Эпидемиология плоскоклеточного рака головы и шеи

Содержание

Введение 3

ОНП, связанные с поведением, связанным с риском употребления табака и алкоголя, и риском развития SCCHN 18

Вирус папилломы человека (ВПЧ) 24

Связь SEP с риском развития SCCHN 36

Пригодность структуры жизненного пути для изучения социальных, генетических и поведенческих факторов риска 42

Направленные ациклические графы для причинно-следственного вывода 57

Целевые популяции и выборки 63

Анализ основных компонентов 70

Зависимая (итоговая) переменная – SCCHN 78

Статистический анализ 82

Список использованных источников 90

1 Введение

Обзор литературы

В следующих подразделах представлены современные знания об эпидемиологии плоскоклеточного рака головы и шеи (SCCHN) с особым акцентом на Канаду и Индию, роль факторов риска, таких как употребление табака, алкоголя и специфические генетические полиморфизмы, участвующие в их метаболизме, вирусы папилломы человека (ВПЧ) и социально-экономическое положение (SEP), за которым следует краткое описание эпидемиологии жизненного цикла, дизайн исследования случай-контроль, контрфактуальная причинно-следственная связь и направленные ациклические графики.

2.1 Плоскоклеточный рак головы и шеи (SCCHN) – Определение

Злокачественные опухоли, возникающие из плоскоклеточных клеток, которые выстилают слизистую оболочку полости рта, глотки и гортани [C00‐C14, C32 по классификации Международной классификации болезней (МКБ) 10], обычно называют плоскоклеточными карциномами головы и шеи (1). Гистологически более 90% случаев рака полости рта, глотки и гортани имеют плоскоклеточное происхождение (2).

2.2 Эпидемиология SCCHN

SCCHN представляют собой гетерогенную группу раковых заболеваний, которые различаются по распространению, предрасполагающим факторам, диагностическому обследованию и стратегиям ведения. Согласно статистике Globocan за 2012 год, на SCCHN приходилось примерно 599 500 случаев во всем мире, что делает их 7-мнаиболее распространенным видом рака по частоте (3,8% случаев) (3). Большинство из этих видов рака поражают мужчин (70,8%) и диагностируются в возрасте старше 60 лет (4). Подразделом с самой высокой заболеваемостью раком является ротовая полость (300 373), за которой следуют гортань (156 877) и глотка (142 387) [Стандартизированные по возрасту показатели заболеваемости (ASIR) на 100 000 населения: ротовая полость = 4, глотка = 1,9, гортань = 2,1]. Во всем мире эти виды рака были 8-йнаиболее распространенной причиной смертности от рака (3,6% случаев) и стали причиной 300 000 смертей в 2012 году (3).

Существуют большие различия в географическом распределении заболеваемости SCCHN по всему миру (4, 5). Примерно две трети бремени инцидентов с SCCHN приходится на развивающиеся страны, при этом на Индию приходится 25% новых случаев заболевания и 35% смертей, происходящих во всем мире (3). В 2012 году в Индии было зарегистрировано около 142 000 новых случаев заболевания раком, что составляет 30% всех случаев заболевания раком в этой стране (6). В Индии наблюдается быстрый рост заболеваемости этими видами рака, в частности раком полости рта. Сравнение Globocan 2008 и 2012 годов показывает, что рак полости рта превзошел рак легких в течение четырех лет и стал 3-мпо распространенности раком в этой стране после рака молочной железы и шейки матки (3,7).

В развитых странах, таких как Канада, на SCCHN приходится 3% случаев заболевания раком (3). Сообщалось об увеличении заболеваемости ГКЧП с 3000 новых случаев в 1990 году до, по оценкам, 5650 новых случаев в 2016 году, что привело к 1650 смертям в этой стране в 2016 году (8). Согласно Канадской статистике рака за 2016 год, в период с 1992 по 2003 год было отмечено значительное снижение заболеваемости раком полости рта у мужчин, после чего показатели стали относительно стабильными (8). Показатели среди женщин существенно не изменились в период с 1992 по 2012 год. Напротив, с середины 1990-х годов уровень заболеваемости раком глотки значительно возрос как у мужчин, так и у женщин. У мужчин заболеваемость раком глотки в 2001 году превысила заболеваемость раком полости рта, в то время как у женщин заболеваемость раком полости рта продолжает оставаться выше, чем у женщин (8).

Сравнение заболеваемости SCCHN между Индией и Канадой (таблица 1) на основе оценок Globocan за 2012 год показывает, что стандартизированные по возрасту показатели заболеваемости (ASIR) для SCCHN в целом и почти во всех подразделениях как для мужчин, так и для женщин выше в Индии, чем в Канаде (9).

Таблица 1: Сравнение заболеваемости SCCHN в Канаде и Индии (Globocan 2012)

SCCHN оказывают значительное влияние на качество жизни и психосоциальное здоровье пациентов и налагают значительное экономическое бремя на их семьи (12, 13). В США у пациентов с SCCHN частота самоубийств более чем в три раза выше, чем у населения в целом (14). Сообщалось, что большинство из них возникают в течение первых 5 лет после постановки диагноза и объясняются неблагоприятным воздействием на качество жизни пациентов и возникающим в результате психологическим стрессом, который может длиться десятилетиями после успешного лечения. Общие показатели 5‐летней выживаемости являются низкими для SCCHN и варьируются в зависимости от локализации рака от 35% для рака полости рта до 65% для рака гортани (6, 15). Множественные первичные опухоли, развивающиеся в очаге рака, и высокий уровень вторичных опухолей по сравнению с другими злокачественными новообразованиями способствуют этому неблагоприятному сценарию прогноза, который не изменился за последние 30 лет (16-18). Хотя к большинству SCCHN можно легко получить доступ для визуального и тактильного обследования (например, при раке полости рта), 60% пациентов в Северной Америке диагностируются на III и IV стадии (19). В Индии до 80% пациентов имеют прогрессирующее заболевание (6).

Эта ситуация может быть объяснена задержкой диагностики (неспособность распознать ранние признаки и симптомы рака пациентами и / или специалистами, задержка в доступе к профессиональной помощи) и отсутствием диагностических инструментов с высокой чувствительностью и специфичностью для раннего выявления клинического заболевания (19, 20). Сообщалось о серьезных функциональных и эстетических последствиях, особенно для случаев, диагностированных на поздних стадиях, после лечения этих SCCHN. Согласно исследованию 2007 года, средние расходы на лечение рака полости рта в Великобритании на одного пациента в первый год после постановки диагноза составляют 3500 долларов США для пациентов с предраковым состоянием и 25 000 долларов США для пациентов с раком IV стадии (21).

В Северной Америке SCCHN несут ответственность за потерю производительности примерно на 2,8 миллиарда долларов США в год (21). По этим причинам SCCHN была признана серьезной проблемой общественного здравоохранения как в развитых, так и в развивающихся странах.

2.3       Факторы риска для SCCHN

SCCHN - это сложные заболевания с многофакторной этиологией. Расхождения в географическом распределении их заболеваемости объясняются различиями в факторах риска, связанных с различными регионами (5). В развитых странах примерно две трети случаев SCCHN связаны с курением табака и употреблением алкоголя (4, 22-24), и около 17-56% случаев могут быть вызваны ВПЧ-инфекцией высокого риска (4, 25-27). В развивающихся странах, таких как Индия и большая часть Южной Азии, пережевывание паана является самым сильным фактором риска (4, 5, 28). Другие факторы риска включают социальные (например, сепсис) и психосоциальные переменные (например, острые жизненные события, стресс на работе, депрессия) (12, 29-33), семейные связи (34-41), диету, сексуальное поведение, инфекцию и факторы, связанные со здоровьем полости рта / пародонта (4, 5, 42-45). В нижеприведенных разделах подробно описаны факторы риска SCCHN; особое внимание уделяется курению табака, употреблению алкоголя, генетическим вариациям (полиморфизмам и вариациям числа копий) и SEP, поскольку они занимают центральное место в этой диссертации.

2.3.1        Употребление табака и алкоголя

2.3.1.1 Употребление табака

Употребление табака является самым сильным фактором риска развития SCCHN. Среди различных форм потребления табака (например, курение, жевание и нюхание) курение (например, сигарет, трубок, сигар, биди, кальяна, чатты, чиллама) является наиболее распространенным (46-48). В своем копченом виде табак сначала использовался в качестве трубок и сигар, а затем в качестве биди (особенно в Южной Азии), за которыми во второй половине XIX века последовали сигареты (49). Отдельные характеристики сигарет, сигар, трубок и биди, включая содержание никотина, приведены в таблице 2 (49-51).

Около 50% мужчин и 9% женщин в развивающихся странах и 35% мужчин и 22% женщин в развитых странах курят табак в виде сигарет (47). В 2013 году среднее ежедневное потребление сигарет в Канаде составило 15,2 и 12,5 для курильщиков мужского и женского пола соответственно (52). Среди провинций Квебек сообщил о самом высоком ежедневном потреблении сигарет - 15,6 в целом (мужчины = 16,5, женщины = 14,5) (52).

В Индии примерно 35% взрослых употребляют табак в той или иной форме (47). Паан / бетель квид (смесь табака, ореха арека и гашеного лайма, завернутая в лист бетеля), который жуют, является одной из наиболее часто используемых форм табака в Индии, как у мужчин, так и у женщин (53-56 лет). Распространенность табакокурения в Индии составляет около 14% и значительно выше среди мужчин, чем среди женщин (24% против 3%) (47). Биди является наиболее часто используемым курительным продуктом (распространен у 9% взрослых), за ним следуют сигареты (6%) (47). Одна сигарета bidi производит больше никотина, углекислого газа, смол, алкалоидов и потенциальных канцерогенов, чем обычная сигарета (57-60).

2.3.1.2 Употребление табака и риск для SCCHN

Международное агентство по изучению рака (IARC) впервые сообщило о положительной связи употребления табака и алкоголя с риском развития SCCHN в 1985 и 1988 годах, соответственно (61, 62). Приблизительно 69 химических веществ, выявленных в табачном дыме, способствуют онкогенезу, в том числе 10, которые МАИР относит к канцерогенам для человека 1-й группы (63). Наиболее важными из этих канцерогенов, которые также были причинно связаны с SCCHN, являются летучие нитрозамины[например, NDMA (нитрозодиметиламин), NEMA (нитрозоэтиламин)], нитрозодиэтаноламин (NDELA), специфические для табака нитрозамины (TSNA)[например, 4- (метилнитрозамино)-1- (3-пиридил)-1-бутанон (NNK) и N-нитрозонорникотин (NNN)], полициклические ароматические углеводороды (ПАУ)(например, бенз[а]пирен, бенз[а]антрацен),ароматические амины, бензол и летучие альдегиды(например, ацетальдегид, формальдегид)(28, 63, 64).

Ротовая полость, глотка и гортань подвергаются непосредственному воздействию табачного дыма по сравнению с другими участками, такими как легкие (49, 51, 57). На Западе примерно 45% случаев SCCHN у мужчин и 75% случаев у женщин были связаны с курением табака (24). Он самостоятельно несет ответственность за четверть случаев SCCHN у лиц, не употребляющих алкоголь (24, 65) во всем мире, и 60-90% смертей от SCCHN в Северной Америке (66). Сигарета является наиболее распространенной формой курения и, таким образом, является основным путем доставки канцерогенов, связанных с табаком, в большинстве стран. В обзоре МАИР задокументированы значения средних относительных рисков в диапазоне от 4 до 10 для риска SCCHN для постоянно курящих по сравнению с никогда не курящими (49). Однако курение сигар и трубок может привести к образованию эквивалентных или более высоких доз канцерогенов по сравнению с курением сигарет. Действительно, самый большой на сегодняшний день объединенный анализ 19 исследований, посвященных SCCHN, показал, что оценки риска для людей, которые курили только сигареты, только сигары и только трубки, составили 3,93, 3,49 и 3,71 соответственно по сравнению с некурящими (67). У людей, которые курили различные комбинации этих продуктов, риск развития этих заболеваний также был примерно в 2,5-3,5 раза выше (67).

Большинство случаев SCCHN в Индии и многих азиатских странах связано с жеванием паана / бетеля (4, 55, 56, 68-70). Канцерогенный эффект жевания паана является комплексным, поскольку он является результатом взаимодействия между канцерогенами в табаке, ареколином, основным алкалоидом в ореховом орехе, и повышенной щелочностью слизистой оболочки полости рта из-за гашеной извести (61, 68, 71-73). В Южной Индии примерно 50% случаев заболевания у мужчин и 90% у женщин связаны с частым и длительным пережевыванием паана (54). Недавний мета-анализ показал, что риск развития рака полости рта, связанного с жеванием, в 5-7 раз выше, чем у тех, кто не жует (70) в Индии. Курение Биди, которое, как сообщается, доставляет примерно в 1,5 раза больше канцерогенов, чем коммерческие сигареты, также значительно увеличивает риск SCCHN (57). Исследования, включая метааналитические обзоры, сообщают о повышенном в 2-7 раз риске среди курильщиков биди по сравнению с некурящими (55, 56, 74, 75). Однако данные о связи между курением сигарет с фильтром и SCCHN в Индии неоднозначны. Как в исследованиях "случай-контроль", так и в лонгитюдных исследованиях сообщается о незначительной связи или отсутствии связи между этим воздействием и исходом (45, 55, 76, 77).

Многочисленные показатели употребления табака (например, частота, продолжительность, совокупное потребление) были связаны с риском SCCHN, при этом в исследованиях сообщалось о линейных или нелинейных зависимостях "доза-реакция" от этих воздействий (24, 55, 56, 69, 75, 78-82). Большой объединенный анализ европейской мужской популяции показал монотонное увеличение риска развития SCCHN (от всего лишь 2 ежедневных сигарет) с увеличением частоты курения сигарет по сравнению с некурящими (81). Аналогичная зависимость доза-реакция была продемонстрирована при кумулятивном измерении жевания паана в исследованиях, проведенных в Южной Индии (56) и на Тайване (83). Что касается связи между годами, прошедшими с момента прекращения употребления этой привычки, и риском SCCHN, многочисленные исследования сообщают об обратной зависимости (78, 80, 84-87).

2.3.1.3       Потребление алкоголя

По оценкам Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), в мире насчитывается около двух миллиардов потребителей алкоголя (28). Более половины мужчин (55%) и одна треть женщин (34,4%) употребляют те или иные алкогольные напитки (88), и характер их употребления варьируется от случайного употребления алкоголя до привычного употребления алкоголя и злоупотребления алкоголем (28). Существуют большие различия в типе, качестве и количестве потребляемого алкоголя в разных странах. В Канаде около трех четвертей населения (78%) употребляет алкоголь в виде вина (10% этанола), пива (5% этанола), крепких напитков (50% этанола) и различных комбинаций спиртных напитков (89). В 2011 году Квебек сообщил о самом высоком уровне потребления алкоголя (82%) в стране (89), а также о более высоком проценте мужчин, употребляющих алкоголь, чем женщин (83% против 74,5%) (89).

Для сравнения, распространенность употребления алкоголя в Индии значительно ниже: только 21% мужчин и 2% женщин имеют эту привычку (90). Штат Керала, расположенный на юго-западе Индии, сообщает о самых высоких показателях потребления алкоголя в стране (91). В дополнение к другим видам алкоголя, люди в Индии потребляют в больших количествах “тодди”, напиток, производимый на местном уровне из ферментированного и дистиллированного сока пальм и кокосовых пальм (примерно 8-10% этанола), и ликер местного производства, известный как “арак”, традиционно производимый из ферментированного пальмового сока и фруктов, зерно или сахарный тростник (приблизительно 40-60% этанола) (69, 72).

2.3.1.4 Употребление алкоголя и риск для SCCHN

Существует общее мнение, что алкоголь играет роль промотора/кокарциногена в канцерогенезе (36, 62, 92-94). Считается, что местное воздействие этанола, основного вида алкоголя, содержащегося в большинстве алкогольных напитков, повышает растворимость слизистой оболочки полости рта, глотки и гортани, способствуя проникновению других канцерогенов (24, 93, 95). Дефицит питательных веществ, вызванный употреблением алкоголя, и прямое токсическое воздействие на эпителий алкогольных напитков с высокой концентрацией этанола также могут способствовать канцерогенезу, связанному с алкоголем (94). Кроме того, некоторые алкогольные напитки содержат низкие уровни канцерогенных веществ (например, нитрозаминов, уретанов, полициклических углеводородов) (62, 86). Кроме того, основной метаболит метаболизма этанола в организме, ацетальдегид, является канцерогеном группы 1 для человека, который оказывает множественные мутагенные и канцерогенные эффекты, квалифицируя алкоголь как инициатор пути развития рака (24, 96-100). Другие механизмы подробно описаны в подразделе 2.3.2.15.

На потребление алкоголя приходится примерно 30% всех случаев SCCHN во всем мире (101). Более высокий риск заболевания у мужчин объясняется их более высоким средним потреблением алкоголя по сравнению с женщинами (98, 101). Увеличение риска SCCHN с различными уровнями потребления этанола, продолжительностью, частотой и типами алкоголя было задокументировано среди никогда не употреблявших табак (24, 79, 101-103). В большом объединенном анализе исследований "случай-контроль" Хашибе и соавт. документально подтверждено, что среди никогда не употреблявших табак, примерно 7% случаев SCCHN были связаны только с употреблением алкоголя. Метаанализ нескольких случаев рака, зарегистрированных в период с 1956 по 2012 год, зафиксировал риск развития SCCHN со значениями от 1,44 до 1,83 и от 2,65 до 5,13 для умеренно пьющих и сильно пьющих людей, соответственно, среди населения Европы и Северной Америки (104). В Южной Индии примерно 26% риска развития рака полости рта связано с употреблением алкоголя, причем риск колеблется от 1,2 до 2,8 раза выше среди потребителей алкоголя средней и тяжелой степени по сравнению с непотребителями (54, 69, 80).

Как и в случае с табачными изделиями, для потребления алкоголя и ассоциации с SCCHN была задокументирована зависимость "доза-реакция", линейная или нелинейная (101, 105-108). В проспективном исследовании Freedman et al. сообщалось о повышенном риске SCCHN (в 1,5 раза для мужчин, в 2,5 раза для женщин) при употреблении 3 напитков в день или более (65). Однако недавний метаанализ сообщил о повышенных рисках при еще более низких уровнях, с коэффициентами риска 1,29, 3,24, 8,61, 13,2 для 10 г (12 мл), 50 г (64 мл), 100 г (127 мл) и 125 г (160 мл) этанола в день соответственно (101). Полесель и др. сообщалось о нелинейной зависимости доза-эффект в объединенном европейском исследовании и документировал пороговый эффект при потреблении 50 г этанола в день при раке глотки и гортани и при 150 г (191 мл) при раке полости рта (107). Недавний метаанализ также сообщил о нелинейной зависимости "доза-реакция" между частотой употребления этанола и SCCHN. Однако они не сообщили о пороговом эффекте ни для одного сайта SCCHN (109).

