Исследование детской астмы выявило опасные смеси загрязнителей воздуха

Исследователи из Медицинской школы Икан при Маунт-Синай разработали новый алгоритм машинного обучения и использовали его для выявления ранее неизвестных смесей токсичных загрязнителей воздуха, которые, по-видимому, связаны с плохими результатами лечения астмы на более поздних этапах жизни ребенка.

В ходе исследования было изучено раннее воздействие десятков загрязняющих веществ, которое потенциально мог испытывать 151 ребенок с легкой и тяжелой формами заболевания. В то время как некоторые случаи можно было связать с отдельным, установленным загрязнителем воздуха, другие оказались связаны со смесями загрязняющих веществ, которые никогда не были связаны с астмой. Результаты и описание нового алгоритма были описаны в статье, опубликованной в журнале Journal of Clinical Investigation.

“Астма является одним из наиболее распространенных заболеваний, поражающих детей в Соединенных Штатах. В этом исследовании мы составили список загрязнителей воздуха, воздействию которых может подвергаться маленький ребенок и которые могут привести к долгосрочным проблемам с астмой”, – говорит Супинда Буньяванич, доктор медицины, MPH, MPhil, профессор педиатрии, генетики и геномных наук в Icahn Mount Sinai и старший автор исследования. “Наши результаты показывают, как дыхание отдельными загрязнителями и их комбинациями может привести к плохому исходу астмы. Мы надеемся, что более полный, целостный взгляд на загрязнение воздуха однажды сможет снизить вероятность того, что дети будут страдать от астмы”.

Астма, которой страдают около семи процентов детей в США, – это заболевание легких, при котором люди хрипят, испытывают стеснение в груди и приступы кашля. Хотя несколько исследований показали, что вдыхание отдельных токсичных загрязнителей воздуха, или “воздушных токсинов”, повышает вероятность того, что ребенок может заболеть астмой, мало что известно о том, что происходит, когда загрязнители смешиваются.

В данном исследовании ученые использовали новый алгоритм машинного обучения, чтобы выяснить, что 18 отдельных химических веществ могут быть связаны с плохим исходом астмы в более позднем возрасте. В частности, они обращали внимание на то, нуждался ли ребенок в ежедневном приеме лекарств, контролирующих астму, приходилось ли ему посещать отделение неотложной помощи или лежать в больнице из-за своего заболевания. Однако они также обнаружили новые ассоциации между исходами и 20 различными смесями загрязняющих веществ. Некоторые из химических веществ в этих смесях никогда не были связаны с долгосрочным риском развития астмы.

“Как и многие ученые, мы хотели получить более полную картину того, как токсичные вещества воздуха способствуют развитию детской астмы”, – сказал Гаурав Пандей, доктор философии, доцент кафедры генетики и геномных наук и старший автор исследования. “Традиционно, по техническим причинам, было трудно изучать влияние на здоровье более чем одного токсичного вещества одновременно. Мы преодолели эту проблему, используя возможности алгоритмов машинного обучения”.

Исследование и разработку алгоритма возглавляли Ян-Чак Ли, доктор философии, биоинформатик в лаборатории Пандея, и Хсиао-Хсиен Леон Хсу, доктор философии, доцент кафедры экологической медицины и общественного здравоохранения в Икан Маунт Синай.

Сначала исследователи сопоставили оценки выбросов 125 известных загрязняющих веществ с районами проживания и годами рождения 151 ребенка из столичного региона Нью-Йорка, которые участвовали в исследовании “Воздушные пути при астме”, проводимом в рамках проекта Mount Sinai. Данные о выбросах были получены из Национального ресурса по оценке токсичности воздуха Агентства по охране окружающей среды.

Затем исследователи применили новый алгоритм, который они назвали “Data-driven ExposurE Profile (DEEP) extraction”, чтобы проверить, коррелируют ли повышенные уровни загрязняющих веществ, наблюдаемые в раннем возрасте ребенка, с проблемами астмы, о которых сообщалось в возрасте около 12 лет. В основе DEEP лежит мощный алгоритм машинного обучения под названием “eXtreme Gradient Boosting (EXBoost)”, который строит сотни “деревьев решений”, или возможных путей, по которым каждый загрязнитель, отдельно или в сочетании с другими, может быть связан с проблемами астмы, наблюдаемыми позже в жизни пациентов.

Результаты показали, что некоторые загрязнители могли действовать в одиночку. Например, воздействие аммиачного гидроизоляционного средства триметиламина повышало вероятность того, что ребенку с астмой придется провести ночь в больнице.

Другие загрязняющие вещества могут действовать по отдельности или в смеси. В частности, воздействие акриловой кислоты повышало вероятность того, что ребенок будет нуждаться в ежедневном приеме лекарств. Смешивание акриловой кислоты с другими химическими веществами не только увеличивало эту вероятность, но и повышало вероятность посещения кабинетов неотложной помощи и ночных госпитализаций.

Интересно, что исследователи также обнаружили, что некоторые загрязнители, такие как толуол и соединения кобальта, были связаны с плохим исходом только при смешивании с другими соединениями. Фактически, 16 химических веществ, которые они оценивали, попали в эту категорию.

“Как врач, который лечит детей с астмой, я был поражен тем, как много потенциальных воздушных токсинов не попадает в поле нашего зрения”, – сказал доктор Буньяванич. “Эти результаты изменили мое представление о повышенном риске, которому подвергаются некоторые дети”.

Меня тут компрессоры высокого давления заинтересовали, мне кажется такая информация порадует и заинтересует очень многих. По этому, если вам это интересно, то стоит обязательно посмотреть.

1 комментарий к “Исследование детской астмы выявило опасные смеси загрязнителей воздуха”

  1. Пингбэк: Windows 11: Microsoft исследует эти восемь проблем

Оставьте комментарий