Воздействие факторов окружающей среды на заболеваемость(Автореферат)

На правах рукописи

ИВАНОВА Юлия Дмитриевна ВОЗДЕЙСТВИЕ ФАКТОРОВ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ НА ЗАБОЛЕВАЕМОСТЬ ЗЛОКАЧЕСТВЕННЫМИ НОВООБРАЗОВАНИЯМИ: ОСОБЕННОСТИ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННЫХ СВЯЗЕЙ (на примере г. Красноярска)

Специальность 05.13.01- системный анализ, управление и обработка информации (экология)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Красноярск 2002

Работа выполнена в Красноярском государственном университете и Институте биофизики СО РАН Научные руководители:

Консультант: Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

доктор физикоматематических наук, профессор экологии Р.Г. Хлебопрос кандидат физикоматематических наук О.Э. Якубайлик доктор медицинских наук, профессор, Ю.А. Дыхно доктор биологических наук В.Г. Суховольский кандидат технических наук М.Г. Доррер Красноярский государственный технический университет

Защита состоится «13» ноября 2002 г. в 14.00 часов на заседании диссертационного совета К 212.253.01 по защите диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук в Сибирском государственном технологическом университете (660049, Красноярск, пр.Мира, 82, СибГТУ). С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке СибГТУ Автореферат разослан «11» октября 2002 года.

Ученый секретарь диссертационного совета, к.т.н.

Ушанов С.В.

Подписано в печать Формат 60×84/16 Бумага офсет. №1 Печать офсетная Усл. печ. л. 1 Уч.-изд. л. 1.6 Тираж 100 экз. Заказ Издательский центр Красноярского государственного университета

660041 Красноярск, пр. Свободный 79.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность проблемы. В настоящее время все большее внимание уделяется изучению и поиску путей разрешения экологических проблем. Научнотехнический прогресс приводит к появлению огромного количества вредных факторов нарушающих природное равновесие, способствующих деградации биосферы и отрицательно влияющих на здоровье людей. Поэтому мониторинг за здоровьем человека актуален, особенно в крупных промышленных городах. При рассмотрении степени экологического неблагополучия города нельзя ограничиваться лишь суммарным показателем загрязнения среды отдельными веществами, необходимо учитывать показатели уровня здоровья населения, как результата общей техногенной нагрузки на человека. Для крупного промышленного центра характерно почти полное изменение большинства параметров внешней среды: загрязнение почв, воздушного бассейна, акваторий, изменение климатических характеристик и многое другое, что приводит к увеличению физической, химической, психологической нагрузки на организм человека и снижению его иммунных реакций. Клинические проявления иммунологической недостаточности весьма разнообразны, но общей чертой является склонность к тяжелым хроническим или рецидивирующим заболеваниям. Если опираться на данные ВОЗ, то 75-95% случаев возникновения онкологических болезней связано с воздействием экологически опасных факторов окружающей среды. Для определения риска заболеваемости раком необходимо анализировать медицинские данные вероятностно-статистическими методами, рассматривать их территориальную привязку и влияние физико-химических параметров среды. Основой таких исследований служит экологический атлас, включающий в себя карты техногенного загрязнения, состояния растительности, характеристики микроклимата и др. экологические показатели г. Красноярска совместно с территориальным распределением онкозаболеваемости населения. Для анализа онкозаболеваемости используется показатель когортной заболеваемости, определяемый как отношение числа заболевших в некоторой возрастной группе к общему количеству людей в данной возрастной группе. Этот показатель не зависит от возрастной структуры и плотности населения и дает возможность исследовать эффекты воздействия среды на заболеваемость. Цель и задачи работы. Анализ территориально-распределенной информации, представленной в электронном экологическом атласе г. Красноярска. Изучение особенностей когортной онкозаболеваемости с помощью регрессионных моделей возрастной динамики и локализационных структур. В соответствии с целью работы были поставлены следующие задачи: 1. Разработать методы качественного и количественного анализа территориально-распределенных данных с тематических слоев электронного атласа. 2. Создать электронный экологический атлас г. Красноярска - базу данных для оценки влияния качества окружающей среды на заболеваемость злокачественными новообразованиями (ЗНО). Разработать ГИС-карты онкозаболе-

ваемости с информацией о месте проживания каждого заболевшего на основе медицинской базы данных. 3. На основе данных по когортной заболеваемости, построить модель возрастной динамики заболеваемости ЗНО. 4. Проанализировать закономерности ранговых распределений локализационных структур ЗНО в зависимости от возраста. Научная новизна работы. 1. Предложен метод построения ГИС-карт по онкозаболеваемости, позволяющий сравнивать между собой различные территории г. Красноярска по заболеваемости и оценить влияние окружающей среды на данный показатель. 2. Разработаны статистические модели для анализа тематических карт с единым пространственным базисом. 3. Разработана модель динамики когортной заболеваемости ЗНО, позволяющая получать независимые от возрастной структуры населения значения средней скорости заболеваемости ЗНО. 4. Исследование ранговых распределений локализационных структур теоретически показало наличие процессов «конкуренции» между локализациями ЗНО за ресурс – организм человека. Характер процессов конкуренции зависит от возрастной группы заболевших и от особенностей рассматриваемой популяции людей. Практическая значимость. Создан электронный экологический атлас г. Красноярска. Разработаны методы анализа территориально-распределенных данных, построенных в едином пространственном базисе. Предложены методы построения карт суммарных концентраций веществ, загрязняющих окружающую среду и карт по заболеваемости, позволяющих изучать эпидемиологическую обстановку в городе с помощью пространственного анализа и моделирования. С помощью регрессионных моделей возрастной динамики и локализационных структур получен ряд параметров линейных регрессионных уравнений, позволяющих анализировать особенности когортной заболеваемости ЗНО и сравнивать эти показатели для различных территорий. Полученные в диссертации научные результаты позволили сформулировать положения, выносимые на защиту: 1. Разработанные алгоритмы подготовки, представления и анализа территориально-распределенных данных по медицинской статистике, позволяющие оценить влияние факторов окружающей природной среды на заболеваемость. 2. Методы и результаты анализа качественных и количественных показателей взаимосвязей между территориально-распределенными данными с тематических слоев экоатласа г. Красноярска на основе статистических моделей. 3. Моделирование возрастной динамики заболеваемости ЗНО на основе пуассоновского процесса дает возможность определить среднюю скорость заболеваемости ЗНО. Характер «конкуренции» при формировании локализаци-

