レビュー論文。アフリカで多発する鉄過剰症について，病因論のレビューと公衆衛生問題としての重要性を問うている。
Walkerの所属は南アフリカ，Witwatersrand大学病理学科熱帯病教室生化学研究ユニット，及び南アフリカ医学研究所。1948年にトウモロコシ加工品を食べている囚人で金属塩のバランススタディをしようとして，成分表から計算した鉄よりも遙かに高いレベルの鉄を食品と便の両方から検出して，鉄製容器の調理が過剰摂取につながっていることを発表した大御所。；Segalの所属はBaragwanath病院医学教室胃腸科とWitwatersrand大学。
サハラ以南のアフリカで，1925-1928年にヨハネスバーグで死亡した876人の検屍によって，器官や組織に広汎な鉄沈着を起こしている（この状態をhaemochromatosisとかFe overloadとかsiderosisと呼ぶ）人が珍しくないことが，1929年，Strachanによって報告された。Strachanは，主要な増悪因子は食生活らしいとし，糖尿病の進行は色素沈着の程度と速度に依存するとした。軽いケースでは色素沈着だけのこともある。Cu, Sn, Znの金属毒性も示唆した。
HBC, HCVとの共役してHCC（肝細胞癌）リスクを高める可能性
Walker（この論文の筆頭著者でもある）が鉄製調理器具からの溶出を示唆。穀類や豆類は，調理によって鉄含量が２倍になる。しかし，鉄の取り込みは酸で発酵させた穀類の場合，つまり，サワーポリッジ（marewa）と伝統的ビール（サトウモロコシの糖蜜ビール），遙かに高くなることがわかった。これらはともにpHが低く（3-3.5），とくに男性によって毎日何度も大量に消費される。結果として，鉄摂取量は100 mg/dにもなり，「過剰摂取が鉄沈着の第一の原因」と考えられた（鉄製容器からの調理中の元素の取り込みは1937年から指摘されていたが，当時はそれが集団レベルで栄養学的重要性をもつとは考えられていなかった）。1937年の論文では白人を対象とした短期間のバランススタディによって高レベル鉄摂取はexcessive retentionを起こす（Widdowson and McCanceではretentionは54日間，8.8 gに達した＝それだけ吸収されないということ？ バランススタディにおけるretentionの意味がわからんが，おそらくそうだろう）ので，消化管あるいは他のどの臓器もアフリカ集団の鉄過剰症を説明するのに本質的に関わっている必要はないと結論されたが，後に（Bothwellら1964），調理容器からの高い鉄取り込みとその生物学的利用可能性が確認された。ヨハネスバーグでは，近年鉄過剰症が減ったが，伝統的ビールが西洋酒に変わったことが大きく効いている。小動物での実験でも肝臓，腎臓，脾臓（脾臓が最大の影響）に鉄沈着が起こること，膵臓は痕跡程度であることが確認済み（ラットでの実験ではアフリカ人の50倍の高レベルだし原因不明だけど，鉄強化したトウモロコシ食の方が鉄強化した貯蔵食よりも鉄沈着がひどかった）。
北ヨーロッパ人の子孫集団では，ヘモクロマトーシスは10人に１人が遺伝子をもち300人に１人がホモ接合体である最も頻度の高い常染色体劣性遺伝病（80％以上の患者が第６染色体上HLA-A3に変異をもつこと，劣性ホモでも必ずしも発病しないことが既知）。この病気ではいくら鉄貯蔵が増えても小腸上部で鉄が吸収され続ける。ヘモクロマトーシスで肝硬変を起こした人はHCCのリスクが一般母集団の200倍。Gordeukら(1992)は，アフリカ型鉄過剰でも家系分析をした結果，HLA-A3とは違う別の遺伝子がビール摂取と相互作用して発症に至るという仮説を提唱。
