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M pox (monkeypox)

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M pox

Mpox（旧称：monkeypox）は、天然痘に似た症状を呈するが、より軽度なウイルス性人獣共通感染症です（Jarrell & Perryman, 2023）。動物から人間へ、また人間同士の直接接触、呼吸器飛沫、汚染物を介して伝播することがあります（Jarrell & Perryman, 2023）。2022年の最近の世界的な流行により、WHOはこれを国際的に懸念される公衆衛生上の緊急事態と宣言しました（Afzal, 2023; Aden et al., 2023）。Mpoxは通常、発熱性の発疹性疾患として現れ、ポリメラーゼ連鎖反応検査によって診断が確認されます（Kumar et al., 2023; Aden et al., 2023）。予防および曝露後予防のために、JYNNEOS®およびACAM2000®の2つのワクチンが利用可能です（Jarrell & Perryman, 2023）。ほとんどの症例は自己制限的ですが、テコビリマット、ブリンシドフォビル、およびシドフォビルなどの抗ウイルス治療がリスクのある集団に対して利用可能です（Jarrell & Perryman, 2023; Afzal, 2023）。この流行は、変化した伝播パターンと世界的な準備および対応努力の必要性についての懸念を引き起こしました（Kumar et al., 2023; Aden et al., 2023）。

References

Aden, D., Zaheer, S., Kumar, R., & Ranga, S. (2023). Monkeypox (Mpox) outbreak during COVID‐19 pandemic—Past and the future. 95(4), e28701. https://doi.org/10.1002/jmv.28701

Afzal, M. F. (2023). MPOX: A RE-EMERGING INFECTION. 34(02), 58–59. https://doi.org/10.51642/ppmj.v34i02.608

Jarrell, L., & Perryman, K. (2023). Mpox (monkeypox): Diagnosis, prevention, and management in adults. 48(4), 13–20. https://doi.org/10.1097/01.NPR.0000000000000025

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miscellaneous

咳喘息

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「咳喘息」についてAI検索してみました

要約してもらった結果が次

咳喘息（Cough variant asthma,CVA）は、慢性的な咳が唯一の症状であり、喘鳴や呼吸困難といった典型的な症状が見られない喘息の一形態です（Johnson & Osborn, 1991; Uryasjev et al., 2020）。
CVAは、気道過敏性、好酸球性炎症、気道リモデリングといった古典的な喘息の特徴を共有しています（Niimi, 2011; Uryasjev et al., 2020）。
これは慢性的な咳の一般的な原因であり、治療しない場合、成人患者の30-40%が古典的な喘息に進行する可能性があります（Niimi, 2011）。
診断にはしばしば気管支拡張薬の経験的試用が含まれ、肺機能検査は正常であることが多いです（Johnson & Osborn, 1991）。
CVA患者は古典的な喘息患者よりも喘鳴の閾値が高く、喘鳴が聞こえる前により大きな気道閉塞が必要です（Koh et al., 1993）。
吸入ステロイドは主要な治療法であり、咳を改善し、気道リモデリングや慢性的な気流閉塞を防ぐことで古典的な喘息への進行リスクを減少させます（Niimi, 2011）。

References

Johnson, D., & Osborn, L. M. (1991). Cough Variant Asthma: A Review of the Clinical Literature. 28(2), 85–90. https://doi.org/10.3109/02770909109082732

Koh, Y. Y., Chae, S. A., & Min, K. U. (1993). Cough variant asthma is associated with a higher wheezing threshold than classic asthma. 23(8), 696–701. https://doi.org/10.1111/j.1365-2222.1993.tb01796.x

Niimi, A. (n.d.). Cough and Asthma. 7(1), 47–54. https://doi.org/10.2174/157339811794109327

Uryasjev, M. O., Михайлович, У. О., Ponomareva, I. V., Борисовна, П. И., Bhar, M. F., Фарес, Б. М., Glotov, S. I., & Иванович, Г. С. (2020). The cough variant asthma. 92(3), 98–101. https://doi.org/10.26442/00403660.2020.03.000404

Vujnović, S. D., Domuz, A., Petrović, S., Vujnović, S. D., Domuz, A., & Petrović, S. (2018). Cough Variant Asthma as a Phenotype of Classic Asthma. IntechOpen. https://www.intechopen.com/chapters/59911

Science

Diabetes mellitus as a long COVID-19 syndrome

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Diabetes mellitus as a long COVID-19 syndrome

