キーワード. グリホサート農薬 ラウンドアップレンジャープロ 発がん性 メタアナリシス

概要

グリホサートは、世界で最も広く使用されている広範囲の全身性除草剤である。グリホサートベースの除草剤（GBH）の発がん性の可能性について、さまざまな地域、国、国際機関による最近の評価は、論争を巻き起こしている。

我々は、GBHへの高累積曝露とヒトにおける非ホジキンリンパ腫（NHL）リスクの増加との間に関連性があるかどうかを調査した。我々は、2018年に発表された農業健康調査（Agricultural Health Study：AHS）コホートの最新版を5件の症例対照研究とともに含む新しいメタアナリシスを実施した。

各研究で入手可能な場合の最高曝露群を用いて、GBH曝露者におけるNHLの全体的なメタ相関リスク（メタRR）が41%上昇したことを報告した（メタRR=1.41、95%信頼区間、CI:1.13～1.75）。比較のために、先のAHS（2005）を用いて高曝露群を用いた二次メタ解析も行ったところ、NHLのメタRRは1.45（95%CI:1.11～1.91）となり、先に報告されたメタRRよりも高かった。

本研究で得られた知見の妥当性を評価するために実施した複数の感度検定では、本研究で推定した主要なメタ-RRとの有意差は認められなかった。GBHへの曝露量が多い人における非ホジキンリンパ腫リスクの増加という我々の知見を文脈に沿ったものにするために、リンパ腫に関連した一般に利用可能な動物試験および機序論的試験をレビューした。

我々は、純粋なグリホサートを投与したマウスにおける悪性リンパ腫の発生率の研究、グリホサート/GBH曝露と免疫抑制、内分泌かく乱、および一般的に非ホジキンリンパ腫やリンパ腫形成に関連する遺伝的変化との間の潜在的な関連性について、さらなる裏付けを文書化した。全体的に、動物実験的研究や機構論的研究から得られた知見に基づき、ヒトの疫学研究の現在のメタ分析では、GBHへの暴露と非ホジキンリンパ腫のリスク増加との間の説得力のある関連性が示唆されている。

1. 背景

1.1.  グリホサート系除草剤の世界的使用

グリホサートは非常に効果的な広スペクトル除草剤であり、一般的にはグリホサート系除草剤（GBH）と呼ばれる混合物に散布され、Roundup® や Ranger Pro® の商品名で一般的に販売されている。GBH の使用量は、ここ数十年の間に世界的に劇的に増加している（図 1）。米国だけでも、1992 年から 2009 年の間に使用量が約 16 倍に増加した [1]。

この増加の大部分は、1996 年に遺伝子組み換えグリホサート耐性のある「ラウンドアップ対応作物」が導入された後に起こった [1]。

さらに、使用方法にも大きな変化があった。特に、収穫直前に GBH を作物に散布する慣行、いわゆる「グリーンバーンダウン」が 2000 年代初頭に始まり、作物の乾燥を早めることになった。

2000 年代半ばまでに、グリーンバーンダウンが普及し、規制機関は GBH の許容残留レベルを引き上げることで対応した [3、4]。

1.2. ヒトにおけるユビキタス曝露

グリホサートとその代謝物は食品[5-7]、水[8]、粉塵[9]に残留しており、一般集団における曝露がユビキタスであることを潜在的に示している。非業務上の暴露は主に汚染された食品の消費によって起こるが、汚染された土壌 [9]、粉塵 [9]、汚染された水の飲用や入浴 [8] との接触によっても起こる可能性がある。

植物では、グリホサートは吸収されて食用に使用される部分に運ばれる可能性があり、魚類 [5]、ベリー類 [6]、野菜、粉ミルク [7]、穀物 [10] から検出されており、作物の乾燥剤としての使用は残留量を大幅に増加させる。食品中の GBH 残留物は、初期処理後も長く持続し、ベーキング中に失われることはない [11]。

GBH 被ばく者の内部グリホサート濃度に関するデータは限られている [12]。

職業的に曝露された被験者の平均尿中グリホサート濃度は 0.26-73.5 μg/L の範囲であるが、環境的に曝露された被験者の濃度は 0.13-7.6 μg/L の間で報告されている [12]。

世俗的傾向に関する 2 件の研究では、時間の経過とともに尿中のグリホサートの割合が増加していることが報告されている [13、14]。

過去 10 年間に世界で 60 億キログラム以上の GBH が散布されていることを考えると [2]、グリホサートは環境中にユビキタスであると考えられているかもしれない [15]。

1.3.  GBH の発がん性をめぐる論争

GBH への曝露は、いくつかの種類のがんとの関連性が報告されているが、その中でもヒトで最もよく研究されているのが非ホジキンがんである。コホート試験および症例対照試験のイベントに関連したグリホサート使用のマイルストーンの年表。1 グリホサート有効成分の使用には、農業用と非農業用がある。

3 AHS参加者の63%が完了。 187 リンパ腫（NHL）。いくつかの疫学研究では、GBH に暴露された個人における NHL のリスクの増加が報告されている[16-18]が、他の研究ではこの関連性は確認されていない[19、20]。

GBH は最近、発がん性について多くの地域、国内、国際的な評価を受けており [21-24]、その結果、グリホサートと GBH の全体的な発がん性の可能性についてかなりの論争が起こっている。したがって、GBH が非ホジキンリンパ腫と関連しているかどうかという問題に取り組むことは、さらに重要になってきた。ここでは、GBHの発がん性について発表されたすべてのヒト研究を評価し、最新の更新された農業健康調査（Agricultural Health Study: AHS）コホートを含む最初のメタアナリシスを提示する [25]。

また、グリホサートに曝露された動物を対象とした研究から得られたリンパ腫関連の結果、および GBH へのヒト曝露に関する研究の分析に裏付けとなる証拠を提供するための機序論的考察についても議論する。

2. GBH と非ホジキンリンパ腫に関する最新のメタアナリシス

2.1. メタ解析の目的

疫学研究は、研究デザイン、サンプルサイズ、曝露評価方法など、いくつかの点で異なる可能性がある。個々の研究間の結果は様々であり、矛盾しているように見えることもあり、全体的な結論を導き出すのに苦労することになる。メタアナリシスは定量的な統計ツールであり、類似しているが別々の研究から得られた結果を統合して、曝露の影響に関する全体的な結論を導き出すために頻繁に適用される。

ここでは、GBHへの暴露とNHLリスクの増加との間の関連を疫学的証拠が支持しているかどうかをよりよく理解するために、公表されているヒトの研究を用いてメタアナリシスを実施した。以前に発表された3つのメタアナリシスでは、同じ関連性を検討し、GBH関連NHLの正のメタリスクを報告しているが [23、26、27]、我々の分析は、暴露の大きさを対象とした先験的仮説に焦点を当て、新しく更新されたAHS研究 [25] を含むことで、以前のものとは異なっている。

2.2. 先験的仮説

我々の先験的仮説は、GBH への曝露が最も高い場合、すなわち、より高いレベル、より長い持続時間、および／または十分な遅延と潜時を有する場合、ヒトにおける NHL のリスクの増加につながるというものである。この仮説は、がんの発生の性質を考慮すると、より高い、より長い累積曝露はより高いリスク推定値をもたらす可能性が高いという理解に基づいている [28]。

したがって、より高いレベルまたはより長い期間の暴露により累積暴露が高い場合、真の関連が存在する場合、関心のあるがんとの高い関連が明らかになる可能性が高い。この先験的アプローチは、ベンゼン[29]およびホルムアルデヒド[30、31]のメタリスクを推定するために採用されているが、GBH-NHLの関連性を調査した以前のメタアナリシス[23、26、27]では採用されていない。

図2. PRISMAガイドラインを用いたメタアナリシスのための研究選択プロセス

高曝露群の相対リスク（RR）や奇数比（OR）を含むリスク推定値は、平均的または低曝露群のRRやORと比較して、交絡因子やその他のバイアスに支配される可能性が低い [32]。

