AIRCARE (Ilmansaasteiden ja syöpätutkimuksen ekosysteemi): Edistyneen tutkimuksen keskus ympäristöterveydelle ja keuhkosyöpäriskille (AIRCARE)

1. Tutkia PM 2.5:n ja keuhkosyöpäriskin välistä yhteyttä keskittyen yksilöllisiin ja kumulatiivisiin vaikutuksiin sekä ilmansaasteiden ja muiden keuhkosyövän riskitekijöiden multiplikatiiviseen yhteisvaikutukseen. Menetelmät – Tutkimusasetelma Käytetään yhdistelmää prospektiivisesta kohorttitutkimuksesta ja tapaus-verrokkitutkimuksesta. Prospektiivinen kohortti määrittää aikasuhteen ilmansaastealtistuksen ja keuhkosyövän ilmaantuvuuden välillä. Tapaus-verrokkitutkimus mahdollistaa yksityiskohtaisen altistumisen arvioinnin ja biomarkkerianalyysin kohortin osajoukossa. Tapaus-verrokkisuunnitelmaa käytetään myös geenien ja ympäristön välisten yhteisvaikutusten ja yksityiskohtaisten altistumisarvioiden syvempään tutkimiseen.

   Käytetään prospektiivisia ja retrospektiivisiä tietoja olemassa olevista potilaskertomuksista, ympäristön seuranta-asemista ja kohortista. Osallistujien kliiniset tutkimukset tehdään standardoidun lomakkeen (liitteenä lisädokumenteissa) mukaisesti, joka sisältää kohteita osallistujan demografisista tiedoista, työ- ja altistumishistoriasta, sairaushistoriasta, tupakointihistoriasta, alkoholihistoriasta, sukuhistoriasta, allergiahistoriasta, aiemmista kroonisista sairauksista ja kroonisten sairauksien ei-kirurgisesta hoidosta. Pitkittäisessä kohortissa osallistujia seurataan 3 vuoden ajan toistuvin altistumisarvoin ja terveysvaikutusten seurannan avulla. Kohortissa todetut keuhkosyöpätapaukset sovitetaan verrokkeihin iän, sukupuolen ja asuinalueen perusteella. Tutkimusalue Tutkimus suoritetaan AIIMS:ssä Delhissä sekä Delhin ja NCR:n alueilla, joilla on vaihtelevia PM 2.5 -altistustasoja, ja se kattaa erilaisia sosioekonomisia profiileja ja teollisuustoimintoja altistumisen ja riskin heterogeenisyyden taltioimiseksi. Tutkimus suoritetaan samoilla maantieteellisillä alueilla kuin koko AIRCARE-kohorttitutkimus, kattaen monimuotoisia kaupunki- ja esikaupunkialueita. Tutkimusalueen ilmansaastetasoissa (PM2.5, VOC, NOx) on vaihtelua ja muiden riskitekijöiden (tupakointi, työperäiset altistukset, geneettinen alttius) jakautuminen on monimuotoinen Delhissä ja NCR:ssä, missä on ilmanlaadun seurantainfrastruktuuri ja erilaisia sosioekonomisia profiileja. Otoskoon arviointi ja otantastrategia Teholaskelmat suoritetaan tarvittavan otoskoon määrittämiseksi, jotta voidaan havaita kliinisesti merkittävä keuhkosyöpäriskin lisääntyminen, joka liittyy ilmansaastealtistukseen.

