抗がん剤「クレスチン」（一般名：カワラタケ由来たん白多糖体、PSK）

プロンプト：抗がん剤クレスチンってまだ使われている？

Gemini 2.5 Pro：抗がん剤「クレスチン」（一般名：カワラタケ由来たん白多糖体、PSK）は、日本では現在、製造・販売が中止されており、医療用医薬品としては使用されていません。

経緯

承認と使用: クレスチンは1976年に日本で承認され、胃がんや結腸・直腸がん、小細胞肺がんの患者さんに対し、化学療法と併用する免疫賦活剤（免疫力を高める薬）として広く使用されていました。
販売中止: しかし、その後の薬効再評価や、製造に必要な原料の調達困難、需要の減少などを理由に、製造販売元のクレハおよび販売元の第一三共は、2017年9月末をもって「クレスチン細粒」の販売を中止しました。
薬価削除: 経過措置期間を経て、2018年3月末をもって薬価基準（公的医療保険で使える薬のリスト）から削除されました。

したがって、日本の医療機関で「クレスチン」が処方されることは現在ありません。

補足：海外での状況

クレスチンの有効成分である「PSK」（Polysaccharide-K）は、海外（特にアジアや、一部欧米）では、がんの補助療法やサプリメントとして研究が続けられていたり、使用されている場合があります。しかし、日本国内においては、上記の通り医薬品としての役目を終えています。

プロンプト：薬効再評価で、抗腫瘍効果が全く存在しなかった？

Gemini 2.5 Pro：いえ、「全く効果が存在しなかった」と結論づけるのは、正確ではありません。

これは非常に重要な点で、クレスチンのケースは「効果がゼロだった」という単純な話ではなく、「医学の進歩によって、求められる“有効性”の基準が変わった」という、科学的評価の変遷を示す典型的な例です。

1. 「効果がなかった」とは言えない理由

クレスチンは「免疫賦活剤（免疫力を高める薬）」であり、がん細胞を直接殺す細胞毒性型の抗がん剤ではありませんでした。

当時のエビデンス: 承認された1970年代〜1980年代の臨床試験や、その後のメタアナリシス（複数の研究の統合分析）では、「化学療法と併用することで、胃がんや大腸がん、小細胞肺がん患者の生存期間を延長する」というデータが確かに存在しました。（検索結果 3.2, 3.8参照）
1989年の再評価: 実際に1989年に行われた薬効再評価では、これらのデータ（化学療法との併用による生存期間の延長）が認められ、承認が維持されています。（検索結果 3.2参照）
作用機序: 生物学的な効果（免疫担当細胞の活性化など）も研究されていました。（検索結果 3.5, 3.9参照）

つまり、「当時の医療水準において、一定の臨床的有用性（効果）が証明されていた」のは事実です。

2. なぜ「再評価で厳しくなった」のか？

問題は、1990年代以降、EBM（根拠に基づく医療）の考え方が主流になり、「臨床的有用性」を証明するためのハードル（基準）が劇的に上がったことです。

エビデンスの「質」への要求:
- 当時: 「腫瘍が少し小さくなった（奏効率）」や、小規模な試験でも「有効」と判断されることがありました。
- 現在: 大規模なランダム化比較試験（RCT）で、「全生存期間（Overall Survival, OS）」をどれだけ明確に延長できるか、という非常に厳格な基準（統計的有意差）が求められます。
新しい治療法の登場（相対的な価値の低下）:
- クレスチンが示していた（とされる）生存期間の延長効果は、現代の基準で見ると「わずか」または「統計的に不安定」と判断される可能性が高いものでした。
- 2000年代以降、分子標的薬や、特にオプジーボに代表される免疫チェックポイント阻害薬が登場しました。これらは、一部のがんに対して従来の薬とは比較にならない劇的な効果を示しました。
- これらの新薬が示す「明確で大きな効果」が、現代の「有効」の基準となりました。

結論

クレスチンが市場から消えたのは、「全くのウソだった」からではありません。

**「かつては有効とされたが、より厳格な現代のEBMの基準で見直した場合、その臨床的有用性（生存期間の延長効果）は、新しく登場した薬に比べて“不十分”または“不明確”と見なされるようになったから」**というのが実態です。

臨床現場の医師たちが、よりエビデンスレベルの高い新薬を優先して処方するようになったため「需要が減少」し（検索結果 2.1）、メーカーも原料調達の困難さ（検索結果 2.1）も相まって、製造を続ける意義がなくなった、というのが正確な流れです。

これは、クレスチンに限らず、多くの古い薬が直面する「科学の進歩による“歴史的役割”の終了」と言えます。

参考

副作用はほぼないが効果も証明されていない…そんな｢日本独自の薬｣が50年以上販売され続けているワケ臨床で効果を発揮できない｢話題先行の特効薬｣という問題 PRESIDENT Online 名取宏名取宏内科医　2024/02/20 14:00　https://president.jp/articles/-/78722?page=2　クレスチンやピシバニールにかかった医療費は、ピーク時には年間数百億円、累積では一兆円を超えたといいます。その後、有効性は確認できず、クレスチンは販売中止、ピシバニールも一部の良性疾患には使用されているものの、がんに対する標準医療とはみなされていません。
日本における抗癌剤開発とガイドラインの歴史前田英紀*1, * 2 ，黒川達夫*1　薬史学雑誌 49（2），196-204（2014）　https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjhp/49/2/49_196/_pdf/-char/ja
第126回国会　衆議院　厚生委員会　第6号　平成5年（1993年）4月2日　https://kokkai.ndl.go.jp/simple/detail?minId=112604237X00619930402　074・菅直人 ○菅委員　丹羽大臣、大臣もこの委員会は長いから、あるいは御記憶にあるかもしれませんが、実はこのクレスチンという薬は、最初の審査のときにも同じ問題があるわけですよ。これは一九八一年ですからもう古い話ですが、私はこの委員会でやはり取り上げたのです。最初の審査に当たっても、つまりクレスチンの効果があるというデータを出された、たしか二人だったと思いますが、二人の方が抗悪性腫瘍剤調査会のメンバーになっていて、そして堂々とその審査に当たっていた。それが後になってわかりまして、簡単に言えば、そのときに中央薬事審議会のあり方について相当議論があったわけです。その同じ薬がまた再評価に当たって、発言をしていないといっても、専門家のそう多くない集団の中で、私が責任を持って出したデータではこんなに効いていますというものが出されているところで、いや、どうもあのデータの中身はちょっとおかしいんじゃないか、他のデータもあるんじゃないかと言うことは、やはり若干遠慮というものが当然ながら発生するわけですよ。しかもこのクレスチンという薬は、御承知だと思いますが、先日出してもらったデータによると、最大時年間五百三十億円程度の売り上げがあった。承認から現在に至るまで、単独では一兆円まではいかないかもしれませんが、少なくとも一兆円に近い数千億という巨額の売り上げをこの薬は上げているわけです。しかも、率直に言いましてこの薬についての効能は、再評価では少なくともその水準には達していないということになって、併用剤としての承認のみになったわけですが、結局この負担はだれがしているのか。大部分の国民の加わっている、あるいは全国民が加わっている保険診療の中から出ているわけです。そういうものがそのスタートの段階に当たっても大変問題のある形で質疑をされて許可をされ、今度は再評価に当たっても、もう取り消されるのではないかと言われていたのが、併用剤という形でいわば生き延びた。疑惑を二重にも招いているわけです。それで、平成二年に規程を変えて、少し厳しくしたと言われますが、少なくともこの一九八一年当時、園田大臣の当時ですから大分古い話になりますが、もうその時点からこのことが指摘されているにもかかわらず、その後約十年近くにわたってきちんとした改正がされてこなかった責任というのは、厚生省、特に業務局の体質に非常に問題があるのではないか。業務局というのはどうしてもメーカーとの関連が非常に深い。先ほど、今回の企業指導というのも何か手数料をもらってやるんだと言われるから、どうもぴんとこないのですね、そういうことも含めて。そういう点で、業務局の姿勢に基本的に問題があるのではないかと私は思いますが、大臣、いかがお考えですか。発言のURL：https://kokkai.ndl.go.jp/simple/txt/112604237X00619930402/74
1990年1月　クレスチン・ピシバニール再評価の科学的問題点　https://npojip.org/tip_menu/tip_contents_20c.htm