最近の研究では、COVID-19と新たに発症する糖尿病との間に有意な関連があることが示唆されています。COVID-19後の糖尿病の発症率は1000人年あたり15.53であり、非COVID個体と比較して相対リスクが1.62倍高いことがわかりました（Zhang et al., 2022）。このリスクはすべての年齢層および性別で上昇しており、感染後最初の3ヶ月間でピークに達しました（Zhang et al., 2022）。糖尿病はまた、long COVID-19症候群を発症するリスク要因と考えられています（Kreutzenberg, 2023; Harding et al., 2022）。COVID-19と糖尿病の関係は双方向性であり、糖尿病患者はlong COVID-19を発症しやすいです（Kreutzenberg, 2023）。COVID後の糖尿病の病因は多因子性であり、膵臓のβ細胞への直接的なウイルス効果、自己免疫、および全身性炎症が関与している可能性があります（Kim et al., 2023）。新たな証拠に基づき、一部の研究者はCOVID-19後に発症する新たな糖尿病を独自のpost-COVID症候群として分類し、さらなる研究を提案しています（Kim et al., 2023）。

Recent studies suggest a significant link between COVID-19 and new-onset diabetes. The incidence of diabetes after COVID-19 was found to be 15.53 per 1000 person-years, with a 1.62 times higher relative risk compared to non-COVID individuals (Zhang et al., 2022). This risk was elevated across all age groups and genders, peaking within the first three months post-infection (Zhang et al., 2022). Diabetes is also considered a risk factor for developing long COVID-19 syndrome (Kreutzenberg, 2023; Harding et al., 2022). The relationship between COVID-19 and diabetes is bidirectional, with diabetic patients more likely to develop long COVID-19 (Kreutzenberg, 2023). The etiology of post-COVID diabetes is multifactorial, potentially involving direct viral effects on pancreatic β-cells, autoimmunity, and systemic inflammation (Kim et al., 2023). Given the emerging evidence, some researchers propose classifying new-onset diabetes after COVID-19 as a distinct post-COVID syndrome for further study (Kim et al., 2023).

References

HARDING, J. L., ALI, M. K., GANDER, J. C., & PATZER, R. E. (2022). 174-LB: Diabetes as a Risk Factor for Long-COVID-19—A Scoping Review. 71(Supplement_1), 174-LB. https://doi.org/10.2337/db22-174-LB

Kim, S. H., Arora, I., Hsia, D. S., Knowler, W. C., LeBlanc, E., Mylonakis, E., Pratley, R., & Pittas, A. G. (2023). New-Onset Diabetes After COVID-19. 108(11), e1164–e1174. https://doi.org/10.1210/clinem/dgad284

Kreutzenberg, S. V. de. (2023). Long COVID-19 and diabetes mellitus: a short review. 3(1), N/A-N/A. https://doi.org/10.20517/mtod.2022.30

Taylor, K., Eastwood, S., Walker, V., Cezard, G., Knight, R., Arab, M. A., Wei, Y., Horne, E. M. F., Teece, L., Forbes, H., Walker, A., Fisher, L., Massey, J., Hopcroft, L. E. M., Palmer, T., Coronado, J. C., Ip, S., Davy, S., Dillingham, I., … Zhu, J. (2024). Incidence of diabetes after SARS-CoV-2 infection in England and the implications of COVID-19 vaccination: a retrospective cohort study of 16 million people. 12(8), 558–568. https://doi.org/10.1016/S2213-8587(24)00159-1

Zhang, T., Mei, Q., Zhang, Z., Walline, J. H., Liu, Y., Zhu, H., & Zhang, S. (2022). Risk for newly diagnosed diabetes after COVID-19: a systematic review and meta-analysis. 20(1), 444. https://doi.org/10.1186/s12916-022-02656-y

Science

ZoteroをWordのツールバーから削除する方法

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こんにちは、皆さん！今日は、文献管理ツールについてお話ししたいと思います。特に、私が最近経験したちょっとしたトラブルと、その解決方法についてシェアしますね。

まず、私は長い間「Academic Blogger’s Toolkit」というWordPressプラグインを使っていました。このプラグインは、文献管理からブログの作成まで幅広くサポートしてくれる優れものです。しかし、最近になってこのプラグインがうまく動かなくなってしまいました。何度も手を加えてみたのですが、どうにもならず、ついに別のツールを探すことにしました。

そこで目をつけたのが「Zotero」という文献管理ツールです。試しにインストールしてみたのですが、どうも私には使いにくく感じました。結局、Zoteroをアンインストールすることにしました。

ここで問題が発生しました。通常の方法でZoteroをアンインストールしても、Microsoft WordのツールバーにZoteroのアイコンが残ってしまったのです。これが気持ち悪くて、どうにかして完全に削除したいと思いました。

その方法を見つけたので、皆さんにもシェアしますね。以下の手順でファイルを削除すれば、WordのツールバーからZoteroを完全に消すことができます。

  1. エクスプローラーを開きます。
  2. 次のパスに移動します：
    c://Users/●●●●（ユーザー名）/AppData/Roaming/Microsoft/Word/Startup/
  3. その中にある Zotero.dotm というファイルを削除します。

これで、WordのツールバーからZoteroが消え、スッキリしました！

文献管理ツールはたくさんありますが、自分に合ったものを見つけるのはなかなか大変ですよね。私もまだまだ試行錯誤中ですが、皆さんの参考になれば嬉しいです。

それでは、また次回のブログでお会いしましょう！

miscellaneous/Science

Calculating Diagnostic Probability Using Likelihood Ratios in Clinical Testing

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「尤度比（Likelihood Ratio）」を用いて診断の確率を高める手法についての解説です。

