複数の化学物質への「混合曝露」をグループと成分の両面から解析する手法を開発 ― 同じ化学物質群の正負両方向を扱う手法 SGL-WQS ―

                                      

　千葉大学予防医学センターの江口哲史講師、髙口倖暉特任助教、鈴木規道准教授、東京科学大学情報理工学院らの研究チームは、複数の化学物質にさらされる「混合曝露」注１）をグループと成分の両面から解析するため、新たな統計手法「Sparse Group Lasso Weighted Quantile Sum regression（SGL-WQS）注２）」を開発しました。同じ化学物質群に正方向と負方向の関連が混在する場合にも一つのモデルで扱い、追加検討の候補となるグループや成分を整理できます。シミュレーションにより適用しやすい条件と限界を評価し、他の研究者も利用できるにまとめたパッケージ（解析用Rパッケージ）も公開しました。本手法の開発により、多様な研究デザインへの拡張とデータによる安定性評価が期待されます。

　本研究成果は、2026年8月25日に、国際学術誌「Environment International」で公開されました。

　（論文はこちら：10.1016/j.envint.2026.110480）

図1　SGL-WQSの解析イメージ

■研究の背景

　人は、食事、空気、住環境、日用品などを通じて、多くの化学物質に同時に接しています。こうした複雑な環境において、どの化学物質や化学物質群が健康指標と関連しているかを適切に評価することは容易ではありません。環境保健研究では、これらの化学物質を構造・用途・発生源などに基づいてグループ化して解析しますが、同じグループの中でも健康指標との関連方向が異なり、成分同士が強く相関することがあります。既存の手法では、事前のグループ構造、グループ内の正負両方向、成分の絞り込みを同時に扱うことには限界がありました。

■研究成果のポイント

● 強み：事前に設定した化学物質群を保ちながら、同じ群内の正方向・負方向の指標注３）と群内成分を一つのモデルで整理できます。

● 限界：化学物質数が多い場合や関連が弱い場合には個々の成分の絞り込みが難しく、確認用データの結果も探索的に解釈する必要があります。

● 評価：標本数・化学物質数・グループ構成などを変えたシミュレーションと米国全国健康・栄養調査（NHANES）公開データで動作を確認し、Rパッケージと再現コードを公開しました。

■今後の展望（研究者コメント）

　分析化学の進歩により、一度の測定で多数の化学物質を分析できるようになりました。今後は、化学的に意味のあるグループを保ちながら、どのグループ、どの方向、どの成分に着目するかを整理する解析が重要です。SGL-WQSを一つの選択肢として、より多様な研究デザインへの拡張と、シミュレーションだけではなく実データでの安定性評価を進めたいと考えています。

■用語解説

注1）混合曝露：複数の化学物質に同時にさらされること。食事、空気、住環境、製品などを通じて、複数の物質が組み合わせとして体内に取り込まれる。

注2）Sparse Group Lasso Weighted Quantile Sum regression（SGL-WQS）：Sparse Group Lasso（SGL）は、あらかじめ設定したグループとその中の成分の両方を考慮し、寄与の小さいものの重みを小さくする統計的な手法であり、Weighted Quantile Sum（WQS）回帰は、複数の化学物質の曝露量を順位に基づく共通の尺度に変換し、データから求めた重みを付けて足し合わせて一つの「混合曝露指標」を作り、その指標と健康指標との関連を解析する手法である。本研究では、これらを組み合わせて新たな統計手法を開発した。

注３）正方向・負方向の指標：曝露指標が高いほど健康指標も高くなる方向を正方向、低くなる方向を負方向と呼ぶ。良い影響・悪い影響を直接意味するものではない。

■論文情報

タイトル：Sparse Group Lasso Weighted Quantile Sum Regression for Analyzing Chemical Mixture Effects: Bidirectional Effect Estimation with Two-Stage Group-Level Evaluation

著者：Takayuki Kawashima, Kohki Takaguchi, Norimichi Suzuki, Akifumi Eguchi

雑誌名：Environment International

DOI：10.1016/j.envint.2026.110480

■研究プロジェクトについて

本研究は、以下の支援によって実施されました。

・環境再生保全機構　環境研究総合推進費（JPMEERF20245M01）

・日本学術振興会　科学研究費助成事業 若手研究（22K17859）

・株式会社山田養蜂場 環境予防医学寄附研究

■参考URL

・解析用パッケージURL: https://github.com/siero5335/sglwqs

・シミュレーションコードURL: https://github.com/siero5335/sglwqs_Simulation