Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
kgp5593004	13	70551029	A	0.1036	4.089	7.99E-05	4.10
rs4679485	3	59405125	A	-0.08589	-4.087	8.03E-05	4.10
kgp1084784	10	121298412	A	0.1638	4.084	8.13E-05	4.09
kgp571668	10	121306466	G	0.1638	4.084	8.13E-05	4.09
kgp7727591	4	16863708	A	-0.1172	-4.083	8.17E-05	4.09
kgp7368832	4	16872910	A	-0.1172	-4.083	8.17E-05	4.09
kgp3022020	4	16871830	C	-0.1172	-4.083	8.17E-05	4.09
kgp3556014	1	235182187	G	0.0823	4.082	8.19E-05	4.09
kgp7533315	7	158942937	A	0.08908	4.084	8.20E-05	4.09
rs6535218	4	138370960	C	0.1455	4.081	8.26E-05	4.08
kgp2665913	6	38126499	G	0.09859	4.078	8.33E-05	4.08
rs7802012	7	68722152	A	-0.08466	-4.078	8.33E-05	4.08
rs319779	17	31501913	G	-0.08736	-4.076	8.38E-05	4.08
kgp7025521	3	1708055	A	0.108	4.074	8.46E-05	4.07
kgp1103004	7	158820933	A	0.09914	4.073	8.47E-05	4.07
rs10919299	1	170067296	G	0.08697	4.074	8.49E-05	4.07
kgp6659666	17	26242752	A	0.1126	4.072	8.51E-05	4.07
kgp4744845	7	22923397	G	0.1216	4.064	8.78E-05	4.06
rs7604433	2	177260099	G	0.1031	4.062	8.85E-05	4.05
kgp533237	2	20810659	G	0.08256	4.058	8.96E-05	4.05
kgp5359988	13	70493253	G	0.09001	4.053	9.13E-05	4.04
rs9599523	13	70488978	A	0.09001	4.053	9.13E-05	4.04
kgp7521259	15	78987686	G	-0.08521	-4.05	9.23E-05	4.03
rs2189613	19	43285368	A	-0.1208	-4.047	9.36E-05	4.03
kgp22077270	5	148520866	C	0.1763	4.044	9.45E-05	4.02
rs12142787	1	47266590	A	0.08973	4.039	9.64E-05	4.02
rs3766208	1	47268526	A	0.08973	4.039	9.64E-05	4.02
rs11094486	23	150240785	A	-0.12	-4.038	9.65E-05	4.02
kgp1657599	7	6713936	A	-0.1055	-4.037	9.69E-05	4.01
kgp1841777	5	35989739	A	-0.08164	-4.036	9.75E-05	4.01
kgp14830657	2	2673383	A	0.0966	4.041	9.76E-05	4.01
kgp8177828	7	23102329	C	0.1417	4.031	9.93E-05	4.00
表(1)-21 解析 2 における $ -\log_{10}(P) $ が 4 以上の 21 SNVs のリスト

SNP ID	Chromosome	position	minor allele (tested)	odds ratio	Coefficient t-statistic	P value	-log10(P)
kgp375182	7	68715427	G	0.1918	-4.506	6.61E-06	5.18
kgp7521259	15	78987686	G	0.199	-4.492	7.07E-06	5.15
rs7802012	7	68722152	A	0.1825	-4.483	7.35E-06	5.13
rs10250140	7	68718752	G	0.1974	-4.337	1.44E-05	4.84
rs8080267	17	10154348	A	0.1701	-4.219	2.45E-05	4.61
kgp6294578	17	10155277	A	0.1701	-4.219	2.45E-05	4.61
rs17032316	4	155886241	A	0.2075	-4.163	3.13E-05	4.50
rs3825806	15	78985342	A	0.2032	-4.158	3.21E-05	4.49
kgp7321933	4	155901931	A	4.739	4.137	3.52E-05	4.45
rs4789846	17	80225545	A	0.1876	-4.06	4.91E-05	4.31
kgp1041492	13	21689729	A	5.082	4.041	5.32E-05	4.27
kgp10675237	17	69073319	C	0.2355	-4.03	5.57E-05	4.25
rs4483799	15	59723265	C	0.2243	-4.014	5.98E-05	4.22
rs4410020	15	59723253	A	0.2243	-4.014	5.98E-05	4.22
rs16937003	10	80938499	A	6.675	4.003	6.26E-05	4.20
kgp19859473	15	95834127	G	13.56	3.977	6.97E-05	4.16
kgp11186677	10	19494807	G	4.861	3.973	7.09E-05	4.15
rs11047223	12	24192707	C	0.1946	-3.972	7.13E-05	4.15
kgp2655986	15	78987225	A	0.1957	-3.965	7.35E-05	4.13
rs1796209	12	83304031	G	5.315	3.96	7.51E-05	4.12
rs7856948	9	8900641	A	0.1037	-3.891	9.99E-05	4.00
解析データを Manhattan plot により 図(1)-14（解析 1）と 図(1)-15（解析 2）に図示した。

図(1)-14 GWAS 重回帰分析－Manhattan プロット（解析 1）

図(1)-15 GWAS ロジスティック回帰分析－Manhattan プロット（解析 2）
Manhattan plot は GWAS の結果を示すために通常使用されるものであり、横軸に染色体上の位置、縦軸に $ -\log_{10}(P) $ をとり、各 SNV についてプロットしたものである。GWAS 解析において、一般的な有意水準は $ 5 \times 10^{-8} $ とされているが、本研究の結果では最も有意性を示す SNP でも $ 10^{-6} $ に届かない事がわかった。