尤度比アプローチと臨床検査の臨床的解釈

まずは、第１１８回医師国家試験問題　令和6年2月3日・4日実施　問題C　を見てください。

63 この患者の大腸に何らかの病変がある検査前確率（事前確率）を 20 % としたとき、便潜血反応陽性であった場合の検査後確率に最も近いのはどれか。　ただし、便潜血反応の感度は 80 %、特異度は 90 % とする。
ａ　33 %
ｂ　53 %
ｃ　57 %
ｄ　67 %
ｅ　97 %

「尤度比（Likelihood Ratio）」を用いて診断の確率を高める手法は、ベイズ統計に基づいた方法です。医師国家試験以外にも内科学会の専門医試験でもしばしば問われる問題です。本稿ではcopilotの解説を紹介します。

🔍 尤度比とは？

検査結果が陽性または陰性だったときに、病気の可能性がどれだけ高まる（または低くなる）かを示す指標です。この試験問題では陽性だったので、陽性尤度比を使用します。

  • 陽性尤度比（LR+）
    LR+=感度/(1−特異度)​ → 病気の人が検査陽性になる確率 ÷ 病気でない人が検査陽性になる確率
  • 陰性尤度比（LR−）
    LR−=特異度/(1−感度)​ → 病気の人が検査陰性になる確率 ÷ 病気でない人が検査陰性になる確率

🧠 診断確率を高める手順（ベイズの定理の応用）

  1. 事前確率（Pre-test Probability）を設定する
    医師の経験や疫学データから、検査前に病気である確率を見積もります。例：50%
  2. 事前オッズに変換する
    事前オッズ=事前確率/(1−事前確率)​
  3. 尤度比を掛ける
    • 検査が陽性なら：
      事後オッズ=事前オッズ×LR+
    • 検査が陰性なら：
      事後オッズ=事前オッズ×LR−
  4. 事後オッズを事後確率に変換する
    事後確率=事後オッズ/(1+事後オッズ)

✅ 実例：国家試験の診断

  • 事前確率：20%
  • 感度：80%、特異度：90%
  • 検査結果：陽性

計算：

  • LR+ = 0.80 / (1 – 0.90) = 8
  • 事前オッズ = 0.2 / (1 – 0.2) = 0.25
  • 事後オッズ = 0.25 × 8 = 2
  • 事後確率 = 2 / (1 + 2) ≈ 67%　（国家試験の正解とも一致）

→ 検査陽性により、診断確率が20% → 67%に上昇！
悪性疾患の場合は、副作用を伴う非常に強力な治療を実施しますので、このあと画像検査を行い、腫瘤があればその部位で生検し、病理組織検査を行い、診断や病変の広がりを詳しく調べてから治療に入ります。

国家試験以外の事例も紹介します。

🩺 事例：急性心筋梗塞（AMI）の診断

🔹 背景情報（出典）

この論文では、ST上昇という心電図所見が急性心筋梗塞の診断において非常に有効であることが示されています。

📊 計算ステップ

① 事前確率（Pre-test Probability）

医師が患者の症状（胸痛など）から、急性心筋梗塞の可能性を**30%**と見積もったとします。

Ppre=0.30

② 事前オッズに変換

事前オッズ = Ppre / (1−Ppre) = 0.30 / 0.70 ≈ 0.429

③ ST上昇の陽性尤度比（LR+）

論文によると、ST上昇のLR+ = 13.0 

④ 事後オッズの計算

事後オッズ = 事前オッズ × LR+ = 0.429 × 13.0 ≈ 5.577

⑤ 事後確率に変換

Ppost = 事後オッズ / (1+事後オッズ) = 5.577 / (1+5.577) ≈ 5.577/ 6.577≈0.848

✅ 結果

  • 検査前の診断確率：30%
  • ST上昇を確認後の診断確率：約84.8%

→ 診断確率が大幅に上昇し、急性心筋梗塞の可能性が非常に高いと判断できます。

心筋梗塞の場合は、早期の治療が求められますのでこの程度の確率であれば即循環器のご専門の先生に治療をお願いすることになるでしょう。

次にこの手法に対する意見を述べた論文を紹介します。

紹介する文献は　Fierz W, Bossuyt X. Likelihood Ratio Approach and Clinical Interpretation of Laboratory Tests. Front Immunol. 2021 Apr 16 ;12:655262 . doi: 10.3389/fimmu.2021.655262. です

