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Bradford Hill基準 21世紀への適用:データ統合が分子疫学における因果推論をどのように変えたか

Applying the Bradford Hill criteria in the 21st century: how data integration has changed causal inference in molecular epidemiology
In 1965, Sir Austin Bradford Hill published nine “viewpoints” to help determine if observed epidemiologic associations are causal. Since then, the “Bradford Hil...

抄録

古典的な病気の理解に基づくヒルの判定基準

1965年に、サー・オースティン・Bradford Hillは、観察された疫学的関連付けが因果関係にあるかどうかを判断するのに役立つ9つの「視点」を発表した。それ以来、「Bradford Hill Criteria」は、疫学研究における因果関係推論のフレームワークとして最も頻繁に引用されるようになった。

しかし、ヒルが因果関係ガイドラインを発表したときは、DNAの二重らせんモデルが初めて提案されてからわずか12年後、ヒトゲノムプロジェクトが開始される25年前であり、病気の因果関係は今日よりももっと初歩的なレベルで理解されていた。

より複雑化している因果関係

遺伝学、分子生物学、毒物学、暴露科学、統計学の進歩により、潜在的な因果関係を探るための分析能力が向上し、ヒトの病気の発症と進行の背後にある複雑さへの理解が深まってくる。

このように因果関係を推論するためのツールが増えたことで、従来の疫学研究以外の様々なデータタイプを考慮する際に、Bradford Hillの基準をどのように解釈すべきかを再評価する必要が出てきた。

データ統合の提案

ここでは、データ統合がBradford Hill基準の解釈と適用に与える影響を探る。

最近発見されたヒト疾患における曝露反応関連の例を用いて、エピジェネティクス、バイオマーカー、メカニズム論的毒性学、遺伝毒性学などの最新の分子技術を用いて収集されたデータを考慮する際に、研究者がBradford Hill基準を適用し、解釈するための新たな方法について議論する。

背景

1965 年、Sir Austin Bradford Hill は、新しく設立された職業医学セクションで初の会長講演を行い、その内容は英国王立医学会の議事録に掲載された。それは、どのような職業上の危険が最終的に病気や怪我の原因となるのかを判断する根拠がなければ、どのようにして予防的な職業医学を効果的に実践することができるのかということであった。

すなわち、ヒルは、”どのような状況では、観察された関連性から因果関係の評決に渡すことができるか?”と尋ねた。彼は、伝統的な疫学的データを評価するための9つの「関連性の側面」を提案した。

これらの側面は、それ以来、疫学における因果関係推論の基本的な信条となっており、しばしばBradford Hill基準と呼ばれている。

ヒルの9つの基準

ヒルが演説で論じた9つの「関連性の側面」(関連性の強さ、一貫性、特異性、時間性、生物学的勾配、妥当性、一貫性、実験、および類推)は、職業および環境暴露と疾病転帰との間の無数の仮説関係を評価するために使用されてくる。しかし、ヒルがこれらの9つの側面(以下、基準と呼ぶ)を考案したときには、暴露と病気の間のメカニズム論的な接続はよく理解されていなかった。

ヒルが基準を発表したのは、ワトソンとクリックが初めてDNAの二重らせんモデルを提案してからわずか12年後であったことを考えてみよう。

ブラックボックスである曝露と病気の関係

ヒルの講演の頃に開発され、使用されていた従来の疫学的研究デザインは、暴露と病気の関係を「ブラックボックス」として扱い、暴露と病気の発症の間に起こる生物学的メカニズムは未知であるため、研究デザインでは省略されていた。

過去50年の間に、科学分野(分子遺伝学、ゲノミクス、分子毒性学など)と技術(コンピュータ、ソフトウェア、統計、分析手法など)の進歩により、病気の発生と進行のメカニズムについて、研究者はより深く、より複雑な理解を得ることができるようになり、研究者は効果的に暴露と病気のパラダイムの「ブラックボックス」を垣間見ることができるようになった。

その結果、因果関係の推論を考える研究者は、Hillが因果関係の基準を書いたときに利用可能だった従来の疫学的研究デザインを超えて、因果関係を立証する際に考慮すべき新しい、より多様なタイプの情報を得ることができるようになった。

データ統合

データ統合とは、複数の分野やアプローチを横断して、どの分野でも単独では達成できないレベルの理解や知識を生み出すことを目的として、データ、知識、または推論を組み入れることを意味する 。

データ統合は必ずしもこの用語で言及されているわけではないが、10年以上前から疾病の因果推論の観点から議論されており、疫学コミュニティは一般的にこのような学際的な共同研究を歓迎してきた。

例えば、『疫学辞典』第5版の序文では、他の科学分野への「疫学的研究方法の境界線の積極的なぼかし」を直接認めている。この序文では、疫学者以外の人々がこの辞書に貢献し、使用することを歓迎しており、逆に、訓練を受けた疫学者が非疫学的な取り組みでこの辞書の概念を利用することを歓迎している。

さらに、多くの機関、組織、学者が最近、ヒトの健康と生態学的リスク評価の分野でデータ統合のためのフレームワークやガイドラインを確立しようとしている。これらのフレームワークでは、研究者が異なるエビデンスの流れや科学的分野から得られるデータの価値や貢献をどのように扱い、比較し、対照するべきかを検討している。

