過去２６年間のスギ花粉飛散パターンのクラスター分析

は じ め に スギ花粉症患者の重症度はその年の飛散数に大きく左 右される．しかし大飛散の年でもその年の飛散パターン によって比較的楽に過ごせた年，かなり辛かった年など 患者の印象は微妙に異なっている．たとえばスギ花粉飛 散の最盛期が３月中旬で３月下旬に多くの花粉が飛散す る年は，最盛期が３月上旬で３月下旬にはほとんど本格 飛散が終了する年に比べて治療期間も長く重症例が多い という印象が強い．このように花粉総飛散数のみではな く，飛散パターンも患者の重症度に関与している可能性 があり，抗原回避や治療計画に役立つ有益な情報であ る．今回は過去２６年間のスギ花粉の飛散パターンを旬別 飛散数の分布で示し，パターンのクラスター分析を行っ たので報告する． なお，スギ，ヒノキは最近の DNA に基づく植物分類 に従い，両者ともヒノキ科に属するので，宇佐神らは空 中花粉調査ではスギ型花粉，ヒノキ型花粉の呼称を提案 している１） ．この意見に追従するが，本報告ではスギ型 花粉をスギ，ヒノキ型花粉をヒノキと略した． 対象・方法 空中花粉調査は１９８７年から２０１２年までダーラム型花粉 捕集器を用いたスライド落下法で行った．設置場所は １９９８年６月までは国立津病院，同年７月からは，三重中 央医療センター屋上で，スライドは毎日交換した．花粉 は Phöbus Blackly 液で染色後，顕微鏡 下２００倍 で 同 定 し，花粉数は 1cm２ あたりに換算した．各年の花粉総飛 散数および２月上旬から４月下旬までの１旬あたりのス 伊藤由紀子 国立病院機構 三重中央医療センター 耳鼻咽喉科 日耳鼻 １１７: ６８１―６８７，２０１４

過去２６年間のスギ花粉飛散パターンの

クラスター分析

スギ花粉症患者や医療従事者にとっては，花粉飛散数の予測値以外に，花粉の 飛散期間，最盛期の時期，終了時期などの飛散パターンも抗原回避や治療の計画 に役立つ有益な情報である．今回はスギ花粉の飛散パターンの分類を行い，飛散 パターンの実例を示した． 空中花粉調査は１９８７年から２０１２年までダーラム法で行った．過去２６年間のスギ 花粉飛散数を調べた．各年の２月上旬∼４月下旬までの１旬あたりの花粉飛散数 を変数としたクラスター分析を行った． クラスター分析の結果，飛散数の少ない谷の年１１年は１群にまとまり，飛散数 の多い山の年１５年は 2A，2B，2C 群に分類された．１群ではほぼ左右対称の飛 散パターンであり，３月下旬には飛散数が速やかに減少した．2A，2B 群は最盛 期より後半に多く飛散するタイプ，2C 群は最盛期より前半に多く飛散するタイ プであった．2A 群では３月下旬の飛散割合が非常に高く，引き続きヒノキの最 盛期に移行した．本格飛散日数は１群，2A，2B，2C 群ではそれぞれ３８，４７，４７， ５１日であった．２群は１群より約１０日長かったが，2A，2B，2C 間に有意差はな かった． 2A群のように最盛期より後半の３月下旬の飛散量が非常に多いパターンでは 引き続きヒノキの大量飛散時期に移行するため，有症期間の長期化や重症化が懸 念された．飛散パターンという新しい概念を取り入れることで，花粉症の適切な 治療に役立てたい． キーワード : スギ花粉症，空中スギ花粉，クラスター分析， 飛散パターン分類

