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L'étude découvre les mélanges toxiques de polluant de l'air liés aux résultats faibles d'asthme d'enfance

Les chercheurs à l'École de Médecine d'Icahn au mont Sinaï ont développé un algorithme d'apprentissage automatique nouvel et l'ont employé pour recenser les mélanges précédemment inconnus des polluants de l'air toxiques qui semblent être liés aux résultats faibles d'asthme plus tard dans la durée d'un enfant.

L'étude a examiné l'exposition tôt aux douzaines de polluants potentiellement expérimentés par 151 enfants avec doux aux formes sévères de la maladie. Tandis que quelques cas pourraient être liés à une personne, le polluant de l'air déterminé, d'autres a semblé être lié aux mélanges des polluants qui n'avaient été jamais associés à l'asthme. Les résultats et une description de l'algorithme neuf ont été décrits dans un article dans le tourillon de l'investigation clinique.

Le « asthme est un les maladies les plus répandues affectant des enfants aux Etats-Unis. Dans cette étude, nous avons élaboré une liste de polluants de l'air qu'un jeune enfant peut être exposé dans cette boîte mènent à des problèmes plus à long terme avec l'asthme, » a dit Supinda Bunyavanich, DM, M/H, MPhil, professeur de la pédiatrie, et des sciences de génétique et génomiques, au mont Sinaï d'Icahn et à un auteur supérieur de l'étude. « Nos résultats montrent comment la personne de respiration et les combinaisons des polluants peuvent mener aux résultats faibles d'asthme. Nous espérons cela qui a un point de vue plus complet et plus holistique de la pollution de l'air pouvons un jour pouvoir réduire les occasions que des enfants seront chargés par asthme. »

Affectant environ sept pour cent d'enfants aux Etats-Unis, l'asthme est une affection pulmonaire qui peut entraîner des gens au sifflement, souffrent le serrage de poitrine, et les accès de la toux. Bien que plusieurs études aient prouvé que différents polluants de l'air toxiques de respiration, ou « toxiques d'air », des augmenter les occasions qu'un enfant peut souffrir de l'asthme, peu est connu au sujet de ce qui se produit quand les polluants se mélangent.

Dans cette étude, les chercheurs avaient l'habitude un algorithme d'apprentissage automatique nouvel pour constater que 18 différents produits chimiques peuvent être liés aux résultats faibles d'asthme plus tard dans la durée. Particulièrement, ils ont regardé si un enfant a eu besoin du médicament de asthme-réglage de journal ou a dû visiter un service des urgences ou passer le temps dans l'hôpital en raison de leur état. Cependant, ils ont également trouvé des associations neuves entre les résultats et 20 mélanges différents de polluant. Plusieurs des produits chimiques dans les mélanges n'avaient été jamais liés au risque d'asthme à long terme.

Comme beaucoup de scientifiques, nous avons voulu fournir une illustration plus complète de la façon dont les toxiques d'air contribuent à l'asthme d'enfance. Traditionnellement, pour des raisons techniques, il a été difficile d'étudier les effets sur la santé de plus d'un toxique à la fois. Nous avons surmonté ceci en branchant sur le pouvoir des algorithmes d'apprentissage automatique. »

Gaurav Pandey, PhD, professeur adjoint de génétique et sciences génomiques et auteur supérieur d'étude

L'étude et le développement de l'algorithme ont été aboutis par Yan-Chak Li, PhD, un bioinformatician dans le laboratoire de Pandey, et Hsiao-Hsien Léon Hsu, ScD, professeur adjoint de médicament environnemental et de santé publique au mont Sinaï d'Icahn.

Les chercheurs ont tracé la première fois des estimations d'émissions pour 125 polluants connus aux zones résidentielles et aux années de naissance de 151 enfants de la région métropolitaine de New York qui faisaient partie de la voie aérienne du mont Sinaï dans l'étude d'asthme. Les caractéristiques d'émissions ont été obtenues à partir du moyen national d'évaluation de toxiques de l'air de l'Agence de Protection de l'Environnement.

Puis, les chercheurs ont appliqué un algorithme nouvel, qu'ils ont nommé « extraction (PROFONDE) caractéristique Caractéristique de profil d'exposition », pour vérifier à l'extérieur si des plus grands niveaux des polluants observés tôt pendant la durée de l'enfant ont été marqués avec ans de problèmes d'asthme des environ 12 rapportés. Se fonde PROFONDÉMENT sur gradient extrême appelé puissant d'algorithme d'apprentissage automatique un « l'amplification (EXBoost), qui établit des centaines de « arbres de décision, » ou moyens possibles que chaque polluant, seulement ou en combination avec d'autres, pourrait être associé aux problèmes d'asthme vus plus tard pendant les durées du patient.

Les résultats ont prouvé que quelques polluants ont pu seul avoir fonctionné. Par exemple, l'exposition à la triméthylamine ammoniaque ammoniaque d'agent d'imperméabilisant a soulevé les occasions qu'un enfant avec asthme devrait passer une nuit dans l'hôpital.

D'autres polluants ont pu agir seuls ou dans les mélanges. Spécialement, l'exposition à l'acide à la résine acrylique a soulevé les occasions un traitement quotidien nécessaire par enfant. L'acide à la résine acrylique de mélange avec d'autres produits chimiques a non seulement augmenté cette possibilité, mais a également soulevé les possibilités des visites de service des urgences et des hospitalisations durant la nuit.

Intéressant, les chercheurs ont également constaté que quelques polluants, tels que des composés de toluène et de cobalt, ont été seulement associés aux résultats faibles une fois mélangés à d'autres composés. En fait, 16 des produits chimiques qu'ils ont évalués ont entré dans cette catégorie.

« En tant que médecin qui traite des enfants avec asthme, j'ai été frappé par combien les toxiques potentiels d'air ne sont pas sur notre radar, » ai dit M. Bunyavanich. « Ces résultats ont changé ma vue du risque intensifié face de quelques enfants. »

En conclusion, les chercheurs ont constaté que les facteurs démographiques peuvent jouer des rôles complémentaires. Par exemple, l'exposition à une combinaison d'hydroquinone et de dichlorure d'éthylidène était le facteur prédictif le plus intense des hospitalisations durant la nuit. L'étude a constaté que les enfants qui ont entré dans cette catégorie étaient également plus jeunes et des revenus inférieurs de famille que ceux qui n'ont pas été exposés aux polluants.

« Notre étude est un exemple de la façon dont l'apprentissage automatique a le potentiel de modifier la recherche médicale, » a dit M. Pandey. « Elle nous permet de comprendre comment une grande variété de facteurs environnementaux ; ou l'exposome- ; influence notre santé. À l'avenir, nous planification pour employer PROFONDÉMENT et d'autres techniques de l'informatique pour aborder des facteurs environnementaux liés à d'autres troubles complexes. »

Source:
Journal reference:

Li, Y.C., et al. (2021) Machine learning-driven identification of early-life air toxic combinations associated with childhood asthma outcomes. Journal of Clinical Investigation. doi.org/10.1172/JCI152088.