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武漢ウイルス感染症、COVID-19は、2019年12月に中国の湖北省武漢市で発生し、パンデミックとなっている。
2020年5月27日現在、https://www.worldometers.info/coronavirus/ の統計によると、215の国、地域で感染が確認されている。
全世界の感染病患者数は5,681,601人、死者は352,168に達している。
わが国では、本年4月7日から非常事態宣言に基づき外出、集会、密集、学校閉鎖などで流行の拡大抑制を行った。
新規感染者(感染患者であるかは日本政府発表無し)数は減少し、5月25日に非常事態を解除した。
ヨーロッパ、北アメリカやアジア諸国では、感染のピークを過ぎ収束に向かっているように思われる。
しかしながら、アフリカや南アメリカの国々では、今だ感染が拡大している。
発展国としての日本は、欧米の発展国に比して感染者数も死亡者数も非常に少ないことは明白です。
世界保健機関(WHO)のみならず諸外国から、日本は武漢ウイルス感染症対策に成功した国として評価されています。
しかし、本当のそうでしょうか?
国民の多くが白人である国々と日本だけでなくアジア諸国の感染症データを比較せず、日本だけを王べ食と比較しているだけでないでしょうか?
下表は、白人が主たる国家とアジア諸国の感染者数(Total Cases), 全死亡者数(Total Deaths), そしてそれらの人口100万人当りの数値(Tot Cases/1M pop, Deaths/1M pop)を示したものです。
赤い文字、数字は欧州と北米の白人国家を、アジア諸国は青で示しました。
人口100万人あたりの世界平均の感染者数は729人、死亡者数は約45人です。
アジア諸国の感染症は欧米諸国に比較し明らかな差が
表から一目瞭然でわかることは、赤字で示した白人国家では対人口あたりの感染者数も死亡者数も平均数値をはるかに超えています。
一方、青色で示すアジアの諸国では何れも平均値以下であり、白人国家と明瞭な差が認められます。
シンガポールの感染者数が極端に多いのは、他国からの労働者とその住居環境によるものと言われています。
ロシアや中国は、正確な数値を公表しない特殊国家ですので、無視して評価すべきでしょう。
北朝鮮の状況は不明です。
日本の対人口当たり感染者数(患者数?)と死亡者数は、131人と7人です。
この数値の感染者数は、一部の国で日本より多い場合もありますが、アジア諸国では死亡者数は概ね日本より少ない。
インド、タイ、スリランカ、インドネシア、香港、台湾、ベトナムなどの感染症の程度は、はるかに日本より小さいことがうかがえます。
このように分析すると、決して日本のいわゆる感染防御施策が大成功に終わったとは言えないように思われます。
特に発展途上国の医療体制の脆弱性を考慮すると、日本だけが感染拡大抑制策が大きな成果を上げたとは断定できません。。
日本独自の対策が成果をあげたのではなく、アジア人全体とと白人の差に帰すると考えざるを得ないでしょう。
# | Country, Other | Total Cases | Total Deaths | Tot Cases/ 1M pop | Deaths/ 1M pop | |
World | 5,681,601 | 352,168 | 729 | 45.2 | ||
1 | USA | 1,725,275 | 100,579 | 5,215 | 304 | |
3 | Russia | 362,342 | 3,807 | 2,483 | 26 | |
4 | Spain | 283,339 | 27,117 | 6,060 | 580 | |
5 | UK | 265,227 | 37,048 | 3,909 | 546 | |
6 | Italy | 230,555 | 32,955 | 3,813 | 545 | |
7 | France | 182,722 | 28,530 | 2,800 | 437 | |
8 | Germany | 181,288 | 8,498 | 2,164 | 101 | |
10 | India | 150,793 | 4,344 | 109 | 3 | |
13 | Canada | 86,647 | 6,639 | 2,298 | 176 | |
14 | China | 82,992 | 4,634 | 58 | 3 | |
17 | Mexico | 74,560 | 8,134 | 579 | 63 | |
18 | Pakistan | 57,705 | 1,197 | 262 | 5 | |
19 | Belgium | 57,455 | 9,334 | 4,959 | 806 | |
21 | Netherlands | 45,578 | 5,856 | 2,661 | 342 | |
22 | Belarus | 38,059 | 208 | 4,028 | 22 | |
24 | Bangladesh | 36,751 | 522 | 223 | 3 | |
25 | Sweden | 34,440 | 4,125 | 3,412 | 409 | |
26 | Singapore | 32,343 | 23 | 5,533 | 4 | |
28 | Portugal | 31,007 | 1,342 | 3,040 | 132 | |
29 | Switzerland | 30,761 | 1,915 | 3,557 | 221 | |
30 | Ireland | 24,735 | 1,615 | 5,015 | 327 | |
32 | Indonesia | 23,165 | 1,418 | 85 | 5 | |
35 | Poland | 22,074 | 1,024 | 583 | 27 | |
36 | Ukraine | 21,584 | 644 | 493 | 15 | |
38 | Romania | 18,429 | 1,216 | 957 | 63 | |
39 | Israel | 16,757 | 281 | 1,822 | 31 | |
40 | Japan | 16,623 | 846 | 131 | 7 | |
41 | Austria | 16,557 | 643 | 1,839 | 71 | |
43 | Philippines | 14,669 | 886 | 134 | 8 | |
45 | Afghanistan | 11,831 | 220 | 305 | 6 | |