さらに、非常に低被曝者を被曝群に含めると、リスク推定値が希釈される可能性がある。ほとんどの人がGBHに直接または間接的に曝露されている可能性があることを考えると、最も曝露度の高いグループを研究することは、適切な曝露コントラストを確保するためにも有用である。

我々の主な目的は曝露効果があるかどうかを判断することであり、正確な用量反応評価や低曝露者のリスク評価を行うことではないので、この先験的仮説は GBH-NHL 関連が存在するかどうかを検証するのに適していると断言する。

2.3. 農業健康調査（AHS）の更新

最近発表された農薬使用者の大規模な AHS コホート（N > 50、000）からの更新報告 [25] が、我々の主要なメタアナリシスに初めて含まれている。以前のメタアナリシス[23、26、27]では元のAHS報告書[20]が使用されていたが、2018年のAHSアップデート[25]では、5倍以上のNHL症例数（元の研究[20]のN = 92に対し、N = 575）で11～12年の追跡調査が追加されており、コホート全体の80%以上がGBHに曝露されていると推定されている。この研究は最大規模であり、最も最近発表された研究であるため、新しいメタアナリシス [25] に大きな重みを与えるものである。

我々はまた、結果をAHSのオリジナル報告書[20]と比較する目的で、我々の先験的仮説を用いた二次比較分析を行った。1）我々の一次分析（AHS 2018を使用）;および、2）以前に発表された他のメタアナリシス。

2.4. 関連するヒト研究の特定

文献検索は、Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis（PRISMA）[33]のガイドラインに従って実施した。

スクリーニングの過程と結果を図 2 に示す。2017年11月にPubMedを用いたシステマティック電子文献レビューを実施し、2018年3月に更新し、2018年8月に再度更新した。使用したキーワードは以下の通りである。(グリホサート* OR 農薬[MeSH]または除草剤[MeSH]）AND（リンパ腫。非ホジキン[MeSH] OR リンパ腫[tiab] OR 非ホジキン[tiab] OR 非ホジキン[tiab] OR リンパ腫[tiab] OR リンパ腫[tiab] OR NHL OR 癌 OR 癌) AND (“職業曝露”[MeSH] OR 職業曝露[tiab] OR 職業曝露[tiab] OR 農家[MeSH] OR 農家 OR アプリケーター OR アプリケーター OR 農業従事者 OR 農業従事者 OR 労働者 OR 労働者 OR 労働者)。

検索には、すべてのコホート研究、症例対照研究、および横断的研究が含まれた。言語制限は適用されなかったが、英語以外の論文を含める資格を得るためには、完全な全文を入手し、完全に翻訳する必要があった。PubMed検索から857件の研究を同定した。さらに、グリホサートの発がん性に関する IARC [23] 評価、グリホサートに関する米国 EPA [21] レビュー、グリホサートに関する WHO JMPR [22] 報告書から 52 件の研究を同定し、合計 909 件の研究を同定した。

43 件の重複研究を除外した後、最初にタイトルと要旨で 866 件の研究をスクリーニングしたが、そのうち 850 件は、報告書、通信、レビュー、関連性のない研究（動物性、機械的、超人的）、または関心のある曝露や転帰が含まれていなかったために除外された（図 2）。最終的に16件の適格なGBHとNHLに関する疫学研究が同定された際には、(1) RR、OR、または計算に必要なデータが報告されていない[34-36]、(2) コホートが他の研究と重複している[20、37-41]、または(3) リンパ腫が特にNHLであるかどうかが特定されていない[42]ために、10件の研究がさらに除外された。

重複したコホートを含む研究については、参加者数が最も多い、最も完全で更新された解析の結果を用いた。重複しているが、我々の一次メタアナリシス（更新されたAHS 2018年版を使用）および以前のメタアナリシスとの比較のために、以前のAHS（2005）[20]を残した。これらの研究を選択したことによる影響を感度分析で評価した（セクション3.2）。

2.5. 選定されたヒト研究のレビューと評価

2.5.1. データ収集と抽出

合計6件の研究（1件のコホート研究[25]と5件の症例対照研究[16-19、43]）、約65、000人の参加者をメタアナリシスに含めることができた。2件の研究は米国で実施され、1件はカナダ、2件はスウェーデン、1件はフランスで実施された。6件の研究はすべてNHLリスク（RRまたはOR）が1.0以上または1.0に近いことを報告しており、そのうち3件は当初の解析では統計学的に有意であった（表1）。

各研究から、研究デザイン、場所、日付、サンプルサイズ、参加率、年齢、性別、症例／対照群、診断、組織学的検証、曝露評価、結果、統計的調整に関する情報を抽出した。表1は、このメタアナリシスで評価されたすべての研究（AHS報告書の両版を含む）のデザインと曝露評価の主要な側面、結果、長所、短所をまとめたものである（n = 6 + 1）。

上述のように、初期のAHSデータ[20]も表1および後述の二次比較メタアナリシスで評価した。2.5.2. 研究の質の評価 メタアナリシスに含まれるコホート研究（表2）および症例対照研究（表3）の方法論的質は、2人の共著者がNewcastle Ottawa Scale（NOS）[44]を用いて独自に評価した。

研究は、選択性、比較可能性、アウトカムまたは曝露（9つのカテゴリー）に基づいて評価された。コホート研究は、(1)コホートの代表性、(2)非曝露者の選択、(3)曝露の確認、(4)研究開始時に目的のアウトカムがなかったことの証明、(5)他の農薬使用をコントロールした上でのコホートの比較可能性、(6)年齢、(7)NHLアウトカムの評価、(8)フォローアップ期間の十分性、(9)反応率に基づいて評価された。症例対照研究は、(1)症例の妥当性、(2)症例の代表性、(3)対照群の選択、(4)対照群に疾患がないこと、(5)他の農薬使用をコントロールしているか、(6)年齢、(7)曝露評価、(8)症例と対照群の方法の一致、(9)両群間の奏効率の類似性を評価した。

各研究は、各項目を満たすごとに1点満点を与えられ、合計9点の利用可能な点数が与えられた。我々の品質評価（表2および3）によると、どちらのデザインカテゴリーでも最高品質の研究はAHS 2018コホートであった[25]。

最高品質の症例対照研究はErikssonら[17]であり、最低品質の研究はMcDuffieら[43]とOrsiら[19]であった。

2.6.最も曝露量の多いカテゴリーの選択

先験的仮説に基づき、原著研究で複数のRRまたはORが与えられている場合、以下の順に推定値を選択した。(1)最高の累積被曝と最長の遅れ（NHL発症前の期間であり、被曝推定値からは除外される）または潜時（初回の生涯被曝からNHL診断までの期間）、(2)最高の累積被曝、(3)最長の被曝期間と最長の遅れまたは潜時、(4)最長の被曝期間、(5)最長の遅れまたは潜時、(6)一度も被曝したことのない被曝の順に推定値を選択した。累積被ばくの定義には、持続時間と強度が含まれる。後にセクション 5.2 でより詳細に述べるように、両 AHS 報告書 [20、25] における累積被曝は、強度で加重した被曝（生涯の被曝日数に強度スコアを乗じたもの）として計算された [45、46]。

我々は、グリホサートが環境中に残留しているという証拠 [47-49] に基づき、また、癌を含む慢性疾患は通常、累積曝露の結果であるため [50]、累積曝露量が最も多いものを優先した。

多くの環境毒性物質の健康影響が検出可能ながんとして顕在化するには数十年が必要な場合があるため、我々は最長の遅延または潜伏期間を選択した。高曝露データがない場合は、表 2 メタ解析におけるコホート研究の質の評価.a 研究の選択 比較可能性 アウトカム 総合的質スコア 曝露された人の代表性 非曝露の人の選択 曝露評価開始時に非ホジキンリンパ腫がない 他の農薬のコントロール 年齢のコントロール アウトカムの評価 フォローアップ期間 フォローアップの妥当性 Andreotti er al)。 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 8 De Roos (2005) [20] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 7 a 研究の質は、コホート研究のためのニューカッスル・オタワ質評価スケール[43]に従って評価された。

