Изучение заболеваемости злокачественными новообразованиями зачастую поводится без учета эндемических особенностей конкретных территорий и влияния комплекса факторов окружающей среды на человека [1].
Рак кожи (РК) и меланома кожи (МК) характеризуются выраженной территориально-географической вариабельностью распространения с большими колебаниями мировых уровней заболеваемости у мужчин и женщин [6, 8]. В настоящее время установлено влияние солнечной ультрафиолетовой радиации на риск возникновения этих опухолей [4, 5, 7]. Однако роль других климатических факторов в развитии данных новообразований изучена недостаточно [2].
Стандартный методологический подход не позволяет сделать заключение о степени влияния всего комплекса факторов внешней среды (температурного режима, солнечной инсоляции, влажности воздуха) на риск возникновения рака и меланомы кожи [2, 5]. Оценить их роль возможно с помощью климатической географической информационной системы (ГИС), которая позволяет выделить комплекс факторов, оказывающих влияние на распространение новообразования в популяции, оценить их роль в развитии злокачественных опухолей кожи.
Цель исследования
с помощью климатической географической информационной системы определить климатические факторы, оказывающие наибольшее влияние на риск возникновения РК и МК в популяции.
Материалы и методы
Для создания ГИС были использованы карты Хабаровского края, характеризующие климатический режим по следующим параметрам: X1 — Повторяемость пасмурного неба (8–10 баллов) по общей облачности в январе (% дней); Х2 — Число пасмурных дней по общей облачности в году (%), Х3 — Повторяемость пасмурного неба (8–10 баллов) по общей облачности в июле (% дней); X4 — Средняя месячная температура воздуха в июле (°C); X5 — Количество осадков в году (мм); X6 — Абсолютный минимум температуры воздуха в январе (°C); X7 — Средняя месячная температура воздуха в январе (°C), X8 — Годовой радиационный баланс (МДж/м²); X9 — Годовая суммарная солнечная радиация (МДж/м²); X10 — Годовая поглощенная коротковолновая радиация (МДж/м²); X11 — Среднее годовое испарение (мм); X12 — Среднемесячная относительная влажность воздуха в июле (%). Территориальные изменения климатических параметров были представлены в виде изолиний. Кроме того, была использована карта с расположением всех населенных пунктов.
Климатические карты с помощью координатной сетки разбивались на квадраты 50х50 км, в каждом квадрате рассчитывались средние значения климатических параметров. Аналогичным образом разбивалась и карта с расположением населенных пунктов. Была проведена нумерация всех квадратов, всего 1600.
После сканирования карт составлялась электронная таблица, в которой каждому квадрату соответствовала конкретная строка, а каждому из 12 климатических параметров – столбец. В таблицу также заносились координаты каждого квадрата. Полученная таким способом таблица использовалась для кластерного анализа с последующей проверкой полученных результатов дискриминантным анализом. В результате было сформировано 10 кластеров со сходными климатическими параметрами (рис. 1)
Рис. 1. Климатические кластеры Хабаровского края
В каждом кластере были определены численность населения и общее число случаев заболевания РК в период с 2000 по 2009 гг. и МК в период с 1990 по 2007 гг. Для этого использовались материалы краевого канцер-регистра; случаи первично-множественных РК и МК (как синхронных, так и метахронных) рассматривались как один случай. Границы кластеров не совпадали с границами административных районов края. В ряде регионов (Николаевский, Советско-Гаванский) встречались кластеры трех типов. В то же время в кластере № 4 находился только один населенный пункт (пос. Многовершинный), в связи с чем данный кластер был исключен из дальнейшего исследования.
Были рассчитаны значения относительного риска (ОР) возникновения РК и МК у населения различных кластеров. При этом за стандарт (1,0) принимались уровни заболеваемости во всех кластерах.
Для изучения влияния климатических факторов были рассчитаны коэффициенты парной корреляции с уровнями заболеваемости РК и МК населения, проживающего на территории различных кластеров. Кроме того, для оценки связей между изучаемыми явлениями использован анализ множественной линейной регрессии с построением регрессионной модели [1].
Все расчеты проведены с помощью статистических пакетов Matlab 6.0 и SPSS. Работа по созданию климатической ГИС выполнена в сотрудничестве с коллективами лаборатории медицинской информатики Вычислительного центра ДВО РАН и лаборатории геоинформационных систем НИИ тектоники и геофизики ДВО РАН.
Результаты и обсуждение
Сформированные кластеры отличались друг от друга по своему географическому положению и характеристикам климатических параметров. Северным регионам края соответствовали кластеры № 1, 2 и 3, кластеры № 8, 9 и 10 занимали южные, наиболее заселенные и освоенные территории Хабаровского края, кластеры № 5, 6 и 7 находились преимущественно на территории центральных районов края и по своим климатическим характеристикам занимали промежуточное положение между «северными» и «южными» группами кластеров.
