Введение

Одна из стратегических задач здравоохранения – развитие персонализированной медицины, основанной на внедрении молекулярно-генетических методов прогнозирования, диагностики и мониторинга болезней (Указ Президента Российской Федерации от 21 июля 2020 г. № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года»¹). Экологическое неблагополучие территорий относится к статистически значимым детерминантам общественного здоровья. Согласно обобщённым данным Организации Объединённых Наций (ООН), вклад низкого качества среды обитания в глобальную заболеваемость достигает 25–33% [1]. Ещё более высокую атрибутивную нагрузку фиксирует Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ): неблагоприятные факторы окружающей среды ответственны почти за четверть (24%) совокупного бремени болезней, измеряемого в годах потерянной здоровой жизни (DALY), и за 23% всех случаев преждевременной смертности в мире [2, 3]. При этом ВОЗ признаёт, что загрязнение воздуха является критическим фактором риска для развития неинфекционных болезней и вызывает, согласно оценкам, практически четверть (24%) всех смертей взрослых от болезней сердца, 25% – от инсульта, 43% – от хронической обструктивной болезни лёгких и 29% – от рака лёгких [4].

На территории Российской Федерации (РФ) примерно 74% населения (106,1 млн человек) проживают в условиях неудовлетворительного качества окружающей среды, из них 17,1 млн человек проживают в городах с высоким и очень высоким уровнем загрязнения атмосферного воздуха (Указ Президента Российской Федерации от 19.04.2017 г. № 176 «О Стратегии экологической безопасности Российской Федерации на период до 2025 года»²). Кузбасс представляет собой регион с исторически обусловленной высокой техногенной нагрузкой, сформированной концентрацией предприятий металлургической, угледобывающей и химической промышленности. Интегральная оценка экологической ёмкости территории свидетельствует о критическом уровне деградации среды: более 40% площади области классифицируется как зона кризисной экологической ситуации [5]. Промышленным ядром региона является Новокузнецк, где, согласно критериям Росгидромета, фиксируется очень высокий индекс загрязнения атмосферы.

Репродуктивное здоровье женщин, значимый вклад в нарушение которого вносят злокачественные новообразования (ЗНО) женских половых органов, – важнейшая часть популяционного здоровья. Среди ЗНО женщин РФ рак молочной железы (РМЖ) лидирует, достигая в Кемеровской области практически 30%. За последнее десятилетие заболеваемость РМЖ в России выросла на четверть. Среди ЗНО РМЖ является главной причиной смертности у женщин, при этом 30% умерших трудоспособного возраста [6–10].

Для снижения уровня заболеваемости и преждевременной смертности населения, связанных с воздействием вредных факторов окружающей среды, особую важность имеют исследования, направленные на выявление причинно-следственных связей негативных последствий для здоровья с воздействием факторов окружающей среды. Особое внимание приобретают биологические маркёры, отражающие факт воздействия (экспозиции), степень чувствительности организма к воздействию и развитие ответных реакций в виде негативных эффектов при воздействии факторов риска [11, 12]. К биомаркёрам экспозиции относятся экзогенные химические вещества (бенз(а)пирен, формальдегид, углерод (сажа) и др.), к биомаркёрам генетической чувствительности – активность работы систем биотрансформации данных веществ, от которой зависит количество аддуктов ДНК, накапливающихся в клетках. За конъюгацию этих соединений с глутатионом для снижения их химической реактивности и выведения из организма отвечают глутатион-S-трансферазы (GST), ферменты второй фазы биотрансформации [13, 14].

Цель исследования – выявить взаимосвязь загрязнения атмосферного воздуха, частоты РМЖ и полиморфизма генов GSTT1, GSTM1.

Материалы и методы

Изучение заболеваемости РМЖ и смертности от него было основано на анализе материалов территориального «Канцер-регистра 6FB» по Кемеровской области за период 2014–2025 гг.

Оценка валовых атмосферных выбросов и среднегодовых концентраций загрязняющих веществ в Новокузнецке проведена за период с 2014 по 2024 г. Использовали данные Кемеровского центра по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды – филиала Федерального государственного бюджетного учреждения «Западно-Сибирское управление по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды».