1 2

онной структуры заболеваемости ЗНО зависит от возрастной группы заболевших и от особенностей рассматриваемой популяции людей. Апробация работы и публикации. Материалы диссертационной работы докладывались на международной конференции «ГИС для оптимизации природопользования в целях устойчивого развития территорий» (Барнаул, 1998), на конференции молодых ученых, посвященной 275-летию РАН (Красноярск, 1999), на конференциях молодых ученых ИБФ СО РАН (1999, 2001 гг.), ИВМ СО РАН (1999г.), на международной конференции «Устойчивость гомеостаза» (Красноярск, 2000), на теоретических семинарах ИБФ СО РАН. Работа была поддержана грантами: РФФИ 98-04-48838-а, ККГЭФ №8/46-99. По материалам диссертации опубликовано 12 печатных работ, в том числе 5 статей в журналах. Структура работы. Диссертация состоит из введения четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа изложена на 170 страницах (основной текст – 143 страницы), содержит 27 рисунков и 7 таблиц. Список цитируемой литературы насчитывает 147 наименований (120 русских и 27 иностранных). СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во Введении показана назревшая практическая необходимость в данном исследовании для г. Красноярска, сформулированы цели и задачи работы, отражена новизна предлагаемых подходов к анализу пространственных данных. Обоснована необходимость использования когортных показателей заболеваемости ЗНО. Первая глава отражает начальный этап системного анализа, которым является осознание существования проблемы и определение задач исследования, здесь вводятся необходимые ограничения сложности и последовательность решаемых задач. Литературный обзор показывает актуальность использования электронных карт, особенно комплексных тематических атласов, для изучения и оценки экологического состояния территорий. Раскрывается аналитический потенциал послойной организации информации. Атлас, в различных тематических слоях которого находятся как медицинские, так и географические, демографические и другие необходимые данные, оказывается оптимальной информационной основой для изучения влияния особенностей окружающей среды территории на здоровье проживающего на ней населения. Возможности ГИС-атласа позволяют не только увидеть имеющуюся базу данных, но и рассчитать количественные параметры взаимосвязей явлений, создавать различные модели, прогнозировать ситуацию. Атлас полезен при анализе практически любой пространственно распределенной информации, он позволяет выявить пространственные закономерности данных, наглядно проиллюстрировать взаимосвязь анализируемых показателей друг с другом и с пространственным расположением. В данной главе приводятся примеры различных комплексных атласов и анализируются их особенности. Рассматриваются этапы создания тематического 3

слоя как информационной основы электронного атласа, раскрывается возможность использования вероятностно-статистического анализа и математического моделирования для решения задач пространственного анализа. Вторая глава посвящена технологии получения массива значений пространственно-распределенной величины с электронного тематического слоя. Для расчета статистических параметров признака или явления представленного на карте, модельных расчетов по наборам слоев электронной карты и других операций необходимо наличие матричной модели слоя электронной карты. С помощью алгебры матриц обычные географические описания (по существу многомерные) переводятся на формализованный язык, доступный дальнейшей математической обработке. Свойства карты однозначно отображать точки земной поверхности с тематическими характеристиками позволяют представить явление, визуализированное на карте, как функцию: z=f(x, y). С учетом пространственной двухмерности картографического изображения, при заданных параметрах дискретизации и построении сеточной функции, определенной в узлах сетки заданного размера, это уравнение можно использовать в матричной форме. Различные явления z1, z2, z3,..., zk или различные признаки одного и того же явления выражаются разными функциями: zkij=fk (xi, yj). Если представить эти различные явления в матричном виде, то в узлах сетки конкретным координатам этих узлов соответствуют некоторые количественные и качественные значения рассматриваемой величины с тематического слоя. Такая пространственная информация, выраженная в цифровой форме и взятая в одних и тех же точках территории со всех исходных карт, позволяет строить пространственно-цифровые модели, проводить статистические и другие необходимые расчеты для поиска взаимосвязей и анализа рассматриваемых явлений. Используя данный метод анализа картографической информации, нужно учитывать физический смысл значений матриц, снятых с карт и при необходимости проводить их нормирование. Большое внимание во второй главе уделяется методам построения аналитических поверхностей при восстановлении непрерывных полей признака по дискретным данным (табличным или с тематического слоя). Расчетные значения, полученные в узлах регулярной сети, необходимы для построения матричной модели тематического слоя, представляют собой GRD–файл, это текстовый файл с координатами значений переменной zij в узлах сетки. При выборе метода построения GRD–файла необходимо учитывать как объем данных, так и физический смысл параметра. Для примера рассмотрены различные методы построения аналитической поверхности по данным слоя из экологического атласа "Суммарное содержание веществ с канцерогенными свойствами в почве" (использовалась программа Surfer). Наиболее реальное распространение данных веществ в почве города отражают поверхности сгенерированные аппроксимационными методами (кригинг, радиальных базисных функций и т. д.). Линии равного уровня расчетных поверхностей идентичны с исходными данными. 4

