新しい研究では、インスリン感受性とがんリスクとの間に強い関連性があることが判明しました。ヴィクター・トーレス/ストッシー
- 研究者らはインスリン抵抗性を12種類のがんと関連付けており、子宮がんはリスクが134％増加するという最も強い関連性を示した。
- 新しい AI ツールは、がんリスクの予測において BMI だけを上回り、健康な体重の人であっても代謝機能障害を検出しました。
- このツールは、標準的な BMI スクリーニングでは見逃された正常体重の患者におけるがんリスクの上昇を警告しました。
インスリン感受性は、糖尿病の進行やその他の健康上の合併症を引き起こすことが知られています。
2月16日に雑誌で発表された新たな研究結果によると、インスリン抵抗性は12種類の異なるがんのリスクが25％高いことに関連していることがわかった。 ネイチャーコミュニケーションズ。
東京大学と台湾の台中退役軍人総合病院の研究者らは、インスリン抵抗性を予測する人工知能ツールを開発した。
AI ツールはインスリン抵抗性のある患者を特定し、糖尿病、心臓病、がんの発症リスクが高いことを警告しました。
インスリン抵抗性とがん発生率との関連性は子宮がんで最も強く、リスクが 134% 増加しました。
「人々はすでに、インスリン抵抗性ががんと関連していると信じています。しかし、インスリン抵抗性を臨床で評価するのは困難です。なぜなら、評価するための手段が臨床ではまったく実用的ではないからです」と研究著者は述べた。 平池裕太東京大学医学部附属病院医学博士。
平池氏はヘルスラインに対し、研究チームはインスリン抵抗性とがんとの関連性を認識しながら、診断の実際的な課題も認識して研究に取り組んだと語った。
同氏は、AI-IRと名付けられたこのモデルは「インスリン抵抗性が実際にがんの危険因子であることを証明するための説得力のある答え」を提供すると述べた。
ニール・アイアンガーエモリー・ウィンシップがん研究所の生存者責任者で腫瘍学者のMD氏はこの研究には関与していないが、代謝の健康とがんのリスクを結びつける多くの証拠が裏付けられていると述べた。
アイアンガー氏はヘルスラインに対し、今回の研究結果は研究者が「より具体的で個別化されたリスク予測のためのより良いツールを開発する」のに役立つ可能性があると語った。
AI ツールは 9 つのパラメーターを組み合わせ、人工知能 (AI) を使用してインスリン抵抗性 (IR) を検出します。
年齢、性別、人種、体格指数 (BMI) に加えて、モデルでは次の 5 つの血液検査が使用されます。
平明氏は、プライマリケア医が日常的にこれらのパラメータを把握しているため、これらのパラメータを選択したと述べた。 「私は実装すると信じています [the tool] 現実の世界に戻るのは難しいことではありません」と彼は言いました。
その間 肥満指数 (BMI) AI-IR がインスリン抵抗性の最も強力な単一予測因子であることに変わりはありませんが、AI-IR が他と異なる点は、標準的な BMI スクリーニングでクリアされる人々のリスクにフラグを立て、健康な体重を持つ人々の代謝機能障害を検出できることです。
「この研究のユニークな点は、インスリン抵抗性が起こる前にインスリン抵抗性を予測できたことです」とアイアンガー氏は語った。
これは重要なことです。なぜなら、肥満はがんの危険因子として長い間認識されてきましたが、新たな研究分野では、体重だけよりも代謝の健康がより完全な情報を伝えることを示唆しているからです。
研究者らは米国と台湾の人口から得たデータセットを使用してAIモデルを構築し、英国の約40万人の参加者を対象にテストした。英国の人口は主にヨーロッパ人であるため、研究結果は民族によって限定されます。
インスリン抵抗性があると特定された人々は、がんリスクが25%高いことが研究で判明した。 6つのがんはインスリン抵抗性と最も強い相関関係を示した
- 子宮
- 腎臓
- 食道
- 膵臓
- 結腸
- 胸
他の 6 種類のがんはインスリン抵抗性と関連していましたが、それほど強くはありませんでした。
- 腎盂
- 小腸
- 胃
- 肝臓と胆嚢
- 白血病
- 気管支と肺
この研究では、インスリン抵抗性のある人では子宮がんを発症するリスクが 134% 増加することが判明しました。
しかし、この発見は「最も驚くべきことではなかった」と同氏は述べた。 スティーブン・グルーバー国立がん研究・治療機関であるシティ・オブ・ホープの医学博士、疫学者、腫瘍内科医。グルーバー氏はこの研究には関与していない。
「子宮内膜のがん、または子宮内膜がんと呼ばれるものは、過剰体重や肥満と最も強く関連していることが最も古くから知られているがんの1つです」とグルーバー氏はヘルスラインに語り、この結果はAIモデルが意図したとおりに機能していることを確認したと付け加えた。