感染でフェリチンレベルが上昇すること。腸管寄生虫感染の有病割合が高く鉄摂取が乏しいところでは駆虫プログラムが鉄栄養状態を改善し，貧血の発生率を下げる。血清フェリチンは炎症があると上昇する。途上国では炎症による貧血は侵入する病原体と腫瘍細胞に対する宿主の防御機構を反映している（→Konjin 1994; Pettersson et al. 1994; Kent一派の低鉄血症適応仮説と通底）。血清鉄高値はさまざまなガン，とくにHCCと関連。ナイジェリアでは慢性肝炎患者の血清フェリチンはHCCの指標となる。南アフリカでは24人の鉄過剰患者は48人の病院コントロールに対し，HCCの発症リスクが10.6倍（アルコール消費，慢性HBV, HCV，アフラトキシンB1曝露をコントロールしても）。鉄過剰のHCCへの寄与危険は29％と推定。20人の癌患者と75人の家族では鉄過剰のHCC発症リスクは4.1（95％CIが0.5, 32.2だから有意でない；つまり遺伝的要因が関与しているということだ）。しかし韓国でも血清フェリチンレベルが300マイクログラム／リットル以上の肝炎患者は後にHCCを発症するので，血清フェリチンレベルが即鉄過剰とは限らない。
ある指標の値の上昇がどの程度の有害性を反映するかは状況依存で可変。ベルファストとトゥルーズでは平均血清コレステロールレベルには差がないが，CHD発症は前者が3-4倍。
サハラ以南のアフリカ諸国での若い金鉱労働アフリカ人男性に共通して高い血清鉄レベルが見られた（血清鉄18.0-64.8 micromol/L, TIBC 60.8-106.2 micromol/L, Tf飽和度 29-60％）。白人はそれぞれ20.6 (SD=5.6), 57.0 (SD=6.5), 16-55％。表１は血清フェリチンとTf飽和度（ESWG 1985によれば鉄過剰の最良の指標）の集団間比較。アフリカ集団は，とくに男性で白人よりずっと指標値が高い。過剰割合は，男性で11.7％に達する。NHANES II集団では，男女込みで0.3％に過ぎない。もし過剰摂取だけが原因なら同じ量摂取している夫婦は同じくらいの過剰蓄積を起こしている筈だが，現実にはかなりのバリエーションがある。故に現状ではアフリカ型鉄過剰は過剰摂取が原因と結論するには控えめにしておかねばならない。遺伝要因などを明らかにする必要がある。
身体の鉄貯蔵が高いコミュニティでの男性のill-health負荷の程度：現在でも鉄製容器を調理に使っている南アフリカの農村部で，40万人をカバーする３つの病院でHCCの発生率を調べたところ，100000分の８で，これはアフリカ男性の癌登録5.7/10万と大まかにいえば一致。白人男性では4.1。８／10万という発生率では，例えば人口25000人の村では，毎年２人の男性がHCCになって死ぬことになる。仮にsiderosisが主要死因だったとしても，またたとえHCC発生率を過小評価しているにしても，HCCへの寄与という点から見て，siderosisのill-health負荷はきわめて小さく，鉄摂取を減らす必要があるかどうかは疑問である。ケープタウンでは中年男性の１／４が血清フェリチンレベル高値である（平均が男性285, 女性62.5 microgram/L）。HCCは死因の1.1％であり，siderosisになっていないと思われる白人の0.8％，黒人以外の有色人種の0.9％とあまり変わらない（HCC患者の死亡におけるsiderosisの高いオッズ比からすると，HCCの高死亡率がアフリカ集団で予想されたにもかかわらず）。ジンバブエのハラレでの結果ではHCCの標準化発生率（人口10万対）はアフリカ人男女で34.6と19.9，白人で12.9と4.7。総死亡が12598アフリカ人，415白人で，全癌死が833，うちHCCが66。最大限見積もっても，HCC死亡は0.5／10万となり，HCCが癌の中で最も一般的だとしても，発生はケープタウンと同程度。evidence-based medicineの見地からいって，また関連する疾病の発生を減らすという観点からみて，高い鉄摂取がどの程度主要な原因因子なのかが問題である。簡潔にいえば，次のように問うことができる。「高い鉄摂取が減らされればsiderosis，少なくとも顕著なsiderosisの有病割合は下がるのか，肝疾患の低下は検出されるか，有病割合や死亡率は下がるのか？」不幸にしてこれを確かめる実験はまだされていない。