В конце главы определяются этапы преобразования векторного слоя электронной карты в матричную модель и обратно. На первом этапе необходима подготовка исходного векторного слоя для получения GRD–файла. На втором, определяется метод построения GRD–файла и рассчитывается матричная модель тематического слоя. Затем, полученные матрицы используются для расчетов. На последнем этапе происходит визуализация расчетной матричной модели в виде карты изолиний, ввод и тематическая доводка слоя в ГИС. Все этапы подробно проиллюстрированы с помощью примеров для программ: Surfer, MAPINFO, Microsoft Excel. В третьей главе описывается структура экологического атласа г. Красноярска и проводится обзор его тематических слоев. В качестве исходных данных для атласа использовались опубликованные схемы, карты, числовые и описательные материалы, данные гидрометеонаблюдений, результаты геохимических, геофизических и других съемок, выполненных геологическими производственными объединениями, данные Краевого онкологического центра. Атлас состоит из порядка 60-ти тематических слоев, которые можно условно разделить на 2 части. К первой части относятся слои с характеристиками климата, плотностью и фитопатологическим состоянием растительного покрова в городе, ареалами загрязнения некоторыми, в том числе и канцерогенными, веществами почв, снежного покрова и атмосферы. В других слоях находится информация о населении города. Это плотность населения, динамика показателя заболеваемости ЗНО жителей Красноярска. Эти слои позволяют сопоставлять участки территории города по показателю заболеваемости (различные возрастные группы, различные формы ЗНО) и выделять особенности расположения таких областей. Для районирования территории г. Красноярска по загрязнению почвы, снежного покрова и воздушного бассейна создавались интегральные карты по этим показателям. Система исходных данных для создания интегральных карт представляет собой набор тематических слоев электронного атласа (ГИС GeoGraph), на которых показано распределение по территории города концентрация веществ, измеряемая в количественных или качественных единицах. Чтобы привести исходные данные к логически сопоставимому виду, проводилось нормирование показателей:

(

)(

)

k k k ; Υik = Υik − Υmin / Υmax − Υmin

i = 1, 2, 3, …, n,

(1)

где n – количество ячеек на площади тематического слоя (в нашем случае n=1683), k – количество тематических слоев (k=21), Υik - нормированное значение k–го параметра Для создания карты суммарного техногенного загрязнения почвы и снежного покрова г. Красноярска (рис. 1) использовались следующие слои атласа: суммарное содержание в почве веществ с канцерогенными свойствами As, Be, Cr, Pb, Ni; нормированное содержание Hg в пыли и водорастворимой формы в 5

снежном покрове; локальные ареалы концентрации бенз(а)пирена в снежном покрове; фоновые концентрации фторидов в снежном покрове. Для составления карты суммарного загрязнения воздушного бассейна города использовалось восемь слоев, отражающих среднюю за период 1994-1997гг. концентрацию рассматриваемых веществ в атмосферном воздухе (в процентах). Это следующие вещества: CO, CO2, NO, NO2, O3, SO2, H2S, HCl.

Рис. 1. Карта суммарного техногенного загрязнения почвы и снежного покрова г. Красноярска (условные единицы). Пространственный анализ наиболее ярких, типичных взаимосвязей между тематическими слоями электронного атласа проводился с помощью дискретной модели пространственных данных. Элемент модели - вектор многомерного пространства признаков городской среды, состоящий из упорядоченной последовательности интерполированных для данного участка городской территории набора индивидуальных значений параметров, отображенных на электронных слоях атласа в визуальной форме. Использовалась равномерная сетка шагом 500×500 м., размером 50×32 узла, рассчитанная по площади города. На ее основе создавался матричный аналог тематического слоя, необходимый в дальнейшей работе. Таким образом, была получена суммарная матрица, содержащая информацию по 24 слоям атласа. Для расчета параметров, по которым строились карты суммарного загрязнения, по каждому слою суммировались данные из узлов сетки, а затем новые значения в 6

узлах рассчитывалась в зависимости от доли вещества, приходящейся на данный узел сетки (в процентах) от общей суммы. Анализ данных, представленных в атласе, показал, что наибольшее суммарное загрязнение почвы и снежного покрова характерно для северо-восточной части города, где находится крупнейший алюминиевый завод и для участков территории, прилегающих к автомобильным мостам через р. Енисей. Постоянное загрязнение воздушного бассейна наблюдается в промышленных районах южной части города. Для определения взаимосвязей между слоями с информацией об окружающей среде, использовались значимые парные коэффициенты корреляции. Коротко остановимся на полученных величинах коэффициентов. Наличие общего источника загрязнения не вызывает сомнения не только по величинам коэффициентов корреляции (r =0,5÷0,9), но и по общим тенденциям распределения концентраций веществ по территории города на соответствующих слоях электронной карты, для пар веществ: SO2–O3; CO-NO; фториды-бенз(а)пирен. Источниками выбросов первой и второй пар являются ТЭЦ и котельные, где сжигается уголь, загрязненный серой; источником третьей – металлургический алюминиевый завод. Между слоями загрязнения воздушного бассейна города и его снежного покрова имеется связь между локальным распределением бенз(а)пирена и NO2 в атмосфере (r =0,5), что объясняется общими источниками загрязнения данными веществами городской среды. Значительные отрицательные коэффициенты между слоями, отражающими распределение по территории города фторидовбенз(а)пирена и состоянием растений (r =-0,6 ÷ -0,7) демонстрируют неудовлетворительное общее состояние растений в районах нарастания концентраций этих веществ, их негативное влияние на растения. Медицинская статистика фиксирует заболеваемость ЗНО жителей некоторой территориально-административной единицы (город, район и т. д.). Однако на территории любого крупного промышленного города существуют как более загрязненные районы, так и более чистые. Поэтому актуальным является поиск методов, позволяющих сопоставить показатели здоровья жителей, проживающих в различных условиях городской среды. Для этих целей в работе использованы цифровые карты заболеваемости онкологическими болезнями с достаточно мелким разрешением (по адресу заболевшего рассчитываются координаты на карте города). Относительные показатели заболеваемости определяются по значениям карты плотности населения (по данным избирательной кампании 1996г.) (рис 2). Необходимо подчеркнуть, что представление данных медицинской статистики на карте с привязкой с точностью до дома позволяет более полно использовать математический аппарат для изучения структуры медицинских данных и дает возможность обратиться к экологическим аспектам проблемы. С помощью ГИС-технологий на таких картах можно визуализировать любые данные или комбинацию данных, из исходной медицинской базы данных, расставлять акценты в зависимости от поставленных задач. Информация с таких карт легко 7

