イントロダクション：なぜ「老化とがん」を改めて学ぶのか
「がんは加齢の病気である」という言葉は、医療関係者であれば一度は耳にしたことがある表現だと思います。…
「がんは加齢の病気である」という言葉は、医療関係者であれば一度は耳にしたことがある表現だと思います。しかし、なぜ加齢とともにがんが増えるのかを、分子・遺伝子・生活習慣・環境・地域性まで含めて一度きちんと整理する機会は、意外と多くありません。研究者や医療者であっても、自分の専門領域から見た断片的な理解にとどまりがちですし、非専門家にとっては「年をとると細胞がボロボロになって、がんが増える」といった非常に大ざっぱなイメージで語られることがほとんどです。
本シリーズ「初心者から専門家まで｜老化とがん入門シリーズ」では、がんと老化の関係を、できるかぎり噛み砕きながらも、最新の研究の流れを踏まえて体系的に解説していきます。この第1回では、歴史的な背景と基本概念を丁寧に整理し、「そもそも老化とは何か」「なぜ老化するとがんが増えると言われてきたのか」「その理解が今どのようにアップデートされつつあるのか」を俯瞰します。
対象読者としては、医学・生命科学系の学生、製薬企業やバイオテックで働く研究開発者、本社機能のビジネスパーソン、投資家・コンサルタント、そして「老化とがん」をもう少し深く理解したい一般の読者を想定しています。専門用語はできるだけ平易な言葉で説明しつつ、後続回ではエキスパート向けの議論に接続できるように、キーワードや考え方はある程度しっかり押さえていきます。
この第1回を読み終えるころには、「老化とがん」をめぐる議論の大枠が見え、ニュースで話題になる研究成果や、新しい治療コンセプトを自分なりの言葉で理解できる下地ができることを目指します。
がんと年齢の関係 ― 疫学データから見る全体像
まずはデータレベルで、「がんと年齢の関係」を素朴に眺めてみましょう。多くの国・多くのがん種で共通しているのは、「がんはおおむね中年期以降から増えはじめ、高齢期にかけて発症率が急激に上昇する」というパターンです。がん登録データや大規模コホート研究を見ても、40歳前後から曲線が上向きになり、60〜70代あたりで発症率のピークを迎えるがんが多く見られます。
一方で、ここに重要な nuance があります。それは「高齢になればなるほど延々と発症率が上がり続けるわけではない」という点です。一部のがん種では、非常に高齢の層（80代後半〜90代以降）では、むしろ発症率が頭打ちになったり、下がる傾向が報告されています。つまり、「年齢とともにがんが増える」という直感的な理解は大筋では正しいものの、単純な直線的関係ではなく、がん種や臓器によって少しずつ異なるカーブを描いているのです。
ここから見えてくるのは、「年齢そのもの」はがん発症の重要な背景因子ですが、その裏側には、遺伝的要因、環境暴露、生活習慣、ホルモン環境、免疫機能の変化など、さまざまな要素が折り重なっているという事実です。老化は時間の経過とともに進行する現象ですが、その進み方や現れ方は個人や臓器によって大きく異なり、それががんのタイプや発症時期の違いに反映されていると考えられます。
疫学データをもう少し丁寧に見ると、「年齢」と「生活習慣」や「社会経済的要因」が相互に影響しながら、がんの発症リスクを形作っていることが分かります。例えば、喫煙率や肥満率の高い集団では、同じ年齢でも発がんリスクが上乗せされますし、感染症対策やワクチン接種、検診体制が整っている地域では、ある種のがんの発症や死亡が大きく抑えられています。こうした違いを理解することは、「老化＝一様なプロセス」という素朴なイメージから脱却し、「老化の質」ががんとどう関わるのかを考えるうえで非常に重要です。
20世紀から21世紀へ ― 「変異蓄積モデル」から「老化のホールマーク」へ