Наиболее высокие показатели ОР РК наблюдались у жителей населенных пунктов, расположенных в кластере № 6, включавшем г. Комсомольск-на-Амуре — 1,18 (1,11–1,25). Высокие, статистически значимые показатели ОР возникновения МК наблюдались в населенных пунктах, расположенных в кластере № 8, к которому относился г. Хабаровск – 1,15 (1,04–1,26). Самый низкий ОР возникновения РК отмечался в кластерах № 1 — 0,28 (0,16–0,49) и № 3 — 0,19 (0,05–0,76), в то время как показатели ОР МК не были статистически значимыми ввиду редкости патологии на данных территориях (табл. 1, 2).
Таблица 1
Численность населения, заболеваемость и относительный риск возникновения рака кожи в климатических кластерах Хабаровского края (2000–2009 гг.)
|
№ кластеров |
Численность населения |
Число случаев |
Заболеваемость на 100 000 населения |
Относительный риск |
95% доверительный интервал |
|
1 |
134 270 |
13 |
9,7 |
0,28* |
0,16–0,49 |
|
2 |
18626 |
1 |
5,4 |
0,16 |
0,02–1,11 |
|
3 |
30 708 |
2 |
6,5 |
0,19* |
0,05–0,76 |
|
5 |
826 170 |
237 |
28,7 |
0,83* |
0,73–0,95 |
|
6 |
3 321 830 |
1343 |
40,4 |
1,18* |
1,11–1,25 |
|
7 |
215 353 |
57 |
26,5 |
0,77 |
0,59–1,00 |
|
8 |
9 007 260 |
3057 |
33,9 |
0,99 |
0,94–1,03 |
|
9 |
222 556 |
40 |
18,0 |
0,52* |
0,38–0,71 |
|
10 |
289 750 |
87 |
30,0 |
0,87 |
0,71–1,08 |
|
Всего |
14 066 523 |
4837 |
34,4 |
1,0 |
–– |
Примечание: * — статистически значимый показатель относительного риска
Таблица 2
Численность населения, заболеваемость и относительный риск возникновения меланомы кожи в климатических кластерах Хабаровского края в 1990–2007 гг.
|
№ кластеров |
Численность населения |
Число случаев |
Заболеваемость на 100 000 населения |
Относительный риск |
95% Доверительный интервал |
|
1 |
241 694 |
6 |
2,5 |
0,61 |
0,27–1,37 |
|
2 |
33 527 |
–– |
–– |
–– |
–– |
|
3 |
55 274 |
1 |
1,8 |
0,45 |
0,06–3,18 |
|
5 |
1 487 106 |
34 |
2,3 |
0,56* |
0,40–0,79 |
|
6 |
5 979 294 |
188 |
3,1 |
0,79* |
0,66–0,91 |
|
7 |
387 634 |
12 |
3,1 |
0,76 |
0,43–1,35 |
|
8 |
16 213 068 |
752 |
4,6 |
1,15* |
1,04–1,26 |
|
9 |
400 601 |
9 |
2,2 |
0,55 |
0,29–1,07 |
|
10 |
521 554 |
23 |
4,4 |
1,09 |
0,72–1,65 |
|
Всего |
25319752 |
1025 |
4,0 |
1,0 |
–– |
Примечание: * — статистически значимый показатель относительного риска
Таким образом, ОР возникновения РК в кластерах, расположенных на севере, был низким. При МК такой связи отмечено не было.
Корреляционный анализ показал наибольшую взаимосвязь заболеваемости РК с факторами Х10 (0,797), Х6 (0,770), Х8 (0,766) и Х7 (0,720) (табл. 3).