преобразуется в табличные значения, которые можно анализировать с помощью статистических методов и использовать для математического моделирования.

Рис. 2. Грубый показатель заболеваемости ЗНО органов дыхания (код: 146-149, 160-163) в г. Красноярске (1998 г.). – от 1 до 127 человек на 100 тыс. – от 128 до 426 человек на 100 тыс. Проследить взаимосвязи между характеристиками среды на территории города и уровнем онкологической заболеваемости горожан, позволяет метод канонических корреляций. Этот метод позволяет определить корреляцию между двумя наборами переменных, другими словами, оценить взаимосвязь между двумя группами первичных показателей. Первый набор переменных для канонического анализа включал в себя данные о загрязнении почвы, снежного покрова, атмосферы, характеристиками климата, рельефа и другие, всего 21 переменная. Второй набор данных - данные о заболевших наиболее широко распространенными локализациями ЗНО (90% заболевших, 1998 г.). Каждая переменная определялась количественным изменением по территории города от ячейки к ячейке определенного признака, представленного в атласе. Для того чтобы рассматриваемые параметры окружающей среды были соизмеримы между собой, проводилось нормирование данных GRD-файла тематического слоя (1). Для двух наборов векторов-признаков некоторой системы: Y1, Y2,…, Yn и X1, X2,…, Xm, с помощью алгоритмов канонического анализа отыскиваются ка8

1... m

ривается матрица:

Κ 12  Κ (2) Κ =  11  Κ Κ 22   21 Здесь К11 – подматрица корреляции признаков 1-го набора переменных, К12 подматрица корреляции признаков 1-го набора переменных с признаками 2-го набора, К21 - подматрица корреляции признаков 2-го набора переменных с признаками 1-го набора (транспонированная К12) и К22 - подматрица корреляции признаков 2-го набора переменных. Квадраты собственных значений и собственные вектора следующих двух матриц: −1 К 21 ⋅ К 11 ⋅ К 12 − К 22 −1 К 12 ⋅ К 11 ⋅ К 21 − К 11 определяют коэффициенты канонических корреляций и соответствующие им канонические веса для наборов переменных X-ов и Y-ов. Это позволяет перейти от n-мерной совокупности первого набора признаков и m-мерной совокупности второго набора признаков к одномерным каноническим переменным (3) для каждого коэффициента канонической корреляции:

Α1 = a11 ⋅ Υ1 + a12 ⋅ Υ2 + ... + a1n ⋅ Υn 2

Α =

a12

⋅ Χ1 +

a22

⋅ Χ 2 + ... +

am2

и

(3)

⋅ Χm

Каждая переменная в каждом из полученных наборов (3) вносит вклад в соответствующую сумму канонической переменной, согласно своему весу. Чем больше вес (абсолютное значение), тем больше положительный или отрицательный вклад соответствующей переменной в сумму. Чтобы облегчить сравнение между весами, канонические веса берутся для стандартизированных переменных (со средним, равным 0 и стандартным отклонением, равным 1). Парный линейный коэффициент корреляции канонических переменных А1 и А2 является коэффициентом канонической корреляции. Расчеты производились с помощью пакета Statistica. Для большинства районов получена взаимосвязь переменных окружающей среды с заболеваемостью раком органов дыхания, и это не случайно, так как по частоте встречаемости злокачественные новообразования этих локализаций традиционно находятся на первом месте в городе (табл. 1). В Ленинском и Октябрьском районах города переменные окружающей среды связаны со злокачественными новообразованиями кожи. Необходимо отметить, что для Ленинского района эта локализация находится на втором месте по частоте встречаемости (21,7). Еще большее значение грубого показателя по этой локализации для Октябрьского района – 32,1 человек на 100 тыс. 9

Таблица 1. Значение первой канонической корреляции и максимальные значения весовых коэффициентов канонических переменных для административных районов г. Красноярска территория

канон—ая корр-я

нонические веса, или канонические множители a1 для первого исходного, 1...n нормированного набора векторов и для второго набора a 2 . Для этого рассмат-

окружающая среда

веса

заболеваемость раком

веса

0,48

Канцерогены в почве 0,61 Органы дыхания 0,5 Направление ветра –0,55 Молочная железа 0,47 ЗФ лишайников* -0,52 0,77 Фториды 2,14 Органы пищева0,89 Бенз(а)пирен 2,48 рения ЗФ лишайников 2,0 Рельеф, высота 1,02 0,74 Бенз(а)пирен 1,46 Органы дыхания 0.87 Советский Влажность 1,76 Органы пищева-0,93 CO2 -1,1 рения HCl -1,1 0,68 O3 0,61 Кожа 0,50 ОктябрьHCl 0,59 Органы дыхания 0,42 ский NO2 -0,56 Скорость ветра -0,61 Свердлов- 0,72 % зеленых насажде-0,97 Органы дыхания 0,58 ский+Кир ний Органы пищеваовский Канцерогены в почве 0,84 рения 0,52 NO 0,86 Ленини0,70 Фториды -0,7 Кожа 0,76 ский NO -0,5 ЗФ лишайников* - замедленная флуоресценция образцов лишайников. Город, в целом Центральный+Желе знодорожный