アフリカ型鉄過剰症について，今後必要な情報：（１）現在の鉄製容器の使用の程度，現在の調理後の食物及び飲み物中の鉄含量，（２）習慣的な鉄摂取のレベル，（３）習慣的な鉄摂取と鉄栄養状態の関連の測定，（４）コミュニティ内で，血清鉄レベル上昇が普通に見られる集団のhealth/ill-healthのレベル。最後の問題については，45-64歳のアフリカ男性（血清フェリチン平均285 microgram/L）をケープタウンで患者対象研究すると大きな情報が得られるだろう。アフリカ型鉄過剰症の遺伝素因をもっていると考えられる人が，50-100 mg/day未満の鉄摂取だったときに毒性のあるレベルの鉄蓄積が起こるか，も未知である。鉄吸収に関する白人とアフリカ人の実測比較もまだである。マリのように男性のHCCが47.9/10万というところでの疫学研究もこれから。
[1]の中で引用されていた，この分野の新しい知見。
著者たちは，ジンバブエ大学とWitwatersrand大学（南アフリカ）とユタ大学とOrmskirk病院（英国）とNICHDとジョージ・ワシントン大学の共同研究グループ。Last AuthorのGordeukは1992年にアフリカ型鉄過剰症へのHLA-A3以外の遺伝子の寄与を示唆した論文の筆頭著者。
背景は[1]を参照。1992の論文には鉄測定に関して４つの欠点があったので，そこを改善してさらなる証拠を得ることが目的。(1)血清フェリチン値を遺伝的分析に使っていない，(2)Tf飽和度とUIBCが食事をコントロールしていない１回だけの測定値，(3)ビタミンＣレベルが未知，(4)採血前アルコール摂取をコントロールしていない。45家系データを追加し，上記４点を解決した分析を実施したのが本論文。
12歳以上のアフリカ黒人351人。ジンバブエの10 provinceから150人，南アフリカの９ provinceから201人。Shona, Swazi, Shangaan族を祖先にもつ農村居住者が多く，ヨーロッパ人を祖先にもつ者は皆無。21の家系を確認。各家系は6人から54人のメンバーからなり，計271人。インデックス被験者（index subject）は肝生検で鉄過剰（肝細胞鉄グレードが2-4）を呈した。サンプルサイズを最大化するためと遺伝モデルと遺伝子頻度のパラメータ推定値を強めるため，さらに24家系を追加。追加家系の規模は2人から13人で，インデックス被験者が鉄過剰である確認は取れていないが，農村居住の伝統的ビール飲み70人からなる（？10人足りない！）。研究参加者の村を訪問してインタビューにより家系図での正確な関係を決定。
伝統的ビールは，自宅で亜鉛メッキしていない鉄製ドラムで醸造した飲み物として定義され，高い鉄含量をもつことが既知。対象者の家で採取した48サンプルの分析の結果，平均±SDは，アルコール濃度が3.2％±0.4％，鉄濃度が46±17 mg/Lだった。各被験者は自分の伝統的ビール消費量を尋ねられた（典型的な１日の消費量と，典型的な１ヶ月に何日その飲み物が飲まれるか，さらに伝統的ビールを飲み始めてからの年数，もしもう飲んでいないなら止めてからの年数）。生涯地ビール摂取量のごく大雑把な推定であることに注意。
偶然一時的に高値になっているのではないことを確認するため，92％（322人）については３日間静脈血を採取。残り29人については１日または２日。日内変動の影響／鉄が多い食事の影響を避けるため早朝空腹時採血。ビタミンＣ欠乏で鉄過剰の場合には血清鉄や血清フェリチンが変に下がるかもしれないので，２回目，３回目の採血前（少なくとも24時間前）に1.0または2.0 gのビタミンＣを経口投与。アルコール摂取の影響を最小化するため，採血前少なくとも24時間の時点から，研究終了までアルコールを摂取しないよう依頼（確認は？）。