図(1)-16 GWAS 重回帰分析 Q-Q プロット（解析 1）
図(1)-17 GWAS ロジスティック回帰分析 Q-Q プロット（解析 2）

図(1)-16 と図(1)-17 に解析 1 と解析 2 の Q-Q プロットを図示した。このプロットでは各 SNVs が期待値どおりであれば直線上に載ると考えて良く、もし、血中 PCB 值に有意に関与する SNV があれば、直線から上部に離れる事になる。両図ともほぼ直線上にプロットされており、P 值が有意水準に近づくにつれ上に偏位する傾向はみられていない。

以上の結果により PCB 濃度に関与する遺伝子群において、単独で強い影響を及ぼす遺伝子は存在せず、relative risk が 2 に満たない弱い影響をもつ遺伝子群により遺伝要因が形成されている可能性が高いと判断できる。この判断が正しいとすると、関与する遺伝子を明らかにするには、できるだけ正確な PCB 摂取量を推定できる集団で最低、数千サンプルを使った解析が必要である事になる。
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

環境由来で曝露するPCBは、蓄積性が高く半減期の長い化学物質であり、体内でホルモン用作用を示すことから、さまざまなヒトへの影響が懸念されている。近年の報告では、ヨーロッパの出生コホート調査結果の解析により胎児期PCB曝露と最近の出生体重減少との間に関連性が示唆されている $ ^{7} $ 。そのため、欧米アジア各国で小児コホートが行われ、それらの調査でもPCBを含むPOPsによる影響究明が最優先で取り組まれている。

本研究では、妊娠の妊娠中の血中総PCB濃度と出産時の臍帯PCB濃度を測定し、質問票の年齢、食事、出産回数等の回答から母児PCB曝露量推定決定に対する寄与因子の評価を行った。

研究初年度（平成25年度）および中間年度（平成26年度）の研究遂行により、第一に1)209の異性体の総量を分析するパックドカラム簡易法による母体血中総PCB濃度の検証によって、母体血中のPCB濃度（n=1490名）の平均は0.28±0.16ng/g-wetであることと、2)出産年齢の増加に伴いPCB濃度が微増とはいえ高まる傾向を示す結果が得られた。この結果から、PCB濃度推定には、①FFQと年齢、出産回数や、②女性の経産歴・年齢、③食べ物では魚介類・卵の摂取量が重要な要因となることが明らかとなった。また、研究最終年度に行った主要な異性体について分析可能な簡易型血中PCB濃度測定法での母体血中のPCB濃度（n=313名）は、0.35±0.23ng/g-wetという結果を導き、パックドカラム簡易法と近似する知見が得られた。これより、簡易型血中PCB濃度測定法をパックドカラム簡易法と比較すると、同程度の簡易さであるにもかかわらず、より高感度かつPCB個別異性体の測定が可能であるという利点が得られ、今後のコホート調査での分析に有益であるといえよう。

次に3）臍帯中の総PCB濃度の検証によって、臍帯中の総PCB濃度（n=135名）の平均は0.047±0.0021 ng/g-wetであった。また、本研究の執行により得られたデータ（妊娠前期・臍帯）と本研究経費以外で得たデータ（出産時）との組合せが揃う114名の結果から、妊娠前期と出産時の母体血中総PCB濃度および、出産時の母体血と臍帯の総PCB濃度との間に相関する傾向がみられた。

一方、血中 PCB 濃度に関与する遺伝子群において、単独で強い影響を及ぼす遺伝子は本研究で見いだされなかった。

これらの研究成果は、すぐには結論を導くものではないが、測定を継続することで、母体中に蓄積するPCB濃度と胎児移行のPCB濃度に関するデータの信用性を高めるとともに、質問票による調査内容との寄与を追究することは、母児POPs曝露量の質問票（遺伝因子を含む）からの推定を導く可能性が見いだされる。
## （２）環境政策への貢献

＜行政が既に活用した成果＞

「特に記載すべき事項はない。」

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

既に国内での PCB の製造等は禁止されているが、我々の体内には環境中に存在する PCB が自然に体内に取り込まれているのも事実である。特に、ヒト胎児には、ダイオキシン類や PCB、農薬類である P,P'-DDE；Dichlorodiphenyldichloroethylene あるいは HCHs（hexachlorocyclohexanes）や HCB（hexachlorobenzene）といった有機塩素系の残留性有機汚染物質（POPs；persistent organic pollutants）が残留する報告がある\(^{2),3),4),5),6),7）。これらのヒトの生体試料に含まれる PCB に関する報告は多々みられるが、千名を超す集団を対象とする調査では、精密法による測定費用が高額なため、世界各国での取り組みの足並みがそろわないのも事実である。すなわち、本研究の遂行により得られた測定結果から、母親の食生活や生活習慣、年齢、出産回数などと母児体内の POPs 濃度の関係を導きだすことができれば、将来の環境政策において問題となる特定の物質群を絞り込んで対応することが可能となるほか、出産可能年齢の世代への曝露削減対策が可能になると考える。また前記する通り、209 の異性体の総量を分析するパックドカラム簡易法と主要な異性体について分析可能な簡易型血中 PCB 濃度測定法との結果が近似する点からして、大規模な調査対象からなるコホート調査については、体内に蓄積する化学物質の総量に加え主要な異性体の動向を把握することも重要となり、簡易型血中 PCB 濃度測定法の汎用が期待される。