1. なぜ尤度比が提案されたのか

  • 臨床検査は、病気を診断するためのとても大切な手段です。最近の検査は技術が進んでいるおかげで、正確で確実な結果が得られるようになっています。
  • でも、同じ健康の指標を測る場合でも、使う機械や方法が違うと、結果が別々の基準や単位で出てしまうことがあります。
  • この問題を解決するために、「尤度比（LR）」という方法を使って、検査結果をもっとわかりやすくしようとする提案があります。
  • 尤度比を使えば、異なる検査の結果を統一して理解しやすくなるだけでなく、検査の品質をしっかりと管理することもできます。

2. 尤度比（LR）の概念と歴史的背景

  • LR（尤度比）というのは、病気がある人の検査結果の出やすさ（感度）と、病気がない人での検査結果の出にくさ（1−特異度）によって決まります。
  • 約55年前に、感度や特異度、病気の発生率がわかっている場合に、検査結果がどう役立つかを予測する方法が考え出されました。当時は「陽性」や「陰性」といった簡単な結果に限られていました。後に、この方法は、検査結果の範囲に応じたLRも考慮できるように発展しました。
  • LRを使って結果を表すことは、異なる単位や検査機関ごとに基準が違う検査結果をひとつにまとめて理解しやすくするのに役立つとされています。特に自己免疫の分野では、関節リウマチやセリアック病などの病気の診断に、結果の範囲ごとにLRが使われています。
  • この考え方は、ANCA検査や抗核抗体検査など、さまざまな自己免疫検査の結果を統一するアイデアにつながり、検査結果に応じたLRを報告することがすすめられています。

3. 尤度比（LR）の活用に向けた提言

  • ROC曲線に基づくLRの算出
    • 検査の受信者操作特性（ROC）曲線は、LRを確立するための良い基盤となります 。
    • ROC曲線では、検査結果間隔のLRは、その間隔の2つの終点間の曲線に対する対応する正割線の傾きによって与えられます 。
    • 単一の検査結果のLRは、ROC曲線のその検査結果に対応する点における接線の傾きとして得られます 。
    • AUCは検査の識別力を表現するため、検査製造者はROC曲線を公開することに高い関心を持っています 。
  • LRによる臨床的解釈の向上
    • LRは、鑑別診断において非常に有用な診断指標となります 。
    • 例えば、抗核抗体（ANA）検査で異なる疾患に対して異なるLRが得られる場合、臨床医は他の臨床データから得られた疑念を評価できます 。
    • LRを用いるもう一つの利点は、異なる技術、スケール、単位などの調和です 。
    • 臨床医が単一のLRスケールを解釈する方が、異なる抗体価、単位/ml、ug/ml、mmol/lなどに慣れるよりも容易になります 。
  • LRと診断確率の推定
    • LRは、診断の確率を推定する直接的な機能を持っています 。
    • ベイズの定理によれば、検査前オッズに検査結果のLRを乗じると検査後オッズが得られます 。
    • 低い疑念には高いLRが必要であり、高い疑念には低いLRが必要となります 。
    • LR値を検査機関が定量結果とともに報告することで、臨床医の直感的な診断推定は、特定の検査に依存せず一般的に適用できる新しい側面を獲得するでしょう 。
  • LRを用いた品質管理
    • LRは、外部品質管理にも適用できます 。
    • LRを他の検査機関と比較することで、調和の改善につながる可能性があります 。

4. 結論

  • LRという考え方は、検査の役立ち方を説明するのにいくつかの良い点があります。
  • まず、検査結果の詳細な情報を提供してくれるので、結果を解釈する際に、異なる検査方法や機械を使った場合でも、一貫した見方ができます。
  • これは、特定の病気の診断だけではなく、いろいろな病気を区別して診断するのにも役立ちます。
  • また、この考え方は、検査の品質を外部で管理するときにも使える便利な方法です。
  • 自己免疫を調べる血液検査でLRを使うことの良さは、専門家や医薬品会社に認められていて、国際的にも、ANCAという検査の結果をまとめる便利な手段として提案されています。
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Role of GM-CSF in lung balance and ILD

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タイトルと同名の文献の一部を紹介​1​。この論文は、顆粒球マクロファージ コロニー刺激因子 (GM-CSF) は、もともと骨髄前駆細胞の顆粒球とマクロファージへの分化を誘導する刺激物として同定された造血増殖因子です。 GM-CSF は現在、多起源の多面発現性サイトカインであると考えられています。 GM-CSF 受容体シグナルは JAK2 を活性化し、JAK-STAT、MAPK、PI3K、およびその他の経路を通じて核シグナルを誘導します。肺サーファクタントの代謝と肺胞マクロファージの成熟と分化を促進することに加えて、GM-CSF は間質性肺疾患、アレルギー性肺疾患、アルコール性肺疾患、肺の細菌、真菌、ウイルス感染症において重要な役割を果たします。