はい」を1点、「いいえ」「判断できない」「不十分」を0点とした。表 3 メタ解析における症例対照研究の品質評価a 研究の選択 比較可能性 暴露全体の品質スコア 適切な症例定義 症例の代表性 対照群の選択 対照群の定義 他の農薬の対照群 年齢の対照群 暴露の評価方法 一貫性 無回答率 De Roos (2003) [16] 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 6 Eriksson er al)。 17] 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 7 Hardellら[18] 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 6 McDuffieら[43] 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 6 Orsiら[19] 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 2 a 研究の質は、症例対照研究のためのNewcastle Ottawa Quality assessment scale [44]に従って評価された。

はい」には1点、「いいえ」「判断できない」「不十分」には0点が与えられた。 195 が利用可能であれば、我々は常用曝露推定値を用いた。このトピックについてこれまでに発表されたヒトの疫学研究が比較的少ないことを考慮して、この決定を行ったのは、「曝露」のカテゴリーに曝露量の少ない個人を含めることで、関心のある潜在的な関連性を減衰させる可能性があるとしても、関連性のあるデータを除外したくなかったからである。他の農薬曝露を考慮する最善の方法については見解が異なるが、我々は潜在的に大きな交絡を緩和するために、未調整のものよりも他の農薬使用を調整したRR推定値を選択した。7件の研究のうち5件は、異なる農薬の組み合わせを調整した[16-18、20、25]。

しかし、これらの複数の農薬が相乗的に作用したり、経路に沿って異なるポイントで作用したりした場合、この調整のアプローチはもはや適切ではないかもしれず、相互作用分析などの代替手段を検討すべきである。この可能性に対処するためには、この論文の範囲外であるが、生データの再解析が有用であろう。感度解析では、我々が事前に設定した曝露選択基準の影響を評価した。また、低被曝の被験者を追加することによって生じる潜在的なバイアスの大きさを評価するために、すべての被曝経験のある個人を対象とした別個のメタアナリシスを実施した（De Roosら[20]のevery-RRを使用した;Andreottiら[25]のevery-RRの推定値は利用できなかった）。表4では、各オリジナル研究から選択されたリスク推定値と、メタアナリシスで使用された研究の重みを要約している。

2.7. 統計的方法

我々は、固定効果逆分散法 [32] とランダム効果法 [51] の両方を用いて、メタアナリシスの要約相対リスク（meta-RR）と信頼区間（CI）を算出した。

固定効果モデルでは、各研究に割り当てられる重みは研究の精度に直接比例するのに対し、ランダム効果モデルでは、重みは研究の精度、相対リスク（RR）、およびメタ解析の規模が複雑に組み合わされたものに基づいている。ランダム効果モデルの利点の1つは、研究間の分散をサマリー分散の推定値と信頼区間に組み込むことができることである。

しかし、ランダム効果モデルの特徴は、研究の重み付けが研究の精度に正比例しないことであり、小規模な研究ほど相対的な重み付けが大きくなり、結果として固定効果モデルよりも保守的でない要約推定値が得られる可能性があるということである [53]。

これらの理由から、我々の主な結果は固定効果モデルに焦点を当てたものであるが、ランダム効果モデルの推定値も報告されている。さらに我々は、不均質性がその自由度（研究数から1を引いた値）よりも大きいことに対するX2検定統計量として定義される研究間の不均質性を、要約分散法[52]を用いて推定した。

我々は、漏斗図、Eggerの検定、Beggの検定 [53、54] を用いて出版バイアスを評価した。

すべての統計解析はStata IC 15.1 [55]およびMicrosoft Excel 2013 [56]を用いて行った。

3. メタ解析の所見

3.1. NHLのメタ相関リスクの増加

表5は、最新の更新されたAHSコホート[25]を用いた一次解析と、オリジナル研究[20]を用いた二次比較解析を含む2つのメタアナリシスの結果を報告している。

AHSの結果[25]では、1.41（95%CI:1.13-1.75）のメタ-RRが観察され、高累積GBH曝露後のNHLのリスク（41%）が統計的に有意に増加することが示された。我々の結果は固定効果モデルに焦点を当てたものであるが、ランダム効果モデルを用いた場合、表5に示すようにメタ-RRは1.56（95%CI:1.12-2.16）であった。

当初のAHS 2005年コホートの結果では、NHLでは1.45（95%CI:1.11-1.91）のメタ-RRが観察された。固定効果モデルとランダム効果モデルを比較しても、結果に大きな変化は見られなかった。これら2つの主要なメタアナリシスのフォレストプロット（図3A、B）とファンネルプロット（図3C、D）を図3に報告する。

Funnelプロット（図3C、D）、Eggerの検定（p = 0.185）、Beggの検定（p = 0.851）では、公表バイアスの証拠はほとんど見られないであった。

3.2. 感度分析

我々は、異なる研究を除外した場合、または除外した場合の影響を評価するために、いくつかの 感度分析を実施した（表 5、6）。一般的に、感度解析の結果はいずれの解析においても同様であり、我々の知見の頑健性が実証された。

 3.2.1. 代替曝露基準

感度解析として、最も長い曝露期間の結果を用いたメタ解析を実施し、最も累積曝露量の多い結果を用いた一次解析と比較した。

AHS 2018年版から最も持続時間の長い曝露に対応するRRを選択した場合、メタRRは1.41（95%CI:1.13-1.74）と変わらなかった。AHS 2005年の報告書を含めると、メタ-RRは1.56（95%CI:1.17-2.06）に増加した（表5）。表4 今回のメタアナリシスに選択された研究の内容と重み。研究 症例数 暴露カテゴリー リスク推定値 a (95% CI) 重量 (%) b (著者、年) (暴露/全体) AHS 2018 AHS 2005 AHS コホート Andreotti et al 2018 [25] 55/575 ≧2610 d/l c、d 1.12 (0.83、 1.51)e 54.04 ・De Roos et al 2005 [20] 22/92 ≧337.2 d/l c 0.8 (0.5、 1.4)f ・28.43 ケースコントロール De Roos et al 2005 [20] 22/92 ≧337.2 d/l c 0.8 (0.5、 1.4)f ・28.43 ケースコントロール De Roos et al 2005 [20] 22/92 2003 [16] 36/650 Ever、 log 2.10 (1.10、 4.00) 11.61 18.08 Erikssonら、 2008 [17] 17/910 > 10 d/y 2.36 (1.04、 5.37) 7.18 11.18 Hardellら. 2008 [18] 8/515 Ever 1.85 (0.55、 6.20) 3.30 5.14 McDuffieら、 2001 [43] 23/517 > 2 d/y 2.12 (1.20、 3.73) 15.05 23.43 Orsiら、 2009 [19] 12/244 Ever 1.0 (0.5、 2.2) 8.82 13.73 略記。a AHS解析で報告された相対リスク（RR）と、すべての症例対照研究で報告されたオッズ比（OR）。 196 最高レベルの曝露のみを用いた研究 [17、25、43] を評価した場合、メタ-RRは1.36（95%CI:1.06-1.75、表6）であった。

すべての曝露を過去に曝露されたものとして組み合わせた研究[16-20、43]では、メタ-RRは1.30（95%CI:1.03-2.64）であった。主要解析ではより高い曝露群が用いられたが、Erikssonら[17]は10年以上の潜伏期間についても結果を提供しており、これが1.40（95%CI:1.13-1.75）のメタRRに寄与していた。注：AHS 2018 は ever expure を提供していなかったので、この統計量と上記の ever expure を計算するために AHS 2005 を使用した]。

