AIRCARE (Ekosystém výzkumu znečištění ovzduší a rakoviny): Centrum pro pokročilý výzkum environmentálního zdraví a rizika rakoviny plic (AIRCARE)

1. Zjistit vztah mezi PM 2,5 a rizikem rakoviny plic se zaměřením na jednotlivé a kumulativní účinky spolu s multimplikativní interakcí znečištění ovzduší s dalšími rizikovými faktory rakoviny plic. Metodika - Design studie Bude použita kombinace prospektivní kohortové studie a studie případů a kontrol. Prospektivní kohorta stanoví časovou souvislost mezi expozicí znečištěnému ovzduší a výskytem rakoviny plic. Studie případů a kontrol umožní podrobné hodnocení expozice a biomarkerovou analýzu v podsouboru kohorty. Design případů a kontrol bude také využit k dalšímu zkoumání interakcí genů a prostředí a podrobnému hodnocení expozice.

   Budou použita prospektivní a retrospektivní data z existujících lékařských záznamů, monitorovacích stanic životního prostředí a kohorty. Klinické vyšetření zařazených účastníků bude provedeno podle standardizovaného formuláře (přiloženo v dodatkových dokumentech), který bude obsahovat položky týkající se demografie účastníků, pracovní a expoziční anamnézy, anamnézy, tabáku, alkoholu, rodinné anamnézy, alergie, předchozí anamnézy chronických onemocnění a anamnézy týkající se nechirurgické léčby chronických onemocnění. V longitudinální kohortě budou účastníci sledováni po dobu 3 let s opakovaným hodnocením expozice a monitorováním zdravotních výsledků. Případy rakoviny plic diagnostikované v kohortě budou párovány s kontrolami podle věku, pohlaví a místa bydliště. Studijní oblast Studie bude provedena v AIIMS, Dillí, a oblastech Dillí a NCR s různými úrovněmi expozice PM 2,5 a bude zahrnovat regiony s různým socioekonomickým profilem a průmyslovými aktivitami, aby zachytila heterogenitu expozice a rizika. Studie bude provedena ve stejných geografických oblastech jako celá kohortová studie AIRCARE, zahrnující různé městské a příměstské regiony. Studijní oblast bude mít různou úroveň znečištění ovzduší (PM2,5, VOC, NOx) a různorodé rozložení dalších rizikových faktorů (kouření, pracovní expozice, genetická predispozice) v Dillí a NCR s existující infrastrukturou monitorování kvality ovzduší a různými socioekonomickými profily. Odhad velikosti vzorku a strategie vzorkování Budou provedeny výpočty síly k určení požadované velikosti vzorku pro detekci klinicky významného zvýšení rizika rakoviny plic spojeného s expozicí znečištění ovzduší.

   Za předpokladu průměrné prevalence rakoviny plic 1,5 % v Indii a šancí alespoň 2násobných pro vysokou expozici PM-2,5 nad normálním rozmezím (>37 μg/m3) a hladiny alfa 0,05 s 80% silou odhadujeme zařazení přibližně 3230 účastníků (1615 případů rakoviny plic a 1615 kontrol). Použijeme diagnostikované případy rakoviny plic z ambulantního oddělení a dillíského registru rakoviny (DCR) a kontroly budou získány od rodinných příslušníků pacientů s rakovinou plic, abychom získali srovnatelnou populaci z hlediska expozice PM 2,5. Plán realizace projektu Případy zahrnou pacienty s rakovinou plic (kuřáky i nekuřáky) z OPD a z datového souboru DCR. Kontroly budou rodinní příslušníci pacientů s rakovinou plic (kuřáci i nekuřáci). Primární výsledek bude měřen jako histologicky potvrzený výskyt rakoviny plic. Budou vyhodnoceny interakční účinky mezi znečištěním ovzduší (PM2.5) a dalšími rizikovými faktory (kouření, konzumace alkoholu, pracovní expozice, genetická náchylnost) na výskyt rakoviny plic a kumulativní riziko rakoviny plic spojené s kombinovanou expozicí znečištění ovzduší a dalším rizikovým faktorům. Sekundární výsledky budou měřeny vlivem interakčních účinků na histologické podtypy rakoviny plic, modifikací rizika rakoviny plic genetickými variantami v přítomnosti expozice znečištění ovzduší, změnami profilů biomarkerů spojených s kombinovanými expozicemi a synergickými účinky PM 2,5 a dalších rizikových faktorů. Design statistické analýzy Expozice znečištění venkovního ovzduší bude kvantifikována pomocí kombinace satelitních dat, pozemního monitorování a individuálních měření expozice s měřením koncentrace PM2,5. Pro kohortovou studii budou použity Coxovy proporcionální rizikové modely k odhadu poměrů rizik (HR) pro výskyt a úmrtnost na rakovinu plic spojených s expozicí znečištění ovzduší. Časově závislé kovariáty budou zahrnuty pro zohlednění změn expozice v čase. Pro analýzu přežití bude použita Kaplanova-Meierova metoda. Pro studii případů a kontrol bude použita logistická regrese k odhadu poměrů šancí (OR) pro rakovinu plic spojených s podrobným hodnocením expozice a hladinami biomarkerů. Analýza interakce mezi polutanty bude provedena pomocí interakčních členů v regresních modelech. Budou provedeny analýzy citlivosti pro posouzení robustnosti zjištění vůči potenciálním matoucím faktorům a chybné klasifikaci expozice. Dávkově-účinné vztahy mezi expozicí PM 2,5 a rizikem rakoviny plic budou zkoumány pomocí kategorických a spojitých expozičních proměnných. Budou provedeny podskupinové analýzy ke zkoumání vlivu znečištění ovzduší na riziko rakoviny plic v různých demografických podskupinách (např. věk, pohlaví, kuřácký status).