## 6 ．国際共同研究等の状況

2015年12月12日に、スーデン：ウプサラクリニカル・リサーチセンターに所属する生物統計学者のエリック・ランパ博士を招き、ニシンと有害物質のカクテル-PCBとダイオキシン汚染（スーデンからの報告；Herrings and Toxic Cocktails : a Swedish Perspective on PCB and Dioxin Exposure）と題して特別講演を開催した。同博士は、PCBなど環境中に長期間残留する化学物質の人体影響を統計的な手法で解析し、本公演ではスーデン人の人体汚染に関する知見を参加者に講演した（この講演は本研究課題の成果発表会での企画であり、本研究課題の成果と関連する内容について意見交換され、特にPCB測定については、各国の測定結果を適宜対比できるプロトコールの確立を目指す我々の考えに異論ない回答を得た。
## 7 ．研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

<論文（査読あり）>

特に記載すべき事項はない。

<査読付論文に準ずる成果発表>

特に記載すべき事項はない。

くその他誌上発表（査読なし）>

特に記載すべき事項はない。

## （2） 口頭発表（学会等）

1) C. Mori, A. Eguchi, M. Otake, M. Hanazato, N. Suzuki, M. Watanabe, Y. Matsuno, H. Nakaoka and E. Todaka : 環境ホルモン学会第17回研究発表会、2014

“New approach of human maternal-fetal exposure assessment of persistent organic pollutants (POPs)”

2) C. Mori, K. Sakurai, H. Miyaso, A. Eguchi: 環境ホルモン学会 第18回研究発表会、2015 “Chiba study of Mothers and Children’s Health (C-MACH): Cohort Study with omics analyses”

3) C. Mori, A. Eguchi, M. Otake, M. Hanazato, N. Suzuki, M. Watanabe, Y. Matsuno, H. Nakaoka, E. Todaka: Endocrine disruptors effects on wildlife and human health, International workshop 2016, Paris, France, 2016

“Development of exposure assessment and preventive intervention of blood PCB level using Japanese birth cohort data”

参考：参考ポスター発表

1) M. Hanazato, N. Suzuki, C. Koga, M. Otake, M. Watanabe, E. Todaka, M. Yamamoto, H. Nakaoka and C. Mori : 環境ホルモン学会第 16 回研究発表会、2013

Relationship between seafood intake, residential area and blood PCB level among pregnant women in Chiba Prefecture, Japan

2) M. Hanazato, M. Watanabe, E. Todaka, Y. Matsuno, H. Nakaoka, C. Mori : 8th World Congress on Developmental Origins of Health and Disease - DOHaD 2013, Singapore, 2013

Relationship between blood Polychlorinated Biphenyl level and distance towards the nearest fishing port: A Birth Cohort Study

3) E. Todaka, M. Watanabe, Y. Matsuno, M. Hanazato, H. Nakaoka and C. Mori : Environment and Health - Bridging South, North, East and West - Basel, Switzerland, 2013
Relationship between food intake & geographic information from questionnaire and blood PCB level in birth cohort study

4) C. Mori, M. Otake, A. Eguchi, M. Hanazato, N. Suzuki, Y. Matsuno, H. Nakaoka, E. Todaka: pptoxIV Environmental Stressors in Disease and Implications for Human Health, Boston, MA, USA, 2014

“An attempt of development of PCBs exposure assessment using food frequency questionnaire in birth cohorts in Japan”

5) M. Hanazato, A. Eguchi, E. Todaka, Y. Matsuno, H. Nakaoka, C. Koga, C. Mori : 34th International Symposium on Halogenated Persistent Organic Pollutants, Madrid, Spain, 2014

“DO PCBS, OCPS, AND DIOXIN-LIKE COMPOUNDS WITH HIGH MOLECULAR WEIGHT DECREASE HUMAN MATERNAL-FETAL PLACENTAL TRANSFER RATES?”

6) A. Eguchi, M. Otake, M. Hanazato, N. Suzuki, Y. Matsuno, H. Nakaoka, E. Todaka, C. Mori: 51st Congress of the European Societies of Toxicology Bridging Sciences for Safety, Euro tox 2015, Porto, Portugal, 2015

“Estimation of maternal blood PCB level using Food Frequency Questionnaire in Japanese national birth cohort”

7) C. Mori, A. Eguchi, M. Otake, M. Hanazato, N. Suzuki, M. Watanabe, Y. Matsuno, H. Nakaoka, Todaka : DOHaD (Developmental origins of health and disease) 9th World Congress, Cape Town, South Africa, 2015

“Preventive intervention to reduce human exposure of PCBs/Dioxins.”

