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O estudo descobre as misturas tóxicas do poluente de ar ligadas aos resultados deficientes da asma da infância

Os pesquisadores na Faculdade de Medicina de Icahn no monte Sinai desenvolveram um algoritmo de aprendizagem novo da máquina e usaram-no para identificar misturas previamente desconhecidas dos poluentes de ar tóxicos que parecem ser ligados mais tarde aos resultados deficientes da asma na vida de uma criança.

O estudo examinou a exposição adiantada às dúzias de poluentes potencial experientes por 151 crianças com o suave aos formulários severos da doença. Quando alguns casos poderiam ser ligados a um indivíduo, o poluente de ar estabelecido, outro pareceu ser ligado às misturas dos poluentes que tinham sido associados nunca com a asma. Os resultados e uma descrição do algoritmo novo foram descritos em um artigo no jornal da investigação clínica.

A “asma é uma as doenças as mais predominantes que afetam crianças nos Estados Unidos. Neste estudo, nós desenvolvemos uma lista de poluentes que de ar uma jovem criança pode ser expor a essa lata conduz a uns problemas mais a longo prazo com a asma,” disse Supinda Bunyavanich, DM, MPH, MPhil, professor da pediatria, e das ciências do genética e as Genomic, no monte Sinai de Icahn e em um autor superior do estudo. “Nossos resultados mostram como o indivíduo de respiração e as combinações de poluentes podem conduzir aos resultados deficientes da asma. Nós esperamos aquele que tem uma ideia mais detalhada, mais holística da poluição do ar podemos um dia poder reduzir as possibilidades que as crianças estarão carregadas pela asma.”

Afetando aproximadamente sete por cento das crianças nos Estados Unidos, a asma é uma doença pulmonar que possa fazer com que os povos chiem, sofre a tensão da caixa, e os ataques de tossir. Embora diversos estudos mostrem que poluentes de ar tóxicos individuais de respiração, ou do “tóxicos ar”, aumentos as possibilidades que uma criança pode sofrer da asma, é sabido pouco sobre o que acontece quando os poluentes misturam.

Neste estudo, os pesquisadores usaram um algoritmo de aprendizagem novo da máquina para encontrar que 18 produtos químicos individuais podem ser ligados aos resultados deficientes da asma mais tarde na vida. Especificamente, olharam se uma medicamentação decontrolo diária necessário da criança ou tiveram que visitar umas urgências ou passar o tempo no hospital em conseqüência de sua condição. Contudo, igualmente encontraram associações novas entre os resultados e 20 misturas diferentes do poluente. Diversos dos produtos químicos nas misturas tinham sido ligados nunca ao risco a longo prazo da asma.

Como muitos cientistas, nós quisemos fornecer uma imagem mais detalhada de como os tóxicos do ar contribuem à asma da infância. Tradicional, para razões técnicas, foi difícil estudar os efeitos sanitários de mais do que um tóxico em um momento. Nós superamos este batendo na potência de algoritmos de aprendizagem da máquina.”

Gaurav Pandey, PhD, professor adjunto da genética e ciências Genomic e autor do sénior do estudo

O estudo e a revelação do algoritmo foram conduzidos por Yan-Chak Li, PhD, um bioinformatician no laboratório de Pandey, e Hsiao-Hsien Leon Hsu, ScD, professor adjunto da medicina ambiental e da saúde pública no monte Sinai de Icahn.

Os pesquisadores traçaram primeiramente avaliações das emissões para 125 poluentes conhecidos às áreas residenciais e aos anos do nascimento de 151 crianças da região metropolitana de New York que eram parte da via aérea do monte Sinai no estudo da asma. Os dados das emissões foram obtidos do recurso nacional da avaliação dos tóxicos do ar da Agência de Protecção Ambiental.

Então, os pesquisadores aplicaram um algoritmo novo, que nomeassem “extracção (PROFUNDA) Dados-conduzida do perfil da exposição”, para testar para fora se os níveis aumentados dos poluentes observados cedo na vida da criança estiveram correlacionados com os problemas da asma relatados ao redor 12 anos de idade. Confia PROFUNDAMENTE em um inclinação extremo chamado poderoso do algoritmo de aprendizagem da máquina “impulsionar (EXBoost), que constrói centenas “de árvores de decisão,” ou de maneiras possíveis que cada poluente, apenas ou em combinação com outro, poderia ser associado com os problemas da asma vistos mais tarde nas vidas do paciente.

Os resultados mostraram que alguns poluentes podem ter trabalhado apenas. Por exemplo, a exposição ao trimethylamine waterproofing amônia-scented do agente levantou as possibilidades que uma criança com a asma teria que passar uma noite no hospital.

Outros poluentes podiam actuar sozinhos ou nas misturas. Especialmente, a exposição ao ácido acrílico levantou as possibilidades uma medicamentação diária necessário da criança. Ácido acrílico de mistura com outros produtos químicos aumentados não somente esta possibilidade, mas igualmente levantados as possibilidades de visitas das urgências e hospitalizações durante a noite.

Interessante, os pesquisadores igualmente encontraram que alguns poluentes, tais como compostos do tolueno e do cobalto, estiveram associados somente com os resultados deficientes quando misturados com outros compostos. De facto, 16 dos produtos químicos que avaliaram caíram nesta categoria.

“Como um médico que tratasse crianças com a asma, eu fui golpeado por quanto os tóxicos potenciais do ar não são em nosso radar,” disse o Dr. Bunyavanich. “Estes resultados mudaram minha ideia do risco aumentado face de algumas crianças.”

Finalmente, os pesquisadores encontraram que os factores demográficos podem jogar papéis adicionais. Por exemplo, a exposição a uma combinação de hidroquinona e de dicloreto do ethylidene era o predictor o mais forte de hospitalizações durante a noite. O estudo encontrou que as crianças que caíram nesta categoria eram igualmente mais novas e de umas mais baixas rendas da família do que umas que não foram expor aos poluentes.

“Nosso estudo é um exemplo de como a aprendizagem de máquina tem o potencial alterar a investigação médica,” disse o Dr. Pandey. “Está permitindo que nós compreendessem como uma grande variedade de factores ambientais; ou o exposome-; influencia nossa saúde. No futuro, nós planeamos usar-se PROFUNDAMENTE e outras técnicas da informática para abordar os factores ambientais associados com outras desordens complexas.”

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.