Kevin McKernan氏背景とDNA混入疑惑提起までの過程

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Kevin McKernan氏略歴

  • Medicinal Genomics社、創設者
  • ゲノムの分野で25年の経験、論文は57,000件以上引用
  • MITのヒトゲノム計画で研究開発のチームリーダー
  • PCRとシーケンシングに関する複数の特許有り

Kevin McKernan 氏は Medicinal Genomics社の創設者です。ゲノムの分野で25年の経験、論文は57,000件以上引用されています。MITのヒトゲノム計画で研究開発のチームリーダーを勤めました。PCRとシーケンシングに関する複数の特許を有しています。


2023年6月15日 FDAのワクチンと関連生物由来製品諮問委員会

  • McKernan氏がFDAのワクチンと関連生物由来製品諮問委員会に出席
  • DNA混入疑惑を提起し、世界に追試を呼びかける
  • 一方の日本、有志医師の会ではDNA混入問題は騒がいない方針
  • この差は何? 氏のネガティブキャンペーン効果?

McKernan氏がFDAのワクチンと関連生物由来製品諮問委員会に出席して、DNA混入疑惑を提起し、世界に追試を呼びかけました。一方の日本、有志医師の会ではDNA混入問題は騒がいない方針という情報がリークされました。

この差は一体どこから生じるのでしょうか? 筆者はMcKernan氏のネガティブキャンペーンが功を奏していると考えています。その誤解を解くため、まずはMcKernan氏がどうやってDNA混入を発見したのか経緯を見ていきたいと思います。


2023/02/16 McKernan氏がmRNA長さ品質チェック開始が発端

  • 最初の目的は、mRNA内のDNA混入調査では無い
  • 品質不明のmRNAワクチンに不満を持ち、mRNA長さのバラ付き調査が出発点
  • もしmRNAが短かい/エラーありだと、期待通りのスパイク蛋白が生成されず
  • 調査の結果、短い物どころか、長い物も。これは何だ?

McKernan氏は、品質不明のmRNAワクチンに不満を持ち、mRNA長さのバラ付きの調査を開始したことが発端です。[1] というのは、もしワクチンに含まれるmRNAが短かかったりエラーがあったりすると、期待通りのスパイク蛋白が生成されなくなってしまうからです。

実際にファイザーとモデルナのバイアルを使った調査の結果、短い物どころか、長いものもありました。これは一体どういうことだ? となったわけです。

DNAを発見する過程はまた別のブログで紹介します。ここまではまだ mRNA の品質チェックの話だったということに留意して下さい。


2020年にスパイクの生物学的変性懸念、mRNAコドン最適化調査

  • 2020年にスパイクの生物学的変性を懸念しmRNA配列データのコドン最適化調査
  • 実績が無い人が、DNA混入をいきなり発見して報告したわけでは無い

McKernan氏は2020年にスパイクの生物学的変性を懸念しmRNA配列データのコドン最適化調査を行っています。こちらは実際のバイアルでは無く、ファイザーとモデルナが公開しているデータを用いて行なった調査です。

ここで強調したいことは、McKernan氏は、mRNA含む遺伝子配列の調査においてスペシャリストだという事実です。実績が無い人が思い付きの実験でDNA混入を発見して報告したわけでは無いのです。


日本で不当に貶められた評価

  • 印象操作に終止する人達が居る
  • コロナ禍でずっと見てきた光景では無かったか?


参考: 叮嚀に答えてると評する人も

  • McKernan氏の見えないところで貶める発言はよいのですか?


参考文献

  1. MCKERNAN, Kevin, Deep sequencing of the Moderna and Pfizer bivalent vaccines identifies contamination of expression vectors designed for plasmid amplification in bacteria, 2022.
  2. MCKERNAN, K. Deep sequencing of the Moderna and Pfizer bivalent vaccines identifies contamination of expression vectors designed for plasmid amplification in bacteria. 2023.
  3. MCKERNAN, Kevin, et al. Sequencing of bivalent Moderna and Pfizer mRNA vaccines reveals nanogram to microgram quantities of expression vector dsDNA per dose. OSF Preprints. April, 2023, 10.
  4. MCKERNAN, Kevin; KYRIAKOPOULOS, Anthony M.; MCCULLOUGH, Peter A. Differences in vaccine and SARS-CoV-2 replication derived mRNA: implications for cell biology and future disease. 2021.
  5. 荒川 央, RNAコロナワクチンにDNAが混入している? April, 2023.

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新田氏qPCR検量線が1000倍違っているのでは?

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新田氏提示のqPCR検量線

  • 検量線を元に「DNA混入率はRNAの100万分の1以下」と結論
  • ただし「見積りが一桁や二桁違っていたとしても1万分の1」とも
  • 1000倍ほど検量線が間違っており実際は1000倍では?
  • 1/100や1/10の可能性も

まず新田氏はmRNAワクチンにDNAが混入していることは確認しています。

新田氏が2023年4月30日に公開した資料(後に削除)によると2023年3月22日ごろ、DNAの量を測定するため、まずレファレンス(参照するためのもの)として検量線(Standard Curves)を引きました。そのために使ったものはSpike用プライマーでサイズは170bpです。McKernan氏と別のプライマーを使わなかったことの言及にも疑問がありDrymon 氏が追及していますが新田氏が別プライマー選択の誤りを認めていますので、脇に置いておきます。

検量線を引いた後で、調査対象のDNA量をPCRで増幅し、検量線と比べて調査対象のDNA量を測定するのが quantitative PCR (qPCR) です。新田氏はDNA混入量はRNAの100万分の1以下と結論付けています。

しかし筆者は1000倍ほど検量線が間違っている疑いがあると考えています。そうすると結論は「DNA混入率はRNAの100万分の1以下」「見積りが一桁や二桁違っていると1/100や1/10」となります。以下、根拠を述べます。


mbi氏の指摘: 260倍違っているのでは?