Присутствует связь переменных набора окружающей среды со злокачественными опухолями органов пищеварения в Центральном и Железнодорожном районах, где находится наибольшая площадь, по сравнению с другими районами, областей с высоким уровнем заболеваемости данной патологией. Это связано с возрастной структурой проживающего здесь населения. Например, в Центральном районе число заболевших, старше 60 лет, составляет 77%. Наиболее часто, из злокачественных опухолей пищеварительного тракта, болеют раком желудка (47,8 чел – Центральный и 46,6 чел – Железнодорожный районы). Наличие более высоких значений коэффициентов канонической корреляции для административных районов города (0,7), по сравнению с коэффициентом 10

11

(на 100 тысяч человек)

тельно, целесообразно обратится к феноменологическим моделям, базирующихся, во-первых, на нашем сегодняшнем понимании явления перерождения клетки в раковую из-за кумулятивных повреждений клеточной популяции организма в результате канцерогенного влияния окружающей среды и, во-вторых, на анализе эпидемиологических данных впервые заболевших ЗНО.

уровень заболеваемости

канонической корреляции для территории города в целом (0,5), свидетельствует о специфической эпидемиологической ситуации в каждом районе. Канонические весовые коэффициенты, как для набора “окружающая среда”, так и для набора переменных “онкологическая заболеваемость”, имеют большее значение в тех районах Красноярска, где повышены концентрации веществ с канцерогенными свойствами. Отрицательное значение весового коэффициента у некоторых переменных отражает наличие обратной направленности концентраций веществ и показателя заболеваемости на соответствующих территориях. Что возможно, например, когда источник загрязнения данным веществом находится на окраине или за пределами рассматриваемой территории. Однако необходимо иметь в виду, что информация, представленная на слоях экологического атласа, дает только некий срез характеристик городской среды. Здесь не представлены многие параметры, в том числе и такие, которые непосредственно влияют на уровень онкологической заболеваемости, как, например, возрастная и социальная пространственная структура населения. В четвертой главе подробно рассмотрены закономерности возрастной и локализационной структур заболевших ЗНО. В медицинской статистике онкологических заболеваний принято оценивать уровень заболеваемости ЗНО на определенной территории с помощью грубого показателя заболеваемости, показывающего долю заболевших в расчете на 100 тысяч жителей. Однако известно, что интенсивность появления ЗНО увеличивается с возрастом. Поэтому большие значения грубого показателя заболеваемости могут указывать как на наличие неблагоприятных условий среды, так и на то, что среди проживающих на данной территории велика доля пожилых людей. Для разделения эффектов воздействия среды и возрастных эффектов необходимо использовать показатель уровня заболеваемости, не зависящий от возрастной структуры населения, проживающего на данной территории. Таким показателем является показатель когортной заболеваемости - заболеваемости в определенной возрастной группе, отнесенной к количеству людей этой возрастной группы. Используя данные о возрастной структуре населения четырех административных районов г. Красноярска были рассчитаны когортные показатели заболеваемости для жителей этих районов (рис. 3). Анализ когортной заболеваемости по четырем административным районам г. Красноярска показал отсутствие отличий по уровням общей заболеваемости ЗНО в рассмотренных возрастных группах по районам города. Образование злокачественной опухоли можно представить как результат влияния неблагоприятных воздействий на клеточные структуры организма в течение жизни человека, вследствие которых накапливаемые кумулятивные повреждения приводят к перерождению клетки в раковую. Характер кумулятивных повреждений определяется поведением внутриклеточных структур на молекулярном и атомном уровнях. Однако в настоящее время это поведение на микроскопическом уровне познано не настолько хорошо, чтобы основывать понятие кумулятивных повреждений на фундаментальных физических законах. Следова-

2000 1500 1000 500 0 0 -2 9

3 0 -3 9

4 0 -4 9

5 0 -5 9

60…

в о з р а с т н ы е гр у п п ы , л е т Ц ен трал ьн ы й

О ктябрь ски й

К и ровски й

Л енинский

Рис. 3. Когортная заболеваемость ЗНО по некоторым административным районам г. Красноярска, 1997 г. Одной из феноменологических стохастических моделей динамического процесса, эволюция которого во времени управляется вероятностными законами, является стационарный процесс Пуассона. Если предположить, что функция z( t ) - случайная величина, определяемая количеством заболевших, тогда веро-

ятность того, что произошло k событий в интервале времени (0; t ] со средней скоростью появления событий λ в единицу времени, будет определяться следующим выражением: pk ( t ) = P{z( t ) = k},

pk (t) =

( λt ) k − λt , k = 1,2,..., t ≥ 0 . e k!

Интенсивность заболеваемости тогда определяется для каждой i -той возрастной группы дискретного распределения как:

hi =

( λTi ) k i − λTi e N( Ti ) k i!

