CC BY
37
5. Cochran A.J. Prediction of outcome for patients with cutaneous melanoma // Pigment. Cell. Res. - 1997. - Vol. 10, №3. - P. 162-167.
6. De Vries E., Nijsten Т.Е., Visser O. et al. Superior survival of females among 10 538 Dutch melanoma patients is independent of Breslow thickness, histologic type and tumor site // Ann Oncol. - 2008. - Vol. 19, №3. - P. 583-589.
7. Tas F., Kurul S., Camlica H., Topuz E. Malignant melanoma in Turkey: a single institution's experience on 475 cases // Jpn. J. Clin. Oncol. - 2006. - Vol. 36, №12. - P. 794799.
Координаты для связи с автором: Марочко Андрей Юрьевич — канд. мед. наук, доцент кафедры онкологии с курсом радиологии ДВГМУ, тел.: 8-962-500-57-54.
□□□
УДК 616.51 - 006.81 : 613.1] - 037 - 001.8(571.62) А.Ю. Марочко1, Н.Э. Косых1, Е.В. Прянишников2, О.Л. Кравченко2
КЛИМАТ И РИСК ВОЗНИКНОВЕНИЯ МЕЛАНОМЫ КОЖИ (ИССЛЕДОВАНИЕ НА МОДЕЛИ ХАБАРОВСКОГО КРАЯ)
Дальневосточный государственный медицинский университет1, 680000, ул. Муравьева-Амурского, 35, тел.: 8-(4212)-32-63-93, e-mail: nauka@mail.fesmu.ru; ГУЗ «Краевой клинический центр онкологии»2, 680042, ул. Воронежское шоссе, 164, тел.: 8-(4212)-41-06-47, e-mail: kkco@sovintel.ru, г. Хабаровск
В силу своего географического положения и разнообразия природно-климатических характеристик территории, Хабаровский край является удобной моделью для изучения особенностей распространения злокачественных опухолей на Дальнем Востоке. Северные районы по многим характеристикам схожи с непосредственно примыкающими Якутией и Магаданской областью, южные — с Приморским краем, прибрежные — с Сахалинской областью и южными районами Камчатки, западные — с расположенными рядом Еврейской автономной и Амурской областями [1].
В сравнении с мировыми данными, Хабаровский край относится к территориям с невысокими уровнями заболеваемости меланомой кожи (МК) [4]. Стандартный методологический подход, включающий изучение заболеваемости МК на отдельных административных территориях и зонах, отличающихся своими природно-климатическими, экологическими характеристиками и расположенных в различных географических зонах, не позволяет сделать заключение о степени влияния факторов внешней среды (температурный режим, солнечная инсоляция, влажность воздуха) на риск возникновения опухоли. Оценить их роль возможно с помощью климатической геоинформационной системы (ГИС) [1, 2].
Цель исследования — с помощью климатической ГИС определить климатические факторы, оказывающие наибольшее влияние на риск возникновения МК в популяции.
Материалы и методы
Для создания ГИС были использованы карты Хабаровского края, характеризующие климатический режим по следующим параметрам:
1. Повторяемость пасмурного неба (8-10 баллов) по общей облачности в январе (% дн.).
2. Число пасмурных дней по общей облачности в году (%).
3. Повторяемость пасмурного неба (8-10 баллов) по общей облачности в июле (% дн.).
4. Средняя месячная температура воздуха в июле
(°С).
5. Количество осадков в году (мм).
6. Абсолютный минимум температуры воздуха в январе (°С).
7. Средняя месячная температура воздуха в январе (°С).
8. Годовой радиационный баланс (МДж/м2).
9. Годовая суммарная солнечная радиация (МДж/м2).
10. Годовая поглощенная коротковолновая радиация (МДж/м2).
11. Среднее годовое испарение (мм).
12. Среднемесячная относительная влажность воздуха в июле (%).
Путем проведенного кластерного анализа было сформировано 10 кластеров со сходными климатическими параметрами. Следует отметить, что границы кластеров не совпадали с границами административных районов края. В ряде районов (Николаевский, Советско-Гаванский) встречались кластеры трех типов. В то же время в кластере №4 находился только один населенный пункт (пос. Многовершинный). В связи с этим, в дальнейшем этот кластер из исследований был исключен. В каждом из 9 кластеров были определены средние значения климатических параметров, численность населения (человеко-лет) и общее число случаев заболевания МК в период с 1990 по 2007 г.