Hillはスピーチの最後に

“all scientific work is incomplete… and liable to be upset or modified by knowledge”

「すべての科学的作業は不完全であり…知識によって動揺したり修正されたりしやすい。」

と述べている。

今日、因果推論を考える研究者は、様々な科学分野のデータを統合しなければならない。ここでは、疾患の因果関係推論の分野におけるデータ統合が、ヒルの基準のそれぞれの適用と解釈にどのように影響するかを議論する。

基準1:関連の強固性

ヒルの因果関係の最初の基準は、関連の強固性である。彼が説明したように、暴露と病気の間の大きな関連付けは、それが因果関係である可能性が高い。

この点を説明するために、ヒルは煙突掃除の陰嚢癌の発生率のPercival Pottの検査の古典的な例を提供した。その職業と病気の間の関連性の途方もない強さは、他の職業で見られるよりも約200倍も大きいことから、煙突の煤が原因因子である可能性が高いと判断したのである。

反対に、Hillは、小さな関連性は他の根本的な要因(すなわち、偏りや交絡)に起因している可能性が高く、したがって、因果関係を示すものではないことを示唆している。何が「強い」関連性を構成するかを定義することは、潜在的な因果関係を評価する上で非常に重要である。

弱くても「大きい関連」の強固性の存在

統計理論の進歩と計算処理能力の向上により、科学者はHillが考えていたよりも、より説得力のある数学的基準を用いて、強い関連性と弱い関連性を区別することができるようになりた。

強さは、もはや単に関連性の大きさとして解釈されなくなった。さらに、研究者は多因子性疾患や、規模は小さくても統計的には強い決定要因となる危険因子の存在をより深く理解するようになった。

今日では、関連の大きさではなく統計的有意性が、観察された関連の強さ、ひいては潜在的な因果関係を判断するための基準として受け入れられている。しかし、このような統計的および計算機の進歩により、研究結果を解釈する際には、さらに高度な精査が必要とされている。

統計的有意性の欠如によって関係性が否定されるわけではない

最新のツールにより、研究者ははるかに大規模なデータセットを収集し、広範囲のメタデータにアクセスし、複雑なアルゴリズムを採用し、多数の統計的アプローチから選択することが可能になった。

そのため、研究の中で統計的に有意な結果が示されても、必ずしも生物学的に意味があるとは限らず、因果関係の推論に貢献するための方法論的に適切なものとは限らない。

逆に、一つの研究で統計的有意性が数学的に示されなかったからといって、現実には意味のある曝露と反応の関係が存在する可能性が排除されるわけではない。このように、因果関係推論における関連性の強さを評価するには、基礎となる方法の検討、文献の証拠の重さとの比較、およびここで議論されている他の基準を含む他の文脈的要因の考慮が必要である。

異なる統計的手法による異なる結果

その例として、アセトアルデヒド、アセトイン、ベンズアルデヒド、酪酸、およびジアセチルを含むさまざまな化学物質を使用した香料製造施設の労働者106人のコホートにおける肺機能の分析とその後の再分析がある。

国立労働安全衛生研究所(NIOSH)が実施した最初の研究では、研究者たちは、このコホートの雇用者が収集したスピロメトリー報告書と職位記録をレトロスペクティブに分析した 。著者らは、香料の化学物質曝露の可能性が高い職種の従業員は、曝露量の低い職種の従業員に比べて強制呼気量(FEV)の年間減少が2.8倍大きいことを示す統計学的に有意な効果推定値を提示した。このことから、著者らは、香料への職業暴露と制限性肺疾患との間には統計的に強い関連性があると結論づけた。

しかし、Ronkらが指摘したように、NIOSHの研究者は、回帰分析の選択において、縦断的なスピロメトリー検査データの本質的な相関性を考慮していなかった。Ronk らは、これらの相関関係を説明する一般化推定式(GEE)を使用して同じデータセットを再解析したが、統計的に有意な関連は見出されなかった 。

これら2つの研究に関連した様々な結果と著者の解釈は、異なる統計手法の使用が統計的に異なる結果をもたらし、その結果として関連性の強さの適用に影響を与えることを強調している。

基準2: 一貫性

伝統的に、Hillの一貫性基準は、様々な場所、集団、方法を用いた複数の疫学研究が帰無仮説に関して2つの変数の間に一貫した関連性を示した場合に支持される。Hillは、どんなに統計的に健全な単一の研究であっても、内部妥当性への脅威が常に存在するため、因果関係を証明するために頼ることはできないため、反復的な所見の重要性を強調した。

何が一貫性を構成するのか

この基準は今でも因果関係を判断するのに非常に適切であるが、データ統合の実践により、何が一貫性を構成するのかという考えが進化してきた。データ統合の概念は、複数の分野や実務にまたがる一貫性のあるストーリーを理解することを意味するので、一貫性基準の解釈には本質的に影響力がある。

例えば、データ統合のレンズを通して、分子実験は、メカニズム論的仮説を支持する証拠を提供することで疫学的知見を補強することができ、それによって多数の観察研究の間での繰り返しの必要性を軽減することができる。