  • McKernan氏と新田氏の検量線を右の図に書直すと260倍違うと指摘
  • 新田氏はthreshold(閾値)はmbiさんが書いたものだと反論(後述)
  • 閾値は自由に設定できるが(対数表記でも)立上がりすぐ上に書くこと多し
    (もっと上に手動設定すること自体は正当)

検量線は、何サイクルで threshold(閾値) を超えたか、つまりCt(Cycle threshold)値が幾つだと量が幾らかということを示すためのものです。分り易くするために右のグラフに変換しておいて利用します。
切片が 2.4 違うので、10^2.4 で 260倍ほど違うのでは無いかというのがmbi氏の指摘です。

それに対して新田氏はthreshold(閾値)はmbiさんが書いたものだと反論しています。何故この反論をしたのかはこの時は分らなかったのですが、後で判明しました。確かに threshold(閾値) は実験者が設定してもよいものなので、threshold はmbiさんが引いた場所では無いという指摘自体は正当なものです。ただそれとmbiさんの260倍違うのでは? という指摘は関係無いというだけです。これは後述します。


藤川の指摘: 1000倍違っているのでは?

  • 荒川氏noteでのプラトー(停滞)の位置に関する解説を読み比較資料作成
  • プラトーに達する点が10違う。つまり1000倍違う
  • 新田氏の「対数表示かどうかで違う」との指摘を受け左上修正
  • 新田氏とMcKernan氏の検量線比較に影響無し

荒川氏noteでのプラトー(停滞)の位置に関する解説を読み,筆者も比較資料を作成し、新田氏の検量線だけプラトーに達する点が一般的なPCR試料カタログやMcKernan氏の検量線とはかけ離れていることを指摘しました。

新田氏から「対数表示かどうかで違う」との指摘を受け左上のグラフを修正しました。下のグラフ二つで○で囲った部分を全て右に3サイクル分程左にズラしてもよかったのですが、修正に手間がかかるので、左上だけとしました。以下の議論にはどのみち関係ありません。新田氏に指摘はいつも本質的な所では無いこところにあります。

どちらにせよ同程度の量5×10^7個のDNA量で、PCRがプラトーに達するのが、新田氏は12、McKernan氏は23。左上のグラフは1×10^7個のDNA量で24と、新田氏の検量線だか10違います。10違うということは 2^10 が 1024 なので 1000倍違うということになります。


Drymon氏の指摘: 1000倍違っているのでは?

  • Drymon氏も新田氏の検量線が1000倍違うことを立上がりから指摘
  • 新田氏に新田氏検量線と同じく立上がりが早い論文出すよう促した

Drymon氏も新田氏の検量線が1000倍違うことを立上がりの点が異常値であることから指摘しています。またDrymon氏は新田氏に新田氏検量線と同じく立上がりが早い論文出すよう促しました。


新田氏が類似(???)論文提示

  • 100ng (約1万コピー) で 16-18サイクルで立ち上がるとのこと
  • 今まで10fg(5万コピー)の話をしてたのに、質量1000万倍が類似例?
  • 提示グラフは検量線では無いし、同じ論文の別ページに検量線あり

新田氏は自信の検量線と類似のグラフとして 100ng (DNAが約1万コピー) で 16-18サイクルで立ち上がるというグラフを出してきました。
今まで10fg(5万コピー)の話をしてたのに、質量1000万倍のものを類似例として出してきました。しかもこのグラフは検量線では無い上に、同じ論文の別ページに検量線があります。


新田氏提示論文で検量線の正当性を訴えるのは無理がある

  • fgやpgの検量線の話してるのに、20年前のゲノムDNA 100ng(1000万倍)
  • 図2Aを出してきたが検量線は図3に別途有り
  • 10000コピーでは図3や図2説明と整合性取れない。
  • 図2Aは目盛と数値がズレてる

新田氏提示論文で先に出した検量線の正当性を訴えるのは無理があります。

まずfgやpgという微細量の話をしているのに、20年前のゲノムDNA の論文を提示してきました。質量は1000万倍と桁違いです。また図2Aを出してきましたが検量線は図3に別途有ります。筆者はどうして新田氏が10000コピーと言っているのか根拠が分りません。10000コピーと仮定すると、図3や図2の説明と整合性が取れないからです。

更に図2Aはグラフ単体としてもおかしなグラフとなっています。目盛と数値とがズレているのです。これでは論文の作者が書いた補助線で読み取ったCt値 19 や 21 が正しい値なのかも分りません。実際に図の説明では 27.03、32.25 など、全然違う値が書いてあります。


