ハーバード大学T.H.チャン公衆衛生大学院の研究者グループが、原子力発電所の近くに住むことがより高いがん発生率と関連していると主張する一連の論文を発表した。このシリーズの最古の論文は、ヤザン・アルワディが主導し、2025年12月に『Environmental Health』誌に掲載され、マサチューセッツ州におけるがん発生率を調べたものである。拡大版の全国調査が3月に『Nature Communications』誌に続き、今回は発生率ではなくがん死亡率を対象とした。さらに『Journal of Exposure Science & Environmental Epidemiology』誌に肺がん、乳がん、大腸がんを扱う論文が、そして最も最近ではヨーロッパの『Environmental Epidemiology』誌に、がん単独ではなく総死亡率を扱った論文が掲載された。
それらすべての背景にある手法は、説明するのは簡単だ。著者らは、原子力発電所からの距離に基づいて、すべての郵便番号（ZIPコード）または郡に「近接スコア」を構築する。マサチューセッツ州の研究では120キロメートル、全国規模の研究では200キロメートル、すなわち約75マイルと125マイル以内を対象とする。これらの円内にあるすべての地点を被曝地点とし、より近い場所により重いウェイトを与え、円が重なる場所では被曝が累積するとする。その後、その近接スコアと一連の統制変数を用いてがんアウトカムの回帰分析を行い、その結果得られた係数を年齢と性別ごとの相対リスクに変換し、帰因分画を算出し、最後に2000年から2018年にかけて発電所に起因する死亡数を推定する。著者らは、彼らの手法と結果が「研究プログラムの拡大のための科学的根拠と公衆衛生上の正当性を提供する」と述べている。
以前からこれらの研究を「ナンセンス」と呼んでいたデリック・ティルソンとアダム・スタインは、数か月をかけて分析を再現した。著者らは8行のコードを提供し、統制変数についていくつかの質問に答えたが、著者らによれば、それらは結果を再現しなかった。再現作業の大半は、第一原理と試行錯誤によって行われた。最初の全国がん死亡率研究の結果に十分近い値が得られると、彼らは同じ手法を他のランドマークに適用した。
その結果は、額面通りには受け止めがたいものだ。コストコ倉庫に適用すると、この手法は220万件以上のがん死亡、すなわち2000年から2018年までの全がん死亡の20%以上を倉庫に帰因させる。ハーバードを含む私立4年制大学で159万件、公立大学で62万6212件、スーパーファンドサイトで89万5258件、州都で13万2389件だ。これらのランドマークだけを合わせても、その期間の全がん死亡の半分以上を説明してしまう。
再現研究では、ハーバードチームの手法を一般的なランドマークに適用し、コストコ倉庫、私立および公立大学、スーパーファンドサイト、州都に膨大ながん死亡数が帰因されることを発見した。
プロスポーツ会場も同様に奇妙な数字を出す。NFLスタジアムの近くで41万8520件、NBAアリーナの近くで47万1794件、MLB球場の近くで94万4769件、NHLリンクの近くで12万6751件、MLSピッチの近くで5万0889件だ。野球場だけで、サッカー場のほぼ19倍の帰因死亡数になる。排気ガスや煙がより多そうなNASCARサーキットでも、わずか7万9278件にとどまる。スポーツ施設を含めると、この手法は785万件以上の死亡を帰因させ、総数の4分の3に達する。そしてハーバード大学単体で見ると、11万1003件の死亡を帰因させ、原子力発電所の11万5586件に匹敵する。
核心的な問題は、近接が被曝ではないということだ。著者らの共著者自身が、ウェビナーでのプレゼンテーションで、燃料交換時に放射性粉塵が封じ込めと遮蔽をすり抜け、施設のセンサーでは検出されずに逃げ出すというメカニズムを説明している。しかし、測定された被曝は別の物語を語る。最も厳重に監視されている米国の原子力作業員の多くは、測定可能な年間線量を全く受けておらず、被曝した作業員でも平均線量は職業上の許容線量のわずか2%にすぎない。現場で実際に働く人々が、法的職業許容線量のせいぜい50分の1しか受けていないのなら、同じ発電所から5、10、25、50、120、200キロメートル離れた住民が測定可能な線量を受ける経路など、あり得ない。
著者ら自身も、少なくとも部分的にはこの限界を認めている。講演では、自分たちの論文は単なる生態学的研究であり、相関を示すだけで因果関係を証明するものではないと述べている。それは正当な研究カテゴリーだが、論文が答えていない疑問を提起する。被曝のメカニズムは何なのか。再現研究は、答えは「ない」かもしれず、この手法が全く別のものを捉えている可能性を示唆している。
その「別のもの」こそが、手法そのもののようだ。ティルソンとスタインは、どのランドマークをテストしても、ネガティブな結果が得られたことは一度もないと報告している。実在のがんデータの代わりにランダム化されたアウトカムを手法に与えても、依然として陽性の結果が出た。彼らが結論づけるところでは、この変動は一方の方向に一貫して傾いたランダムノイズにすぎない。ほとんどの距離ベースの被曝研究は、はるかに小さな領域、10キロメートル未満、約113平方マイルを対象とするが、ハーバードの研究では4万8519平方マイル、ミシシッピ州ほどの大きさの円全体にわたる被曝を主張している。彼らの説明では、この手法は放射線被曝と線量には盲目であり、座標、近接、共変量、死亡カウントしか理解せず、それらから数値と陽性の結果を生み出せるが、なぜそうなるかを説明できない。
実際の帰結として、これらの論文は原子力発電所ががんに寄与する新しいメカニズムを実証していない。巨大な円を引いてデータポイントの相関を示したにすぎない。著者らが主張するとおり、研究デザインが因果メカニズムを特定できていないとき、洗練された統計は極めて精密なナンセンスを生み出す。そしてそれが、文化的にもっともらしい対象に適用されて陽性の結果が出るとき、そのナンセンスは特に危険だ。この手法による帰因死亡数はおそらくゼロであり、一方でこの手法による悪い論文の数は少なくとも4本だ、と彼らは結論づける。
不明なままなのは、元の著者らがプラセボ・ランドマークに対する手法のテストを怠ったのか、意図的に行わなかったのか、そして査読者たちがランドマークの選択に対する結果の感度を検証したのかどうかだ。ティルソンとスタインの再現は徹底していたが、部分的には試行錯誤であり、著者らが提供したコードでは発表された結果を再現するには不十分だったと指摘している。同じ批判が文献中の他の近接ベース研究にも当てはまるかどうかは、この再現が一つの手法ファミリーのみを扱っているため、未解決の問題として残っている。
結論を知りたい読者のために言えば、これらの研究は原子力発電所ががんを引き起こすことを証明していない。ある特定の統計的アプローチをがん死亡率データに適用すると、原子力発電所だけでなく、コストコ、野球場、ハーバード大学についても驚くべき相関が生じることを示したにすぎない。被曝経路がなく、信号とノイズを区別できない手法である限り、それらの相関に証拠としての重みはない。