疫学の因果推論についてハーバード内で炎上している件ー前篇

ある因子と病気との因果関係を調べることが疫学の最もコアな部分で、その方法は因果推論と言われます。

因果推論は近年目覚ましい発達を遂げ、今やかなり数学的です。

しかしこの発展につき、実は熾烈な論争があります。

この記事を読むことで、疫学·因果推論についてより深く洞察できるようになります。

 

疫学の因果推論についてハーバード内で炎上している件

疫学の因果推論についてハーバード内で炎上している件

このブログでも度々紹介している「因果推論」ですが、非常に数学的です。

・DAGという「因果関係の枠組み」をベースとして、

・Counterfactualを考えてそれを数学的に表現し、

・Exchangeabilityやconsistencyという「数学的条件」を駆使して因果効果を算出します。

 

これの生みの親が、ハーバード大学院のJames Robinsです。

彼は数学科卒、MD取得後、そのキャリアを疫学方法論に捧げた方です。

DAGやその応用法などを開発してきた、疫学方法論界隈で(Pearlと並ぶ)最も有名な存命の人物でしょう。

*天才的で人柄もよいのですが、いかんせん授業するのが下手です。Miguel Harnanという教え子(今や有名な教授)が、わかりやすく彼の考えを発信していった経緯があります。

 

一方、Nancy Kriegerという社会行動学の権威(ハーバードの教授)がいます。

彼女は疫学の「theory」をまとめあげ、彼女自身が「ecosocial theory」というものを提唱したというすごい人です。

特に「racial disparity」に対し強いpassionを持って研究·活動しています。

疫学の歴史に詳しく、因果推論が内包する様々な難しさを熟知しており、DAGをベースとした考え方にかなり否定的です。

 

最後にTyler VanderWeeleというハーバードの教授。

彼は社会行動学の教授ですが、数学的なバックグラウンドがあり、Counterfactualの理論を社会行動学に応用してきた第一人者です。

例えば、「causal mediation analysis」という概念を作り上げた方です。

*Causal mediation analysisは実際の研究でかなり応用されている手法で、例えばハーバード大学院のpopulation health scienceのPhD課程では、全員必修で学びます。

しかし、NancyやJamesから批判されています。

 

なぜ天才である彼らの中で論争が生じるのか??

非常に面白いポイントです。

では中身に入っていきましょう!

 

 

Nancyの論文から始まった

ご存知の通り、現在の疫学方法論は「DAG」というグラフに基づきます。

DAGは因果関係の向きを「→」で示す、一見かなり単純なグラフです。

このグラフを(統計でなく)知識ベースで書き、そこから交絡因子や選択バイアスを同定し、解析に活かすのです。

勉強すればわかるのですが、このDAGは確率分布を示す、完全に数学的なグラフです。

Nancyはこれを痛烈に批判しました(International Journal of Epidemiology, 2016, 1787–1808 )。

論点は以下の通りです:

・疫学の発展の歴史を専門とするNancyにとって、現在のDAGベースのアプローチは手法の一つに過ぎないのに、それが唯一無二となってしまっていること

・DAGさえ書ければ因果関係が言及できる、という主張に構造的な問題があること

 

このNancyの主張を理解するには、優生学(Eugenics)についての歴史を簡単に知る必要があります。

というのも、そこにNancyの強いpassionがあるからです。

 

 

優生学を知っているか

優生学とはご存知の通り、「遺伝子に優劣がある」ことを主張する学問で、結果黒人差別や精神疾患患者の強制不妊手術、ナチスのユダヤ人迫害に至る諸悪の根源となった学問です。

しかしこれは、Mad scientists達が「自分の(優生である)遺伝子を広めるため」に行っていたやばい学問、と捉えるのは誤っています

おそらくその時代、それが人類のためになると考え、優秀な科学者が「科学的に正しい」と考え、行ってきた研究なのです。

 

例えばその時代、明らかに黒人の方が白人に比べて心筋梗塞や感染症になるリスクが高かった。

これは色々な因子で「調整」してもその結果であり、おそらく「黒人ということが原因」でいろいろな疾患リスクが高まる、というふうに考えられた。

*疫学とはある因子と病気との因果関係を言及するための学問でした

 

すると、黒人という因子に介入すれば、人類の病気の負荷は小さくなる。国の医療費も減る

よって、黒人を少なくし白人を増やせば良い

という論理的な思考に基づいていたのです。

 

しかしその後「社会的要因」という因子が提唱され、それこそが疾患リスクの原因であると知られるようになりました。

つまり「黒人」が疾患の原因であったわけではなく、黒人の生活環境や社会環境がかなり悪く、それを介した交絡を見ていただけだったのです。

こういう科学的な見落としがあったせいで、迫害という最悪の結果につながってしまった。

 

しかし、もし昔からDAGがあったとしても、この大きな流れは変わらなかったでしょう。

物事の因果関係をいうというのは、とてもとても難しい事なのです。

そもそも正確なDAGは描けない。

当時の科学者が誤った主張をしていたのは、「社会的要因」ということをそもそも考えていなかったから

そこで重要になるのは、統計でなく、哲学や科学の歴史。

DAGは大事かもしれないが、本質的ではない。

*こういう気付きからNancyは「ecosocial theory」という一分野を築いたのでした

 

 

生物学的な「人種」は疾病の原因か

Nancyは、JamesのみならずTylerも批判しています。

Tylerに対しては、「raceのcoefficientの解釈=もしraceというものに介入したとしたらの結果Am J Epidemiol 2014;25:473-54 )」という彼の主張に対して、Nancyは強い嫌悪感を持ったのだと思います。

「明らかに生物学的なraceが原因でないのに、あたかも原因であるかのような誤った主張だ」とバッサリ切っています。

 

例えば「racial disparity」の論文は、暴露因子をraceとして、様々な交絡因子(経済状況など)で調整したモデルで、「raceのcoefficient」を「もし黒人でなく白人であった場合のアウトカムへの影響」として解釈しえます(黒人がrace=0、白人がrace=1とラベルされていた場合)。

だから黒人がそのアウトカムに対して不利だ(だから政策を見直せ)、というのが主張だったりします。

しかしNancyは「生物学的な人種」自体が本当に原因だと思ってません。

*実際そうだという意見が大半です

 

上に述べたように、そのような研究から優生学による悲劇が生じた歴史もあります。

つまりraceのcoefficientを「因果関係として解釈する」のには非常に注意が必要だし、そもそもその統計モデルでraceを暴露因子とした因果関係は言及できないと考えています。

Nancyからしてみれば、Tylerに対し「なに優生学を支持するような意見を主張しているの?」という感じだったようだと思います。

 

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以上のように、NancyはJamesとTylerを痛烈に批判しました。

次の記事では、引き続き、JamesとTylerの反論を見ていきましょう。

ではまた。

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