御茶ノ水氏最終回答

  • 御茶ノ水氏に、Target2のコピー数が10000とした場合の、図2Aと図2説明と図3Aと図3Bとで一貫性がある説明をお願いした後の最終回答
  • 筆者に説明させようとしてたが、分らんものは分らん
  • たかが検量線の妥当性を提示の目的に、解釈困難な論文を提示してきた

御茶ノ水氏に、Target2のコピー数が10000とした場合の、図2Aと図2説明と図3Aと図3Bとで一貫性がある説明をお願いした後の最終回答を示します。筆者に説明させようとしていましたが、分らないものは分りません。そもそも、たかが検量線の妥当性を提示の目的に、解釈困難な論文を提示してきています。類似の検量線を探せなかったということです。


PCR「立上がり」「サイクル」「Ct (Cycle threshold)」

  • 立上がり: 装置が検出し表示を始めること
  • サイクル: 横軸で何倍増幅操作を行ったかを示す
  • Ct (Cycle threshold): thresholdと定めた値を超えるときのサイクル値

新田氏は、新田氏の検量線だけが異常値であることを指摘している人達が「立上がり」「サイクル」「Ct (Cycle threshold)」を曖昧に使っているのをよいことに、専門家で無い人を混乱させようという議論をしかけてきます。

それぞれの意味は、私は上の定義で使うのがよいと思っています。筆者自身はPCR装置を使ったことはありませんが、自身の分野である通信分野でも信号の立上がりといえば上に書いた通り「装置が検出し表示を始めること」として使っています。

threshold(閾値) を上の方に設定すれば、Ct値は高くなります。新田氏はだから自身の検量線は異常値では無いといってますが、threshold を上の方に設定しても立上がり位置は変らないので、無理な主張です。


新田氏、McKernan氏検量線が人を騙すための物と発言!

  • 「検量線はMcKernan氏とそう違わない」と言ってたのに、
  • 「McKernan氏はグラフで非専門家を騙そうとしてる」と言い出した
  • 新田氏検量線はMcKernan氏検量線と同様に正常の主張だったのでは?
  • 新田氏含め今までMcKernan氏の検量線に異議は唱えられてなかった

新田氏の主張は『装置が検出し表示する「立ち上がり」と自分で設定できる「threshold」を混同させて専門家で無い人を騙そうとする手口』と筆者が指摘したところ、新田氏は「それをやったのがMcKernan氏のグラフだということです」と返してきました。

これは新田氏の主張に一貫性無いことを示す重要な発言です。元は「検量線はMcKernan氏とそう違わない」という主張だった筈なのに「McKernan氏はグラフで非専門家を騙そうとしてる」に変化しました。新田氏含め今までMcKernan氏の検量線がおかしいという議論は誰もしていなかったのですから。

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改めて「マスクに効果はあるのか?」科学的に検証する

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世界では去年2022年の段階でコロナ禍もマスク社会も終ったというのに、2023年6月現在、日本だけマスク社会が終りません。「一目を気にして」「慣れてしまったから」という方も多いでしょうが、未だに「マスクには効果あるのでは? 少しでも効果あるのなら着けた方がよいのでは?」と考えている方も多いのでしょう。

改めてマスクの有効性について科学的に検証します。


マスク有効性議論において一番重視すべき情報

  • 一番重視すべきは、マスクで感染が収まって対策やめた国は存在しない
  • 論文の裏付けが欲しいとき参照するのがマスクRCTメタ解析論文
  • コロナも含んだ何十年にも渡る研究のRCTメタ解析でマスクの効果は示されず。つまり「効果が無い」

一番重視すべき情報はマスクで感染が収まって対策やめた国は存在しないことです。陽性者・死者が出ようと対策やめた国だけが日常に戻れるという現実世界です。現実世界で置きていることや現実世界のデータが一番重視すべきことです。

これがほぼ全てであり。現実世界の現象を何よりも重視すべき。これで話は終ってもよい位のものです。

どうしても論文の裏付けが欲しいときに参照するのがマスクに関するRCTメタ解析論文。コロナも含んだ何十年にも渡る研究のRCTメタ解析でマスクの効果は示されいません。つまり効果が無いということです。

「結論は出ていない、今後の研究が必要」というのは「効果があるという結果が出るまで続ける。その間は効果があるかどうかは不明であって効果が無いと結論できない」と言っているのに等しく、つまり「効果が無い」と言えるタイミングは永遠に来ません。自チームが逆転できるまで延長戦をしているようなものです。

以下、現実世界のデータから見た側面と、RCTメタ解析や論文について解説していきます。


マスク・感染対策を誇っていた日本の感染状況は世界平均超え

  • 2021年夏の第5派から新規陽性者が世界平均を超え
  • 2022年1月の第6派から死者においても世界平均を超え
  • 2022年夏の第7派は圧倒的な陽性者

日本は綺麗好きでマスクなどの感染対策が優れていので被害が少ないという認識を持っている方が多いと思います。しかし世界と比べると最早そんなことは言えないことが分ります。

グラフは横軸が日ごとの時間推移を示し、縦軸は上のグラフが人口当りの陽性者数で下のグラフが人口当りの死者です。2021年夏の第5派で新規陽性者が世界平均を超えるようになり、2022年1月の第6派から死者においても世界平均を超えるようになってきました。第7派は圧倒的な陽性者となっています。これでいてマスクに効果があったと言えるのでしょうか?


