協力をいただいて、医科歯科領域で共して膿瘍により顎の下まで腫れあがって、瘻孔か通のお薬手帳（原則、内服および外用薬を記載）

ら膿が出る状態で、病的骨折を伴うことが多く、に、注射製剤の骨吸収抑制薬の投与履歴について外科療法が実施できれば治療効果は期待できる。

もシールを貼付することで情報の共有化が図られ1087

平成 30 年 12 月

山口県医師会報ていることが強調された。

第 1900 号

的に足を運ぶことの重要性に気づくことができ、お薬手帳を情報共有のツールとして活用することおわりに
筆者は歯科口腔外科領域に関する知識はほとん
ど皆無の状況で特別講演を拝聴したが、最も感染の大切さも悟った。県内には山口東京理科大学に薬学部が新設されたこともあり、今後は、医歯薬の連携が加速することを期待する。

の危険にさらされた顎骨を取り扱う領域であるこ

三島教授のもとで山口大学の歯科口腔外科学講とを改めて認識することができた。歯周病が免疫座が益々発展されますことをお祈りいたします。

系を介して代謝疾患である糖尿病と、かくも深い

ご講演ありがとうございました。

繋がりがあることにも驚かされた。健康なうちから歯科へは歯石を取るなどのメンテナンスに定期

特別講演２
特別

「AI 時代の医療の可能性と課題」
東京大学大学院医学系研究科社会医学専攻医療情報学分野教授

大江和彦［印象記：柳井 弘 本 光 幸 ］

1. AI（人工知能）をとりまく政府の動向

2. 診療と AI 技術

1970 年：コンピューター、1990 年：インター

AI を使えるようにするためには、知識（ルール、

ネット・Web、1990 〜 2000 年：携帯→スマー

規則、常識、専門知識）を計算機に覚えさせる必

トフォンといった形で進歩してきた。電子データ要がある。限りなく教える必要があり、持たないの活用という観点で、医療の世界でもレセプト→

知識は使えない。

オーダーリング→電子カルテ→医療ネットワーク

診 療 の プ ロ セ ス は、 ① 問 診（ 話 を 聞 く ）、→手持ち電子媒体、と進歩してきている。しかし②考える（思いつく病気と優先順位）、③検査戦

当初、1973 〜 1978 年ごろ、個人情報管理に対略をたてて検査する、④考える（診断を決める）、

する抵抗感・合理化で事務職員が減らされる恐れ⑤治療計画をたてて治療する、のように分類できなどの観点から、医療に IT を導入されることにる。これを進めるためには教科書や論文、ガイド

は反対意見もあった。

ライン（構造的・体系的な知識、事実の知識、ルーコンピューターの処理速度の進歩から、クイズ

ル）、実体験（経験的な知識、戦略的な知識）、さや囲碁などでコンピューターが人間に勝つほど、らに画像パターン認識から直感的な判断などが求

人工知能は急速に進歩してきている。

められる。

厚生労働省は、医療の分野での AI 利用を提言

AI に対して、どのように事前に知識を創成す

し、全国どこでも良質な診療が受けられるようにるか、どの知識を直面するどの問題に使うか、どするため、AI を活用しようとし始めている（診のように知識を組み合わせるか、どのように患者療サポート、情報支援など）。

から情報を収集するかなどの総合的な知と知を使う力・智恵や情報力が求められる。
医学知識は膨大で広範になってしまっている。

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論文や資料は爆発的に増加しており、一方で今必要な医学的知識は 10 年で半分近くが古くなるとの意見もある。

第 1900 号が示された。
腎生検組織を例にとると、巨大画像から微小な糸球体を同定する必要がある。他領域の技術、例

医療画像を正しく読み取ることは医師にとってえば、自動車の自動運転のためには、人、車、歩も結構難しい。直感的な判断力、パターン認識力

道の識別が必要だが、これが糸球体の識別に使えが求められるが、異常を見落とすことがたまにある。

る。そこで、膨大な画像データに正しい診断や所

検査データや画像のみならず、患者の話し方な見をつけておいたデータ（教師つき、
結果のわかっどを含めた多くのデータから、例えば、この患者ているデータ）をコンピューターに覚えさせるが外来受診を中断するリスクが高いかどうか予測