3.2.2. 研究の包含

我々の分析を症例対照研究（表 5）に限定した場合、研究間の不均質性はほとんどなかった。我々は、コホート研究を含む推定と比較して、NHLリスクが41%から84%に倍増すると推定した（メタRR = 1.84、95%CI: 1.33-2.55）。1つの個々の研究がメタリスクの推定値を人為的に膨らませていないことを確認するために、ケースコントロール研究を1件ずつ除外したところ、メタリスクが1.46（1.16-1.83）まで上昇したOrsiら[19]の除外を除き、すべての研究が名目上メタリスクを低下させていることがわかった（表6）。

3.2.3. NHL vs. 細胞型特異的リンパ腫

我々の一次メタアナリシスには6件の研究が含まれていたが、7件目の研究 [42] を含める可能性があった。

この研究はすべてのNHLの約85%を占めるB細胞リンパ腫（4例）を含んでいたため、我々はこの研究を一次解析から除外した [57];しかしながら、4例すべてがNHLであることが確認されたわけではなかった。メタアナリシスにCoccoら[42]を追加したとき（n = 7、表6）、結果として得られたRRは1.43（95%CI:1.15-1.78）とほぼ同様であった。我々がCoccoら[42]の研究を組み込んだのと同様に、別の細胞型特異的な研究では、非ホジキンリンパ腫のサブタイプである毛様細胞白血病（HCL）の全症例を評価した[40]。

表5

原文参照

HCL症例を除外してもメタ-RRに影響はなかった（1.41、95%CI:1.13-1.77、表6）。同様に、Hardellら[18]（Nordstromら[40]で報告されている）の毛髪細胞白血病症例のみを用いても、メタ-RRに影響はなかった（1.43、95%CI:1.14-1.78、表6）。

3.2.4. 研究場所と共変量の調整

北米の研究 [16、25、43] のメタ-RRは1.38（95%CI:1.08-1.76）であったが、欧州の研究 [17-19] のメタ-RRは1.53（95%CI:0.93-2.52）であった。平均して、他の農薬使用について調整した研究[16-18、20]では、常時暴露に関するメタRRは、同じ研究からの未調整リスク推定値よりも低かった（metaRRadjusted = 1.46、95%CI: 1.05-2.02; meta-RRunadjusted = 1.69、95%CI: 1.29-2.23）。

3.2.5. ロジスティック回帰 vs. 階層回帰

以下のセクション4で議論したIARC [23]およびSchinasi and Leon [26]による以前の2つのメタアナリシスと一貫して、De Roosら[16]による症例対照研究において、階層回帰よりもより伝統的なロジスティック回帰を用いて推定されたRRを選択し、この選択の影響はほとんどないことがわかった（メタ-RR = 1.36、95%CI: 1.09-1.70）。De Roos (2003) [16]の研究には、2つの別々の研究[37、38]からのプールされたデータが含まれていた。

De Roosら[16]の代わりにCantorら[38]またはLeeら[37]を用いた場合、メタ-RRはそれぞれ1.29（95%CI:1.04-1.59）および1.35（95%CI:1.11-1.65）に低下した。同様に、McDuffieら[43]の代わりにHohenadelら[41]を用いると、メタ-RRは1.23（95%CI: 0.99-1.53）に低下した。

4. 過去のメタアナリシスとの比較

GBH曝露に関連したNHLの3つのメタアナリシスが発表されている[23、26、27]が、いずれもリスク推定値は低いが、正の値を報告している。

我々の研究とは対照的に、これらの解析は最も高い曝露量のグループに焦点を当てていない。表7は、現在のものを含め、これまでに実施されたすべてのGBH-NHLメタアナリシスの主な結果をまとめたものである。

 

Schinasi and Leon [26]は最初に1.45（95%CI:1.08-1.95）のメタ-RRを報告した。彼らの選択基準では、曝露症例数が最も多い二分法で定義された曝露について最も調整された効果推定値を使用するとされていたが、スウェーデンの2件の研究 [17、18] では調整された効果推定値を使用していなかった。

IARCワーキングテーブル6 感度解析の結果。

原文参照

6 NHLの症例は除外された;HCLの結果のみが使用された-Nordstromら[40]に示された結果。

7 過去の曝露に対する他の農薬使用を調整したRRと調整していないRRの両方を提供した研究、または農薬使用を調整してもRR推定値にほとんど影響がないと報告した研究。AHS(2018)はever exposureを報告していないため、代わりにAHS(2005)を用いた。8 標準的なロジスティック回帰モデルのRRの代わりに階層モデルのRRを用いた。9 De Roosら[16]の代わりにCantorら[38]を用いた。

Cantorら[38]は、De Roosら[16]がまとめた3つの研究のうち、グリホサートに関するデータを提示した唯一の研究であった。10 Leeら[37]は、De Roosら[16]の代わりに使用した。

Lee er al)。 [37]は、De Roos er al)。 [16]と同じ被験者を用いたが、他の農薬曝露を調整せず、他の農薬使用に関するデータが欠落している者を除外せず、非アスマチックスのみを用いた。11 Hohenadelら[41]はMcDuffieら[43]と同じ被験者を用いたが、グリホサートに曝露された被験者で結果を示した（OR = 0.92;95%CI: 0.54-1.55）。12 個々の研究の全体的なメタ-RRへの影響を評価するために、一度に1件の研究を除外した。 198 Groupはその後、他の同一のメタアナリシス[23]でこの不一致を修正し、メタ-RRは1.30（95%CI:1.03-1.65）となった。

両研究は完全性のために表7に記載されているが、我々はIARC 2015がこのメタアナリシスの最も正確で更新されたバージョンであると考えている。最も最近では、Chang and Delzell [27]が一次解析（モデル1）で1.27（95%CI:1.01-1.59）のメタ-RRを報告している。対象となった各研究について、著者らは、被曝症例数が最も多い最新の完全な研究集団を有する出版物から、最も完全に調整されたRRを選択した（著者らの出版物では、メタRRは1.27（95%CI:1.01-1.59）と報告している）。

(彼らの出版物では、メタRRは小数点以下の右に1桁に四捨五入されていた)。以前の3件のメタアナリシスでは、一般的な曝露（これまでに一度もないか、一度もないか）に焦点を当てていたのに対し、我々の新しいメタアナリシスは、（3件の研究 [17、20、43] から）入手可能な場合には最も曝露度の高いグループからリスク推定値を先験的に選択したことが主な理由で異なるものであった。

同じ6研究（AHS 2005を含む）を用いた我々の二次比較メタアナリシスでは、以前のメタRR [23、27]よりもさらに0.15-0.18（または15-18%）高いNHL RRが示された（IARC 2015で修正されたため、SchinasiおよびLeonは含まれていない）。同様に、AHS 2018を用いた我々の一次解析では、我々のメタRR推定値は、以前のメタRR [23、27]と比較して、NHL相対リスクの0.11～0.14（11～14%）上昇を追加している。

全体的に、我々の先験的仮説を用いて得られたメタRRは、一般的に以前の解析と一致しているが、やや高い推定値を与え、GBHに高度に曝露された個人におけるNHLのリスクの増加を示唆した。

5. 強みと限界

このセクションでは、我々のメタアナリシスの強みと限界、利用したコホート研究と症例対照研究の強みと限界を評価する。

5.1. 最新のメタアナリシス

本メタアナリシスの強みは、更新されたAHS 2018年研究と我々の新しいa priori仮説を組み込んだことである。各研究が報告された時点で最も高い曝露群を使用することで、曝露-疾患関連の存在を検出する能力を最大限に高めた。今回のメタアナリシスは、新しく更新されたAHSを含む最初の研究でもある。

しかしながら、我々の分析には注意すべきいくつかの弱点がある。第一に、対象となる公表データが限られていたことである。メタアナリシスでは、単一の研究 [58] を過度に強調することはできないが、これまでに発表された研究が比較的少ないことを考えると、発表バイアスの可能性を排除することはできない。