マスク感染予防効果にRCTメタ解析のエビデンス無し

  • 2020年5月、最高エビデンスのRCTメタ解析論文でマスクに効果無し
  • 米国CDCのページにも載せられられている
  • 2023年1月の最新のコクラン論文でもコロナ含めマスクに効果無し
  • デンマークのRCTでは効果無し
  • バングラディシュRCT効果有りだが僅か11.6% (コクランに含まれてる)
  • 2022年と5月と10月に有効とする論文が出たが内容が怪しい。

コロナ禍が始まり、やたらとエビデンス、エビデンスと騒がしくなりましたが、一口にエビデンスといっても、図のようにレベルがあり、エビデンスレベルが高いもの低いものがあります。なお富岳のシミュレーションはエビデンスとしては認められません。これは後ほど解説します。

最高レベルのエビデンスはランダム化比較試験(Randomized Controlled Trial, RCT)のメタ解析と言われるものです。これはRCTの複数論文の質を評価し(システマティックレビュー)、質が高いとして選び出された複数の論文を統合して結果を出します。

インフルエンザなどの呼吸器系感染症の感染防止にマスクが効果あるのか、RCTメタ解析論文として、2020年5月の香港大学Xiaoらの論文があります[1]。マスク着用に効果は認められないとなっています。数 十年の論文の解析結果という最高レベルのエビデンスとなっています。この論文は驚くべきことに、マスクを推奨してきたCDC(米国疾病対策予防センター)のページ[2]にも載せられています。CDCはマスクに効果が無いことを知っていながらずっと推奨してきたことになります。

Jeffersonも2020年11月に同趣旨のRCTメタ解析論文を公開し、2023年1月にはコロナも含めて内容を更新した論文[3]を公開しました。やはりマスクに効果はありませんでした。後で詳しく解説します。

マスクに効果は認められないとするRCTメタ解析論文があることは分りました。しかし逆の結果の論文が出ること自体は珍しくありません。そこでマスクは有効だとするRCTメタ解析論文を探してみます。

16のRCT論文のメタ解析で、N95マスクをフィッティングテストをした場合33パーセント感染リスクが下がったという結果はありますが、有意な結果ではありませんでした。[4] フィッティングテスト無しや不織布を使った場合の感染リスク抑制効果はそれより更に劣っています。

また数十や100以上の論文を解析した論文はあるのですが、RCTは無かったりごく僅かであったりで、代りに症例対照研究ばかりを集めています。[5, 6, 7]

また図にも書かれているように有意差をもってマスクが有効だとする2021年の Abaluck のバングラディシュの RCT 論文[8] はあるのですが、Jefferson2023[2]では Abaluck 2021を纏めてメタ解析しても有効性は認められないとの報告しています。

2022年5月と10月にそれぞれマスクが有効だとするRCTメタ解析論文[9, 10]も出ましたが、[1, 2, 3]の論文で参照されているものを入れなかったり、RCT論文で有効となっていない結果を論文中で効果が無かった時間を除外するなどの方法で有効としたり、ツギハギだらけの怪しい論文です。こちらも後で解説します。


参考文献

  1. XIAO, Jingyi, et al. Nonpharmaceutical measures for pandemic influenza in nonhealthcare settings—personal protective and environmental measures. Emerging infectious diseases, 2020, 26.5: 967.
  2. https://wwwnc.cdc.gov/eid/article/26/5/19-0994_article
  3. JEFFERSON, Tom, et al. Physical interventions to interrupt or reduce the spread of respiratory viruses. Cochrane database of systematic reviews, 2023, 1.
  4. TRAN, Thach Quang, et al. Efficacy of face masks against respiratory infectious diseases: a systematic review and network analysis of randomized-controlled trials. Journal of Breath Research, 2021.
  5. HOWARD, Jeremy, et al. An evidence review of face masks against COVID-19. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2021, 118.4.
  6. CHU, Derek K., et al. Physical distancing, face masks, and eye protection to prevent person-to-person transmission of SARS-CoV-2 and COVID-19: a systematic review and meta-analysis. The lancet, 2020, 395.10242: 1973-1987.
  7. TALIC, Stella, et al. Effectiveness of public health measures in reducing the incidence of covid-19, SARS-CoV-2 transmission, and covid-19 mortality: systematic review and meta-analysis. bmj, 2021, 375.
  8. ABALUCK, Jason, et al. Impact of community masking on COVID-19: A cluster-randomized trial in Bangladesh. Science, 2021, eabi9069.
  9. CHEN, Yiming, et al. Associations between wearing masks and respiratory viral infections: a meta-analysis and systematic review. Frontiers in public health, 2022, 1015.
  10. LI, Hui, et al. Efficacy and practice of facemask use in general population: a systematic review and meta-analysis. Translational Psychiatry, 2022, 12.1: 49.

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統計情報で見るコロナ禍

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ようやくコロナも終り?

  • ようやくコロナも終りと思ってませんか?
  • それとも、いやまだまだ脅威は去ってない、でしょうか?
  • 本当は始まってもいない、今日はそんなお話


新型コロナは2020年に始まった恐しい感染症?