原

著

ギおよびヒノキ花粉飛散数を集計した． 過去２６年間の２月上旬∼４月下旬までの１旬あたりの スギ花粉飛散数を変数としたクラスター分析２）３） を行っ た．統計解析ソフトは SYSTAT（１０．２）２） を用いた．飛 散パターン相互の類似度を旬別飛散数のカイ２乗（χ２ ） 値で表した．また，類似したパターンを一つのクラスタ ーにまとめる手法には完全連鎖法（Complete linkage method）を用いた．各クラスターをデンドログラムに 配置するときは，クラスター間のχ２ 値を距離の値に換 算した．近距離にあるほど飛散パターンがよりよく類似 している． 分類された各群について，旬別スギ花粉飛散数を用い スギ飛散パターンの棒グラフを作成した．さらに 2A， 2B，2C 群については，スギ飛散パターンにヒノキ花粉 の旬別飛散数を追加して，スギ・ヒノキ飛散パターンの グラフを作成した．また各群の最盛期の旬とその飛散数 割合，最盛期前と後の飛散比率，３月下旬以降の飛散数 割合を比較した．さらに１日あたりのスギ花粉飛散数１０ 個/cm２_{以上を本格飛散日として，開始日から終了日ま} での日数を調べ，各群間の本格飛散日数の有意差を調べ た． 結 果 １． スギ花粉総飛散数 過去２６年間のスギ花粉飛散数の 年 次 変 動 を み る と （図１），飛散数の多い山の年と飛散数の少ない谷の年が ほぼ２年周期で交互に繰り返される隔年リズムがみられ た．なお山と谷の分類については後述する．全観測年の うち１５年は山の年 で 平 均 飛 散 数 は７，６０７個/cm２ （最 小 ２，３５０∼最大１８，２０２），１１年は谷の年で平均飛散数は１，６３９ 個/cm２ （最小３９２∼最大３，０１２）であり，山の年 と 谷 の 年の平均飛散数比は４．６倍であった． ２． クラスター分析のデンドログラム 山の年，谷の年を別々に飛散パターンの分類を行った 結果，図２のように距離２０あたりを分岐点とすると，谷 の年では距離１５以内にすべての年が含まれ，これらの年 を１群とした．山の年では３群に分類され，これらを 2A，2B，2C 群とした． ３． スギ飛散パターン 分類された各群におけるスギ飛散パターンを図３に示 した．１群では最盛期は３月上旬で飛散はほぼ左右対称 分布であった．2A 群では最盛期は３月中旬で，３月下 旬の飛散数が他の群に比べて非常に多く，４月上旬によ うやく飛散数が減少した．2B 群では最盛期は３月上旬 で，３月中旬の飛散数は多いが３月下旬には飛散数が減 少した．2C 群では最盛期は３月上旬で，それ以前の２ 月下旬の飛散数が多いが，３月中旬から飛散数は減少 した．３月下旬の平均飛散数を比較すると，2A 群では ２，９１２個，2B 群では８５６個，2C 群では３２９個であった． これら４群の特徴を表１に示した．各群に属する飛散 年次，スギ花粉総飛散数の平均値，最盛期の旬とその飛 散数割合，最盛期前と後の飛散比率，３月下旬以降の飛 散数割合および平均飛散数を示した．平均スギ総飛散数 は１群と２群間で大きく異なっており，２群の中では 2 A群が最も多く，９，４２０個/cm２ であった．最盛期の飛散 数 割 合 は 2A 群 が４４．８％と 最 も 高 く，2C 群 が 最 低 で 図 1 スギ，ヒノキ花粉飛散数の年次変動 過去２６年のスギ，ヒノキ飛散数は大きな年次変動をもち，互いに同調している． 117―682 伊藤＝スギ飛散パターン分析 2014

図 2 旬別スギ飛散数のクラスター分析 全２６年の旬別飛散数のクラスター分析を，谷の年１１年と山の年１５年別々に行った．クラスター間の類 似度はカイ２乗値として，またクラスター間を距離でデンドログラムに示した．谷の年１１年は飛散パ ターン１群に，山の年１５年は 2A 群（５年），2B 群（６年），2C 群（４年）に分類された． 図 3 スギ飛散パターン スギ飛散パターンを旬別飛散数の棒グラフで示した．飛散の最盛期，３月下旬の飛散数， 飛散の減少期などを示す．