2.3.1.5       Комбинированное влияние табака и алкоголя на риск развития SCCHN

Взаимодействие между употреблением табака и алкоголя в повышении риска развития SCCHN было хорошо продемонстрировано. В совокупности на них приходится примерно 75-80% случаев SCCHN в Северной Америке и Европе (22-24) и 50% случаев рака полости рта среди мужчин в Керале, Индия (110). В нескольких исследованиях рассматривалась природа совместного воздействия курения и алкоголя на SCCHN (79, 101, 104, 105, 108, 111). Сообщалось о положительных взаимодействиях между этими воздействиями как в аддитивном, так и в мультипликативном масштабе (98, 101, 105). Для комбинированных эффектов ежедневного употребления алкоголя и сигарет была задокументирована нелинейная зависимость "доза-реакция" (108). Например, 35-кратное увеличение риска SCCHN наблюдалось среди тех, кто потреблял 89 г этанола и 10 сигарет в день (108). Кривая риска была более крутой при увеличении ежедневного потребления сигарет среди пьющих по сравнению с увеличением потребления алкоголя среди курильщиков.

Подводя итог, последовательно демонстрировалось, что употребление табака и алкоголя в различных формах являются сильными факторами риска развития SCCHN, и несколько взаимосвязанных показателей этих воздействий (частота, продолжительность, совокупные показатели и время с момента прекращения употребления) связаны с риском SCCHN.

2.3.2        Генетические полиморфизмы и вариации числа копий

Хотя табак и алкоголь являются сильными факторами риска различных видов рака (например, SCCHN и рака легких), лишь у очень небольшой доли потребителей табака и алкоголя развиваются эти заболевания (33, 112, 113). Например, примерно у 10-15% курильщиков развивается рак легких и даже у меньшей доли - SCCHN (112, 113), что предполагает межиндивидуальные различия в восприимчивости организма к этим заболеваниям (33, 114, 115). Исследования индивидуального генетического состава показали, что вариации в экспрессии ферментов, метаболизирующих канцерогены, из-за вариантов генов, кодирующих эти ферменты, структурных вариаций в сегментах ДНК, чувствительности к мутагенам, хромосомных аберраций, репарации ДНК и апоптоза, по отдельности или в сочетании способствуют межиндивидуальным различиям в восприимчивости к раковым заболеваниям, включая SCCHN (116-120). Однонуклеотидные полиморфизмы (ОНП) являются наиболее распространенной формой вариации в геноме человека, и ОНП в ключевых генах, кодирующих ферменты, участвующие в метаболизме специфических канцерогенов, в изобилии обнаруживаемых в табачном дыме и алкоголе, были предметом исследовательского интереса в последние два десятилетия. Эти SNP наряду с рискованным поведением находятся в центре внимания рукописей II и III этой диссертации. Следовательно, ниже я опишу ферментативные пути, лежащие в основе метаболизма канцерогенов табака и алкоголя, конкретные гены и связанные с ними SNP, которые могут изменять эти пути и вносить вклад в индивидуальные различия в восприимчивости к SCCHN.

2.3.2.1       Ферментативные пути метаболизма канцерогенов

Около 90% химических канцерогенов, образующихся в результате различных воздействий окружающей среды, включая табачный дым, попадают в организм человека в виде неканцерогенных проканцерогенов (121). Они требуют биоактивации в реакционноспособные молекулы для дальнейшей конъюгации, что облегчает их выведение из организма (122, 123). Аналогичный сценарий наблюдается и с компонентами алкогольных напитков. Предполагается, что часть восприимчивости к раку, связанному с табаком и алкоголем, может определяться межиндивидуальными различиями в биоактивации проканцерогенов и детоксикации канцерогенов, полученных в результате этого воздействия.

Процессы биоактивации и детоксикации катализируются ферментами, обычно известными как ферменты, метаболизирующие ксенобиотики фазы I и фазы II (XME), соответственно (115, 124, 125). В основном экспрессируемые в печени, эти ферменты также обнаруживаются в слизистой оболочке различных органов, включая верхние отделы дыхательно-пищеварительного тракта. XME фазы I, которые активируют проканцерогены из источников окружающей среды (включая табачный дым) в промежуточные реакционноспособные электрофильные метаболиты, принадлежат в основном к суперсемейству ферментов цитохрома Р450 (CYP). XME фазы I, принадлежащие к семейству алкогольдегидрогеназ (ADH), окисляют этанол до ацетальдегида. Эти реакционноспособные фрагменты (например, диоловые эпоксиды, диоксиды аренов, ацетальдегид из этанола) являются генотоксичными и могут образовывать аддукты ДНК, которые могут вызывать мутации в ДНК и приводить к трансформации клеток, ошибкам транскрипции и трансляции (рис.1) (122). Если репарации ДНК или гибели клеток не происходит, эти молекулярные изменения сохраняются и отмечают самые ранние события на пути, ведущем к связанным с табаком и алкоголем раковым заболеваниям, таким как SCCHN. Детоксикации и выведению этих реакционноспособных фрагментов способствуют глутатион-S-трансфераза II фазы (GST) (путем конъюгации с нуклеофильным глутатионом) и ацетальдегиддегидрогеназа (ALDH) XME. Эта реакция конъюгации увеличивает растворимость в воде субстратов из фазы I биотрансформации и в конечном итоге выводит их с мочой и потом (122).

Что касается рака, связанного с табаком и алкоголем, было изучено несколько ферментов, принадлежащих к семействам CYP, GST, ADH и ALDH ферментов. Одними из наиболее широко изученных являются CYP1A1, CYP2E1, CYP2A6, CYP2D6, GSTM1, GSTP1, GSTT1, ADH1B и ALDH2 (126). Конкретные проканцерогенные и канцерогенные субстраты этих ферментов представлены в таблице 3 (121, 127-129).

Каталитическая активность каждого из этих ферментов определяется кодирующими их генами (последовательностью ДНК). Например, CYP1A1 кодируется геном CYP1A1. Альтернативные формы данного гена (или варианты генов), которые отличаются по функции в результате вариаций внутри нуклеотидной последовательности в ДНК в данном локусе гена, называются аллелями. Вариации последовательности ДНК, приводящие к аллелям, которые являются общими в популяции (т.е. Наименее частый / редкий / минорный аллель встречается более чем у 1% населения из-за естественного отбора генетического дрейфа), известны как генетические полиморфизмы.

Таблица 3: ХМЭ и их субстраты, присутствующие в табаке и алкоголе

Когда полиморфные последовательности ДНК возникают из-за изменений в одном нуклеотидном основании, они называются SNP. Основываясь на комбинации аллелей из материнских и отцовских хромосом, в популяции можно выделить три вариабельных типа особей. Генотипы, возникающие в результате наличия одного и того же аллеля в обеих хромосомах, называются гомозиготными, тогда как генотипы с аллелем дикого типа на одной хромосоме и вариантным аллелем на другой (материнской или отцовской), называются гетерозиготными. Гомозиготный дикий тип (дикий/дикий) обычно ассоциируется с функционально нормальным ферментом, тогда как гомозиготный мутантный (вариант/вариант) или гетерозиготный (дикий/вариант) генотипы могут приводить к функционально отличающемуся ферменту (например, быстрому, медленному, неактивному ферменту). Таким образом, SNP приводят к различным группам (например, носители: гомозиготный вариант + гетерозиготные генотипы, не носители: гомозиготные генотипы дикого типа) особей с различными признаками (межиндивидуальная вариабельность) в данной популяции. Эти SNP могут приводить к функционально различным ксенобиотическим ферментам, участвующим в биотрансформации проканцерогенов табака и алкоголя, что, в свою очередь, может приводить к дифференциальному риску SCCHN у людей с разными генотипами.

2.3.2.3 Гены-кандидаты и SNP, связанные с метаболизмом канцерогенов и риском развития SCCHN

Гены, кодирующие XME фазы I и фазы II, являются высокополиморфными, и с этими генами связаны различные SNP (130). Эти SNP могут приводить к образованию ферментных продуктов с повышенной, измененной, пониженной или отсутствующей активностью (129, 131). SNP, повышающие активность ферментов CYP фазы 1 (например, CYP1A1*2A, CYP1A1*2C, CYP2E1c2), приводят к более быстрому превращению проканцерогенов табака в реактивные канцерогенные метаболиты (132-135). Аналогичные функциональные изменения в ферментах ADH1B (например, ADH1B*2) приводят к более высокой скорости превращения этанола в ацетальдегид (36, 136). Некоторые SNP, связанные с XME II фазы (например, GSTP1Val), которые вызывают снижение активности соответствующих ферментов, могут приводить к снижению детоксикации и выведения этих генотоксичных метаболитов (137). В целом, эти функциональные изменения могут привести к перегрузке реактивными канцерогенами в организме человека, что может привести к повышенному риску SCCHN. Другие группы SNP, которые снижают активность XME фазы 1 (например, CYP2D6null) или XME фазы II (например, GSTM1null), могут приводить к снижению продукции или снижению скорости детоксикации этих метаболитов соответственно, что приводит к дифференциальному риску SCCHN (138, 139). Кроме того, поскольку табачный дым является одним из самых богатых источников канцерогенных химических веществ, которые являются субстратами для этих ферментов, связь между этими SNP и риском SCCHN может варьироваться в зависимости от различных уровней курения табака. Это взаимодействие генов и окружающей среды может привести к созданию подгрупп с различным риском развития SCCHN внутри популяции. Выявление групп высокого риска может в конечном счете помочь в целенаправленной профилактической деятельности. Следовательно, в этой работе мы фокусируемся на связи между несколькими широко изученными SNP, изменяющими функции XME фазы I и фазы II, и риском SCCHN, отдельно или во взаимодействии с курением табака. Мы также рассматриваем SNP ADH1B * 2, связанный с метаболизмом алкоголя. Краткое описание характеристик этих генетических вариантов представлено в таблице 3 и описано в подразделах ниже.

CYP1A1 представляет собой высокоактивный фермент CYP, в основном участвующий в активации проканцерогенов, таких как полициклические ароматические углеводороды (например, бензо[a]пирен) и ароматические амины, обнаруженные в табачном дыме, загрязнителях окружающей среды и копченой пище (133). Фермент кодируется геном CYP1A1, расположенным на 15-й хромосоме. Полициклические ароматические углеводороды индуцируют экспрессию этого гена (140). SNP, обозначенные как CYP2A1 * 2A, который был первым вариантом, идентифицированным для гена CYP1A1, и CYP1A1 * 2C, являются двумя из широко изученных полиморфизмов этого гена (141). Эти SNP наследуются вместе, что приводит к неслучайной ассоциации (неравновесие связи = LD) между ними (142).  Частоты минорных аллелей (аллель C для CYP1A1*2A и аллель G для CYP1A1*2C) варьируются в разных этнических группах: 5-10% для аллеля C и 3-5% для аллеля G среди европеоидов (143, 144). Эти SNP, которые возникают на сайтах рестрикции, контролирующих активность фермента, приводят к увеличению активности фермента (~ в 2 раза) (143, 144). Основываясь на гипотезе о том, что повышенная активность ферментов приводит к усиленной активации проканцерогенов в канцерогены, считается, что эти SNP повышают риск SCCHN (142, 145-151).

Многочисленные метааналитические обзоры были направлены на выяснение связи между двумя SNP CYP1A1 и риском SCCHN (132, 133, 146, 152-155). Сообщалось о связи повышенного риска CYP1A1*2A (113, 133, 155) и CYP1A1*2C (148, 154) с SCCHN при объединении всех этнических групп. Однако эта ассоциация противоречива среди кавказцев (34, 35, 133, 146, 148, 150).

В метааналитических обзорах также рассматривалось комбинированное влияние этих полиморфизмов и курения на риск SCCHN (35, 132, 133, 146, 153). В обзоре и объединенном анализе 2003 года Хашибе и др. не сообщалось об отсутствии доказательств взаимодействия между CYP2A1*2C и курением, и было высказано предположение, что этот результат был обусловлен неоднородной этнической принадлежностью в исследованиях (152). Однако Liu et al. (2013) сообщили, что по сравнению с некурящими и не носителями аллеля CYP1A1*2C (генотип AA), носители (генотип AG/ GG) и курильщики имели самый высокий риск (примерно в 2,4 раза), за которыми следуют не носители и курильщики (2-кратный риск) (146). Аналогичные ассоциации были выявлены для совместного воздействия CYP1A1*2A и курения на SCCHN. По сравнению с не носителями (генотип TT) и некурящими, у носителей (генотип TC / CC) + курильщиков риск был примерно в 3 раза выше, за ними следовали не носители и курильщики (риск в 1,78 раза выше). В целом, они сообщили о положительной оценке мультипликативного взаимодействия в 1,5 между категориями генотипов риска как для SNP, так и для курения. Qin et al. (2014) сообщили о положительном взаимодействии (риск в 1,51 раза выше) между носителями варианта CYP1A1*2C и курением (132). Что касается CYP1A1 * 2A, He et al. (2014) сообщили о 2,37-кратном риске развития SCCHN среди носителей, которые были курильщиками (133). Однако все эти метаанализы объединили исследования азиатских и кавказских популяций. Следовательно, хотя существующие исследования показывают, что комбинированный эффект этих SNP и курения табака повышает риск развития SCCHN, требуются дополнительные исследования, в которых подробно описываются результаты взаимодействия среди кавказских популяций (156).

Риск CYP2E1c2 и SCCHN

CYP2E1 участвует в метаболической активации таких соединений, как бензол, акрилонитрил, N-диметилнитрозамины и эфир из табачного дыма. Он кодируется геном CYPE2E1, расположенным на хромосоме 10. Этот ген индуцируется низкими дозами никотина и этанола (157). SNP, обозначенный как CYP2E1c2, широко изучается в отношении различных видов рака, связанных с табаком (134, 158-164); его минорный аллель (c2 или C) имеет частоту менее 10% среди европеоидов (134, 143). Аллель связан с повышенной активностью фермента [т.е. генотип c2 / c2 (генотип CC) обладает почти в 10 раз большей активирующей канцероген способностью, чем генотип c1 / c1 (генотип GG)] и, следовательно, предполагается, что он увеличивает риск развития SCCHN (134, 135, 147, 163, 165-167). Самый последний метаанализ, проведенный по 43 исследованиям, показал, что носители аллеля c2 подвергаются повышенному риску SCCHN среди азиатов и смешанных популяций, но не среди европеоидов (168). В предыдущем мета-анализе были получены аналогичные результаты (134, 169). Тем не менее, исследования, рассматривающие комбинированный эффект CYP2E1c2 и курения (в основном специфические для страты эффекты), дают противоречивые результаты (163, 170), и существует недостаток исследований, всесторонне анализирующих возможность взаимодействия между CYP2E1c2 и различными уровнями курения табака.

Риск GSTP1Val и SCCHN

Принадлежащий к суперсемейству многофункциональных XME II фазы, фермент GSTP1 метаболизирует большое разнообразие субстратов и участвует в детоксикации активированных канцерогенных соединений из табака (например, диолэпоксидов полициклических ароматических углеводородов) (165). Он кодируется геном GSTP1, расположенным на хромосоме 11. SNP в этом гене , обозначенный как GSTP1105Val , был изучен в отношении множественных видов рака, включая SCCHN (144, 147, 158-160, 163). У европеоидов частота минорного аллеля (G) составляет примерно 10-40% (171-173). По сравнению с аллелем дикого типа A аллель G кодирует фермент, который в 2-3 раза менее стабилен и, следовательно, менее эффективен в детоксикации метаболитов фазы I метаболизма табачного прокарциногена (137, 152, 174). Однако три метаанализа, проведенные до настоящего времени, не смогли выявить какой-либо связи между носителями аллеля G и риском SCCHN (137, 152, 175). Они также не выявили каких-либо убедительных доказательств, подтверждающих взаимодействие между когда-либо курящим и аллелем G. Тем не менее, сообщалось о повышении оценок риска совместного влияния носительства аллеля G и курения с увеличением уровня ежедневного потребления сигарет и количества пачек (34). Чтобы еще больше усложнить ситуацию, известно, что GSTP1Val очень специфичен к субстрату и высокоэффективен в детоксикации канцерогенного эпоксида бензо (а)пирена, в частности (176, 177), и действительно, был задокументирован более низкий риск SCCHN среди носителей аллеля Val (178).). Таким образом, необходимы дополнительные исследования для всестороннего изучения совместных эффектов и взаимодействия между GSTP1val и курением табака.

2.3.2.4       Варианты номеров копий

Варианты с числом копий (CNV) или полиморфизмы были определены как сегменты ДНК, присутствующие с переменным числом копий (повторов) по сравнению с эталонным геномом (179). Эти сегменты имеют размер в 1 килобазу или больше (от одной килобазы до нескольких мегабаз) и включают удаление, дублирование, вставку, инверсию или сложную рекомбинацию (рис. 2) (120). Эти структурные варианты так же важны, как и SNP, в их вкладе в вариацию генома. Сообщалось о генетических вариантах, содержащих 0-13 копий генов, в разных человеческих популяциях (120). Были идентифицированы CNV в генах, участвующих в активации и детоксикации канцерогенов табака, и сообщается, что они изменяют восприимчивость к SCCHN (120). Идентификация CNV является предпочтительной при оценке риска, связанного с различными номерами копий варианта, а не с широкой категоризацией, такой как носители и не носители варианта. В этой работе, помимо уже описанных SNP, мы рассматриваем CNV в двух генах, один из которых кодирует фермент фазы I (CYP2D6), а другой - фермент фазы II (GSTM1), нулевые варианты которых делают эти соответствующие ферменты нефункциональными.

Событие рекомбинации генов между двумя генами может привести к дупликации или размножению генов (n=2,3...) или делеции генов (n=0). Дублирование гена может нести мутации от исходной копии (красная колонка)

CYP2D6 нефункциональный (нулевой) риск CNV и SCCHN

CYP2D6 (дебризохиновая гидролаза) является наиболее генетически полиморфным из метаболических ферментов, с идентифицированными приблизительно 80 вариантами. Он в основном участвует в метаболизме почти 20-25% клинически используемых лекарств (180, 181) и проканцерогенов из табака (например, различных аминов, никотина) (182). XME кодируется геном CYP2D6, расположенным на хромосоме 22. Идентифицированные варианты состоят из SNP, делеций и вставок и включают нормальную активность, пониженную активность или нефункциональные аллели (120). Не существует обнаруживаемой активности для этого фермента, когда он кодируется нефункциональными аллелями CYP2D6 (нулевые аллели). Примерно 6-10% европеоидов, несущих эти нулевые аллели, называются плохими метаболизаторами ферментных субстратов (182-185). Предполагается, что из-за более низкой активации проканцерогенов в канцерогены нулевой уровень CYP2D6 связан с более низким риском развития рака, связанного с употреблением табака, такого как SCCHN, по сравнению с высокоактивными функциональными вариантами. Однако свидетельства об этой связи были противоречивыми (138, 186-188). CNVS существуют для CYP2D6 null (120), и лица с меньшим количеством копий нулевого варианта могут иметь повышенный риск развития SCCHN по сравнению с лицами с более высоким количеством этих вариантов. Однако эта гипотеза еще не изучена, как и взаимодействие между нулевым CNV CYP2D6 и табаком в риске развития SCCHN.

