ラエリアンムーブメント九州方面の公式ブログ

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イベント案内
6月
「テレパシー交信&食事会(福岡)」
 ☆集合日時:6月24日(日)10:45 
 ☆集合場所:アクロス福岡1階 入り口
     福岡県福岡市中央区天神1丁目1番1号
     テレパシー交信終了後、食事会場所へ移動
 ☆問い合わせ:大長 政徳 
     TEL 090-7166-4528
     E‐mail masachan-d@jcom.home.ne.jp


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Maitreya Rael: 「すべては振動」Vibration(72-05-06)

Rael Academyから記事をご紹介します。
                 Rael Academy:http://www.raelacademy.org/


Maitreya Rael: 「すべては振動」Vibration(72-05-06)          

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『何が子どもの白血病を引き起こすのか?を過去30年の様々な研究から分析した研究者が発表』

弥勒菩薩ラエルのコメント:
清潔にしすぎた環境は免疫組織には良くないのです。床或は土の上のものですら、殆どあらゆるものに触り、口に入れることすらして私は育ちました。自分の回りのあらゆるものが”消毒されている”とか洗われていると免疫組織は弱くなります。

RAEL'S COMMENT: an environment too much sanitized is not good for the
immune system. I grew up touching and even putting in my mouth almost
everything I could find on the floor or even on the ground. When everything
around you is "disinfected" or washed your immune system becomes weaker



子どもの急性リンパ性白血病は裕福な社会で増加しており、その原因について電磁波や化学物質との関連が疑われていました。そんな中、過去30年に行われた遺伝子学・細胞生物学・免疫学・疫学などの多数の研究結果から、幼少期の白血病は「遺伝子変異」と「生まれて間もない頃に経験する感染症」に原因があるとする研究が発表されました。
ロンドンのがん研究機関に所属するMel Greaves教授は自身や世界中の各分野の研究者が行った過去30年の研究から、急性リンパ性白血病の原因として、電磁波や化学物質との関連を否定しました。
急性リンパ性白血病は裕福な社会において増加しており、2018年時点でも年1%の割合で増加中です。Greaves教授は、白血病には「母親の胎内に存在する時に生じる遺伝子変異」と「幼児期に病原菌に接しないこと」が関係し、この2つの要素が組み合わされることで幼少期の免疫不全や白血病が引き起こされると示しました。
Greaves教授が特に注目したのは、「遅発性感染症理論」と呼ばれるもので、これは生まれてから間もない頃に経験する感染症は免疫系を訓練するものになる一方で、この感染を経ずに成長してから感染症にかかることは急性リンパ性白血病のトリガーになるというものです。白血病だけでなく、1型糖尿病や自己免疫疾患、アレルギーなども、子どもが1歳になるまでに適切に免疫系が訓練されていれば防げるとGreaves教授は考えています。

上記の結論は1つの研究によって導きだされたものではなく、過去に行われた複数の研究をジグソーパズルのように合わせることで導かれたもの。Greaves教授は「研究によって、急性リンパ性白血病には生物学的な原因があるとともに、さまざまなトリガーが『免疫系が適切に準備されていない子ども』に作用することが研究で強く示されました」と述べています。
Greaves教授の研究のもととなったエビデンスには以下のものが含まれます。

・ミラノで起こった豚インフルエンザによって7人の子どもが急性リンパ性白血病となった
・託児所に行った子どもや上の兄弟がいる子どもは微生物にさらされるため、急性リンパ性白血病になる確率が低い
・母乳で育てることは子どもの胃腸内でよいバクテリアを育て、子どもを急性リンパ性白血病から守る
・微生物に触れることが少ない帝王切開よりも、経膣分娩の方が急性リンパ性白血病の確率が低い
・微生物との接触が全くない状態で育てられた動物は感染症にさらされた時に白血病を生じさせる

ただし、微生物のメリットは複雑であり、この研究結果は「泥にまみれろ」ということや、「衛生的でありすぎるな」ということを主張するものではありません。一方で、Greaves教授は「子ども時代に発生する急性リンパ性白血病は予防可能である」ということを述べています。さらなる研究が必要になるところではありますが、Greaves教授の見方によれば、微生物が含まれる安全な食べ物であるヨーグルトを子どもに与えるなどすると、免疫系を訓練する助けになる可能性があります。
この研究結果は今後の医療に役立てられると考えていますが、さらなる研究が必要とされるところ。それまでは、「ありふれた感染症に対して神経質になりすぎず、年上の子どもなど、人との社会的接触を推奨すること」が大切だとGreaves教授は考えています。