Были рассчитаны значения относительного риска (ОР) возникновения МК у населения различных кластеров. При этом за стандарт (1,0) принимались уровни заболеваемости во всех кластерах.
Для изучения влияния климатических факторов были рассчитаны коэффициенты парной корреляции с уровнями заболеваемости МК населения, проживающего на территории различных кластеров. Кроме того, для оценки связей между изучаемыми явлениями использован анализ множественной линейной регрессии с построением регрессионной модели [2].
Результаты и обсуждение
Сформированные кластеры отличались друг от друга по своему географическому положению и характеристикам климатических параметров. Для кластеров № 1, 2 и 3, расположенных на севере края, были характерны низкие минимальные и среднемесячные температуры воздуха в январе и среднемесячные температуры в июле, относительно небольшое количество осадков в году, низкие значения среднегодового испарения и среднемесячной влажности воздуха в июле, а также невысокие уровни годовой суммарной солнечной и поглощенной коротковолновой радиации, а также годового радиационного баланса. При этом отмечалось большое число пасмурных дней в году, а также относительно высокая повторяемость пасмурного неба в январе.
Кластеры № 8, 9 и 10 занимали южные, наиболее заселенные и освоенные территории Хабаровского края. Для них характерны сравнительно мягкий климат в январе в сочетании с высокими среднемесячными температурами воздуха и значениями среднемесячной влажности в июле; высокими уровнями годовой суммарной солнечной и поглощенной коротковолновой радиации, а также годового радиационного баланса; большим количеством осадков в году и значений среднегодового испарения. В сравнении с другими кластерами, число пасмурных дней в году небольшое.
Кластеры № 5, 6 и 7 находились преимущественно на территории центральных районов края и по своим кли-
Таблица 1
Численность населения, заболеваемость и относительный риск возникновения меланомы кожи в климатических кластерах Хабаровского края в 1990-2007 гг.
№ кластера Численность населения Число случаев Заболеваемость на 100 000 населения Относительный риск 95% доверительный интервал
1 241 694 6 2,5 0,61 0,27-1,37
2 33 527 - - - -
3 55 274 1 1,8 0,45 0,06-3,18
5 1 487 106 34 2,3 0,56* 0,40-0,79
6 5 979 294 188 3,1 0,79* 0,66-0,91
7 387 634 12 3,1 0,76 0,43-1,35
8 16 213 068 752 4,6 1,15* 1,04-1,26
9 400 601 9 2,2 0,55 0,29-1,07
10 521 554 23 4,4 1,09 0,72-1,65
Всего 25 319 752 1025 4,0 - -
Примечание. * — статистически значимый показатель относительного риска.
Резюме
С помощью созданной климатической геоинформационной системы методами корреляционного и регрессионного анализа изучено влияние 12 климатических факторов на риск возникновения меланомы кожи (МК) в Хабаровском крае в 1990-2007 гг. Было установлено, что высокий риск возникновения МК ассоциируется с воздействием на популяцию комплекса климатических факторов, среди которых наиболее значимыми, оказывающими положительное влияние на риск, являются факторы, характеризующие особенности климатического режима территории в июле: среднемесячная влажность и средняя месячная температура воздуха, а также повторяемость пасмурного неба. Большой вклад, при отрицательном влиянии на риск, оказывают значения среднегодового испарения. Факторы, характеризующие интенсивность солнечной радиации (годовые суммарная солнечная радиация и поглощенная коротковолновая радиация), занимая 7 и 8 места по значениям коэффициента корреляции, находятся в сильной прямой связи с факторами, характеризующими климатические особенности июля.
Ключевые слова: меланома кожи, климатические факторы.