Риск GSTM1 CNV и SCCHN

Подобно GSTP1, фермент GSTM1 участвует в детоксикации различных активированных соединений из табачного дыма, обладающих канцерогенным потенциалом. Ген GSTM1 на хромосоме 1 кодирует фермент GST-mu (189). Среди трех полиморфизмов, выделенных для этого гена, нулевой ген GSTM1 делает фермент GST-mu неактивным, и индивидуумы с этим аллелем не эффективно детоксифицируют канцерогенные соединения, связанные с табаком (190). Накопление таких соединений, которые могут образовывать аддукты ДНК, может увеличить риск развития таких видов рака, как SCCHN. Нулевой аллель имеет частоту 40-60% среди европеоидов (189). Многочисленные метааналитические обзоры подтверждают гипотезу о том, что нулевой уровень GSTM1 связан с повышенным риском SCCHN у представителей различных этнических групп, включая кавказцев (113, 139, 150, 152, 191, 192). Более высокий риск также был выявлен среди курильщиков, что предполагает взаимосвязь между GSTM1null и курением табака (193, 194). По сравнению с некурящими с нормально активным GSTM1 (ненулевым), лица, которые были курильщиками и носителями GSTM1 null, имеют в 5 раз больший риск развития SCCHN, причем риск увеличивается с увеличением количества выкуриваемого табака (в 6 раз для GSTM1 null + более 20 ежедневных сигарет, в 7,4 раза для GSTM1 null + более 40 пачек табака в год) (34). CNV были идентифицированы для GSTM1. Примерно у 10% европеоидов имеется до 2 копий гомозиготной делеции GSTM1 (120, 195). Хотя исследования SCCHN (первичные опухоли, вторичные первичные опухоли и рецидивирующие опухоли), рака мочевого пузыря и предстательной железы не выявили риска, связанного с одной копией GSTM1, наличие по крайней мере 2 копий GSTM1 было связано с низким риском этих исходов по сравнению с гомозиготной делецией GSTM1 (196-199).). О взаимодействии между CNV для GSTM1 null и курением табака среди кавказцев еще не сообщалось всесторонне.

ОНП, связанные с поведением, связанным с риском употребления табака и алкоголя, и риском развития SCCHN

Предполагается, что генетические варианты, обсуждавшиеся до сих пор, связаны с риском SCCHN независимо или во взаимодействии с курением. Однако существуют ОНП, которые не только потенциально могут взаимодействовать с рискованным поведением, но и, согласно документальным данным, влияют на рискованное поведение, связанное с употреблением табака и алкоголя. CYP2A6 * 2 и ADH1B * 2 являются двумя такими вариантами, которые влияют на поведение при употреблении табака и алкоголя соответственно. Эти варианты находятся в центре внимания рукописи III и описаны в подразделах ниже.

CYP2A6 * 2, интенсивность курения и риск SCCHN

CYP2A6 * 2 и метаболизм никотина

Курение табака - это сложное поведение, на которое влияют социальные, экологические, психологические и генетические факторы риска (200-202). Различные фазы, выявленные в континууме такого поведения, включают подготовительную стадию, первоначальную попытку (инициацию), повторное нерегулярное / спорадическое употребление (экспериментирование), регулярное употребление, никотиновую зависимость / зависимость, прекращение и рецидив (200, 203). После инициации это полезное поведение в значительной степени определяется содержащимся в табаке веществом, вызывающим привыкание, называемым никотином (50). В течение 10-20 секунд после вдыхания никотин достигает мозга и начинает оказывать свое психоактивное действие (204). Однако никотин имеет короткий период полураспада (в среднем 8 минут), поскольку он быстро инактивируется и выводится из организма, снижая его уровень в плазме и тканях (204). Следовательно, чтобы достичь и поддерживать оптимальный уровень никотина в мозге, человек должен снова закурить. Таким образом, факторы, влияющие на метаболизм никотина, могут влиять на различные фазы поведения при курении.

Приблизительно 70-80% никотина, поступающего в организм, метаболизируется / инактивируется в котинин посредством 2-стадийного процесса (204, 205): никотин сначала превращается в никотиновый иминиевый ион, который позже окисляется в котинин. Первая часть процесса является стадией ограничения скорости и катализируется ферментом I фазы CYP2A6, главным образом в печени. В целом, 80-90% инактивации никотина до котинина катализируется ферментом CYP2A6, кодируемым геном CYP2A6 на хромосоме 19 (205-207). Хотя в этом гене было идентифицировано несколько SNP, только некоторые из них были функционально охарактеризованы как способные изменять активность фермента (207-209). На основании их активности носители функциональных SNP были сгруппированы как медленные метаболизаторы никотина (предполагается, что люди курят меньше), промежуточные метаболизаторы (предполагается, что люди умеренно курят) и нормальные метаболизаторы (предполагается, что люди сильно курят) (208). Из этих генетических вариантов первым, который будет охарактеризован и одним из наиболее широко изученных, является CYP2A6 *2 (206), который относится к категории медленных метаболизаторов. Гомозиготный вариант (AA) и гетерозиготность (AT) этого аллеля приводят к полной и частичной неактивности фермента CYP2A6 соответственно (202, 210). Следовательно, по сравнению с гомозиготным диким типом (генотип TT), курильщики, которые являются носителями варианта (генотипы AA или AT) этой аллели, демонстрируют более высокие уровни никотина в плазме для данного количества потребляемого никотина (из-за более низкой скорости превращения никотина в котинин). Основываясь на этом механизме, было выдвинуто предположение, что аллель CYP2A6 * 2 имеет обратную связь с курением (например, количество выкуриваемых сигарет в день, никотиновая зависимость).

Связь CYP2A6 * 2 с сигаретами, выкуриваемыми в день

Имеются убедительные доказательства связи между аллелем CYP2A6* 2 и количеством выкуриваемых сигарет в день среди взрослых курильщиков европеоидной расы. Сообщалось о межэтнических различиях в распределении частот аллеля CYP2A6*2. Хотя они встречаются реже (0-0,7%) среди китайского, корейского и японского населения, их частота колеблется от 1% до 3% среди канадских, американских и европейских кавказцев (206). В нескольких (211-215), но не во всех (216-218) исследованиях, изучавших связь между CYP2A6 * 2 и курением среди взрослых курильщиков белой расы, сообщалось, что аллель CYP2A6 * 2 (генотип AT / AA) защищал курильщиков от никотиновой зависимости и что они выкуривали меньше сигарет в день по сравнению с не носителями (TT генотип). Метаанализ, включающий обсервационные исследования, опубликованные в период с 1998 по 2004 год, не выявил общей связи между геном CYP2A6 (множественные варианты) и курением (202). Однако в большинстве исследований, включенных в обзор, использовались широкие определения курения (например, когда-либо / никогда / нынешний / бывший курильщик), что могло привести к неправильной классификации результатов и скрыть существенные различия между группами. Учитывая существование хорошо продемонстрированного биологического механизма, связывающего ген, метаболизм никотина и поведение при курении, они объяснили свои результаты главным образом отсутствием методологической строгости в исследованных исследованиях и подчеркнули важность конкретного определения переменной курения (202). Другой метаанализ в том же году предоставил доказательства того, что курильщики, которые были носителями по крайней мере одного аллеля CYP2A6*2, выкуривали значительно меньше сигарет в день, а также имели более высокие шансы бросить курить (214). Первое в истории исследование слабых метаболизаторов CYP2A6, проведенное среди канадских европеоидов в 1998 году (211), было повторно проанализировано Rao et al. (212) с использованием строгих аналитических методов. К ним относятся: а) новый метод генотипирования, который, в отличие от оригинального исследования, исключил вероятность ложноположительных результатов CYP2A6 * 2 (219), б) точное определение последствий курения с помощью нескольких индексов и в) надлежащий контроль стратификации населения (с учетом различий в этнической принадлежности) с помощью ограничение участников курильщиками кавказской национальности, у которых было не менее 3 дедушек и бабушек кавказской национальности. В этом исследовании сообщалось, что среди курильщиков, по сравнению с не носителями аллеля CYP2A6 * 2 (генотип TT), носители (AT или AA) выкуривали меньше сигарет в день [(13,5 против 19,5, P<0,03) в целом и во время интенсивного курения (19 против 29, P<0,001)], имели более низкий уровень угарного газа в выдыхаемом воздухе и более низкий уровень котинина. Аналогичное исследование, проведенное среди другого населения Северной Америки, показало, что среди зависимых курильщиков медленные метаболизаторы (к которым относились носители по крайней мере одного аллеля * 2) выкуривали в среднем на 7 сигарет меньше в день по сравнению с не носителями (21,3 против 28,3 сигарет в день) (213) Также среди белых, которые курили в по крайней мере, 10 сигарет в день, у тех, кто медленно метаболизировал, был значительно более низкий средний и общий объем затяжки по сравнению с нормальными или промежуточными метаболизаторами (220).

Общегеномный метаанализ, проведенный в 2010 году, в ходе которого были проанализированы 710 SNP на хромосомах 15, 19 и 8 среди взрослых участников европейского происхождения, задокументировал сильную связь между аллелем CYP2A6 * 2 и количеством выкуриваемых сигарет в день (221). Недавний метаанализ, посвященный медленным метаболизаторам CYP2A6, также сообщил о аналогичных результатах (215).

В целом, результаты наблюдений и мета-анализов, опубликованные на сегодняшний день, указывают на то, что из-за их участия в метаболизме никотина курильщики, которые являются гомозиготными (AA) или гетерозиготными (AT) по аллелю CYP2A6 * 2, курят с меньшей интенсивностью (сигареты в день) по сравнению с гомозиготными не носителями (TT).

Риск CYP2A6*2 и SCCHN

Основываясь на их участии в активации проканцерогенов табака до канцерогенов, генетические варианты CYP2A6 были вовлечены в риск развития SCCHN. Однако литература об этой ассоциации скудна. В трех исследованиях изучалась роль CYP2A6*4 в риске развития рака, связанного с табаком (39, 163, 222). Этот SNP имеет более низкую частоту среди европеоидов (0,5-1%) по сравнению с CYP2A6*2 (206). Однако, подобно CYP2A6*2, CYP2A6*4 делает фермент неактивным, что приводит к снижению биоактивации субстратов, таких как никотинат и проканцерогены NNK, NNN и NDEA, обнаруженные в табаке (206). Носители аллеля CYP2A6* 4 были связаны со значительно более низким риском развития рака, связанного с табаком, в том числе рака верхних отделов пищеварительного тракта. Кроме того, предполагается, что этот вариант влияет на риск развития рака исключительно у курильщиков (39, 223). Основываясь на сходстве с CYP2A6*4, можно предположить, что курильщики, являющиеся носителями аллеля CYP2A6*2 (AT или AA), подвергаются более низкому риску развития SCCHN. Однако до сих пор ни в одном исследовании не изучалась роль CYP2A6 * 2 в риске SCCHN или его взаимодействие с курением.

ADH1B * 2, употребление алкоголя и риск SCCHN

На модели потребления алкоголя влияют социальные, экологические, психологические и генетические факторы с межэтнической и внутриэтнической изменчивостью (224-227). Большая часть межиндивидуальных различий в употреблении алкоголя объясняется факторами, лежащими в основе метаболизма этанола (226-228). Этанол, попадающий в организм человека, сначала метаболизируется в ацетальдегид, а затем в ацетат, прежде чем выводиться из организма. Окисление этанола до ацетальдегида катализируется АДГ и его изоферментами в основном в печени. Они также экспрессируются в желудке, кишечнике и верхних отделах пищеварительного тракта в обнаруживаемых количествах. Подобно метаболизму никотина, межиндивидуальная изменчивость метаболизма алкоголя и ацетальдегида в основном объясняется генетическими полиморфизмами в генах ADH, кодирующих ферменты ADH. Из них SNP, связанные с изоферментами ADH1B и ADH1C ADH, а именно ADH1B*2 и ADH1C*1, являются двумя наиболее функционально полиморфными и хорошо охарактеризованными вариантами у взрослых. Эти SNP связаны не только с поведением, связанным с употреблением алкоголя, но и с измененным риском развития SCCHN среди потребителей алкоголя в различных этнических группах (229). Хотя они, по-видимому, находятся в неравновесном сцеплении, исследования как в кавказских, так и в азиатских популяциях показывают, что ADH1B * 2 оказывает значительное влияние на риск SCCHN после корректировки на ADH1C * 1 (230, 231). Кроме того, среди множества изученных SNP ADH, ADH1B * 2 имеет самую сильную связь с поведением при употреблении алкоголя и SCCHN (136, 228, 229). Следовательно, мы сосредоточимся на роли ADH1B * 2 в отношении как риска SCCHN, так и поведения, связанного с употреблением алкоголя.

Связь между ADH1B * 2 и метаболизмом алкоголя

Роль ADH1B * 2 в поведении, связанном с употреблением алкоголя, была широко исследована (232). Частота этого аллеля варьируется в разных этнических группах [Азиат: 69% (диапазон -19%-91%), европеец: 5,5% (диапазон- 1%-43%), мексиканец: 3% (диапазон-2%-7%)] (232). Гомозиготный вариант (генотип AA) и гетерозиготность (генотип AG) этого аллеля приводят к образованию фермента ADH, который быстро окисляет этанол до ацетальдегида (сообщалось об увеличении активности в 50-100 раз) (36, 224, 227, 228). Носители этого аллеля (генотип AA или AG) подвергаются меньшему риску алкогольной зависимости по сравнению с не носителями (генотип GG). Предполагается, что это связано с быстрым накоплением ацетальдегида (в результате быстрого окисления этанола), что приводит к негативным физиологическим реакциям, называемым гиперемией, вызванной алкоголем, которая характеризуется покраснением кожи, повышением температуры кожи, снижением артериального давления, тахикардией, головокружением, беспокойством, тошнотой, головной болью. и общая слабость (233). Эти реакции отвращения приводят к снижению потребления алкоголя.

Ассоциация ADH1B * 2 с поведением, связанным с употреблением алкоголя

Связь между ADH1B * 2 и поведением при употреблении алкоголя была впервые исследована у жителей Восточной Азии (234-237), а затем среди европейцев и представителей других этнических групп (230, 238, 239). Среди жителей Восточной Азии этот аллель снижает риск алкогольной зависимости примерно на 80% по сравнению с не носителями (236, 238). Исследование на 4597 австралийских близнецах (3 объединенных исследования) показало, что не носители аллеля ADH1B * 2 (генотип GG) имели меньше негативных реакций после употребления алкоголя (p = 8,2 × 10-7), потребляли большее количество напитков в день (p = 2,7 × 10-6) и имели большую общее совокупное потребление алкоголя (p= 8,9 × 10-8) по отношению к носителям (228). В среднем участники с генотипами GG, GA и AA потребляли 5,1, 4,1 и 1,9 напитка в день.  Недавний метаанализ (2298 случаев алкогольной зависимости и 3334 независимых контрольных) задокументировал, что аллель ADH1B * 2 был связан со значительным снижением (на 66%) алкогольной зависимости и количества напитков в день среди европейцев-американцев. Метаанализ всех исследований, опубликованных в период с 1990 по 2011 год, показал устойчивые ассоциации, а также сообщил о схожих результатах (232). В целом, накопленные данные согласуются с гипотезой о том, что повышение уровня ацетальдегида приводит к повышенной чувствительности к алкоголю среди носителей ADH1B * 2, снижая вероятность алкогольной зависимости и количество выпиваемых напитков в день среди взрослых кавказцев.

Риск ADH1B * 2 и SCCHN

ADH1B * 2 был сильно связан с риском развития рака верхних дыхательных путей среди различных этнических групп. Было высказано предположение, что ацетальдегид, начальный метаболит этанола, оказывает множественное мутагенное и канцерогенное действие, квалифицируя алкоголь как инициатор пути развития рака (96-99). Следовательно, было выдвинуто предположение, что быстрые метаболизаторы этанола (генотип GA или AA) имеют более высокое воздействие ацетальдегида, увеличивая риск развития SCCHN (36). Однако, вопреки этой гипотезе, первое опубликованное исследование, изучающее эту связь (среди японских алкоголиков), сообщило о повышенном риске SCCHN среди генотипа GG по сравнению с генотипом GA или AA (240). Бреннан и др. аргументировал это тем, что это связано с остаточным смешением при употреблении алкоголя (36). Однако с тех пор исследования неизменно демонстрировали снижение риска (вплоть до снижения на 50%) SCCHN среди носителей генотипа GA или AA (136, 229, 241). Среди никогда не употреблявших алкоголя не было выявлено никакой ассоциации (229, 242), и защитный эффект был значительным при более высоких уровнях алкоголя. В этих сообщениях выдвигаются гипотезы об альтернативных механизмах канцерогенеза.

Также было исследовано комбинированное влияние аллеля ADH1B * 2 и потребления алкоголя.

Совместный анализ последствий, проведенный среди населения Японии, показал, что по сравнению с непьющими людьми, которые были носителями генотипа AA или GA / AA, носители генотипа GG, которые были пьющими, подвергались значительно повышенному риску заболевания. Эффект был более выражен среди сильно пьющих людей (риск в 9-26 раз выше) (231, 243).

Корейское исследование задокументировало более высокий риск для генотипа GG по сравнению с генотипом AA среди умеренно и сильно пьющих слоев потребления алкоголя (244). Два недавних исследования среди европеоидов не выявили какой-либо взаимосвязи между ADH1B * 2 и уровнями потребления алкоголя (241, 245). Тем не менее, крупные европейские исследования, которые задокументировали значительное снижение риска среди слоев средне- и сильно пьющих среди носителей этого аллеля (генотип GA / AA), указывают на возможность негативного взаимодействия в аддитивном или мультипликативном масштабе внутри этой этнической группы (136, 229).

Исследования среди азиатских и кавказских популяций последовательно документировали отсутствие изменений риска среди никогда не пьющих людей, которые были либо носителями, либо не носителями аллеля ADH1B * 2. В целом, исследования, изучающие как основной эффект, так и специфические для страты эффекты, указывают на возможность взаимодействия между ADH1B * 2 и показателями потребления алкоголя.

Гипотеза, лежащая в основе связи между ADH1B * 2 и риском развития SCCHN

Было предложено несколько потенциальных путей (не взаимоисключающих), лежащих в основе ассоциации между ADH1B * 2 и SCCHN среди потребителей алкоголя. Большинство из них основано на прямом канцерогенном действии ацетальдегида. Хашибе и др. обосновано, что быстрый метаболизм этанола (среди генотипов GA / AA), приводящий к повышенному воздействию ацетальдегида, может инициировать альтернативные механизмы для устранения пика ацетальдегида.

Однако такие механизмы могут не активироваться у носителей генотипа GG, которые имеют умеренный начальный метаболизм, что приводит к накоплению ацетальдегида, что, в свою очередь, увеличивает риск развития рака (136). Кроме того, по сравнению с ферментами ADH, экспрессия ферментов ацетальдегиддегидрогеназы (ALDH2), которые в основном расщепляют ацетальдегид до ацетата, чрезвычайно слаба в верхних отделах пищеварительного тракта (246).

Возникающая в результате неэффективная деградация ацетальдегида может также способствовать дополнительному воздействию ацетальдегида на людей генотипа GG, особенно среди тех, кто потребляет алкоголь в умеренных и высоких дозах (231). Кроме того, помимо ферментов АДГ, определенная микрофлора полости рта также может превращать этанол в ацетальдегид (247-249). После употребления алкоголя в слюне были обнаружены более высокие уровни ацетальдегида по сравнению с другими частями тела (особенно у людей с плохой гигиеной полости рта) (99, 250, 251). Этот путь взаимодействия микрофлоры полости рта и ацетальдегида в слюне может способствовать максимальной концентрации ацетальдегида среди генотипа GG (231, 252). Другая гипотеза, независимая от пути ацетальдегида, заключается в том, что быстрый метаболизм этанола может привести к снижению локального воздействия (136, 229).