2. Vyvinout a validovat stratifikační model založený na riziku na základě expozice PM-2,5 pro screening rakoviny plic. Design studie Tento cíl bude zahrnovat vývojovou a validační fázi. Ve vývojové fázi využijeme retrospektivní kohortu nebo prospektivní kohortový soubor dat k vytvoření predikčního modelu rizika. Tento proces bude využívat existující data z probíhající kohortové studie nebo historická data z registrů rakoviny a monitorovacích stanic kvality ovzduší. Vyvinutý model bude externě validován pomocí nezávislého souboru dat z geograficky odlišné populace.

   Bude to nová kohorta nebo samostatný soubor dat, který bude zařazen pro prospektivní validaci. Studijní oblast Bude provedeno v AIIMS, Dillí, a oblastech s různou úrovní expozice PM2,5 v Dillí a NCR. Pro validační účely budeme potřebovat geograficky odlišný region v rámci Indie s nezávislými údaji o expozici PM2,5 a výskytu rakoviny plic. Tento region bude mít odlišné demografické a environmentální charakteristiky ve srovnání s oblastí studovanou pro vývoj rakoviny plic, aby byla zajištěna externí validita. Odhad velikosti vzorku a strategie vzorkování Pro vývoj modelu bude velikost vzorku určena na základě počtu případů rakoviny plic a kontrol dostupných v retrospektivních/prospektivních souborech dat. Za předpokladu průměrné prevalence rakoviny plic 1,5 % v Indii a šancí alespoň 2násobných pro vysokou expozici PM-2,5 nad normálním rozmezím (>37 μg/m3) a hladiny alfa 0,05 s 80% silou odhadujeme zařazení přibližně 3230 účastníků (1615 případů rakoviny plic a 1615 kontrol).

   Strategie vzorkování:/p>

   Pro vývoj modelu budou použity údaje o pacientech s rakovinou plic z Ústavu Dr. BR Ambedkara Institute Rotary Cancer Hospital v AIIMS, Dillí, a data z dillíského registru rakoviny. Plán realizace projektu Primární výsledek bude měřen na základě výkonu stratifikačního modelu rizika v predikci rizika rakoviny plic, hodnocené pomocí plochy pod křivkou ROC (AUROC), citlivosti a specificity na předdefinovaných prahách rizika a pomocí kalibračních grafů k posouzení shody mezi predikovaným a pozorovaným rizikem.

   Sekundární výsledky budou měřeny jako pozitivní prediktivní hodnota (PPV) a negativní prediktivní hodnota (NPV) modelu, dopad modelu na míru detekce rakoviny plic a distribuci stadií, a schopnost modelu správně kategorizovat riziko v předem specifikovaných podskupinách. Design statistické analýzy Ve fázi vývoje modelu bude použita logistická regrese nebo algoritmy strojového učení (např. náhodné lesy, gradient boosting) k identifikaci prediktorů rizika rakoviny plic, včetně expozice PM2,5, demografických faktorů a dalších relevantních proměnných. Vybrané prediktory budou použity k vývoji predikčního modelu rizika. Výkon modelu bude vyhodnocen pomocí interních validačních technik, jako je bootstrapování. Vyvinutý model bude aplikován na nezávislý validační soubor dat. Výkon modelu bude posouzen výpočtem AUROC, citlivosti, specificity, PPV a NPV.

   Budou vytvořeny kalibrační grafy pro vizuální posouzení shody mezi predikovaným a pozorovaným rizikem. Bude provedena analýza rozhodovacích křivek k vyhodnocení klinické užitečnosti modelu. Výkon modelu bude hodnocen v předdefinovaných podskupinách, jako je věk, pohlaví a kuřácký status. Výkon modelu založeného na PM2,5 bude porovnán se stávajícími pokyny pro screening rakoviny plic. zjištění vůči potenciálním matoucím faktorům a chybné klasifikaci expozice. Pro analýzu dat budou použity statistické softwarové balíčky jako R, SAS a Python.