   Olettaen keuhkosyövän keskimääräiseksi esiintyvyydeksi 1,5 % Intiassa ja vähintään 2-kertaiseksi todennäköisyydeksi korkealle PM2,5-altistukselle normaaliarvon yläpuolella (>37 µg/m³), ja alfareluksella 0,05 ja 80 %:n teholla, arvioimme tarvittavan noin 3230 osallistujaa (1615 keuhkosyöpätapausta ja 1615 verrokkia). Käytämme poliklinikalla ja Delhin syöpärekisteristä (DCR) diagnosoituja keuhkosyöpätapauksia, ja verrokit rekrytoidaan keuhkosyöpäpotilaiden perheenjäsenistä, jotta saadaan väestö, joka on sovitettu PM 2.5 -altistuksen suhteen. Projektin toteuttamissuunnitelma Tapauksiin kuuluu potilaita, joilla on keuhkosyöpä (tupakoitsijat ja tupakoimattomat), otettuna poliklinikalta ja DCR-aineistosta. Verrokit ovat keuhkosyöpäpotilaiden perheenjäseniä (tupakoitsijat ja tupakoimattomat). Ensisijainen tulos mitataan histologisesti vahvistettuna keuhkosyövän ilmaantuvuutena. Ilmansaasteiden (PM2.5) ja muiden riskitekijöiden (tupakointi, alkoholinkäyttö, työperäiset altistukset, geneettinen alttius) yhteisvaikutukset keuhkosyövän ilmaantuvuuteen sekä keuhkosyövän kumulatiivinen riski ilmansaasteen ja muiden riskitekijöiden yhdistelmäaltistukselle arvioidaan. Toissijaisina tuloksina mitataan yhteisvaikutusten vaikutus keuhkosyövän histologisiin alatyypeihin, keuhkosyöpäriskin muokkaus geneettisten varianttien avulla ilmansaastealtistuksen läsnä ollessa, biomarkkeriprofiilien muutokset yhdistettyyn altistukseen liittyen sekä PM 2.5:n ja muiden riskitekijöiden synergistiset vaikutukset. Tilastollisen analyysin suunnittelu Ympäristön ilmansaastealtistus kvantifioidaan käyttäen yhdistelmää satelliittidatasta, maanpäällisestä seurannasta ja yksilöllisistä altistumismittauksista PM2.5-pitoisuuden mittarin avulla. Kohorttitutkimuksessa käytetään Coxin suhteellisen vaaran malleja tapausmäärien (HR) arvioimiseksi keuhkosyövän ilmaantuvuudelle ja kuolleisuudelle liittyen ilmansaastealtistukseen. Aikariippuvaiset muuttujat sisällytetään ottamaan huomioon altistuksen muutokset ajan myötä. Elinajan analyysi (Kaplan-Meier-menetelmä) käytetään elinaikaisiin tuloksiin. Tapaus-verrokkitutkimukseen käytetään logistista regressiota todennäköisyyssuhteiden (OR) arvioimiseksi keuhkosyövälle yksityiskohtaisten altistumisarvioiden ja biomarkkeritasojen kanssa. Epäpuhtauksien välisen vuorovaikutuksen analyysi suoritetaan käyttämällä vuorovaikutustermejä regressiomalleissa. Herkkyysanalyysejä tehdään tulosten robustisuuden arvioimiseksi mahdollisiin sekoittaviin tekijöihin ja altistumisen väärinluokitteluun. Annos-vastesuhteet PM 2.5 -altistuksen ja keuhkosyöpäriskin välillä tutkitaan käyttäen kategorisia ja jatkuvia altistusmuuttujia. Alaryhmäanalyysejä tehdään ilmansaasteiden vaikutuksen tutkimiseksi keuhkosyöpäriskiin eri demografisissa alaryhmissä (esim. ikä, sukupuoli, tupakointitila).

2. Kehittää ja validoida riskipohjainen luokittelumalli, joka perustuu PM-2.5 -altistukseen keuhkosyövän seulontaa varten. Tutkimusasetelma Tämä tavoite sisältää kehitys- ja validointivaiheet. Kehitysvaiheessa hyödynnämme retrospektiivistä tai prospektiivista kohorttiaineistoa riskien ennustemallin kehittämiseksi. Tässä prosessissa käytetään olemassa olevia tietoja jatkuvasta kohorttitutkimuksesta tai historiallisia tietoja syöpärekistereistä ja ilmanlaadun seuranta-asemilta. Kehitetty malli validoidaan ulkoisesti käyttäen itsenäistä aineistoa maantieteellisesti erillisestä populaatiosta.