Следовательно, алкоголь может быть не в состоянии оказывать свое стимулирующее действие (способствуя растворению других канцерогенов), обеспечивая защиту от опухолевых изменений в области головы и шеи среди генотипов GA / AA.

Подводя итог, хотя большинство SNP, описанных выше, связаны с SCCHN на основе их участия в биоактивации проканцерогенов, связанных с табаком, и детоксикации канцерогенных метаболитов, всесторонняя характеристика их взаимодействия с различными уровнями курения, включающая все аспекты, такие как взаимодействие как в мультипликативном, так и в аддитивном масштабе, совместные эффекты и риски, характерные для конкретного слоя, не сообщались (156). Кроме того, поскольку CYP2A6 * 2 и ADH2B * 2 влияют на конкретные показатели поведения, связанного с потреблением табака и алкоголя, соответственно, это поведение может не только взаимодействовать, но и опосредовать причинно-следственные связи между этими SNP и риском SCCHN. Эти пути еще не выяснены.

Вирус папилломы человека (ВПЧ)

В последнее десятилетие ВПЧ-инфекция стала серьезным фактором риска развития ВСХН. Во многих развитых странах была зафиксирована тенденция к снижению заболеваемости раком полости рта (что согласуется с уменьшением потребления табака) и увеличением заболеваемости раком ротоглотки (миндалин, основания языка), особенно среди мужчин (8, 26, 27, 253, 254). Повышенная заболеваемость раком ротоглотки была связана с ВПЧ-инфекцией. Эта инфекция была обнаружена примерно в 25% случаев SCCHN во всем мире (255). Большинство ВПЧ-позитивных SCCHN - это рак ротоглотки. Этот вирус передается при контакте кожа-к-коже и кожа-к-слизистой оболочке. Следовательно, незащищенное сексуальное поведение, особенно оральный секс, были идентифицированы как пути передачи ВПЧ в отношении аногенитального рака и SCCHN. Было идентифицировано более 100 подтипов ВПЧ, среди которых ВПЧ 16, 18, 31, 33 и 35 были классифицированы как подтипы высокого риска в отношении рака. Более двух третей ВПЧ-положительных SCCHN были связаны с инфекцией ВПЧ-16. Результаты мета-анализа 2006 года показывают, что связь между ВПЧ-16 и SCCHN была наиболее сильной для рака миндалин (в 15 раз), за которым следовали рак ротоглотки (в 4 раза) и рак полости рта и гортани (в 2 раза) (256). Недавнее проспективное когортное исследование (2016), проведенное в США, сообщило о 7-кратном увеличении риска, связанного с ВПЧ-16, для случаев SCCHN, с положительной ассоциацией только для рака ротоглотки (257). Исследователи также сообщили, что заражение ВПЧ-16 предшествовало заболеваемости SCCHN.

ВПЧ-позитивные SCCHN клинически отличаются от ВПЧ-негативных случаев, и их выживаемость лучше по сравнению с ВПЧ-негативными пациентами (трехлетняя выживаемость 84% против 57% соответственно) (258). Основываясь на последних тенденциях заболеваемости раком полости рта и ротоглотки, было высказано предположение о существовании двух различных групп риска SCCHN (связанных с табаком и алкоголем и связанных с ВПЧ). Однако крупное исследование, проведенное МАИР, показало, что по сравнению с ВПЧ-отрицательными / некурящими, ВПЧ-положительные / курильщики имели наибольший риск развития рака как полости рта, так и ротоглотки, больше, чем ВПЧ-положительные / некурящие или ВПЧ-отрицательные / курильщики (259). Данные других исследований также указывают на взаимосвязь между рискованным поведением и статусом ВПЧ в риске развития SCCHN (260-262).

2.3.4 Социально-экономическое положение (СЭП)

Подобно генетическим факторам, социально-экономическое положение (SEP) является хорошо документированной дистальной детерминантой результатов в отношении здоровья, включая SCCHN (263-274). Кроме того, поведенческие факторы риска, такие как употребление табака и алкоголя, являются социально обусловленными (275-281). Следовательно, независимо от того, являются ли они основным объектом внимания или нет, важно учитывать показатели SEP в большинстве эпидемиологических исследований. В этом тезисе используются различные показатели SEP, либо в качестве основного воздействия (рукопись I), либо в качестве важного связующего звена между воздействием и исходом SCCHN. Поэтому в следующих подразделах я представляю обзор сложной конструкции SEP, различных методов измерения этого воздействия и их связи с риском SCCHN.

2.3.4.1 Определение СЭП

Термин ‘социально-экономическое положение" относится к экономическому и социальному благополучию человека, оцениваемому с помощью таких компонентов, как профессия, доход, богатство, образование и социальный статус. Кригер (1997) определяет SEP как совокупную концепцию, которая включает в себя как ресурсные (доход, богатство, образование), так и престижные (ранг или статус человека в социальной иерархии, оцениваемые с учетом доступа людей к товарам, услугам и знаниям и их потребления) показатели, которые связаны как с детством, так и с возрастом. и положение взрослого в социальном классе (282).

2.3.4.2 Показатели СЭП

Основываясь на теории (с указанием социального класса, статуса или положения), корреляции с показателями здоровья, пригодности для конкретных обществ и доступности данных на протяжении всей жизни, обсервационные исследования используют различные показатели в попытке измерить SEP. Обычно используемые показатели SEP рассматриваются ниже.

Индекс активов/благосостояния

Индекс активов или благосостояния - это показатель материального достатка отдельного человека или домохозяйства. Он считается приемлемо надежным показателем потребления и, следовательно, СЭП, особенно в обществах с низким и средним уровнем дохода (283, 284). Индекс благосостояния рассчитывается с использованием легко наблюдаемых характеристик домохозяйства, таких как активы длительного пользования и бытовые удобства (например, автомобиль, холодильник, телевизор, владение велосипедом, домашний скот, радио, швейная машинка), характеристики или условия жилья (пол в доме, материал стен на крыше, туалетные принадлежности, водоснабжение), доступ к услуги (например, электроснабжение, источники питьевой воды) и владение жильем (статус владения домом, землей или фермой) (284-287). Утверждается, что индекс активов был разработан на основе доступности и удобства, особенно в более аграрных обществах, а не на основе вероятной прямой причинно-следственной связи между богатством или владением активами и здоровьем (284). Существует также аргумент, что индекс вряд ли охватит широкую концепцию SEP (288). Однако плохое жилье связано с широким спектром заболеваний (289). Такие показатели, как переполненность домов, были связаны с санитарными условиями и распространением инфекций. Более того, здоровье и смертность чувствительны к тонким градациям нео-материальных условий, таких как доступ к автомобилям, владение домом, наличие приусадебного участка и более здоровая пища (290, 291). Кроме того, владение жильем, условия, имущество и удобства отражают образовательный и профессиональный статус и доход человека (284). Индекс благосостояния приобрел популярность благодаря его использованию в наборах данных демографических и медицинских обследований (DHS) для количественной оценки и сравнения социально-экономического неравенства примерно в 35 странах, которые в основном включали страны с низким и средним уровнем дохода (283, 292). Эта мера была использована из-за отсутствия надежных данных о доходах и расходах. Кроме того, активы домашних хозяйств устойчивы к изменениям в ответ на краткосрочные экономические потрясения, которые характерны для стран с низким и средним уровнем дохода. Основываясь на более медленной реакции на экономические потрясения, также утверждается, что индекс благосостояния отражает долгосрочные стабильные аспекты экономического статуса (288, 293). В отличие от других показателей, таких как образование и текущий доход, информация о компонентах индекса благосостояния доступна на протяжении всей жизни и, следовательно, является показателем SEP, доступным в разные периоды жизни.

Образование

Образование является одним из наиболее широко используемых показателей СЭП на индивидуальном уровне. Образование знаменует переход от детства к подростковому возрасту или ранней взрослости и указывает на независимость индивида от родительской опеки (294). Уровень образования отдельного человека может определять здоровье этого человека через его влияние на навыки принятия решений, осведомленность о возможностях, общую осведомленность и взаимодействие с людьми, доступ к информации и медицинскому обслуживанию, выбор образа жизни, уровень работы и дохода, жилищные условия, статус в обществе и механизмы преодоления стресса (31, 295). По сравнению с другими показателями SEP, такими как доход и профессия, образование легче измерить, его можно оценить у людей, не занятых активной трудовой деятельностью, оно одинаково доступно для обоих полов, особенно в развитых странах, имеет высокий процент ответов, за исключением лишь нескольких представителей населения, и имеет меньший субъективность к негативному отбору здоровья взрослых. Вместе эти качества делают образование полезной и важной мерой СЭП (295-297). Однако образование обычно приобретается в раннем возрасте и остается стабильным после ранней взрослости, и, таким образом, представляет собой SEP только в течение короткого периода жизненного пути (285, 295). Обычно используемые показатели образования включают количество лет формального образования и наивысший уровень образования, достигнутый в жизни (285, 294). Однако анализ этих маркеров может быть сложным. Количество лет обучения не дает никакой информации о качестве образования и его социальной и экономической ценности. Кроме того, значение определенного уровня образования и количества лет обучения не везде одинаковы и зависят от возраста и когорты при рождении, положения в социальном классе, расы/этнической принадлежности и культурных норм (282).

Например, в середине 1900-х годов в индийском штате Керала были проведены значительные социальные и образовательные реформы (298). До этого времени существовала феодальная система землевладения, богатства, доступа к образованию и привилегиям. Образование считалось привилегией людей высшей касты (иерархия в индуистской религии основывалась на роде занятий) и сирийских христиан, в то время как людям из отсталой касты и большинству женщин было отказано в формальном образовании (298). Завершение четырехлетнего обучения было высоким уровнем образования. Однако политические движения после обретения Индией независимости (1947), особенно в конце 1950-х годов, привели к бесплатному и обязательному образованию до 14 лет (8 лет обучения), и образованию придавалось большее значение в обществе (299).

Эта образовательная реформа сыграла важную роль в избавлении людей от бедности, предоставив средства для восходящей социальной мобильности. Такие особенности, характерные для обществ и когорт рождения, должны учитываться при использовании и анализе маркеров образования в качестве показателей SEP.

Профессия и доход

Род занятий и доход являются обычно используемыми показателями SEP. Профессиональный статус является прямым показателем социального класса в большинстве обществ и является основной структурной связью между образованием и доходом (294). Доход является прямым показателем SEP и является результатом профессии человека (300). Профессия играет важную роль в позиционировании человека в социальной структуре, которая непосредственно контролирует доступ к ресурсам, взаимодействие со сверстниками, воздействие условий, связанных с работой, и физическое воздействие, психологические риски и рискованное поведение, такое как употребление табака и алкоголя (295). Уровень дохода влияет на показатели здоровья, оказывая влияние на материальные условия человека, такие как качество, тип и местоположение жилья, питание, одежда, медицинское обслуживание, транспортные возможности для культурной, рекреационной и физической активности, уход за детьми и воздействие различных токсинов (294). В целом, эти особенности делают профессию и доход подходящими показателями SEP в исследованиях в области здравоохранения. Однако род занятий и доход может быть трудно измерить с точностью, особенно в обществах с низким и средним уровнем дохода (268, 283, 284, 293). Это может быть связано с такими особенностями, как более высокий процент отсутствия ответов, отсутствие информации о людях, которые не являются частью активного труда (например, домашние работники), и колебания, связанные с краткосрочными экономическими потрясениями (293, 295). Кроме того, большинство профессиональных классификаций были разработаны и утверждены для работающих мужчин (295). Эти факторы создают проблему при использовании профессии и дохода в качестве показателей СЭП.

Связь SEP с риском развития SCCHN

Как было продемонстрировано на примере таких последствий для здоровья, как сердечно-сосудистые заболевания, смертность, аллостатическая нагрузка, множественные виды рака и заболевания полости рта, кумулятивный неблагоприятный SEP в течение жизни был связан с повышенным риском развития SCCHN, независимо от поведенческих факторов риска (272, 290, 301-305). В большом метааналитическом обзоре Conway et al (2008) исследований типа "случай-контроль", включавшем 24 и 17 исследований из стран с высоким и низким уровнем дохода соответственно, изучалась связь между тремя показателями SEP (доход, профессия и образование) и риском развития рака полости рта (267).).

Участники с низким уровнем образования, низким профессиональным статусом и низким доходом имели в 1,85, 1,84 и 2,41 раза больший риск развития рака полости рта, соответственно, по сравнению с их коллегами с более высоким уровнем SEP. Кроме того, неблагоприятный SEP был независимо связан с повышенным риском развития рака полости рта в странах с высоким и низким уровнем дохода по всему миру. Большинство (269, 306-308), но не все исследования (309), проведенные впоследствии в развитых и развивающихся странах, показали, что неблагоприятный SEP независимо связан с повышенным риском SCCHN.

2.4 Сложные воздействия – Необходимость во всеобъемлющих концептуальных и аналитических рамках

Генетические воздействия, такие как SNP, фиксируются при рождении и четко определены. Напротив, такие воздействия, как поведенческие факторы риска и СЭП, имеют сложную динамическую природу. SEP индивидуума может не оставаться неизменным с детства до раннего и позднего этапов взрослой жизни (276, 285, 310). Аналогичная ситуация наблюдается и в отношении поведенческих факторов риска, таких как привычки к табаку и алкоголю, поскольку модели поведения людей могут меняться (например, частота, продолжительность, тип употребления табака или напитка) в течение жизни (311).

Таким образом, эти воздействия изменяются во времени. Выявить динамический характер этих воздействий в рамках эпидемиологического исследования и учесть его в ходе анализа является сложной задачей. Проблема усугубляется двунаправленными связями между этими воздействиями в различные периоды времени, а также между этими переменными и результатами для здоровья. Например, считается, что SEP влияет на рискованное поведение. Однако такое поведение (например, употребление алкоголя) также рассматривалось как определяющие факторы социально-экономических последствий, особенно в развивающихся обществах (312).

Кроме того, эти виды рискованного поведения тесно взаимосвязаны. Следовательно, СЭП в более ранний период жизни, например в детстве, может повлиять на рискованное поведение в подростковом возрасте и в раннем взрослом возрасте, что, в свою очередь, может повлиять на социальные условия в последующей поздней взрослой жизни. Короче говоря, этот изменяющийся во времени характер создает сложную петлю обратной связи между этими переменными, действующими как многочисленные помехи и посредники в причинно-следственных связях с результатами для здоровья (313). Еще одной проблемой является возможность обратной причинно-следственной связи. Исходя из точки зрения социальной причинности, компоненты SEP человека могут влиять на его здоровье положительно или отрицательно.

Например, человек с низким уровнем образования может получить работу, которая подвергает его воздействию химических веществ и физических опасностей, включая канцерогены, физический и психологический стресс, шум, жару, холод, небезопасные условия и пыль, среди прочего. Это воздействие приводит к повышенному риску заболевания. Тот же человек может также столкнуться с безработицей, что увеличивает риск депрессии, тревоги и инвалидности, а также может привести к нездоровым методам совладания (например, курению сигарет и употреблению алкоголя). Напротив, основываясь на гипотезе отбора, здоровые люди могут получить и сохранить свой профессиональный статус. Эти двунаправленные ассоциации делают необходимым сбор повторяющихся данных об этих воздействиях в различные моменты времени и оценку их временной связи с результатами для здоровья.

Решение этих проблем требует всеобъемлющей теоретической основы исследования, дизайна исследования, соответствующего исследуемому результату в отношении здоровья, подходящей аналитической основы и связанных с ней методов. В этой диссертации я использовал концептуальную основу эпидемиологии жизненного цикла, дизайн исследования случай-контроль, который полезен для изучения исходов редких заболеваний, таких как SCCHN, аналитическую структуру контрфактуального причинно-следственного вывода для включения повторных измерений воздействия и причинно-следственных связей воздействия на результат и причинно-следственные диаграммы. Краткий обзор этих элементов моей диссертации представлен в нижеследующих подразделах.

2.4.1        Эпидемиология жизненного цикла – Определение и происхождение

Кух и Шломо определяют эпидемиологию жизненного цикла как “изучение долгосрочных последствий физического или социального воздействия на здоровье или риск заболевания в дальнейшем во время беременности, в детстве, подростковом возрасте, в молодом возрасте и в дальнейшей взрослой жизни” (314).

Исследования, проведенные в 1950-х годах сэром Ричардом Долллом и его коллегами, показали, что курение является сильным фактором риска развития рака легких (и одновременно рака гортани, пищевода и мочевого пузыря). Это ознаменовало смену парадигмы в исследованиях факторов риска: фокус исследований хронических заболеваний сместился на подход к образу жизни взрослого человека, при котором многократное воздействие во взрослом возрасте было связано с риском для здоровья в дальнейшей жизни (315). Однако Форсдал (1977) задокументировал сильную корреляцию между показателями младенческой смертности и смертности в среднем возрасте для одного и того же поколения в конкретных графствах Норвегии (316).

Аналогичные результаты, связывающие события ранней жизни с последствиями для здоровья взрослых, были задокументированы в экологических исследованиях, проведенных в США и Великобритании, а также в исторических когортных исследованиях (например, британские когорты рождения) в течение следующих 15 лет (317-321). Эти наблюдения породили концепциюбиологического программирования, основанную нагипотезе о происхождении плода. Согласно этой гипотезе, “воздействие окружающей среды, такое как недостаточное питание в критические периоды роста и развития внутриутробно, может оказывать долгосрочное воздействие на риск хронических заболеваний у взрослых, ‘программируя’ структуру или функцию органов, тканей или систем организма” (319).

В совокупности вышеприведенные наблюдения подтвердили важность биологических, поведенческих и психосоциальных процессов, которые могут действовать на протяжении всей жизни человека или через поколения, чтобы влиять на риск заболевания, а не просто подход взрослого образа жизни к хроническим заболеваниям (322). Это исследование стало основой концептуальной основы эпидемиологии жизненного цикла, задуманной в конце 1990-х годов, в которой придается большое значение времени (продолжительности) и времени биологического, поведенческого и социального воздействия, которые могут действовать независимо, кумулятивно или интерактивно, влияя на риск заболевания (314, 323).

2.4.2 Модели в рамках системы эпидемиологии жизненного цикла

Основная цель концепции эпидемиологии жизненного цикла состоит в том, чтобы выяснить пути, связывающие воздействие на протяжении всей жизни с последствиями для здоровья в дальнейшей жизни. Для достижения этой цели были предложены различные теоретические модели, связывающие воздействие с последствиями для здоровья. Они описаны ниже.

2.4.2.1       Модель накопления

Модель накопления считается наиболее фундаментальной из всех моделей жизненного цикла и придает большое значение времени (продолжительности) воздействия (324). Модель предполагает, что воздействие, сгруппированное в разные периоды жизни, может накапливаться в течение жизни, приводя к различному риску исходов хронических заболеваний (323).

Эта концепция согласуется с понятием аллостатической нагрузки, которая представляет собой износ биологических систем в результате хронической чрезмерной активности или бездействия нормальных физиологических систем в ответ на повышенное воздействие (по количеству и / или продолжительности) со стороны внешней среды (323, 325). Действительно, исследователи описывают биологические ресурсы индивидуума, накопленные в течение жизни, как их "капитал здоровья", который описывает и влияет на текущее и будущее здоровье (314). Бен-Шломо и Ху (2002) предполагают, что риск может накапливаться при независимых и некоррелированных оскорблениях (отсутствие взаимодействия между воздействиями) или при коррелированных оскорблениях (например, SEP, курение, алкоголь), которые объединяются вместе, приводя к последствиям для здоровья, или при аналогичных оскорблениях (неблагоприятный SEP на разных этапах жизни), которые формируют цепочка, ведущая к результату (323).