がんと老化の関係を語るうえで、歴史的に最も影響力のあった考え方のひとつが「変異蓄積モデル」です。20世紀後半、がんは「複数の遺伝子変異が段階的に蓄積することで発生する」という多段階発がんの枠組みで理解されてきました。年を重ねるほど細胞分裂の回数が増え、そのたびに DNA にランダムな損傷が入り、その一部が修復されずに残ることで、がんのドライバー変異が少しずつ蓄積していく、というイメージです。
この見方は、APC や KRAS、TP53 のような「がん遺伝子・がん抑制遺伝子」が順番に変化していく大腸がんのモデルなどを通じて広く支持され、多くの教科書や一般向け解説にも取り入れられてきました。「老化するとがんが増える」のは、単純に「変異が溜まるからだ」という説明に収斂していったわけです。
しかし21世紀に入ると、ゲノム解析技術や細胞生物学の進歩により、老化の本体が「単なる時間経過」や「変異数の増加」にとどまらないことが明らかになってきます。細胞内では、DNA だけでなく、エピゲノム（DNA メチル化やヒストン修飾）、タンパク質の品質管理、ミトコンドリア機能、栄養・代謝シグナル、細胞間コミュニケーション、免疫応答など、さまざまなレベルで変化が起きています。
こうした知見を体系的に整理したものが、「老化のホールマーク（hallmarks of aging）」という概念です。これは、老化を特徴づける代表的な変化を複数のカテゴリーに分類したもので、例えば以下のような項目が含まれます。
- ゲノム不安定性（DNA損傷の蓄積）
- テロメアの短縮
- エピゲノムの変化
- タンパク質恒常性（プロテオスタシス）の破綻
- ミトコンドリア機能不全
- 細胞老化（senescence）
- 幹細胞枯渇
- 異常な栄養感知・代謝シグナル
- 慢性炎症（inflammaging）
一方、がんにも「がんのホールマーク」が提唱されており、「増殖シグナルの自己給源化」「成長抑制シグナルの回避」「細胞死の抵抗性」「複製不死化」「血管新生」「浸潤・転移」「免疫回避」「代謝再プログラム」などが挙げられてきました。ここで重要なのは、「老化のホールマーク」と「がんのホールマーク」が、かなりの部分で重なり合っているという事実です。
21世紀以降の研究は、「老化は単に時間の経過による損耗ではなく、がんの土壌をかたちづくる積極的な生物学的プロセスである」という視点を強く後押ししています。変異の数だけでなく、「どのようなコンテクストの細胞・組織の中で、その変異が機能するか」が問題であり、そのコンテクストを形作るものが老化なのだ、という理解にシフトしてきているのです。
老化のホールマークとがんのホールマークの“重なり”
ここからは、老化のホールマークとがんのホールマークがどのように重なっているのかを、少し丁寧に見ていきます。専門的な用語も登場しますが、それぞれの項目で「老化」「がん」の両側面を意識すると理解しやすくなります。
ゲノム不安定性と DNA 損傷応答
老化に伴い、細胞の DNA はさまざまな原因で傷つきます。紫外線、放射線、化学物質、活性酸素種（ROS）などにより、塩基の変化や二重鎖切断が日々発生します。若い細胞では DNA 修復機構が比較的効率的に働き、多くの損傷は正しく修復されますが、加齢とともに修復機能は低下し、修復ミスや未修復の損傷が増えていきます。この状態が「ゲノム不安定性」です。
一方、がん細胞はしばしば極端なゲノム不安定性を示します。コピー数異常、大規模な染色体再編成、ミクロサテライト不安定性など、DNA レベルでの混乱がむしろがん細胞の進化や薬剤耐性獲得を助けています。老化に伴うゲノム不安定性は、こうしたがん細胞の「変異の素材」を増やす方向に働きますが、同時に、細胞の生存そのものを難しくする側面もあります。
テロメア短縮と複製不死化