   Tämä edellyttää uutta kohorttia tai erillistä aineistoa, joka rekrytoidaan prospektiivista validointia varten. Tutkimusalue Tämä toteutetaan AIIMS:ssä Delhissä ja alueilla, joilla on monipuoliset PM2.5-altistustasot Delhissä ja NCR:ssä. Tarvitsemme maantieteellisesti erillisen alueen Intian sisällä, jolla on itsenäisiä tietoja PM2.5-altistuksesta ja keuhkosyövän ilmaantuvuudesta validointitarkoituksiin. Tämän alueen demografiset ja ympäristölliset ominaispiirteet poikkeavat keuhkosyövän kehittymisen tutkimusalueen ominaisuuksista ulkoisen validiteetin varmistamiseksi. Otoskoon arviointi ja otantastrategia Mallinkehitykseen otoskoko määritetään retrospektiivisissä/prospektiivisissa aineistoissa käytettävissä olevien keuhkosyöpätapaus- ja verrokkimäärien perusteella. Olettaen keuhkosyövän keskimääräiseksi esiintyvyydeksi 1,5 % Intiassa ja vähintään 2-kertaiseksi todennäköisyydeksi korkealle PM-2.5-altistukselle normaaliarvon yläpuolella (>37 µg/m³), ja alfareluksella 0,05 ja 80 %:n teholla, arvioimme tarvittavan noin 3230 osallistujaa (1615 keuhkosyöpätapausta ja 1615 verrokkia).

   Otantastrategia:

   Mallinkehitykseen käytetään Dr BR Ambedkar Institute Rotary Cancer Hospital -sairaalan keuhkosyöpäpotilaita AIIMS:ssä Delhissä, sekä Delhin syöpärekisteritietoja. Projektin toteuttamissuunnitelma Ensisijainen tulos mitataan riskiluokittelumallin suorituskyvyllä keuhkosyöpäriskin ennustamisessa, arvioituna operaattorinalaisen vastaanotinkäyrän alla olevan pinta-alan (AUROC), herkkyyden ja tarkkuuden avulla ennalta määritetyillä riskikynnysarvoilla, ja käyttäen kalibrointikäyriä ennustettujen ja havaittujen riskien välisen sopivuuden arvioimiseksi.

   Toissijaiset tulokset mitataan mallin positiivisen ennustearvon (PPV) ja negatiivisen ennustearvon (NPV) avulla, mallin vaikutus keuhkosyövän havaitsemisasteisiin ja vaihejakautumaan, sekä mallin kyky luokitella riski oikein ennalta määritetyissä alaryhmissä. Tilastollisen analyysin suunnittelu Mallinkehitysvaiheissa käytetään logistista regressiota tai koneoppimisalgoritmeja (esim. satunnaismetsät, gradienttitehostus) keuhkosyöpäriskin ennustinten tunnistamiseksi, mukaan lukien PM2.5-altistus, demografiset tekijät ja muut olennaiset muuttujat. Riskiennustemalli kehitetään valittujen ennustinten avulla. Mallin suorituskyky arvioidaan sisäisillä validointitekniikoilla, kuten bootstrap-menetelmällä. Kehitettyä mallia sovelletaan itsenäiseen validointiaineistoon. Mallin suorituskyky arvioidaan laskemalla AUROC, herkkyys, tarkkus, PPV ja NPV.

   Kalibrointikäyrät laaditaan ennustettujen ja havaittujen riskien välisen sopivuuden visuaaliseksi arvioimiseksi. Päätöskäyräanalyysi (decision curve analysis) suoritetaan mallin kliinisen hyödyllisyyden arvioimiseksi. Mallin suorituskyky arvioidaan ennalta määritellyissä alaryhmissä, kuten ikä, sukupuoli ja tupakointitila. PM2.5-pohjaisen mallin suorituskykyä verrataan olemassa oleviin keuhkosyövän seulontaohjeisiin. löydökset suhteessa mahdollisiin sekoittaviin tekijöihin ja altistumisen väärinluokitteluun. Tilastollisia ohjelmistopaketteja, kuten R, SAS ja Python, käytetään data-analyysiin.