一貫性の拡張

遺伝毒性や遺伝子発現の変化などの作用機序を示唆するin vitro毒性試験では、疫学的研究で見出された関連性を裏付けることができる。

複数のタイプの研究結果を統合することで、研究者は曝露と影響のパラダイムに沿って様々な機序論的ポイントを明らかにすることで、因果関係のストーリーに一貫性を示すことができる。これは、Hillが提唱した反復的な疫学的知見の概念よりも、はるかに広い範囲での一貫性の解釈である。

ベンゼン関連急性骨髄性白血病(AML)

ベンゼン関連急性骨髄性白血病(AML)の話は、現代のデータ統合の観点から一貫性の基準を適用することを示している。動物モデルとin vitroヒト細胞培養の両方で、ハイドロキノンとパラベンゾキノンがベンゼンの活性代謝物であることが実証された。さらに、ハイドロキノンは、ヒトにおけるAMLの早期進行を示すことが知られている様々な細胞変化と一致する細胞変化を誘導することが示された。

これらの分子レベルの研究は、利用可能なヒトのin vivoデータ(すなわち、標準的な疫学研究)を裏付けるものであり、それによって因果関係を裏付けるための追加の観察研究の必要性を軽減することができた。

ポリ塩化ビフェニル(PCB)曝露とメラノーマとの因果関係

同様に、ポリ塩化ビフェニル(PCB)曝露とメラノーマとの因果関係を支持するための一貫性を示すためには、データの統合が役割を果たした。PCB曝露とメラノーマの疫学的研究と、ヒトメラノサイトを用いたin vitroのメカニズム論的研究の間の一貫性は、PCBがメラノーマの形成を破壊するもっともらしいメカニズムを支持している。

まとめて、これらのデータは、国際がん研究機関(International Agency for Research on Cancer Monograph Working Group)がPCBをグループ1の発がん性物質 にアップグレードするという決定に貢献した。

げっ歯類とヒトのバイオアッセイの間の一貫性はまた、PCB 126 と 2,3,7,8-テトラクロロジベンゾパラジオキシン (TCDD) によるアリール炭化水素受容体 (AhR) への初期結合を介した発がん性のメカニズムの支持を実証している 18, 。

これらの例は、潜在的な因果関係を支持する一貫した研究結果を実証するために、高度な分子分析が観察研究の結果とどのように統合できるかを示している。

基準3:関連の特異性

ヒルは、曝露が1つの病気を引き起こすだけであることを意味し、それらが特定されているときに関連付けが因果関係である可能性が高いことを示唆した。

ヒルは、いくつかの病気が複数の原因や危険因子を持っていたことを理解していたが、彼は「我々はすべての答えを知っていた場合、我々は因果関係に責任を負う単一の要因に戻るかもしれない」と示唆した。

この見解は、ヒルの時代には、暴露はしばしば職業設定や住宅地などの真の暴露のための代理の用語で定義されていたという事実を示している。

複雑化された低用量の環境曝露と職業曝露

今日、我々は、人の環境や条件の観点からではなく、むしろ化学的、物理的、または生物学的なエージェントの実際の線量としての暴露を具体的に定義しようとしている。

高度に特異的な薬剤と結果の関連性の例はいくつか存在するが、今日の研究の最前線での曝露と健康への懸念のほとんどは、複雑な化学物質の混合物と、様々な危険因子によって複雑化された低用量の環境曝露と職業曝露を中心にしている。

特異性という本来の基準は、疫学的な観点からは弱いか、あるいは無関係であると広く考えられている。しかし、特異性は、データ統合というより広い文脈において、新たな興味深い意味合いを持つ可能性がある。

例えば、研究者は様々な研究方法論を用いて、薬剤と効果の間に正確に定義された(すなわち特異的な)関係を持つ分子作用機序を実証することができる。

アスベスト曝露とアスベスト症の発症

アスベスト曝露とアスベスト症の発症はその一例である。

疫学的枠組みでアスベスト曝露のサロゲートとして職歴が一般的に用いられていることに加えて、アスベスト症の臨床診断のための標準化された基準の精緻化、顕微鏡による肺繊維負荷分析とアスベスト体の同定、さらには異なる繊維タイプの相対的な力価の理解の向上などの進歩により、アスベスト症がアスベスト曝露によってどのように特異的に引き起こされるかがさらに明らかになってきている。

古典的疫学的デザインに基づく特異性の欠如

データの統合により、特異性はより強力な基準へと進化し、特異性の欠如は疾患に関連する特定の薬剤を絞り込むのに役立つ。例えば、複雑な化学物質の混合物(例:タバコの煙)は、古典的な疫学的デザインを用いて研究すると、暴露から複数の疾患が生じる可能性があるため、一般的に特異性を欠く。

しかし、データを統合することで、これらの複雑な発がん性混合物に関連する様々な疾患エンドポイントの間で、何らかの機序的特異性が明らかになる可能性がある。

基準4: 時間性

現実的か

時間性は、おそらく疫学者が因果推論に不可欠であると普遍的に同意する唯一の基準である。RothmanとGreenlandは、他の基準のいずれにも実用性や実用性の欠如を見いだしたにもかかわらず、時間性を 「議論の余地なし」として言及していることを考えてみよう。

Hillは、曝露と疾病の関係が因果関係にあるためには、曝露が疾病の発症に先行していなければならないと説明している。したがって、2つの尺度間の時間的進行を確実にする疫学的研究デザインは、因果関係の推論においてより説得力がある。