2.4.2.2       Модель критического периода

Модель критического периода, вытекающая непосредственно из концепции биологического программирования и гипотезы о происхождении плода, придает большое значение срокам воздействия. В строгом смысле модель критического периода предполагает, что воздействие в определенные периоды жизни может вызвать необратимый биологический ущерб и оказать длительное воздействие на биологические системы, независимо от воздействия в предыдущие или более поздние периоды жизни (323). Модель чувствительного периода является вариацией модели критического периода, которая признает, что, хотя могут существовать периоды с более высокой чувствительностью к эффектам воздействия, эффекты могут быть изменены или даже отменены с помощью предыдущих или более поздних профилей воздействия (322).

2.4.2.3 Модель мобильности или путей

Модель мобильности или путей считается вариацией модели накопления и в основном рассматривается в исследованиях с SEP (326). Он фокусируется на кумулятивном эффекте воздействия на протяжении жизненного пути и подразумевает дифференцированное воздействие на протяжении всей жизни в причинно-следственной связи между болезнями у взрослых. Эта модель подразумевает взаимодействие воздействий в различные периоды жизни (например, СЭП в детстве, в раннем и позднем взрослом возрасте). Различные гипотезы, предложенные в рамках модели путей, предполагают различные последствия для здоровья. Например, согласно гипотезеестественного отбора здоровья, менее здоровые особи попадают в нисходящую мобильность (переход от выгодного к невыгодному SEP), а более здоровые особи, как правило, имеют восходящую мобильность (переход от невыгодного к выгодному SEP) (327, 328). Эти мобильные группы отделены от индивидов, которые не проявляют никакой мобильности в разные периоды жизни, поскольку считается, что обе группы обладают различными чертами, которые делают их мобильными или немобильными. Напротив, в соответствиис гипотезой градиента / ограничения здоровьямобильные группы (либо восходящая, либо нисходящая мобильность между разными периодами времени) обладают характеристиками здоровья как периода, который они покидают, так и того, к которому они присоединяются, что сводит к минимуму разницу в состоянии здоровья между группами SEP (327-329).

Риск, связанный с мобильными группами, будет промежуточным между двумя немобильными группами (больше, чем у группы с благоприятным СЭП во все периоды времени, и меньше, чем у немобильных групп с неблагоприятным СЭП во все моменты времени). Интересно, что повышенный риск неблагоприятных последствий для здоровья (например, сердечно-сосудистой смертности) был задокументирован среди людей, которые испытывают лишения в раннем возрасте, за которыми следует более поздний жизненный достаток (316). Форсдал (1977) выдвинул гипотезу, что это частично связано с рискованным воздействием, связанным с богатым образом жизни (например, повышением уровня холестерина у взрослых) (316).

Эпидемиология жизненного цикла допускает значительное совпадение между моделями, указанными выше. Следовательно, эти модели не являются взаимоисключающими и их эмпирически трудно разделить (330). Например, в соответствии с моделью социальной мобильности неблагоприятный SEP в детстве может взаимодействовать с благоприятным или неблагоприятным SEP в раннем взрослом возрасте, создавая особый риск для SCCHN. Однако это действительно цепочка рисков, описанная в рамках модели накопления. Кроме того, модель критического периода с изменением эффекта в предшествующие или более поздние периоды (322), или модель чувствительного периода, отражается в различных взаимодействиях воздействия, возможных в рамках концепции социальной мобильности.

Пригодность структуры жизненного пути для изучения социальных, генетических и поведенческих факторов риска

Структура жизненного цикла особенно хорошо подходит для этой работы, изучающей генетические, поведенческие и социальные факторы риска SCCHN, поскольку в рамках этой структуры могут быть охвачены многочисленные способы, с помощью которых воздействие может привести к исходу рака. Например, зависящий от времени аспект SEP и связанные с ним поведенческие факторы риска могут быть эффективно учтены в рамках этой структуры и протестированы в рамках моделей накопления, критической и социальной мобильности.

Семейные факторы риска, такие как SNP, уже зафиксированы и оказывают влияние на протяжении всей жизни, что можно визуализировать в рамках модели накопления. Например, SNP, такие как CYP1A1 * 2A и CYP2E1c2, повышают риск SCCHN среди азиатов независимо от курения. Это может быть примером независимого оскорбления, вызывающего последствия для здоровья, как объясняется в рамках модели накопления. Однако влияние этого SNP на риск развития SCCHN среди европеоидов может проявляться только при интенсивном курении (взаимодействие). Опять же, SNP, такие как ADH1B * 2 и CYP2A6 * 2, могут взаимодействовать с алкоголем и курением. Они также влияют на алкоголь и рискованное поведение.

Следовательно, влияние этих SNP на риск SCCHN может быть частично обусловлено этим рискованным поведением, которое называется посредничеством. Концепция взаимодействующих и опосредующих причинно-следственных путей, ведущих к результату для здоровья, была определена в рамках концепции жизненного цикла и отражена в модели накопления (322). Таким образом, возможные причинные пути к SCCHN, включающие потенциально мешающие, взаимодействующие и опосредующие факторы, могут быть проверены в рамках жизненного цикла. Тем не менее, эта структура исследования должна быть дополнена подходящим дизайном исследования, включающим эпидемиологию жизненного цикла, для конкретного изучения относительно редких исходов SCCHN.

2.5 Планы исследований для обсервационных эпидемиологических исследований

Двумя основными схемами обсервационных исследований для эпидемиологических исследований являются когортные схемы и схемы "случай-контроль" (331). В этой диссертации мы использовали схему "случай-контроль" на базе больницы и новые подходы к существующим аналитическим методам, первоначально разработанным для когортных данных. Следовательно, принципы этих проектов описаны ниже с акцентом на исследования типа "случай-контроль".

2.5.1        Когортные исследования

В типичном когортном исследовании группа людей, отобранных на основе воздействия определенных условий, идентифицируется и отслеживается с течением времени на предмет возникновения последствий для здоровья (332). Обычно используемым показателем частоты заболеваний является уровень заболеваемости, который представляет собой число новых случаев заболевания на одну группу населения, подверженную риску, за данный период времени. Уровень заболеваемости может быть рассчитан как в облученной, так и в неэкспонированной группе, из чего могут быть получены как абсолютные, так и относительные показатели связи между воздействием и исходом. Разница между уровнем заболеваемости в облученной и неэкспонированной группе дает разницу в уровне заболеваемости (по абсолютной шкале), тогда как соотношение между уровнями заболеваемости в облученной и неэкспонированной группах дает относительный риск (RR) (по относительной шкале) (333).

Расчет этих показателей возможен и прост в когортном исследовании, поскольку вероятность исхода у не подвергшихся воздействию известна (334). Этот план исследования полезен, поскольку он предоставляет информацию о множественных воздействиях и результатах и их изменении с течением времени, а также устанавливает временную зависимость (причина предшествует следствию). Тем не менее, его трудоемкий характер делает его плохим выбором для изучения редких исходов, таких как рак (при допущении редкого заболевания, исходы для здоровья с распространенностью менее 10% в популяции считаются редкими), поскольку наблюдение за всей популяцией в течение длительных периодов времени было бы непрактичным, и выборка не дала бы достаточного количества случаев для получения достаточно точных показателей ассоциации.

2.5.2        Дизайн исследования "случай-контроль"

Дизайн "случай-контроль" может быть выгодным по сравнению с когортными исследованиями, особенно при изучении исходов редких заболеваний, из-за его эффективного способа выборки лиц из исходной популяции на основе результатов (333, 335). По сравнению с когортным исследованием, схема "случай-контроль" включает большую долю лиц из исходной популяции, у которых развивается результат (случаи), и меньшую долю тех, у кого этого не происходит (контрольная группа). Этот дизайн приобрел значение в 1920-х годах благодаря исследованиям редких исходов, таких как рак губ, полости рта и молочной железы (336).

В исследовании "случай-контроль" сначала отбирается достаточное количество случаев из исходной популяции и классифицируется как облученные или неэкспонированные. Затем их профиль воздействия сравнивается с профилем контрольной группы, которая отбирается из выборки и репрезентативна (в отношении распределения воздействия) для той же исходной популяции, из которой были отобраны пациенты (337).

Исходная популяция или базовая, “гипотетическая” когорта, в которую были отобраны участники из группы "случай-контроль", неуловима, то есть они не включены в реестр и не отслеживаются для регистрации результатов. Элементы управления выбираются независимо от их состояния экспозиции. Исследования рака "случай-контроль" обычно проводятся среди населения или в больницах, в зависимости от исходной популяции, из которой отбираются случаи заболевания и контрольные группы (332).

Поскольку количество случаев и контролей фиксируется исследователем в исследовании "случай-контроль", вероятность исхода среди исходной популяции остается неизвестной (334). Следовательно, относительный риск не может быть оценен непосредственно с использованием этого плана исследования, если мы не используем методы для корректировки стратегии выборки, которая привела к получению данных; для корректировки на вероятность, с которой случаи и контрольные группы отбираются в исследование (доля выборки) из основной популяции (334, 335).

Однако, поскольку количество участников среди пациентов и контрольных групп с воздействием и без него доступно, мерой связи, полученной из исследований типа "случай-контроль", является отношение шансов (OR) (334). В основном, ИЛИ определяется как отношение шансов воздействия среди случаев к таковому среди контрольных (воздействие ИЛИ). Однако расчет воздействия ИЛИ и результата ИЛИ математически эквивалентны, что делает его действительной мерой связи между воздействием и результатом (334). Для редких исходов, таких как рак (частота менее 10% в популяции), OR приближается к RR (334, 336).

Хотя исследования типа "случай-контроль" подходят для изучения исходов рака, сам дизайн создает проблемы в отношении определенных исследовательских вопросов. Во-первых, в отличие от когортных исследований, данные о воздействии, которые меняются с течением времени (например, сепсис, курение), как правило, недоступны в исследованиях "случай-контроль".

Это затрудняет оценку воздействия в условиях изменяющейся во времени структуры. Во-вторых, оценка связи между воздействием и исходом ограничивается исходом для здоровья, на котором основывалась выборка для исследования. Следовательно, исследователь может воздержаться от изучения исследовательских вопросов, требующих использования аналитических методов, для которых в качестве зависимой переменной должна использоваться переменная, отличная от основного интересующего результата (например, анализ посредничества, многоступенчатое моделирование, такое как маргинальные структурные модели с обратным взвешиванием вероятности).

Однако такие сценарии встречаются, когда исследовательские вопросы направлены на выяснение причинно-следственных связей и механизмов, лежащих в основе взаимосвязи воздействия и результата. При ответе на эти вопросы следует четко учитывать схему "случай-контроль", и для смягчения этих проблем необходимы соответствующие рамки исследования, такие как эпидемиология жизненного цикла, методы контрольной выборки и статистические методы (335).

2.6       Причинно-следственный вывод и оценка причинно-следственных связей

“Один из часто звучащих аргументов заключается в том, что эпидемиологические исследования посвящены ассоциациям, а не причинно-следственным связям. Согласно этому предположению, эпидемиологи не должны слишком беспокоиться о сомнительных причинно-следственных связях, а скорее сосредоточить свои усилия на оценке правильных ассоциаций. Это, безусловно, более безопасная стратегия, но в то же время опасная, поскольку она может сделать большую часть эпидемиологии практически неактуальной как для ученых, так и для политиков ”.  – Hernán (2005)

Информация о причинно-следственных связях между воздействием и результатами для здоровья является фундаментальным вкладом эпидемиологии в улучшение здоровья (338, 339). Причинность и причинно-следственный вывод были предметом большого интереса и ожесточенных дебатов с 18-говека (340). Эти концепции получили дальнейшее развитие в течение 19-говека благодаря новаторским работам по инфекционным заболеваниям (постулаты Хенле-Коха), социальной причинности болезней (Рудольф Вирхов), а также курению и различным видам рака (341). Доказательства связи курения и рака легких в 1950-х годах [и одновременно с другими последствиями для здоровья (рак гортани, пищевода и мочевого пузыря)] привело к формулировке “критериев Брэдфорда Хилла” (1965) для причинно-следственной связи (которые включают силу ассоциации, последовательность, специфичность, временность, биологический градиент, правдоподобие, согласованность, экспериментальные данные и аналогию.

Адаптация критериев Брэдфорда Хилла привела к появлению критериев хирурга-генерала (1964 и 1982) для оценки причинно-следственной связи (342-345). Другое событие произошло в 1976 году, когда Ротман разработал причинно-следственную модель, которая утверждает, что причинный механизм (связь между причиной и следствием) является результатом множества взаимодействующих компонентов причин или воздействий (346).

Сегодня причинно-следственный вывод в значительной степени рассматривается как упражнение в измерении причинного эффекта воздействия, а не как процесс, подлежащий оценке на основе критериев или руководящих принципов (339). Это упражнение в основном включает в себя определение четкого причинно-следственного вопроса, даже если кто-то считает маловероятным интерпретировать оценки как причинно-следственные, выбор диаграмм причинности, статистических параметров и аналитических методов, которые помогают ответить на причинно-следственный вопрос, и в) указание допущений, при которых статистические параметры, которые мы оцениваем, будут соответствовать ответу на причинно-следственный вопрос.

2.6.1        Причинно-следственный вывод и причинно-следственные последствия в рамках концепции контрфактуальных / потенциальных результатов

Помимо существенных знаний о результатах и воздействиях, оценка причинно-следственных связей требует соответствующих причинно-следственных моделей / структур, диаграмм причинно-следственных связей, отображающих предполагаемые взаимосвязи между переменными, и строгих аналитических методов, основанных на дизайне исследования (347). Статистическая связь между двумя случайными величинамиXиYможет отражать пять возможностей; а)XвызываетY, б)Yвызывает X; c)XиYимеют общую причину (смешение), d) случайная флуктуация и e) ассоциация была вызвана обусловленностью общим эффектомXиY(347). Учитывая эти возможности, статистическая связь между воздействиемXи результатомYможет бытьопределена как причинно-следственная, если изменение значенияXприведет к изменению значенияY, при условии, что ничто другое не изменилось во времени до или одновременно сXизменением X (347).

Измерение причинного эффекта принципиально требует сопоставления значенияY при наличии предшествующей во времени переменнойX(наблюдаемой) с потенциальным значениемYпри отсутствии (т.Е. Любого другого значения)X(вопреки факту - ненаблюдаемый) (332). Это понимание, известное как контрфактуальная концепция, первоначально задуманная шотландским философом Дэвидом Юмом в 18thвеке, привело к созданию модели контрфактуальных / потенциальных результатов для причинно-следственного вывода (348). Здесь контрфактуальный / потенциальный результат определяется как результатY, который можно было бы получить, возможно, вопреки факту, при воздействии, отличном от X (348). В эмпирических условиях индивид либо подвергается воздействию, либо не подвергается воздействию, и один потенциальный результат всегда отсутствует.

Следовательно, хотя невозможно установить причинный эффект воздействия на результат для отдельного человека, контрфактуальная модель позволяет оценить среднее значение индивидуальных причинных эффектов в целевой популяции в качестве параметра в статистической модели с использованием наблюдаемых данных (349). Однако такая оценка возможна только в том случае, если соблюдены три основных допущения идентифицируемости (349):взаимозаменяемость, контр-фактическая согласованностьипозитивность. Две исследовательские группы подлежатобмену, если вероятность результата в одной группе такая же, как и во второй группе, если бы воздействие было обратным (т.е. потенциальный результат не зависит от воздействия). В хорошо спланированном рандомизированном клиническом исследовании (РКИ) выполняется предположение о взаимозаменяемости, поскольку участники рандомизируются в группы, что, по сути, подтверждает, что воздействие не зависит от других ковариаций и результата. Контр-фактическая согласованность- это правило, которое позволяет связать потенциальный результат с наблюдаемым результатом.

В нем указывается, что потенциальный результат при наблюдаемом воздействии - это наблюдаемый результат. Это предположение обычно считается выполненным, если воздействие четко определено и поддается манипулированию с помощью вмешательства (например, дозы наркотиков, дозы определенной дозы определенного типа табака, а не дозы курения табака в целом) и нарушается в случае недостаточно определенного, не поддающегося манипулированию воздействия, такого как социальные воздействия (например, SEP). Положительностьозначает, что вероятность воздействия на каждом уровне всех ковариат в модели выше 0.

Существует два типа нарушений положительности: а)случайное или случайное нарушение положительности, при котором вероятность заражения на определенном уровне ковариации отсутствует из-за меньшего размера выборки (например, генетические полиморфизмы с низкой частотой минорных аллелей), и б)детерминированное нарушение положительности violation, при котором у индивидуума нет шансов подвергаться воздействию (например, положительное воздействие алкоголя среди потребителей безалкогольных напитков).

2.6.2        Причинно-следственный вывод в наблюдательных исследованиях

Контрфактуальная модель причинного вывода в значительной степени доминировала в научном дискурсе об оценке причинно-следственных связей в науках о здоровье с прошлого столетия. Эта модель стимулировала разработку дизайна рандомизированного исследования Рональдом А. Фишером и связанной с ним статистики выводов в 1920-х годах Фишером, Джерзи Нейманом и Эгоном Пирсоном (348).

Поскольку этот дизайн исследования обеспечивает достоверную замену контрфактуального опыта, а процедура рандомизации гарантирует, чтоexchangeability and выполняются предположения о взаимозаменяемости ипозитивности, РКИ являются предпочтительным дизайном исследования для оценки причинно-следственных эффектов четко определенных манипулируемых воздействий / вмешательств на результаты. Однако не все виды воздействия можно регулировать в экспериментальных условиях (например, социальные факторы риска) или могут быть рандомизированы и распределены среди людей из-за этических соображений (например, курение).

Это ограничение РКИ создало необходимость определения причинно-следственной связи с использованием неэкспериментальных наблюдательных схем исследования (например, случай-контроль, лонгитюдный), которые были основой большинства эпидемиологических исследований. Однако большая вероятность нарушения допущений об идентифицируемости в этих проектах затрудняла причинно-следственный вывод на основе наблюдательных исследований. Чтобы решить эту проблему, Рубин (1974) превратил модель в общую структуру для причинного вывода, которая может быть применена и к неэкспериментальным исследованиям, и продемонстрировал возможность причинного вывода с использованием этих схем исследования (350).

2.6.3        Причинно-следственный вывод из условий исследования со сложными петлями обратной связи, зависящими от времени

Как обсуждалось в предыдущих подразделах, такие воздействия, как СЭП и рискованное поведение, являются динамичными и изменяющимися во времени. Эти воздействия, измеренные в один момент времени, могут повлиять на экспозицию, измеренную в последующие моменты времени. Попутно они также могут влиять или подвергаться влиянию других ковариат, которые могут повлиять на причинно-следственную связь между воздействием и результатом. Другими словами, изменяющиеся во времени системы подвергаются сложным циклам обратной связи, которые усложняют задачу причинно-следственного вывода.

Чтобы преодолеть эту проблему, Джеймс Робинс представил три мощных аналитических метода, стимулируемых контрфактуальной структурой, под общим терминомG-методы:параметрическая формула g-вычисления(1986),G-оценка структурных вложенных моделей(1989) имаргинальные структурные модели, взвешенные с обратной вероятностью(1998) (351-354). Эти методы сделали оценку причинно-следственных связей в условиях изменяющейся во времени обратной связи достижимой с использованием продольных данных. Однако эти методы не были применены в исследовании "случай-контроль", включающем комбинацию изменяющихся во времени воздействий и сопутствующих факторов.