第二に、研究デザインに不均衡があったことである。6件の研究のうち、5件が症例対照で、1件がコホートであった。コホート研究からのNHL所見の収集は、幅広いリスク [25] と一致していたが、対照的に、症例対照研究のほとんどはリスクの増加を示唆していた [16-18、43]。

 

研究で使用された比較群にも重要な違いがあった;ある研究では被曝量が最も少ない群を基準としたが、他の研究では被曝していない群を基準とした。このような不均一性があるため、また、メタアナリシス[59]では、統計学的検定では公表バイアスや不均一性の除去を確認できないため、我々の結果は注意して解釈されるべきである。

最後に、社会や疫学研究におけるグリホサートの使用に関連する主要なマイルストーンを図示した図 1 に示されているように、利用可能な研究のどれも、2000 年代半ばに「グリーンバーンダウン」が導入されたことで始まったグリホサートの使用量の大幅な増加の影響を捉えていない。

5.2. AHS コホート研究

一般に、コホート研究は観察研究の中ではゴールドスタンダードと考えられている。その理由は、疾病発生前の曝露を推定でき（これにより時間性が明確になり、リコールバイアスを最小化できる）、 発生率を推定でき、複数のアウトカムを検討でき、また、いくつかの対象集団については、多数の曝露対象者を調査できるからである。我々の現在のメタアナリシスは、AHS 2018年アップデートを含む最初のメタアナリシスであり、これは最大で最新の研究であり、最も重く加重された研究である（50%以上、表4）。その重要性と、我々の解析における唯一のコホート研究であったため、以下ではAHS 2018 [25]のいくつかの側面について議論し、AHS 2005 [20]で報告された結果と比較する。

AHS 2018とAHS 2005の主な相違点を表8にまとめた。

5.2.1. 暴露の評価と定量化

暴露はアンケートを用いて自己報告された。AHS 2005ではベースライン時に報告された曝露のみを用いたが、AHS 2018ではAHS参加者の63%が回答した追跡調査の回答でこの情報を補完した。AHS 2018年の追跡調査報告書から生成されたリスク推定値は、追跡調査アンケートを完了しなかった37%の参加者のGBH曝露情報を生成するために、複数のステップを持つ「多重入力」アプローチに依存していた [25]。

標準的な入力モデルは、モデルの2つの部分、すなわち回帰または予測可能な部分と残差誤差の部分に依存することで、暴露の完全な分布を把握する。推定されたエクスポージャーと結果としてのリスク推定値の妥当性は、入力モデルの両方の部分の妥当性に依存している。農薬使用の有無についての AHS 推定方法は、報告された農薬使用と、人口統計学、ベースライン時の病歴、登録時の農業特性を含むその他のデータを条件とし、ステップワイズ回帰によって選択された共変量を用いている（Heltshe ら [60] の表 2 を参照）。

20%のホールドアウトデータセットの分析に基づいて、グリホサート使用の有病率は 7.31%も過小報告されていた（表 7 現在のメタアナリシスと他の公表されているメタアナリシスとの比較）。

原文参照

これは研究著者により「多重入力」と呼ばれていた;詳細については原稿本文を参照のこと。2 「強度加重被曝日数」を計算するアルゴリズムは、2005年から 2018年にかけて更新された。主な相違点としては、スコアを10倍に再スケーリングすること、混合、特定の農薬散布技術、耐薬品性のある手袋の使用のための重みを変更することなどがある[45]。

したがって、これらの指標を直接比較することはできない。3 常時/常時および累積曝露日数は、AHS 2018年版補足版にのみ記載されていたが、AHS 2005年版との比較を容易にするためにここに記載されている。4 10年および15年遅れの結果および分級値は、AHS 2018年版補足資料に記載されている。5 被ばく群の略語は以下の通りである。

タータイル = “T”; クォータイル = “Q”。6 この行で提供された値は、グリホサートの使用を報告した個人のサブセットに基づいている。7 この理論上の最大持続時間の値は、AHS 2005 ではベースラインの曝露情報のみを使用しているため、グリホサートが市場に出回った年（1974 ）と AHS 登録の終了日（1993-1997 ）に基づいて計算されたものである。8

この値は、累積曝露日数の三角点の上界に基づいて算出されたものである。9 これらの理論的最大持続時間値は、グリホサートが市場に出回った年（1974 ）と AHS フォローアップ曝露アンケートの終了日（1999-2005 ）に基づいて算出され、示されたようにラグタイムを適切に調整したものである10。

これらの中央値は、AHS 2018 年版の表 3 の脚注に記載されている情報を用いて算出した。11 これらのフォローアップ時間は、研究登録とフォローアップのタイミングに基づいて算出された。 このことは、NHLリスクの推定値に影響を与える可能性のある、入力モデルの予測可能な部分の妥当性の欠如を示唆している。

年間の使用日数と農業活動の直近の年の入力は、フェーズ 1 の情報を用いて定義された層に基づいてフェーズ 2 の回答者からサンプリングされた値を用いた置換アプローチを用いた層別サンプリングに依存している。推定には、Andreottiら[25]によって報告されたNHLまたはその他のがん転帰情報は使用しなかった。

このアプローチは、入力モデルの残留誤差の部分がどのように処理されるかという点で問題がある。推論で使用されるべきアウトカム変数を省略したモデルにおける共変量（すなわちグリホサート暴露）の多重入力は、入力された暴露の残差部分におけるアウトカムとの相関の欠如のために、その共変量の効果推定値の減衰を導くことが知られている[61]。

我々が次の段落でさらに議論するように、このアプローチは、グリホサートリスクによるNHL曝露のリスク増加はないという帰無仮説を、事実上「結果に焼き付ける」ことになる。NHL のアウトカム情報は入力手順では使用されなかったため、AHS 2018 年報告書で使用された曝露の「入力」方法は、Gryparis ら [62] によって記述されているように、「曝露シミュレーション」と名付ける方がより適切であろう。

この用語は、結果を考慮に入れないモデルで暴露がシミュレーションされる場合、「入力された」暴露の不確実性は古典的な測定誤差のように振る舞い、したがって、効果推定値をヌル値に向けて偏らせることになるため、リスク推定値に対するデータの入力の影響についてより正確な理解を与える[63]。

AHS 2018の著者らは、彼らのインputationアプローチは「リスク推定値に重大な影響を与えなかった可能性が高い」と主張している[64]。

しかし、彼らの議論は、アウトカムを強調した入力モデルにおける予測イベント数の平均変化に対する影響に関係しており、入力された曝露推定値における古典的な測定誤差の役割には関係していない。

また、AHS 2005年と2018年の間の被ばくデータの分類と定量化には、微妙ではあるが重要な違いがあった。表8に示されているように、両研究とも、(1)被曝の分類は、(1)被曝したことがあるかないか、(2)累積被曝日数、(3)強度加重被曝日数に基づいて行われていた。

しかし、強度加重被曝日数を計算するために利用されたアルゴリズムは、2005年から 2018年の間に更新された。主な相違点としては、スコアを 10 倍に再スケーリングしたこと、混合、特定の農薬散布技術、耐薬品性のある手袋の使用のための重みを変更したことなどがある[45]。

したがって、これらの指標を直接比較することはできない。さらに、これら2つの研究の間の基準群の違いを強調することが重要であり、これがこれら2つの研究の推定値の比較可能性をさらに制限している。AHS 2005では、リスク推定のための比較グループとして、最も低い被曝量の第三階層を使用した。

彼らはこの決定を、残留交絡因子をコントロールするための試みとして正当化した。対照的に、AHS 2018では、各論文で報告された人口統計を比較しても、AHS 2018ではグループ間の比較可能性が実質的に向上していることは示唆されていないにもかかわらず、基準グループとして非被爆者グループを用いた。

さらに、これらのグループが分類された被ばく情報は、上記で強調されている限界のあるインputation手順に基づいているため、グループ間の実際の比較可能性は報告されている値とは異なる可能性がある。2つの論文間でリスク推定値を直接比較できることは有用であるだけでなく、「被曝していない」グループを基準として使用することでAHS 2018の分析に残留交絡が導入されたかどうかを調査することも有用であろう。5.2.2.