３２．７％であった．2B 群と 2C 群では平均総スギ飛散数 はほぼ同等だが，最盛期前と後の飛散比率では，2B 群 が１対５．０に対し 2C 群では１対０．４と大きく異なってい た．３月下旬以降の飛散数割合は 2A 群３５．４％，2B 群 １８．５％，2C 群５．９％であった． ４． スギ・ヒノキ飛散パターン 2A，2B，2C 群のスギ・ヒノキ飛散パターンを図４に 示した．2A 群では３月中旬から４月上旬まで連続して ３，０００個/cm２_{以上のスギ，ヒノキ花粉の飛散がみられ} た．2B 群では３月下旬に，2C 群では３月中旬と下旬に スギ，ヒノキ花粉の飛散がいったん１，０００個/cm２ 程度に 減少し，その後４月上旬から４月中旬にヒノキ花粉飛散 の最盛期がみられた． ５． 各群のスギ本格飛散日数 スギ本格飛散日数平均の比較（図５）では，2A，2B， 2C群の間には有意差はなかったが，１群と２群全体の 比較では，２群は１群より飛散日数が１０日有意に長かっ た． 考 察 スギ花粉飛散数の多い年では飛散期間も長く，重症例 が多いことは耳鼻咽喉科医をはじめ一般によく知られて いる．スギ花粉飛散数はほぼ隔年リズムで増減するが， 飛散数が多い年でも飛散パターンの違いによって患者の 表 1 スギ飛散パターン４群の比較 飛散リズム 飛散パターン 谷の年 山の年 １群 2A群 2B群 2C群 年次 １９８７，１９８９，１９９２ １９９４，１９９６，１９９８ ２０００，２００２，２００４ ２００６，２０１０ １９９１，１９９５ ２００１，２００５ ２００８ １９８８，１９９３ １９９７，１９９９ ２０１１，２０１２ １９９０，２００３ ２００７，２００９ 平均スギ総飛散数（個/cm２ ） １，６３９ ９，４２０ ６，７６１ ６，６１３ 最盛期 最盛期の飛散数割合 ３月上旬 ４２．９％ ３月中旬 ４４．８％ ３月上旬 ３６．９％ ３月上旬 ３２．７％ 最盛期前と後の飛散比率 １ : １．２ １ : １．８ １ : ５．０ １ : ０．４ ３月下旬以降の飛散数割合 平均飛散数（個/cm２_） １０．５％ １６８ ３５．４％ ３，３７７ １８．５％ １，２５０ ５．９％ ３８９ 飛散パターン４群に属した年次および飛散パターンの特徴をまとめた．平均スギ総飛散数，最盛期， 最盛期の大きさ，最盛期の偏り，３月下旬以降の飛散減少期の飛散数と割合を示した． 図 4 スギ・ヒノキ飛散パターン 各群についてスギとヒノキ飛散の２重花粉曝露の状況を示す． 117―684 伊藤＝スギ飛散パターン分析 2014