Недавние достижения в области статистики выводов благодаря работе Тайлера Вандервила, Стейна Ванстеландта, Мигеля Эрнана и коллег также сделали оценку прямых и косвенных эффектов (посредничество), а также отнесение эффектов к путям, лежащим в основе причинно-следственной связи (например, 4-полосная декомпозиция) между воздействием и результатом, эмпирически возможными с помощью продольного анализа. данные. Однако их демонстрация в рамках исследования случай-контроль ограничена, а программные коды для простой реализации в широко используемом аналитическом программном обеспечении, таком как Stata, отсутствуют (335, 355).

Направленные ациклические графы для причинно-следственного вывода

“Эпидемиологи остро осознают опасность чрезмерной интерпретации ассоциаций как причинно-следственных, и, возможно, следствием этого является то, что они иногда избегают думать о потенциально причинно-следственной природе ассоциаций между представляющими интерес воздействиями и потенциальными помехами. Слишком легко впасть в чисто эмпирический подход к анализу, когда ковариаты добавляются в модель одна за другой и сохраняются, если кажется, что они имеют значение.  Достоверный вывод был бы сделан лучше, если бы, возможно, с помощью диаграмм причинности, было тщательно рассмотрено, должен ли каждый фактор присутствовать в модели, особенно если этот фактор мог быть частично вызван исследуемым воздействием ”. Вайнберг (1993)

Научный дискурс о причинно-следственных выводах был поддержан быстрым ростом за последние два десятилетия наличия и доступности концепций и инструментов, которые позволяют проводить тщательную и систематическую оценку того, являются ли статистические ассоциации причинными. Одним из таких важных методологических достижений стала разработка и растущая адаптация причинно-следственных диаграмм или направленных ациклических графиков (DAG).

DAG - это графический инструмент, предложенный Джудией Перл и ее коллегами, который был введен в эпидемиологическую литературу в 1995 году (356, 357). Эти графики представляют собой диаграммы с формальными правилами, которые в основном помогают в: а) разработке эпидемиологических исследований, б) понимании причинно-следственных и непричинных связей между переменными, относящимися к конкретному основному вопросу исследования, и в) оценке структурных взаимосвязей, которые могут представлять угрозу для достоверности исследования (например, смешивание, отбор / коллайдер предвзятость, информационная предвзятость) (347).

Помеха чаще всего определяется как переменная, которая "связана" как с воздействием, так и с результатом и не является промежуточной переменной между ними. Корректировка на традиционно определенные искажающие факторы, когда они на самом деле не являются искажающими факторами, как показано с помощью DAG, приведет к смещению оценок (например, чрезмерная корректировка, M-смещение) (347). DAG широко используются в этой диссертации для демонстрации лежащих в основе причинно-следственных связей (например, изменяющаяся во времени структура, посредничество), облегчения принятия различных аналитических решений (например, выявление факторов, мешающих оценке общего, прямого и косвенного воздействия) и объяснения потенциальных искажений (например, путаница, смещение выбора).).

Чтобы облегчить их понимание в разделах "Методы" этого тезиса, я опишу ниже основную терминологию, правила и концепции, лежащие в основе DAG, структурные определения искажения и смещения выбора, шаги, которым необходимо следовать, чтобы оценить общее влияние воздействия на результат с использованием DAG, а также частный случай изменяющегося во времени искажения, вызванного предыдущее воздействие.

2.7.1        Базовая терминология DAG

DAG состоит из набора случайных величин (узлов или вершин), как измеренных (например, X, Y, Z в DAG 1), так и неизмеренных (обычно представленных U, как в DAG 1), каждая пара переменных соединена одной стрелкой (направленные ребра).

График ориентирован так, что каждая стрелка имеет только один наконечник и указывает от одной переменной к одной другой переменной. Он также ациклический, поскольку ни одна переменная не может вызывать себя ни непосредственно, ни через другие переменные. Исключением из этого правила является переменная, изменяющаяся во времени, когда стрелка от переменной, измеренной в один момент времени (например, SEP в детстве), может указывать на ту же переменную, измеренную в последующий момент времени (SEP в раннем или позднем взрослом возрасте). В отличие от традиционных диаграмм путаницы, в которых существует неопределенность в значении используемых стрелок (т. е. Представляет ли стрелка ассоциацию, прогноз или причинно-следственную связь), каждая стрелка в DAG отображает причинно-следственную связь (в соответствии с определением of причины, приведенным вподразделе 2.5.1).

Переменная, от которой исходит стрелка (родительская), является прямой причиной (причинной или превентивной) переменной, к которой ведет стрелка (потомок). В DAG 1 X является прямой причиной Y. Аналогично, Z является причиной X, а U - Z и Y. Все общие причины любой пары переменных должны быть включены в причинно-следственный график. Стрелки не указывают величину или направление причинно-следственной связи.

2.7.2 Пути в базах данных

Каждый путь в DAG проходит между экспозицией и результатом, не проходя через узел более одного раза. Путь может быть открытым или закрытым. Открытые пути имеют ожидаемую причинно-следственную связь

протекающий вдоль них (например, пути 1 в DAG 2).

Некоторые пути открыты естественным образом, то есть до вмешательства исследователя. Причинно-следственные пути - это естественно открытые пути, в которых все стрелки указывают в одном направлении от воздействия к результату либо напрямую (например, X → Y в DAG 1), либо через несколько промежуточных звеньев (например, X → M → Y в DAG 2). Все такие причинно-следственные связи вносят свой вклад в общее влияние воздействия на результат. Однако такие пути могут быть ошибочно закрыты путем обусловливания (ограничения или сопоставления с помощью дизайна исследования, стратификации или корректировки ковариации в статистических моделях во время анализа) промежуточных продуктов / посредников.

Например, обусловливание на M закрывает открытый причинно-следственный путь между X и Y в DAG 2, создавая предвзятую оценку общего влияния X на Y). Напротив, некоторые непричинные пути могут быть оставлены открытыми естественным образом (например, пути 2 и 3 в DAG 2). Такие пути могут использоваться для структурного определения путаных путей и, естественно, включают переменные, которые являются общими причинами воздействия и результата (например, C2 в пути 2 DAG2). Эти пути создают предвзятость и ожидание связи между воздействием и результатом, которая не является причинно-следственной. Это смещение называетсясмешивающими может быть устранено путем обусловливания любой переменной по непричинным естественным открытым путям (например, обусловливание либо C1, либо C2, либо C3, либо C4 может блокировать непричинный естественный открытый путь 2).

Закрытые пути - это те, по которым не протекает связь; они считаются заблокированными либо естественным путем, либо путем обусловливания переменных вдоль них (например, обусловливание на путанице делает открытый непричинный путь закрытым). Например, путь 4 (X → M ← C4 → Y) в DAG 2 заблокирован в точке M, на которой пересекаются стрелки, исходящие из C4 и X. M называется коллайдером на пути 4. Кондиционирование на коллайдере может ошибочно открыть заблокированный непричинный путь, создавая предвзятую связь между воздействием и результатом, и считается предвзятостью отбора. Следует отметить, что коллайдер зависит от конкретного пути. Кроме того, переменная может иметь разные значения в зависимости от пути. Например, в DAG 2 M - это коллайдер на пути 4, но не на путях 1 (X → M → Y) и

3 (X ← C1 ← C2 → C3 → C4 → M → Y), M является посредником на пути 1 (X → M → Y), но не на путях 3 и 4. M является путаницей на пути 3, но не на путях 1 и 4.

DAG также помогают нам структурно определить смещение выбора как любое смещение, возникающее из-за обусловленности общим эффектом двух переменных, одна из которых является либо воздействием, либо причиной воздействия, а другая - результатом или причиной результата (358).

2.7.3 Шаги для оценки общего влияния воздействия на результат с использованием DAG

Чтобы оценить общий причинный эффект воздействия на результат, необходимо выполнить 5 шагов; 1) нарисовать наилучшую DAG; 2) найти все пути между воздействием и результатом; 3) Разделить причинные и непричинные пути; 4) Разделить открытые и закрытые пути; 5) найдите минимально достаточный набор (ы) обусловливающих переменных, где минимально достаточный набор - это достаточный набор (достаточный набор - это набор, содержащий переменные, обусловливание которых оставляет все причинные пути открытыми и закрывает все непричинные пути), из которых ни одного надлежащего подмножества недостаточно.

В случае DAG 1 минимально достаточным набором обусловливающих переменных, который позволяет оценить общее влияние X на Y, будет {Z}. Хотя U, измеряемая переменная, также находится в путанице, обусловливание по Z превращает конфаундер U в неконфаундер. Однако эта же статистическая модель с Y, установленным на X и Z, не может быть использована для определения общего влияния Z на Y. Это связано с тем, что, согласно DAG 1 (рис. 3), X будет посредником между Z и Y, а наличие X в модели заблокирует причинно-следственный путь между Z и Y. Другими словами, DAG информируют нас о том, требуется ли отдельная статистическая модель для оценки общего эффекта каждого воздействия. Для DAG 2 возможно несколько минимально достаточных наборов; например, {C1} или {C2} или {C3} или {C4}. На рисунке 6 изображена обусловленность на C3, оставляющая открытым единственный причинный путь 1. Выбор любой из этих 4 переменных для кондиционирования зависит от того, имеют ли переменные недостающие данные, ошибку измерения или ошибку спецификации. Хотя M в DAG 2 находится на запутанном пути 3, обусловливание на нем закроет единственный открытый причинный путь между X и Y (M является посредником в пути 1) и откроет заблокированный непричинный путь (путь 4).

2.7.4        Изменяющееся во времени смешение, вызванное предыдущим воздействием

Смещение из-за искажения и смещения выбора усугубляется при попытке оценить эффект изменяющегося во времени воздействия в условиях изменяющегося во времени искажения, вызванного предыдущим воздействием (т.е. ковариаты могут действовать как в качестве искажающих факторов, так и в качестве посредников) (358). Гипотетическая изменяющаяся во времени ситуация, включающая SEP в детстве (CH SEP), раннем взрослом возрасте (EAH SEP), помехи, измеренные в периоды детства (C1) и ранней взрослости (C2) при определенном временном соотношении в отношении исхода (рак полости рта), изображена на рисунке 7.

Рисунок Рис. 7: Причинно-следственный график, представляющий изменяющиеся во времени помехи, вызванные предшествующим воздействием

Любой метод, который включает кондиционирование на C2a для оценки величины синих линий, может вызвать смещение, создавая непричинную связь между CH SEP и раком полости рта по пути CH SEP → C2a ←C1 → рак полости рта (т.е. открывая этот естественно заблокированный непричинный путь). Однако отсутствие поправки на C2a приводит к открытому непричинному пути между EAH SEP ← C2a ← C1 → рак полости рта и, следовательно, к запутанной причинно-следственной связи между EAH SEP и раком полости рта. Эта ситуация возникает из-за того, что влияние EAH SEP на рак полости рта смешивается с C2a, а на C2a влияет CH SEP (предшествующее воздействие); другими словами, на изменение во времени смешивания влияет предшествующее воздействие. Такие ситуации могут быть разрешены только с помощью g-методов, описанных вподразделе 2.6.3

3         Обоснование и цели исследования должны быть написаны

4         Методы

Эта диссертация состоит из трех рукописей, основанных на трех эмпирических исследованиях, каждое из которых посвящено одной конкретной цели данной работы. В этих эмпирических исследованиях использовались данные международного совместного исследования. Хотя исследования на каждом сайте имели схожий общий дизайн исследования и процедуры сбора данных (поскольку они следовали одному и тому же протоколу исследования), распределение и типы факторов риска на каждом сайте исследования, переменные, используемые в каждой рукописи, и статистические анализы, выполненные для достижения целей, были разными. Общий план исследования, процедуры сбора данных и образцов, а также конкретные методологии для каждой рукописи описаны в подразделах ниже.

4.1       Общий дизайн исследования

Пожизненное исследование рака головы и шеи (следовательно) - это международное многоцентровое стационарное исследование случай‐контроль, в котором исследуется этиология SCCHN с акцентом на социальные, психосоциальные, образ жизни, биологические и генетические факторы с использованием структуры жизненного цикла. Это совместное исследование было проведено в Канаде, Индии и Бразилии. В рукописи I используются данные с сайта в Индии, где растет заболеваемость SCCHN, особенно раком полости рта, и где сообщается о большом социальном неравенстве (359, 360). Рукописи II и III основаны на данных с канадского сайта, где были доступны генетические данные, а курение и алкоголь были самыми сильными факторами риска SCCHN. Хотя места проведения исследований следовали аналогичным протоколам, инструменты исследования были адаптированы с учетом культурных особенностей в ходе многочисленных пилотных исследований.

Целевые популяции и выборки

Целевыми группами населения для исследований были взрослые мужчины и женщины, проживающие в Малабарском регионе Кералы в Индии и в районе Большого Монреаля в Канаде. Критериями отбора для прохождения обучения в Индии были: (i) знание английского, французского или малаяламского (родного языка штата Керала); (ii) родиться в Индии или Канаде; и (iii) проживать в радиусе 150 или 50 км от рекрутинговых больниц в Каликуте (Керала) и Монреале, соответственно. Кроме того, у участников не должно было быть: (iv) в анамнезе какого‐либо типа рака или лечения рака; (v) психических или когнитивных расстройств; (vi) проблем с общением (например, неспособность говорить из-за поражений); и (vii) заболеваний, связанных с нарушением иммунитета (например, ВИЧ/СПИД). Наконец, участники, которые были слишком больны или находились на паллиативном лечении, не имели права участвовать

В Индии пациенты (N = 350) были набраны из клиники патологии полости рта при Государственном стоматологическом колледже и из онкологического амбулаторного отделения Государственного медицинского колледжа в Каликуте, штат Керала (оба учреждения обслуживаются в одном и том же районе), Индия, в период с 2008 по 2012 год. Контрольная группа (N= 371) была набрана из других амбулаторных клиник в этих странах в течение того же периода исследования.

В Канаде пациенты (N = 460) были набраны из клиник уха, носа и горла (ЛОР) и радиоонкологии четырех крупных специализированных больниц Монреаля (Еврейская больница общего профиля, Монреальская больница общего профиля, Королевская больница Виктории и больница Нотр‐Дам) в период с 2005 по 2013 год. Контрольная группа (N=458) была набрана из других клиник в тех же больницах.

4.3       Определение и выбор случая

Случаи инцидентов с диагнозом плоскоклеточного рака головы и шеи I‐IV стадии, подтвержденного гистологически, который включал рак языка, десен, дна полости рта и других локализаций во рту, ротоглотке, гипофаринксе и гортани (C01‐C06, C09, C10, C12‐ C14, и C32, в соответствии с Международной статистической классификацией болезней, версия 10: 2010), имели право на участие в этом исследовании. Рак губы (C00), слюнной железы (C07‐08) и носоглотки (C11) были исключены из-за их различной этиологии (361-363). По логистическим причинам на индийском сайте были отобраны только случаи рака полости рта (C01-C06 и C09 в соответствии с Международной классификацией болезней 10 версии: 2010).

4.4       Определение и выбор элементов управления

Контрольные группы, не связанные с раком, были сопоставлены по частоте с каждым выявленным случаем в зависимости от 5-летней возрастной группы и пола. Они были случайным образом отобраны из нескольких амбулаторных клиник в одних и тех же больницах из списка нехронических заболеваний, которые, как было задокументировано, не были тесно связаны с употреблением табака и алкоголя, чтобы смягчить предвзятость Берксона (364). Участие контрольных из каждой клиники было ограничено менее чем 20%, чтобы ограничить чрезмерную представленность одной диагностической группы / группы заболеваний (365). Генетический профиль участников не был известен во время набора персонала. Список клиник, из которых были набраны участники контрольной группы, и распределение контрольных групп в Индии и Канаде приведены в таблице 4.

Рисунок 8: Процент участников контрольной группы, набранных из участвующих клиник на индийском и канадском сайтах

4.5       Одобрение этики и информированное согласие

4.6       Сбор данных

Процедуры сбора данных состояли из (i) опросов на основе вопросников и (ii) сбора биологических образцов.

4.6.1        Интервью на основе анкет

или сбор биологических образцов

После интервью у каждого участника были взяты биологические образцы для проведения генетического анализа и анализа на ВПЧ (366). SNP, связанные с метаболизмом табака и алкоголя, были основными объектами воздействия в рукописях II и III, в которых использовались канадские данные. Кроме того, в этих рукописях воздействие ВПЧ использовалось в качестве потенциального источника путаницы. Следовательно, хотя сбор образцов проводился на обоих участках исследования, этот подраздел посвящен генетическому анализу на канадском участке.

Эпителиальные клетки полости рта, надежный источник генетического материала и ДНК ВПЧ, были собраны с помощью проверенного и надежного протокола с использованием жидкости для полоскания рта и биопсии щеткой (366-368). Последний использовался для сбора эпителиальных клеток из очага поражения (в случаях), а также нормальной слизистой оболочки в полости рта и ротоглоточных областях (как в случаях, так и в контроле) (подробная информация о сборе образцов доступна вприложении V) (368). Как методы полоскания рта, так и методы биопсии щеткой просты, неинвазивны, недороги и имеют высокий уровень признания среди участников. Кроме того, эти методы обеспечивают большие выходы как ДНК человека, так и ДНК ВПЧ после очистки (366, 369-372). После сбора образцы хранили при 4°C как можно скорее и при -20°C на месте анализа образцов. Для канадских участников генетические анализы и выявление ВПЧ были проведены в лабораториях Медицинского колледжа Альберта Эйнштейна в Нью-Йорке и the CHUM в Монреале соответственно.

4.6.2        Анализ генотипирования на полиморфизм ДНК

К обнаружению idHPV

Обнаружение ДНК ВПЧ проводили с использованием стандартизированного протокола ПЦР (373, 374). Образцы центрифугировали (при 1000x g в течение 10 минут), ДНК экстрагировали из гранулы с небольшим количеством надосадочной жидкости по модифицированному протоколу Gentra Purgene (375). Очищенная ДНК подвергалась ПЦР и амплификации. Чтобы убедиться в целостности ДНК и наличии достаточного количества образцов для ПЦР-анализа, было проведено тестирование на бета-глобулин. Отсутствие бета- и 84 (376-378).

4.7 Контроль и управление качеством данных

4.8       Меры – Рукопись I

В рукописи I мы исследовали связь между SEP, собранными в три периода жизни участников, и риском развития рака полости рта, используя модели накопления, критического периода и жизненного цикла социальной мобильности. Зависимая переменная (рак полости рта), основное воздействие (SEP) и потенциальные помехи описаны ниже.

4.8.1 Зависимая переменная (результат) – Статус рака полости рта

4.8.1.1       Индекс активов/благосостояния и анализ основных компонентов (PCA)

Индекс активов / благосостояния был составлен на основе списка вопросов о различных активах (характеристики жилья, активы длительного пользования и доступ к услугам), доступных по месту самого длительного проживания участника в течение трех периодов времени: детство (0-16 лет), ранняя зрелость (17-30 лет) и поздняя зрелость (старше 30 лет). Как подробно описано вAppendix VIIтаблице 1 Приложения VII, использовалась информация о девяти активах / предметах из детства, одиннадцати из раннего взрослого возраста и двенадцати из позднего взрослого возраста.