ディープラーニングが重要である。

し、予防措置を講じることも可能。

事前の知識やルールによらないで計算機が自分でデータからモデルを学習する機械学習

4. ビッグデータとの関係（Machine Learning）というものがある。人工知

深層学習（ディープラーニング）には「きれい能から派生しており、データからモデルを「学習」で構造されたデータ」が必要だが、まだ足りない。

することに着目、仕組みは共通、応用はさまざま

画像という観点からは、電子データのフォーマッである。特徴（説明変数）と正解（目的変数）のトがかなり統一されたことにより、多くのデー

データセットを使った、
教師あり機械学習を行い、タがすでにあるが、それに対する所見が決まった

モデルを鍛え上げ、未知のデータの識別・回帰をフォーマットになっていないため、抜き出して使行う。難しいポイントとして、使うデータの範囲

うことができない。使えないデータが膨大な状態を決める必要があること、過学習をなかなか回避である。AI を賢くするためにはビッグデータができないことが挙げられる。むやみにデータ入力必要となる。正確な診断・忖度ない・教師付きののみすると矛盾が生じ、診断できなくなる。また、

医療画像データを大量に収集することが必要不可

学習用データセット（教えたデータ、一夜漬け）

欠で、おそらく 1,000 万件くらい必要だろう。

では成績が良いが、テストデータセット（未知の国内でもいろいろな組織が、教師付き画像デーデータ）では成績が悪いといった結果になる。

タ（使えるデータ）を作ることをスタートさせている。

3. 医療への応用と課題

レセプトもビッグデータのひとつで月一回、匿深層学習（ディープラーニング）とは、学習ア

名化され、サーバに送られている。全国の保険ルゴリズムの部分に Deep Neural Network（DNN）

診療されているデータの 90％以上が保存され、を使った概念。ある検査の値、臨床所見の有無な

130 億くらいのデータベースになっている。ブ

どに異なる重みをかけ合わせ、次のニューロンのラックボックスの勉強に活用できる。

入力につなげ、診断にいきつかせる。ある患者一例に 30 項目（AST、ALT、臨床所見など）の重み付けをして 10 万人のデータを収集すると、まずまずのブラックボックスができる。重み付けを変化させて、診断精度を上げていく。
画 像 認 識 で は う ま く い っ た 例 が あ る。 深 層
ニューラルネットワークによる皮膚科専門医レベルの皮膚がん分類では、2,032 の異なる疾病からなる 12 万 9,450 の臨床画像、成績を 21 人の皮膚科認定医と比較させたところ、人工知能は皮膚科医に相当する能力で皮膚がんを分類できること

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学生向けに作ったスライド（スライド 15）に第 1900 号

まとめ

これからの AI 時代のイメージをまとめた。しか医療では、「考え方や診断理由」を説明できる

し実現は難しい。特に患者さんの「気持ち」を聞

AI が求められている。今の AI ブームの主役技術

いて検査・治療計画を立てることはまだできない。

だけではできない。しかし、Real World Big Data

医療 AI 発展への課題として、（1）教師付き

は AI 技術と両輪となり、医学医療を変えていく

ビッグデータの効率化（スライド 24）、
（2）AI可能性が高い。

の開発に必要な人材や環境整備（スライド 25）、
（3）AI の有効性・安全性確保（スライド 26）といったことが挙げられる。診断は信頼できるのか、医療事故が起きた時、誰が責任とるのかという問題も生じるだろう。
人間でないとできないことはまだ膨大である。
直感的な判断や、いろいろな知識を組み合わせて論理的に判断するといったことは、まだ AI ではできていない。しかし、技術やビッグデータベー
スは今後も進歩していくと思われる。

特別講演３
特別

「子宮頸がん予防のための検診とワクチン：もはや日本は後進国 ! ?」昭和大学医学部産婦人科学講座教授

松本光司［印象記：徳山沼

文隆］

子宮頸がんは、若い女性に多く、HPV ウイル

成という前がん病変があるのが特徴である。したスが原因となり、いきなりがんにはならず、異形がって、検診が有効な疾患であり、子宮頸がんに1090

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なる前に前がん病変の段階で診断・治療することになりつつあり、現在、本邦での細胞診の 3 割により、子宮全摘術やがんによる死亡を減らすこ

程度が LBC となっている。

とができる。

子宮がん検診の意義は子宮頸がんを早期発見・世界では、子宮頸がんは乳がんに次ぎ女性の早期治療することにより死亡率を減少させること

がんの第 2 位となっており、発展途上国に多い。

はもちろんだが、前がん病変の段階で診断・治療

年間の死亡者数は 27 万人に及ぶ。約 2 分に 1 人することにより、若い女性の子宮全摘術やがんにの女性が子宮頸がんによって死亡している計算とよる死亡を減らすことが本来の目的である。若いなる。頸がんは 30 〜 40 歳代に多く、体がんは女性が子宮を失わずに子供を産めること、死亡し閉経前から 50 〜 60 歳代に多い。