染色体の末端にあるテロメアは、細胞が分裂するたびに短くなっていきます。一定以上短くなると、細胞は「これ以上分裂すると危険だ」と判断して、増殖を停止したり、細胞死を選択します。これが加齢に伴う細胞老化や組織機能低下の一因とされています。
がん細胞は、テロメラーゼの再活性化やテロメア伸長の代替経路（ALT）を利用して、テロメア短縮のブレーキを解除し、ほぼ無限に分裂し続ける能力（複製不死化）を獲得しています。つまり、テロメア短縮は本来「がんを防ぐ安全装置」として働いているのですが、がん細胞がこの仕組みを乗り越えたとき、その安全装置は逆に「選抜圧」として作用し、よりしぶといクローンだけが生き残る結果になります。
エピゲノム変化と遺伝子発現のゆらぎ
DNA の塩基配列そのものは変わらなくても、DNA メチル化やヒストン修飾、クロマチン構造の変化によって「どの遺伝子がどれくらい発現するか」は大きく変わります。これがエピゲノムです。加齢とともに、エピゲノムパターンは全体として「平板化」したり、本来静かであるべき領域が異常に活性化されたりすることが知られています。
がんでは、がん抑制遺伝子のプロモーター領域がメチル化によってサイレンスされたり、逆にがん遺伝子がエピゲノムの変化を通じて恒常的に活性化されるなど、エピゲノム破綻が発生と進展に深く関与します。老化によるエピゲノム変化は、こうしたがん関連エピゲノム改変の「準備運動」のような役割を果たしていると考えることもできます。
細胞老化（senescence）と SASP
細胞老化（cellular senescence）は、細胞が不可逆的に増殖を停止した状態です。細胞は生きているものの、もはや分裂はせず、しばしば炎症性サイトカインや成長因子、プロテアーゼなどを分泌します。これらの分泌因子の集合は SASP（senescence-associated secretory phenotype）と呼ばれ、周囲の細胞や組織環境に強い影響を与えます。
senescence は、一時的には「傷ついた細胞がこれ以上増殖してがん化しないようにする防御機構」として機能します。しかし、老化に伴って senescent な細胞が組織に蓄積すると、SASP による慢性炎症やマトリックス分解、線維化が進み、かえってがんの発生や浸潤を助ける土壌を作り出してしまうことがあります。この「腫瘍抑制と腫瘍促進の二面性」は、老化とがんの関係を理解するうえで非常に重要なポイントです。
幹細胞枯渇と組織再生能力の低下
多くの臓器には、組織を維持・修復するための幹細胞や前駆細胞が存在します。加齢とともに、幹細胞の数や質が低下し、組織の再生能力が損なわれていきます。これにより、皮膚や骨髄、腸管上皮など、ターンオーバーの激しい組織では、傷の治りが遅くなったり、免疫細胞の供給が追いつかなくなったりします。
一見すると、幹細胞枯渇は「がんの種となる細胞が減る」方向に働くようにも思えますが、実際にはもう少し複雑です。幹細胞が減った結果、残っている幹細胞に過大なストレスがかかり、そこに変異が集中するリスクが高まったり、損傷組織を補うために炎症や増殖シグナルが慢性的に活性化し、そのプロセスががんの起点になったりする可能性が指摘されています。
老化はがんのリスクをどう変えるのか？ ― 単純増加ではない話
ここまで見ると、「老化のホールマーク」と「がんのホールマーク」が多くの点で重なっており、老化ががんのリスクを高める方向に働くことは直感的に理解できます。しかし、疫学データで見たように、非常に高齢になると一部のがんでは発症率が頭打ちになったり減少したりする現象も観察されています。また、動物モデルの研究では、高齢個体の方が特定のがん遺伝子に対する感受性が低い、という意外な結果も報告されています。