長期間の低レベル曝露・長い潜伏期間

現代の環境曝露の文脈で時間性を確保する場合、これらの曝露の多くは、長期間にわたる低レベルの曝露と、長い潜伏期間の後に発生する低発生率のミクロスケールの転帰を伴うことを考慮することが重要である。これらの要因により、時間性がしっかりと確立されている従来の疫学研究を設計することは、コストがかかり、時間がかかり、潜在的に実現不可能な課題である。

しかし、化学物質曝露のモニタリングおよび分析能力の向上、分子疫学技術、および疾患進行の理解の進歩により、様々な研究デザインにおいてこの基準を満たすための新たな方法が可能となっている。

バイオマーカーの使用、低検出限界での最先端の分析検査、および疾患進行における毒性の窓と染色体異常の理解により、有用な基準としての時間性への信頼性が高まっている。

低線量曝露を示すバイオマーカーの利用

データ統合を利用した拡大時間分析の最新の例として、飲料水や食品を介したヒ素への低線量暴露の研究が挙げられる。髪や爪のヒ素レベルは過去の暴露のバイオマーカーとして機能し、個人の過去と現在の居住地からの飲料水の分析記録は、過去の環境暴露の推定値を作成するために使用することができる。曝露の限られた期間を評価して、敏感な段階での曝露の影響を決定することができる。

これらのツールから得られた新しいデータと知識を統合することで、横断的な研究や生態学的な研究であっても、研究デザインの中で時間性を暗黙的に確立していない研究であっても、時間的関係を考慮することができる。

今日では、時間性に関する我々の理解には、正確に定義されたより広い曝露窓の範囲が含まれるようになっており、その中には以前考えられていたよりも疾患転帰との関連性が高いものもある。

エピジェネティクス

エピジェネティックなメカニズム(すなわち、DNAメチル化、ヒストン修飾)を介して、発生の特定の期間中に、あるいは前の世代でも発生する暴露は、子孫の表現型の違いに結果をもたらす可能性がありる。

このような変化は、合成エストロゲンジエチルスチルベストロール(DES)曝露の世代効果の原因となる可能性があり、最初の曝露から離れた複数世代の乳がんリスクの増加につながる可能性がある。

これらの変化を検出し、どのエピジェネティックな変化が潜在的な疾患の指標となりうるか、また以前の暴露の持続的なバイオマーカーとなりうるかを判断するための分析技術が向上している。

観察可能な転帰に先行する分子レベルの変化を理解することは、多世代にわたる因果関係のストーリーにおける時間的な進行を立証するのに役立つ。

基準5:生物学的量反応勾配

ヒルは、”用量反応が見られた場合、関連性が因果関係にある可能性が高い “と書いている。生物学的勾配の伝統的な解釈によれば、用量反応関係の存在は、曝露と効果の間の因果関係を裏付けるものである。伝統的な疫学では、曝露量の増加が疾病の発生率の増加をもたらすという単調な生物学的勾配が、因果関係の最も明確な証拠となる。

しかし、Hillは、より複雑な線量反応関係が存在する可能性があることを認めており、現代の研究では、単調な線量反応曲線はほとんどの因果関係を単純化しすぎた表現であることが確認されている。

非線形の反応曲線

実際、ほとんどの線量反応曲線は非線形であり、特定の集団、曝露経路、評価された分子エンドポイントのユニークな特性によって、ある研究から次の研究へと形状が変化することさえある。さらに、個人の感受性および累積曝露による相乗効果または拮抗効果は、いくつかの生物学的勾配を特徴づけることをさらに困難にしうる。

アリール炭化水素(AhR)

この効果の例は、アリール炭化水素受容体(AhR)に基づくメカニズムに見られる。多くの外因性および内因性薬物はAhRの部分的なアゴニスト/アンタゴニストとして作用し、AhRを介して遺伝子発現に影響を与える2,3,7,8-テトラクロロジベンゾジオキシン(TCDD)の用量反応効果を調節することができる。

高度な統計機能、データモデリング技術、および生体分子相互作用の理解を深めることで得られた知識を統合することで、より定義された用量反応曲線の記述が可能となり、非常に低いレベルの曝露でも分子の影響を示すことができるようになった。

さらに、遺伝的多型についての知識が増えてきたことで、毒性のある侮辱に対する生物学的反応に個人差がある理由や用量反応関係が明らかになってきた。現在では、すべての物質について直線性を仮定するのではなく、低線量域での閾値反応を観察することが可能となっている。

ホルミシス反応・J字型、U字型曲線

さらに、ホルミシスと呼ばれる用量反応現象の実験的な裏付けが、分子技術の向上によって増えてきた。ホルミシスは低用量の刺激と高用量の抑制を特徴とする。この現象に関連した用量反応曲線は二相性であり、測定されるエンドポイントに応じてJ字型またはU字型になる。

ホルミシスは毒性学と薬理学の両方で観察されており、観察された用量反応の特徴は一貫しており、生物学的モデル、測定されたエンドポイント、化学的または物理的ストレス因子、およびメカニズムに依存しない。