サーファクタントとGM-CSFによる界面活性の恒常性

肺サーファクタントは、約 90% の脂質と 10% のタンパク質で構成されています。脂質の約 80 ～ 90% はリン脂質で、界面活性剤関連タンパク質には SP-A、SP-B、SP-C、および SP-D が含まれます。これらのタンパク質はリン脂質成分の細胞内輸送に関与し、肺胞における界面活性剤特性の維持に寄与します ​2,3​。界面活性剤のリン脂質とタンパク質はⅡ型肺胞上皮細胞(AT2)によって合成され、分泌されます​4,5​ 。界面活性剤は気液界面で単層および多層を形成して表面張力を低下させ、肺胞の崩壊を防ぎます。界面活性剤は、機械的または生物学的作用によって不活性な小さな凝集粒子となり、AT2および 肺胞マクロファージ(AM) によって吸収、再利用、または分解されます​6​ 。

GM-CSF欠損マウスにおける代謝研究では、GM-CSF欠損マウスの肺胞における界面活性剤の蓄積は、GM-CSFシグナル伝達の欠如が界面活性剤の異化作用を損なう一方、界面活性剤の異化作用が損なわれないことが原因であることが示されている。そのリン脂質およびタンパク質の合成または分泌を直接変更します​7​ 。 GM-CSF欠損マウスから単離されたAMのin vitro研究では、SP-Aおよび界面活性剤リン脂質の異化における重大な欠陥、ならびにAMによるSP-AおよびDPPCの分解の顕著な減少が確認された​8​。さらに、肺における GM-CSF 発現が増加したマウスは、AM におけるサーファクタント異化速度の増加を示しますが、GM-CSF 欠損マウス AM によるサーファクタント成分の取り込みは妨げられません​7​ 。これらの結果は、GM-CSFシグナル伝達が存在しない場合、界面活性剤のホメオスタシスにおける主な欠陥は、AMによる界面活性剤タンパク質および脂質の異化作用が不十分であることによって引き起こされることを示唆しており​7​、これは、細胞の増殖のためにAT2からのGM-CSFシグナル伝達が必要であることと関連している可能性がある。 AM の開発と分化。これは、AT2 と AM の間に相互に有益な共生関係があることも示しています。 AT2 由来 GM-CSF は、PU.1 および PPAR-γ の発現を促進することで AM の発生を誘導します。次に、成熟した AM は、AT2 によって生成される界面活性剤を分解し、肺胞環境のバランスを維持するために不可欠です (図2）。

CCBY authors of the literature

CCBY Chen, Li, Hua, Liang, Song​1​

GM-CSFと間質性肺疾患

間質性肺疾患 (ILD) には、肺実質の炎症と線維症を特徴とする一群の不均一性肺疾患が含まれます。 GM-CSF は肺線維症の進行に関与しています。気管支肺胞洗浄液中の GM-CSF 産生は、肺線維症患者で増加します ​9​。 GM-CSFはマクロファージを刺激して線維化促進性サイトカインを産生させ、気道平滑筋細胞の線維化を直接誘導することができます​10,11​ 。自己免疫または炎症機構は、ILD に関連する結合組織病 ( CTD – ILD) の病因において重要な中心的役割を果たしています​12,13​ 。

自己免疫性関節炎のモデルである SKG マウスを酵母多糖類で治療すると、慢性進行性 ILD が発症します。これらのマウスは、肺線維症を伴う、Th17 細胞、GM-CSF 産生 CD4+ T 細胞、CD11b+Gr1+ 好中球の大量の肺浸潤を示します。ナイーブ SKG マウス T 細胞は GM-CSF 産生細胞に分化します。これらはマクロファージによるIL-6およびIL-1βの産生を増強し、それによってIL-17Aおよび/またはGM-CSF産生T細胞の分化と肺への好中球の浸潤を促進します。 GM-CSFの中和はILDの発症を阻止するが、IL-17Aの中和は阻止しないことから、SKGマウスにおけるILDの発症にはIL-17AではなくGM-CSFが重要であることが示唆される​14​。また、GM-CSFがILD発症において重要な役割を果たすことも示したが、これらの著者らは、IL-17A+GM-CSF+好中球がカードラン処理SKGマウスの肺に浸潤した主な炎症細胞であると信じていた​15​。

SKGマウスにおける重度の間質性肺疾患の発症には、IL-17ではなくGM-CSFが重要である​14​

ザイモサンで治療した SKG マウスにおける ILD の病理学的および臨床的特徴は、ヒトの重度 CTD-ILD の特徴と類似していました。このマウスの ILD は、Th17 細胞、GM-CSF 産生 CD4 + T 細胞、および線維化を伴う CD11b + Gr1 +好中球の大量浸潤を特徴としていました。ナイーブ T 細胞は GM-CSF 産生細胞に分化するように偏っており、T 細胞によって分泌される GM-CSF はマクロファージによる IL-6 および IL-1β の産生を増強し、その結果、IL-17A および/または GM の分化が増強されました。