これは、「老化＝がん促進」という単純な図式だけでは説明しきれないことを示しています。老化は確かにがんの土壌をつくる側面を持ちますが、同時に、細胞分裂の頻度を下げたり、組織の代謝状態や微小環境を変化させたりすることで、一部のがんにとっては「増えにくい環境」を作る可能性もあるのです。たとえば、老化した臓器では栄養供給や血流、増殖シグナルが若年時ほど豊富ではなく、その結果として腫瘍の増殖ポテンシャルに「天井」がかかる、といったイメージです。
また、老化した免疫系はがん免疫監視の能力が低下する一方で、慢性炎症や特定の免疫細胞の偏りを通じて、特定の腫瘍クローンに対する圧力をかけ続ける場合があります。その結果、発症する腫瘍はより免疫回避能に優れた一部に限られ、全体としての発症率はある程度で頭打ちになる、といったダイナミクスも考えられます。
重要なのは、「老化はがんリスクを上げるか／下げるか」という二択の問いではなく、「どのような老化プロファイルがどのようながんのリスクをどう変えるのか」という、多次元的な問いにシフトしているという点です。例えば、同じ70歳でも、生活習慣や遺伝的背景によって、エピゲノム年齢や免疫年齢、筋肉量や内臓脂肪量が大きく異なり、それががんリスクの差につながっている可能性が高いと考えられます。
この視点からすると、「暦年齢（カレンダー上の年齢）」だけでなく、「生物学的年齢」（エピゲノム、代謝、炎症、機能状態などから推定される年齢）をどう測定し、がん医療や予防に活かしていくかが、今後の重要なテーマになっていきます。第6回以降では、こうした老化時計や AI 画像解析の話題にも触れていきますが、第1回ではまず「老化とがんの関係が単純な直線ではない」という直感を持っていただければ十分です。
本シリーズで扱うトピックのロードマップ
ここまでが、「老化とがんを結びつける基本的な考え方」の概観です。第1回では、あえて個々の論文や疾患の詳細には踏み込みすぎず、「老化のホールマーク」「がんのホールマーク」「両者の重なり」「単純でないリスクの変化」という4つの柱を中心に整理しました。ここから先の回では、これらの柱をもう少し細かいトピックに分解し、具体的な研究事例や疾患を通じて理解を深めていきます。
例えば、第2回では、分子・遺伝子レベルでの老化とがんのつながりをもう少し詳しく解説し、DNA 損傷、テロメア、エピゲノム、ミトコンドリア、細胞老化などを整理します。第3回では、免疫老化と腫瘍微小環境（TME）にフォーカスし、「炎症性老化（inflammaging）」がどのようにがんの発生・進展に影響するかを見ていきます。
第4回では、生活習慣（食事・運動・睡眠）、環境要因（喫煙、アルコール、感染症、環境汚染）、地域性・社会経済的要因などを踏まえ、「老化 × がん × ライフスタイル」の視点から予防を考えます。第5回では、性差と生殖老化に注目し、特に女性の卵巣老化とホルモン環境の変化が、乳がん・卵巣がん・子宮体がんなどのリスクとどう関わるかを取り上げます。
第6回では、「老化の見える化」に焦点を当て、エピゲノム時計やマルチオミクス、画像 AI など、老化の状態を数値化・可視化する試みを紹介します。これにより、「がん患者の中でどの細胞がどれくらい老いているか」「治療によって老化プロファイルがどう変わるか」といった、これまで定性的にしか語られてこなかった問題に定量的に迫ることが可能になりつつあります。
そして第7回では、入門編の総まとめとして、「老化を標的とするがん医療」という発想を整理し、疾患・エキスパート編への橋渡しを行います。エキスパート編では、個別のがん種や疾患、具体的な論文やモデルを取り上げながら、より深いレベルで議論していく予定です。入門編だけを読んでも全体像は掴めるようにしつつ、より専門的な内容に踏み込むための準備運動として位置づけています。
まとめ：老化とがんを「時間」ではなく「プロセス」として捉え直す