  • 自粛やマスクやワクチンが無いと乗り切れない?
  • しかし現実の統計データを見れば、決してそうでは無いと分る
  • 最大で1日400人の死者、マスク解除時では61人、多いのか?


日本では一日何人お亡くなりになっているか?

  • 月8〜14万人(年間140万人)、日に3500〜4000人
  • 肺炎含む呼吸器系疾患死者は月に1.2〜2.2万人、日に400〜700人
  • 他の死因と比較すれば、コロナ死は主な死因に含まれない
  • 普段から呼吸器系疾患、また他の重症患者の対応は行ってきた

グラフは月ごとに表示したもので、横軸は時間推移で2009年1月から月ごとに2022年11月までを示し、縦軸は月ごとの主な死因別死者数を示しています。

上のグラフからは毎月、全死因で8万人〜14万人の方がお亡くなりになっていることが分ります。下のグラフ、大まかな死因分類だと、多い順に、癌(3万人)、循環器系疾患(2〜3万人)、呼吸器系疾患(1万2000〜2万2千人)、老衰(5000〜2万人)となります。

死者の数には季節性があり、全死因死者や、循環器系疾患、呼吸器系疾患が特に顕著なのですが、グラフからは1月ごろ、つまり冬に多く亡くなって、夏は少なくなるということがよく分ります。呼吸器系疾患で亡くなる方は月に1万2000人〜2万2千人、日に400〜700人です。

一方、新型コロナによる死者は一番多い月で3000人(2021年まで)、6500人(2022年)です。数から言えば、日本人の主な死因に含まれませんが、グラフに表示するようにしました。多いときで日に平均400人程となります。

呼吸器系疾患で亡くなる方は、コロナ死が多かったときのコロナ死者と比べても、2021年までは5倍の規模、2022年になっても倍以上の規模です。そしてそれが「常時」なのです。医療体制が逼迫するとすれば、繰返しになりますが、それは医療体制を整える側の問題です。

余談ですが、近年、呼吸器系疾患死者が減り、老衰が増えています。この原因としては、在宅での見取が増え老衰と診断することが増えたことや、また遺族からの訴訟回避のために、呼吸器系疾患の一つである肺炎を老衰と診断することが増えたことなどがあるそうです。


2022年: 死亡時平均年齢はコロナ死者が全死因死者より2歳上

  • コロナ死者 85.28歳
  • 全死因死者 82.65歳

  • e-Stat 人口動態調査
  • 死者平均年齢の推計にあたり区分年齢の平均値を使用して計算。つまり「10歳以上15歳未満」の区分なら12.5歳とした。例外的に「100歳以上」の区分は102.5歳とした。

グラフは日本人の主な死因及びコロナ死者の平均年齢を推計したものです。横軸は2009年1月から月ごとに2022年12月末までで、7月までが表示されています。縦軸は月ごとの死因別の平均年齢を示しています。

結論から言いますと、2022年1〜7月、第6波以降の死者の平均年齢の推計は、上記のようになっており、コロナ死者の方が平均より2歳以上長生きという結果となりました。(なおこのグラフは一月ごとに自動更新されるので、少し値が変わることがあります)

よくコロナ死の平均年齢と平均寿命とが比較されますが、平均寿命は 0歳時の平均的な余命、これから何年生きるだろうかと推測したもので、実測値である死者の平均年齢とは別物です。

上のグラフでは全死因死者年齢の平均値と、コロナ死者年齢の平均値を「推計」して比較できるようになっています。2020年から2022年までは、年ごとの推計値も載せています。「推計」ではあるのですが、元データはどちらも厚労省が出している同じファイルにあるところがミソです。真の値と誤差はあっても、大小関係は変らないと考えています。

月ごとに見ていくとコロナ死者の平均年齢は、2020年から2021年3月までは全死因死者の平均年齢近辺でした。2021年4月〜12月まで全死因死者の平均年齢を連続で下回っていました。しかしその後、2022年になってからは7ヶ月連続で上回っています。

年ごとに見ていくとコロナ死者の平均年齢は、2020年と2022年に全死因死者の平均年齢を上回っています。


ヒトの死の流れ

  • 50歳代で自殺しなければもっと生きられ、
  • 70歳代で癌で亡くならなければもうちょっと生きられ、
  • 80超えて循環器系疾患(心臓病、脳卒中など)で亡くならなければ、もうちょっと生きられ、
  • 呼吸器系疾患(肺炎など)で亡くならなければ、もうちょっと生きられ、
  • そこまで乗り超えたら、老衰で亡くなることができる

一旦コロナのことは置いておいて、このグラフを描いてみて興味深いと感じたのは、主な死因での平均年齢は、12年間、順位の入れ代りが一度たりとも発生していないことです。あくまで平均的な話ですが、人の死とは上に書いたような流れなのだと解釈しました。

コロナの話に戻しますと、2022年コロナ死者は呼吸器系疾患死者とほとんど同じ年齢となっています。癌や循環器系疾患で亡くならずに済んだ方が呼吸器系疾患またはコロナで亡くなっているのでは無いでしょうか。