Данная модель основана на предположении о том, что процессы кумулятивного повреждения клеток организма человека, связанные с уровнем канцеро12

генного влияния окружающей среды, вызывают появление у некоторых людей ЗНО. Появление заболевших ЗНО подчиняется закону Пуассона и зависит от возрастной группы, к которой относится человек:

(λTi ) N(Ti ) , h0i = k i! где

Ti - номер возрастной группы, k i - число заболевших в i -той возрастной

группе, λ - средняя скорость появления заболевших ЗНО (чел./год). Для удобства анализа и наглядности параметров, входящих в уравнение интенсивности, преобразуем его в линейный вид в полулогарифмической шкале: (4) ln hi = ln h0i − λTi , Появление опухоли является результатом кумулятивного повреждения клетки или клеток, которые могут появляться гораздо раньше момента рождения. И первое из слагаемого в правой части (4) можно трактовать как значение накопленной канцерогенной кумулятивной нагрузки во внутриутробный период, т. е. до момента рождения. Данная модель позволяет вычислять величину средней скорости интенсивности и ее оценку как для общей заболеваемости ЗНО, так и для заболеваемости различными формами ЗНО, проанализировать и оценить стартовые величины кумулятивного повреждения в момент рождения по различным локализациям ЗНО. В качестве данных для анализа зависимости заболеваемости ЗНО от возраста рассматривалась рассчитанная когортная заболеваемость для г. Красноярска (1995г.) и для СССР (1970г.). Такой выбор данных связан с наличием статистических цифр по возрастному составу населения и онкологической заболеваемости в один и тот же момент времени. Значения коэффициентов детерминации полученных теоретических прямых составляет R2=0,91÷0,99. Несоответствие предложенной модели исходным данным имеет место для таких локализаций, как ЗНО молочной железы (СССР) и шейки матки. Это связано с особенностями возрастной динамики появления данных ЗНО, т. к. после 50-60 лет показатель когортной заболеваемости ЗНО этих органов снижается. На рис. 4 и 5 показаны кривые интенсивности заболеваемости некоторыми ЗНО в полулогарифмическом масштабе. Здесь имеет место определенная разнесенность кривых интенсивностей различных локализаций по оси ординат, особенно для СССР. Из рисунков видно, что существует различное положение кривых интенсивности заболеваемости при приблизительно равной скорости процесса для каждой группы заболевших и сохранение этого порядка для лиц обоего пола, что, скорее всего, отражает физиологические особенности накопления канцерогенных повреждений клетками различных органов. 13

интенсивность, lnh(T)

ki

6

кожа

5 4 3 2 1 0 -1

29

39

-2

49

59

69

79

лимфа и кровь прямая кишка трахея,брон хи,легкое

в озрастные группы,T

Рис. 4. Значения логарифма интенсивности заболеваемости некоторыми локализациями ЗНО мужчин (на 100 тыс. чел.) по данным СССР, 1970г.

желудок

6 5 интенсивность, lnh(T)

hi = h0i e − λTi , где

желудок

7

кожа

4 3 2 1 0 -1

29

39

49

59

-2 -3

69

79

лимфа и кровь прямая кишка трахея,брон хи,легкое

в озрастные группы,T

Рис. 5. Значения логарифма интенсивности заболеваемости некоторыми локализациями ЗНО мужчин (на 100 тыс. чел.) по данным г. Красноярск, 1995г. По сравнению с СССР для мужчин в Красноярске, по ЗНО лимфоидной и кроветворной тканей и ЗНО трахеи, бронхов, легкого в старшей возрастной группе не происходит снижения интенсивности заболеваемости (рис. 4, 5). Точечная оценка интенсивности заболеваемости для мужчин в г. Красноярске составляет 0.10 ÷ 0.11 чел./год для рассмотренных локализаций, кроме лимфобластозов. Для женщин интенсивность процесса появления ЗНО желудка и 14

прямой кишки, по сравнению с мужчинами, ниже (0,08 ÷ 0,09 чел./год), для ЗНО кожи и лимфобластозов – одинаковая (соответственно 0,01 и 0,05 чел./год). По сравнению с данными по СССР, в Красноярске средняя скорость появления ЗНО выше по большинству рассмотренных локализаций, особенно для ЗНО кожи. Сравнима интенсивность появления ЗНО трахеи, бронхов, легкого и лимфобластозов. В связи с тем, что аппроксимационные прямые для данных г. Красноярска имеют больший угол наклона по сравнению с СССР, величина латентной фазы для большинства локализаций, имеет меньшие значения. Самые высокие значения принадлежат ЗНО лимфоидной и кроветворной тканей, а также ЗНО молочной железы у женщин. Для Красноярска за счет большей дисперсии данных точки исходных данных не всегда ложатся точно на теоретические прямые, но порядок локализаций сохраняется, за исключением интенсивности ЗНО трахеи, бронхов, легкого, которая для мужчин Красноярска максимальна. Основным отличием Красноярских данных от данных по СССР является больший угол наклона полученных аппроксимационных прямых, отражающий большую скорость процесса накопления кумулятивных повреждений. Тот факт, что интенсивность заболеваемости ЗНО трахеи, бронхов, легкого в Красноярске имеет максимальное значение у мужчин и приближается к максимальному значению у женщин, может быть связан с большой канцерогенной нагрузкой на данные органы, что в свою очередь отражает неблагоприятную экологическую ситуацию в городе. У человека, впервые заболевшего раком, определяется злокачественная опухоль какой-то одной локализации, появление первичных опухолей нескольких локализаций явление достаточно редкое. Этот факт послужил основой для предположения о наличие процессов «конкуренции» между ЗНО различных локализаций в организме человека. Таким образом, население города, если не принимать во внимание миграции, является ограниченным ресурсом для ЗНО. Поэтому для изучения закономерностей локализационных структур в различных возрастных группах использовались модели конкуренции за ограниченный ресурс нескольких видов организмов в экологических сообществах. В качестве видов выступали ЗНО наиболее часто встречающихся локализаций. Под локализационной структурой понимается ряд наиболее часто встречающихся локализаций ЗНО, ранжированных по количеству заболевших. Для аппроксимации локализационных распределений в настоящей работе используется ранговая форма распределения Ципфа. При наличии свободной конкуренции данные аппроксимируются распределением Ципфа-Парето (5), в дальнейшем обозначается как ЦП. Если она отсутствует, данные аппроксимируются выражением (6), т. е. распределением Ципфа-Парето-Мандельброта (ЦПМ).