本稿の最後に、これまでの内容を簡潔にまとめておきます。まず、「がんは加齢の病気である」という言葉は、疫学的にはおおむね正しいものの、その背後には「年齢」という単一軸では説明しきれない複雑なプロセスが存在します。がんの発症率は多くのがん種で中高年以降に上昇しますが、極高齢者では頭打ちになったり、がん種ごとに異なるカーブを描いたりします。
20世紀には、「変異蓄積モデル」によって、年齢とともに DNA 変異が蓄積し、その結果としてがんリスクが上がるという理解が主流でした。しかし21世紀に入ると、老化が単なる時間経過や変異数の増加ではなく、ゲノム不安定性、テロメア短縮、エピゲノム変化、ミトコンドリア機能不全、細胞老化、幹細胞枯渇、慢性炎症など、多層的な生物学的変化の集合であることが明らかになってきました。
これらの「老化のホールマーク」は、「がんのホールマーク」と多くの部分で重なっています。老化はがんの発生・進展を促す土壌を作ると同時に、細胞分裂の抑制や組織機能の低下を通じて、一部のがんにとっては増えにくい環境を生み出すこともあります。老化とがんの関係は、単純な「プラス」か「マイナス」かではなく、コンテクスト依存であり、多次元的です。
今後重要になってくるのは、「暦年齢」だけでなく、「生物学的年齢」や「老化プロファイル」をどう測定し、それをがんの予防・診断・治療戦略にどう活かしていくか、という視点です。エピゲノム時計やマルチオミクス、AI 画像解析などの技術は、そのための強力なツールになりつつあります。また、生活習慣や環境、性差、生殖老化など、老化の「質」を左右する要因を理解し、個別のリスクプロファイルに応じた介入を組み立てていく必要があります。
第1回では、「老化とがん」を大づかみに捉え直すためのフレームワークを提示しました。次回以降は、このフレームワークを足場にしながら、分子レベル・免疫レベル・生活習慣・生殖老化・老化の見える化といったトピックを順番に掘り下げていきます。読者のみなさんが、ご自身の専門や興味のある領域と結びつけながら読み進めていただければ幸いです。
私の考察
老化とがんの関係を改めて整理してみると、私たちが日常的に使っている「年をとるとがんが増える」という言葉が、いかに多くの前提や省略を含んだ表現であるかに気づかされます。変異が増えるという側面は確かに重要ですが、その変異がどのような細胞・組織・免疫環境の中で生まれ、選ばれ、増えていくのかまで含めて考えなければ、真の意味で「老化とがんの関係」を理解したとは言えません。
個人的に重要だと感じているのは、「老化を一律の悪者として扱わない」という視点です。老化はがんのリスクを上げる側面を持つ一方で、細胞分裂を止めたり、不要なクローンを排除したりする防御機構としても働きます。問題は、その防御機構が長期的には疲弊し、破綻し、部分的にしか機能しなくなったときに、どのようなバランスでがんが立ち上がってくるのか、という点にあります。
もうひとつ印象的なのは、「老化とがんの関係は、個人だけでなく社会や地域のレベルでも大きく姿を変える」という事実です。食習慣や運動習慣、医療アクセス、ワクチンや検診の普及度、社会経済的な格差などが重なり合って、「同じ年齢でも全く違う老化とがんの風景」が世界各地で広がっています。この視点は、研究や医療だけでなく、政策や産業、投資の判断にも深く関わってくるテーマだと感じています。
本シリーズでは、入門編と疾患・エキスパート編を通じて、「老化を理解することが、がんを理解し、予防し、治療するための強力なレンズになる」ということを、できるだけ具体的な例を交えながらお伝えしていきたいと考えています。読者の方々が、ご自分の関心や専門性と結びつけて読み進める中で、「老化とがん」をめぐる議論に自分なりの視点を持てるようになれば、それが本シリーズの最大の成果だと思っています。
本記事は、Morningglorysciencesチームによって編集されています。
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