ホルミシスの最も特徴的な特徴は、典型的な閾値線量以下で繰り返し観察されることである。生物学的勾配は、データの統合がいかに因果関係の推論を複雑にするかの一例である。

NOAEL以下の分子変化

新しいツールと技術的能力により、研究者は、疾患や観察可能な有害転帰につながらない可能性のある様々な低レベルの分子エンドポイントを、より大規模なスケールで特徴づけることができるようになった。

例えば、生得的な反応は、低レベルの曝露によって引き起こされた分子変化を修復、除去、または逆にすることができる。このように、観察不能有害影響レベル(NOAEL)内の分子変化は、疾患には寄与せず、閾値線量反応を示すものである可能性がある。

 

低レベルの曝露におけるメカニズムを理解することで、線量反応曲線を解明することができる。例えば、インビトロでのアスベスト毒性のエンドポイントには、酸化ストレスの発生が含まれており、これは遺伝毒性とDNAアダクト形成を介した染色体損傷をもたらす。

しかし、低レベルの損傷はin vitroで測定可能ではあるが、細胞のアポトーシスを介して除去され、これは適応応答と閾値効果を示す。したがって、これらの低レベルの反応は疾患を示すものではなく、むしろ、疾患の発症前に閾値を克服しなければならないことを示す適応反応である可能性がある。

さらに、最新の分析法は、これらの測定された変化が観察可能な疾患につながらない場合もあるが、環境化学物質曝露の低線量範囲でエピジェネティックなエンドポイントが起こりうることを示している。

例えば、Kimらは、周産期に母体の食事を介して複数の用量のBPAに曝露された子供のマウス肝臓サンプルで、DNAメチル化における非単調な用量依存性の変化を観察した。これらの変化は、発達曝露中のBPAの作用機序に関する洞察を提供する可能性がありる;しかし、表現型の変化に関する更なる情報は、低レベルの曝露でエピジェネティックな変化が用量-疾患応答関係の有意な指標であるかどうかを判断するために必要である。
このように、生物学的勾配は、実際の反応が疾患の発症や進行にも関連する用量で発生する場合には、分子的な用量-疾患反応関係を含むように広げることができる。

基準6:生物学的蓋然性

この基準が導入された当時でさえ、生物学的蓋然性はデータ統合の基本的な概念を表しており、疫学と生物学が相互に作用しなければな らないことを示唆している。蓋然性は歴史的に、関心のある関連を説明する既存の生物学的または社会的モデルの存在に基づいて判断されてきた。

ヒルは、生物学的な蓋然性の解釈が現在の知識に依存していることを認めているが、生物学的な蓋然性の解釈は現在の知識に依存している。

今日では、ハイスループットスクリーニングアッセイのようなツールを用いて、特定の生物学的にもっともらしい経路を研究し、その経路を妨害する有害物質を定義された方法で特定することができる。

実際、分子疫学の進歩を統合して「ブラックボックス」を開くことで、研究者は曝露と影響のパラダイムのより多くの段階を明らかにし、示唆された因果関係の生物学的蓋然性を理解することに貢献している。

肝臓毒性

肝臓毒性につながる生物学的経路の解明は、生物学的蓋然性の解釈を進める上で大きな役割を果たしており、様々なエビデンスの流れから得られた知識の統合は、その解釈に役立っている。

肝臓は通常、薬剤を摂取した後に最初に遭遇する酸化代謝能力の高い臓器であり、そのため潜在的な毒性を研究する上で重要な臓器である 。

ハイスループットの in vitro や in silico 細胞操作などの技術を用いて実証された肝作用は、より洗練された現実的な曝露で発生する可能性のある更なる毒性エンドポイントの前触れと見なすことができる。しかし、新たに開発された「バーチャル肝臓」によって実証されたように、生物学的な蓋然性を検証するための将来はインシリコ実験にある可能性が高い。

研究者は現在、定義された疾患メカニズムを対象としたin vitroおよびin silicoスクリーニングツールを用いて、もっともらしい関係を予測できるようになっており、これは科学者が因果関係研究の質問をどのようにフレーム化し、研究をデザインするかというパラダイムシフトの可能性を示している。

複数の寄与因子と中間因子の相互作用

歴史的に、因果推論は単因子直接関係(AがBの原因)を仮定してアプローチされている。しかし、現在では、多くの疾患の結果は、複数の寄与因子と中間因子の相互作用とバランスの結果であることが研究者によって理解されている。そのため、因果関係の生物学的な蓋然性を証明することは複雑である。

しかし、統計的手法の改良により、複数の危険因子、交絡因子、適応反応、および媒介機序が交差する分子的観点から複雑な疾患の進行を理解することができるようになった。

例えば、媒介分析の生物統計学的アプローチは、暴露と観察可能な転帰との間の「ブラックボックス」を埋める役割を果たす直接的および間接的な影響の様々な生物学的経路の分離および分解を可能にする。

基準7:整合性

整合性は、因果関係の物語は、研究者が利用可能なすべての知識で意味をなすべきであるという点で、生物学的蓋然性に似ていると見られており、この基準は、その開始以来大きく変化していない。実際、ヒルは、研究デザインのいくつかのアベニューの間で首尾一貫した物語の例として、タバコの煙の発がん性のための気管支上皮の変化と動物ベースの毒性試験の病理組織学的証拠を同定した。