Проблема при использовании жилищных показателей (которые все взаимосвязаны) заключается в том, что каждый из них может иметь различную взаимосвязь с SEP и может быть недостаточным для дифференциации SEP домохозяйств при индивидуальном использовании (283). Следовательно, различные показатели агрегируются для получения одномерного показателя, который может быть дополнительно классифицирован для отражения различных уровней СЭП. Суммирование показателей является обычной практикой (379). Однако при этом предполагается равный вес для каждого показателя.  В этом исследовании мы преодолели эти проблемы, используя анализ основных компонентов (PCA), который все чаще используется (например, в наборах данных демографических и медицинских обследований Всемирного банка) методом сокращения объема данных для создания одномерных показателей SEP из данных о различных активах (283, #2632, 284, 292, 293).

Анализ основных компонентов

С помощью PCA несколько исходных переменных могут быть суммированы с относительно небольшим количеством измерений, которые фиксируют максимально возможную информацию (вариации) из исходных переменных. Математически, из начального набора изnкоррелированных переменных (исходных), PCA создает некоррелированные компоненты, где каждый компонент представляет собой линейно взвешенную комбинацию исходных переменных (380). Например, еслиX1,X2, ... ,Xnявляются n исходными показателями, то первый компонент (PC1) задается как,

ПК1= a11X1+ a12X2+.... + a1nXn

и m- йкомпонент задается

PCm= am1X1+ am2X2+ .... + amnXn

Где amn- вес для m-гоглавного компонента и n-й переменной.

Поскольку PCA нацелен на максимизацию дисперсии, он чувствителен к масштабным различиям в исходных переменных. Например, в нашем исследовании ответы на некоторые вопросы о жилье были номинальными (например, тип материала для пола, крыши, стен), в то время как другие были бинарными (например, наличие или отсутствие радио, часов, телевизора) или категоричными. Следовательно, исходные переменные должны быть стандартизированы и преобразованы в корреляционную матрицу перед выполнением PCA (381). Веса для каждого компонента задаются собственными векторами корреляционной матрицы, а дисперсия для каждого компонента задается собственным значением, соответствующим собственному вектору (380). Компоненты расположены таким образом, чтобы первый компонент объяснял максимально возможную величину вариаций в исходных данных. Второй компонент не коррелирует с первым и объясняет меньшую дополнительную дисперсию, необъяснимую первым компонентом. Последующие компоненты не коррелируют с первым и вторым компонентами и объясняют все меньшую и меньшую дополнительную, необъяснимую долю вариации исходных переменных (380).

4.8.1.2       Создание индекса активов в качестве показателя SEP с использованием PCA

Чтобы стандартизировать исходные показатели активов, сначала ответы на все вопросы об активах были закодированы в двоичном формате в выгодные и невыгодные SEP в зависимости от типа используемого материала и доступных средств, в соответствии с контекстом Кералы, Индия. Затем из этих двоичных переменных для каждого периода жизни была создана тетрахорическая корреляционная матрица (381) (Приложение VII, таблицы 2,3,4).  Если какая-либо переменная сильно коррелировала (| 0,8|) с другими переменными, только одна переменная из пары коррелированных переменных сохранялась для дальнейшего анализа. Кроме того, переменные исключались поэтапно до тех пор, пока не была получена факторизуемая корреляционная матрица со значением Кайзера-Мейера-Олкина (KMO) > 0,7 для каждого периода отдельно (293). Активы с низкой надежностью тестирования-повторного тестирования (корреляция между классами) также были удалены (Приложение VI, таблица 1). Конечными переменными, сохраненными в матрице для каждого периода, были; Детство: теснота, пол, стена, окно, водопровод, ванна, часы, КМО= 0,832; Ранняя взрослая жизнь: теснота, стена, окно, водопровод, часы, велосипед; КМО= 0,771; Поздняя взрослая жизнь:  Теснота, стена, окно, водопровод, часы, радио, телевизор, телефон, КМО=0,801. PCA был проведен на окончательных корреляционных матрицах для оценки размерности активов, и был выделен компонент, который объяснял максимальную дисперсию в каждый период жизни (первый компонент детство объяснял 65% дисперсии, по 64% для ранней и поздней взрослости) (283). На основе этих компонентов были предсказаны непрерывные баллы. Непрерывный балл для каждого периода жизни затем дихотомизировали, используя медиану распределения в качестве порога, генерируя соответствующие двоичные переменные, представляющие воздействие SEP (0 = благоприятное SEP, 1 = воздействие неблагоприятного SEP) для детского, раннего и позднего периодов взрослой жизни.

4.8.1.3 Мера воздействия СЭП для моделей критического периода

Бинарные переменные (0-благоприятный SEP, 1-неблагоприятный SEP), представляющие SEP в детстве, раннем и позднем взрослом возрасте, использовались в качестве основного воздействия в моделикритического периода, представляющей каждый из этих периодов жизни.

4.8.1.4 Мера воздействия СЭП для модели накопления

Суммирование двоичных переменных, представляющих SEP в каждый период жизни, дало переменную с четырьмя категориями с увеличивающимися периодами воздействия неблагоприятного SEP. Эта переменная представляла модельнакопления. Переменная была закодирована как: 0 = 0 период – участники, которые находились в благоприятном состоянии во все 3 периода жизни; 1 = 1 период - участники, которые подвергались воздействию неблагоприятного состояния в любой 1 период и не подвергались воздействию в любые 2 периода жизни; 2 = 2 периода -участники, которые подвергались воздействию неблагоприятному SEP в любые 2 периода и не подвергались воздействию в любой 1 период жизни; и 3 = 3 периода - участники, которые подвергались неблагоприятному SEP во все три периода жизни.

4.8.1.5 Мера воздействия СЭП для моделей социальной мобильности

Были протестированы две модели мобильности: мобильность от детства до ранней взрослости и мобильность от ранней до поздней взрослости.

Мобильность от детства до ранней взрослости – Показатель SEP, представляющий эту модель, был переменной 4 категории. Стабильный благоприятный SEP (0, 0): участники, у которых сохранялся стабильный благоприятный SEP как в детстве, так и в раннем взрослом возрасте, были закодированы как 0. Восходящая мобильность (1, 0): участники, которые подвергались неблагоприятному SEP в детстве, но продолжали достигать благоприятного SEP в раннем взрослом возрасте, были закодированы как 1. Нисходящая мобильность (0, 1): участники, у которых был благоприятный SEP в детстве, но неблагоприятный SEP в раннем взрослом возрасте, были закодированы как 2. Стабильно неблагоприятный SEP (1, 1): участники, у которых сохранялся стабильный неблагоприятный SEP как в детстве, так и в раннем взрослом возрасте, были закодированы как 3; все категории были присвоены независимо от их SEP в позднем взрослом возрасте.

Мобильность в раннем и позднем взрослом возрасте – Аналогичная стратегия была принята для создания переменной SEP 4-категории, представляющей социальную мобильность между ранней и поздней взрослостью, с учетом SEP участников в эти 2 периода жизни.

4.8.2        Ковариаты, используемые в качестве потенциальных помех

Одной из основных проблем, рассматриваемых в рукописи I, является природа (как статическая, так и динамическая) потенциальных факторов, мешающих развитию, и их временной порядок в отношении изменяющегося во времени воздействия SEP в течение трех периодов времени и рака полости рта. Мы определили как не зависящие от времени [возраст, пол, каста, т.Е. иерархия в индуистской религии в зависимости от рода занятий, образования], так и изменяющиеся во времени факторы (курение сигарет, курение биди, жевание паана и употребление алкоголя) в качестве потенциальных факторов, мешающих.

4.8.2.1       Базовые помехи (не зависящие от времени)

Возраст, пол и каста

Возраст и пол являются сильными факторами риска развития рака полости рта. Они также могут определять SEP человека в разные периоды жизни. Следовательно, для смягчения путаницы контрольные группы были сопоставлены по частоте со случаями в зависимости от 5-летней возрастной группы и пола. Однако внутри каждой возрастной группы могут существовать различия, которые могут привести к остаточной путанице (333). Кроме того, возраст и пол означают неизвестные или неизмеренные потенциальные факторы, которые могут определять как септический, так и онкологический статус человека. Следовательно, эти переменные были дополнительно скорректированы в ходе статистического анализа. Возраст использовался в качестве непрерывной переменной, а пол был закодирован в двоичном формате (0= женщины, 1= мужчины).  Каста - это иерархия в индуистской религии, основанная на роду занятий, и может определять состояние здоровья человека, а также исход заболевания раком. В этом исследовании мы собрали подробную информацию о прямой касте, обратной касте, другой отсталой касте, запланированной касте, запланированном племени и других, классифицированных правительством Кералы1. Мы скорректировали эту переменную, используя категориальную переменную (0 = высшая каста, 1 = средняя каста, состоящая из отсталой касты, 2 = другая отсталая[1]/ запланированная каста / запланированное племя / другие).

Образование (не зависящее от времени)

Как обсуждалось ранее, для измерения SEP используется несколько показателей, и они могут охватывать различные аспекты этой сложной конструкции (см. Подраздел 2.3.4.1,). Образование может охватывать другое измерение СЭП, чем индекс благосостояния. Кроме того, это независимый фактор риска развития рака полости рта, и образование, которое получает человек (образование в основном стабильно после детства или подросткового возраста), может определять его индекс активов / благосостояния во взрослом возрасте. Подробная информация об образовании была получена от каждого участника (пожалуйста, обратитесь к странице анкеты.... Приложение... ) В качестве показателя мы использовали количество лет формального образования в виде двоичной переменной (0: высшее образование; 1: низкое образование). Однако показатель образования подвергается смещению, если не учитываются различия в когортах рождения участников из различных возрастных групп, включенных в исследование (285, 382, 383). Что касается учебного центра в Керале, то в середине 1950-х годов были проведены значительные образовательные и социально-политические реформы, которые изменили ландшафт образования в этом штате Индии (как отмечено в подразделе 2.3.4.2, образование).  Эта информация была использована для смягчения предвзятости при категоризации образования. Сначала участники были разделены на 2 группы: старшие: те, кто родился до 1950 года, младшие: те, кто родился после 1950 года). Для старшей когорты 0-3 года формального образования считались низким уровнем, а 4 года и выше считались высоким уровнем образования. Для младшей когорты 8 лет формального образования использовались в качестве отсечения для этой бинарной классификации.

4.8.2.2       Изменяющиеся во времени помехи

Курение табака

Мы использовали

Жевание фунта паана / бетеля

Аналогично табаку

Потребление алкоголя

4.8.3        Временная взаимосвязь факторов, влияющих на SEP, в три периода жизни и рак полости рта

Временной порядок воздействий и ковариаций по отношению к результату является обязательным при тестировании моделей жизненного цикла (323). Кроме того, для оценки причинно-следственных связей (или при применении схем для причинно-следственного вывода или связанных с ними аналитических методов) приоритет причинного фактора по отношению к его эффекту является абсолютной необходимостью. В то время как временная упорядоченность проще в когортных исследованиях (см. подраздел 2.5 "Схемы обсервационных исследований"), это является проблемой в исследованиях "случай-контроль". Но наши подробные и всесторонние методы и методы сбора данных для устранения помех (как описано в подразделе 4.9.3.2) в нашем исследовании, основанном на жизненном цикле, позволили нам достичь приблизительного временного упорядочения переменных в отношении SEP в несколько периодов жизни и диагностики рака полости рта. Как показано на диаграмме причинности нарис. 9,векторC0представляет не зависящие от времени ковариаты, такие как возраст, пол и каста, которые во времени предшествуют любой другой рассматриваемой переменной. ВекторC1представлял собой ковариаты, которые были измерены за период от 0 до 16 лет. Мы включили образование вС1, потому что оно обычно достигается в течение этого периода и может причинно повлиять на последующие жизненные события человека. Другими переменными, представленными вC1и последующих векторахC2a, C2b, C3aиC3b, были изменяющиеся во времени формы рискованного поведения (употребление сигарет, биди, паан и алкоголя). Как упоминалось ранее вподразделе 4.9.3.2"Факторы риска", совокупные показатели этого рискованного поведения были рассчитаны для 0-16 лет, 17-23 лет, 24-30 лет, 31-50 лет и старше 50 лет. Факторы риска, собранные за период от 0 до 16 лет, могут быть скорее следствием, чем причиной SEP в возрасте от 0 до 16 лет и были включены вC1. Однако мы подозревали, что связь междупоздним взрослением SEP(17-30 лет) и привычками, приобретенными в течение 17-30 лет, была

двунаправленный, то есть SEP и привычки могут причинно влиять друг на друга. Двунаправленные стрелки не могут встречаться в причинных структурах в один и тот же момент времени (347, 356, 384). Чтобы преодолеть это, мы разделили привычки в этот период на векторы C2a (17-23 года) и C2b (24-30 лет). Это было сделано в предположении, чтоC2aбудет зависеть отC0, C1иCH SEP, но будет влиять на часть SEP через 17-30 лет и другие последующие переменные. Ана C2bбудут влиятьC0, C1, C2a, CH SEPиEAH SEP. Выбор точки отсечения (т.е. 23 года) был произвольным. Аналогичная стратегия была использована в отношении рискованного поведения, зарегистрированного у лиц старше 30 лет. Рискованное поведение, зарегистрированное в период от 31 до 50 лет, было представлено C3a, а те, которые были зарегистрированы выше в течение 50 лет (самому старшему участнику было 88 лет), были представлены C3b. Это приблизительное временное упорядочение выявило сложные циклы обратной связи между исследуемыми переменными, поскольку любая данная переменная / вектор, представленная нарисунке 2, имела стрелку, указывающую от них на любую другую переменную / вектор, следующую за ней во времени.

Зависимая (итоговая) переменная – SCCHN

Случаи SCCHN были отобраны, как описано в разделе 3.3. В исследование были включены только гистологически подтвержденные плоскоклеточные карциномы. Переменная результата рассматривалась как двоичная, при этом наличие любого рака полости рта, глотки или гортани кодировалось как 1 (случаи), а отсутствие всех - как 0 (контрольная группа).

4.9.2        Независимая (основная подверженная воздействию) переменная ‐ Генетические варианты

Генетические варианты, связанные с генами CYP450, кодирующими XME фазы I, участвуют в биоактивации различных химических веществ табачного дыма в электрофильные реактивные фрагменты с канцерогенным потенциалом. Варианты, связанные с генами GST, кодирующими ферменты фазы II, участвуют в детоксикации реактивных метаболитов биотрансформации фазы I. Характеристики этих SNP и их связь с SCCHN были подробно описаны вподразделе 2.3.2 и таблицах 2 и 3. В общем, я буду рассматривать все генетические воздействия как двоичные переменные, при этом категории, кодируемые как 0, считаются эталонными. Генотипы были разделены на две категории в основном потому, что частоты второстепенных аллелей этих SNP в кавказской популяции (за исключением тех, которые связаны с ферментами GST) были низкими. Конкретные подробности о классификации этих генетических показателей приведены ниже.

4.9.2.1 Однонуклеотидные полиморфизмы в генах CYP и GST

Доминантные модели наследования были протестированы на CYP1A1*2A, *2C, CYP2E1c2, CYP2A6*2 и GSTP1105Val. Доминантная модель предполагает, что просто наличия вариантного аллеля, как гомозиготного варианта, так и гетерозиготного варианта / дикого фенотипа, достаточно для маскировки эффекта дикого аллеля. Следовательно, носителей этих вариантов аллелей, рассматриваемых как подвергшаяся воздействию группа (при условии равного риска для гомозиготных вариантов и гетерозиготных диких/вариантных групп), сравнивали с не-носителями, предположительно не подвергшимися воздействию. Таким образом, генотипы CT/CC для CYP1A1*2A, генотипы AG/GG для CYP1A1*2C, генотипы GC/CC для CYP2E1c2, генотипы AT/AA для CYP2A6*2 и AG/GG для GSTP1105Val были соответственно закодированы 1 (носители, экспонированные), а генотипы TT для CYP1A1*2A, AA генотипы для CYP1A1*2C, генотипы GG для CYP2E1c2, генотипы TT для CYP2A6*2 и AA для GSTP1105Val были соответственно закодированы 0

4.9.2.2       Варианты числа копий в генах CYP2D6 и GSTM1

В этом исследовании мы идентифицировали от 1 до 9 копий нефункционального нулевого аллеля CYP2D6 в нашей выборке. Предполагается, что индивидуумы с меньшим числом этих нулевых аллелей подвергаются относительно более высокому риску развития SCCHN по сравнению с индивидуумами с более высоким числом копий аллеля. Основываясь на распределении этих CNV в этом исследовании, это генетическое воздействие было закодировано в двоичном формате; от 1 до 2 копий считались экспонированными (кодируется 1), а от 3 до 9 копий - неэкспонированными (кодируется 0).  Для GSTM1 мы определили от 0 до 3 копий. Чтобы определить достаточное количество в категориях, классификация GSTM1CNV была ограничена Нулевой (0 копий, код 1) и ненулевой (1-3 копии, код 0).

4.9.3        Независимая (основная экспозиция) переменная ‐ Пачка-годы курения сигарет

Чтобы учесть влияние взаимосвязанных показателей, таких как частота и продолжительность курения, и избежать проблем, связанных с коллинеарностью между этими показателями, при статистическом анализе, рекомендуется использовать совокупные показатели курения в исследованиях, изучающих влияние такого рискованного поведения на раковые заболевания (385-387). Следовательно, в этом исследовании мы использовали количество лет, потраченных на пачку сигарет, для представления истории курения табака (388). Количество лет курения рассчитывалось как произведение средней интенсивности курения за всю жизнь и общей продолжительности курения на момент постановки диагноза для пациентов и на момент опроса для контрольной группы.

Количество лет в пачке сигарет было получено на основе информации об истории курения участниками сигарет (с фильтром, без фильтра или самокрутки), сигар и трубок на протяжении всей жизни аналогичным методом, описанным в подразделе 4.9.3.2, Курение табака. Сигареты, сигары и трубки ручной скрутки были сначала преобразованы в их эквивалент для коммерческих сигарет (20 коммерческих сигарет = 4 сигареты ручной скрутки = 4 сигары = 5 трубок = 1 пачка коммерческих сигарет) (79). Эта информация была использована для расчета общей продолжительности курения и средних пачек сигарет, выкуриваемых в день в течение жизни, соответственно. В результате этих двух факторов был получен непрерывный показатель количества выкуриваемых пачек сигарет в течение срока службы. У некоторых участников в течение жизни было сочетание активных периодов курения и периодов воздержания. Периоды воздержания были исключены при расчете общей продолжительности, поскольку мы предполагали очень низкую вероятность неправильной классификации (включение или исключение таких периодов воздержания дало нам аналогичные результаты [например, общая продолжительность курения, включая периоды воздержания, (среднее = 32,25 года ± 15,45) и исключая такие периоды (среднее = 31,47 года ±15,46)]). Кроме того, из информации о времени с момента прекращения курения (возраст во время интервью минус возраст прекращения курения) мы определили, что участники, которые бросили курить менее чем за 2 года до приема на работу, имели более высокий риск исхода, чем фактические нынешние курильщики (время с момента прекращения = 0) (Рукопись II, Дополнительный материал 1). Следовательно, чтобы свести к минимуму вероятность смещения протопатической / обратной причинно-следственной связи, мы использовали отсечение предыдущего интервью за 2 года для определения бывших курильщиков и исключили детали любого воздействия (например, частоту, продолжительность) в течение этого периода для расчета пачки за год.

