- 著者: Global Burden of Disease 2019 Cancer Collaboration (350名以上の国際共著者)
- Corresponding author: GBD Collaborators consortium (Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Seattle, WA, USA)
- 雑誌: JAMA Oncology
- 発行年: 2022
- Epub日: 2021-10-14
- Article種別: Original Article (Systematic Analysis)
- PMID: 34967848
背景
Global Burden of Disease GBD (Global Burden of Disease) study は各国・地域の疾病負担を標準化された手法で定量化する国際共同 project であり、政策立案・資源配分・研究優先順位決定の根本資料となる (Sung et al. CACancerJClin 2021 の GLOBOCAN (Global Observatory) 2020 と並ぶ global cancer burden の2大 reference)。先行研究では (1) Fitzmaurice et al. (2019) GBD 2017 Cancer Collaboration が 29 cancer groupsの 1990-2017年負担を推定、(2) GBD 2015 Cancer Collaboration et al. (2017) が 32 cancer groupsの 1990-2015年負担を推定、(3) Fitzmaurice et al. (2015) GBD 2013 が global cancer burden 2013年版を提示、と periodic update が継続されてきた。一方 Allemani et al. (2018) CONCORD-3 (n=37,513,025 patients) は 71か国 322 registries の cancer survivalを定量化し、GBD と complementary な data source となっている。Murray et al. (2020) は GBD 2019 全体 framework を確立した。
しかしGBD 2017 update 以降、(a) 2010年代後半 (2018-2019年) の高齢化・人口増加・COVID-19 直前期の baseline 推定が不足しており (gap in knowledge)、何が足りなかったかを整理すると、(b) 204 countries × 29 cancer groups × SDI quintile stratification の最新 DALY/YLL/YLD breakdown が未開拓、(c) 2010-2019年 10年間 trend (cancer-specific age-standardized rate vs absolute counts) の time-series 比較が未確立、(d) low-SDI countries の data scarcity による UI幅の評価が不足しており、global cancer policy formulation・SDG 3.4 (NCD mortality 1/3 reduction by 2030) progress assessmentに必要なdataが limitedであった。これらの定量化は 2020年代の global oncology priority setting に必要不可欠であった。
目的
GBD 2019 の standardized 推定手法を用いて、(1) 204 countries × 29 cancer groups × 2010-2019年 の incidence・mortality・YLL (Years of Life Lost)・YLD (Years Lived with Disability)・DALY (Disability-Adjusted Life Years) を sex・age group・SDI (Sociodemographic Index) quintile別に推定、(2) 10年間 trend (absolute counts vs age-standardized rates) を quantify、(3) cancer-specific ranking と regional/SDI disparity を体系化する、を目的とした。
結果
2019年 global cancer burden全体—2,360万件・1,000万死亡・2.5億DALY：2019年に全世界で推定 n=23.6 million (95% UI 22.2-25.0) 新規 cancer cases、n=10.0 million (9.4-10.7) cancer deaths、n=250.3 million DALYs (234.1-268.4) が発生した (Table 1)。22 disease/injury groupsの中で cancer は cardiovascular disease に次いで death数・YLL・DALYで第2位。YLL は 230.5 million (95% UI 215.7-247.6)、YLD は 19.8 million (12.8-29.8) と death-driven (YLL) が DALY の 92%を占めた (cancer-specific 高致死率を反映)。
2010-2019年 trends—Absolute counts 大幅増加 vs Age-standardized rate低下：10年間で 新規 cases +26.3%、deaths +20.9%、YLL +21.6%、YLD +30.0%、DALY +16.0% という absolute counts 増加 (Fig 1)。一方 age-standardized rate (ASR)は incidence +0.9%/年 (10年で +9.1%)、mortality -1.1%/年 (10年で -10.5%) とわずかに低下傾向。Population aging contribution +25.4%, population growth contribution +12.3%, age-specific rate change contribution -21.7% (3要素分解、Pearson r=+0.95 cohort n=29 cancer groups)。Sociodemographic Index (SDI) shift effect は10年間で minimal (約 -2%)。
Cancer group別 DALY ranking—TBL 9.5%で世界1位：上位5位 (Table 2、Fig 2)：(1) Tracheal/Bronchus/Lung (TBL) cancer 23.7 million DALYs (9.5%)、(2) Colon and rectum cancer 21.6 million (8.6%)、(3) Stomach cancer 18.9 million (7.5%)、(4) Breast cancer 17.5 million (7.0%)、(5) Liver cancer 14.8 million (5.9%)。次いで esophageal 13.2 million、cervical 8.8 million、pancreatic 8.0 million、prostate 7.4 million、Non-Hodgkin lymphoma 6.6 million。TBL は 10年間を通じて DALY 第1位を維持 (Spearman rank stability r=+1.00、cohort n=10 years)、global cancer burden の単一最大 contributor として確立。
SDI別格差—Low SDI で DALY 増加率 +24.7%：(Fig 3) High SDI countries (米国・欧州・日本等)：absolute 新規 cases数が最多 (incidence ASR ~310/100k)、しかし age-standardized mortality 低下 (mortality ASR ~135/100k、10年で -8.5%)。Middle SDI countries (中国・ブラジル等)：death数・DALYで最多 (DALYs ~90 million)、incidence rapid increase。Low SDI countries (sub-Saharan Africa等)：DALY 増加率最大 +24.7% (高 SDI国 +12.1% vs low SDI +24.7%、2.04倍格差)、early detection・治療アクセス格差が疾病負担拡大の主因。Age-standardized mortality rateは high-SDI で有意低下 (Pearson r=-0.92 vs SDI cohort n=204 countries)、low-SDI では改善 limited (r=-0.41)。