重症感が異なっている印象があり，本報告でスギ飛散パ ターンの分析を試みた． 山の年，谷の年の分類 : スギ花粉数の年次変動は極め て大きいため，クラスター分析ではあらかじめ山の年と 谷の年の２群に分けて行った．その理由は比較的飛散数 の多い山の年の飛散パターンの違いを明らかにすること に重点を置いたためである．山の年，谷の年は樹木のバ イオリズムにおける表年，裏年の意味で，これまで飛散 数予測の際の変数として活用してきた４）５） ．前年秋冬期 （１０∼１２月）のスギ花粉飛散数と翌年開花期の飛散数の 変動リズムが同調することから６） ，秋冬期花粉数に基 づいて分類している．具体的には，秋冬期花粉数が１０ 個/cm２ 以上ならば翌春は山の年，１０個/cm２ 未満ならば 谷の年と判定してきた．そのため少数例ではあるがスギ 総飛散数において，山の年の最小花粉数と谷の年の最大 花粉数に逆転がみられた．近年スギ総飛散数，秋冬期花 粉数ともに有意な増加傾向がみられ（未発表データ）， ２００６年以降秋冬期花粉数の臨界値を１５個/cm２_に改正し て判定している．最近夏の猛暑の影響で，規則正しい隔 年周期の乱れが頻繁に起こるようになり，山の年が増加 してきた．２００８年は前年冬期花粉数が２３．９個/cm２_であ ったため山の年の分類となった． スギとヒノキの飛散パターン : スギ花粉飛散数とヒノ キ花粉飛散数との間には高い正の相関（r＝0．937，p＜ 0．01，１９８７∼２０１２）があり，ほぼ同調した隔年リズムを とるので，スギ飛散数が多い年はヒノキ飛散数も多い． スギ花粉症患者の多くはヒノキ飛散期にも発症し，大量 飛散年では春の花粉症状の終了時期を遅らせる．１９９５年 （2A 群）の調査では，スギ花粉症患者１１３名のヒノキ IgE 抗体陽性率は８０．５％であり，さらに患者の７０％はスギ花 粉飛散終了後も症状が持続していた７） ．スギ・ヒノキ花 粉飛散数は症状の強さや有症期間に密接に関連している が，特にスギ飛散の最盛期とヒノキ飛散の最盛期との時 間的な間隔が短いほど症状の重症化につながると考えら れる．2A 群ではスギの最盛期が３月中旬と遅く３月下 旬の飛散数が非常に多いため，ヒノキの最盛期まで連続 して前記のように３，０００個以上のスギ・ヒノキ混合花粉 の飛散がみられた．長期間大量の抗原曝露を受けること により，鼻粘膜の過敏性がますます亢進し，上気道のア レルギー性炎症が重症化するのではないかと推測され る．このような飛散パターンの年は，当院では春の花粉 シーズン後半の４月以降から５月にかけて鼻閉や咳を長 期間訴える例をしばしば経験している．花粉シーズンの 後半にはいわゆる priming effect により抗原感受性が上 昇することが知られている８） ．すなわち，花粉飛散量が ピーク時よりも減少しているにもかかわらず強い症状を 有すること，また通常では発症しない他の感作抗原に対 しても発症することがあるとされている．この時期にさ らに多量のヒノキの抗原曝露を受けることにより，ます ます慢性的なアレルギー炎症９） としての症状が誘発され るものと推察される．通常ヒノキ飛散期の方が，スギ飛 散期よりも症状は軽度であるが，スギ飛散の priming effectが働き，ヒノキ飛散期の症状が増強するのではな いかとも考えられる． スギ飛散パターンとスギ花粉症患者の受診動態 : 最近 の大量飛散年で飛散パター ン の 異 な っ て い る２００９年 （2C 群）と２０１１年（2B 群）について受診動態や治療状 況を比較した．イネ科や通年性抗原合併例を除外したス ギ花粉症患者のうち，両年とも当科で加療した同一患者 ６１例について４月以降にも再診した患者の割合を調べた と こ ろ，２００９年 で は３４．４％，２０１１年 で は６０．７％で あ っ た．またこれらの患者に対する抗アレルギー剤投与日数 は２００９年で は 平 均５５．１日，２０１１年 で は６９．２日 で あ り， ２００９年より約２週間有意に長かった（paired t―test，p＜ 0．01）．2B 群は 2C 群より最盛期後の飛散比率が高いた め，２０１１年では４月以降も症状が軽減せず，追加処方が 必要であった例が多かったものと思われる． 過去の報告では西端，斉藤１０） による東京都５カ所の実 態調査において，スギ花粉飛散のピークが３月上旬であ った１９９０年とピークが３月中旬であった１９９１年の４月の 図 5 各群のスギ本格飛散日数 本格飛散は１日あたり花粉１０個/cm２ 以上とし， 飛散パターンごとの本格飛散日数を比較した．山 の年の３群間には有意差はなく，山の年３群と谷 の年１群との間に有意差があった．