ないということが社会に与える影響は極めて大き

本邦では 20 〜 30 歳代の若い女性に頸がんが増えているのが問題となっている。

い。
進行がんが見つかれば通常、子宮全摘、さら子宮頸がんがウイルス発がんであることは、に進行していれば放射線療法となるが、そうする

1983 年ツールハウゼン博士によって発見され、と妊孕能を喪失し、再発したり、あるいは、がん

博士は 2008 年にノーベル生理学・医学賞を受賞

死ということになる。進行前の CIN3 までにみつした。原因ウイルスはヒトパピローマウイルス

ければ頸部の円錐切除で子宮温存が可能となり死（HPV）でエンベロープを有さない球状の外皮（カ亡も防げるので、そこまでに発見するというのがプシド）内に二本鎖 DNA を持つ比較的小型のウ二次予防の考え方である。ただし円錐切除をする

イルスである。DNA 配列の違いから、150 以上と早産リスクが 2 倍になるなど問題もあるので、の HPV 型が存在する。30 〜 40 種類の型が生殖根本的に HPV 感染を防ごうというのが、ワクチ器に感染し、発がん性を有するウイルスは 13 〜ンの考え方（一次予防）である。

14 種類とされる。中心は 16 型と 18 型である。

1950 年代から全世界で始まった子宮頸がん検

発がん性のないローリスク型の中で 6 型、11 型診で、細胞診が有用であるという証拠は多く、英は尖圭コンジローマの原因となる。HPV ウイル

国では細胞診スクリーニングの増加により子宮ス感染は性交渉で容易に局所感染し、子宮頸部頸がんの発生率が低下し、本邦でも宮城県におい細胞診が正常であっても、10 〜 20 代の女性のて検診受診率の増加により頸がんの死亡率が低下

3 人に 1 人は HPV 陽性である（筑波大データ）。

したことが報告されている。細胞診が果たしてき感染してもほとんどの人は免疫によって自然に排た役割が大きいことは間違いない。しかし、海外

除され、ごく一部が持続感染し、その後、発がんでは子宮頸がん検診が、細胞診から HPV 検査への経過をたどる。発がんには HPV 持続感染に加とパラダイムシフトが起こっている。米国では

え、多産、タバコ、長期ピル服用、遺伝等多因子

2003 年から細胞診と HPV 併用検診が開始されが関与すると考えられている。

たが、昨年からオランダ、オーストラリア、ニュー

HPV は最初、子宮頸部扁平上皮の基底膜に感染し、持続感染により前がん病変（CIN）となる

ジーランド、スコットランドでは HPV 検査をメインとした検診が始まっている。

が、異型細胞の上皮内占拠程度で CIN1 〜 3 に分

日本で認可されている HPV 検査は 2 種類ある。

類される。進行がんになると肉眼でも診断できる

ハイリスク HPV 検査（発癌性のある HPV13 〜

ようになるが、前がん病変は症状もなく肉眼診断

14 タイプを一括して調べる：CIN2 以上の病変は困難である。したがって検診では頸部の擦過細をほぼ見逃しなく検出）と HPV タイピング検査

胞検体で顕微鏡的細胞診を行い（一次検診）、異（どのタイプに感染しているかを調べる）で、検常があればコルポスコピーで生検を行い、組織診診に用いられるのは前者である。細胞診は病気にで確定診断を行う（二次検診）。細胞診の精度をよる形態学的変化を見つけるが（主観的）、HPVあげるために、検体採取は綿棒からブラシやヘラ

検査は病気の原因となるウイルスを見つけるものに、さらに液状化検体法（LBC）が行われるようで、分子生物学的手法での検査なので客観的で正1091

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確だが、将来、病気になる人も見つかる一方、単が使用されている。アジアで 9 価ワクチンが使なる感染もひっかかってくるというマイナス面も用されていないのは日本と北朝鮮くらいとなってある。HPV テストを導入した諸外国のデータをいる。9 価ワクチンは大変強力で、試算では 2 価、

