日本学校歯科医会（川本 強 会長）は23日、第105回臨時代議員会で高校野球におけるマウスガードの普及や、学校歯科保健活動でのICT活用に向けた調査研究などを含む令和４年度事業計画、同年度収支予算、資金調達及び設備投資の見込みの３議案を可決した。
川本会長はあいさつで、日本歯科医師会の2040年を見据えた歯科ビジョンに触れ、児童虐待の早期発見、フッ化物洗口の全国展開、学校歯科保健教育におけるICT活用、学校現場におけるマウスガードの普及など、日学歯の事業目的と合致するものがいくつかあると言及。「歯科医師会の手伝いができればと思っている」と述べた。
その上で「学校歯科保健教育、歯と口の健康づくり」や「広報活動」「口腔機能発達不全に関する研究」「スポーツ歯学ならびに安全教育の継続」などの事業に取り組んでいく必要性を強調した。特に、学校安全教育調査研究委員会では、高校野球連盟の協力を得て、野球部でのマウスガード教育・装着を実施。「現在、高野連では『マウスガード』着用は『認める』とされているが、研究を通して『推奨する』にレベルアップを目指す」としている。
【歯科通信
広島大学は3月17日、日本における2015年時点の肝炎ウイルス持続感染者数の算出と2035年までの動向を予測した結果を発表した。この研究は、同大大学院医系科学研究科の田中純子教授らの研究グループによるもの。研究成果は、「The Lancet Regional Health-Western Pacific」に掲載されている。
B型肝炎ウイルス（HBV）・C型肝炎ウイルス（HCV）の持続感染は、肝硬変・肝がんの主病因であり、死亡リスクを上昇させる。2019年時点、WHOは世界で2億9600万人がHBVに、5800万人がHCVにそれぞれ持続感染しており、それが世界人口の4.4％に相当すると推定している。
日本における肝炎ウイルス持続感染者数は、2000年時点で300～366万人、2011年時点で209～284万人と、厚労省肝炎疫学研究班から報告されている。HBワクチンの普及や、ウイルス排除が可能なHCV DAA治療薬の開発と普及により、WHOは2030年までのウイルス肝炎撲滅の目標を2016年に掲げた。日本の肝炎ウイルス対策への歴史は長く、1986年から開始したHBV母子感染防止事業や、2002年から開始された老人健康事業／健康増進事業による住民健診への肝炎ウイルス検査、2008年に開始した肝炎医療費の公的助成など、世界に先駆けて実施している。今後10年以内にウイルス肝炎撲滅を達成可能な主要国の一つに、日本が含まれている。
今回、研究グループは、National database（NDB）や全国初回献血者集団等のリアルデータベース、政府の公表統計資料および、大規模血清疫学調査から得た成果をもとに、2015年時点のHCV・HBVの持続感染者数を算出。また、2035年までの予測を実施した。
２０２１年の食中毒発生件数は７１７件で、直近２０年で最も少なかったことが３０日、厚生労働省のまとめで分かった。新型コロナウイルス対策による衛生管理の向上や、飲食店の営業時間短縮などが影響したとみられる。一方で店舗からの持ち帰りや、配達された料理が原因で食中毒が起きる例もあり、同省は注意を呼び掛けている。
厚労省によると、発生件数は１９年１０６１件、２０年８８７件と、コロナ流行以降に減少傾向となっている。２１年はさらに減り、患者数も前年比３５３３人減の１万１０８０人と、直近２０年で最少だった。
原因の食品は魚介類が２２５件で最も多く、コロッケやギョーザなど複数の原料で作った「複合調理食品」（４１件）、肉類（３１件）、野菜類（２９件）が続いた。施設別では飲食店が２８３件で全体の４割近くを占め、家庭は１０６件。老人ホームや保育園などは３１件、学校は１０件だった。
飲食店での発生を月別で見ると、コロナ感染拡大の第５波に伴う緊急事態宣言期間中だった夏は少なく、飲食店の時短要請などが解除された後の１１月や１２月に増えていた。
コロナ流行が続く中、飲食店や弁当屋などから持ち帰ったり配達されたりした料理を家庭で食べて食中毒になったのは、２４件。厚労省は店側に注意を促すリーフレットを作成して予防策を進めており、担当者は「持ち帰ったら早く食べるなど、利用者も気を付けてほしい」と話している。
厚生労働省は２９日、２０２０年度に障害者が家族や福祉施設・事業所の職員から受けた虐待が２４００件あり、被害者が２６６５人に上ったと発表した。前年度から１９８件、２６７人増え、いずれも過去最多。このうち１人が死亡した。自治体への相談・通報も９４２１件で最多だった。
１２年施行の障害者虐待防止法に基づく調査。厚労省は同法の通報義務が浸透したことが増加理由とみている。新型コロナウイルス感染拡大の影響については「一概に増加につながるとは言えない」としている。
職員による虐待は６３２件で、被害者は８９０人だった。内訳（複数回答）は暴力や拘束などの身体的虐待が５３％と最も多く、暴言などの心理的虐待が４２％、性的虐待が１６％だった。被害者は知的障害が７２％。加害者は生活支援員が３８％、管理者が１０％などだった。死亡したのは、精神障害でグループホームに入居する４０代の男性だった。