8) M. Hanazato, M. Otake, A. Eguchi, N. Suzuki, C. Koga, Y. Matsuno, H. Nakaoka, E. Todaka and C. Mori : DOHaD (Developmental origins of health and disease) 9th World Congress, Cape Town, South Africa, 2015

“Relationship between maternal blood PCB level and distance towards the nearest fishing port in Japanese national birth cohort, 9th world congress”

9) 江口哲史、大竹正枝、花里真道、鈴木規道、松野義晴、中岡宏子、戸高恵美子、森千里：環境ホルモン学会第18回研究発表会、2015

「食事摂取頻度調査およびアンケート調査結果を用いた血清中 PCB 濃度の推定」

（3）出願特許

特に記載すべき事項はない。
## （４）「国民との科学・技術対話」の実施

1) 「次世代の健康のために、いまできること」

~母体血中化学物質測定・食事調査の必要性と今後の展望~

(2014年3月16日、東京田町キャンパス・イノベーションセンター国際会議室、市民50名)

2) 環境と子どもの健康（市民講座：千葉大学予防医学センター主催）

（2015年3月15日、東京田町キャンパス・イノベーションセンター国際会議室、市民40名）

3) 環境と子どもの健康（市民講座：千葉大学予防医学センター主催）

（2015年12月12日、東京都中央区八重洲あすか会議室、市民80名）

4) 母児における化学物質の曝露調査に関して（市民講座：千葉大学予防医学センター主催）

（2016年3月27日、東京田町キャンパス・イノベーションセンター国際会議室、市民40名）

（５）マスコミ等への公表・報道等 特に記載すべき事項はない。

(6) その他

特に記載すべき事項はない。

### 8 \. 引用文献

1) Mori C (2004): High-risk group and high-risk life stage: Key issues in adverse effects of environmental agents on human health. Reprod. Med. Biol.,3: 51-58.

2) Mori C, Komiyama M, Adachi T, Sakurai K, Nishimura D, Takashima K, Todaka E (2002) : Application of toxicogenomic analysis to risk assessment of delayed long-term effects of multiple chemicals including endocrine disruptors in human fetuses. Environ Heal Perspect Toxicogenom 111(1T):7-13.

3) Fukata H, Omori M, Osada H, Todaka E, Mori C (2005): Necessity to measure PCBs and organochlorine pesticide concentrations in human umbilical cords for fetal exposure assessment. Environ Heal Perspect 113:297-303.

4) Dirtu AC, Cernat R, Dragan D, Mocanu R, Grieken RV, Neels H, Covaci A (2006): Organohalogenated pollutants in human serum from Iassy, Romania and their relation with age and gender. Environ Int 32:797-803.

5) Mori C, Todaka E (2011) : Environmental contaminants and children’s health sustainable health science for future generations. Maruzen Planet Co Ltd. Tokyo. http://cpms.chiba-u.jp/. Accessed 23 March 2014.
6) Amodio E, Turci R, Massenti MF, Di Gaudio F, Minoia C, Vitale F, Firenze A, Calamusa G (2012) : Serum concentrations of persistent organic pollutants (POPs) in the inhabitants of a Sicilian city. Chemosphere 89:970-974.

7) Govarts E, Nieuwenhuijsen M, Schoeters G, Ballester F, Bloemen K, de Boer M et al (2012) : Birth weight and prenatal exposure to polychlorinated biphenyls (PCBs) and dichlorodiphenyldichloroethylene (DDE): a meta-analysis within 12 European birth cohorts.

Environ Heal Perspect 120:162-170.

8) 財団法人 日本公衆衛生協会 (2005) ヒト臍帯におけるダイオキシン類等化学物質の蓄積・曝露状況の継続的調査 平成11年度より平成16年度総括報告書.

9) Mori C and Todaka E (2011) Environmental contaminants and children's health Sustainable health science for future generations. MARUZEN PLANET Co., Ltd. (ISBN: 978-4-86345-077-6)

10) Caspersen I.H, Knutsen H.K, Brantsaeter A.L, Haugen M, Alexander J, Meltzer H.M, Kvalem H.E. (2013): Dietary exposure to dioxins and PCBs in a large cohort of pregnant women: results from the Norwegian Mother and Child Cohort Study (MoBa). Environ Int. 59:398-407.

11) Kvalem H.E, Knutsen H.K, Thomsen C, Haugen M, Stigum H, Brantsaeter A.L, Froshaug M, Lohmann N, Papke O, Becher G, Alexander J, Meltzer H.M (2009) : Role of dietary patterns for dioxin and PCB exposure. Mol Nutr Food Res. 53:1438-1451.

12) Sjodin A, Hagmar L, Klasson-Wehler E, Bjork J, Bergman A (2000): Influence of the consumption of fatty Baltic Sea fish on plasma levels of halogenated environmental contaminants in Latvian and Swedish men. Environ Health Perspect. 108:1035-1041.

13) Sasamoto T, Ushio F, Kikutani N, Saitoh Y, Yamaki Y, Hashimoto T, Horii S, Nakagawa J, Ibe A. (2006): Estimation of 1999-2004 dietary daily intake of PCDDs, PCDFs and dioxin-like PCBs by a total diet study in metropolitan Tokyo, Japan. Chemosphere. 64:634-641.
# A Study on the Estimation of Mother-Fetal Exposure of POPs by Questionnaires and Genetic Factors

Principal Investigator: Chisato MORI

Institution: Center for Preventive Medical Sciences, Chiba University

1-8-1 Inohana, Chuou-ku, Chiba-City, Chiba 260-8670, JAPAN

Tel: 81-43-226-2017 / Fax: 81-43-226-2018

E-mails: cmori@faculty.chiba-u.jp

## [Abstract]

Keywords: Polychlorinated biphenyls (PCBs), Genome-Wide Association Study (GWAS), Questionnaire analysis, Exposure pathways, Estimation of exposure amount

