米国ワシントン州スポケーンの小学生における喘息症状に関連する大気有害物質の組み合わせを機械学習により同定。
アブストラクト
大気有害物質は、健康や環境に有害な影響を及ぼす大気汚染物質である。方法論的な制約から、健康や疾患との関連を評価する大気有害物質の数は限られていたが、機械学習(ML)の進歩により、より多くの環境暴露の評価が可能になった。われわれは、ワシントン州スポケーンの小学生269人を対象に、喘息症状と関連する109種類の大気有害物質の組み合わせを特定するレトロスペクティブ研究を、ML法を用いて実施した。これらの児童の喘息症状の頻度に関するデータはSpokane Public Schoolsから入手した。大気有害物質への暴露は、環境保護庁の大気有害物質スクリーニング評価と全米大気有害物質評価を用いて推定した。直近の1年間(2019年)、直近の3年間(2017~2019年)、直近の5年間(2014~2019年)の3つの曝露期間を定義した。MLベースのData-driven ExposurE Profile(DEEP)抽出法を用いてデータを分析した。DEEPは、少なくとも1回の曝露期間において喘息症状と関連する25の大気有害物質の組み合わせを同定した。3つの組み合わせ(1,1,1-トリクロロエタン、2-ニトロプロパン、2,4,6-トリクロロフェノール)は、3つの暴露期間すべてにおいて喘息症状と有意に関連していた。4つの大気有害物質(1,1,1-トリクロロエタン、1,1,2,2-テトラクロロエタン、フタル酸ビス(2-エチルヘキシル)(DEHP)、2,4-ジニトロフェノール)は、他の有害物質との組み合わせでのみ関連しており、従来の統計手法では同定されなかったであろう。DEEPの適用により、25の有意な組み合わせのうち13の組み合わせに、少なくとも1回の暴露期間で暴露された子どもの脆弱な部分集団も特定された。平均して、これらの小児はサンプル中最も多くの喘息症状を経験した。小児喘息に関連する大気有害物質の組み合わせに関する証拠を提供することにより、我々の知見は、子どもの呼吸器系の健康を改善するために、これらの有害物質の規制に貢献する可能性がある。