再診患者数を比較すると，１９９０年より１９９１年で明らかに 多い傾向がみられた．東京都での１９９０年の飛散パターン は今回の分類の 2C 群に，１９９１年は 2A 群に相当する． また宇佐神は２０１３年浜松市（静岡）のスギ，ヒノキ花 粉の飛散は３月に多かったが，４月には例年にみられる ピークを形成しなかったため，４月から受診患者も急減 したと報告している１１） ．本報告には２０１３年の事例は含ま れていないが，当地域でもスギ飛散のピークは３月上 旬，ヒノキのピークは３月下旬であり，４月は飛散数が 少なく受診患者も急減した．このように飛散パターンは 患者の受診動態にかなり影響を及ぼすと考えられる． スギ飛散パターンの予測 : 2A，2B，2C 群に属する年 の２月の平均気温をみると，2A 群では平年値より低い 年が多く（−１．３∼＋０．２℃），2B 群では平年値より低い 年，高い年が混在し（−１．３∼＋０．９℃），2C 群ではすべ での年で平年値より高く（＋０．６∼＋２．７℃），２００３年以 外の 2C 群では２．０℃以上高かった．したがって２月の 平均気温がかなり高い年では最盛期が早く，最盛期以前 の飛散割合も高くなる可能性が大きい．逆に２月の平均 気温が低く，３月上旬まで平年値以下の年では最盛期が 遅くなり最盛期以降の飛散割合が高くなると予想され る． 最盛期の予測には最大飛散日の予測がポイントとな る．最大飛散日の予測についてはスギ飛散開始日からの 平均気温の積算値で推定する方法を検討中であるが，ま だ予測式を作成できる段階には至っていない．本格飛散 日数と最大飛散日の花粉数はスギ花粉総飛散数予測値か ら推測できるので１２） ，さらに最大飛散日の時期を設定す ることによって表１にある飛散パターンの特徴をある程 度推定できるものと思われる． スギ飛散の最盛期の時期や本格飛散の終了はいつなの か，患者や医療従事者にとって重要な関心事ではある が，今まであまり注目されたことがなかった．花粉シー ズン中にどのような治療がいつまで必要か，適切な治療 には花粉飛散の進行や終了の情報が不可欠である．３月 上旬までに飛散パターンの特徴がつかめれば，臨床の現 場に活かせるのではないかと思う． 結 論 過去２６年のスギ花粉の旬別飛散数を用いたクラスター 分析では，飛散パターンは４群に大別された．飛散パタ ーン 2A 群では（２６例中５例），シーズン後半に飛散数 が偏り，後続のヒノキ飛散に移行した．スギ花粉の抗原 感受性の上昇あるいはスギ，ヒノキの多重抗原曝露など に伴い，有症期間の長期化や重症化が懸念された．飛散 パターンという新しい概念を取り入れることで，花粉症 の適切な治療に役立てたい． 参 考 文 献 １）宇佐神 篤, 袴田哲司, 原田隆雄 : 浜松市におけるスギ 花粉飛散数の２０１１年結果と２０１２年予測. 東海花粉症研究 会誌 ２０１２; ２３: ２６―４３.

２）SYSTAT : Statistics Ⅰ, Version 10．2 Edition. Evanston, Illinois, USA : Systat, 2003（Hulinks 日本語版 ; ３９―６２頁）. ３）佐藤義治 : 多変量データの分類. Part II クラスター分

析. 朝倉書店 ; ２００９: ８７―１７０頁.

４）Ito Y, Hattori R, Mase H, et al : Forecasting methods for sugi（Cryptomeria japonica D. Don）pollen count show-ing an alternate dispersal rhythm. Allergol Int 2008 ; 57 : 321―329. ５）伊藤由紀子, 服部玲子, 間瀬広樹, 他 : 三重県津市久居 地区でのスギ, ヒノキ科花粉の２０１２年予測と２０１１年飛散 結果についての所見. 東海花粉症研究会誌 ２０１２; ２３: １８―２５. ６）伊藤由紀子, 服部玲子 : 秋冬期のスギ（Cryptomeria ja-ponica）花粉飛散について―過去２４年間の花粉飛散状況 と秋冬期花粉飛散に関するアンケート調査―. 職業・環 境アレルギー誌 ２０１２; １９: ４９―５５. ７）伊藤由紀子, 高橋志光, 松浦 徹, 他 : スギ花粉症の症 状終了時期に関する検討―１９９５年の症状終了時期の調査 と症状終了時期に関与する要因について―. アレルギー １９９６; ４５: １２７７―１２８４.