It is well known that persistent compounds like polychlorinated biphenyls (PCBs) get accumulated in the human body. These compounds have a long half-life and pose a toxicological risk to human development. It has been reported that the diet is the major source of exposure to PCBs. If population groups having a high exposure to PCBs can be identified using a food frequency questionnaire (FFQ) without performing a chemical analysis, saving time and expenditure is possible. Herein, we determined the relation between FFQ responses and blood PCB contamination levels in mothers. PCB analysis was performed using gas chromatography (GC) combined with an electron capture detector (ECD) for rapid screening and GC combined with negative-ion chemical ionization-mass spectrometry (NICI-MS) for a detailed analysis of congener profiles in the human serum.

The expected and actual blood PCB levels in mothers (n = 1,490) were determined using rapid screening. Based on the stepwise forward selection results of Bayesian regression models, it was observed that the blood PCB level (mean: $ 0.28 \pm 0.16 $ ng/g-wet) positively correlated with age and intake of fish and eggs and negatively correlated with the number of deliveries. These results are consistent with the results from a Japanese total-diet study on the accumulation of dioxins from food intake. These findings indicate that an estimation of daily intake is useful in predicting PCB accumulation in mothers.

The blood PCB level using GC–NICI-MS was comparable to the values obtained from GC-ECD analysis (n = 313, mean: $ 0.35 \pm 0.23 $ ng/g-wet). Moreover, the analytical values of the PCBs in the samples analyzed by GC–NICI-MS were comparable to the values reported from other methods. This indicates that GC–NICI-MS is suitable for analyzing tetra- to hepta-chlorinated PCBs in serum samples. CB-153, CB-138, and CB-180 are the major contributors to the total accumulated PCB concentration. These PCB profiles in
serum samples were comparable with previous results from Japanese studies.

Our genetic analysis did not identify any genes that show a strong correlation with blood PCB concentration.

As the analytical method using GC–NICI-MS has a higher sensitivity and selectivity compared to GC-ECD, it can serve as a suitable method for the rapid screening analysis in large-scale cohort studies.
# 平成24年度介護保険事業状況報告（年報）のポイント

## 1 第1号被保険者数

（24年3月末現在）（25年3月末現在）

2,978万人 $ \Rightarrow $ 3,094万人 （对前年度 +116万人、+3.9%增）

| 前期高齡者 (65歳以上75歳未満) | 後期高齡者 (75歳以上)
平成12年度 | 1319 | 923
13年度 | 1342 | 974
14年度 | 1371 | 1022
15年度 | 1374 | 1076
16年度 | 1387 | 1124
17年度 | 1412 | 1175
18年度 | 1450 | 1226
19年度 | 1471 | 1280
20年度 | 1504 | 1328
21年度 | 1514 | 1377
22年度 | 1483 | 1428
23年度 | 1505 | 1472
24年度 | 1574 | 1520

## 2 要介護（要支援）認定者数

（24年3月末現在）（25年3月末現在）

531万人 $ \Rightarrow $ 561万人 （对前年度 +31万人增、+5.8%增）

| 13年度 | 14年度 | 15年度 | 16年度 | 17年度 | 18年度 | 19年度 | 20年度 | 21年度 | 22年度 | 23年度 | 24年度 | ※東日本大震災の影響により、22年度の数値には福島県内5町1村の数値は含まれていない。
要支援 | 70 | 87 | 106 | 124 | 133 | 142 | 90 | 77 | 78 | 85 | 90 | 95 | 105
要支援1 | 48 | 56 | 64 | 60 | 61 | 64 | 75 | 80 | 82 | 85 | 70 | 72 | 99
要支援2 | 35 | 39 | 43 | 49 | 52 | 55 | 64 | 71 | 74 | 71 | 63 | 64 | 74
経過的要介護 | 36 | 39 | 42 | 47 | 49 | 52 | 54 | 57 | 59 | 63 | 64 | 66 | 69
要介護1 | 35 | 39 | 43 | 49 | 52 | 55 | 64 | 71 | 74 | 71 | 70 | 72 | 74
要介護2 | 34 | 38 | 41 | 45 | 46 | 49 | 52 | 57 | 59 | 63 | 64 | 66 | 74
要介護3 | 36 | 39 | 42 | 47 | 49 | 52 | 54 | 57 | 59 | 63 | 64 | 66 | 74
要介護4 | 35 | 39 | 43 | 49 | 52 | 55 | 64 | 71 | 74 | 71 | 70 | 72 | 99
要介護5 | 32 | 39 | 50 | 59 | 67 | 72 | 53 | 55 | 63 | 66 | 65 | 67 | 77
※東日本大震災の影響により、22年度の数値には福島県内5町1村の数値は含まれていない。

24年度構成比
合計	100.0%
要介護5	10.9%
要介護4	12.3%
要介護3	13.2%
要介護2	17.6%
要介護1	18.6%
要支援2	13.6%
要支援1	13.6%
## 3 第1号被保険者に占める要介護（要支援）認定者の割合（認定率）