みても、HPV 検査では感度は高いが特異度は低4 価ワクチンでの頸がん予防効果は 7 〜 8 割だ

いことが報告されている（偽陽性が多い）。しかが、
9 価ワクチンでは 95％程度予防できる。また、し CIN2 以上の見逃しはほとんどない。HPV 検査

ワクチンは前がん病変を予防しても、がんを予の特徴として、病気の原因ウイルスなので、陰性防しないではないかとの批判があるが、HPV ワ

なら診療間隔を空けられるということがある。コ

クチンにより HPV 関連がんが減少していること

ルポスコピーなどの精密検査は増加し、短期的にがフィンランドで報告されている。頸がん予防先は高コストになるが、検診間隔が空けられれば、進国のオーストラリアでは、男性にもワクチン接HPV 検査をがん検診に導入する方が長期的にみ種がされており、尖圭コンジローマも激減していると費用対効果も大きいとされる。

る。20 代では治療が必要な前がん病変が激減し、このように HPV 検査をがん検診に導入するに2017 年 12 月から検診年齢を従来の 18 歳からは、（1）見逃しが少ないというベネフィット vs.

25 歳に引き上げた。検診も HPV 単独検診となり、過剰診断・過剰治療のコスト・リスク、（2）併生涯の検診回数は今後、半分以下になることが期

用検診 vs.HPV 単独検診、（3）医療経済的評価、待されている。オーストラリアではこのシステム（4）がん検診の登録管理システム、（5）どのよでいくと、近い将来、ワクチン接種の年代からは

うな HPV 検査法がよいか（自己採取 HPV テスト

頸がんがなくなるとの予測もある。45 歳までのもある）、などの議論すべき課題が残されている。

女性も HPV 検診を行い、陰性者にワクチン接種（2）の細胞診・HPV 併用検診がいいのか、HPVを行うと 9 割程度、病気を抑えられるという報単独検診がいいのかについては、どちらの方法で告もある。このように、海外ではワクチンと検診

も子宮頸がんが見逃されるリスクには差がないとをどのようにして効率よく組み合わせるかといういう報告がなされ、海外では HPV 単独検診に舵ことが課題となっている。

を切った国もある。本邦でもガイドライン 2020

日本では HPV ワクチンは 2013 年 4 月に定期

では、がん検診にハイリスク HPV 検査を使用す

接種ワクチンに指定されたが、広範な疼痛症例

る（単独か併用かは触れず）のは推奨 B 扱いとが報告され、積極的勧奨が中止されたままとなっなる予定である。

ている。痛みの原因疾患としては複合性局所疼痛

日本で接種できる HPV ワクチンは、子宮頸がん症候群（CRPS）、急性散在性脳脊髄炎（ADEM）、

からの検出率が最も高い HPV16/18 型に対する

ギランバレー症候群（GBS）などが考えられおり、

2 価ワクチンと HPV16/18 型に尖圭コンジロー

HPV ワクチン関連神経免疫異常症候群（HANS）

マの原因ウイルスの HPV6/11 型を加えた 4 価を唱えるグループもいるが根拠はない。痛みの発ワクチンの 2 種類がある。これらのワクチンを症頻度（接種後 1 か月まで）は 10 万回接種あた

HPV 未感染者に打った場合に、HPV16/18 型にり 0.9 で自然発症率より低い。薬害であれば自然

よる CIN2 以上になるのをほぼ 100% 予防できる

発症率を何十倍も上回るはずなので、おそらく自が、HPV 感染者を含む一般集団では予防効果は

然に起こっていることの紛れ込みではないかと推半分に落ちる。ワクチン効果は陽性者と陰性者測される。マスコミがセンセーショナルに報道しで大きく異なり、陰性者の感染は予防するが、既た不随意運動の映像も、そのような症状を訴える

陽性者への治療効果はない。したがって、中学 1

思春期女性はワクチン登場以前から報告されてい年くらいから、なるべく早く打つ必要がある。こた。名古屋市立大学の疫学調査（3 万人規模）でれらのワクチンの 2 つ目の弱点は HPV16/18 型

も、このような症状は HPV ワクチンを接種して以外は予防できないことである。海外では既に 9もしなくても同程度発生しており、有意差がない価ワクチン（HPV16/18/6/11/31/33/45/52/58）

ことが報告されている。厚労省研究班の祖父江班

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平成 30 年 12 月

第 1900 号の全国調査でも同様の報告がなされている。祖父

受ける年齢になってきたことでその効果が評価

江班では 2015 年 7 月〜 12 月の半年間で、全国可能になりつつある。新潟、大阪での研究では400 万人の 12 〜 18 歳の女子について、疼痛・

HPV16/18 に対する感染予防効果が示されてお運動障害を中心とする多様な症状を訴える人を調り、また、がん検診を受けた人でワクチン接種を査した。有症状者数は全部で 350 名、そのうち受けた人は細胞診異常が少ないことも示されていワクチン接種歴があるのが 103 名、接種歴がなる。