これまで、「菌」は人間の生活において害をなすものと考えられることが多かったのですが、近年においてはアレルギーからパーキンソン病、うつ病などを理解するために、菌が重要な役割を果たしていることが明らかになってきています。
https://gigazine.net/news/20180522-cause-of-childhood-leukaemia/

Maitreya Rael: 「超意識は至る所にあります」Supraconsciousness is everywhere(72-12-31)

Rael Academyから記事をご紹介します。
                 Rael Academy:http://www.raelacademy.org/


Maitreya Rael: 「超意識は至る所にあります」Supraconsciousness is everywhere(72-12-31)          

認知症の進行抑制も夢ではない。製薬や大学で研究進む

https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20180513-00010003-newswitch-bus_all
原因に切り込む、血液診断も選択肢に
 厚生労働省の推計によると、国内認知症患者は2012年に462万人、25年は700万人になる。患者の症状が進行すると家族や介護者の負担も増す。病気を未然に防ぐ発想や、症状が出始めた段階での対処が必要だ。そうした観点を踏まえた新薬や診断手法が普及すれば、認知症の進行抑制も夢ではない。

 「病気を起こす原因に切り込んでいっている点が今までの薬とは違う」。エーザイの木村禎治執行役は、米バイオジェンと共同開発中のアルツハイマー型認知症(AD)治療薬「アデュカヌマブ(一般名)」の特徴をこう説明する。

 エーザイは認知症薬「アリセプト」を創製し、09年度に世界で3228億円を売り上げた。だが同剤は症状の進行を遅らせても、止めることはできない。認知機能の低下を未然に抑えるなど、効果の高い薬が待たれる。

 ADの原因は解明されていないが、たんぱく質の一種であるアミロイドβ(Aβ)が脳内に蓄積して起きると考えられてきた。

 東京大学大学院薬学系研究科の富田泰輔教授は「認知症はAβがたまり始めた初期は症状がなく、十数年かけて悪化するという点で慢性疾患として捉えることができる」と指摘。症状が現れる前にAβを除去できれば認知症を防げる可能性がある。

 「アデュカヌマブ」は脳内からAβの凝集体を除去する意図で開発が進む。エーザイは陽電子放射断層撮影(PET)検査でAβの脳への沈着状況を診断するなどし、早期AD患者を同剤の第3相臨床試験に組み入れている。20年度ごろに発売したい考えだ。

 ただ、PET検査は高額なカメラや半減期の短い放射性薬剤が必要。定期健康診断のように多くの人に同検査を受けてもらい、認知症予備軍を洗い出すのは現実的でない。

 そこでエーザイはシスメックスとの共同研究で、血液から脳内のAβ量を把握できる可能性を追求している。

 血液検査を実施し、Aβ凝集が疑われる人のみPETで確定診断を行えば、患者負担や医療費を抑制できる。「我々が薬を出すのと同時期に、血液診断も出せたらいい」(木村エーザイ執行役)。

 学術機関では、新たな認知症治療薬の創製に関連しそうな研究も行われてきた。

 東大の富田教授は18年1月、脳の神経細胞に栄養を供給している非神経細胞であるアストロサイトからAβを分解する酵素の「KLK7」が分泌されていることを発見した。またAD患者ではKLK7の発現量が減少していることも分かった。

 「認知症の患者でも非神経細胞は減少せず、増えることもある。たまったAβを壊すような治療ができるかもしれない」(富田教授)。実現に向け、製薬企業などとの連携を今まで以上に深めることが期待される。

AIで植物の枝ぶりを立体画像に

 複数方向から撮影した植物の静止画を人工知能(AI)を利用して解析し、葉に隠れて見えない部分を含めた全体的な枝ぶりを3次元画像で再現する手法を開発したと、大阪大産業科学研究所の大倉史生助教(情報科学)らのチームが26日、発表した。将来、栽培管理への活用が見込めるとしている。
 チームは、植物を複数の方向から撮影した静止画から3次元形状を復元する従来の技術を使い、枝の構造を再現。葉に遮られて見えない枝の再現が難しかったため、AIが自ら学習する深層学習により画像認識に強く、見えない枝の存在を推定できるようにしたAIを利用し、高精度で3次元画像にできるようにした。
http://www.kyoto-np.co.jp/environment/article/20180426000125

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