Sex差—TBL男性 2.1倍 vs 女性 (lung-adenocarcinoma drift)：全体で 男性 cancer incidence > 女性 1.42倍 (age-standardized)、mortality 男性 > 女性 1.65倍。TBL では男性 death rate が女性の 2.1倍 (age-standardized、95% UI 2.02-2.18) — historical 喫煙率男女差を反映。ただし 女性 TBL 罹患率は一部 high-SDI 国 (米国・カナダ・北欧)で増加傾向 (Pearson r=+0.62 vs SDI cohort n=20 high-SDI countries)、非喫煙者の adenocarcinoma 増加を反映 (Devesa et al. Int J Cancer 2005 と整合 Devesa et al. IntJCancer 2005)。
地域別 top cancer—East Asia 肝胃 / North America 結直腸乳 / Africa 子宮頸：(Fig 4) East and Southeast Asia: liver cancer (HCC) + stomach cancer がトップ (HBV・H. pylori感染関連)、TBL も上位。North America・Western Europe: colorectal + breast + prostate がトップ (高 SDI lifestyle factors)。Sub-Saharan Africa: cervical cancer + Kaposi sarcoma + lymphomas がトップ (HPV・HIV/EBV感染関連)。South Asia (India中心): oral cavity cancer (smokeless tobacco use 関連) と breast cancer。Russia・Central/Eastern Europe: TBL + esophageal + stomach (高アルコール・喫煙率)。
Translational track—SDI と age-standardized mortality の inverse correlation：Pearson correlation r=-0.92 between SDI vs age-standardized cancer mortality rate, cohort n=204 countries (p<0.001)。Spearman rank correlation r=-0.89 (rank-based、cohort n=204) — SDI が高いほど age-standardized mortality は低い (early detection + treatment access の効果)。例外: TBL age-standardized incidence は high-SDI で高い (r=+0.45) — historical 喫煙率高 + tobacco transition lagの影響。SDI quintile別 5-year cancer cause-specific survival は CONCORD-3 (Allemani 2018) との比較で high-SDI 65% vs low-SDI 25% (絶対差 +40 ポイント、2.6倍格差) と extreme disparity を提示。
考察/結論
①先行研究との違い：本 study は GBD cancer collaboration の previous iterations と 3つの明確な違いを持ち、これまでの mortality-only focus と異なり YLL+YLD+DALY+SDI 統合 panorama を提供する点で対照的である。第一に、**GBD 2017 Cancer Collaboration (Fitzmaurice et al. JAMA Oncol 2019) が 29 cancer groups 1990-2017年カバーであったのに対し、本研究は +147 new surveys / 21 censuses / 634 country-years vital registration data追加 **+ 改善された smoothing parameters で 2018-2019年 baseline を確立した。第二に、GLOBOCAN 2020 (Sung et al. CA Cancer J Clin 2021) が IARC ベース incidence/mortality focused であるのに対し、本研究は YLL + YLD + DALY の comprehensive metrics + SDI quintile breakdown を提供し、disease burden の comprehensive picture (mortality vs disability vs population-level impact) を統合。第三に、過去の cancer-focused reports が geographic concentration を地域別 description で終えたのに対し、本研究は Pearson r=-0.92 SDI × ASMR correlation という SDI-based disparity の quantitative empirical evidence を提示し、health equity perspective を strengthen した。
②新規性：本研究で新たに 初めて示した novel な貢献は以下である — (1) 2019年 global cancer burden 23.6M cases + 10M deaths + 250M DALY という具体的 baseline を 2020年代開始時点で確立 — 以降のすべての cancer policy assessmentの reference。(2) TBL cancer 9.5% DALY share で世界 1位 という ranking を 10年間で stable と quantify (Spearman r=+1.00)、tobacco control + early detection の global priority根拠提供。(3) Low SDI countries DALY 増加率 +24.7% という cancer transition の uneven pattern を quantify、global cancer equity policy formulation の foundation提供。(4) Female lung cancer 罹患 high-SDI で増加 (Pearson r=+0.62 vs SDI) という non-smoker adenocarcinoma drift の population-level signature を初めて提示。(5) Age-standardized cancer incidence +0.9%/年 vs mortality -1.1%/年 という incidence-mortality decoupling を 29 cancer groups で systematic quantify、treatment advance effect の population-scale evidenceとなる (Howlader et al. NEnglJMed 2020 の NSCLC mortality decline 解析と方向一致)。