家族による虐待は１７６８件、１７７５人。身体的虐待が６７％、次いで心理的虐待が３１％、障害年金を渡さないといった経済的虐待が１７％だった。被害者は知的障害が４８％、精神障害が４２％。
このほか、昨年８月に公表した職場での虐待が４０１件あり、被害者は４９８人だった。
低所得者など社会的弱者が歯を失うリスクが高いことは、以前から知られてきた。それら社会経済的な要素を組み込んだ機械学習によって、歯科検診を受けずとも歯を喪失するリスクが高い人を特定するアルゴリズムが、ハーバード大学歯科医学校のグループによって研究されている。
PLOS ONE誌に掲載されたチームの研究論文によると、関節炎・糖尿病などの基礎疾患情報に加えて人種・教育を含む社会経済的因子を考慮したアルゴリズムを構築することで、歯の完全喪失をAUC 88.7%、機能的歯列の欠如をAUC 88.3%、いずれかの歯の欠損をAUC 83.2%で予測できたとする。これは「歯科の臨床指標のみに依存したアルゴリズムよりも優れていること」を示しており、社会経済的因子が歯の喪失に与える影響が強調された形となる。
ハーバード・メディカル・スクールの23日付ニュースリリース内では、この手法により「世界中あらゆる医療現場において、歯科の専門家ではなくてもスクリーニングできるようになるかもしれない」とグループの代表で同大の口腔保健政策・疫学准教授であるHawazin Elani氏は述べている。このスクリーニングツールが機能することで、自力では歯科検診行動につながらない集団に対して、歯科受診へ誘導できることが期待されている。
米国立歯科・頭蓋顔面研究所（NIDCR）によって資金提供された「Human Salivary Proteome Wiki」は、唾液タンパク質についての公開データプラットフォームとして2019年にリリースされた。そこでは、唾液プロテオーム、ゲノム、トランスクリプトーム、およびグライコーム等に関する情報が幅広く集積・公開されている。
25日にJournal of Dental Researchに掲載された研究論文では、ニューヨーク州立大学バッファロー校などのチームによって、唾液ウィキの仔細が解説されている。多数の独立した研究から科学的エビデンスを集めるこのウィキでは、検索および分析ツールを研究者・臨床医に提供することで「唾液の動的で複雑な性質を探求するのに役立つ」としている。
バッファロー大学によるニュースリリースでは、当該プロジェクトを率いるStefan Ruhl教授の言葉として「このデータベースは、口腔および全身疾患の診断・リスク予測・治療のために、唾液プロテオームの可能性を最大化することができるものだ」とのコメントを報じ、唾液タンパク質データベースが個別化医療の強化において果たす役割を強調している。
口腔がんの予後改善には早期診断と早期治療が欠かせない。サウジアラビア有数の国立大学であるJazan Universityの研究チームは、危険因子や症状、臨床病理所見などから口腔がん発症のリスク予測を行う人工ニューラルネットワーク（ANN）モデルの開発に取り組んでいる。
チームが4日、Journal of Oral Pathology & Medicineに公表した研究論文によると、平均年齢63歳、73名からなるデータセットに基づいてANNの構築を行った成果を明らかにしている。ANNの感度と特異度はそれぞれ85.71%、60.00%を示し、全体の予測精度は78.95%となった。
あくまで予備的研究の域を出ないスモールスタディだが、本研究成果は「口腔がんスクリーニングと診断への機械学習手法の有用性」を示唆するものとして、研究チームは歯科口腔領域における一定の貢献を強調する。歯科診療所など、日常診療でのリスク予測と、同定されたハイリスク者への早期介入を可能とするシステム実現が期待されている。
米オハイオ州クリーブランドに所在するケースウェスタンリザーブ大学などの研究チームは、口腔がんの治療法選択を患者ごとに個別最適化するためのAIシステム開発に取り組んでいる。中心となる研究センター・CCIPDは、特にがん治療分野を中心として60を超える特許を保有するなど、精密医療におけるAI活用の先導的地位を確立している。
研究チームは6日、同大学公式ウェブサイトを通じ、米国立がん研究所（NCI）から5年間で330万ドルの研究助成を受けて、今回のシステム開発を加速させることを明らかにした。チームのテクノロジーは高度なコンピュータビジョンおよび機械学習技術に基づくもので、デジタル化された口腔がんの組織スライドから「がんと免疫細胞、および細胞間の空間パターン」を認識する。ここから、がんの悪性度や手術適応、化学療法および放射線治療の必要性などを識別するAIの開発に結びつけている。
これまでの治療法選択は限られたパラメータに基づく、比較的大枠での分類であったため、手術単独療治療が適応となる群にも、本来は放射線治療を加えるべきサブセットが一定数混じることなどが問題となってきた。口腔がんは米国におけるがん罹患の3%を占め、世界では年間40万人の新規症例が報告されている。チームの新しいAIシステムが潜在的に果たす役割は大きく、治療戦略策定を根本から書き換えるものとなる可能性もある。