どちらにせよ、長生きなさった方が寿命を全うされて、コロナ死とされているのだと思います。こう書くと「若者だってコロナで亡くなっている!」と批難されていますが、それは他の死因でも同じです。どんな疾患であっても、割合いは低いですが、若い方が亡くなることがあります。


スウェーデンではロックダウンやマスクはしなかった

  • 義務教育の閉鎖やロックダウンをしないことで世界中から批難された
  • マスクもエビデンスが無いとしてしなかった
  • 4月5月のパンデミックの後は例年の全死因死者の最低値かそれ以下
  • 11月と12月には第2波が来るもその後は全死因死者が減った

グラフは横軸が日ごとの時間推移で縦軸が100万人当りの死者です。赤い線が新型コロナ死者を示しています。確かに2020年の4月と5月のスウェーデンの死者は日本に比べると膨大な数となっています。

青い線は他の死因での死者も含めた全死因死者を示しています。この線もやはり例年よりも高くなっています。水色で塗った領域は2015年から2019年までの同じ時期の最大と最小の範囲を示しており、この領域よりも青い線が高い位置にあると例年より死者が多かったことを示します。特に水色の領域の上に白い空白部分が見えて、更にその上に青い線があるところは、例年より非常に死者が多かったということを示しています。この観点から見ても2020年4月5月のスウェーデンの死者は多かったこといえるでしょう。

しかしその後は、ほぼ水色の領域の下に青い線が見えます。これは例年の死者の最低値付近かそれ以下で推移していたことを示します。

2020年11月と12月には第2波が来て、新型コロナの死者が増え、それに伴い全死因死者が例年より増えていることが分ります。しかしやはりその後は例年より低い水準で全死因死者が推移しています。


2015年からの視点: スウェーデンの2020年4月5月以外は平年並みかそれ以下

  • 一方で日本は2020年の全死因死者は例年より少ない
  • 日本では逆に次の年の2021年は死者が例年以上、2022年も増えた

次に開始点を2015年からとしてグラフを見てみます。スウェーデンの下に日本も並べてみます。上のグラフでやはりスウェーデンの2020年4月と5月の全死因死者は多いといえるでしょう。しかし11月と12月の死者に関していえば同程度となっている箇所が2018年以前にもあります。一般的に冬は寒さや感染症などの影響で人が多く亡くなります。2020年の11月と12月の死者は、時期的には例年より2ヶ月ほど早まっていますが、2018年以前の冬と同程度であったといえるでしょう。

一方で下のグラフ、日本は新型コロナが発生した2020年の全死因死者は例年より少なくなりました。年々死者が増加していた中で特異な出来事だったといえるでしょう。しかし逆に次の年の2021年は死者が例年以上になってしまいました。

よくよく考えれば新型コロナによって死者が増えるということはあり得ません。これはヒトの死亡率が100%だからです。新型コロナによって引き起こされるのは一時期に死者が集中するという現象です。

スウェーデンは毎年1月から3月ごろの死者が多いのですが、2019年と、2020年の新型コロナ直前の1月2月は暖冬の影響で亡くなる方が少なかったのです。2020年の新型コロナ死者の多さはその影響もあったと推定している論文も発表されています[3]。執筆者はスウェーデン人の研究者だけでは無くノルウェー人の研究者も含まれています。ノルウェーの研究者も含めた結論は、スウェーデンのようなマイルドな対策でよかったのでは、ということです。


1980年からの視点: ヒトは冬に多くなくなる

  • 1989年から1990年代にも新型コロナ並みの死者
  • 統計局はコロナ被害は1990年前後のインフルエンザと比較して同程度と発表

更に1980年からの死者推移を見てみます。冬に人が多く亡くなるというのがよく分ります。データは国連からと2000年以降はヨーロッパを中心とした死者推移データベースから取得しています。(ところどころ抜けているのはデータに抜けがあるためです。) 1989年から1990年代にも新型コロナ並みの死者が出ていることが分ります。実際、スウェーデンの統計局はその頃にインフルエンザで大量の死者が出ており、新型コロナ第一波の死者よりも全死因でみると多かったと述べています[4]。コロナ被害はインフルエンザと比較して同程度という発表をした国は筆者はスウェーデン以外に知りません。


1980年からの視点: スウェーデンと日本を比較

  • スウェーデンはコロナ被害が日本より多くても、日ごと人口当りの死者は日本より少ない
  • 日本は新型コロナ死者が少なくても高齢化により人口当り全死因死者が増加

改めてスウェーデンと日本を比較します。スウェーデンの場合は、100万人あたり日ごとの死者が、1980年には30〜40人だったのが20〜30人になり、新型コロナで一時的に40人になりました。一方で日本は日に15〜20人だった死者が高齢化の影響で今では30〜40人です。新型コロナの被害をほとんど受けなくても死者がどんどん増えている状態です。(なお日本で一ヶ所だけ突出して高いところは、東日本大震災のあった2011年3月です。)


ワールドカップで盛上がるカタールとマスクしていた日本

  • オリンピック時の東京よりW杯時のカタールの方が新規陽性者多い

グラフで東京オリンピック開催日の2021/7/23からカタールW杯開催日の2022/11/20までの東京とカタールの感染状況を比べます。1番目のグラフが100万人当りの新規陽性者で、東京五輪開催日の東京が95人、カタールW杯開催日のカタールが115人と、カタールの方が多くなっています。