硝子体手術

プロンプト：硝子体手術で、世界で初めて硝子体を入れ替える手術をした医師、患者、年は？

Gemini 2.5 Pro：

世界で初めて現代的な「硝子体手術（経毛様体扁平部硝子体手術）」を成功させたのは、以下の通りです。

医師: ロバート・マヘマー（Robert Machemer）医師
年: 1970年4月20日
患者: 患者の具体的な氏名は公表されていませんが、「慢性の糖尿病性硝子体出血」を患っていた米国マイアミの患者であったと報告されています。

補足情報

ロバート・マヘマー医師は、この手術のために「VISC (vitreous infusion suction cutter)」と呼ばれる、硝子体の吸引・切除と灌流（眼内圧を維持するための液体注入）を同時に行う器具を開発しました。

彼の手法（pars plana vitrectomy）が確立される以前にも、1960年代にデビッド・カスナー（David Kasner）医師らによる「オープン・スカイ法」（角膜を大きく切開して硝子体を除去する方法）などの試みはありましたが、眼球に小さな穴を開けて手術を行うマヘマー医師の低侵襲な手法は画期的であり、彼は「現代網膜手術の父」と呼ばれています。この最初の手術により、患者の視力は大幅に改善したとされています。

【統計誤用例】マン・ホイットニー検定で平均値の有意差を述べるのは間違い

正規分布する2群（対象群と実験群）の平均値に有意差があるかどうかを検討する場合には、t検定が使われます。では、正規分布するかどうかわからない、もしくは正規分布しているようには見えない2群の平均値の有意差をみるには、どうすればいいでしょうか？

マン・ホイットニー検定を用いて2群の平均値の有意差をみればよい？自分はうっかり、そう思っていたのですが、それは間違いでした。自分と同じ誤解をしている人も多いのではないかと思い、生成AIとの会話を書いておきます。

質問：正規分布でなく、未知の分布に従う観測量に関して、実験群と対照群の間に平均値の差があるかないかを調べる統計学的手法は何？その場合は、t検定ではないいよね？マン・ホイットニー検定だっけ？

Gemini 2.5 Pro:

おっしゃる通り、データが正規分布に従うという仮定ができない場合、2群の平均値の差を検定するためにt検定を使うのは適切ではありません。

ご指摘の「ホイットニー検定」（一般にはマン・ホイットニーのU検定、またはウィルコクソンの順位和検定と呼ばれます）は、まさにそのような正規分布を仮定しない（ノンパラメトリックな）場合に用いられる代表的な手法です。

ただし、厳密な意味で「平均値」の差を直接検定しているわけではない点に、少し注意が必要です。

マン・ホイットニーのU検定 (Mann-Whitney U test)

何を検定しているか？
- この検定は、データを順位（ランク）に変換して扱います。
- 検定している帰無仮説は「2つの群の分布が同じである」ということです。
- 対立仮説は「2つの群の分布の位置が異なる（一方が他方より大きい値を取りやすい）」となります。
「平均値」ではなく「中央値」
- この検定は、分布の「平均値」よりも「中央値」の差に敏感です。
- もし「2つの群の分布の形状は同じだが、位置だけが異なる」という仮定を置けるのであれば、この検定は「中央値の差の検定」と解釈することができます。
- 正規分布を仮定しない場合、外れ値などの影響を受けにくい中央値の差を見るマン・ホイットニーのU検定が、t検定の代わりとして最も一般的に使われます。

「平均値」の差を検定する他のノンパラメトリック手法

もし、どうしても「中央値」ではなく「平均値」の差にこだわりたい場合、以下の計算機集約的な手法（リサンプリング法）があります。

ブートストラップ法 (Bootstrap method)
- 各群の観測データから、復元抽出し（同じデータを何度も選んでよい）、元のサンプルサイズと同じ大きさの「ブートストラップ・サンプル」を多数（例：10,000回）作成します。
- 各ブートストラップ・サンプルペアの平均値の差を計算し、その差の分布（信頼区間など）を経験的に構築します。
- 観測された実際の平均値の差が、この分布において統計的に有意かどうかを評価します。
順列検定 (Permutation test)
- 「2群間に差がない」という帰無仮説のもと、両群の全データ（例：実験群10人、対照群12人、合計22人）をごちゃ混ぜにします。
- その22人のデータから、ランダムに10人を「新しい実験群」、12人を「新しい対照群」として割り当てる、という操作を多数（例：10,000回）繰り返します。
- 各繰り返しで平均値の差を計算し、「ランダムな割り当てで生じる平均値の差の分布」を作ります。
- 実際に観測された平均値の差が、この分布の中でどの程度稀な（極端な）値であるかを評価し、p値を算出します。

まとめ

t検定: 正規分布を仮定する場合は、平均値の差の検定に使えますが、今回は不適切です。
マン・ホイットニーのU検定: ご指摘の通り、正規分布を仮定しない場合の最も一般的な代替手法です。ただし、厳密には「中央値（分布の位置）」の差を見ています。
ブートストラップ法 / 順列検定: 分布を仮定せず、かつ「平均値」の差を直接検定したい場合に強力な手法です。

臨床研究や生物学の実験データでは、正規分布に従わないことも多いため、マン・ホイットニーのU検定が非常に頻繁に用いられます。

研究の文脈で「代表値の差を見たい」のであれば、マン・ホイットニーのU検定（中央値の差）を採用するのが一般的かと思います。もし「平均値」そのものの差をノンパラメトリックに検定する必要がある場合は、ブートストラップ法などを検討することになります。

質問：自分がこれまで読んできた科学研究論文はほぼ全てで、平均値の差の有無を調べるために、マンホイットニー検定をしてたと思うんだけど、「マンホイットニー検定の結果、平均値に有意な差があった」という言い方は、厳格にいうと、間違いってこと？つまり中央値に差はあったとしても、実は平均値には差が無いということもありうる？

Gemini 2.5 Pro：

はい、非常に鋭いご指摘です。その疑問は統計学を実践で使う上でとても重要です。

結論から申し上げます。

厳密には間違いか？
- はい、厳密に言えば「マン・ホイットニーのU検定（MWU検定）の結果、平均値に有意な差があった」という記述は間違いです。
- MWU検定は、あくまで**順位（ランク）**に基づいており、「分布の位置（多くの場合、中央値で代表される）が異なる」ことを検出する検定です。
中央値に差があるが、平均値に差がないケースはありうるか？
- はい、ありえます。
- これは、一方の群に極端な「外れ値」があり、それが平均値を大きく引っ張っている（歪めている）場合に発生します。

🤔 現実的に、その言い方は許容されているのか？

ここが最も悩ましい実務上の問題です。

お察しの通り、多くの科学論文（特に生物医学分野）で、正規分布を仮定できないデータに対してMWU検定を使い、その結果を（暗黙的に）「平均値の差」のように記述しているケースは非常に多く見られます。