血清鉄とTIBCをICSHの推奨する方法（血清鉄の測定を参照）の変法で測定。血清フェリチンはEIA（Ramco, Houston, TX）で測定。総血球数（Coulter, Hialeah, FL），網状赤血球数，赤血球沈降速度（Westergren）を測定。肝機能検査は，Cobas Bio autoanalyzer（Roche Diagnostic Systems, Montclair, NJ）でRoche Diagnostic Systems（Johannesburg, South Africa）の試薬を使って実施。HBV, HCVマーカはアボットのEIAでスクリーニング。白血球のビタミンＣレベルはDennson and Bowersの変法で測定（298人については３日間とも測定できたが，残りは運搬中あるいは処理中に無くなってしまった）。
Tf飽和度をSI/TIBCで計算（最大100％）。UIBCをTIBC-SIで計算（最小0 microg/dL）。可能な場合はTf飽和度やUIBC，血清フェリチンについてビタミンＣ投与後である２日目と３日目の平均を採用。血清フェリチンのASTへの比は１日目の血清フェリチンを１日目の血清ASTで割った値。ASTの最小値は正常値の上限に設定（30から35），この比の最小値は1.0。
ビタミンＣ投与の白血球ビタミンＣレベルへの影響と鉄栄養状態の間接尺度への影響を，反復測定ANOVAで検定。インデックス被験者以外の対象者について，地ビール摂取があるかないかによって各変数をt検定，U検定，フィッシャーの正確検定で比較。鉄栄養状態の尺度は被験者がインデックス被験者のfirst degreeの親類かどうかによって，年齢，性，生涯地ビール消費量を調整したANOVAで比較。フェリチン値とsFt/AST比，生涯地ビール消費量は対数変換してからANOVAに投入。
16人についての形質値を排除。７人の発端者を含む。そうしないと貧血（Hbで定義）がTfとsFt/AST比の上昇の原因として除かれ得なかっただろうから。US集団の鉄栄養状態評価の例に倣って，20-44歳女性の150 microgram/L以上，20-44歳男性と45-65歳女性の200以上，45-64歳男性の300以上，64歳を超える男性の400以上を血清Ft上昇と判定。対応するsFt/ASTは，最小値30または35 IU/LのASTで，示されたsFTを割った値になる。Dr. C.A. Finchが推奨しUS栄養調査で使われている鉄過剰の定義を保守的に適用して，我々は21人の発端者と他に25人を高sFtと80％以上のTf飽和度をもつものとして，affectedであると指定した。少なくとも1000 Lの自家製ビールを飲んでいてsFtが上昇していずTf飽和度が42％未満，あるいは10000 L以上の自家製ビールを飲んでいてsFtが上昇していないunaffectedの50人を指定。Tf飽和度42％は，NHANES IIのアフリカ系米国人の平均＋2SDである。成人／閉経後年齢は，男性20歳，女性50歳を超えるものとして計算された。sFtが10000 microgram/Lを超えていた３人の形質値を排除（極端な上昇から肝細胞壊死あるいは腫瘍からの分泌らしいため）。生涯地ビール摂取，sFt，sFt/AST比は正の歪みのため自然対数変換。Tf飽和度とUIBCはsFtが400 microgram/Lを超えていてsFt/AST比が11.4 microgram/IU未満だった12人のデータを排除（sFtが高くsFt/AST比が低いのは肝細胞障害を示すから）。