A.Y. Marochcko, N.E. Kosykh, E.V. Prynishnikov, O.L. Kravchenko
CLIMATE AND RISK OF SKIN MELANOMA
(RESEARCH PERFORMED ON THE BASIS OF THE KHABAROVSK REGION)
Far Eastern state medical university;
Regional clinical center of oncology, Khabarovsk
Summary
With the help of created climate geoinformation system and by means of correlation and regression analysis, influence of 12 climate factors on risk of skin melanoma in the Khabarovsk region was studied throughout 1990-2007. It has been established that high risk rate of melanoma was associated with the impact of several climatic factors, among which the most important facilitating growth of risk rate, were those characterizing territory climate regime in July: monthly mean humidity and temperature, and frequency of cloudy sky. Negative effect on risk rate is also made by average annual evaporation rate. Factors specifying solar intensity (annual integral solar radiation and absorbed short wavelength radiance) take 7th and 8th place as per correlation coefficient, in addition, they are in a strong direct relation to the factors of climate peculiarities in July.
Key words: cutaneus melanoma, climate factors.
матическим характеристикам занимали промежуточное положение между «северными» и «южными» группами кластеров.
Высокие, статистически значимые показатели ОР отмечались у жителей населенных пунктов, расположенных в кластере №8 — 1,15 (1,04-1,26). В остальных кластерах ОР был ниже, однако, существенные различия наблюдались только в кластерах №5 — 0,56 (0,40-0,79) и №6 — 0,79 (0,66-0,91) (табл. 1). Отсутствие статистичес-
Таблица 2
Значения коэффициентов парной корреляции (г) между климатическими факторами и заболеваемостью меланомой кожи в Хабаровском крае (1990-2007 гг.)
ки значимых различий показателей ОР у населения кластера №3 в значительной степени связано с редкостью МК в этой популяции.
При исключении из кластеров №6 и 8 случаев заболевания в г. Комсомольске-на-Амуре и г. Хабаровске, статистически значимые низкие значения ОР сохранились в кластере №6 — 0,41 (0,22-0,76) и стали отмечаться в кластере №10 — 1,64 (1,07-2,52). Относительно высокие показатели ОР сохранились в кластере №8 — 1,10 (0,90-1,33), но были статистически незначимыми. Корреляционный анализ между климатическими параметрами и уровнями заболеваемости МК показал, что наиболее выраженная прямая степень связи отмечалась с такими факторами, как среднемесячная влажность воздуха в июле (г=0,809), среднемесячная и минимальная
температуры воздуха в январе (г=0,799 и г=0,770 соответственно), количество осадков в году (г=0,679), среднее годовое испарение (г=0,666). Вместе с тем, факторы, характеризующие солнечную радиацию, занимали только 7 и 8 места по значениям коэффициента корреляции (табл. 2).
С целью изучения степени взаимной связи были рассчитаны коэффициенты парной корреляции между отдельными климатическими факторами (табл. 3).
Следует отметить, что показатели среднемесячной относительной влажности воздуха в июле находятся в сильной прямой связи с показателями минимальной и среднемесячной температуры воздуха в январе (г=0,981 и г=0,907 соответственно), среднегодовым испарением (г=0,928) и количеством осадков в году (г=0,835), а также с показателями, характеризующими уровни солнечной (г=0,877) и коротковолновой радиации (г=0,811), и в сильной обратной связи с числом пасмурных дней в году (г=-0,806) и повторяемостью пасмурного неба в январе (г=-0,759).
Таким образом, высокий риск возникновения МК у жителей населенных пунктов, расположенных в кластере №8, можно объяснить особенностями климатического режима территории: самые высокие показатели годовой поглощенной коротковолновой радиации, наибольшее количество осадков в году, относительно высокая среднемесячная температура воздуха в январе и июле, а также одни из самых высоких значений годовой суммарной солнечной радиации, среднемесячной температуры и влажности воздуха в июле, среднегодового испарения и большая частота пасмурных дней в январе.