これは、以下の背景があるためです。

歴史的経緯と慣習: t検定が「平均値の差」を検定する代表的な手法であったため、そのノンパラメトリック版であるMWU検定も、t検定と同じ目的（＝代表値の差）で使われるという慣習が根付いています。
実質的な結論の重視: 研究者が知りたいのは「薬Aは薬Bより効果があるか（＝値が大きくなるか）」であり、その代表値が平均値であれ中央値であれ、実質的な結論は変わらないことが多いです。分布が極端に歪んでいない限り、平均値が大きければ中央値も大きい傾向があります。
外れ値への頑健性: 生物データなどは外れ値が出やすいため、平均値は外れ値に引っ張られて「代表値」として不適切になることがあります。その場合、中央値の方がデータの中心的な傾向をよりよく表します。そのため、「平均値」を比較するt検定よりも「中央値」を比較するMWU検定の方が、データの性質上望ましいと判断されます。

望ましい記述（ベストプラクティス）

統計学的に最も厳格で正確な記述は以下のようになります。

「実験群と対照群の比較にはマン・ホイットニーのU検定を用いた。その結果、両群の分布には統計的に有意な差が認められた (p < 0.05)。」

（または、中央値に言及して）

「…その結果、実験群の中央値は、対照群の中央値と比較して有意に高かった (p < 0.05)。」

この場合、グラフも「平均値±標準誤差 (Mean ± SEM)」ではなく、「中央値と四分位範囲 (Median with IQR)」を示す箱ひげ図を使うのが最も整合性が取れます。

現実（よくある記述）

「両群の比較にはマン・ホイットニーのU検定を用いた。その結果、実験群は対照群と比較して有意な増加を示した (p < 0.05)。」

このように「平均値」という言葉を意図的に避け、「増加」や「差」といった曖昧な言葉で表現することも多いです。

結論として： 「MWU検定で平均値の差を見た」という記述は、厳密な統計学の観点からは不正確です。しかし、多くの研究分野において「正規分布しないデータに対してt検定の代わりに行った検定」という文脈で、慣習的に（あるいは不正確さを承知の上で）そのように解釈・記述されているのが実情です。

もしご自身で論文を書かれる際は、「中央値の差」または「分布の差」と記述するか、グラフを箱ひげ図にして中央値を示すのが最も安全で正確です。

このあたりの統計手法の「厳密さ」と「現場での使われ方」のギャップは、多くの研究者が悩むところですね。

質問：マンホイットニー検定をしたのに、Mean ± SEMで表記していたら、それは、間違った行為　といえるわけね。箱ひげ図で示すべきだったというわけね。

Gemini 2.5 Pro：

はい、その通りです。厳密に言えば、**「間違った行為」または「統計的に一貫性のない（misleadingな）行為」**と言えます。

🚨 なぜ一貫性がないのか？

検定手法の目的:
- マン・ホイットニーのU検定 (MWU検定) は、データが正規分布していない、あるいは外れ値がある可能性を考慮し、**中央値（Median）**や分布全体の位置を比較するために選択されるノンパラメトリック検定です。
- この検定を選ぶ時点で、「平均値 (Mean) は、このデータの代表値としてふさわしくない」と判断していることになります。
グラフ・記述統計の目的:
- Mean ± SEM（平均値 ± 標準誤差）は、平均値を中心的な代表値とみなし、その推定精度を示すものです。これはt検定のようなパラメトリック検定と相性が良い記述方法です。
矛盾:
- 検定では「平均値は信頼できないので中央値を見ます」と言っておきながら、グラフでは「やはり平均値で示します」と言っていることになり、論理的な矛盾が生じます。
- MWU検定で得られたp値は、あくまで中央値（あるいは分布）の差に対するものであり、グラフに示されたMean ± SEMの差に直接対応するものではありません。

📈 あるべき姿

おっしゃる通り、MWU検定を行った場合の記述統計とグラフは、以下のようにするのが統計的に一貫しています。

グラフ: 箱ひげ図 (Box plot)を用いる。 * 箱ひげ図は、MWU検定が注目している中央値 (Median)、四分位範囲 (IQR)、およびデータの全体の広がりを視覚的に完璧に表現します。

本文や表での記述: 「中央値 (四分位範囲)」、すなわち Median (IQR) を記載する。
- 例: 「実験群の中央値は 10.5 (IQR: 8.2-13.7) であり、対照群の 5.3 (IQR: 3.1-7.4) と比較して…」

この「検定手法」と「記述・グラフ」の一貫性は、論文の査読（レビュー）においても非常に重要視されるポイントです。MWU検定を使っているのにMean ± SEMの棒グラフが示されていると、査読者から「なぜ中央値で示さないのか？」と指摘される可能性が十分にあります。

平均値が同じで中央値に有意差がつくデータ例

平均値が同じで中央値が異なり、有意差がつくデータ例を、Geminiに作ってもらいました。

# Group A: 中央値は低いが、外れ値が平均値を引き上げる
group_a = np.array([
100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 164
])

# Group B: 中央値は高いが、平均値はAと同一
group_b = np.array([
105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 119
])

群A 平均値: 110.00
群A 中央値: 104.50
群B 平均値: 110.00
群B 中央値: 109.50

MWU検定 (両側): p = 0.0171
MWU検定 (片側 B > A): p = 0.9931
t検定 (参考): p = 1.0000

質問：データ、正規分布じゃないからマンホイットニー使いましたって言いたい場合に、正規性の検定はどうすればいいの？散布済みて明らか　とは言えないよね。

Gemini 2.5 Pro：

おっしゃる通り、「散布図を見て明らか」というのは主観的であり、論文などで正規性を否定する根拠としては弱いです。

そのために、正規性の検定 (Normality Test) という統計学的手法を用います。

1. シャピロ・ウィルク検定 (Shapiro-Wilk Test)

最も一般的で、検出力の高い（＝正規分布から少しでも外れているのを見抜く力が強い）正規性の検定手法です。

帰無仮説 ( $H_0$ ): 「このデータは正規分布に従う」
対立仮説 ( $H_1$ ): 「このデータは正規分布に従わない」

したがって、検定結果の p値の見方は、t検定やMWU検定とは逆になります。

$p < 0.05$ の場合: 帰無仮説が棄却される
- → 「データは正規分布に従わない」と結論できる
- → t検定は不適切。マン・ホイットニーのU検定（MWU検定）を使う強力な根拠となる。
$p \ge 0.05$ の場合: 帰無仮説は棄却されない
- → 「データが正規分布に従わないとは言えない」（正規分布と仮定してもよい）
- → t検定を使ってもよい、という根拠になる。

重要な注意点: t検定を使うには、両方の群が正規性の検定をパスする（ $p \ge 0.05$ ）必要があります。片方でも $p < 0.05$ となれば、両群の比較にはMWU検定を使うべきです。

Vibe Coding バイブコーディングとは何か？

最近、AIセミナーを視聴すると、Vibe Coding　という言葉がよく紹介されています。Vibe Coding　は一体なんでしょうか。
AI による概要

“Vibe coding” is a recent term for using large language models (LLMs) to generate software by providing natural language instructions, with minimal review of the resulting code
. It is a high-speed, intuitive approach focused on generating quick prototypes rather than on the code’s quality, security, or maintainability.

Origin and core concept
The term was coined in February 2025 by Andrej Karpathy, co-founder of OpenAI and former AI leader at Tesla. He described it as “fully giv[ing] in to the vibes, embrac[ing] exponentials, and forget[ting] that the code even exists”. The underlying idea stems from Karpathy’s earlier assertion that “the hottest new programming language is English,” meaning advanced LLMs can understand and produce code without the need for a developer to know specific language syntax.