3. Tunnistaa biomarkkereita PM 2.5 -liittyvälle keuhkosyövälle. Tutkimusasetelma Tässä tutkimuksessa pyrimme tunnistamaan PM2.5-altistuksen aiheuttamia ainutlaatuisia molekulaarisia signatuureja käyttämällä uuden sukupolven sekvensointia (NGS). Tässä tutkimuksessa käytettävät kaksi ryhmää ovat tupakoitsijat ja tupakoimattomat. Looginen oletus on, että molemmat ryhmät altistuvat PM 2.5:lle.

   Suunnitelman perustana on se, että tupakoitsijoiden ryhmässä havaitut keuhkosyövän spesifiset biomarkkerit johtuvat ensisijaisesti tupakoinnista, kun taas tupakoimattomien ryhmässä havaitut biomarkkerit voivat auttaa tunnistamaan PM 2.5:n aiheuttaman uuden signatuurin keuhkosyövän synnyssä. Erityisesti ääreisveren mononukleaarisoluja (PBMC) kerätään sekä tupakoimattomilta että keuhkosyöpäpotilailta PM2.5-altistuksen vaikutuksen tutkimiseksi. PBMC:t viljellään in vitro, mikä mahdollistaa asianmukaisen lisääntymisen ennen altistamista PM2.5-hiukkasille. Tätä koetta varten PM2.5 hankitaan Kansallisesta Fysikaalisesta Laboratoriosta (National Physical Laboratory). Näitä hienojakoisia hiukkasia käytetään viljeltyjen PBMC:iden altistamiseen todellisten altistusolosuhteiden simuloimiseksi. Altistuksen jälkeen tehdään kohdennettu uuden sukupolven sekvensointi (NGS) näiden solujen transkriptomiikkamuutosten profiloimiseksi. Tämän tutkimuksen keskeinen tavoite on tunnistaa PM2.5-altistuksen aiheuttamia eri tavalla ekspressoituneita geenejä (DEG). Vertailu tehdään tupakoimattomien ja keuhkosyöpäpotilaiden PBMC:iden vasteen välillä. Tiedetään, että mutaatiot, kuten EGFR:ään ja ROS:aan liittyvät mutaatiot, liittyvät kirjallisuudessa keuhkosyöpään. Tässä tutkimussuunnitelmassa käytettävä lähestymistapa mahdollistaa erillisen molekulaarisen signatuurin tuottamisen, joka liittyy PM2.5-altistukseen, mikä saattaa paljastaa spesifisiä geneettisiä muutoksia tai biomarkkereita, jotka ovat relevantteja sekä ympäristöaltistukselle että keuhkosyövän patogeneesille. Lopullisena tavoitteena on kehittää PM2.5-spesifinen geenisignaatturi, joka voisi toimia mahdollisena biomarkkerina altistumiselle tai taudin etenemiselle. Tämä tutkimus voi tarjota ratkaisevia näkemyksiä siitä, miten PM2.5 vaikuttaa geeni-ilmentymiseen eri tavoin terveillä yksilöillä ja keuhkosyöpäpotilailla, auttaen mahdollisesti ymmärtämään ympäristön vaikutuksia syövän kehittymiseen. Tutkimusalue Tämä tehdään AIIMS:n syöpäkeskuksessa Delhissä, ja se kattaa samat maantieteelliset alueet kuin koko AIRCARE-kohorttitutkimus, käyttäen sairaalan tiloja keuhkosyövän diagnosointiin ja näytteenottoon. Otoskoon arviointi ja otantastrategia Otoskoko määritetään toteutettavuuden perusteella käyttäen edellä mainittuja kohortteja. Verinäytteitä kerätään sekä tupakoimattomilta että keuhkosyöpäpotilailta eettisen hyväksynnän jälkeen. PBMC-eristys tehdään ja solujen laskenta suoritetaan hemocytometrillä tai automaattisella solulaskurilla. Solujen elinkelpoisuusmääritys tehdään trypanisinislellä tai vastaavalla reagenssilla varmistaaksesi, että elinkelpoisuus on yli 90%. PBMC-viljely aloitetaan, jota seuraa PM 2.5 -valmistus ja hajotus. PM 2.5 altistetaan PBMC:ille. RNA kerätyistä PBMC:istä eristetään luotettavalla RNA-eristyspaketilla (esim. Qiagen RNeasy Kit tai vastaava).