Fig4 A SKG T 細胞は、IL-17A 産生細胞と GM-CSF 産生細胞に分化するように偏っていました。​14​

GM-CSF の中和により、浸潤した総 CD4 + T 細胞（特に IL-17A、GM-CSF、および IL-6 産生 CD4 + T 細胞）、CD11b + Gr1 +好中球、および IL- 6 – CD11b + Gr1 −マクロファージ/単球を生成します。対照的に、IL-6 シグナルの遮断により減少したのはCD11b + Gr1 +好中球の細胞集団のみであり、IL-17A 中和ではいずれも減少しませんでした。注目すべきことに、主要なGM-CSF産生細胞であるGM-CSF + IL-17A – CD4 +細胞の数は、GM-CSFの中和および部分的にIL-6シグナルの遮断によって減少した。+ IL-17A +細胞は GM-CSF 中和によってのみ減少しました。これらの結果は、このマウスの ILD を治療する最も強力な分子標的は GM-CSF であり、IL-17A、GM-CSF 産生 CD4 + T 細胞、IL-6 産生 CD11b + Gr1 –マクロファージの浸潤であることを実証しました。 単球、およびCD11b + Gr1 +好中球は、ザイモサン処理SKGマウスにおけるILDの発症においてGM-CSFアップレギュレーションに続いて進行し、GM-CSFの中和によって阻害することができた。

GM-CSFの中和は、ILDの発症後であってもザイモサン処置SKGマウスにおけるILDの進行を阻害した。これらの結果は、GM-CSFの中和がヒトの重度CTD-ILDの治療戦略として高い可能性を示唆する。

Fig 8 SKGマウスにおけるILDの発症におけるGM-CSFの役割のモデル。 ( A ) ザイモサン処理した BALB/c マウスの T 細胞は、マクロファージ刺激に応答して産生する GM-CSF または IL-17A の量が減少し、IL-17A および GM-CSF 産生 T 細胞の増殖の悪循環は生じません。悪化した。 ( B ) ザイモサン処理した SKG マウスの T 細胞は、マクロファージのサイトカイン産生を刺激する GM-CSF を優先的に産生し、その結果、IL-17A および GM-CSF 産生 T 細胞増殖の悪循環が悪化しました。 ( C – E ) ザイモサン処理 SKG マウスにおける IL-17A 中和 (C)、GM-CSF 中和 (D)、および抗 IL-6R Ab (E) 処理のモデル。​14​

References

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Communicating Risks and Benefits: An Evidence-Based User’s Guide　(1)

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“Communicating Risks and Benefits: An Evidence-Based User’s Guide”は、リスクと利益のコミュニケーション手法に関する洞察に富んだガイドであり、FDA（アメリカ食品医薬品局）が公表しています。製品やポリシー、サービスのリスクと利益に関連する情報を提供する組織の責任について、経済的観点、法的観点、そして倫理的観点から詳細に解説しています。

この記事では、この書籍PDFをAIに読み込ませて、要約を聞き出して記載しています。引用文献等も付していますが、これもAIが提示したものです。存在までは確認していますが、引用文献等の内容を詳しく確認した訳ではありません。

Introduction

このガイドは、リスクコミュニケーションという概念を用いて、情報の質が人々の健全な選択に影響を与えるシチュエーションを描き出しています。これは公共関係のコミュニケーションとは異なり、真実性への強いコミットメントと情報の歪曲を避けることで特徴付けられています。

具体的には、以下の3つの要素に注目しています：
1. 科学が人間行動のどの側面について語っているのか。
2. それらの科学的発見が実際にどのような意味を持つのか。
3. その科学的知見を基にしたコミュニケーションをどう評価するべきなのか。

このガイドは、コミュニケーションは科学的証拠に基づいているべきであり、既知の問題を無視せず、既知の事実を適切に活用すべきだという前提に立っています。さらに、たとえ最高の科学が提示されていても結果は必ずしも保証されないため、コミュニケーションの評価は必要不可欠であると指摘しています。

冒頭部では、製品、ポリシー、サービスのリスクと利益についての情報を伝える組織が負うべき経済的、法的、そして倫理的な義務が詳述されています。

この責任を果たすことが怠られた場合に生じる高額なコストとして、スリーマイル島、ハリケーン・カトリーナ、ビオックスといった事例が示されています。これらは、重要な情報が適切に提供されなかったと受け取られた場合に生じる事態の極端な例で、これには不適切に取り扱われた製品のリコール、誤ったラベル付けの家電製品、混乱を招く薬の使用指示などが含まれています。

また、序論部ではリスクコミュニケーションという概念が解説されています。これは、人々が適切な判断を下すために必要な高品質な情報を伝える状況を示す語で、その情報の精度へのコミットメントと誤解を避けるための手法で、公共関係のコミュニケーションとは別のものとして描かれています。

最終的に、このガイドが目指すものは、リスクコミュニケーションにおける科学的な結果と、その科学的根拠に基づくコミュニケーションの評価についての理解を深めることであると述べられています。

リスクコミュニケーションと言う概念

リスクコミュニケーションという概念は、特定のリスクに関する情報の伝達を指します。これは、公共の健康や安全に影響を及ぼす可能性のあるリスクについて、意思決定者や一般の人々に情報を提供するための手段として設計されています。