（24年3月末現在）（25年3月末現在）

17.3% $ \Rightarrow $ 17.6%（对前年度 +0.3ポイント増）

| 軽度 (要支援1～要介護2) | 重度 (要介護3～要介護5)
平成12年度 | 6.5% | 4.5%
13年度 | 7.6% | 4.8%
14年度 | 8.9% | 5.0%
15年度 | 9.6% | 5.5%
16年度 | 10.0% | 5.7%
17年度 | 10.4% | 5.7%
18年度 | 9.9% | 6.0%
19年度 | 9.7% | 6.2%
20年度 | 9.7% | 6.3%
21年度 | 9.9% | 6.3%
22年度 | 10.5% | 6.4%
23年度 | 10.8% | 6.5%
24年度 | 11.2% | 6.4%

## 4 サービス受給者数（1ヶ月平均）

(23年度)

434万人 $ \Rightarrow $ 458万人

(对前年度 +24万人增、+5.5%增)
## 5 保険給付（介護給付・予防給付）

## （1） 費用額

（23年度累計）（24年度累計）

8兆2,253億円 → 8兆7,570億円（対前年度 +5,317億円増、+6.5%増）（注）高額介護（介護予防）サービス費（以下、「高額介護サービス費」という）、高額医療合算介護（介護予防）サービス費（以下、「高額医療合算介護サービス費」という）、特定入所者介護（介護予防）サービス費（以下、「特定入所者介護サービス費」という）を含む。

## （２）給付費（利用者負担を除いた額）

（23年度累計）（24年度累計）

7兆6,298億円⇒8兆1,283億円（対前年度+4,985億円増、+6.5%増）（注）高額介護サービス費、高額医療合算介護サービス費、特定入所者介護サービス費を含む。

（参考1）年度別給付費の推移

（参考2）年度別（居宅、地域密着型、施設別）給付費の推移（1ヶ月平均）
6 第1号被保険者1人あたり給付費（介護給付・予防給付）

(23年度) (24年度)

256千円 ⇒ 263千円 （対前年度 +7千円増、+2.5%増）

| 平成12年度 | 13年度 | 14年度 | 15年度 | 16年度 | 17年度 | 18年度 | 19年度 | 20年度 | 21年度 | 22年度 | 23年度 | 24年度
注1 | 145 | 178 | 195 | 208 | 221 | 224 | 219 | 224 | 227 | 238 | 249 | 256 | 263
注2 | 各年度の給付費累計（高額介護サービス費、高額医療合算介護サービス費、特定入所者介護サービス費を含む。）を各年度末の第1号被保険者数で除している。 | | | | | | | | | | | | |
※東日本大震災の影響により、22年度の数値には福島県内5町1村の数値は含まれていない。

## 7 第1号被保険者の保険料収納額（現年度分）

（1）収納額

(23年度分) (24年度分)

1 兆 4,030 億円 ⇒ 1 兆 7,411 億円 (対前年度 +3,381 億円増、+24.1%増)

（2）収納率

（23年度分）

98.5%

(85.6%)

⇒

(24年度分)

98.5%

(87.0%)

(対前年度－0.05ポイント)

(再掲：普通徴収)

・収納率が100％保険者 … 28保険者 （全保険者に占める割合は1.8%）

8 介護給付費準備基金の積立状況

(23年度末) (24年度末)

2,848億円 $\Rightarrow$ 3,123億円 （対前年度 +275億円）

（1,452保険者） （1,503保険者） （準備基金を保有している保険者）

（参考）財政安定化基金の貸付状況
(H24～H25；累計予算額 72,320 千円)

逸見 彰男（愛媛大学）

### 1. 研究实施体制

（１）磁性 Na-P1 ゼオライトの製造条件検証（愛媛大学）

（２）放射性土壤分離用磁選機の開発（愛媛大学）

図 研究のイメージ

### 2. 研究開発目的

放射性 Cs の除染方法としてゼオライトを用いる方法が検討されてきており、我々は石炭火力発電所から排出される石炭焼却灰を原料としてアルカリ処理により合成した Na-P1 型人工ゼオライト（Na₆Al₆Si₁₀O₃₂·12H₂O）が安価かつ高い陽イオン交換容量(CEC)をもつことに注目し検討を進めてきている。Na-P1 型ゼオライトは構造中に Cs+よりわずかに大きい 0.38nm の空隙をもつことから優れた選択捕獲特性を持つことが注目される。除染方法として、溶液中の放射性 Cs は比較的容易に回収でき、例えば汚染された水をゼオライト充填したカラムに通すことにより除染することが可能である。しかし、土壌の除染は、ゼオライトを水田などに散布して Cs 吸着させてもそれを回収する方法がない。一方、磁石の原料であるマグネタイト(Fe₃O₄)のナノ微粒子も鉄の塩化物のアルカリ処理により合成することができ、この合成法は Na-P1 ゼオライトと酷似している。

そこで、我々は、同じ容器内に原料を入れ同時にアルカリ処理することにより磁性を有するゼオライトーマグネタイト複合材料（以下、磁化ゼオライトとする）が合成できることを見いだした。これにより水田などに散布し、Cs吸着後の磁場回収が可能となる。これまでに、ゼオライトを合成する際に市販のマグネタイトを混合したり、マグネタイトを合成する際に市販のゼオラ
イトを混合したりといった方法の報告があるが、同時に合成する方法については報告がない。本研究のゼオライト粒子中にマグネタイトナノ微粒子が入った一体型の複合材料とすることがきわめて重要であり、我々は、現場の実証試験において、混合物を顆粒状にしたものを用いた場合では土壌と攪拌した際にゼオライトとマグネタイトが分離するという失敗をすでに経験している。

