病気の原因を調べるためには、どんな方法があるでしょうか。
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in vivo, in vitro
in vivo
顕著な事例として、「ある物質がヒトに発がん性があるかどうか」に関心がある場合を考えてみます。
その場合、最初のステップは、制御された実験室環境で動物を発がん性物質に曝露することかもしれません。
このような動物実験では、暴露量やその他の環境条件、遺伝的要因を正確に制御し、追跡調査による損失を最小限に抑えることができます。
一方で、in vivoのタイプの研究では、動物からヒトへの個体群から種を超えたデータを外挿しなければならないという問題が残されています。
ヒトで見られるある種の病気は、動物では発生したことも発生したことがなかったり、今後も発生しない、ということもあるでしょう。
また、動物の投与量をヒトの投与量に外挿することは困難であり、動物の種によって反応が異なる場合もあります。
このように、このような毒性学的研究は非常に有用ではありますが、動物で得られた知見をヒトに一般化できるかどうかについては、依然として不確実性が残されています。
in vitro
また、細胞培養や臓器培養などのin vitroシステムを使用することもできます。
しかし、これらは人工的なシステムであるため、人工的なシステムから無傷の全ヒト生物への外挿が難しいという問題があります。
ヒト対象
このような限界を考えれば、ある物質がヒトに病気を引き起こすかどうかの結論を導き出そうとすれば、ヒトの集団で観察する必要があります。
発がん性物質の疑いのある物質への暴露に対するヒトの無作為化は倫理的にも実際的にもできないので、ケースコントロール研究やコホート研究などの無作為化されていない観察に頼ることになります。
ヒト集団における病因論への疑問に答えるためには、観察研究と呼ばれてきた類の研究デザインが用いられることが多くみられます。
例えば、特定の産業の職業集団や有毒化学物質に曝露された人など、研究目的以外の目的で何らかの因子に曝露された人たちの集団を対象に、蓄積されてきた出たを利用するといった具合です。
例えば、アメリカの退役軍人データの活用などです。
ステップ１
最初のステップは、ベッドサイドでの臨床観察です。
例えば、外科医のAlton Ochsner氏が肺がんの手術を受けた患者のほとんどすべてに喫煙歴があることを観察したとき、彼は因果関係の可能性を示唆した最初の人の一人でした。
ステップ２
第二のステップは、日常的に利用可能なデータを特定する、というものです。
日常的に利用可能なデータがない場合には、コホート研究や症例対照研究のような新しい研究を実施することもできます。
因果関係を調べるために新しい研究を行う際の通常の最初のステップは、多くの場合、症例対照研究です。
例えば、タバコの喫煙が肺がんと関連している可能性がある、と考えていた場合、肺がん患者のグループの喫煙歴と、肺がんでない患者のグループの喫煙歴を比較したであろう-ケースコントロール研究-で特定の暴露が疑われるエビデンスが得られたら、次にコホート研究（例えば、喫煙者と非喫煙者を比較して、それぞれのグループにおける肺がんの発生率を測定したり、産業毒素に暴露された労働者と暴露されていない労働者を比較したりする）を行うかもしれません。
理論的には、無作為化試験が次のステップになるかもしれませんが、先に述べたように、無作為化試験はほとんどの場合、潜在的な毒素または発がん物質の影響を研究するために使用されることはなく、一般的には潜在的に有益な薬剤を研究するためにのみ使用されます。
概念的には、研究の実施とエビデンスの評価には2段階のプロセスがあります。しかし、実際には、このプロセスは相互作用的になり、固定された順序から逸脱していることが少なくありません。
曝露や特性と疾患リスクとの間に関連性や相関性があるかどうかを判断する
- 集団特性の研究：生態学的研究
- 個人特性の研究：コホート研究、症例対照研究、その他のタイプの研究
観察された関連が因果関係のあるものである可能性が高いかどうかを判断する
関連が示された場合、観察された関連が因果関係のあるものである可能性が高いかどうかを判断します。
関連付けの種類 真の関連付けか偽の関連付けか 次に、コホート研究または症例対照研究で観察される可能性のある関連付けの種類に目を向けてみましょう。
ある関連を観察した場合、まず、「それは真の（本当の）関連か、偽の（偽りの）関連か」という質問をすることから始めます。
例えば、対照群が非曝露である傾向があるように対照群を選択するように研究を設計した場合、曝露と疾患との関連が観察されるかもしれません（すなわち、対照群よりも症例群の方が曝露量が多い）。
ただし、これは真の関連性ではなく、研究計画の結果に過ぎません。