このガイドによれば、リスクコミュニケーションは、人々が健全な選択を行うために必要な高品質の情報を提供する状況で用いられる語彙です。これは公共関係のコミュニケーションとは異なるもので、その特徴は情報の精度へのコミットメントとスピン（情報操作や誤導）の排除にあります。情報が歪んだり、誤解を招くような形で提供されると、それは既に問題を抱えている人々をさらに混乱させ、傷つける可能性があると指摘されています。

リスクコミュニケーションは、リスクの決定がもたらす可能性のある利益（例えば、投資からの収益や医療処置からの健康改善など）とリスク自体を扱う必要があります。したがって、この語彙はある意味で誤解を招く可能性があり、より包括的な語彙よりも扱いやすいとされています。

公共関係のコミュニケーションとリスクコミュニケーションは、いずれも情報伝達の手段ではありますが、目的と対象は異なります。

公共関係のコミュニケーションは、組織のイメージを形成し維持し、そのメッセージを大衆や特定のステークホルダーに伝えることを重視しています。公共関係の活動は、プレスリリースの作成、メディア関係の管理、イベントの企画、企業の社会的責任の実行など、組織の評判向上を目指す多岐に渡る活動を含みます。しかし、公共関係のコミュニケーションは、情報を「スピン」する（つまり、特定の視点や解釈を強調する）ことで批判を受けることがあります。

一方で、リスクコミュニケーションは、特定のリスクについての情報を明確に伝えることに焦点を当てています。これは、人々が自身の健康、安全、環境に影響を及ぼす可能性のあるリスクについて、適切な意思決定を行うための情報を必要とする状況で使用されます。リスクコミュニケーションは、情報を「スピン」することなく、事実とデータに基づいて正確な情報を提供することにコミットメントを持っています。

したがって、公共関係のコミュニケーションとリスクコミュニケーションの主な違いは、前者が組織のイメージと評判の形成・維持に焦点を当てているのに対し、後者がリスクに関する正確で明確な情報を提供することに焦点を当てている点にあります。

スリーマイル島の事例

スリーマイル島の事例は、アメリカの原子力発電所で発生した重大な事故です。1979年3月28日、ペンシルベニア州のスリーマイル島原子力発電所で、冷却装置の故障が原因で部分的な炉心溶融が発生しました。これは、原子炉の心臓部である「炉心」が高温化し、制御不能に陥る現象で、原子力事故の中でも最も危険な状態の一つです。

この事故は、事故の発生からその後の対応に至るまで、多くの問題を浮き彫りにしました。特に、原子力関連のリスクコミュニケーションが適切に行われなかったことが大きな問題となりました。

具体的には、事故が発生した際の初期対応が遅れ、住民への適切な情報提供がなされなかったこと、さらには、事故の重大性を低く見積もるなどの誤った情報が流れたことなどが指摘されています。

これらの結果、住民は混乱と不安に陥り、信頼の喪失、パニックの発生、健康への懸念、避難の混乱など、多くの問題が発生しました。

この事例は、リスクと利益についての情報を適切に伝達することの重要性、そしてその際に科学的な根拠に基づいた正確な情報を提供することの重要性を改めて浮き彫りにしました。

スリーマイル島の事例について詳しく記述された文献としては、次のようなものがあります：
1. Walker, J. Samuel. “Three Mile Island: A Nuclear Crisis in Historical Perspective.” University of California Press, 2004.
この書籍では、スリーマイル島の事故がどのように発生し、それがどのように対応されたかについて詳しく記述されています。

2. “The Three Mile Island Nuclear Accident: Lessons and Implications.” Annals of the New York Academy of Sciences, 1981. この論文では、スリーマイル島の事故から得られた教訓とその意味するところについて詳しく議論されています。

これらの文献は、スリーマイル島の事例についての詳細な情報と、その事例から得られる科学的な洞察を提供しています。ただし、直接アクセスするためには購入やサブスクリプションが必要な場合があります。

vioxxの事例

Vioxx（一般名：ロフェコキシブ）は、メルク社が製造販売していた非ステロイド性抗炎症薬（NSAID）で、関節炎や急性疼痛の治療に使用されていました。Vioxxは、2004年に心臓発作や脳卒中のリスクを高める可能性があるという証拠が明らかになったため、世界中で市場から引き揚げられました。この事件は、薬のリスクと利益に関する情報の透明性と、製薬企業と規制当局の役割についての広範な議論を引き起こしました。

リスクコミュニケーションの目標

“Communicating Risks and Benefits: An Evidence-Based User’s Guide”　第2章では、リスクメッセージが単に情報を共有するためだけでなく、人々の信念や行動を変えることを目指すべきだと強調しています。リスクコミュニケーションのプランニング専門家は、達成したい結果を最初に考え、それらの特定の結果がリソースに合わせて目標を洗練することを提案します。