В сравнении с кластерами №8 и 10, для кластеров №5 и 6 характерны более низкие уровни годовой суммарной солнечной радиации, среднегодового испарения, меньшее количество пасмурных дней в январе и более низкие среднемесячные температуры воздуха в июле. Кроме того, в кластере №6, в сравнении с кластерами №8 и 5, отмечаются низкие уровни годовой поглощенной ко-
Таблица 3
Значения коэффициентов парной корреляции между отдельными климатическими факторами в Хабаровском крае
Коэффициент Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9 Х10 Х11
Х2 0,680
Хз -0,376 -0,059
Х4 -0,119 -0,658 -0,121
Х5 -0,416 -0,551 0,321 0,727
Х6 -0,737 -0,742 0,209 0,662 0,801
Х7 -0,791 -0,530 0,524 0,382 0,727 0,912
Х8 -0,445 -0,639 -0,108 0,803 0,794 0,803 0,584
Х9 -0,569 -0,750 0,046 0,807 0,863 0,880 0,698 0,957
Х10 -0,459 -0,575 0,054 0,776 0,894 0,832 0,681 0,970 0,967
Х11 -0,585 -0,851 0,031 0,844 0,829 0,924 0,714 0,908 0,959 0,892
Х12 -0,759 -0,806 0,329 0,673 0,835 0,981 0,907 0,771 0,877 0,811 0,928
Климатические факторы г
Среднемесячная относительная влажность воздуха в июле 0,809
Среднемесячная температура воздуха в январе 0,799
Абсолютный минимум температуры воздуха в январе 0,770
Кол-во осадков в году 0,679
Среднее годовое испарение 0,666
Среднемесячная температура воздуха в июле 0,617
Годовая суммарная солнечная радиация 0,606
Годовая поглощенная коротковолновая радиация 0,602
Повторяемость пасмурного неба (8-10 баллов) по общей облачности в июле 0,556
Годовой радиационный баланс 0,538
Число пасмурных дней по общей облачности в году -0,522
Повторяемость пасмурного неба (8-10 баллов) по общей облачности в январе -0,498
Примечания. Х1-Х12 — перечень климатических факторов: Х1 — повторяемость пасмурного неба (8-10 баллов) по общей облачности в январе; Х2 — число пасмурных дней по общей облачности в году; Х3 — повторяемость пасмурного неба (8-10 баллов) по общей облачности в июле; Х4 — среднемесячная температура воздуха в июле; Х5 — количество осадков в году; Х6 — абсолютный минимум температуры воздуха в январе; Х7 — среднемесячная температура воздуха в январе; Х8 — годовой радиационный баланс; Х9 — годовая суммарная солнечная радиация; Х10 — годовая поглощенная коротковолновая радиация; Х11 — среднегодовое испарение; Х12 — среднемесячная относительная влажность воздуха в июле.
Вклады климатических факторов в уравнение множественной линейной регрессии при меланоме кожи Примечания. Х — среднемесячная влажность воздуха в июле; Х3 — повторяемость пасмурного неба в июле; Х4 — среднемесячная температура воздуха в июле; Х11 — среднегодовое испарение.
ротковолновой радиации и малое количество осадков в году.
Проведенный регрессионный анализ позволил получить уравнение множественной линейной регрессии, которое выглядело следующим образом:
У= 0,554Х12 + 0,088Х3 + 0,468Х4 - 0,053Х11, где У — заболеваемость МК, Х12 — среднемесячная влажность воздуха в июле, Х3 — повторяемость пасмурного неба в июле, Х4 — средняя месячная температура воздуха в июле, Х11 — среднее годовое испарение. Коэффициент аппроксимации Я2 составил 0,959, что свидетельствовало о достоверности данного уравнения (р=0,018). При этом самые высокие вклады в значение У имели компоненты Х12 (среднемесячная влажность воздуха в июле) — 37,3% и Х11 (среднее годовое испарение) — 37,8%, причем последняя имела отрицательное значение в полученном уравнении. Вклады компонентов Х4 (средняя месячная температура воздуха в июле) и Х3 (повторяемость пасмурного неба в июле) составляли 18,9 и 1,9% соответственно (рисунок).
Коэффициенты парной корреляции всех указанных факторов с уровнями заболеваемости МК были высокими (табл. 2). Однако самая сильная степень прямой связи отмечалась с уровнями среднемесячной влажности воздуха в июле (г=0,809).
Анализируя полученное уравнение, следует отметить, что три из четырех компонент характеризуют особенности климатического режима в июле. Показатели среднемесячной влажности воздуха в июле находятся в сильной степени связи с большинством климатических факторов, кроме Х (повторяемость пасмурности неба в июле). Наиболее сильные связи значения среднегодового испарения наблюдаются с уровнями годовой суммарной солнечной и поглощенной коротковолновой радиации (г=0,959 и г=0,892 соответственно), минимальной температурой воздуха в январе (г=0,924), годовым радиационным балансом (г=0,908). Самая сильная степень прямой связи среднемесячной температуры воздуха в июле отмечена с уровнями среднегодового испарения (г=0,844), годовой суммарной солнечной радиации (г=0,807) и годовым радиационным балансом (г=0,803).