Tf飽和度，UIBC，sFt，sFt/AST比に分離分析を適用。各分離分析は332人の個人について測定されたその量的形質と，96人について指定されたaffection状態の２変数分析。遺伝モデルの尤度は家系図分析パッケージ(Pedigree Analysis Package)を使って計算し，最大値は非線型プログラミング：システム最適化ラボ(NPSOL)から得られた。肝臓の鉄の増加がある21人の発端者を通して選ばれた家系図の各々について，各発端者のaffectionの確率で尤度を割ることによって補正。最大化した尤度をもつ一般モデルをの尤度を，パラメータに制約を加えたサブモデルの尤度で比較して検定。いくつかの仮定（簡単にいうと，多数の独立で同一の分布に従うオブザーベーションが必要）が成り立てば一般モデルの尤度をサブモデルの尤度で割った値の自然対数に−２を掛けたものが近似的に自由度がパラメータ数の差であるカイ二乗分布に従うことを利用（注：尤度比検定である）。
affection状態と量的形質の両方を規定する２対立遺伝子の１遺伝子座を仮定。集団中のaffectionの割合は0.059に固定。この割合はジンバブエでの先行研究に基づき，男女の鉄過剰割合の平均である。南アフリカでの最近の研究での推定値も0.05で似たようなもの。affection状態はそれに寄与する量的な形質のliabilityの大きさを反映すると仮定。２つのホモ接合体の平均値の差は遺伝子型内標準偏差の10倍に固定。各量的形質は，分析の一部としてべき乗変換。自然対数変換された生涯地ビール摂取量と成人／閉経後年齢は変換後の量的形質の平均値に対して線型効果をもつと仮定。ビール消費について遺伝子型特異的効果を，年齢には単一の効果を仮定。量的な形質のliabilityの大きさと各量的形質は，変換及び生涯地ビール消費と年齢による補正後，遺伝子頻度に等しい割合で混合された，各々は正規密度をもつ分布の混合分布になると仮定。主要な遺伝子座の遺伝子型内での変動はポリジーン効果と個人特異的なランダムな環境の影響による。遺伝子型内の量的形質とaffection状態の相関係数を0.9と仮定した。1992年の分析では伝統的ビール消費がカテゴリカルだったが今回は連続量として扱い，個人のaffection状態を指定して，affection割合を5.9％に固定したところが主な違い。
モデルのパラメータは，対立遺伝子頻度(q)，伝達確率（τ1,τ2,τ3），その形質の平均レベル（μ1,μ2,μ3），遺伝子型内の形質の標準偏差（σ），ビール消費の形質への効果（b1,b2,b3），年齢の形質への効果（a），変換の位置とスケールパラメータ（LとS），形質の多因子遺伝性（ha2）を含む。伝達確率τiは，遺伝子型iの親がアリル１を伝達する確率。ただし遺伝子型i=1,2,3は，それぞれ鉄負荷遺伝子を欠くホモ接合体，ヘテロ，鉄負荷遺伝子ホモ接合体を示す。多因子遺伝性ht2とha2は，ポリジーンによる遺伝子型内分散の割合を示す。モデルの尤度は近似的に得る。主要な遺伝子座による遺伝性は，(a)主要な遺伝子座がないという仮説(q=0)や(b)環境による非伝達性の仮説が棄却されることと(c)メンデル遺伝仮説が棄却されないことによって推論される。(a)はq=0, μ1=μ2=μ3，b1=b2=b3，d=0，τ1=1，τ2=1/2，τ3=0をτ1=1，τ2=1/2，τ3=0に対して比較して検定。(b)は1-q = τ1=τ2=τ3を制約条件なしに対して比較して検定。(c)メンデル遺伝の仮説（τ1=1，τ2=1/2，τ3=0）は，これを制約条件なしに対して比較して検定。劣性（μ1=μ2，b1=b2，d=0）かどうかは，μ1=μ2，b1=b2，d=0，τ1=1，τ2=1/2，τ3=0をτ1=1，τ2=1/2，τ3=0に比して検定，優性（μ2=μ3,b2=b3,d=1）かどうかは，μ2=μ3,b2=b3,d=1，τ1=1，τ2=1/2，τ3=0をτ1=1，τ2=1/2，τ3=0に比して検定。
（注）dというのは唐突に出てくるがなんだか不明。