  1. 情報の共有：リスクコミュニケーションの最も基本的な目標は、リスク情報を伝達することです。これは、人々が何をすべきかについての明確なメッセージを提供することや、情報を瞬時に理解できる形で提供することを必ずしも求めているわけではありません。
  2. 信念の変化：リスクコミュニケーションの次の目標は、人々の知識や信念を変革することです。これは新しい事実を理解することや、リスクに対する認識を変えることを意味します。
  3. 行動の変化：最も高度なリスクコミュニケーションの目標は、人々の行動を変えることです。これはリスクに対する理解を深めるだけでなく、その理解を基に具体的な行動を起こすことを推奨することを指します。

これらの目標は、リスクコミュニケーションの取り組みが何を達成しようとしているのか、そしてそれがどのように評価されるべきかを明らかにするための重要なガイドラインとなります。

第3章「Evaluation」では、コミュニケーションの評価の重要性とその方法について説明しています。形成的評価（コミュニケーションが開発される段階で行われる）、プロセス評価（コミュニケーションがどの程度効果的に配信されたかを評価する）、そして結果評価（コミュニケーションがその目標を達成したかどうかを決定する）という3つの主要な評価方法があります。

  1. 形成的評価：これはコミュニケーションが開発される段階で実施され、最適な内容、形式、配信チャネルを特定するための有用な手法です。
  2. プロセス評価：これはコミュニケーションがどれだけ効果的に配信されたかを評価するもので、リーチ、一貫性、実施などの要素が考慮されます。
  3. 結果評価：これはコミュニケーションがその目標を達成したかどうかを判断するためのもので、リスク認識の変化、行動の変化、またはその他の具体的な成果を測定します。

これらの評価は、コミュニケーションの開発から実施までの各段階で行われ、その効果を最大化するためのフィードバックと改善の機会を提供します。リスクコミュニケーションの目標設定は、達成を目指す具体的な成果に基づいて行われます。

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トラストセンターの設定 Microsoft Access

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こんにちは、皆さん！今日はMicrosoft Accessを使っている際に遭遇するかもしれない一般的な問題とその解決策についてお話しします

特に、他のPCで作成されたAccessファイルを開いたときに表示される「このファイル内のアクティブなコンテンツはブロックされています」というメッセージに焦点を当てます

Access 2019 でトラストセンターの設定を行うには、次の手順に従います。

  • Accessを開きます：まず、Accessを開いて左上の「ファイル」ボタンをクリックします
  • オプションに進む：メニューリストの最下段にある「オプション」ボタンをクリックして、「Accessのオプション」画面を開きます
  • トラストセンターを選択：画面左側のメニューリストから「トラストセンター」を選択し、「トラストセンターの設定」ボタンをクリックします
  • マクロの設定を変更：トラストセンターの設定画面で、通常は「警告を表示してすべてのマクロを無効にする」にチェックが入っています。これを「すべてのマクロを有効にする」に変更し、「OK」ボタンを押します

これで、他のPCで作成されたファイルも問題なく開けるようになります。ただし、マクロを有効にすることはセキュリティリスクを伴うこともあるため、信頼できるファイルのみこの設定を適用することをお勧めします。

皆さんがこの情報を役立てて、よりスムーズにAccessを使用できることを願っています。何か質問があれば、いつでもコメントでお知らせくださいね！それでは、次回のブログでお会いしましょう！

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AI 生成画像

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こんにちは、皆さん！今日はちょっとした実験のお話をシェアしたいと思います。最近、このブログの記事を書くのに、AI技術を活用しているんですよ。具体的には、文章作成には「ChatGPT」を、アイキャッチ画像には「DALL-E」を使って、ネコの画像を生成しています。

「ChatGPT」とは、テキストベースの対話を生成するAIで、私がアイデアを投げかけると、それに基づいて記事を書いてくれるんです。一方、「DALL-E」は画像生成AIで、指定したテーマや内容に基づいて画像を作成してくれます。このブログでは特にネコの画像をよく使っているので、DALL-Eには大活躍してもらっています。

しかし、今日はちょっと違う方法を試してみました。新しいAIツール「Adobe Firefly」を使って、ネコの画像を生成してみたんです。Adobe Fireflyは、最近話題のクリエイティブな作業を支援するツールで、画像生成にも使えるんですよ。

結果はどうだったかというと、正直なところ、ちょっと印象が違っていました。DALL-Eで生成したネコの画像には慣れていたせいか、Fireflyで作った画像は新鮮ではあったものの、このブログの雰囲気には少し合わないなと感じたんです。そのため、今回は不採用という判断をしました。（下図）

AI技術は日々進化していて、色々なツールが登場しています。それぞれに特色があるので、使い分けながら最適なものを選んでいくのが楽しいですね。今後も新しいツールが出たら試して、その結果を皆さんにシェアしていきたいと思います。

それでは、今日はこの辺で。次回のブログでまたお会いしましょう！

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