いのが 110 名、接種歴不明が 137 名であった。
ワクチン接種歴がなくても 10 万人あたり 20 名

まとめがこのような病気になっており、ワクチン接種歴

日本は子宮頸がん予防の後進国となり、世界があるものは、接種から発症までの期間がバラバの流れに完全に乗り遅れている。がん検診でのラではあったが、ワクチンによる影響とする期間

HPV 検査導入を推進するべく今後はガイドライ

を 1 か月以内とすれば 10 万人あたり 9 名、3 かンでは推奨予定である。本邦でもワクチンを受け月以内とすれば 11 名、1 年以内としても 18 名と、た世代ではその効果が見られ始めている一方、薬接種歴なし群とに有意差は見られず、接種とは関害を示す科学的エビデンスはない。厚労省による係なくこのような症状が起こっていることが明ら

接種推奨の早期再開は期待できそうにないが、現かになっている。

時点でも定期接種なので公費負担はある。HPV

本邦では、1994 〜 1999 年生まれは接種を受に対してもっと関心を持っていただきたい。

けたワクチン世代で、2000 年生まれ以降はワクチン接種をほとんど受けていない世代となっている。そして現在、ワクチン世代ががん検診を

特別講演４
特別

「AI とシステムバイオロジーによる医科学の展開」
山口大学大学院医学系研究科
システムバイオインフォマティクス講座教授

浅井義之［印象記：宇部市

福田信二］

このたび、山口大学医学部にわが国初の AI シする社会）に入っていこうというのが時代の流れ

ステム医学・医療研究教育センターが設立されまである。ビッグデータが基盤となり、そのビッグ

したが、同センター長に就任された浅井教授にこ

データをより効率よく、よりスピーディーに処理の分野の展望について講演いただいた。

することによってサービスにつなげていこうとい

第一次産業革命は機械化していくための革命、う発想である。ビッグデータの定義は 3 つの V

第二次産業革命は電力化していくための革命、第（volume： 量、velocity： 集 積 の 速 さ、variety：

三次産業革命は自動化していくための革命だっ多様性）で表される。診断や診療計画にダイレクたが、次の産業革命は自律化していくための革命トに分析された情報が連携されることによってス

で、この自律化を経て Society5.0（必要な物・サー

ピードアップが図られ、迅速かつ質の高い診断とビスを必要な人に、必要な時に、必要なだけ提供

それに基づく診療計画の策定を立てられるように

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平成 30 年 12 月

山口県医師会報

第 1900 号

なる。そして、より効率的かつ効果的な治療や予学んで強くなった。囲碁の AI はシミュレーショ

防に役立てていける。こういったものに今の AI

ンなので一瞬で何万局も指して、数をこなして頂という新しい技術を応用することへの期待感があ

上に行く道をみつけてしまったが、これがうまくる。患者に対するサービスだけでなく、スタッフ

いくのは結果の評価が明確に定量化できたからでや医師に対するサービスでもある。情報を分析すある。医療では AI が患者に試行錯誤はできない

るのがビッグデータに対する AI 解析となる。機ので、この戦略は使えない。医療における AI 開

械学習は正確に理解できる言葉である。そのため

発は医師が診断を下した結果に対して、AI がそに人工知能を汎用人工知能と特化型人工知能に分のときの状態、データと診断結果を照らし合わせ

けると、特化型人工知能は目の前にある問題を解て、これを学習していくというスキーム以外には

く知能であり、データベースと機械（数学の技術）

成り立たない。例えば、皮膚がんの病理写真から学習を用いて、作り込んでいく人工知能である。

ヒトの医師の識別率よりも高い識別率が出てきう

汎用人工知能は、自ら方法を選び、自らするこるが、それは医師なりの特徴抽出に加えて AI がとも決めて行動に移していく人工知能のことであ

それ以外の特徴を見つけて判別するからである。

る。われわれの社会で人工知能と呼ばれているもディープキュアネットワークのコアの部分は脳のはすべて特化型人工知能である。この特化型人の神経細胞の素地的なモデルになっていて、それ

工知能がわれわれに比べて遙かに優れているのはで複雑なネットワークを作っていくことによって検索能力とデータの判別能力である。1956 年の複雑な状態空間、データの表現を獲得する能力がダートマス会議で初めて Artiﬁcial Intelligence と上がってくる。フレーム問題とは、常識を AI にいう言葉が出てきて、1960 年のパーセプトロン、