5.2.2. 被曝の誤分類

疾患発生前に曝露が評価されたコホート研究では、差動的な誤分類は考えにくい。しかし、AHS 2018では、差異的な誤分類の可能性があると疑われる。当初のコホートの63%が1999年から 2005年の間に1回、アンケートで更新された曝露情報を提供した。詳細は明らかにされていないが、一部の症例では疾患発生後に被曝を報告した可能性があり、症例対照研究の一般的な懸念と同様に、このコホートでは自己報告の被曝に差異が生じる可能性があると考えられる。

さらに、最初の曝露確認とフォローアップ質問票の間のGBH曝露における社会的傾向が大きいこと、およびホールドアウトデータセット[60]におけるグリホサート曝露の予測が7.3%不足していることに注目すると、インputationモデルの予測部分が曝露を異なる意味で過小に予測している可能性がある。非差分的な誤分類は、曝露状態が曝露例と非曝露対照の間で等しく誤分類される場合に発生する[65]。

AHS 2018における曝露インputationへのアプローチは、理論的によく理解されている非微分誤分類の原因の1つである。さらに、ユビキタス曝露の文脈では、参加者がどの程度、どのくらいの期間曝露されたのかを知ることが難しいため、より問題になる可能性がある。

グリホサートの環境中でのユビキタス曝露は、コホート内の「未曝露」者であってもGBHに曝露されている可能性が高いという大きな懸念につながる。この問題は、環境たばこ煙（ETS）などの他の環境曝露にも見られる：ETSに曝露された非喫煙者は、ある程度のがんリスクを有しており、喫煙とたばこ関連がんの研究における理想的な真の基準群ではない [66]。

上述したように、非微分的な誤分類は関連性の尺度を減衰させ、RRを1.0のヌル値に偏らせる可能性がある[67]。

正確に確認することは困難であるが、このような非微分誤分類の原因の程度は、小規模な検証研究によって推定できる[67]。

5.2.3. 疾患分類と潜伏期間

更新されたAHS 2018では、多発性骨髄腫（MM）が非ホジキンリンパ腫の症例に含まれていたが、以前のAHS 2005では含まれていなかった。MMは伝統的にNHLには属していなかったが、WHOは最近リンパ系新生物の分類を改訂し、いくつかのタイプのMM（例えば、IgM変異関連MM）は骨髄腫よりもNHLを含むリンパ腫とより密接に関連していることを示唆している[68]。

非ホジキンリンパ腫の潜伏期間については、多くの不確実性がある。発がん性物質への短期高線量曝露の潜伏期間は2年と短いが、15年以上と長い場合もある。低線量長期暴露は、NHLでは15年から 20年の間の長い潜伏期間の中央値を持つと予想されている[69、70]。

NHLのサブタイプによっても、異なる潜伏期間を有する可能性がある。NHLの潜伏期間に関する不確実性を考えると、2005年のAHS研究 [20]における追跡期間（中央値=6.7）は、タグ付けされていないため、十分な数の暴露関連がんイベントが発現するには短すぎた可能性がある。この研究に登録する前に参加者がGBHに曝露されていたことを考えると（中央値=8年;平均=7.5年;SD=5.3）、正規分布を仮定すると、参加者の曝露期間は、登録時には0年という低い期間から18年という高い期間まであった可能性がある。

したがって、一部のAHS会員は非ホジキンリンパ腫を発症するのに十分な被曝期間を有していたかもしれないが、多くは予想される非ホジキンリンパ腫の潜伏期間の中央値である15-20年を下回っていた。2018年のAHSの発表では、全研究参加者を対象に11-12年の追跡調査を追加し、さらに483例の非ホジキンリンパ腫を追加し、5年、10年、15年、20年の被曝ラグを考慮したが、これは追跡調査期間が短いためAHS2005では不可能であった。

疫学研究では、最近の曝露が病気の発生にほとんど影響を与えないという仮定の下で、病気の潜伏期間を考慮するために曝露の遅れを考慮することが多い。理論的には、より長い曝露期間および／または追跡期間の遅れは、NHLとのより生物学的にもっともらしい関連を示すであろう。

AHS 2018では、より長いラグタイムに関連したリスク推定値は、AHS 2005および2018のラグなしリスク推定値よりも信憑性が高いだけでなく、このラグタイムでの被ばく情報がベースラインの質問票のみから得られている可能性があることを考えると、特に20年間の被ばくのラグタイムは、上述した被ばくのインputationによるバイアスから解放される可能性がある。

5.2.4. まとめ

全体的に、曝露の評価と定量化、誤分類、潜伏期間とラグに関連して上記で強調したコホート研究の特徴は、AHS 2005 と 2018 の間の直接比較に注意を促すものであった。さらに、曝露シミュレーション、潜在的な残留交絡因子、および誤分類に関する AHS 2018 の制限が、この研究をメタ解析に組み入れる際に得られたより弱いメタ RR 推定値を説明している可能性がある。

5.3. 症例対照研究

コホート研究は観察疫学のゴールドスタンダードであるが、NHLのような希少疾患の症例数が少ないため、実施が困難なことが多い。希少疾患の評価には症例対照研究の方が効率的である。例えば、AHSでは、非ホジキンリンパ腫の新たな症例575例を収集するために、数万人（N=53、760）の参加者を募集し、10年以上にわたって追跡調査を行わなければならなかったのに対し、5件の症例対照研究では、全参加者（N=8868）の非ホジキンリンパ腫症例2836例を、はるかに短い期間で収集することができた（表1および表4）。

症例対照研究は大規模コホート研究に比べて規模が小さく、重みがないが、複数の症例対照研究の結果には異質性がほとんど見られず（表5）、ヌル（表4）から遠ざかる類似の所見が報告されていることは注目に値する。しかし、我々のメタアナリシスで使用した症例対照研究には他にも課題や懸念事項があり、以下で簡単に説明する。

5.3.1. 対照群の選択と曝露量の定量化

ここで利用した5件の症例対照研究のうち4件は集団ベースであり、1件は病院ベースである [19]。

病院ベースの対照と集団ベースの対照の間には、結果として得られるリスク推定値の解釈可能性と比較可能性に影響を与えうる重要な違いがあるかもしれない。この懸念に関連しているのは、感度解析で上述したように、Orsiら[19]（病院ベースの症例対照研究）を除外した場合、表6に示すようにメタRRが1.46（95%CI:1.16-1.83）と増加した一方で、集団ベースの症例対照研究を順次除外した場合にはメタRRが減少したということである。

また、選択された症例対照研究の間で曝露の定量化が異なっており、比較可能性にさらに影響を与えている。我々のメタアナリシスで検討したすべての研究では、自己申告のアンケートデータに基づいて曝露評価を行っていたが、曝露の有無を検討した研究もあれば、年間の曝露日数に基づいて曝露を評価した研究もあった（表1および表4参照）。

また、近親者などの代理回答者を用いた研究もある。5.3.2. 5.3.2.曝露の誤分類 症例対照研究の内部妥当性がリコールバイアス、すなわち症例（またはその代理人）と対照群で曝露が異なる形で記憶されている場合に発生する、曝露の誤分類の一形態である差動的曝露の誤分類によって脅かされることは常にあり得る。

症例はGBH曝露を想起する動機が強く、曝露は疾患の危険因子を認識しているために、より鮮明であったり、意味のあるものであったりするかもしれない。鑑別の誤分類はORをどちらかの方向に偏らせることができるが、曝露を報告する可能性が高い症例による鑑別の誤分類はORを人為的に上昇させる傾向がある。