本研究では土壌中に存在する放射性 Cs を除去する方法として Na-P1 型ゼオライト-マグネタイト複合材料の作製を行なった。さらに汚染土壌と磁化ゼオライトを混合し、放射性 Cs を吸着させた後、磁石選別により磁化ゼオライトのみ回収することで除染することを目的として、磁選機の開発、現場実証試験、溶出助剤の開発などについての研究を行なった。

### 3. 本研究により得られた主な成果（研究者による記載）

## (1) 科学的意義

性能の優れた磁性化 Na-P1 型ゼオライトの製造条件を見出した。大量・安価な製造条件も検討しほぼ確立した。さらに、より Cs+捕獲能の優れたモルデナイトの人工合成と磁性複合化を行なった。大量・安価な製造条件については、装置の温度を高温にできれば可能。安価な原料によるコスト減が必要である。

さらに、平成24年度中に磁選機の1号機を完成させ、福島における除染実験をおこなった。その結果、土壌から約80％の放射性Csを取り除くことに成功した。平成25年度では、磁化ゼオライトの磁石への吸着率と、吸着した磁化ゼオライトをスクレーパーにより回収する回収率双方についての改良を行った2号機を完成させた。除染性能評価を行なったが、平成24年度と比較して、その性能の向上を示す結果は得られなかった。これは、土壌への放射性Csの固着状態が変化したためであり、今後さらなる検討が必要である。また、除染実験で使用済み磁化ゼオライトの再使用が可能であることがわかった。これにより、使用磁化ゼオライトの減量化が可能となる。

## (2) 環境政策への貢献

＜行政が既に活用した成果＞

特に記載すべき事項はない。

＜行政が活用することが見込まれる成果＞

まだ改良点は多いが、磁選機の性能は向上しており、いくつかの改良点について検討を行っているところである。この磁化ゼオライトを用いる除染技術については経済産業省から打診があり、現在南相馬の中小企業と共同で磁選機製造の実用化を進めることを検討しているところである。

### 4. 委員の指摘及び提言概要

本除染技術は、学術的には評価できる点を含んでいるが、一日当たりに処理可能な汚染土壌の量やコストなど、実用化に必要な検討はほとんどなされていない。当初80%程度あった除染率が現在では20%程度まで落ちており、汚染後時間が経って放射性セシウムの固定化が進んだ土壌には使えない可能性があり、解決すべき点がかなり残っている。

中間評価において指摘のあった、プロセス工学的な観点からの物質収支、エネルギー効率、単位操作、価格経済性などに踏み込んだ検討がなされていない。

### 5. 評点

総合評点：B
# 平成28年度からの共同利用・共同研究拠点の認定の公募について

### 1. 制度の趣旨

我が国の学術研究の発展には、大学が有する大型・最新の研究設備や大量の学術資料・データ等を、個々の大学の枠を越えて全国の研究者が共同で利用し共同研究を行う「共同利用・共同研究」のシステムが大きく貢献してきました。

従来、共同利用・共同研究は、国立大学の全国共同利用型の附置研究所等を中心に推進されてきましたが、学術研究の更なる発展のためには、国公私立大学を問わず大学の研究ポテンシャルを活用し、研究者が共同で研究を行う体制を整備することが重要です。

このため、文部科学省では、平成20年7月に学校教育法施行規則を改正し、国公私立大学を通じたシステムとして、新たに文部科学大臣による共同利用・共同研究拠点（以下、「拠点」という。）の認定制度を設けました。

本制度の実施により、広範な研究分野にわたり共同利用・共同研究拠点が形成されるなど、我が国の学術研究の基盤強化と新たな学術研究の進展が期待されます。

### 2. 公募对象

・単独の拠点を目指す、公立大学、私立大学の研究施設

・ネットワーク型（注1）又は連携ネットワーク型（注2）の拠点を目指す、公立大学、私立大学の研究施設

※私立大学には、学校設置会社が設置する大学及び放送大学を含む（本資料において以下同様。）。

※認定制度の詳細については、別添1「認定研究施設及びその類型等について」を参照。

（注1）ネットワーク型の拠点とは、研究分野の特性に応じ、複数の大学の研究所や研究施設がネットワークを構成する拠点。

（注2）連携ネットワーク型の拠点とは、認定の対象となる研究施設が、認定制度の対象となっていない研究施設（大学共同利用機関や独立行政法人等の研究機関の研究所や研究施設）とネットワークを構成する拠点。

## 【留意事項】

・認定を受けた研究施設を置く大学の学長は、毎年度、当該年度における共同利用・共同研究の実施計画を定め、当該年度の開始前に文部科学大臣に提出することとなっています。

・学長は、毎年度終了後3月以内に、当該年度における共同利用・共同研究の実施状況を取りまとめ、文部科学大臣に提出することになっています。

・あわせて、拠点としての活動状況についての報告を求めることや評価を実施することがあります。
・上記のほか、拠点の趣旨・認定の基準等については、別添2「共同利用共同研究拠点の認定等に関する規程（平成20年文部科学省告示第133号）」、別添3「審議に当たっての主な観点（参考）」を確認してください。

