「甘い飲料で糖尿病」どこまで正しい 栄養疫学が迫るケンブリッジ大学 医学部上級研究員 今村文昭(4)

ナショナルジオグラフィック日本版

今村さん自身が行った「甘い飲み物」と糖尿病のリスクに関する研究を例に、系統的レビューとメタアナリシスについて詳しく解説してもらおう。
文筆家・川端裕人氏がナショナル ジオグラフィック日本版サイトで連載中の「『研究室』に行ってみた。」は、知の最先端をゆく人物の知見にふれる人気コラムです。今回転載するシリーズのテーマは、食べ物の効果や影響を考え、その要因や対策を追究する「栄養疫学」。同じ「よくわからない」という結論でも、その根拠の深さに大きな差があること、そして情報をうのみにする怖さを教えてくれます。未知のウイルスに向き合うときのヒントにもなるかもしれません。研究者の濁りのない目がみつめる先にも注目です。

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前々回は、今村さんが行った「エルカ酸と心不全との関係についてのコホート研究」をひとつの事例として見た。

社会集団を観察して、どんな要素が病気などの因子になっているのか見定める研究がどう行われるか、代表的な研究デザインであるコホート研究をざっくりと理解できたのではないかと思う。もっと知りたくなった人は疫学入門書を手にとってくださればと思う。

そして、このようなエビデンスが蓄積してくると、それらを統合しようというモチベーションが生まれる。まずは、議論に役立ちそうな研究を抽出する系統的レビュー(システマティック・レビュー)が行われ、複数の研究を統合して分析するメタアナリシスへと続く。系統的レビューとメタアナリシスは、それらの性質上セットになっている場合が多い(ただ、メタアナリシスを伴わない系統的レビューもあるし、系統的なレビューに基づかないメタアナリシスもあるので、そこのところは注意)。

では、今村さんが行った系統的レビュー・メタアナリシスの実例を見せてもらおう。

「いわゆる加糖飲料、砂糖が入ったソフトドリンクと糖尿病についての研究です。ケンブリッジ大学がヨーロッパの他の国々の研究機関と一緒に運営にかかわっているEPICコホートの研究を含む17の研究成果をまとめて、母集団は数十万人くらいの規模になりました。日本での研究も3つ入っています」

今村さんがテーブルの上に差し出したのは、2015年、医学のトップ論文誌の一つである「ブリティッシュ・メディカル・ジャーナル(BMJ)」に掲載されたものだった(※1)。

加糖飲料(砂糖が入ったソフトドリンク)の摂取が糖尿病を患うリスクとどれだけ関係しているか推定するのに加えて、ダイエット飲料(人工甘味料が入ったソフトドリンク)とフルーツジュース(濃縮還元を含む100%のもの)についても検証している。

そのためには、まずどんな方法で「系統的レビュー」をするのか。今村さんが見せてくれた「探索戦略(Search Strategy)」の文書では、最初はネットで検索すると書いてあった。誰もが思いつくような「戦略」だ。ただし、Googleで「ググる」わけではなく、PubMedやOVIDといった医学、公衆衛生領域の論文を集積した専門的なサイトを対象にする。恣意的に選んでいないことを示すために、ブラウザのバージョンと使った検索式まで示してあった。

「最初の段階では2000件以上がヒットしまして、それらの中で、タイトルや要約を見ることで、不適切なものを除外していきます。たとえば、見ているのが加糖飲料ではなく、アルコール、コーヒーなど、ほかの飲料だったり、対象となる集団が子どもでほかの病気のリスクを見定める目的だったりといった研究は検討から外します」

ここまでくると論文の数は33にまで減って、後はすべての論文を詳細に読み、ひとつひとつ研究に組み込めるかどうか検討していく。この段階まで来た後に除外された論文は、「他の論文に同じ集団のより適切な結果が含まれている」「データが不十分なので著者に連絡して提供を求めたが返事がなかった」といったものだ。

そして、残った17の研究の内容を吟味した上で、それぞれにあるかもしれないバイアスや特記事項(たとえば、「加糖飲料とダイエット飲料」が区別されていない、など)を抽出し、妥当性のランクもつけていく。ここまでが「系統的レビュー」に相当する。

系統的レビューの結果をまとめた要約表は、情報の宝庫だ。既存の研究をまさに一覧できるわけで、これだけでも一つの仕事として評価される。

しかし、当然ながら、ここまで来たらこれらの研究をまとめるとどういう結論になるのか知りたくなる。それがメタアナリシスの作業だ。

そこで、系統的レビューで整理された研究の成果を不確かさを含めて統合していく。もちろん第2回のエルカ酸のコホート研究で説明したように、データを歪ませる様々な要因をできるかぎり取り除きつつ、結論に至る。

個人的に印象的だったのが「出版バイアス(パブリケーションバイアス)」の扱いだ。

まず出版バイアスという概念自体、興味深い。例えば、結論がはっきり出た研究のほうが、「よくわかりませんでした」という研究よりも、論文が発表されやすいかもしれない。通説を補強する結果のほうが、相反する結果よりも取り上げられやすいかもしれない。著者自身やその研究グループが以前に出した結論と相反する内容の論文は、そもそも投稿されにくいかもしれない。こういった偏りがあるなら、系統的レビューやメタアナリシスの結果が歪んでしまうだろう。そういったことが出版バイアスと呼ばれている。

未公表の論文やデータを部外者が見つけることは難しいから、どうしようもないのではないかと考えられる。しかし、驚くべきことに、これにはいろいろな対処法が考案されている。単純化して概念だけ示す。

例えば、統合する論文の中のデータをまとめてプロットし、その分布に不自然なところがないか確認する手法が開発されている。研究の結果はばらついて当然で、そのばらつきの中で、「メリットもデメリットもなし」だとか、研究としてのインパクトが乏しいものが、結果的に発表されずに終わったとしたら、分布の中でごっそり欠けている領域があるはずだ。もしも、そういった領域がはっきり見つかれば補って解析することができる。また、見当たらなければ出版バイアスのエビデンスはないといえる。

ぼくはこういう手法にかなり感心してしまったのだが、今村さんは慎重な見かたをする。

「出版バイアスへの対処方法があるとなると喜ばしいように思われるかもしれませんが、私はそれほど信用していません。すべての論文が一様に『出版バイアス』の影響を受けているとしたら、『ごっそり欠けている領域』を判断することがそもそも不可能ですから。こうした問題は各研究グループが結果を導いて発表した論文を基に行うメタアナリシスの宿命ですね」

(※1)imamura f, o’connor l, ye z, et al. consumption of sugar sweetened beverages, artificially sweetened beverages, and fruit juice and incidence of type 2 diabetes: systematic review, meta-analysis, and estimation of population attributable fraction. bmj. 2015;351:h3576.
https://doi.org/10.1136/bmj.h3576

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