47 | Denmark | 11,428 | 563 | 1,974 | 97 | |
48 | Serbia | 11,227 | 239 | 1,284 | 27 | |
49 | S. Korea | 11,225 | 269 | 219 | 5 | |
51 | Czechia | 9,050 | 317 | 845 | 30 | |
54 | Norway | 8,383 | 235 | 1,547 | 43 | |
57 | Malaysia | 7,604 | 115 | 235 | 4 | |
64 | Finland | 6,628 | 312 | 1,196 | 56 | |
69 | Luxembourg | 3,995 | 110 | 6,393 | 176 | |
71 | Hungary | 3,771 | 499 | 390 | 52 | |
77 | Thailand | 3,045 | 57 | 44 | 0.8 | |
78 | Greece | 2,892 | 173 | 277 | 17 | |
81 | Bulgaria | 2,443 | 130 | 351 | 19 | |
82 | Bosnia and Herzegovina | 2,416 | 149 | 736 | 45 | |
84 | Croatia | 2,244 | 101 | 546 | 25 | |
90 | Iceland | 1,804 | 10 | 5,290 | 29 | |
94 | Slovakia | 1,513 | 28 | 277 | 5 | |
96 | Slovenia | 1,469 | 108 | 707 | 52 | |
100 | Sri Lanka | 1,319 | 10 | 62 | 0.5 | |
105 | Hong Kong | 1,066 | 4 | 142 | 0.5 | |
119 | Nepal | 772 | 4 | 27 | 0.1 | |
123 | Georgia | 732 | 12 | 183 | 3 | |
129 | San Marino | 666 | 42 | 19,632 | 1,238 | |
138 | Taiwan | 441 | 7 | 19 | 0.3 | |
146 | Vietnam | 327 | 3 | |||
155 | Myanmar | 206 | 6 | 4 | 0.1 | |
160 | Brunei | 141 | 1 | 323 | 2 | |
161 | Mongolia | 141 | 43 | |||
165 | Cambodia | 124 | 7 | |||
171 | Monaco | 98 | 4 | 2,499 | 102 | |
191 | Laos | 19 | 3 | |||
202 | Greenland | 12 | 211 | |||
203 | Vatican city | 12 | 14,981 | |||
210 | Papua New Guinea | 8 | 0.9 |
ノーベル医学生理学賞受賞した京都大学の山中伸弥教授は、今後の日本人と新型コロナウイルスとの闘いの行方を左右する重要な要素を「ファクターX」と提案しています。
武漢ウイルス禍の収束後に感染症学、疫学、文化人類学、遺伝子学、あるいは国際政治学などの専門家によって明らかにされるでしょう。
今後も人類を様々な細菌、ウイルスによる感染症は襲いかかると思いますが、要因解析はその要望対策、拡大防止、治療等に有益な情報を与えるでしょう。
この場合、「ファクターX」を日本人だけに限定して考えるのではなく、広くアジア人と白人との差から考えていくべきではないかと思います。
アジア人と白人の武漢ウイルス感染の差の要因を「ファクターX」として捉え、この要因を以下の様に考えています。
1.自然免疫能力の差
20万年前に出アフリカから数万年前にアジア地域に辿り着いたアジア人は、その間様々なウイルス、細菌による感染を克服してきたと考えられます。
微生物の感染症に打ち勝った人間だけが、東へ東へと何万年もかけて移動したのです。
2.コロナウイルスに対する免疫獲得済み
4種類のコロナウイルスは風邪の原因として既に日本人とは共生していますが、アジア人全体にも言えるかもしれません。
SARS禍の場合も比較的軽度な被害で終息しています。
これらコロナウイルスと類縁のコロナウイルスに対して既に免疫獲得しているのではないでしょうか。
3.遺伝子の違い
免疫応答を中心として遺伝子がアジア人と白人では異なる可能性は非常に大きいのではないかと推測します。
麻疹への感受性は日本人は弱く、感染しても死亡する例は少ないようです。
一方、アメリカ人など白人は、免疫獲得性が弱く、感染により被害は甚大になります。
よって、WHOは麻疹ワクチンを2回、3回と接種するようにアジア人にも進めています。
4.細菌叢の違い
腸内細菌叢のみならず、呼吸器、泌尿器の細菌叢にもアジア人と白人には違いがありそうです。
腸内細菌や呼吸器細菌がコロナウイルス感染症に関与しているとの、仮説も出ています。
1例を挙げると、グラム陰性嫌気性桿菌であるプレボテラ菌の人間との共生には、種族、民族で違いがあるのではないかと思われるのです。
プレボテラ菌は、日本人によって2007年に発見された新しい日和見感染菌ですが、どこまで人種差があるのかは不明だと思います。
日本人の年少者についていえば、腸内のプレボテラ菌比率は非常に少ないとの報告があります。
コロナウイルスがバクテリオファージとしてプレボテラ菌に侵入・増殖、サイトカインストームを誘発する可能性がある仮説も確認する必要があります。
5.生活様式
食生活を含む生活様式、および清潔感の違いもファクターXの一つカモしれません。
植物性食品を多く食べるアジア人、動物性食品中心の白人では、腸内細菌叢は異なることが容易に推測されます。
濃厚な接触を避けるアジア人と好む白人、などなど日常生活全般の違いによることも考慮すべきでしょう。
6.その他のUnknown Factors
未知の要因が解明されるかも知れません。
あるいは、意外と平凡な答えかもしれません。
「ファクターX」が解明されれば、今回の武漢コロナウイルス感染だけでなく、広く感染症の予防や治療に大きく裨益することと思われます。
M&Kは、熱帯国インドネシア産の熱帯薬用植物さらに有用植物が健康維持・増進、自然免疫強化に繋がるのではないかと期待しています。
未知の能力を持つ自然食品、熱帯植物の魅力はますます増大し、日本の皆様に受け入れて頂きたいと願っています。
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