・拠点としての有効期間は、認定日から平成34年3月末（6年間）とします。

・平成28年度概算要求に「特色ある共同研究拠点の整備の推進事業」を計上しており、今回新たに認定を受けた拠点（現在認定を受けている拠点が再認定された場合を除く）は同事業による財政支援を申請することができます。

·連携ネットワーク型拠点として申請を予定される場合は、別添4「共同利用共同研究拠点 申請書」の他に、連携施設に関する書類の提出が必要となりますので、早期にご相談頂くようお願いします。

### 3. 拠点認定に係るスケジュール

以下のとおり、「事前相談期間」及び「申請書受付期間」を設けています。申請を検討している大学は必ず、あらかじめ次ページの「本件に関する問合せ先」まで相談いただくようお願いします。

（1）事前相談期間

平成27年11月9日（月）～平成27年11月30日（月）

## （2） 申請書受付期間

平成27年12月1日（火）～平成27年12月7日（月）【必看】

## （３）その後のスケジュール（予定）

平成27年12月～平成28年3月

科学技術・学術審議会学術分科会研究環境基盤部会での審議

平成28年4月 文部科学大臣の認定

### 4. 申請に係る各種様式等

申請書の記載に当たっては、別添4「共同利用・共同研究拠点 申請書」及び別添5「共同利用・共同研究拠点 申請書記入要領」を御利用ください。

申請書等については、文部科学省のホームページ（共同利用・共同研究拠点：http://www.mext.go.jp/a_menu/kyoten/index.htm）に掲載いたしますので、ダウンロードして活用してください。
### 5. 申請書の提出

（1）申請書受付期間（再揭）

平成27年12月1日（火）～平成27年12月7日（月）【必着】

## （2） 提出部数等

申請書は関係書類等を同封の上、原本1部、コピー25部（計26部）を提出してください。また、併せて電子媒体（CD－ROM等）についても提出してください。

## （3） 申請書提出先

〒100-8959

東京都千代田区霞が関3－2－2

文部科学省研究振興局学術機関課 専門職付

## ※郵送での提出の場合

申請書を郵送する場合には、配達を証明できる方法（特定記録、簡易書留、宅配便等）により、余裕を持って発送してください。また、封筒等の表に、朱書きで「共同利用・共同研究拠点申請書在中」と明記してください。

【本件に関する問合せ先】

担当：学術機関課 専門職付（石原、中島（匠））

電話：03-6734-4170（直通）

03-6734-4084（直通）

メール : gakkikan@mext.go.jp
# 認定研究施設及びその類型等について

### 1. 認定研究施設の対象等

文部科学大臣の認定を受けることができる共同利用・共同研究拠点 (以下、「拠点」という。) は、学校教育法施行規則第143条の3第1項に規定される研究施設のうち学術研究の発展に特に資するものであることから、これまで単独の拠点及びネットワーク型の拠点については、国立大学、私立大学、公立大学の研究施設を対象としてきている。

平成28年度から認定する拠点においても、引き続き文部科学大臣が拠点として認定する対象は、国公私立大学の研究施設とするが、ネットワーク型拠点の形成促進の観点から、これまで認定の対象外であった大学共同利用機関法人・独立行政法人等が設置する研究機関を拠点の「連携施設 $ ^{*} $ 」として制度上位置付け、拠点活動の活性化等を図ることとする。

※「連携施設」とは

(対象)

学校教育法施行規則第143条の3第1項（大学に附置される研究施設）には規定されていない大学共同利用機関や独立行政法人等の研究機関。

(要件)

文部科学大臣が新たに拠点として認定する研究施設とともにネットワークを形成し、拠点活動を主体的に行う。

### 2. 拠点の類型

平成28年度から認定する拠点は、これまでどおり『単独拠点』又は『ネットワーク型拠点』の2つの類型を基本とするが、ネットワーク型拠点の形成推進の観点から、新たな類型として『単独拠点』と「連携施設」を構成機関とする『連携ネットワーク型拠点』を設ける。

### 3. 新規認定を受けようとする研究施設の要件

平成28年度から設置する研究施設であっても、新規認定の申請を可能とする。
## これからの共同利用・共同研究拠点のネットワーク化の促進について

これまで、共同利用・共同研究拠点（以下「拠点」）は、単独又はネットワーク型の拠点として、国公私立大学の研究施設を対象として認定してきている。平成28年度からは、研究施設のネットワーク化を更に促進するため、大学以外の大学共同利用機関法人や独立行政法人等が設置する研究施設を「連携施設」として制度上位置付け、拠点活動の活性化等を図ることを目指す。

## 基本的な類型

单独拠点

研究施設全体を認定}〔研究施設の一部を認定

○大学研究所

大学研究所

センター・部門等

ネットワーク型拠点

A大学研究所（中核機関）

B大学研究所

C大学研究所

## 連携ネットワーク型拠点

○ 国公私立大学の研究施設が、大学共同利用機関法人や独立行政法人等が設置する研究施設とネットワークを形成。

☐ 拠点認定に際しては、国公私立大学の研究施設(中核機関)と連携施設が構成するネットワーク全体を『連携ネットワーク型拠点』と新たな類型として位置付ける。

研究施設全体を認定

○大学研究所（中核機関）

国公私立大学の研究施設

連携施設

連携施設

連携施設

連携ネットワーク型拠点の範囲