この発見を重要なものにしたのは、AI-IR によって研究者に BMI を超える追加の予測力が与えられたことです。
研究者が体重を考慮した後でも、AI-IRは依然として一部の患者における子宮がんリスクの上昇を指摘しており、代謝機能不全自体が体の大きさとは無関係に子宮の健康を脅かしていることを示唆している。
インスリン抵抗性は、ホルモンシグナル伝達を通じて子宮内膜でのがん細胞の増殖を直接促進すると考えられます。研究対象となった一部のがんとは異なり、専門家らは体重を減らし、代謝の健康を改善することが子宮がんのリスクの有意な減少につながる可能性があると指摘している。
このモデルはまた、インスリン抵抗性に関連する確立された状態である心臓病と糖尿病のリスクを予測することに成功しました。
集団標準スクリーニングにまで及ぶリスクの増加は常に見逃されており、まさにこのツールが独自に設計した対象者を見逃さないのです。
肺がんおよび気管支がんについて、AI-IR は BMI とは完全に関係なくリスクの上昇を特定しました。
アイアンガー教授は、標準的なスクリーニングでは「彼らのがんリスクが実際には認識されない」ため、古典的肥満（BMIが30を超える）ではない人のがんリスクを特定することは重要な研究分野だと述べた。
「彼らは医師の診察室に行くと、『ああ、あなたの体重は正常です。安全です、もう大丈夫です』と言われます」と彼は言う。
「BMIや体重が正常であっても、心臓代謝性疾患のリスクが高い可能性があります。特に、インスリンレベルが高い患者やインスリン抵抗性のある患者、または体脂肪レベルが高い患者（実際には標準体重肥満と呼ばれます）がそれに当てはまります」とアイアンガー博士は述べた。
アイアンガーさんの 自分の研究 「体重は正常だが、総体脂肪レベルが 33% 以上高い女性は、乳がんを発症するリスクが 2 倍以上である」ことを発見しました。
「古典的な肥満やBMIは、すべての人のがんリスクを予測するのに十分具体的ではないことがわかってきています。そのため、インスリンレベルと体脂肪レベルに注目することは、リスクを予測するより個人的な方法であると付け加えておきます」と同氏は述べた。
この研究は、より個別化されたがんリスク予測に向けた一歩であり、体重を超えて病気を引き起こす代謝因子に目を向けた未来を示しています。
「これは、糖尿病やがんなどの転帰を防ぐために、早期に介入できる方法を理解する機会を与えてくれます」とグルーバー氏は語った。
AI-IR ツールはまだ臨床現場では利用できませんが、ヘモグロビン A1C や体脂肪率など、AI-IR ツールが利用するマーカーは、今日の日常ケアで利用できます。
専門家は、自分自身のリスクを評価するためにこれらを使い始めることができると述べています。
体組成を測定する
アイアンガーは、体脂肪率の測定について医師に相談することを勧めました。
最も正確なオプションは DEXA スキャンです。「これは、人々が骨粗鬆症を予測するために骨密度を測定するのと同じ方法です」と同氏は述べ、異なるソフトウェアで実行するだけです。
ほとんどの人にとって、生体インピーダンス (BIA) スケールは次善の選択肢であり、多くの人がすでに自宅にバイオインピーダンス (BIA) スケールを所有しています。
「ジムに行くと、電極が付いた体重計があり、親指でそれを持ちます…それはBIAマシンです」とアイアンガー氏は語った。
同氏は、総体脂肪レベルを30％未満にすることを目標にすることを提案したが、一度の測定値よりも数週間にわたる傾向が重要であると強調した。
「これらの BIA マシンには誤差の範囲があります…絶対数にあまりとらわれすぎないでください。ただ傾向に注目してください。」
血液検査を再考する
A1C レベルをモニタリングすることは、糖尿病の予防と管理の鍵となります。
「たとえ糖尿病前症の範囲であっても、誰もが標準的な糖尿病スクリーニング、つまりヘモグロビンA1Cの検査を行うべきだ」とアイアンガー氏は言う。
「現時点では、ヘモグロビン A1C をがんのリスク階層化ツールとは考えていません。ヘモグロビン A1C は糖尿病を予測するものだと考えています。」 5.5 ～ 5.7 を超えるレベルは、がんリスクの上昇を示している可能性があるため、医師に相談する価値があります。
もっと動いて、もっと良く食べて
心臓を守り、糖尿病を予防する生活習慣は、「多くのがんの予防にも実際に役立ちます」とアイアンガー氏は言う。
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2026-02-17 17:53:00