細かい数値の差はともかく、馬鹿馬鹿しいと思いませんか? 東京オリンピックだって陽性者数で騒がなければ何の制限も無く開催できたのです。


ワクチンに呼応する新規陽性者増・コロナ死者増・超過死亡増

  • 接種数に呼応して新規陽性者増・コロナ死者増
  • 超過死亡(例年比の死者増減)は2020年、ワクチン無かった年はマイナス
  • 接種開始後の2021年からは、接種数に呼応して超過死亡も増加

グラフは横軸が時間推移で、2020年から宣言解除までを示しています。縦軸は上から新規陽性者数、コロナ死者数、超過死亡数です。陽性者も死者も接種に応じて増えていると捉えるのが普通の感覚でしょう。

超過死亡数は例年と比べてのコロナ以外も含む死者数の増減です。3番目のグラフにおいて、コロナが流行った2020年にはマイナスの値を示しており、つまり例年よりも死者が少なかったことを示します。2021年からずっとプラスの値になっているということは、例年より死者が多くなったことを示しています。2021年はワクチン開始時期です。また2022年から始まる 2番目の波、つまり3回目接種から陽性者・死者・超過死亡の波ともよく呼応しています。


過去40年分の全てのワクチン被害を超える

  • コロナでの救済制度の認定者数は2000件以上、死亡50人以上
  • 過去40年分の全てのワクチン累計を超えることは確実で史上最悪の薬害
  • 厚労大臣が被害は接種によるものと認めたときに認定される
  • つまり因果関係は認められている

コロナワクチンの予防接種健康被害救済制度の認定者数は過去40年分の全てのワクチンを超えるでしょう。何故、未だに中止しないのか不思議なレベルです。

左の二つのグラフは累計で、新型コロナワクチン健康被害認定 2,398人、うち死亡認定 53人であることを示しています。一方で過去44年間の全ワクチンでの健康被害認定 3,522人で、うち死亡認定 151 であることを示しています。

そして審査未了が4000件以上もありますので、過去のワクチン薬害の累計を超えることは確実です。間違い無く史上最悪の薬害です。

またよく誤解されますが、法律の条文によると厚労大臣が被害は接種によるものと認めたときに救済されます。つまり因果関係は認められています。因果関係は認められていないという話は副反応報告制度と混同しているのでしょう。

結局のところメディアが騒がないと国民が騒がないということでしょう。国民やメディアがコロナは怖くワクチンは素晴しいという立場に一度立ってしまって、ワクチンに否定的な報道をメディアができなくなったのでしょう。


まとめ

  • 統計情報から、検査・マスク・ワクチンといった対策は何の効果も無かった
  • そもそもヒトは必ず亡くなるのでありコロナで死者は増えない
  • 自粛もマスクも不要、ワクチンはむしろ感染を拡大させ、死者も増やす
  • 普通に暮らすのが一番

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ワクチンによる感染拡大と超過死亡を認めない人は作用機序を語らない

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推進もしないのにワクチン擁護の目的は何?

  • 推進する立場でも無いのにワクチンを何故擁護する?
  • 接種や接種推奨の過去の自分を肯定したいだけ?
  • 筆者の目的はコロナ禍から日常に戻ること
  • ワクチンで無意味に人が殺されることを止めたい

今更ワクチンを推奨しているわけでも無いのに、感染拡大と超過死亡をワクチンによるものでは無いと主張する方々がいます。「その主張の目的は何ですか?」と問いかけてもはっきりしません。ワクチンを接種したり推奨したりした過去の自分を肯定したいことが第一義で、それを明らかにすると恰好悪いのではっきりしないのだと筆者は見ています。

一方で筆者は、コロナ禍から日常に戻ることです。ワクチンで無意味に人が被害を受けるのを見るのが嫌なのでそれを止めることを目的とし、ずっとワクチンが感染や重症化予防に対して逆効果で害だと主張しています。

ここでは二つの統計情報と共に、反対の立場の方々が絶対に解説しない「作用機序」も混じえて解説します。異なる双方の主張を見て考えるのは読者の方々の役割です。


接種数に呼応する新規陽性者増・コロナ死者増・超過死亡増

  • 接種数に呼応して新規陽性者増・コロナ死者増
  • 超過死亡(例年比の死者増減)は2020年、ワクチン無かった年はマイナス
  • 接種開始後の2021年からは、接種数に呼応して超過死亡も増加

グラフは横軸が時間推移で、2020年から宣言解除までを示しています。縦軸は上から新規陽性者数、コロナ死者数、超過死亡数です。陽性者も死者も接種に応じて増えていると捉えるのが普通の感覚でしょう。

超過死亡数は例年と比べてのコロナ以外も含む死者数の増減です。3番目のグラフにおいて、コロナが流行った2020年にはマイナスの値を示しており、つまり例年よりも死者が少なかったことを示します。2021年からずっとプラスの値になっているということは、例年より死者が多くなったことを示しています。2021年はワクチン開始時期であり、2番目の波、つまり3回目接種から陽性者・死者・超過死亡の波ともよく呼応しています。


