직업적 디젤 배기가스 노출의 특징을 개발하기 위한 인체 연구 (DICE)

1. 목적: 앨버타에서 100,000명 이상의 직원이 도로 건설, 트럭 운송, 임업, 석유 추출 및 광물 채굴에 사용되는 차량 및 기계에서 디젤 엔진을 광범위하게 사용하기 때문에 직장에서 실수로 디젤 배기가스에 노출됩니다. DE 노출의 주변 공기 모니터링이 일부 직업 환경에 존재하지만 주변 공기 모니터링은 대리 모델에 크게 의존하며 과거 배기 노출의 왜곡된 그림을 생성할 수 있습니다. 따라서 작업자를 적절하게 보호하려면 생물학적 모니터링을 기반으로 한 명확한 노출 한계가 필요합니다.
2. 목표: 우리의 연구는 허용 가능한 노출에 대한 참조 범위를 결정하는 데 도움이 되도록 노출 농도와 생물학적 영향 사이의 관계를 확립하는 것을 목표로 합니다.

3. 가설 및 목적:

   가설 1: 디젤 배기 가스(DE) 흡입은 용량 의존 방식으로 특징적인 단백질 출력을 유도합니다.

   목표 1. 혈청과 소변의 단백체 분석을 사용하여 다양한 직업 관련 DE 농도에 반응하여 급격하게 증가하는 특징을 입증합니다.

   가설 2: DE 흡입은 용량 의존적으로 소변 내 다방향족 탄화수소(PAH)의 대사산물 농도를 증가시킵니다.

   목표 2. 직업적으로 관련된 DE 농도 범위에 급성 노출된 후 소변에 축적되는 PAH 대사물의 범위를 확인합니다.

   가설 3: DE 흡입은 용량 의존적 방식으로 수축성 자극에 대한 기도 반응성을 변경하고 그 변경은 결합된 단백질/PAH-대사 시그니처의 변화와 관련됩니다.

   목표 3: 직업적으로 관련된 DE 농도의 범위에 따라 메타콜린에 대한 용량-반응 기울기를 결정하고 이 기울기의 변화를 단백질 및 대사 산물의 변화와 연관시킵니다.

   또한 하위 연구 구성 요소를 통해 통제된 DE 노출 농도 범위와 수면의 질 및 수면 호흡 사이의 관계를 확립하는 것을 목표로 합니다.

4. 정당화:

   우리의 작업은 관련 생물학을 기반으로 직업적 디젤 배기가스 노출을 제한하기 위한 증거 기반 정책을 만드는 데 있어 의사 결정자와 이해 관계자에게 정보를 제공할 것입니다.

5. 연구 방법:

   이것은 순서 무작위, 이중 맹검, 교차 인체 노출 연구입니다.

   이 프로젝트는 직업 환경에서 사용할 수 있는 DE 노출의 마커를 결정하는 것을 목표로 합니다. 따라서 우리는 결과를 적절하게 맥락화하기 위해 다양한 직업적 노출 수준을 사용할 것입니다. 이를 위해 20명의 건강한 참가자가 무작위 순서로 각각 4시간 동안 제어 조건과 3가지 다른 수준의 DE 농도에 노출됩니다. 각 노출은 2주의 워시아웃 기간으로 구분됩니다. 레벨은 20, 50 및 150 ug/m3 PM2.5로 적정된 DE이며 제어 노출은 필터링된 공기(FA)가 됩니다.

   참가자는 메타콜린 검사를 받고 노출 전후에 소변과 혈액 샘플을 제공하여 폐 기능과 생물학적 반응을 분석합니다.

   참가자가 수면 하위 연구 참여에 동의하면 방문하는 동안 수면의 질과 관련된 추가 설문지가 제공됩니다. 참가자에게는 Alice NightOne 수면 모니터와 장비 작동 방법에 대한 지침이 제공됩니다. 수면 모니터는 노출 후 잠을 자려고 할 때 참가자가 집에서 연결하고 그날 밤 수면 패턴을 모니터링합니다.

6. 통계 분석:

먼저, 노출 전후 사이의 임상 매개변수(메타콜린 PC20 및 용량 반응 기울기) 및 혈청 혈액 단백질 존재비의 변화를 결정할 것입니다. 이러한 '델타' 값은 우리 그룹의 유사하게 설계된 프로토콜의 이전 간행물에 요약된 대로 R 프로그램을 사용하는 선형 혼합 효과 모델을 사용하여 노출 전체에서 통계적으로 비교됩니다. p<0.05의 값은 다중 비교를 위한 조정과 함께 전체적으로 유의미한 것으로 간주됩니다. 2주의 워시아웃 기간은 이월 효과의 가능성을 최소화하기 위한 것이지만 모델에 노출 순서에 대한 용어를 포함하여 이를 공식적으로 평가할 것입니다.

수면 구성 요소에 대한 분석은 오타와 병원에서 수행되며 R 프로그램을 사용하여 적용 가능한 선형 또는 로지스틱 혼합 효과 모델을 통해 완료됩니다. 본 연구에서 수집한 데이터와 유사한 방법. 데이터 해석은 로컬 서버의 소프트웨어 알고리즘을 통해 완료됩니다.