Estudio sobre el asma infantil descubre mezclas peligrosas de contaminantes del aire
Los niños con asma usan inhaladores para aliviar algunos de sus síntomas, que incluyen tos, sibilancias, opresión en el pecho y dificultad para respirar. Crédito: Tradimus/Wikimedia commons/CC BY-SA 3.0
Investigadores de la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai desarrollaron un novedoso algoritmo de aprendizaje automático y lo usaron para identificar mezclas previamente desconocidas de contaminantes tóxicos del aire que parecen estar relacionados con malos resultados del asma más adelante en la vida de un niño.
El estudio examinó la exposición temprana a docenas de contaminantes potencialmente experimentados por 151 niños con formas leves a graves de la enfermedad. Si bien algunos casos podrían estar relacionados con un contaminante del aire individual y establecido, otros parecían estar relacionados con mezclas de contaminantes que nunca se habían asociado con el asma. Los resultados y una descripción del nuevo algoritmo se describieron en un artículo del Journal of Clinical Investigation.
«El asma es una de las enfermedades más prevalentes que afectan a los niños en los Estados Unidos. En este estudio, desarrollamos un lista de contaminantes del aire a los que un niño pequeño puede estar expuesto y que pueden provocar problemas de asma a largo plazo», dijo Supinda Bunyavanich, MD, MPH, MPhil, Profesora de Pediatría y Genética y Ciencias Genómicas en Icahn Mount Sinai y autor del estudio. «Nuestros resultados muestran cómo la respiración individual y las combinaciones de contaminantes pueden conducir a malos resultados del asma. Esperamos que tener una visión más completa y holística de la contaminación del aire algún día pueda reducir las posibilidades de que los niños sufran la carga del asma». /p>
Afectando a alrededor del siete por ciento de los niños en los Estados Unidos, el asma es una enfermedad pulmonar que puede causar sibilancias, opresión en el pecho y accesos de tos. Aunque varios estudios han demostrado que respirar contaminantes tóxicos del aire individuales, o «tóxicos del aire», aumenta las posibilidades de que un niño sufra asma, se sabe poco sobre lo que sucede cuando los contaminantes se mezclan.
En este estudio, los investigadores utilizaron un algoritmo novedoso de aprendizaje automático para descubrir que 18 sustancias químicas individuales pueden estar relacionadas con malos resultados del asma más adelante en la vida. Específicamente, analizaron si un niño necesitaba medicamentos diarios para controlar el asma o si tenía que visitar una sala de emergencias o pasar tiempo en el hospital como resultado de su condición. Sin embargo, también encontraron nuevas asociaciones entre los resultados y 20 mezclas de contaminantes diferentes. Varios de los productos químicos en las mezclas nunca se habían relacionado con el riesgo de asma a largo plazo.
«Al igual que muchos científicos, queríamos brindar una imagen más completa de cómo los tóxicos del aire contribuyen al asma infantil», dijo Gaurav. Pandey, Ph.D., Profesor Asistente de Genética y Ciencias Genómicas y autor principal del estudio. «Tradicionalmente, por razones técnicas, ha sido difícil estudiar los efectos en la salud de más de un tóxico a la vez. Superamos esto aprovechando el poder de los algoritmos de aprendizaje automático».
El estudio y el desarrollo del algoritmo fue dirigido por Yan-Chak Li, Ph.D., un bioinformático en el laboratorio de Pandey, y Hsiao-Hsien Leon Hsu, ScD, Profesor Asistente de Medicina Ambiental y Salud Pública en Icahn Mount Sinai.
Los investigadores mapearon primero las estimaciones de emisiones de 125 contaminantes conocidos en las áreas residenciales y los años de nacimiento de 151 niños de la región metropolitana de Nueva York que formaban parte del estudio Airway in Asthma de Mount Sinai. Los datos de emisiones se obtuvieron del recurso de Evaluación Nacional de Tóxicos en el Aire de la Agencia de Protección Ambiental.
Luego, los investigadores aplicaron un algoritmo novedoso, al que llamaron «Extracción de perfil de exposición basada en datos (DEEP)», para probar si los niveles elevados de los contaminantes observados temprano en la vida del niño estaban correlacionados con problemas de asma informados alrededor de los 12 años de edad. DEEP se basa en un poderoso algoritmo de aprendizaje automático llamado «eXtreme Gradient Boosting (EXBoost), que construye cientos de «árboles de decisión» o formas posibles en que cada contaminante, solo o en combinación con otros, podría estar asociado con los problemas de asma que se verán más adelante en la vida del paciente.
Los resultados mostraron que algunos contaminantes pueden haber funcionado solos. Por ejemplo, la exposición al agente impermeabilizante con olor a amoníaco trimetilamina aumentó las posibilidades de que un niño con asma tuviera que pasar una noche en el hospital.
Otros contaminantes podrían actuar solos o en mezclas. En particular, la exposición al ácido acrílico aumentó las posibilidades de que un niño necesitara medicación diaria. Mezclar ácido acrílico con otros productos químicos no solo aumentó esta posibilidad, sino que también elevó la posibilidades de visitas a la sala de emergencias y hospitalizaciones durante la noche.
Curiosamente, los investigadores también encontraron que algunos contaminantes, como el tolueno y los compuestos de cobalto, solo se asociaron con malos resultados cuando mezclado con otros compuestos. De hecho, 16 de los productos químicos que evaluaron caían en esta categoría.
«Como médico que trata a niños con asma, me sorprendió la cantidad de posibles tóxicos del aire que no están en nuestro radar», dijo el Dr. Bunyavanich. «Estos resultados cambiaron mi opinión sobre el mayor riesgo que enfrentan algunos niños».
Finalmente, los investigadores encontraron que los factores demográficos pueden desempeñar funciones adicionales. Por ejemplo, la exposición a una combinación de hidroquinona y dicloruro de etilideno fue el predictor más fuerte de hospitalizaciones nocturnas. El estudio encontró que los niños que caían en esta categoría también eran más jóvenes y de ingresos familiares más bajos que los que no estaban expuestos a los contaminantes.
«Nuestro estudio es un ejemplo de cómo el aprendizaje automático tiene el potencial de alterar investigación médica», dijo el Dr. Pandey. «Nos está permitiendo comprender cómo una amplia variedad de factores ambientales o el exposoma influyen en nuestra salud. En el futuro, planeamos usar DEEP y otras técnicas informáticas para abordar los factores ambientales asociados con otros trastornos complejos».
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La exposición en el útero a partículas diminutas de contaminación del aire está relacionada con el asma en niños en edad preescolar. Más información: Yan-Chak Li et al, Machine learning-drivenidentification of combinaciones tóxicas asociadas con los resultados del asma infantil, Journal of Clinical Investigation (2021). DOI: 10.1172/JCI152088 Información de la revista: Journal of Clinical Investigation
Proporcionado por The Mount Sinai Hospital Cita: Un estudio sobre el asma infantil descubre mezclas peligrosas de contaminantes del aire (2021, octubre 8) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-10-childhood-asthma-uncovers-risky-air.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.