5.3.3.  節で述べたように、非ホジキンリンパ腫の潜伏期間は不確実であり、2 年から 15 年以上になる可能性がある。症例対照研究では、潜伏期間と遅延をどのように考慮し、分析に組み入れたかに違いがあった。例えば、De Roosら[16]とMcDuffieら[43]はこれらの考慮事項には言及していないが、対照的に、Hardellら[18]、Orsiら[19]、Erikssonら[17]はそれぞれ異なるものの、潜伏期間と遅延を組み込んでいる。これらの違いは、これらの結果を統合する際に注意が必要であることを示唆している。

6. ヒトにおける GBH と NHL の関連性の要約

全体的に、先験的仮説を採用し、更新された AHS 2018 試験を含む我々の新しいメタアナリシスの結果 (1) は、GBH に高度に曝露された個人における NHL リスクの統計学的に有意な増加を示している (meta-RR = 1.41、 95% CI: 1.13-1.75; 表 5 および表 5)。 13-1.75;表5および図3A）、（2）は以前のメタアナリシス[23、26、27]（表7）からの知見と一致しており、（3）AHS 2018およびAHS 2005コホートをそれぞれ使用した場合、高レベルのGBH曝露によるNHL相対リスクのさらなる11-14%および15-18%の増加を明らかにした（表7）。

我々が行ったものを含め、これまでに行われたすべてのメタアナリシスでは、GBHへの曝露がNHLのリスク上昇と関連しているという重要な知見が一貫して報告されている。これらの疫学研究のほとんどの人が純粋なグリホサートに曝露されたのではなく、グリホサートベースの製剤（例：Roundup®やRanger Pro®）に多数のアジュバントを添加したものに曝露されていたため、NHLはその混合物または製剤中のグリホサート以外の成分に曝露された結果として現れたと論じることができる。

グリホサートへの曝露と非ホジキンリンパ腫との関連性に関する因果関係の推論を検討するために、疫学研究から明らかになった関連性が、リンパ腫に関連した動物実験的研究や機序論的研究によってさらに裏付けられるかどうかについて簡単に議論する。

7. 動物データ

：グリホサート暴露マウスにおけるリンパ腫有病率 ヒトの NHL と最も密接に関連する動物実験結果は悪性リンパ腫である。すなわち、欧州食品安全局（EFSA）による EPA FIFRA 科学諮問委員会（FIFRA Scientific Advisory Panel on Carcinogenic Potential of Glyphosate）での発表 [71] と、国連食糧農業機関（The Food and Agriculture Organization of the United Nations and World Health Organization Joint Meeting on Pesticide Residues (JMPR) [22] での報告である。

EFSA [71]は5件の未発表研究からの結果を報告している：4件のCD-1マウス[72-75]と1件のスイスのアルビノマウス[76]での研究であるが、JMPR [22]はまた、雌のCD-1マウス[77]での追加研究からのデータを報告している。

各研究は、公開されている唯一のデータが雌マウス[22]のものであったTakahashi [77]を除き、4つのグリホサート投与量とそれに対応する雄と雌のリンパ腫発生率を報告している。

7.1. マウスリンパ腫研究の結果

公開されているマウスの悪性リンパ腫に関するすべての研究（n = 6）の結果を表9に示す。研究期間は1.5～2年であった。すべての研究では、グリホサートを食事から投与し [72-77]、試験された濃度は100ppmから50000ppmの範囲であった [22]。

EFSA [71]とJMPR [22]は、JMPR [22]で、性別によってさらに層別化して、わずかに異なる用量を報告した。リンパ腫の発生率はEFSA [71]から要旨
されており、1つの研究[72]では数値がわずかに異なっていた。

表9は、グリホサートの食事濃度（ppmで報告）、EFSA [71]およびJMPR [22]による投与量（mg/kg/日で報告）、および男性と女性のリンパ腫発生率を示している。1件の研究 [74] では、各治療群ごとに記録された食物消費量を報告し、週平均達成線量レベルを平均化して男女の実際の線量を算出した。他の研究 [72、73、75、73-77]では、投与量の算出方法に関する情報は得られなかった。

これらの研究を要約して、EFSA [71]は、杉本 [73]とWoodら [74]が線形傾向のCochran-Armitage検定によると、男性で統計的に有意な用量反応を示したのに対し、Kumar [76]は男女ともに統計的に有意なZ検定を示したことを指摘している。これと一致して、JMPR [22]は、Sugimoto [73]およびWoodら[74]が男性で統計学的に有意な傾向を示し、Kumar [76]が男女ともに高用量群で悪性リンパ腫の統計学的に有意な増加を報告したことを指摘している。

JMPR [22]はさらに、Takahashi [77]がその傾向検定によって女性のリンパ腫の発生率が統計的に有意に増加したことを報告している。残りの2つの研究は、統計的に有意な用量反応効果の証拠を報告していない。 202

7.2. . その他の検討事項および推奨事項

これらの研究の課題の一つは、統計学的に有意な所見を示した研究もあれば、そうでない研究もあるため、額面通りには一貫性がないように見えるということである。しかしながら、EPAのがんガイドラインに基づいて、傾向検定および／またはペアワイズ比較検定において統計的有意性がないことを理由に、リンパ腫発生率の増加の証拠を割り引くべきではない。研究所見を除外するために使用すべきではないその他の要因としては、高用量の使用および/または過去の対照群で見られたレベルと一致する発生率 [78] がある。

もう一つの考慮事項は、これらの動物実験における試験期間がリンパ腫の発生には不十分であった可能性があるということである。ヒトにおける長期的ながん発生率を近似するためのがんバイオアッセイの標準的な時間枠である2年を、潜在的に長い潜伏期間を考慮して延長すべきであるという提案がある。すべてのヒトのがんの80%は60歳以降に発生する。2歳のラットは60-65歳のヒトに近似しており、従来の2年バイオアッセイでは晩発腫瘍に対して十分ではない可能性があることが示されている [79]。

今後の研究では、これら6件の研究の結果を総合的なプール解析にまとめ、エビデンスのより強固な評価を行うべきである。プール解析では、試験期間（18ヵ月または24ヵ月）の違い、および投与レジメンおよびマウス株の他の研究間の違いを考慮に入れることになる。マウスをグリホサートのみに曝露したこれらの研究では、グリホサート単独と比較して GBH の毒性が増加したという証拠があるため、悪性リンパ腫の発生率が過小報告されている可能性がある [80-82]。

多くのアジュバントを含む GBH 混合物は、メカニズム論的研究で相乗的な毒性効果を発揮することが報告されている（後述）。したがって、ヒトの代表的な曝露量をよりよく把握するために、慢性動物発がん性試験における GBH の評価も推奨する。8. 8. 考えられる機序的背景 ヒトにおける非ホジキンリンパ腫リスクと動物におけるリンパ腫リスクの増加には、いくつかの機序的説明が考えられる。非ホジキンリンパ腫の病因はほとんど不明のままである;しかしながら、潜在的な危険因子としては、自己免疫疾患、ウイルスおよび／または細菌の感染、免疫抑制剤の投与、およびいくつかの農薬への暴露が挙げられる[83、84]。

NHLの正式に認められた危険因子ではないが、内分泌撹乱因子は最近、B細胞新生物[85]のリスクと関連しており、そのほとんどがNHLである[57]。

さらに、非ホジキンリンパ腫の遺伝的特徴は、免疫グロブリン重鎖遺伝子融合（BCL2-IGH）を含むt(14;18)のような染色体転座の再発であり、これらは非ホジキンリンパ腫患者のサブグループで頻繁に検出されている[86]と、農薬を使用した農家で検出されている[87、88]。

そこで、リンパ腫発症の潜在的な機序として、免疫抑制・炎症、内分泌かく乱、遺伝的変化、酸化ストレスについて考察する。遺伝的変化（遺伝毒性）と酸化ストレスは、以前にグリホサートに関連した発がん性物質の2つの重要な特徴として同定されている[126]。

NHL とは特に関連していないが、酸化ストレスはリンパ腫の発生に寄与する可能性のある発がんの一般的な機序である。8.1. 免疫抑制/炎症 NHL リスクを増加させることが知られている最も強力な因子は、先天的および後天的な免疫抑制状態である [89]。