Статистическую обработку проводили с применением языка программирования Python (библиотеки pandas, numpy, statsmodels, scipy, matplotlib). Для визуализации временных динамик и структуры заболеваемости использованы линейные графики и диаграммы с накоплением. Для оценки стационарности временных рядов применён расширенный тест Дики – Фуллера (ADF) с критическим уровнем значимости p < 0,05. С целью выявления временной задержки (лага) между изменением концентраций загрязняющих веществ и последующим изменением заболеваемости РМЖ проведён кросс-корреляционный анализ с расчётом кросс-корреляционной функции (CCF). Лаги анализировали в диапазоне от 0 до 4 лет. Значимость коэффициентов кросс-корреляции оценивали по превышению порога 1,96/n, где n – число наблюдений.

Для количественной оценки силы связи между концентрациями загрязнителей и заболеваемостью РМЖ (общей, ранними и поздними стадиями) с учётом потенциального лага построены линейные регрессионные модели с распределёнными лаговыми переменными (лаги 1–3 года). Рассчитывали следующие показатели:

β (нестандартизованный коэффициент регрессии), показывающий, на сколько случаев изменяется заболеваемость при увеличении концентрации загрязнителя на 1 мг/м³. Ввиду различий в масштабах переменных большие абсолютные значения β не указывают на нереально сильный эффект, а обусловлены единицами измерения предиктора (тысячные доли мг/м³). Для интерпретации реалистичного эффекта пересчёт выполняется на изменение концентрации на 0,001 мг/м³;

P-значение – вероятность ошибочно отклонить нулевую гипотезу об отсутствии связи. Результат считается статистически значимым при p < 0,05, высокозначимым – при p < 0,01.

R² (коэффициент детерминации) – доля дисперсии заболеваемости, объясняемая моделью. Значения R² интерпретируются следующим образом: менее 0,3 – низкая объяснительная способность; 0,3–0,7 – умеренная; 0,7 и более – высокая.

Для оценки кумулятивного эффекта (накопленного воздействия) рассчитаны коэффициенты корреляции Пирсона между заболеваемостью и средними концентрациями загрязнителей за предшествующие два и три года. Теснота связи по коэффициенту корреляции Пирсона интерпретировалась следующим образом: |r| < 0,3 – слабая теснота связи; 0,3 ≤ |r| < 0,7 – умеренная теснота связи; |r| ≥ 0,7 – высокая теснота связи. Отрицательное значение коэффициента указывает на наличие обратной связи между переменными.

Изучение полиморфизма генов второй фазы системы биотрансформации ксенобиотиков (GSTT1 и GSTM1) проведено у 159 женщин, проживающих в разных районах Новокузнецка, из них 104 имели диагноз «рак молочной железы», у 55 женщин по результатам маммографии подозрение на эту патологию не было обнаружено. Геномную ДНК выделяли с помощью метода фенол-хлороформной экстракции из лейкоцитов периферической крови [15]. Типирование генов проводили методом Real Time на приборе DTprime 4 ООО «НПО ДНК-Технология». Тест-системы для молекулярно-генетического анализа полиморфизма генов GSTT1 и GSTM1 были разработаны ИХБФМ СО РАН и синтезированы ООО «СибДНК». Описательная статистика представлена абсолютными значениями (n) и относительными частотами (%). Сравнение частот встречаемости генотипов с целью выявления ассоциации с риском развития рака молочной железы проводили с использованием критерия χ². Для слабонасыщенных таблиц (имелись ячейки со значениями ≤ 5) оценку статистической значимости проводили с помощью точного критерия Фишера. Для каждого гена представлены отношения шансов и их 95%-е доверительные интервалы. Различия считали статистически значимыми при p ≤ 0,05 [16, 17].

Результаты

За период 2014–2025 гг. в Новокузнецке отмечен рост абсолютного числа впервые выявленных случаев рака молочной железы у женщин: с 279 до 344 случаев (+ 23,3%). Наиболее выраженный рост наблюдался для I стадии (+ 109%) и ранних стадий в целом (I + II) – на 45%, тогда как число случаев III стадии снизилось на 41%. Соотношение ранних (I + II) и поздних (III + IV) стадий увеличилось с 2,2 : 1 в 2014 г. до 4,1 : 1 в 2025 г.

Валовый выброс загрязняющих веществ за период 2014–2024 гг. снизился с 276,4 до 256,7 тыс. тонн. При этом концентрации формальдегида в атмосферном воздухе продемонстрировали устойчивый рост: с 0,0018 мг/м³ в 2014 г. до 0,01185 мг/м³ в 2024 г. (кратность увеличения – 6,6 раза). Содержание бенз(а)пирена характеризовалось выраженной временной вариабельностью без устойчивого тренда. Проведённый кросс-корреляционный анализ выявил значимые связи между заболеваемостью РМЖ и концентрацией формальдегида при нулевом и первом годах лага (рис. 1).