How it works
The process shifts the developer’s role from manual coding to a more conversational, directorial one.
Describe the goal: The user gives a high-level prompt in plain language, such as “Create a Python function that reads a CSV file”.
AI generates code: An AI assistant like Cursor, Copilot, or Claude generates the code based on the prompt.
Execute and observe: The user runs the generated code to see if it works.
Refine iteratively: If there’s an error, the user copies the error message or provides feedback to the AI. The AI then suggests adjustments until the code works.

Relation to Anaconda and the data science environment
The Anaconda company recognizes the trend of AI-assisted coding, citing its potential to attract a new generation of developers and lower the barrier to entry.
However, Anaconda’s VP of Engineering, Ken Thompson, has noted that some experienced developers remain cautious due to the “nondeterministic nature of AI,” which can lead to unpredictable code output and increased risk.
In the data science context, vibe coding can be used for rapid tasks like scripting or data analysis, which are common within Anaconda environments.
For example, a user could vibe code a script using the Pandas library to read and process a CSV file, a typical task for data scientists.

Pros and cons
While vibe coding offers significant speed advantages, it also carries notable risks.
Pros:
Rapid prototyping: Allows for quickly creating a minimum viable product (MVP) or testing new ideas.
Lower barrier to entry: Enables non-programmers and beginners to build functional software without deep technical knowledge.
Increased productivity: Experienced developers can accelerate their workflow by using AI for boilerplate or repetitive code.
Cons:
Security risks: Speed often comes at the cost of security. AI-generated code, if not properly reviewed, can introduce vulnerabilities into a codebase.
Technical debt: By accepting code without understanding it, developers can create unmaintainable, fragile, and complex codebases that become difficult to debug and manage later.
Accountability issues: Developers who don’t fully understand the code they ship are less able to fix it when it breaks.
Accuracy issues: As Anaconda’s Ken Thompson noted, the nondeterministic output of LLMs can be a high-risk factor for stable codebases.

なんてことはない、自分が普段やっていることでした。自分はプログラミングはできませんが、AIにやりたいことを伝えて、それを実行してくれるPythonスクリプトを書いてもらって、Juypter Notebookの環境で実行しています。エラーが出たらエラーメッセージを貼り付けて、スクリプトを改善してもらいます。エラーは出ないけど動かない場合には、状況を説明して改善策を考えてもらっています。その会話を繰り返すうちに、最終的にはやりたい業務を実行してくれるPYTHONコードが出来上がるというわけです。スクリプトなので、同じデータセットに対しては同じことを再現性よく実行してくれるのがありがたいです。

砂肝（すなぎも）とは？肝臓じゃなくて胃。　なぜ、あの形？

スーパーでは、肉売り場に、レバー（肝臓）や砂肝などが隣り合わせに売られていますが、砂肝とはそもそも何でしょうか？「肝」と言う字があるので肝臓でしょうか？いいえ、違います。砂肝と書くくせに実は、鳥の「胃の一部」なんですね。「肝」というのは、肝臓という意味ではなくて、ここでは単に「内臓」の意味だったというわけです。

Gemini:
「砂ぎも」（砂肝とも書きます）は、主に**鶏（ニワトリ）の「砂嚢（さのう）」**という消化器官の一部です。

スーパーで売られているものは、ほとんどが鶏のものです。

「砂ぎも」って何？

鳥類が持つ**「筋胃（きんい）」**という、胃の一部です。「砂嚢（さのう）」とも呼ばれます。

鳥は歯がないため、食べ物を丸呑みにします。飲み込んだ食べ物を、胃液で消化する前に、物理的にすりつぶす必要があります。

そのために、鳥は小石や砂を飲み込み、この「砂ぎも」に溜めておきます。そして、砂ぎもの強力な筋肉を動かして、砂や小石と食べ物をこすり合わせ、細かくすりつぶします。

名前の由来: 食べた「砂（suna）」が溜まっている「肝（kimo = 内臓のこと）」ということから、「砂肝（すなぎも）」と呼ばれます。
食感: 非常に発達した筋肉の壁なので、脂肪が少なく、コリコリ・シャキシャキとした強い歯ごたえが特徴です。

スーパーで売られているのは、先述の通りほぼ**鶏（ニワトリ）**です。

鶏以外では、以下のような動物が持っています。

鳥類全般: 七面鳥、鴨（カモ）、アヒル、鳩（ハト）など、多くの鳥にあります。
爬虫類の一部: ワニなどにも見られます。
恐竜: 恐竜の化石からも、胃の中に石（胃石）が溜まった砂嚢が見つかっており、同じように食べ物をすりつぶしていたと考えられています。

確認：てことは、砂肝とはべつに「胃」があるわけではなくて、砂肝はあるいみ、胃そのものなわけね。胃の一部という意味で。

Gemini:

その通りです！ご理解の通り、砂肝は「胃の一部」であり、特に鳥類の「胃そのもの（の主要な片方）」と言えます。

もう少し詳しく言うと、鶏（鳥類）の胃は、役割が違う2つの部屋に分かれています。

腺胃（せんい）
- こちらが人間の胃に近い役割で、消化液（胃酸やペプシン）を分泌します。
- 食べ物はまずここを通り、消化液と混ぜ合わされます。
筋胃（きんい）＝「砂肝（砂ぎも）」
- 次に食べ物が送られるのが、この砂肝です。
- ここでは消化液はほとんど出ません。
- 腺胃で消化液と混ざった食べ物を、溜め込んだ砂や小石を使って、強力な筋肉で物理的にすりつぶします。

人間の場合、「歯で噛む」＋「胃で消化液を出す」という機能を口と胃で分担していますが、

鶏の場合は、**「腺胃で消化液を出す」＋「筋胃（砂肝）で（歯の代わりに）すりつぶす」**という機能を、2つの胃で分担しているイメージです。

ですから、「砂肝は、鶏の2つある胃のうちの、“すりつぶす方”の胃である」というのが一番正確な表現になります。

さらなる疑問：スーパーで売られている砂肝には、砂が入ってるの？取り除かれてるの？

Gemini:

スーパーで売られている砂肝には、砂は入っていません。

鶏を処理する（食肉に加工する）段階で、砂嚢（砂ぎも）を切り開いて、中身の砂や小石、消化しきれなかった食べ物のカスなどは、すべてキレイに洗浄・除去されています。

そのため、私たちがスーパーで買う砂肝は、砂嚢の「筋肉の壁」の部分だけになっています。

たまに「ジャリッ」とするのはなぜ？

もし砂肝を食べて「ジャリッ」とした食感があった場合、それは砂ではなく、下処理（したしょり）が不十分な**「銀皮（ぎんぴ）」**と呼ばれる硬い筋（すじ）の可能性が高いです。

銀皮とは: 砂肝の表面についている青白い膜のような部分です。これは非常に硬い組織で、取り除かずに調理すると、ゴムのように硬かったり、ジャリジャリとした砂のような食感に感じられたりすることがあります。
家庭での下処理: スーパーで売られている砂肝は、この銀皮がついたままのものが多いです。美味しく食べるためには、調理の前に包丁でこの銀皮をそぎ落とす「下処理」をするのが一般的です。

結論として、スーパーの砂肝に砂は入っていませんが、美味しく食べるためには**「銀皮」という硬い筋を取り除く下処理**をすることをおすすめします。

「砂肝の銀皮」の取り方を実況中継！包丁の入れ方を動画で分かりやすく解説【沼津りえの神ワザ下ごしらえ #17】｜ kufura [ クフラ ] kufura 79.3K subscribers

砂肝の形に関する疑問：砂肝はなぜ２つのかたまりがペアでちょうつがいみたいに開くの？それが一つの砂肝？

Gemini:

鋭い観察ですね！まさにその通りです。

スーパーで売られているあの「ちょうつがい」のような形全体で、1個の砂肝です。

あの独特の形は、砂肝が本来の「袋状」の臓器だった名残です。

なぜあの形なのか？

本来の姿: 砂肝は、砂や食べ物をすりつぶすための、筋肉でできた**「袋」**です。
処理（洗浄）: スーパーに出荷する前に、この「袋」の中に入っている砂、小石、消化物などをすべて洗い流す必要があります。
切り開く: そのために、処理工場で砂肝に包丁で切り込みを入れ、開きます。
洗浄: 開いた状態で、中をキレイに洗浄します。

この時、完全に2つに切り離してしまうのではなく、片側（ちょうつがい部分）を残して開くため、あのような「2つのかたまりがペアで開く」形になるのです。

この切り開き方を、料理用語で「観音開き（かんのんびらき）」や「バタフライカット」と呼ぶこともあります。

２つに見えるコブ

砂肝はもともと、左右対称に近い、筋肉が発達した2つのコブ（膨らみ）が集まって一つの袋を形成しています。

切り開くと、その2つのコブが左右に分かれるため、ペアのように見えるのです。

まとめると、あの形は「1個の袋状の砂肝を、洗浄のために切り開いた状態」ということになります。

しつこい質問：砂肝（筋胃）はなぜ腺胃のあとにあるの？すりつぶすためには、腺胃の前に位置すべきでは？

Gemini:

非常に鋭いご指摘です。人間の感覚（歯で噛む $\rightarrow$ 胃酸で溶かす）で考えると、確かに「すりつぶす」のが先のように思えますね。

しかし、鳥類が「丸呑み」することに最適化された結果、その順序になっています。

理由は、**「先に消化液でふやかした（柔らかくした）方が、効率よくすりつぶせるから」**です。

消化のプロセス

鳥類の消化は、この2つの胃の連携プレーで行われます。

1. 腺胃（せんい）が先：化学的消化（ふやかす）

丸呑みされた食べ物（硬い穀物、虫など）は、まず腺胃に送られます。

ここで強力な胃酸や**消化酵素（ペプシンなど）**が大量に分泌され、食べ物と混合されます。

2. 砂肝（筋胃）が後：物理的消化（すりつぶす）

消化液に浸かって柔らかく（ふやけた）状態になった食べ物が、次に**砂肝（筋胃）**に送られます。

砂肝は、その強力な筋肉と、溜め込んだ砂や小石を使って、柔らかくなった食べ物を効率よくすりつぶし、ドロドロの状態にします。

この順序のメリット

もし順番が逆で、硬く乾燥した穀物をいきなり砂肝ですりつぶそうとすると、膨大なエネルギーが必要ですし、効率も非常に悪くなります。

例えるなら、「硬い乾燥トウモロコシをそのまま石臼で挽く」（砂肝が先の場合）よりも、

「トウモロコシを水や薬品（消化液）に一晩浸けてふやかしてから石臼で挽く」（腺胃が先の場合）方が、圧倒的に少ない力で、より細かくすりつぶせるのと同じです。

つまり、鳥類は「化学的な下ごしらえ（腺胃）」を先に行い、「物理的な粉砕（砂肝）」を後に行うという、非常に合理的な消化システムを進化させたのです。

Gene silencing in X-chromosome inactivation: advances in understanding facultative heterochromatin formation

依頼：初めてこの話を聞いた高校生にもわかるように、この論文の内容をわかりやすく解説して。英語で。

Gemini:

Here is a simple explanation of the research paper, designed for a high school student.

The Big Idea: Why Female Cells Turn Off an Entire Chromosome

Your body is made of cells, and almost every cell has 46 chromosomes, which are like instruction manuals.

If you are biologically male, you typically have one X and one Y chromosome (XY)¹¹¹.
If you are biologically female, you typically have two X chromosomes (XX)²²².

This difference creates a “dosage problem”³. The X chromosome has over 1,000 genes. If female cells used both X chromosomes, they would produce double the amount of “X-linked” proteins as male cells⁴. This imbalance would be toxic.

To solve this, female cells perform an amazing feat called X-chromosome inactivation (XCI). They completely “silence” or “turn off” one of their two X chromosomes, making it dense and inactive⁵⁵⁵⁵⁵⁵⁵⁵⁵. This review paper explains how scientists are figuring out exactly how this “off” switch works.

The “Off” Switch: A Special Molecule Called Xist

The cell doesn’t just flip a switch. It uses a special tool called Xist (pronounced “exist”).

Xist is not a gene that makes a protein; it’s a non-coding RNA⁶. Think of RNA as a messenger molecule. Most RNA messengers are like recipes carried from your DNA to your cell’s factories to build proteins. Xist, however, is like a giant roll of “Warning: Do Not Use” tape.

Here’s the process:

Painting the Chromosome: The cell picks one X chromosome to silence. Only that chromosome starts producing millions of Xist RNA molecules⁷. These Xist molecules then “paint” or “coat” the entire chromosome they came from, spreading from one end to the other.
Calling for Backup: Xist doesn’t work alone. Once it coats the chromosome, it acts like a sticky beacon, “recruiting” other proteins to come and help⁹⁹. The most important helpers are the Polycomb group (PcG) complexes¹⁰.
Building a “Silent Zone”: The Xist coat and its PcG helpers create a “repressive compartment”¹¹. They physically change the chromosome’s structure, packing it so tightly that the cell’s “reading machinery” (like RNA polymerase II) gets kicked out and can no longer access the genes¹². They also add chemical “silence tags” to the chromosome’s proteins (histones) to mark it as “off-limits”¹³¹³¹³¹³.

Locking It In: How the Cell Remembers

Silencing the X chromosome is a two-phase process:

Phase 1: Initiation (The Reversible Step)This is the beginning, when Xist first paints the chromosome and starts the silencing14. This phase is reversible15. Scientists discovered a tiny, specific part of the Xist RNA molecule, called Repeat A, is essential for silencing the genes16. If they delete Repeat A, the Xist RNA still paints the chromosome, but the genes surprisingly stay on! 17 This shows that coating and silencing are two different steps.
Phase 2: Maintenance (The “Lock”)As the embryo develops, the cell needs to make this silencing permanent. It “locks in” the silent state using other tools, like DNA methylation1818181818. This is a chemical tag added directly to the DNA, acting as a permanent “lock.” This lock is so strong that in adult body cells, the X chromosome stays silent even if the Xist RNA is gone.

A Complex Life Cycle

This process is even more complex than it sounds. In mice, the “on/off” status of the X chromosome changes dramatically during early life (see Figure 1 in the paper)²⁰.

Imprinted Inactivation: Right after fertilization, the embryo always silences the X chromosome that came from the father.
Reactivation: A few days later, in the cells that will become the baby (the inner cell mass), this silent X is woken up and reactivated! For a short time, both X chromosomes are active.
Random Inactivation: Then, the cells undergo random X-inactivation²⁴. Each cell randomly picks either the mother’s X or the father’s X to shut down permanently²⁵. This random pattern is then passed down to all future cells in the body²⁶. (This is why female calico cats have random patches of orange and black fur!).
Germ Cell Reactivation: The only time the silent X is woken up again is in the cells that will become eggs (germ cells), because eggs need to pass on an active X chromosome²⁷²⁷²⁷²⁷.

Why It Matters

This paper reviews how all these pieces fit together—from the Xist RNA “paint” to the Polycomb “helpers” and the DNA “locks.” Understanding this process is a key part of understanding how our cells develop, how they create a stable “identity,” and how things can go wrong in genetic diseases.