Таблица 3
Значения коэффициентов парной корреляции (r) между климатическими факторами и заболеваемостью раком кожи (2000–2009 гг.) и меланомой кожи (1990–2007 гг.) в Хабаровском крае
|
Климатические факторы |
r |
|||
|
РК |
МК |
|||
|
X1 |
Повторяемость пасмурного неба (8–10 баллов) по общей облачности в январе |
-0,405 |
-0,498 |
|
|
X2 |
Число пасмурных дней по общей облачности в году |
-0,316 |
-0,522 |
|
|
X3 |
Повторяемость пасмурного неба (8–10 баллов) по общей облачности в июле |
0,106 |
0,556 |
|
|
X4 |
Средняя месячная температура воздуха в июле |
0,603 |
0,617 |
|
|
X5 |
Количество осадков в году |
0,706 |
0,679 |
|
|
Х6 |
Абсолютный минимум температуры воздуха в январе |
0,778 |
0,770 |
|
|
X7 |
Средняя месячная температура воздуха в январе |
0,720 |
0,799 |
|
|
X8 |
Годовой радиационный баланс |
0,766 |
0,538 |
|
|
X9 |
Годовая суммарная солнечная радиация |
0,701 |
0,606 |
|
|
Х10 |
Годовая поглощенная коротковолновая радиация |
0,797 |
0,602 |
|
|
X11 |
Среднее годовое испарение |
0,676 |
0,666 |
|
|
X12 |
Среднемесячная относительная влажность воздуха в июле |
0,710 |
0,809
|
|
Проведенный регрессионный анализ позволил получить уравнение множественной линейной регрессии, которое выглядело следующим образом: У = 0,0813*Х10 -0,1057*Х9+3,2932*Х6+0,0698*Х8 , где У - заболеваемость РК населения Хабаровского края. Таким образом, видно, что на риск возникновения РК наибольшее влияние оказывают 4 фактора: Х9 (вклад фактора 40,0%), Х10 (вклад фактора 27,1%), Х6 (вклад фактора 16,1%), Х8 (вклад фактора 11,9%).
Коэффициенты парной корреляции всех указанных факторов с заболеваемостью РК были высокими, однако наиболее сильная прямая связь отмечалась с фактором Х10 (r=0,797) (табл. 3).
При изучении степени взаимосвязи отдельных климатических факторов было выявлено, что наиболее сильную взаимную связь демонстрируют факторы Х8 и Х9 (r=0,957), фактор Х10 находится в наиболее сильной степени связи с Х8 (r=0,970), Х9 (r=0,967), Х5 (r=0,894), Х6 (r=0,832).
Наибольшая взаимосвязь заболеваемости МК по данным корреляционного анализа имеется с факторами Х4 (r=0,809), Х6 и Х7 (r=0,799 и r=0,770 соответственно), Х5 (r=0,679), Х11 (r=0,666) (табл. 3).
Уравнение множественной линейной регрессии в данном случае было следующим: У= 0,554Х12 + 0,088Х3 +0,468Х4 -0,053Х11 , где У – заболеваемость МК населения Хабаровского края. Таким образом, на риск возникновения МК наибольшее влияние оказывают такие факторы, как Х11 (вклад фактора 37,8%), Х12 (вклад фактора 37,3%), Х4 (вклад фактора 18,9%), Х3 (вклад фактора 1,9%).
Коэффициенты парной корреляции всех указанных факторов с уровнями заболеваемости МК были высокими. Однако самая сильная степень прямой связи отмечалась с фактором Х12 (r=0,809), находящимся в сильной степени связи с большинством климатических факторов, кроме Х3 (табл. 3). Наиболее сильные связи показателя Х11 наблюдаются с Х9 и Х10 (r=0,959 и r=0,892 соответственно), Х6 (r=0,924), Х8 (r=0,908). Самая сильная степень прямой связи фактора Х4 отмечена с Х11 (r=0,844), Х9 (r=0,807) и Х8 (r=0,803).
Высокие значения показателей вышеуказанных климатических параметров отмечаются в кластерах, расположенных на южных территориях региона, с относительно мягким январским климатом. Именно эти территории подвергаются наибольшему воздействию тропических циклонов, поступающих в течение года, особенно в июле, из района Южно-Китайского моря, под влиянием которых отмечается существенное снижение общего содержания озона в атмосфере [3].
Безусловно, сами по себе вышеуказанные факторы не являются канцерогенными. Однако они могут рассматриваться в качестве маркеров территорий, на которых наблюдается наибольшее воздействие таких неблагоприятных климатических факторов, как высокие уровни солнечной инсоляции и напряженность климата (сочетание низких температур воздуха зимой и жаркого и влажного лета).
Выводы
1. Влияние климатических факторов на риск возникновения рака кожи и меланомы кожи отличается.
2. Высокий риск возникновения рака кожи связан с воздействием на популяцию в основном годовой суммарной солнечной радиации и годовой поглощенной коротковолновой радиации.
3. Высокий риск возникновения меланомы кожи ассоциирован с комплексом факторов, характеризующих особенности климатического режима территории в июле, таких как среднемесячная влажность и средняя месячная температура воздуха, а также повторяемость пасмурного неба.
Рецензенты:
Апанасевич В.И., д.м.н., профессор, профессор кафедры онкологии и лучевой терапии, ГБОУ ВПО «Тихоокеанский государственный медицинский университет», г. Владивосток;
Косых Н.Э., д.м.н., профессор, профессор кафедры госпитальной хирургии с курсом онкологии, ГБОУ ВПО «Дальневосточный государственный медицинский университет», г. Хабаровск.