x(r ) =

15

Ι . rγ

(5)

A

, (6) (r + B) γ где x(r ) - когортная заболеваемость локализацией ЗНО, имеющей ранг r ; Ι максимальное значение x ; Α, Β, γ - параметры уравнения. Для получения линейных регрессионных уравнений используется логарифмические и полулогарифмические формы записи уравнений (5), (6). Если прологарифмировать выражение (5), то получим уравнение прямой в двойных логарифмических координатах: (7) ln x(i) = ln x(1) − b * ln i ,

x(r ) =

где i - ранг локализации (i=1, 2, …, n), b - параметр. Уравнение теоретической прямой, построенной в полулогарифмических координатах, является одной из форм записи уравнения Ципфа – Парето – Мандельброта (6). Данное уравнение используется в экологии при описании структуры сообщества в случае отсутствия свободной конкуренции, если у некоторых видов есть селективное преимущество в конкуренции за ресурс или существует несколько ресурсов, за которые идет конкуренция. При достаточно больших n уравнение (6) раскладывается в ряд Тейлора и хорошо аппроксимируется следующим выражением: (8) ln x(i) = ln x(1) − b * i , где i - ранг локализации (i=1, 2, …, n), x(1) – значение соответствующее рангу 1, b - параметр. В табл. 2 показаны параметры ранговых распределений локализационной структуры заболеваемости ЗНО в различных возрастных группах, по данным Красноярска (1995 г.) и СССР (1970 г.). Нужно отметить, что коэффициент детерминации между теоретическими и исходными данными достаточно высокий (R2=0,91÷0,98). В большинстве возрастных групп ранговое распределение аппроксимируется уравнением ЦПМ (8), предполагая, таким образом, что некоторые локализации по сравнению с другими, обладают преимуществом в конкурентной борьбе и поэтому и такими локализациями ЗНО люди болеют чаще. Если вернуться к модели образования ЗНО как результата кумулятивных повреждений на микроуровне вследствие канцерогенного воздействия внешней среды, то логично предположить, что преимущество в процессе злокачественного перерождения клеток одних органов по сравнению с другими основано на их физиологических особенностях в строении и функционировании. Как было показано выше, для некоторых органов (желудок, прямая кишка и др.) скорости накопления кумулятивных нагрузок практически одинаковы, различны начальные, значения повреждений по каждому органу. Начальные значения интенсивностей аппроксимированы по значениям заболеваемости ЗНО, которые в основном появляются в возрасте старше 40 лет, когда пройдена латентная фаза развития опухоли. ЗНО появляются чаще в тех 16

органах, клетки которых в силу своих физиологических качеств или из-за большей канцерогенной нагрузки больше подвержены озлокачествлению.

Крас-к, n

СССР, n

Таблица 2 Параметры ранговых распределений наиболее часто встречающихся локализаций ЗНО по возрастным группам, г. Красноярск, 1995 г. и СССР, 1970 г. ВозрасКрас-к СССР Крас-к Крас-к СССР СССР Тип Тип тные уравуравгруппы нения нения a a b b 0-29

1,403

-1,896

Мужчины 1,226 -1,904

ЦП

ЦП

5

5

30-39

1,811

-0,805

2,960

-0,433

ЦП

ЦПМ

8

5

40-49

3,155

-0,465

4,815

-0,671

ЦПМ

ЦПМ

8

5

50-59

4,329

-0,359

6,033

-0,711

ЦПМ

ЦПМ

9

5

60-69

5,177

-0,374

6,639

-0,726

ЦПМ

ЦПМ

9

5

70…

5,469

-0,319

6,703

-0,694

ЦПМ

ЦПМ

7

5

0-29

0,578

-1,104

Женщины 1,242 -1,702

ЦП

ЦП

9

7

30-39

2,795

-1,279

3,347

-0,407

ЦП

ЦПМ

12

7

40-49

3,191

-0,894

4,563

-0,450

ЦП

ЦПМ

11

7

50-59

3,877

-0,912

4,988

-0,383

ЦП

ЦПМ

11

7

60-69

4,524

-0,244

5,254

-0,363

ЦПМ

ЦПМ

10

7

70…

4,602

-0,228

5,309

-1,245

ЦПМ

ЦП

12

7

Тип уравнения: ЦП – Ципфа-Парето, ЦПМ – Ципфа-Парето-Мандельброта; n число локализаций. Коэффициент детерминации между исходными и теоретическими данными для женщин г. Красноярска в возрастных группах 40-49 и 50-59 лет несколько ниже, по сравнению с такими же данными для СССР (R2=0,88÷0,90). Это связано с тем, что «отскакивают» точки со значением числа заболевших ЗНО молочной железы, локализации, имеющей первый ранг в данных возрастных группах. Та17