今日では、整合性は、曝露-疾患パラダイムの様々な側面に関する包括的なストーリーを示すために分子ベースの研究が使用されてきた別の分野である。

例えば、走査透過型電子顕微鏡(STEM)による肺組織繊維の分析は、肺組織の構造と機能の変化に関連した生物学的に有効なアンフィボ ールの内部線量に関する知見を拡大し、アンフィボイルアスベスト繊維が中皮腫を誘発するという結論を支持している 。

あるいは、高度な機序論的研究によって、一貫性のない疫学的文献が解明され、一方向または別の方向で因果関係の推論が強化されることもある。

六価クロム

例えば、六価クロムCr(VI)]の発がん性を考えてみよう。六価クロムの発がん性に関する疫学的文献は限られており、特に摂取暴露(例:飲料水)および呼吸器系外のがん(例:胃腸管のがん)に関しては矛盾している。

しかし、代謝、バイオアベイラビリティーおよび速度論的研究、変異原性作用様式の研究、および遺伝子発現プロファイリングなど、最近のゲノム、薬物動態、および機構論的研究の数々は、摂取された六価クロムが実際に発がん性プロファイルを有することを実証している。

基準 8: 実験的証拠

Hill氏は、実験的操作から得られた証拠、特に介入や曝露の停止後に疾患リスクが低下した場合の疫学研究から得られた証拠が、因果関係の推論を最も強く支持することになると説明している。

多面的な曝露

しかし、現代の文脈では、実験は多くの疾患が多面的な曝露の結果であり、複雑な進行経路をたどっていることを考慮しなければならない。ヒルが述べたような曝露の停止は、病気の進行を逆転させたり、著しく遅らせたりすることはないかもしれない。

複合的な因子

いくつかのケースでは、食事、運動、喫煙、化学物質曝露、および遺伝的素因を含む複数の危険因子が、疾患の発症と進行に寄与する可能性がある。このように、これらの因子が組み合わさって疾患に至る場合もあるが、単一の寄与因子を実験的に操作しても、疾患の発生率の減少が観察できる場合もあれば、そうでない場合もある。

データ統合の枠組みを用いた研究者は、因果関係の実験的洞察を得るために、毒物学的知見を利用することができるようになった。

機械論的経路を試験し、疾患の進行における薬剤の生物学的役割を実証する試験管内研究は、特に潜伏期間の長い有害な結果については、ヒトを対象とした研究よりもはるかに時間効率の良い方法で、潜在的なヒトの健康被害を予測するために利用できる知識をもたらす可能性がある。多様な証拠の流れからのデータを考慮した時間性の理解の拡大は、実験基準の解釈にも影響を与える可能性がある。

エピジェネティクス変化による世代を超えた影響

個々の曝露は親のDNAにエピジェネティックな改変を引き起こし、その結果、将来の子孫に観察される影響をもたらす可能性があるが、子孫への直接的な曝露はない。

複雑な時間性を伴う疫学的観察のメカニズム論的裏付けを提供するためには、動物モデルを用いた実験的研究が必要となることが多い。例えば、複数の動物研究は、子宮内でのDES曝露によって誘発されたエピジェネティックな変化が、雌でのDES曝露の世代交代効果の原因となりうるという仮説を支持している。

世代を超えたヒト研究におけるエピジェネティック解析には数十年を要し、潜在的な交絡因子が多く存在するため、動物モデルおよび高度な解析技術に頼ることで、因果関係の決定を支持することができる。

基準9: 類似性

Hillは、特定のエージェントと特定の疾患との間に因果関係の強い証拠がある場合、研究者は、類似のエージェントが類似の疾患を引き起こす可能性があるという弱い証拠をより受け入れるべきであることを暗示している。

類似性は、1つの因果関係のあるエージェントが知られている場合、何らかの方法で類似している2つ目の因果関係のあるエージェントについては、証拠の基準が低くなることを意味すると解釈されてきた。

類似性の欠如は創造性の欠如

現代の疫学者の中には、類似性の欠如は因果関係を排除するものではなく、単に研究者側の創造性の欠如を示唆していると主張する者もいる。実際、研究者が複数の分野や証拠の流れを超えて知識を引き出している場合は特にそうであるが、今日ではあらゆる状況に対応した類似性を特定するのに十分な知識が存在し、アクセス可能であると主張する人もいるかもしれない。

今日、研究者は、疾患の進行パターン、共通の危険因子や交絡因子、生物学的作用機序など、類似性を求めるためのツールをより幅広く手に入れることができるようになっている。したがって、アナロジーの現代的な価値は、因果関係の推論を確認することからではなく、むしろ機械論的な仮説を提案し、検証することから得られるのである。

カーボンナノチューブとアスベスト

一例として、アスベスト繊維の力学的毒性に関する豊富な文献を用いて、カーボンナノチューブ(CNT)を対象にした類似性的な力学的仮説の検証が行われている。分子構造とアスペクト比などの物理化学的特性に基づくモデルは、アスベストと同様の作用機序を予測している。

CNTの物理的形態はアスベスト繊維のそれと類似しているようであり、したがって、呼吸可能なサイズの繊維は、職業環境においても同様の挙動を示し、同様の肺への移動と沈着をもたらすと予想される。