Чтобы оценить влияние различных SNP на разные уровни курения, мы разделили переменную за год пачки сигарет на 3 категории. Оптимальная точка отсечения для категоризации была определена с помощью нескольких строгих подходов к моделированию.

Первым шагом было определение правильной функциональной формы пакетных лет с использованием кривых доза-реакция. Для этого сначала была разработана модель результатов с пакетами лет, введенных в линейной форме, в соответствии с руководящими принципами, предложенными Leffondre et al 2002 (386). Впоследствии я установил несколько моделей логистической регрессии, каждая из которых содержала пачки лет в ограниченной функциональной форме кубического сплайна, определяемой узлами в различных процентилях его распределения (5, 50 и 95; 10, 50, 90; 25, 50, 75; 5,25, 75 а также измененные положения узлов, рекомендованные Харрелл) (389). Затем среди этих сплайновых моделей была выбрана модель наилучшего соответствия путем сравнения значений информационных критериев Akaikes (AIC) (390). Модель с положением узлов в 5, 50 и 95 процентилях имела наименьшее значение AIC и была признана наиболее подходящей. Впоследствии, используя тест отношения правдоподобия, подгонка этой модели сравнивалась с подгонкой линейной модели в предположении, что линейная модель была вложена в модель с параметрами сплайна. Модель spline имела превосходную посадку. Используя эту модель с параметрами сплайна, была построена форма кривой "доза-эффект" между пакетами лет и исходом SCCHN, и определено, что она является нелинейной (Рукопись II, Дополнительный материал 2). Кривая указывала на то, что риск исхода резко возрастал примерно до 70 пакетных лет, после чего риск снижался.  Это проинформировало нас о том, что точка риска (оптимальное ограничение) будет находиться где-то между> 0 и 70 пакетами лет.

На втором этапе для определения оптимальной точки отсечения среди курильщиков был использован параметрический подход, основанный на результатах, разработанный для определения оптимального предела для непрерывных ковариат с нелинейной функциональной формой, а также в отношении бинарного результата (391). Этот подход: а) максимизировал разницу в риске между участниками в двух группах результатов и б) поправка Бонферрони на альфа = 5% (чтобы обойти возможность увеличения ошибки типа 1 в идентифицированной точке отсечения из-за многократных сравнений различных точек отсечения, возможных в диапазоне> 0 и 70 упаковочных лет). Было определено, что оптимальное ограничение составляет 32 пачки сигарет в год (определяется как выкуривание 32 пачек коммерческих сигарет в день в течение года, или 16 пачек в день в течение 2 лет, или 8 пачек в день в течение 4 лет, 4 ковариаты используются в качестве потенциальных помех

Было рекомендовано, чтобы при оценке интерактивных эффектов между двумя переменными все измеренные потенциальные помехи для связи между каждой переменной воздействия (т. Е. генетическими вариантами и курением) и результатом (SCCHN) должны присутствовать в полном наборе помех. Переменные, рассматриваемые как помехи для оценки общего влияния генетических вариантов и результатов для здоровья, обычно ограничиваются теми, которые касаются стратификации населения (предвзятая связь между генетическим вариантом и исходом из-за неоднородной этнической принадлежности / подгруппы населения), ОНП в неравновесии сцепления и пола. Однако многие ферменты, кодируемые SNP, рассмотренные в этом исследовании, индуцируются полициклическими ароматическими углеводородами (CYP1A1), никотином (CYP2A6, CYP2E1) и этанолом (CYP2E1), содержащимися в загрязнителях, профессиональных воздействиях, диете, табачном дыме, алкоголе и других. Изучаемые SNP на самом деле являются зашумленными прокси для ферментов, которые они кодируют. Следовательно, можно утверждать, что источники этих воздействий могут быть помехами для связи между SNP и SCCHN. Следовательно, чтобы исключить возможность какого-либо смешения из-за этих воздействий, мы рассматривали этническую принадлежность, SNP в LD (например, CYP1A1 * 2A и 2C), возраст, пол, алкоголь (этанол) и образование (SEP прокси для рода занятий и диеты, поскольку информация о них была недоступна) в качестве потенциальных факторов, мешающих соответствующие ассоциации SNP и SCCHN, как показано в приложении VIII, DAG на рисунках xxxx- XXXX.  DAG были построены с использованием программного обеспечения DAGitty версии 1.1 (392, 393). Чтобы смягчить путаницу по этническому признаку (расслоение населения), все анализы были ограничены кавказцами.

Ковариаты, включенные в окончательный набор факторов, приводящих к путанице, для любой или всех моделей взаимодействия генов и окружающей среды в этом исследовании, описаны ниже.

Потребление алкоголя

Частота потребления этанола (среднее количество этанола в мл, потребляемого в день) использовалась в качестве показателя потребления алкоголя. Этот показатель был получен на основе подробной информации о вине, пиве / сидре, крепких напитках, аперитивах или других алкогольных напитках, потребляемых участниками, собранной с использованием аналогичного метода, описанного в подразделе 4.9.3.2,каждый напиток был преобразован в эквиваленты этанола (10% этанола в вине и аперитиве, 5% в пиве/сидре и 50% в крепких напитках) (78). Частота для каждого стабильного периода была пересчитана в миллилитры этанола, потребляемого в день за каждый стабильный период. Эта информация была использована для расчета общей продолжительности и общей частоты употребления этанола в мл в течение жизни. Эти данные были использованы для расчета среднего количества этанола, потребляемого в день в мл. Как и в случае с табаком, правильная функциональная форма этой переменной частоты этанола была определена (путем сравнения соответствия моделей линейного и ограниченного кубического сплайна и подгонки кривых доза-реакция) как нелинейная (рисунок XXX).  Два параметра сплайна в непрерывной форме использовались для представления частоты употребления этанола в день.

Социально–экономическое положение - Образование

Социально-экономическое положение (СЭП) является определяющим фактором табакокурения и дистальным фактором риска SCCHN. Подробная информация об образовании была получена от каждого участника (пожалуйста, обратитесь к странице анкеты.... Приложение...). Для этого конкретного анализа мы использовали количество лет формального образования в качестве показателя SEP, используемого в качестве непрерывной переменной в ее линейной функциональной форме.

Статус ВПЧ

Как описано вподразделе 4.6.4,статус ВПЧ был зарегистрирован для 35 типов ВПЧ. Основываясь на их онкогенном потенциале, эти типы были распределены по иерархическим категориям: 1) ВПЧ 16: все участники, положительные на ВПЧ 16, отдельно или в сочетании с другими типами (код 3); 2) Тип ВПЧ высокого риска: все типы ВПЧ высокого риска, за исключением ВПЧ 16, т.е. ВПЧ 18, 31, 33, 35, 39, 51 ( кодировка 2); 3) Типы ВПЧ низкого риска: все остальные участники, положительные на любые оставшиеся типы ВПЧ низкого риска (кодировка 1); ВПЧ-отрицательные: участники, у которых не был обнаружен тип ВПЧ (394, 395).

4.10.1    Зависимая (итоговая) переменная – SCCHN

Зависимой переменной была SCCHN, как описано вподразделе 4.9.1

4.10.2    Независимые (основные переменные воздействия) – CYP2A6*2 и ADH1B*2

В этом исследовании CYP2A6*2 был генотипирован как TT, AA и AT (A = минорный аллель). По сравнению с носителями этой аллели (генотип AT или AA), не носители (генотип TT), как сообщается, курят с

4.10.3    Медиаторы – Интенсивность курения и потребления алкоголя

Среди различных аспектов поведения, связанного с курением и употреблением алкоголя, CY2A6 * 2 тесно связан с интенсивностью курения, а ADH1B * 2 - с интенсивностью потребления алкоголя (241, 396). Следовательно, мы использовали показатели интенсивности этого поведения в качестве посредников.

Детали сбора данных о курении описаны вподразделе 4.9.3. Все виды табака были переведены в эквивалент коммерческих сигарет на основе содержания в них никотина (1/9 сигары = 1/3,5 трубки = 1/2 сигареты ручной скрутки = 1 коммерческая сигарета) (50). Исходя из общей продолжительности и частоты употребления коммерческих сигарет, мы рассчитали среднее количество коммерческих сигарет, выкуриваемых в день за всю жизнь. Используя методы, описанные вподразделе 4.9.3,

Сбор данных о потреблении алкоголя, а также создание показателя интенсивности потребления этанола были описаны в подразделе 4.9.4. Используя метод, аналогичный методу, используемому для классификации интенсивности курения, оптимальная точка отсечения для классификации среднего количества этанола в миллилитрах, потребляемого в день в течение было установлено, что срок службы составляет 25 мл этанола. Окончательный показатель интенсивности употребления алкоголя был представлен двоичной переменной: слегка пьющие (код 0): участники, которые потребляли до 25 мл этанола в день, и сильно пьющие (код 1): участники, которые потребляли более 25 мл этанола в день, считались

4.10.4    Ковариаты, используемые в качестве потенциальных помех

Рукопись III включала анализ, связанный с посредничеством и взаимодействием, основанный на контрфактуальной причинно-следственной структуре. Для оценки и причинно-следственной интерпретации эффектов в исследованиях посредничества с использованием контрфактуальной структуры требуются четыре не приводящих к путанице допущения наряду с правильной спецификацией модели (335): не существует неизмеренного смешивающего воздействия (i) генетического воздействия на SCCHN, (ii) генетического воздействия на связанное с опосредующим рискованным поведением, и (iii) опосредующее рискованное поведение при SCCHN, и (iv) ни один из опосредующих факторов рискованного поведения-SCCHN не подвержен влиянию связанных генетических воздействий. Мы рассмотрели пункты (i) и (ii), ограничив наш анализ кавказцами, тем самым смягчив путаницу из-за расслоения населения (397). Для (iii) мы сделали поправку на потенциальные факторы, нарушающие взаимосвязь между рискованным поведением и SCCHN. Для ассоциации интенсивности курения с SCCHN мы определили продолжительность и время с момента прекращения курения (непрерывное, среднее центрированное, текущие и некурящие перекодированы до нуля), а также интенсивность употребления алкоголя (непрерывное, с поправкой на ограниченный кубический сплайн) в качестве факторов, мешающих.

Для связи между интенсивностью употребления алкоголя и SCCHN были определены время с момента прекращения употребления алкоголя (непрерывное, среднецентрированное, текущее и не употребляющее, перекодированное до нуля) алкоголя и годы годности сигарет для коммерческого использования (как описано ранее в подразделе 4.9.2).). Кроме того, мы скорректировали возраст (непрерывный), пол, количество лет образования (непрерывный) и типы риска ВПЧ для обеих ассоциаций. Известно, что на эти переменные не влияют связанные с ними генетические воздействия, которые потенциально могут повлиять на 4-епредположение, не приводящее к путанице. Пожалуйста, обратитесь к подразделу 4.9.4 для получения подробной информации об этих помехах.

Статистический анализ

В этом разделе представлены подробные сведения об общих и конкретных статистических методах, используемых для анализа данных по каждой рукописи.

4.11.1    Общие соображения

Описательный статистический анализ был проведен для изучения распределения переменных, использованных в исследовании, между случаями и контрольными группами. T-тесты использовались для сравнения средних значений непрерывных переменных между двумя группами, в то время как тесты хи-квадрат, основанные на перекрестных таблицах, использовались для описания категориальных данных (398). Для рукописей II и III, которые включали генетические варианты, отклонения от равновесия Харди-Вайнберга оценивались среди контрольной популяции с использованием критерия хи-квадрат. Незначительные частоты аллелей были оценены среди контрольных групп.

Первичная зависимая/итоговая переменная, исследованная в каждой рукописи, была двоичной. Кроме того, модели воздействия, используемые для создания обратных весов вероятности для маргинальных структурных моделей в 1-йрукописи, и модели посредников, приведенные в 3-йрукописи, имели бинарную зависимую переменную. Следовательно, все рукописи зависели от модели бинарной логистической регрессии для расчета оценок ассоциации или эффекта.

Бинарная логистическая регрессия

Бинарная логистическая регрессия - это тип обобщенной линейной модели, используемой для оценки вероятности бинарной ответной (зависимой) переменной как линейной функции любого числа независимых переменных-предикторов путем подгонки данных к логистической кривой (390). ЕслиP- вероятность возникновения заболевания, а1-P- вероятность того, что заболевание не возникнет, тоP / 1-Pдает вероятность возникновения заболевания. Логарифмическое преобразование позволяет выразить вероятность заболевания в виде линейной функции независимых переменных следующим образом:

01 * = нисходящая подвижность = неэкспонированный в CH и экспонированный в EAH, независимо от экспозиции в LAH, и A11 *= подверженный неблагоприятному SEP как в CH, так и в EAH, независимо от статуса экспозиции в LAH.

Аналогично, уравнение для подвижности от EAH до LAH имеет вид

Логит (Y|AEL_mobility) = β1β1 A*10+ β22A*01+3β3 A* 11Eq7                                                                                                                

Где A* 10= экспонируется в EAH и экспонируется в LAH, независимо от статуса экспозиции в CH, A* 01 =экспонируется в EAH и экспонируется в LAH, независимо от экспозиции в CH, и A* 11 =экспонируется как в EAH, так и в LAH, независимо от статуса экспозиции в CH.

Эталонной категорией для каждой модели подвижности является неэкспонирование в оба периода времени (отсутствие подвижности), независимо от статуса воздействия в другой период времени, который не включен в конкретное тестирование на подвижность.

Список использованных источников

1. Кто. Международная статистическая классификация болезней и связанных с ними проблем со здоровьем 10–го пересмотра - Версия МКБ-10: 2010. 2010.

2. Сандерсон Р.Дж., Айронсайд Джад. Плоскоклеточный рак головы и шеи. BMJ : Британский медицинский журнал. 2002;325(7368):822-7.

3. Ферлей Дж., Соерджоматарам И., Эрвик М., Дикшит Р., Эсер С., Мазерс С. и др. GLOBOCAN 2012 v1.0, Заболеваемость раком и смертность во всем мире: Онкологическая база МАИР № 11 [Интернет]. Лион, Франция: Международное агентство по изучению рака; 2013. Доступно по адресу:http://globocan.iarc.fr, Дата обращения 05 января 2015.2013.

4. Шилд К. Д., Ферлей Дж., Джемал А., Шанкаранараянан Р., Чатурведи А.К., Брэй Ф. и др. Глобальная заболеваемость раком губ, полости рта и глотки по дочерним районам в 2012 году. CA: Онкологический журнал для клиницистов. 2016: n / a-n / a.

5. Варнакуласурия С. Глобальная эпидемиология рака полости рта и ротоглотки. Онкология полости рта. 2009;45(4-5):309-16.

6. Кулкарни Г-Н Бремя рака головы и шеи в Индии. 2013;4 (апрель):29-35.

7. Ферлей Дж., Шин Х.Р., Брей Ф., Форман Д., Мазерс С., Паркин Д.М. Оценки мирового бремени рака в 2008 году: GLOBOCAN 2008. Международный журнал рака. 2010;127(12):2893-917.

8. Канадская статистика рака за 2016 год. Торонто, Онтарио: Канадское онкологическое общество; 2016.; 2016.

9.http://globocan.iarc.fr /2012. 2012.

10. Сеги М., Тохоку Д., Ниппон Тайган К. Смертность от рака в отдельных районах в 24 странах. Смертность от рака в отдельных районах в двадцати четырех странах. 1950:6 в.

11. Долл Р., Пейн П. Заболеваемость раком на пяти континентах, Т. I Международный союз борьбы с раком, Женева, 1966 год.

12. Бухманн Л., Конли Дж., Хант Дж., Агарвал Дж., Уайт С. Психосоциальный дистресс распространен у больных раком головы и шеи. Ларингоскоп. 2013;123(6):1424-9.

13. Оливейра К.Д., Бремнер К., Река П., Ганрадж Н., Чан К., Стюарт П. и др. Понимание затрат на лечение рака до и после постановки диагноза для 21 наиболее распространенных видов рака в Онтарио: описательное исследование на основе населения. 2013: 1-8.

14. Кам Д., Салиб А., Горги Г. и др. Частота самоубийств у пациентов с раком головы и шеи. Отоларингология JAMA–Хирургия головы и шеи. 2015;141(12):1075-81.

15. Канадское онкологическое общество, 2011 год.

16. Обзор статистики рака SEER; 1973-1998 годы.

17. Г.Л. Дэй WJB. Вторые первичные опухоли у пациентов с раком полости рта. Рак. 1992;70(1):14-9.

18. Липпман С.М. ХВК. Вторые злокачественные опухоли при плоскоклеточном раке головы и шеи: затмевающая угроза для пациентов с ранней стадией заболевания. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 1989; Сентябрь;17((3)):691-4.

19. Линген М.В., Кальмар-младший, Каррисон Т., Спейт П.М. Критическая оценка диагностических средств для выявления рака полости рта. Онкология полости рта. 2008;44(1):10-22.

20. Карвалью Ал, Пинтос Дж., Шлехт Н.Ф. и др. Прогностические факторы для диагностики плоскоклеточного рака головы и шеи на поздней стадии. Архив отоларингологии–Хирургия головы и шеи. 2002;128(3):313-8.

21. Мензин Дж., Лайнс Л.М., Мэннинг Л.Н. Экономика плоскоклеточного рака головы и шеи. Современное мнение в области отоларингологии и хирургии головы и шеи. 2007;15(2):68-73.

22. Промокните WJ. Рак полости рта и глотки. Исследование рака. 1994;19-20:23-42.

23. Маррон М., Боффетта П., Чжан З-Ф, Заридзе Д., Вунш-Фильо В., Винн Д.М. и др. Прекращение употребления алкоголя, курения табака и снижение риска развития рака головы и шеи. 1-е изд. Англия: Международное агентство по изучению рака, Лион, Франция.; 2010. стр. 182-96.

24. Хашибе М., Бреннан П., Бенхаму С., Кастельсаг Х, Чен С, Курадо М.П. и др. Употребление алкоголя у никогда не употребляющих табак, курение сигарет у никогда не пьющих и риск развития рака головы и шеи: объединенный анализ в Международном консорциуме по эпидемиологии рака головы и шеи. Журнал Национального института рака. 2007;99(10):777-89.

25. Международное агентство по изучению рака (МАИР). Монографии МАИР по оценке канцерогенных рисков для человека: Том 100B. Биологические агенты. Лион, Франция: Международное агентство по изучению рака; 2009.

26. Форте Т, Ниу Джей, Локвуд Г.А., Брайант ХЕ. Тенденции заболеваемости раком головы и шеи и раком ротоглотки, ассоциированным с вирусом папилломы человека (ВПЧ), в Канаде, 1992-2009 гг. Причины рака и борьба с ним : ССС. 2012;23(8):1343-8.

27. Чатурведи А.К., Андерсон В.Ф., Лортет-Тилент Дж., Курадо М.П., Ферлей Дж., Франчески С. и др. Мировые тенденции заболеваемости раком полости рта и ротоглотки. Журнал клинической онкологии: официальный журнал Американского общества клинической онкологии. 2013;31(36).

28. Петти С. Факторы риска развития рака полости рта, связанные с образом жизни. Онкология полости рта. 2009;45(4-5):340-50.

29. Связь социально-экономического статуса с раком полости рта и глотки. Эпидемиология. 1991;2(3):194-200.