кое своеобразие локализационной структуры для женщин г. Красноярска определило, по сравнению с СССР, другой тип аппроксимационного уравнения для возрастных групп с 30-39 лет по 50-59 лет (табл. 2). Параметр b - тангенс угла наклона теоретической прямой (табл. 2), отражает интенсивность процессов конкуренции между локализациям ЗНО. Наименьшее значение параметра в первой возрастной группе связано с тем, что у большинства заболевших в этом возрасте диагностируют ЗНО лимфоидной и кроветворной тканей. Остальными локализациями заболевают в гораздо меньшей степени, что и определяет крутизну наклона теоретической прямой. У женщин г. Красноярска наибольший угол наклона приходится на возрастную группу 30-39 лет (b=-1,3), здесь первый ранг занимает заболеваемость ЗНО молочной железы. В следующих двух возрастных группах угол наклона одинаковый (b=-0,9), его уменьшение происходит за счет увеличения числа заболевших, имеющих следующие после первого ранги. Для параметра a , по данным г. Красноярска, сохраняются те же тенденции, что и для СССР. Это наличие большего у женщин, чем у мужчин, значения параметра в возрастной группе 30-39 лет. Возможно, это происходит за счет меньшего латентного периода развития ЗНО молочной железы (заболеваемость которой определяет значение этого параметра в данной возрастной группе), по сравнению с латентным периодом локализаций, за счет которых, в следующих возрастных группах, параметр a для мужчин имеет большее значение (ЗНО трахеи, бронхов, легкого и желудка). В Заключении дается общая характеристика представленной работы, и излагаются полученные результаты. В Приложении представлены некоторые тематические слои экологического атласа г. Красноярска. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ Создан электронный экологический атлас г. Красноярска, доступный широкому кругу пользователей по адресу: http://info.krasn.ru/ecoatlas/ 2. Показана эффективность использования построенных статистических моделей для качественной и количественной оценки закономерностей взаиморасположения по территории г. Красноярска признаков окружающей среды с помощью коэффициентов парной корреляции и пространственных взаимосвязей между двумя наборами признаков (окружающая среда – онкологическая заболеваемость) с помощью канонического анализа. 3. Предложен метод расчета и построения карт по заболеваемости ЗНО с учетом местожительства заболевшего. Эти карты позволяют исследовать особенности распределения уровней заболеваемости по территории города с помощью пространственного анализа и моделирования. 4. Для анализа заболеваемости ЗНО использован когортный показатель уровня заболеваемости, не зависящий от возрастной структуры населения. Системный анализ когортной заболеваемости показал: 1.

18

• •

Модель динамики когортной заболеваемости ЗНО на основе пуассоновского процесса определяет значения средней скорости интенсивности заболеваемости ЗНО. Наличие явления конкуренции за ограниченный ресурс между локализациями ЗНО. Анализ регрессионных параметров локализационных структур в различных возрастных группах показал наименьшую интенсивность процессов конкуренции в первой возрастной группе.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Витязь В.И., Витязь О.В., Дьякова Ю.Д., Дыхно Л.И., Дыхно Ю.А., Пузанов А.А., Хлебопрос Р.Г. Экологические структуры Красноярска. - Препринт 119Б, Красноярск, 1990, - 68с. 2. Иванова Ю.Д., Хлебопрос Р.Г. Электронная карта экологических структур г.Красноярска//Труды международной конференции «ГИС для оптимизации природопользования в целях устойчивого развития территорий» (ИНТЕРКАРТО – 4). – Барнаул: Изд-во Алт. гос. ун-та, 1998. – с. 402 – 407. 3. Иванова Ю.Д., Питенко А.А. Нейросетевая аналитическая обработка аналитической информации в ГИС (пример)//Труды международной конференции «ГИС для оптимизации природопользования в целях устойчивого развития территорий» (ИНТЕРКАРТО – 4). – Барнаул: Изд-во Алт. гос. ун-та, 1998. – с. 167 – 168. 4. Иванова Ю.Д., Питенко А.А. Электронный экологический атлас г.Красноярска//Информационный материал и руководство пользователя Красноярск: Изд-во ИВМ СО РАН, 1998. – 16 с. 5. Иванова Ю.Д., Питенко А.А. Электронный экологический атлас г. Красноярска // Материалы конференции молодых ученых, посвященной 275-летию РАН. – Красноярск: Изд-во ИВМ СО РАН, 1999. – с. 51-55. 6. Иванова Ю.Д., Питенко А.А. Формирование экологического мышления учащихся при использовании в обучении электронного экологического атласа г. Красноярска//Сборник «Проблемы экологического образования и воспитания в Красноярском крае».- Красноярск: изд-во КГУ-ККГЭФ, 1999, 132 с. – с. 122-128. 7. Дыхно Ю.А., Иванова Ю.Д., Хлебопрос Р.Г. Экологический кризис в Красноярске: наступление рака//Инженерная экология, 1999, №1. – с. 37–42. 8. Дыхно Ю.А., Иванова Ю.Д., Лалетина И.В., Хлебопрос Р.Г. Онкологическая заболеваемость в Красноярске//Российский онкологический журнал, 2000, №2. – с. 48-50. 9. Дыхно Ю.А., Иванова Ю.Д., Лалетина И.В., Хлебопрос Р.Г. Онкологическая заболеваемость среди лиц молодого возраста в г.Красноярске//Вопросы онкологии. - 1999. - т. 45, №5 - с. 501-503. 10. Иванова Ю.Д., Питенко А.А., Хлебопрос Р.Г., Якубайлик О.Э. Распределение антропогенного загрязнения среды в г. Красноярске (по данным элек-

тронного экологического атласа города)//Инженерная экология, 2001, №3. – с. 20-24. 11. Хлебопрос Р.Г., Иванова Ю.Д. Экологический кризис в Красноярске//Проблемы использования и охраны природных ресурсов Центральной Сибири. – Красноярск: КНИИГИМС, 2001, вып. 3. – С. 248-250. 12. Дыхно Ю.А., Иванова Ю.Д., Касьянов В.В., Лалетина И.В., Хлебопрос Р.Г. Применение геоинформационных систем для эпидемиологического исследования злокачественных новообразований в Красноярске//Гигиена и санитария, 2002, №3. – С. 37-39.

1.

19

20