どこまで教えることができるか、何を AI が知っ1990 年のネオコグニトロン（福島邦彦 教授）、ていると自分の行動を決めることができるか、判そして 2010 年のディープラーニングへと発展し断できるかということが決まらないというものている。機械学習が成立するというのは、例えばである。AI は東京大学の入試に合格できるか？

手書きの数字を認識する正答率が上がること、赤中学レベルの数学の問題「長さ 230m の列車がと青のデータの境界線が正解に近づくことをい

15m/s で上り方向に、250m の列車が 17m/s でう。医療画像をデータとして健常、疾患という形

下り方向に進んでいる。列車が出会ってからすで学習させることによって、この二つの間の差異

れ違い終わるまでに何秒かかるか」、これは AI にを見分けるようなシステムを作っていく。医療画は解けない。言葉の意味が分からないから、こん像に関してはさらに難しくなる。AI の視力につな問題すら解けないようなレベルである。特化型

いて、画像を見せて犬と判別できるシステムに、AI をうまく使う方法を考えて医療技術のフォト

ダチョウからとったノイズを載せるとわれわれのマップに貢献していけると思っている。

目では見えないが、AI レベルではダチョウが見この 4 月 1 日に山口大学医学部医学系研究科える。つまりわれわれの目には見えないようなと山口大学附属病院にこの AI システム医学・医物までそこに載っているデータの解析レベルで見

療研究教育センター（AISMEC）が発足し、私が分けることができる。現在は健康だが今後、病気

初代センター長を拝命した。ソニーコンピューを発症するようなケースで、早期に微細な変化を

ターサイエンス研究所の北野宏明 先生に顧問にAI の人工知能の技術をもって detect できないかなっていただいた。AISMEC ではシステムバイオと考えている。機械学習 AI の医療への応用の課

ロジーと人工知能、機械学習とを融和させた技術

題は、一つはデータの集積方法であるが、そのデーを形作って、それを医学・医療に展開したいと考タに答えがついている必要がある。もう一つは機えている。研究だけでなくて、データサイエンス械学習による解析結果の説明が難しい。データの医学の人材育成にも取り組んでいる。人工知能と中からみつかったルールにロジックがないので論は雑多なデータの中から、そのデータを解析する

理追求ができない。将棋の藤井聡太さんは AI にことによって知識を抽出し、見つけていく技術、

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第 1900 号

知識を発見する技術である。一方で、システムバ

うギャップがある。このギャップを埋めるために

イオロジーの方は知識を広げていくための方法論出てきたのが、システムバイオロジーという考えである。医学生理学の進展、特に分子生理学の進方である。
いろいろなデータを蓄積して統合して、展、人工知能が第 3 次の AI ブームである。シス

それに基づいて数理モデルをコンピューター上にテムバイオロジーの考え方も 2000 年頃にでてき作り、シミュレーションしていくというアプローて、波に乗っている。計算機、インターネットがチである。コンピューターの中にデータに基づい発展してきているというこの 4 つの波がちょうて生理機能を作り上げ、それをシミュレーション

ど揃っている、すごく稀な時代である。タイミン

することによって動きに変換して、生理機能の病

グよくわれわれはセンターを発足させることが態に繋げていこうというアプローチである。

できた。システムバイオロジーについて先に紹介

現在、山口大学では、地域密着型の AI ホスピ

する。これまでの生命科学、生理学は要素還元主タル構想というものを打ち立てており、われわれ

義的な方法論に基づいている。しかし、個体レベのシステムがうまく機能するようになったら、そルから遺伝子レベルまで問題を小分けにして、問のシステムを山口県の中で先生方にも使っていた題を解くことができるようになってきても、それだけるような形で広めていき、医療のボトムアッ

ですべての疾患が治せるようになったとは言えなプに寄与させていただければと考えている。このい。小分けにしたデータがいろいろなレベルで蓄ように山口ワイドにシステムを展開しようと思っ積したことによって次の問題が見えてきた。ゲノた時には先生方のご協力なくしてはできないこと

ミック、プロテオミックス、フィジオームというなので、そのときにはご協力を賜れればと考えて領域が出ている。一方で、われわれが理解したいいる。

と思っている領域は生理機能の状態、あるいは病態である。生命システムとして時間方向に変化していく状態そのものが機能であり、そういう動的なものである。静的な現象をいくらもってきても、動的な状態にダイレクトに繋がっていかないとい

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