８）Connell JT : Quantitative intranasal pollen challenges III. The priming effect in allergic rhinitis. J Allergy 1969 ; 43 : 33―44. ９）寺田哲也 : 花粉曝露室を用いて何がわかるか？JOHNS 2013 ; 28 : 39―42. １０）西端慎一, 斉藤洋三 : 花粉症患者の実態調査成績―スギ 花粉症患者の医療機関受診数について―. JOHNS 1994 ; 10 : 287―296. １１）宇佐神 篤 : 花粉症の研究∼１３年のヒノキ科花粉飛散数 とスギ花粉症∼. 日鼻誌 ２０１３; ５２: ３４３. １２）伊藤由紀子, 小林加奈, 佐子詠美, 他 : シーズン中にお けるスギ, ヒノキ花粉飛散数の再評価と飛散終了時期の 予測について. アレルギー ２０１３; ６２: １３４３. 117―686 伊藤＝スギ飛散パターン分析 2014

統計解析に関してご指導いただきました三重大学名誉教 授，塩谷 格先生に深謝いたします．また過去２６年間スライ ドの交換に協力していただいた当科の先生方に深謝いたしま す． 本稿の要旨は２０１３年５月１７日，第１１４回日本耳鼻咽喉科学 会学術講演会で口演した． 利益相反に該当する事項はない （２０１３年１０月１５日受稿 ２０１４年３月１４日受理 急載） 別刷請求先 〒５１４―１１０１ 津市久居明神町２１５８―５ 三重中央医療センター耳鼻咽喉科 伊藤由紀子

Clustering Sugi―pollen Dispersal Patterns for the Past 26 Years Yukiko Ito, M.D.

Department of Otorhinolaryngology, National Hospital Organization, Mie chuo Medical Center, Tsu

Background : Pollinosis caused by the pollen of Sugi（Cryptopmeria japonica）trees is the most significant allergic disease occurring in the spring in Japan. For pollinosis patients and medical staff, it is important to know when the pol-len dispersion would reach maximum or when the polpol-len count would decrease as well as knowing what would the total density of pollen grains be. These sorts of information could be useful for the purpose of disease prevention and decid-ing on the therapeutic regimen. In this study, we presented the sugi―dispersal patterns and cited several examples of the dispersal pattern.

Methods : Airborne pollen grains were collected using a Durham sampler. Total annual pollen counts/cm2 were examined. The sugi―dispersal patterns were classified into several groups by cluster analysis using variables of ten days pollen counts distribution from February to April for the past 26 years.（1987―2012）.

Result : The annual pollen count revealed an alternate rhythm consisting of an “on” year（high pollen count）and an “off” year（low pollen count）. The results of the cluster analysis showed eleven off―years classified as one group（group 1）,and fifteen on―years classified into three groups（groups 2A, 2B, and 2C）.

The dispersal pattern in group 1 was almost symmetrical with the pollen count rapidly decreasing until late―March. On the other hand, the patterns in group 2 were asymmetrical. In group 2A and 2B a high rate of dispersion was indi-cated after maximum dispersion, whereas in group 2C the high rate of dispersion was indiindi-cated before maximum disper-sion. In group 2A, a major dispersion of almost 3000 grains was noted in late―March, and immediately proceeded to the cypress（Chamaecyparis）pollen season without any decrease seen in pollen dispersion.

The periods of dispersion of over 10 pollen grains/cm2

per day were 38, 47, 47 and 51 days in groups 1, 2A, 2B and 2C, respectively. That in group 2 was significantly longer than that in group 1, but there was no significant differences between groups 2A, 2B and 2C.

Conclusion : In conclusion, in the dispersal pattern whereby a major dispersion was seen in late―March and pro-ceeded to the cypress pollen season such as in group 2A, patients’ symptoms might be prolonged or be more serious. This new concept of dispersal pattern could very well be useful for clinical management of pollinosis.

Keywords : Sugi pollinosis, airborne pollen dispersion, cluster analysis, dispersal pattern Nippon Jibiinkoka Gakkai Kaiho（Tokyo）117 : 681―687, 2014