   Kohdennettu NGS suoritetaan. Käytämme soveltuvia bioinformatiikan työkaluja tunnistamaan eri tavalla ekspressoituneita geenejä PM2.5-altistetun ja kontrolliryhmän välillä. Vertailuja tupakoimattomien ja keuhkosyöpäpotilaiden PBMC:iden vasteiden välillä tehdään eroavaisuuksien tunnistamiseksi geeni-ilmentymisessä. Pystymme tuottamaan PM 2.5 -signatuurreja tunnistettuasi geenejä, jotka ilmestyvät johdonmukaisesti eri tavalla ekspressoituneina sekä tupakoimattomilla että keuhkosyöpäpotilailla. Projektin toteuttamissuunnitelma Ensisijainen tulos mitataan tunnistamalla biomarkkereita, jotka liittyvät merkitsevästi ilmansaasteisiin liittyvään keuhkosyöpään, ja biomarkkerien ennustuskyky erottaa tapaukset kontrolleista. Toissijaiset tulokset mitataan biomarkkeritasojen ja ilmansaasteiden altistustasojen välisellä yhteydellä, biomarkkeritasojen ajallisilla muutoksilla keuhkosyövän kehitykseen liittyen, biomarkkeritasojen ja keuhkosyövän histologisten alatyyppien välisellä yhteydellä, biomarkkeripaneelien hyödyllisyydellä keuhkosyövän varhaisessa havaitsemisessa, ja biomarkkerien kyvyllä ennustaa hoitovastetta. Tilastollisen analyysin suunnittelu Ekspressioerotanalyysi (esim. t-testit, ANOVA) käytetään tunnistamaan biomarkkereita, jotka ovat eri tavalla ekspressoituneita keuhkosyöpätapausten ja kontrollien välillä. Koneoppimisalgoritmeja (esim. satunnaismetsät, tukivektorikoneet) käytetään tunnistamaan biomarkkeripaneeleja, jotka voivat erotella tapaukset ja kontrollit tarkasti. Polkuanalyysi käytetään tunnistamaan biologisia reittejä, jotka liittyvät tunnistettuihin biomarkkereihin. Operaattorinalaisen vastaanottokäyrän (ROC) analyysi käytetään arvioimaan ehdokas-biomarkkerien diagnostista tarkkuutta. Logistista regressiota käytetään arvioimaan biomarkkeritasojen ja keuhkosyöpäriskin välistä yhteyttä. Korrelaatioanalyysiä käytetään arvioimaan biomarkkeritasojen ja ilmansaastealtistuksen välistä yhteyttä. Sekavaikutusmalleja (mixed-effects models) käytetään analysoimaan biomarkkeritasojen pitkittäismuutoksia. Elinaja-analyysin avulla arvioidaan biomarkkeritasojen pitkittäismuutosten ja keuhkosyövän kehityksen välistä yhteyttä.

   Tilastollisia ohjelmistopaketteja, kuten R, Python (scikit-learn) ja erikoistuneita bioinformatiikan työkaluja, käytetään data-analyysiin.