3. Identifikovat biomarkery pro rakovinu plic spojenou s PM 2,5. Design studie V této studii se snažíme identifikovat unikátní molekulární podpisy indukované expozicí PM2,5 pomocí sekvenování nové generace (NGS). Dvě skupiny použité v této studii budou kuřáci a nekuřáci. Logickým předpokladem je, že obě skupiny jsou vystaveny PM 2,5.

   Odůvodnění návrhu je založeno na skutečnosti, že biomarkery specifické pro rakovinu plic detekované ve skupině kuřáků budou primárně přisuzovány kouření, zatímco ty detekované ve skupině nekuřáků mohou pomoci identifikovat nový podpis indukovaný PM 2,5 při vzniku rakoviny plic. Konkrétně budou odebrány mononukleární buňky periferní krve (PBMC) od nekuřáků i pacientů s rakovinou plic pro zkoumání vlivu expozice PM2,5. PBMC budou kultivovány in vitro, což umožní řádnou propagaci před expozicí částicím PM2,5. Pro tento experiment bude PM2,5 získáno z Národní fyzikální laboratoře. Tyto vzorky jemných částic budou použity k expozici kultivovaných PBMC, aby se simulovaly reálné expoziční podmínky. Po expozici provedeme cílené (targeted NGS) sekvenování nové generace pro profilování transkriptomických změn v těchto buňkách. Hlavním zaměřením této studie je identifikovat odlišně exprimované geny (DEG) spouštěné expozicí PM2,5. Srovnání bude provedeno mezi odpovědí PBMC nekuřáků a pacientů s rakovinou plic. V literatuře je známo, že mutace jako EGFR a ROS jsou spojeny s rakovinou plic. Přístup použitý v návrhu této studie umožní vytvoření odlišného molekulárního podpisu spojeného s expozicí PM2,5, který může odhalit specifické genetické alterace nebo biomarkery relevantní jak pro environmentální expozici, tak pro patogenezi rakoviny plic. Konečným cílem je vyvinout genový podpis specifický pro PM2,5, který by mohl sloužit jako potenciální biomarker expozice nebo progrese onemocnění. Tato studie by mohla poskytnout zásadní poznatky o tom, jak PM2,5 ovlivňuje genovou expresi odlišně u zdravých jedinců a pacientů s rakovinou plic, což by mohlo přispět k pochopení environmentálních vlivů na vznik rakoviny. Studijní oblast Bude provedena v onkologickém centru v AIIMS, Dillí, a bude zahrnovat stejné geografické oblasti jako celá kohortová studie AIRCARE, s přístupem k nemocničním zařízením pro diagnostiku rakoviny plic a odběr vzorků. Odhad velikosti vzorku a strategie vzorkování Velikost vzorku bude určena na základě proveditelnosti s použitím výše uvedených kohort. Periferní krevní vzorky od nekuřáků i pacientů s rakovinou plic budou odebrány po etickém schválení. Bude provedena izolace PBMC a počítání buněk pomocí hemocytometru nebo automatického počítače buněk. Provedeme test viability buněk pomocí trypanové modři nebo podobného činidla, abychom zajistili životaschopnost nad 90%. Bude založena kultivace PBMC, následovaná přípravou a dispergací PM 2,5. PBMC budou vystaveny PM 2,5. RNA z odebraných PBMC bude izolována pomocí spolehlivé sady pro extrakci RNA (např. Qiagen RNeasy Kit nebo podobná).

   Provede se cílené (targeted) NGS. K identifikaci odlišně exprimovaných genů (DEG) mezi skupinou exponovanou PM2,5 a kontrolní skupinou a srovnání mezi odpověďmi PBMC od nekuřáků a pacientů s rakovinou plic ke zjištění rozdílů v genové expresi. Po identifikaci genů, které jsou konzistentně diferencovaně exprimovány u nekuřáků i pacientů s rakovinou plic, budeme schopni generovat podpisy PM 2,5. Plán realizace projektu Primární výsledek bude měřen identifikací biomarkerů, které jsou signifikantně asociovány s rakovinou plic související se znečištěním ovzduší, a prediktivní schopností těchto biomarkerů rozlišit mezi případy a kontrolami. Sekundární výsledky budou měřeny z hlediska asociace mezi hladinami biomarkerů a úrovněmi expozice znečištění ovzduší, časných změn hladin biomarkerů spojených s rozvojem rakoviny plic, asociace mezi hladinami biomarkerů a histologickými podtypy rakoviny plic, užitečnosti panelů biomarkerů pro časnou detekci rakoviny plic a schopnosti biomarkerů predikovat odpověď na léčbu. Design statistické analýzy Analýza diferenciální exprese (např. t-testy, ANOVA) bude použita k identifikaci biomarkerů, které jsou odlišně exprimovány mezi případy rakoviny plic a kontrolami. Algoritmy strojového učení (např. náhodné lesy, podpůrné vektory) budou použity k identifikaci panelů biomarkerů, které mohou přesně rozlišit mezi případy a kontrolami. Analýza drah bude použita k identifikaci biologických drah spojených s identifikovanými biomarkery. Analýza ROC křivky bude použita k vyhodnocení diagnostické přesnosti kandidátních biomarkerů. K posouzení asociace mezi hladinami biomarkerů a rizikem rakoviny plic bude použita logistická regrese. Pro posouzení asociace mezi hladinami biomarkerů a expozicí znečištění ovzduší bude použita korelační analýza. Pro analýzu longitudinálních změn hladin biomarkerů budou použity modely smíšených efektů. K posouzení asociace mezi longitudinálními změnami biomarkerů a rozvojem rakoviny plic bude použita analýza přežití.