さらに、アスベスト繊維は中皮腫の前兆として肺胸膜の炎症や線維化を引き起こすことが知られている。さらに、CNTは、長さの異なるCNTに曝露されたヒトマクロファージや中皮細胞からの急性期サイトカインの放出を刺激することが判明しており、CNT曝露はアスベストと同様に長さに依存した炎症性前駆反応を引き起こすことを実証している。

これらの知見は、CNTがアスベスト関連中皮腫と同じメカニズムである胸膜の炎症から始まる疾患を引き起こす可能性があることを確認することで、アスベストとの類似性を高めている。

しかし、この結果は、すべてのCNTが同じ発がん性の可能性を持っているわけではないことも示しており、人工的に設計されたCNTを積極的に設計することでリスクを制限し、さまざまな用途での化合物の安全な使用を可能にすることができることを示唆している。

結論

「Bradford Hill基準」の進化の必要性

関連のヒルの9つの側面は決して堅い基準としてまたは因果関係のためのチェックリストとして見られるように意図されていなかった、まだ過去50年の間にそのように普及した。その代り、いわゆる「Bradford Hill基準」は柔軟な指針か考察が疫学的調査を導き、因果関係の推論の援助に意味されるように書かれていった。疫学研究の世界が変化し、拡大してきており、因果関係の推論を決定するための基準も同様に進化しなければならない。

ChenとHunterが説明したように、今日の研究者は「生物学的測定を用いて被曝、内部線量、生物学的有効量、早期生物学的効果、構造/機能の変化、浸潤性癌診断、腫瘍転移、予後を評価することにより、関連性の生物学的根拠の評価に参加することができるようになっている」本質的には、被曝と疾患の間の「ブラックボックス」を覗き見し、探索することができるようになっている。

データ統合の概念

今日行われている因果関係の疫学的調査もまた、データ統合の概念を反映するように進化しなければならない。これには、従来の疫学的証拠だけでなく、「ブラックボックス」を開いて収集した証拠を組み入れ、分子生物学、毒物学、遺伝毒性学、その他の学問分野のデータを因果関係の評価に組み入れることが含まれる。

すべての科学的分野を横断してここ数十年で開発された高度なツールと技術は、もともと疫学的研究の「ブラックボックス」モデルに合うように書かれたBradford Hill基準の適用と解釈に影響を与えている。

Bradford Hill基準は健康研究の最も引用された概念の1つとして残り、まだ因果推論を助けるための有効な用具として支持される。

データ統合の危険性

しかし、データ統合の枠組みの中で各基準をどのように適用、解釈、重み付けするかは、それぞれのユニークな状況で利用可能なデータの種類が多様であり、しばしば新しいタイプのデータと照らし合わせて慎重に測定しなければならない。

ある意味では、データ統合は特定の基準の価値と重要性を低下させる。言い換えれば、データ統合の枠組みでは、研究者は、データが基準を満たしているかどうかを判断するのではなく、利用可能なデータに合った方法で基準を解釈することができる。

この種の応用は、観察された関連が方向的に因果関係があるかどうかを判断するという因果推論の究極の目的を迂回してしまうので危険である。しかし、データ統合は、因果関係を考える研究者としての能力を拡大する機会を与えてくれる。

「Bradford Hill基準」のアップデート

ここでは、データ統合の枠組みが、より多くの証拠をまとめ、それぞれの基準についてより精査する必要があることを論じてきた。上記の例では、データ統合が原因分析におけるBradford Hill基準の適用を強化することができることを示してくる。

Bradford Hill基準は、データ統合の枠組みの中では時代遅れとは程遠いものである。

疫学の分野における因果関係の推論は、もはや伝統的な疫学的研究だけではなく、進化する研究ツールや科学的分野の補完的なホストによって情報を得ている。各基準の特定の解釈は時間の経過とともに進化してきたが、各基準の根底にある概念は、因果関係についての質問に答えるために、さまざまな方法論に適用することができる。

Bradford Hill基準は、因果関係の示唆につながるか、あるいは潜在的な因果関係を理解するために必要な研究の特定につながるかのいずれかで、研究者が文献の体の中で点を接続するのを助けることができる。

これまでのように、基準は真空の因果関係を評価するためのヒューリスティックとして使用されるべきではない。むしろそれらは多様な科学分野からの研究者の間で思慮深い談話を生成することを意味する可能な考慮事項のリストとして見られるべきである。

私達がデータ統合の光の各Bradford Hillの基準に導入した解釈的な概念は因果関係を確立するとき有効で、有用な用具としてBradford Hill基準の機能を支える。

 

おまけ

ヒューム、ミル、ヒル、および因果推論へのSui Generis(独自の)疫学アプローチ

Hume, Mill, Hill, and the Sui Generis Epidemiologic Approach to Causal Inference
The epidemiologic approach to causal inference (i.e., Hill's viewpoints) consists of evaluating potential causes from the following 2, noncumulative angles: 1) ...
概要

因果推論に対する疫学的アプローチ(すなわち、ヒルの視点)は、次の2つの非累積的な角度から潜在的な原因を評価することからなる:1)比較、観察、または実験的な疫学的研究からの確立された結果、および2)非疫学的証拠のレビュー。それは統計的有意性のステートメントを含まない。