以下、Google NoteBookLMにも要約してもらいました。

The provided text is an excerpt from a 2011 review article by Anton Wutz titled “Gene silencing in X-chromosome inactivation: advances in understanding facultative heterochromatin formation,” which explores the complex biological process of X-chromosome inactivation (XCI) in mammals. This mechanism ensures dosage compensation between sexes by silencing one of the two X chromosomes in female cells, leading to the formation of stable facultative heterochromatin. The text details the critical role of the non-coding RNA XIST in initiating silencing and establishing the repressive chromatin compartment through interactions with factors like the Polycomb group complex (PcG complex) and the nuclear scaffold protein SAF-A. Furthermore, the article distinguishes the initiation phase (XIST-dependent) from the maintenance phase (XIST-independent stability via mechanisms such as DNA methylation and the protein SMCHD1), highlighting how the process is developmentally regulated and varies across different mammalian lineages.

以下はNoteBookLMが作ってくれた音声要約（ポッドキャスト）。

三毛猫が黒、茶色、白の3色になる理由：X染色体の不活化

以下、グーグル検索結果　AIによる概要です。

三毛猫の多様な毛色は、メスに起こる「X染色体不活化」という現象が主な原因です。これにより、1匹の猫の体内で、異なる遺伝子を持つ細胞がモザイク状に存在するため、複数の毛色が発現します。

X染色体不活化の仕組み遺伝子の違い:

ネコの毛色を決める遺伝子の一つに、黒色（o）と茶色（O）を発現させるものがあり、これはX染色体上にあります。

メス猫の遺伝子: メス猫は2本のX染色体（XX）を持つため、両親からそれぞれ異なる遺伝子（ 𝑂 𝑂 と 𝑜 𝑜 ）を受け継ぐことがあります。

ランダムな不活化: 胚発生の初期段階で、メス猫の各細胞では2本のX染色体のうちどちらか一方がランダムに不活化（機能停止）されます。毛色の決定: 不活化されなかった方のX染色体にある遺伝子が毛色を決定します。

𝑂 を持つX染色体が不活化されなかった細胞は、茶色の毛色になります。

𝑜 を持つX染色体が不活化されなかった細胞は、黒色の毛色になります。

パッチ模様: この不活化は各細胞でランダムに起こるため、その後に細胞分裂を繰り返してできた細胞集団（クローン）が、茶色または黒色のパッチ模様となります。

白色の斑: 白色の部分は、メラニン色素の生成を阻害する別の遺伝子（常染色体にある 𝑊 𝑊 遺伝子）の影響によって生じます。

オスの三毛猫が希少な理由

オス猫はX染色体を1本しか持たない（XY）ため、基本的に三毛猫にはなりません。しかし、ごくまれに遺伝子異常で性染色体をXXYという組み合わせで持つオス猫が誕生することがあります。この場合、メスと同様にX染色体不活化が起こるため、三毛猫になる可能性がありますが、非常に珍しい現象です。

参考

三毛猫の毛色を決める遺伝子をついに発見～60 年間の謎だった三毛猫の毛色の仕組みを解明～　https://www.m.u-tokyo.ac.jp/news/PR/2025/release_20250516.pdf　　今回の研究により、三毛猫などオレンジ色の毛を持つ猫には、X 染色体上の ARHGAP36 遺伝子領域に約 5,000 塩基の欠失があることが明らかになりました。オレンジ毛が生えた皮膚での遺伝子発現を調
べたところ、欠失によって ARHGAP36 の発現が上昇し、その結果としてメラニン合成遺伝子群が抑えられ、黒色のユーメラニンからオレンジ色のフェオメラニン(※2)へと合成の切り替えが起きることが示唆されました。さらに、遺伝子の発現を抑制する DNA メチル化の状態を調べたところ、ARHGAP36 はX 染色体の不活性化に伴って高度にメチル化されることが分かりました。こ本研究成果は、米国の雑誌「Current Biology」に 2025 年 5月16日（金）午前 0 時（日本時間）に掲載されました。　A deletion at the X-linked ARHGAP36 gene locus is associated with the orange coloration of tortoiseshell and calico cats Hidehiro Toh, Wan Kin Au Yeung, Motoko Unoki, Yuki Matsumoto, Yuka Miki, Yumiko Matsumura, Yoshihiro Baba, Takashi Sado, Yasukazu Nakamura, Miho Matsuda, Hiroyuki Sasaki. Current Biology (2025) DOI:10.1016/j.cub.2025.03.075

女性の２つのX染色体のうちの一方が不活化される現象

男性の性染色体はXYですが、女性の性染色体はXXです。すると女性の場合は、X染色体が２つあるから、それぞれから遺伝子発現が生じて、男性よりも女性のほうが各遺伝子の産物（タンパク質）の量は2倍になるのか？というと、そんなことにはなりません。タンパク質を本来の量よりも2倍も多く作ってしまうと、不都合が生じるでしょう。男性の場合と同様になるような仕組みが存在します。それがX染色体の不活化です。胚のときに、それぞれの細胞がどちらか一方のX染色体をオフにしてしまうのです。一度選ばれてオフになったX染色体は、そのあとその細胞が分裂してもオフの状態が引き継がれる巧妙な仕組みが存在します。その辺りの事情をAIに訊いて、説明してもらいましょう。

質問：X染色体のどちらか一方に乗っている全ての遺伝子をオフにするの？それとも、個々の遺伝子に関してどちらかのX染色体がオフになるの（ランダムに）？

Gemini：ご質問ありがとうございます。とても良い質問です。

結論から言うと、「どちらか一方のX染色体が選ばれ、その染色体に乗っている遺伝子の『ほぼ』全てがまとめてオフになる」が正解です。これはX染色体不活性化（X-chromosome inactivation: XCI）と呼ばれる仕組みです。

1. 遺伝子ごとではなく「染色体まるごと」オフになる

個々の遺伝子がランダムにオフになるのではなく、細胞はまず「母親由来のX染色体」か「父親由来のX染色体」のどちらか一方をランダムに選びます。そして、選んだ1本のX染色体全体を、まるごと不活性化します³³³³。これは「染色体全体のサイレンシング（chromosome-wide silencing）」と呼ばれています。このプロセスは、Xistという特殊なRNA（タンパク質の設計図にならないRNA）によって開始されます。Xist RNAは、不活性化されると選ばれたX染色体に「ペンキを塗るように」全体を覆い（コーティングし）、その染色体全体が読み取れないように構造を変化させます。

２．なぜそんなことをするのか？（遺伝子量補正）

この仕組みは、生物学的な性別がXYである男性とXXである女性とで、X染色体上にある遺伝子の「量」を合わせるために存在します。

男性（XY）：X染色体は1本だけです。
女性（XX）：X染色体は2本あります。

もし女性が2本のX染色体を両方とも使ってしまうと、X染色体上の遺伝子から作られるタンパク質の量が男性の2倍になってしまい、細胞にとって不都合が生じます。そこで、女性の細胞は発生の早い時期にどちらか一方のX染色体をまるごとオフにすることで、実際に活動するX染色体を（男性と同じ）1本に揃えているのです。これを**遺伝子量補正（Dosage compensation）**と呼びます。

3. 例外：オフにならない遺伝子（エスケープ）

ただし、厳密に言うと「全ての遺伝子」がオフになるわけではありません。不活性化されたX染色体（不活性X染色体と呼ばれます）上にあっても、一部の遺伝子はこのサイレンシングを「免れて（escapeして）」活動し続けます。ヒトの細胞では、X染色体上の遺伝子のうち約15%が、この不活性化を免れる（エスケープする）遺伝子であると報告されています。

まとめ

基本: 2本のうち1本のX染色体がまるごと選ばれてオフになります。
例外: ただし、オフになった染色体上でも、一部の遺伝子（約15%）は活動を続けます。

質問：X染色体上にもし変異遺伝子があった場合、本来なら劣性遺伝子としてヘテロなら表現型が出ないはずなのに、一方が不活性化されるのだとしたら、せっかくヘテロ接合体の個人であっても、病気になってしまうということ？

