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El estudio destapa las mezclas tóxicas del contaminante del aire conectadas a los resultados pobres del asma de la niñez

Los investigadores en la Facultad de Medicina de Icahn en el monte Sinaí han desarrollado un algoritmo de aprendizaje nuevo de máquina y lo han utilizado para determinar las mezclas previamente desconocidas de los contaminantes del aire tóxicos que aparecen ser conectados a los resultados pobres del asma más adelante en la vida de un niño.

El estudio examinó la exposición temprana a las docenas de agentes contaminadores potencialmente experimentados por 151 niños con suave a las formas severas de la enfermedad. Mientras que algunos casos se podrían conectar a un individuo, el contaminante del aire establecido, otros aparecía ser conectado a las mezclas de los agentes contaminadores que nunca habían sido asociados a asma. Los resultados y una descripción del nuevo algoritmo fueron descritos en un artículo en el gorrón de la investigación clínica.

El “asma es uno las enfermedades más frecuentes que afectan a niños en los Estados Unidos. En este estudio, desarrollamos un filete de contaminantes del aire que un niño joven puede ser expuesto a esa poder lleva a problemas más a largo plazo con asma,” dijo a Supinda Bunyavanich, Doctor en Medicina, MPH, MPhil, profesor de la pediatría, y de las ciencias del genética y Genomic, en el monte Sinaí de Icahn y un autor mayor del estudio. “Nuestros resultados muestran cómo el individuo de respiración y las combinaciones de agentes contaminadores pueden llevar a los resultados pobres del asma. Esperamos eso que tiene una vista más completa, más holística de la contaminación atmosférica podemos un día poder reducir las ocasiones que el asma cargarán a los niños.”

Afectando al cerca de siete por ciento de niños en los Estados Unidos, el asma es una enfermedad pulmonar que puede hacer a gente jadear, sufre tirantez del pecho, y combates de toser. Aunque varios estudios hayan mostrado que los contaminantes del aire tóxicos individuales de respiración, o los “tóxicos del aire”, las chimeneas las ocasiones que un niño puede sufrir de asma, se sabe poco sobre qué suceso cuando los agentes contaminadores se mezclan.

En este estudio, los investigadores utilizaron un algoritmo de aprendizaje nuevo de máquina para encontrar que 18 substancias químicas individuales se pueden conectar a los resultados pobres del asma más adelante en vida. Específicamente, observaban si un niño necesitó la medicación asma-que controlaba del diario o tuvo que visitar una sala de urgencias o pasar tiempo en el hospital como resultado de su condición. Sin embargo, también encontraron nuevas asociaciones entre los resultados y 20 diversas mezclas del agente contaminador. Varias de las substancias químicas en las mezclas nunca habían sido conectadas al riesgo a largo plazo del asma.

Como muchos científicos, quisimos ofrecer un retrato más completo de cómo los tóxicos del aire contribuyen al asma de la niñez. Tradicionalmente, por razones técnicas, ha sido difícil estudiar los efectos sobre la salud más que uno tóxico al mismo tiempo. Vencimos esto golpeando ligeramente en la potencia de los algoritmos de aprendizaje de máquina.”

Gaurav Pandey, doctorado, profesor adjunto de la genética y ciencias Genomic y autor del mayor del estudio

El estudio y el revelado del algoritmo fueron llevados por Yan-Chak Li, doctorado, un bioinformatician en el laboratorio de Pandey, y Hsiao-Hsien León Hsu, ScD, profesor adjunto del remedio ambiental y de la salud pública en el monte Sinaí de Icahn.

Los investigadores primero correlacionaron los presupuestos de las emisiones para 125 agentes contaminadores sabidos a las áreas residenciales y a los años del nacimiento de 151 niños de la región metropolitana de Nueva York que eran parte de la aerovía del monte Sinaí en estudio del asma. Los datos de las emisiones fueron obtenidos del recurso nacional de la evaluación de los tóxicos del aire de la Agencia de Protección Ambiental.

Entonces, los investigadores aplicaron un algoritmo nuevo, que nombraron “extracción (PROFUNDA) Dato-impulsada del perfil de la exposición”, para probar fuera si los niveles crecientes de los agentes contaminadores observados temprano en la vida del niño fueron correlacionados con los problemas del asma denunciados alrededor 12 años de edad. PROFUNDAMENTE confía en un gradiente extremo llamado potente del algoritmo de aprendizaje de máquina el “reforzar (EXBoost), que construye centenares “de árboles de decisión,” o de maneras posibles que cada agente contaminador, solamente o conjuntamente con otros, se podría asociar a los problemas del asma vistos más adelante en las vidas del paciente.

Los resultados mostraron que algunos agentes contaminadores pudieron haber trabajado solamente. Por ejemplo, la exposición a la trimetilamina de impermeabilización amoníaco-perfumada del agente aumentó las ocasiones que un niño con asma tendría que pasar una noche en el hospital.

Otros agentes contaminadores podían actuar solos o en mezclas. Especialmente, la exposición al ácido de acrílico aumentó las ocasiones una medicación diaria necesaria niño. El ácido de acrílico de mezcla con otras substancias químicas no sólo aumentó esta posibilidad, pero también aumentó las ocasiones de las visitas de sala de urgencias y de las hospitalizaciones de noche.

Interesante, los investigadores también encontraron que algunos agentes contaminadores, tales como composiciones del tolueno y del cobalto, fueron asociados solamente a resultados pobres cuando estaban mezclados con otras composiciones. De hecho, 16 de las substancias químicas que evaluaron entraron en esta categoría.

“Como médico que trata a niños con asma, me golpeé cuántos no son los tóxicos potenciales del aire en nuestro radar,” dije al Dr. Bunyavanich. “Estos resultados cambiaron mi opinión del riesgo aumentado cara de algunos niños.”

Finalmente, los investigadores encontraron que los factores demográficos pueden desempeñar papeles adicionales. Por ejemplo, la exposición a una combinación de la hidroquinona y del bicloruro del etilideno era el calculador más fuerte de hospitalizaciones de noche. El estudio encontró que los niños que entraron en esta categoría eran también más jovenes y de rentas más inferiores de la familia que unas que no fueron expuestas a los agentes contaminadores.

“Nuestro estudio es un ejemplo de cómo el aprendizaje de máquina tiene el potencial de alterar la investigación médica,” dijo al Dr. Pandey. “Está permitiendo que entendiéramos cómo una amplia variedad de factores ambientales; o el exposome-; influencia nuestra salud. En el futuro, proyectamos utilizar PROFUNDAMENTE y otras técnicas de informática para abordar los factores ambientales asociados a otros desordenes complejos.”

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.