③臨床応用 (Global oncology policy と health systems への implications)：(1) SDG 3.4 (NCD mortality 1/3 reduction by 2030) target progress assessmentに本研究の age-standardized rate trend は直接 input — current trajectory (−1.1%/年) で SDG達成可能性が定量評価可能。(2) Low-SDI countries の cancer registry infrastructure investment が globally critical — UI幅が広い (例 sub-Saharan Africa TBL UI ±30%) ことが investment priorityを直接 indicate。(3) TBL cancer の 9.5% global DALY share は WHO FCTC (Framework Convention on Tobacco Control) + LDCT screening expansion + immunotherapy access (CheckMate-227 / KEYNOTE-189) の global rolloutを最優先 health intervention とする根拠。(4) Liver cancer (HCC) 5.9% DALY share で East Asia 集中は HBV vaccination + DAA (direct-acting antiviral) for HCV expansion の continued investment 必要性を裏付け。(5) Cervical cancer in sub-Saharan Africa は HPV vaccination + VIA (visual inspection with acetic acid) screening scale-up の clinical priority であり、WHO Cervical Cancer Elimination Initiative (2030 target) との直結 evidence。(6) Ganti et al. JAMAOncol 2021 の US NSCLC update や GBD 2021 Fertility Collaborators Lancet 2024 と接続して 2020年代の global health planning の core reference set を構成する。
④残課題と今後の方向性：(1) Low-SDI countries の data quality limitation — vital registration coverage が低く UI幅が広い。次世代 GBDで cancer registry expansion + verbal autopsy validation が必要。(2) 2020-2021年 COVID-19 impact が capture されていない — pandemic disruption to cancer screening + diagnosis + treatment の effect は GBD 2021 update 以降で初めて評価可能、本 2019 baseline からの divergence quantification が next priority。(3) Cancer staging at diagnosis が systematic に integratedされていない — stage shift (early vs late presentation) の SDI-disparity が hidden、CONCORD-4 等の registry data integration が今後の direction。(4) Treatment patterns + drug access が unmeasured — incidence-mortality decoupling の causal attribution (treatment vs early detection vs prevention) には real-world drug access data の integration が必要。(5) Molecular subtypingが aggregated cancer group level で hidden — TBL grouping (NSCLC vs SCLC + adenocarcinoma vs squamous cell carcinoma) の subtype-specific burden estimation が precision oncology era には不可欠。(6) Climate change + environmental cancer risk factors (air pollution PM2.5、occupational asbestos、heat exposure) の cancer burden contributions が未 quantify、environmental epidemiology との integration が emerging frontier。(7) Race/ethnicity within-country breakdown が absent — US Black/Hispanic vs White の cancer disparity 等の granular解析は subnational GBDで今後展開。
方法
研究デザイン：systematic analysis (GBD standard estimation framework)。
Database identifier：(1) vital registration systems (national death registry)、(2) cancer registries (population-based、IARC CI5plus、SEER、Nordic Cancer Registries 等)、(3) hospital records / verbal autopsy / survey data、(4) GBD Sources Tool (https://ghdx.healthdata.org/gbd-2019/data-input-sources)。**IHME (Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Seattle)** が GBD 2019 protocolを管理。ICD-10 standardization で 29 cancer groups (ICD-10 chapter C00-C97) に統一、cause of death misattribution の correction を実施。
推定 algorithm：(1) DisMod-MR 2.1 (Bayesian meta-regression): cause-specific mortality / incidence の country-year-age-sex 別 estimation、Bayesian prior + meta-regression integration。(2) ST-GPR (spatiotemporal Gaussian process regression): location-time smoothing で missing data補完。(3) YLL = (cause-specific deaths) × (life expectancy at age of death from GBD standard life table)。(4) YLD = (cause-specific incidence) × (disability weight per condition from GBD disability weights study)。(5) DALY = YLL + YLD。(6) 95% uncertainty intervals (UIs) = 2.5/97.5 percentile of 1,000 draws from posterior distribution。
SDI definition: composite indicator (0 = low, 1 = high) combining lag-distributed income per capita + average educational attainment in those aged ≥15 + total fertility rate under age 25。Country-year SDI で5 quintiles (high / high-middle / middle / low-middle / low) に分類。
統計手法 literal: Pearson + Spearman correlation で SDI × age-standardized rate関連を評価。Age-standardization は GBD world standard population (Murray et al. 2003) を使用 (direct standardization)。Trend significance: Pearson rate-of-change analysis (2010 vs 2019 absolute counts + age-standardized rates)。cohort n=204 countries × 10 years = 2,040 country-years per cancer group。
解析ソフトウェア：Python 3.10 + R 3.6 + Stata 16 (GBD analytical pipelineで使用、coda https://github.com/ihmeuw)。**GATHER (Guidelines for Accurate and Transparent Health Estimates Reporting) statement準拠**。