ヒルの視点の哲学的なルーツは不明である。表面的には、ヒュームとミルの考えに基づいているように見える。しかし、ヒルの視点は、異なる種類の証拠を使用しており、ヒュームのルールやミルの論理学のシステムとは異なる目的を持っている。

一言で言えば、ヒュームはヒルの視点の中心となる比較証拠を無視している。ミルの論理は、ヒルの視点から見直された疫学的知見の大部分を形成する無効な非実験的証拠として失格とする。ヒュームとミルによるアプローチは、ヒルの視点の成功した実施を裏付けることができない。

ヒュームとミルに加えて、疫学的な文献は、ヒルの視点のもっともらしい、1965年以前の哲学的な起源について無知である。このように、ヒルの視点は哲学的に新しいものかもしれない。

 

実用的には、ヒュームの規則、ミルの論理、およびヒルの視点は異なっている。一言で言えば、ヒュームはヒルの視点に中心的な比較証拠を無視する。ミルの論理は、ヒルの視点から見直された疫学的知見の大部分を形成している無効な非実験的証拠として失格とする。ヒュームとミルによるアプローチは、したがって、ヒルの視点(例えば、タバコと肺がん)の成功した実施を裏付けることはできない。

また、よく特徴づけられた哲学(21-24)を使用してヒルの視点を置き換える、正当化する、または豊かにすることを提案してきた疫学者によって表明されたフラストレーションに対処することはできない。

ヒルの視点のとらえどころのない起源のためのもっともらしい説明は、因果推論への疫学的アプローチがまだ適切な哲学的正当化を受け取る必要がある、sui generis(独自のジャンルの)であるということである。

議論

これらの類似点と相違点をよく見てみると、ヒュームの規則とヒルの視点は、異なるタイプの証拠を統合し(ヒュームはヒルの視点の中核をなす比較証拠を無視する)、異なる目的を持っていることがわかる(ヒュームの規則ではあるが、ヒルの視点ではなく、ヒュームの規則は、因果関係の記述のための条件である)。これらの違いは、ヒュームの悪名高い疑心暗鬼的なスタンスとは対照的に、有効な原因を特定する可能性に対する疫学者の信頼性を説明する。

ミルの論理体系は、研究デザイン、測定されていない交絡、統計的有意性などの比較の分析的側面を扱っています。これらの問題は、利用可能なすべての証拠(すなわち、疫学的、生物学的、実験的)が共同で必要かつ十分な因果関係の基準の欠如のために見直されたときに、データ分析を超えて介入するヒルの視点には直接関連していない。

ヒルの視点の哲学的ルーツはヒュームやミル以外にもあるのだろうか?この疑問に対する歴史的な答えは、疫学的文献を徹底的に見直した後、ヒルの視点を批判的に評価したり、哲学的な視点から議論したりする深刻な候補者は現れないということである。1965年(1、3-15)までは、フランシス・ベーコン(1561-1626)、ヒューム、ミル、ヤコブ・ヘンレ(1809-1885)、ロバート・コッホ(1843-1910)、カール・ポッパー(1902-1994)が挙げられている(29)。

1965年以降(2, 17, 20-24, 28-68)には、ヘンレ=コッホ仮説とヒルの視点を統合したエバンスの感染症・非感染症の「統一概念」(32)、カール・ポッパー(1902-1994)の偽証主義的アプローチをめぐる未完の議論、バートランド・ラッセル(1872-1970)、ルドルフ・カーナップ(1891-1970)、カール・G・ヘンペル(1905-1997)、マリオ・ブンゲ、その他の哲学者への断片的な言及が見られるようになった。しかし、疫学的な文献は、ヒルの視点の起源については無知である。

ヒルの視点はBacon (69)以来哲学者を激怒させたトピックへの明瞭な応答を補足する、すなわち、観察的であるが、非実験的な(厳密に定義された)証拠に基づく因果推論。

ヒルの視点でカプセル化されたアプローチは、参加者の半分がタバコ産業を代表していた米国外科医総監によって集められた委員会が、全会一致でタバコの発がん性を認めたときに、大きな挑戦を成功裏に通過した(70)。

ヒルの視点は、疫学や公衆衛生の分野で広く使われている(24, 46, 52, 66)。それでも、哲学は通常、科学的な革新をリードするのではなく、次のようになるので、ヒルの視点が働く理由の説明は、当然のことながら欠けている。

最良の説明への推論」(71, 72)と呼ばれる方法は、疫学者の間でポッパー派と非ポッパー派(Rothman (23)の様々な寄稿を参照)、反論派対検証派(38)、帰納主義者対演繹主義者(22)、ベイズ派対非ベイズ派(71, pp.103-120)の間で、時に難解な二極化が起こっていることを説明する上で有望であるように見える。

これは、おそらくCharles Sanders Peirce (1839-1914)にまで遡ることができる(73)が、疫学への拡張は最近のことである(71, pp. 71-90) (66, 74)。

このように、疫学者は、原因を発見するための新しいsui generis的なアプローチを開発したのかもしれない。もしこの発言が私の哲学的専門知識には大胆すぎるのであれば、ヒルの視点を一人の哲学者の考えに辿って、それが間違っていることを証明するだけで十分であろう。

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