Gemini:はい、その通りです。非常に鋭いご指摘です。

結論から言うと、ヘテロ接合体の女性（保因者）であっても、X連鎖劣性遺伝病の症状が（程度に差はあれ）出てしまうことはあります。

なぜ症状が出てしまうのか？

理由は、まさにお考えの通り「X染色体の不活性化」がランダムに起こるためです。

1. 女性の体は「モザイク」状態

X染色体の不活性化は、発生の初期段階で、個々の細胞がランダムに「母親由来のX」と「父親由来のX」のどちらかを不活性化します。そして、その細胞が分裂して増えるとき、その「不活性化したX」の情報は引き継がれます。

その結果、ヘテロ接合体（片方が正常遺伝子、片方が変異遺伝子）の女性の体は、

正常な遺伝子が働いている細胞
変異遺伝子が働いている細胞（正常なXが不活性化されたため）

この2種類の細胞が混じり合った「モザイク」と呼ばれる状態になっています。

2. 不活性化の「偏り」が運命を分ける

症状が出るかどうかは、このモザイクの「偏り（かたより）」、つまり運次第です。

幸運な場合（症状なし）
もし、体全体でうまい具合に50%ずつ不活性化が分かれれば、正常な細胞が半分あるため、必要なタンパク質は（ギリギリ）足ります。この場合、女性は「無症状の保因者」となります。
不運な場合（症状あり）
もし、偶然に、その病気にとって重要な臓器（例えば、血友病なら血液凝固因子を作る肝臓）の細胞の多くで、正常な遺伝子を持つX染色体ばかりが不活性化されてしまったとします。

その結果、その臓器では変異遺伝子しか働けず、必要なタンパク質が十分に作られません。

これが、ヘテロ接合体であるにもかかわらず、劣性遺伝病の症状が出てしまうメカニズムです。

補足

発症する保因者 (Manifesting Carrier)
このように、モザイクの偏りによって症状が出る保因者の女性のことを「発症する保因者（Manifesting Carrier）」と呼びます。
症状の程度
症状の程度は、変異遺伝子しか持たない男性（Xが1本しかないため）に比べると軽いことが多いですが、どれだけ偏りが生じたかによって個人差が非常に大きくなります。
常染色体の劣性遺伝との違い
常染色体（性染色体以外）の劣性遺伝病の場合、ヘテロ接合体であれば、両方の染色体が（不活性化されずに）働いています。そのため、正常な遺伝子1つで十分なタンパク質が作られ、症状が出ることはまずありません。

ご質問の通り、X染色体の不活性化という特殊な仕組みが、X連鎖遺伝病を非常に複雑にしているのです。

質問：個体で全ての細胞で一方のX染色体を選ぶわけじゃないんだね？個々の細胞が、選ぶのね？いつ選ぶの？最終分化したとき？分裂中は選べないよね？

Gemini:はい、その理解で完全に正しいです。非常に重要なポイントを突いています。

個体（Organism）ではなく、細胞（Cell）が選ぶ
受精卵の段階で「この個体は、父親由来のXをすべてオフにしよう」と決まるわけではありません。

発生初期のある時期に、胎児のもとになる細胞集団（内部細胞塊やエピブラスト）の中で、一つ一つの細胞が独立して、ランダムに「私は母親由来のXをオフにしよう」「僕は父親由来のXをオフにしよう」と選びます。

だからこそ、体は2種類の細胞（母方Xがオンの細胞と、父方Xがオンの細胞）のモザイク状態になります。

いつ選ぶのか？ (最終分化したとき？)

いいえ、最終分化したときではありません。

選ぶタイミングは、それよりもずっと早い、発生のごく初期段階です。

マウスの例（論文の図1で示されている内容）が分かりやすいので、少し詳しく説明します。

一時的な不活性化（刷り込み）: 受精後すぐ（2〜4細胞期）、まず「父親由来のX染色体」が一時的に不活性化されます。
一時的なリセット（再活性化）: その後、胚盤胞（Blastocyst）になり、胎児になる細胞（内部細胞塊）では、この不活性化が**リセット（解除）**されます。この瞬間、X染色体は一時的に2本ともオンになります。
ランダムな選択（本番）: そして、受精後5.5日目ごろ、この細胞集団（エピブラスト）が「体の各パーツになろう」と分化を始めるタイミングで、個々の細胞がランダムにどちらか一方を選んで不活性化します。

ヒトの場合も、マウスと詳細は異なりますが、着床前後（受精後7日目前後）という非常に早い段階で、このランダムな選択と不活性化が始まると考えられています。

つまり、「最終分化したとき」ではなく、「これから分化しようとする幹細胞の段階」で選択が行われます。そして、一度選んだら、その細胞が分裂してもその選択は「記憶」され、引き継がれます（維持されます）。

分裂中は選べない？

はい、その通りです。

細胞の活動は、大きく「間期（かんき）」（細胞が活動・成長する時期）と「分裂期（ぶんれつき）」（細胞が2つに分かれる時期、M期）に分かれます。

「選ぶ」のは間期
Xist RNAが染色体をコーティング（塗装）して不活性化を「開始（initiation）」するプロセスは、細胞が通常の活動をしている間期に行われます。
「維持する」のが分裂期
細胞分裂の真っ最中は、染色体はギュッと凝縮しています。このとき、Xist RNAや一部のタンパク質は一時的に染色体から離れることが知られています（特にヒト）。

分裂期の課題は「新しく選ぶ」ことではなく、分裂が終わった後に、ちゃんと同じX染色体を再び不活性化できるように「記憶を維持（maintenance）」することです。

まとめ

誰が選ぶ？
個々の細胞が、それぞれ独立してランダムに選びます。
いつ選ぶ？
発生のごく初期（分化が始まるとき）に選びます。最終分化したときではありません。
分裂中は？
選びません。選ぶのは間期です。分裂中は、その選択を忘れないように「維持」することに専念します。

OpenAI ChatGPT 5とは？GPT 4との違い

Sam Altman Shows Me GPT 5… And What’s Next Cleo Abram チャンネル登録者数 681万人

Here is a detailed summary of GPT‑5 (sometimes called “ChatGPT 5”), covering: when it was released; who developed it; how it differs from its predecessor (GPT‑4 and related models); what is being said about it; and in which fields it appears to be having a strong impact. I use an academic tone as you prefer.

1. Release and developer

GPT-5 was developed by OpenAI. (ウィキペディア)
The official release date was 7 August 2025. (OpenAI)
It is now the default model in the ChatGPT service, with users of free/paid tiers gaining access (with usage-limits and variants). (OpenAI Help Center)

2. What differentiates GPT-5 from GPT-4 (and immediate predecessors)

2.1 Architectural/technical changes

GPT-5 is described as a “unified system” combining: a fast high-throughput model for everyday tasks, a deeper-reasoning (“thinking”) model for harder problems, and a real-time “router” that chooses which sub-model to use depending on the task. (ウィキペディア)
Variants: GPT-5 has sub-versions such as GPT-5 mini, GPT-5 nano etc., aimed at faster, cheaper usage in the API context. (WIRED)
Improved handling of multimodal input (text + vision + possibly other modalities) is emphasised. (ウィキペディア)

2.2 Capabilities improvements

According to OpenAI, GPT-5 features state-of-the-art performance across domains such as coding, mathematics, writing, visual perception, health, etc. (OpenAI)
Better reasoning chains, longer/harder tasks, and more “agentic” behaviour (e.g., tool-use, UI generation) are cited as improvements. (OpenAI)
Reduced “hallucinations” (false/inaccurate statements) and improved accuracy in domain-specific contexts are claimed. (Botpress)
Enhanced coding support: e.g., generating high-quality code, front-end UI from minimal prompts. (OpenAI)