過去40年分の全てのワクチン被害を超える

  • 予防接種健康被害救済制度の認定者数は3500件以上、死亡50人以上
  • 過去40年分の全てのワクチン累計を超えることは確実で史上最悪の薬害
  • 厚労大臣が被害は接種によるものと認めたときに認定される
  • つまり因果関係は認められている

コロナワクチンの予防接種健康被害救済制度の認定者数は過去40年分の全てのワクチンを超えるでしょう。何故、未だに中止しないのか不思議なレベルです。

左の二つのグラフは累計で、新型コロナワクチン健康被害認定 2,398人、うち死亡認定 53人であることを示しています。一方で過去44年間の全ワクチンでの健康被害認定 3,522人で、うち死亡認定 151 であることを示しています。

そして審査未了が4000件以上もありますので、過去のワクチン薬害の累計を超えることは確実です。間違い無く史上最悪の薬害です。

またよく誤解されますが、法律の条文によると厚労大臣が被害は接種によるものと認めたときに救済されます。つまり因果関係は認められています。因果関係は認められていないという話は副反応報告制度と混同しているのでしょう。

結局のところメディアが騒がないと国民が騒がないということでしょう。国民やメディアがコロナは怖くワクチンは素晴しいという立場に一度立ってしまって、ワクチンに否定的な報道をメディアができなくなったのでしょう。


設計ミスの作用機序

  • 全身でスパイク発現、キラーT細胞による細胞傷害(破壊)
  • 同じく全身へのNK細胞による抗体依存性細胞傷害ADCC
  • 接種時の免疫抑制、他の感染症や癌の進行
  • 頻回接種(今後はレプリコン)でIgG4化、免疫寛容、血栓
  • スパイク標的でADE

    ワクチンとは無関係に、細胞性免疫や液性免疫の働きを図解

mRNA型コロナワクチンには沢山の問題点、そもそものミスコンセプション、設計ミスがあります。ワクチンを擁護する人達はこのことを語りません。代表的な問題のある作用機序としては上に書いたものなりますが、問題点は他にもLNPの毒性、シェディング被害疑惑、やDNA混入疑惑と枚挙に暇がありません。

詳しくは @molbie08氏の解説
村上名誉教授の解説動画[1]を見て頂けるとよいのですが、要は、mRNAワクチンは接種部位に留まらず全身に巡り、正常細胞にスパイク蛋白を発現させ、免疫の仕組みによって正常細胞も含めて破壊されるということです。

正常細胞が破壊されると部位が炎症を起こします。心筋炎が有名ですがどの部位だって炎症を起こしえ、最悪は死に至ります。そうならないために免疫抑制が行われます。すると今度は帯状疱疹など他の感染症や癌が進行します。

また2回や3回といった頻回接種により抗体の IgG4化が起こり免疫寛容という現象が起き、スパイク蛋白に対して免疫が反応しなくなります。これでコロナ感染による重症化は防げるのですが、逆にウイルスが排除されなくなり、ウイルス増殖により本人には自覚症状無くとも徐々に弱っていき老衰により亡くなる場合もあると考えています。また IgG4 抗体が抗原抗体複合体を作り血栓の原因になると考えられています。


接種でが死亡増のファイザー治験結果もFOXで放送

  • 現象説明に論文必要? 教科書に書いてる、もしくは容易に推測可能
  • ファイザー治験論文を根拠に全死因死者は接種者が23%多いとFOXで報道
  • 国内データだけでなく海外データや論文も参照して自ら考えて欲しい

「論文は?」とすぐに言ってくる方がいらっしゃいますが、ワクチンが逆効果である機序は教科書に載っている話、もしくは容易に推測される話です。論文がわざわざ必要でしょうか?

ただ別途、機序の結果を上手く説明する論文は有ります。

2021年7月にファイザー6ヶ月追跡論文[2]が出ました。2023年5月にはFOXニュースでも論文の治験結果を元に、死者に至っては接種者の方が23%多いと報道しています。ここでFOXニュースは米国最大級の視聴者を誇るケーブルTV報道局です。

論文から作成した上の表は筆者も何度もツイートしており、概ねFOXの報道通りです。2万人にワクチン接種して、コロナ死者は2人から1人になっただけですし、全体の死者は14人が18人(15+3)の29%増 (動画では 23%増と言及)となっていることが分ります。またFOXでは言及されていませんが、コロナ重症者を29人減らしても他の病気での重症者を100人以上増やしていることも示されています。

教科書から推測される機序を上手く説明する結果であり、また最初に示したグラフの説明にもなっていると考えています。

厚労省が提供する国内データだけでなく、基本的な教科書的な作用機序の智識、海外データや論文など広範な情報を取得し、自ら考えて欲しいと筆者は考えています。また言説を語る人が何を目的としてどんな情報を無視して語っているのかも含めて見て欲しいと考えています。

最後に、この記事に反論らしき記事が出るかもしれませんが、筆者の書くことはいつも同じです。

読者の皆様が、異なる双方の主張を見て、御自分でお考え下さい。


参考文献

  1. ニコニコ動画 東北有志医師の会, 村上康文名, “<緊急座談会>3,4回目ワクチン接種をすすめない理由,” 2023/08/09
  1. THOMAS, Stephen J., et al. Six Month safety and efficacy of the BNT162b2 Mrna Covid-19 vaccine. MedRxiv, 2021.

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