4. Tunnistaa haavoittuvat väestöryhmät ja arvioida niiden herkkyyttä ilmansaasteisiin liittyvälle keuhkosyövälle. Tutkimusasetelma Tässä hyödynnetään ensisijaisesti olemassa olevan pitkittäisen kohortin aineistoja. Perheenjäsenten/sukulaisten keskuudessa korkeassa riskissä olevista keuhkosyöpäpotilaista muodostuvalle kohortille tehdään poikkileikkaustutkimus. Siinä tarkastellaan potilaita, joilla on sukuhistoriaa tai kroonisia keuhkosairauksia. Arvioinnissa käytetään sekamenetelmällistä lähestymistapaa.interventioiden tehokkuuden arvioimiseksi. Tutkimusalue Tutkimus tehdään samoilla monimuotoisilla kaupunki- ja esikaupunkialueilla kuin koko AIRCARE-kohorttitutkimus. Tutkimusalue valitaan siten, että se edustaa erilaisia haavoittuvia väestöryhmiä, mukaan lukien lapset ja nuoret, iäkkäät, henkilöt joilla on entuudestaan hengityssairauksia (esim. astma, COPD) ja heikon sosioekonomisen aseman omaavat henkilöt. Otoskoon arviointi ja otantastrategia Otoskoko määritetään toteutettavuuden perusteella käyttäen edellä mainittuja kohortteja. Hyödynnetään olemassa olevaa pitkittäistä kohorttia, joka edustaa eri altistus- ja riskitekijäkerrostumia. Kohortissa ilmaantuvat keuhkosyöpätapaukset tunnistetaan, ja kontrollit sovitetaan iän, sukupuolen, asuinalueen ja mahdollisuuksien mukaan tupakointihistorian perusteella. Kohortista valitaan osajoukko genotyypitykseen keskittyen yksilöihin, joilla on äärimmäiset altistustasot ja/tai keuhkosyöpätapaukset ja kontrollit geenien ja ympäristön välisiä yhteisvaikutuksia koskevia tutkimuksia varten. Projektin toteuttamissuunnitelma Ensisijainen tulos mitataan keuhkosyövän ilmaantuvuuslukujen eroina haavoittuvien alaryhmien välillä, ja annosvasteina (hazard ratios) keuhkosyövälle ilmansaastealtistuksen suhteen jokaiselle haavoittuvalle alaryhmälle. Toissijaiset tulokset mitataan keuhkosyöpäkuolleisuuslukujen eroja haavoittuvien alaryhmien välillä, biomarkkerien tasoja haavoittuvissa alaryhmissä, ja sosioekonomisten tekijöiden vaikutusta lisääntyneeseen riskiin. Tilastollisen analyysin suunnittelu Käytetään Coxin suhteellisten annosvasteiden malleja keuhkosyövän annosvasteen arvioimiseksi kullekin haavoittuvalle alaryhmälle, mukauttamalla mahdollisia sekoittavia tekijöitä. Vuorovaikutustermit sisällytetään regressiomalleihin arvioimaan haavoittuvan väestön aseman muokkausvaikutusta ilmansaasteen ja keuhkosyövän väliseen yhteyteen. Käytetään kerrostettua analyysiä arvioitaessa ilmansaasteen vaikutusta kunkin haavoittuvan väestön sisällä. Khiin neliötestejä tai t-testiä käytetään vertaamaan keuhkosyövän ilmaantuvuuslukuja ja muita tulosmittareita haavoituivien alaryhmien välillä. Varianssianalyysi (ANOVA) käytetään vertailemaan jatkuvia tulosmittareita useiden haavoituviewien alaryhmien välillä. Logistista regressiota käytetään arvioimaan haavoittuvan väestöaseman ja tiettyjen terveystulosten välistä yhteyttä. Useita lineaarista regressiota käytetään analysoimaan ilmansaasteiden vaikutusta keuhkojen toimintakykyyn ja biomarkkeritasoihin haavoittuvissa alaryhmissä. Tilastollisia ohjelmistopaketteja, kuten R, SAS ja Python, käytetään data-analyysiin. Kustannustehokkuusanalyysiä käytetään arvioimaan interventatioiden taloudellinen vaikutus.

Tilastollisia ohjelmistopaketteja, kuten SPSS, R ja NVivo, käytetään data-analyysiin.

Kampanjanateriaalit arvioidaan fyysiseltä luettavuudeltaan, paramiitaan kulttuurista soveltuvuutta ja viestingintäosaamista.