   Pro analýzu dat budou použity statistické softwarové balíčky jako R, Python (scikit-learn) a specializované bioinformatické nástroje.

4. Identifikovat zranitelné populace a posoudit jejich náchylnost k rakovině plic související se znečištěním ovzduší. Design studie Bude primárně využívat stávající členy longitudinální kohorty. Průřezová studie bude provedena mezi rodinnými příslušníky/příbuznými vysoce rizikových pacientů nebo pacientů s rakovinou plic z kohorty. Budou zahrnuti pacienti s rodinnou anamnézou a s chronickými plicními onemocněními. Bude použit smíšený metodologický přístup k posouzení účinnosti intervencí. Studijní oblast Studie bude provedena ve stejných různorodých městských a příměstských oblastech jako celá kohortová studie AIRCARE. Studijní oblast bude vybrána tak, aby byla zajištěna reprezentace různých zranitelných populací, včetně dětí a dospívajících, starších osob, osob s preexistujícími respiračními onemocněními (např. astma, COPD) a osob s nízkým socioekonomickým statusem. Odhad velikosti vzorku a strategie vzorkování Velikost vzorku bude určena na základě proveditelnosti s použitím výše uvedených kohort. Bude použita stávající longitudinální kohorta s reprezentativním zastoupením různých expozičních a rizikových faktorů. Incidentní případy rakoviny plic v rámci kohorty budou identifikovány a kontroly budou párovány na základě věku, pohlaví, místa bydliště a tam, kde je to možné, kuřácké anamnézy. Pro genotypování bude vybrán podsoubor kohorty se zaměřením na jedince s extrémními expozičními úrovněmi a/nebo na případy rakoviny plic a kontroly pro studie genetických interakcí. Plán realizace projektu Primární výsledek bude měřen rozdíly v míře výskytu rakoviny plic napříč zranitelnými podskupinami a poměry hazard (hazard ratios) pro rakovinu plic spojené s expozicí znečištění ovzduší v každé zranitelné podskupině. Sekundární výsledky budou měřeny rozdíly v míře úmrtnosti na rakovinu plic napříč zranitelnými podskupinami, hladinami biomarkerů ve zranitelných podskupinách a dopadem socioekonomických faktorů na zvýšené riziko. Design statistické analýzy Coxovy proporcionální rizikové modely budou použity k odhadu poměrů rizik (HR) pro rakovinu plic v každé zranitelné podskupině s úpravou na potenciální matoucí proměnné. Interakční členy budou zahrnuty do regresních modelů k posouzení modifikačního účinku statusu zranitelné populace na asociaci mezi znečištěním ovzduší a rakovinou plic. Stratifikovaná analýza bude použita k posouzení vlivu znečištění ovzduší v rámci každé zranitelné populace. К chí-kvadrát testy nebo t-testy budou použity k porovnání míry výskytu rakoviny plic a dalších měření výsledku napříč zranitelnými podskupinami. ANOVA bude použita k porovnání spojitých měření výsledku napříč více zranitelnými podskupinami. Logistická regrese bude použita k posouzení asociace mezi statusem zranitelné populace a specifickými zdravotními výsledky. Vícenásobná lineární regrese bude použita k analýze vlivu znečištění ovzduší na plicní funkci a hladiny biomarkerů ve zranitelných podskupinách. Pro analýzu dat budou použity statistické softwarové balíčky jako R, SAS a Python. Pro posouzení ekonomického dopadu intervencí bude použita analýza nákladové efektivity.

Pro analýzu dat budou použity statistické softwarové balíčky jako SPSS, R a NVivo.

Materiály kampaně budou hodnoceny z hlediska čtivosti, kulturní kompetence a sdělení.