Высокие значения показателей вышеуказанных климатических параметров отмечаются в кластерах, расположенных на южных территориях региона, с относительно мягким январским климатом. С другой стороны, именно эти территории в июле подвергаются максимальному воздействию теплых и влажных воздушных масс, поступающих из субтропиков и района Южно-Китайского моря.
В настоящее время основным фактором, влияющим на риск возникновения МК у лиц европейской расы, считается ультрафиолетовая солнечная радиация. В первую очередь это касается опухолей, развивающихся на фоне врожденных или приобретенных пигментных невусов, составляющих большинство среди МК [5-8]. Вместе с тем установлено, что не менее половины из МК в Хабаровском крае возникают de novo [3]. Корреляционно-регрессионный анализ показал, что высокая заболеваемость МК в крае ассоциируется с воздействием на популяцию комплекса климатических факторов. Среди них наибольшее значение имеют факторы, характеризующие особенности климатического режима в июле, в первую очередь уровни среднемесячной влажности. Безусловно, сами по себе вышеуказанные факторы не являются канцерогенными. Однако они могут рассматриваться в качестве маркеров территорий, на которых наблюдается наибольшее воздействие таких неблагоприятных климатических факторов, как высокие уровни солнечной инсоляции и напряженность климата (сочетание низких температур воздуха зимой и жаркого и влажного лета).
Выводы
1. Высокий риск возникновения МК в Хабаровском крае ассоциируется с воздействием на популяцию комплекса климатических факторов.
2. Наиболее значимыми из климатических факторов риска являются факторы, характеризующие особенности климатического режима территории в июле: среднемесячная влажность и средняя месячная температура воздуха, а также повторяемость пасмурного неба.
3. Факторы, характеризующие интенсивность солнечной радиации (годовые суммарная солнечная радиация и поглощенная коротковолновая радиация), занимая 7 и 8 места по значениям коэффициента корреляции, находятся в сильной прямой связи с факторами, характеризующими климатические особенности июля.
Литература
1. Косых Н.Э., Савин С.З., Десятов А.Ю. Модели и методы популяционных эпидемиологических исследований социально значимых заболеваний. - Владивосток: Дальнаука, 2006. - 148 с.
2. Косых Н.Э., Лопатин А.С., Новикова О.Ю. и др. Геоинформационные системы в задачах медицинской экологии. - Владивосток: Дальнаука, 2008. - 152 с.
3. Марочко А.Ю. Особенности клинического течения невогенной меланомы кожи и возникшей de novo // Даль-нев. мед. журнал. - 2009. - №2. - С. 39-41.
4. Марочко А.Ю., Косых Н.Э., Брянцева А.И. и др. Эпидемиология злокачественных новообразований кожи в Хабаровском крае // Дальнев. мед. журнал. - 2009. - №3. - С. 30-32.
5. Bauer J., Garbe C. Acquired melanocytic nevi as risk factor for melanoma development. A comprehensive review of epidemiological data // Pigment Cell Res. - 2003. - Vol. 16, №3. - P. 297-306.
6. Ivry G.B., Ogle C.A., Shim E.K. et al. Role of sun exposure in melanoma // Dermatol. Surg. - 2006. - Vol. 32, №4. - P. 481-492.
7. Solomon C.C., White E., Kristal A.R. et al. Melanoma and lifetime UV radiation // Cancer Causes Control. - 2004. - Vol. 15, №9. - P. 893-902.
8. Whiteman D.C., Watt P., Purdie D.M. et al. Melanocytic nevi, solar keratoses and divergent pathways to cutaneous
melanoma // J. Natl. Cancer Inst. - 2003. - Vol. 95, №11. - P. 806-812.
Координаты для связи с авторами: Марочко Андрей Юрьевич — канд. мед. наук, доцент кафедры онкологии с курсом радиологии ДВГМУ, тел.: 8-962-500-57-54; Косых Николай Эдуардович — доктор мед. наук, профессор, зав. кафедрой онкологии с курсом радиологии ДВГМУ; Прянишников Евгений Вячеславович — врач-онколог Краевого клинического центра онкологии; Кравченко Ольга Леонидовна — врач-онколог Краевого клинического центра онкологии.
□□□