2.3 User experience and system behaviour

GPT-5 automatically switches between sub-models (“router” architecture) so that users no longer need to manually select e.g. “GPT-4” vs “GPT-4 Turbo”. (OpenAI Help Center)
The tone and style of the model are claimed to be more critical, less effusively agreeable, and more precise in certain tasks compared to previous models. (ウィキペディア) モデルの語調や文体は、以前のモデルと比べてより批判的で、過度に同意的ではなく、特定のタスクにおいてはより正確であるとされています。

注）

ここでいう “less effusively agreeable” は、直訳すると「やたらと同意的でない」「過剰に賛同しない」という意味です。
つまり、GPT-4 以前のモデルが

「そうですね！」「その通りです！」
といった調子で、ユーザーの意見に寄り添いすぎたり、あいまいな内容でも肯定的に答えてしまう傾向があったのに対して、
GPT-5 ではそうした迎合的・忖度的な態度を減らし、より批判的・分析的に考えるように調整されている、ということです。

したがって「忖度しない」「むやみに相手に合わせない」「必要ならはっきり否定する」というニュアンスで理解してよいです。

2.4 Summary of difference

In short: GPT-5 is positioned not as just a larger version of GPT-4, but as a qualitatively different system in terms of model orchestration, domain-depth, multimodal/multi-tool capabilities, and user-experience. The predecessor (GPT-4) was already powerful; GPT-5 is marketed as stepping into “expert/PhD-level” territory. (Le Monde.fr)

3. What is being said about GPT-5

3.1 Official claims

OpenAI describes GPT-5 as “our best AI system yet”. (OpenAI)
They claim it is a “significant leap in intelligence” over previous models. (OpenAI)
It is said to be available to all users, with different usage tiers (Plus, Pro) giving different allowances. (OpenAI)

3.2 External evaluations and commentary

A recent empirical study (Georgiou et al., 2025) found that GPT-5 “significantly outperformed GPT-4” in domains such as lesson planning, clinical diagnosis, research generation, and ethical reasoning — though in some tasks (e.g., assignment evaluation) performance was similar. (arXiv)
Some reviewers emphasise that while GPT-5 is better, it may not be a transformational leap into AGI (Artificial General Intelligence) yet. For example, one commentary noted that “GPT-5 will furnish a more pleasant and seamless user experience … but it falls far short of the transformative AI future that Altman has spent much of the past year hyping.” (ウィキペディア)
As with all advanced models, concerns have been raised about safety, consistency, and bias. For instance, tests found that GPT-5 may produce more harmful responses in some sensitive contexts than its predecessor. (ガーディアン)

3.3 Popular buzz-terms

“Vibe coding”: a phrase used to describe GPT-5’s ability to turn natural-language prompts into interactive/app-like behaviour or UI generation with minimal explicit instruction. (ファイナンシャル・タイムズ)
“Expert-level” or “PhD-level” assistant: the CEO of OpenAI reportedly described GPT-5 as akin to a team of PhD-level experts in your pocket. (Business Insider)

4. Fields in which GPT-5 appears to be revolutionising prior work

Below are several domains where GPT-5 is already making an observable impact (or is anticipated to do so). Because you are working in research/academic contexts, I will highlight areas especially relevant to academic/technical users.

4.1 Software development and coding

GPT-5’s improved ability to generate front-end UI code, integrate with tools/agents, produce high-quality code from minimal prompts is cited. (OpenAI)
For developers, this means a shift: previously humans meticulously built UI scaffolding, but now GPT-5 can produce such scaffolding automatically, enabling “software on demand”. This potentially changes workflows—from what used to be a manual programming process to one where prompting and iteration with the model become central.

4.2 Academic research, writing, and education

The empirical study found GPT-5 significantly outperforms GPT-4 in tasks like research generation and lesson planning. (arXiv)
For researchers like yourself, this suggests GPT-5 could be used more reliably for tasks such as drafting literature reviews, generating research outlines, brainstorming hypotheses, and assisting with writing in a more expert-level manner (though oversight remains essential).
In an educational context (lesson planning, assignment creation), the model could help instructors or students by producing high-quality content quickly.

4.3 Clinical / health / biomedical domains

The study notes improved performance in “clinical diagnosis” tasks. Although using GPT-5 for actual diagnoses must be done with caution, the improved model means that research tasks, medical writing, summarising clinical literature, or generating patient-education materials may become more accurate. (arXiv)
In your field (ophthalmology, biomedical research), this means GPT-5 may assist in drafting sections of manuscripts, suggesting experimental designs, interpreting literature, and perhaps modelling certain analytical workflows faster than earlier models.

4.4 Multimodal tasks (vision, audio, text)

GPT-5’s capabilities include visual perception: interpreting images, generating responses that integrate text and visual input. Although GPT-4 o introduced strong multimodal features, GPT-5 extends and integrates them into the unified system. (ウィキペディア)
For example, in image-heavy research (e.g., ophthalmic imaging, histology), GPT-5 may help with summarising what an image shows, generating captions, or even assisting in explaining visual data. This could change workflows that previously required separate tools for image analysis vs text summarisation.

4.5 Professional workflow automation

The “agentic” aspect of GPT-5 (tool integration, choosing appropriate reasoning mode, generating interactive applications) means that in professional environments (research institutions, universities, corporations) workflows may be re-designed: instead of just using an LLM for text, one might build custom “agents” (bots) that perform specific tasks, assisted by GPT-5 as the core.
For example, in your context of research administration (URA tasks), manuscript preparation, grant-writing: GPT-5 could act as an intelligent assistant that dynamically uses databases, drafts text, proposes checklists, etc.

5. Limitations, caveats and things to watch

Given your academic and research vantage point, it is important to note limitations:

Although GPT-5 is stronger, it is not infallible. The recent study found comparable performance in some tasks (assignment evaluation) and ongoing issues in safety/control. (arXiv)
Safety concerns: independent tests found more harmful content in GPT-5 vs previous models in some scenarios. (ガーディアン)
User reports: some users reported inconsistent quality as the model automatically switches sub-models depending on task, and there was backlash about legacy model removal. (ウィキペディア)
Because of the rapid pace of publicisation, peer-reviewed independent evaluations are still limited; many claims come from internal or early-user data.
For research/clinical use, reliance on GPT-5 must still include human oversight, especially where accuracy, reproducibility, and ethics are critical (which appears to align with your emphasis on rigor).

6. Summary

In summary: GPT-5 is the latest flagship model from OpenAI, released 7 August 2025, intended as a major advance over GPT-4. It brings a new architecture (router + thinking/fast models), stronger capabilities across domains (coding, multimodal, reasoning), and is being positioned as transformative in software development, research workflows, education, and professional automation. That said, it is not a magic substitute for human expertise and still requires critical oversight.

If you like, I can pull together a comparative table of GPT-4 vs GPT-5 (capabilities, limitations, architectures) tailored to academic research usage, and we can discuss how you might leverage GPT-5 specifically for your work (grant writing, manuscript revision, etc.). Would you like me to do that?

(ChatGPT 5)

Why do we respond so differently?

総説論文 Why do we respond so differently? Reviewing determinants of human salivary cortisol responses to challenge Author links open overlay panelBrigitte M. Kudielka a b , D.H. Hellhammer b, Stefan Wüst b c Psychoneuroendocrinology Volume 34, Issue 1, January 2009, Pages 2-18 Psychoneuroendocrinology を、Google NoteBookLMの音声概要作成機能を利用して、わかりやすく解説してもらいました。