いくつかの研究では、グリホサートが腸内マイクロバイオーム[80、90]とサイトカインIFN-γとIL-2産生を変化させることが示唆されている[91]。

これらの変化は免疫系に影響を及ぼす可能性がある。

8.  潜在的な機序的

背景 ヒトにおける非ホジキンリンパ腫リスクの増加と動物におけるリンパ腫リスクの増加には、いくつかの可能性のある機序的説明がある。

非ホジキンリンパ腫の病因はほとんど不明のままである;しかしながら、潜在的な危険因子としては、自己免疫疾患、ウイルスおよび/または細菌による感染、免疫抑制剤による薬物療法、およびいくつかの農薬への暴露が挙げられる[83、84]。

NHLの正式に認められた危険因子ではないが、内分泌撹乱因子は最近、B細胞新生物[85]のリスクと関連しており、そのほとんどがNHLである[57]。

さらに、非ホジキンリンパ腫の遺伝的特徴は、免疫グロブリン重鎖遺伝子融合（BCL2-IGH）を含むt(14;18)のような染色体転座の再発であり、これらは非ホジキンリンパ腫患者のサブグループで頻繁に検出されている[86]と、農薬を使用した農家で検出されている[87、88]。

そこで、リンパ腫発症の潜在的な機序として、免疫抑制・炎症、内分泌かく乱、遺伝的変化、酸化ストレスについて考察する。

遺伝的変化（遺伝毒性）と酸化ストレスは、以前にグリホサートに関連した発がん性物質の2つの重要な特徴として同定されている[126]。

NHL とは特に関連していないが、酸化ストレスはリンパ腫の発生に寄与する可能性のある発がんの一般的な機序である。

8.1. 免疫抑制/炎症

NHL リスクを増加させることが知られている最も強力な因子は、先天的および後天的な免疫抑制状態である [89]。

いくつかの研究では、グリホサートが腸内マイクロバイオーム[80、90]とサイトカインIFN-γとIL-2産生を変化させることが示唆されている[91]。

これらの変化は免疫系に影響を及ぼす可能性がある。

www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0892036218300254

pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29843725/

表 9 グリホサートに曝露されたマウスの悪性リンパ腫に関する公開研究から得られたデータ。

原文参照

8.2. 内分泌かく乱性

性ホルモンのかく乱は、リンパ腫脹／非ホジキンリンパ腫脹に寄与する可能性がある[94]。

www.frontiersin.org/articles/10.3389/fonc.2018.00103/full

グリホサートは最近、性ホルモンの産生を変化させることが明らかになっているため、内分泌かく乱化学物質（EDC）として作用する可能性がある。

グリホサートに曝露された雄性ラットを対象としたいくつかの生体内試験（in vivo）研究では、テストステロンレベルの有意な低下 [95-97]、精子数の減少 [95]、精子と精巣の形態変化 [95、96]、乳腺の発達の増加 [98]、およびエストロゲン受容体（ESR1）の増加を伴う肥満細胞の浸潤と増殖の急増が報告されている [98]。

www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0278691518303004

www.sciencedirect.com/science/article/pii/S221475001530041X

link.springer.com/article/10.1007%2Fs00204-009-0494-z

www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0278691516304896

卵巣肉芽腫細胞では、グリホサート曝露は細胞増殖とエストラジオール産生の減少をもたらした[99]が、これはリンパ腫形成に寄与している可能性がある[94]。

8.3. 遺伝的変化

いくつかの研究では、グリホサートは一本鎖および二本鎖 DNA 断裂 [100-103]、プリンおよびピリミジンの酸化 [101]、コメットテールモーメントの増加 [104]、および DNA 修復を刺激する正準非相同末端結合経路 (c-NHEJ) の活性化 [102] を誘発することが報告されている。

また、グリホサートは小核 [105-111]、姉妹染色体交換 [110]、および染色体異常 [112]を誘発することも報告されているが、他の研究ではこれらのパラメータに変化は見られなかった [113-117]。

グリホサートの遺伝毒性に関する結論は、その発がん性の可能性に関する議論の中で論争の的となっている[118]。

最近のレビューでは、この不一致は、分析した文献（公表されたものと未公表のもの）、曝露タイプ（グリホサート対 GBH）、曝露の大きさ（日常的な低曝露群と高曝露群）の違いに起因している可能性があると報告されている [119]。

8.4. 酸化ストレス

数多くの研究が、グリホサートが酸化ストレスを引き起こすことを示している [120-123]。酸化ストレスのバイオマーカーは、肝臓、皮膚、腎臓、脳、血漿など、ラットやマウスの多くの組織で報告されている。アルビノ雄性ラットを対象とした研究では、対照（2.64 mmol/g）に比べて GBH 被験動物の肝内還元型グルタチオンレベルが有意に低下した（1.64 mmol/g） [81]。

グリホサート暴露ウィスターラットを対象とした別の研究では、調査したすべての組織で脂質過酸化が増加し、脳と血漿中の反応性窒素種が増加したことが報告されている [120]。

スイスのアルビノマウスのプロテオミクス解析では、酸化ストレスに対する細胞応答に役割を果たす細胞質タンパク質である炭酸脱水酵素3の過剰発現が報告されている[124]。

一般的に言えば、特にこれらのメカニズムは、グリホサート曝露とヒト NHL との間の観察された関連性について生物学的に妥当であるという証拠を提供しているが、これらの要因をよりよく理解するためにはさらなる研究が必要である。

9. 結論と今後の方向性

最も広く使用されている除草剤としての GBH の台頭は、その潜在的な NHL との関連性を考えると、深刻な健康問題を提起している。我々の先験的仮説を用い、最近更新された AHS コホートを初めてメタアナリシスに含め、GBH への曝露がヒトにおける NHL のリスク増加と関連していることを報告する。我々の知見は、先行するメタアナリシスで報告された結果と一致しているが、我々は最も高い曝露群に焦点を当てているため、NHLのリスクが高いことを示している。

しかし、含まれている研究間の不均一性を考えると、数値的なリスク推定値は注意して解釈されるべきである。さらに、上述のように、図1に示されているように、利用可能な研究では、使用量の経年的な増加による人口曝露量の増加の影響を考慮していない。

例えば、2000年代半ばに普及した「グリーンバーンダウン」の実践は、人口曝露の特に重要な原因となる可能性がある。グリホサートに暴露されたマウスの6つの研究から得られた証拠の総体は、ヒトにおけるこの関連性を支持している。

基礎となるメカニズムは不明のままであるが、グリホサート誘発性の免疫抑制/炎症、内分泌かく乱、遺伝的変化、酸化ストレスの機序学的研究は、GBH曝露と非ホジキンリンパ腫の発症との間のもっともらしい関連性を示唆している。

 

ここに提示されたヒト、動物、および機構学的研究からの全体的な証拠は、GBHへの暴露とNHLのリスクの増加との間の説得力のあるリンクを支持する。利害関係の宣言 すべての著者は、宣言する利害関係の財務上の対立を持っていない。

我々は、Zhang、Taioli、およびSheppard博士が2016年12月にグリホサートを評価した米国EPA FIFRA科学諮問委員会（SAP）会議の科学審査委員を務めたことを開示する。

Acknowledgements 著者らは、慎重に疫学的データをチェックし、内分泌かく乱のメカニズムに関する知的なレビューと議論のためのPhum Tachachartvanich、PhDのためのマウントサイナイ、ニューヨークのIcahn School of MedicineのChristina Gillezeau、MPHに感謝している。

また、有用なコメントをいただいた匿名の査読者の方々に感謝する。R.M.S.は、国立環境保健科学研究所（NIEHS）賞T32ES015459とワシントン大学退職協会エイジングフェローシップによってサポートされていた。著者らは、グリホサートの主要な市場マイルストーンに関する有益な情報を提供してくれた Bill Freese に感謝したい。