Наиболее высокие коэффициенты корреляции наблюдали для общей заболеваемости (r = 0,868, лаг 0) и заболеваемости РМЖ ранних стадий (r = 0,900, лаг 0). Для поздних стадий значимых корреляций с формальдегидом не установлено (табл. 1).

Значимых корреляций между заболеваемостью РМЖ и валовыми выбросами, а также концентрацией бенз(а)пирена выявлено не было (все |r| < 0,591).

Для оценки силы влияния загрязнителей с учётом временной задержки были построены линейные регрессионные модели с лаговыми переменными (лаги 1–3 года). В связи с ограниченным числом наблюдений (n = 8) результаты носят предварительный характер, однако для формальдегида получены статистически значимые модели (рис. 2).

Модель для общей заболеваемости РМЖ с использованием концентраций формальдегида объяснила 93,6% дисперсии зависимой переменной (R² = 0,936; p = 0,0074). Значимыми оказались коэффициенты при лагах 1, 2 и 3 года (p < 0,05), что указывает на сложную временную структуру эффекта. Для ранних стадий (I + II) модель формальдегида также была значимой (R² = 0,923; p = 0,0109) с выраженным положительным коэффициентом при лаге 1 год (β = 10742,13; p = 0,014), результаты представлены в табл. 2.

Для валовых выбросов и бенз(а)пирена значимых моделей или значимых коэффициентов при отдельных лагах не получено.

Анализ кумулятивного воздействия (средние концентрации за два и три предшествующих года) показал, что формальдегид сохраняет устойчивую положительную связь с заболеваемостью РМЖ ранних стадий (r = 0,881 для 2-летнего среднего, p = 0,004; r = 0,868 для 3-летнего среднего, p = 0,005). При этом для формальдегида выявлена отрицательная корреляция с поздними стадиями (r = –0,781 для 2-летнего среднего; p = 0,022), что может отражать улучшение выявляемости на фоне роста концентраций.

Валовые выбросы продемонстрировали устойчивую отрицательную связь с ранними стадиями (r = –0,805 для 3-летнего среднего; p = 0,016) и положительную – с поздними (r = 0,717; p = 0,045), что, вероятно, связано с разнонаправленными трендами (рост заболеваемости при снижении валовых выбросов).

Проверка рядов на стационарность с помощью расширенного теста Дики – Фуллера (ADF) показала, что все анализируемые ряды являются нестационарными (p > 0,05), что характерно для временных рядов с выраженным трендом. Это накладывает ограничения на интерпретацию регрессионных моделей и требует подтверждения полученных результатов на более длительных временных рядах или с использованием методов, учитывающих нестационарность.

Для генов системы глутатион-S-трансфераз выявлены следующие статистически значимые ассоциации: делеционный полиморфизм GSTT1 связан с повышением риска развития РМЖ (ОШ = 3,51; 95% ДИ: 1,27–9,69; p = 0,012), частота делеций в группе РМЖ составила 26% против 9,1% в контроле; аналогичная ассоциация установлена для гена GSTM1: частота делеций в группе РМЖ – 51,9%, в контроле – 30,9% (ОШ = 2,41; 95% ДИ: 1,23–4,74; p = 0,01), результаты представлены в табл. 3.

Обсуждение

Проведённое исследование выявило устойчивую статистическую связь между концентрацией формальдегида в атмосферном воздухе Новокузнецка и заболеваемостью женского населения раком молочной железы. Наиболее сильные ассоциации зафиксированы для ранних стадий болезни (I + II), что может указывать на роль формальдегида как промотора канцерогенеза, ускоряющего клиническую манифестацию уже существующих опухолей.

По классификации Международного агентства по изучению рака (МАИР) формальдегид относится к канцерогенам 1-й группы с доказанным риском развития рака носоглотки и лейкозов. Молекулярные механизмы канцерогенности формальдегида активно изучаются в последние годы. Согласно современным данным, формальдегид индуцирует образование сшивок ДНК с белками (DNA-protein crosslinks, DPCs) – специфического типа повреждений, при которых белковые молекулы ковалентно связываются с ДНК. DPCs, индуцированные формальдегидом, распределяются по геному не случайно, а эффективность их удаления зависит от транскрипционной активности генов, транскрибируемых РНК-полимеразой II [18]. Параллельно с этим формальдегид подавляет работу систем репарации ДНК, вызывая деградацию белка BRCA2 – ключевого супрессора опухолевого роста, участвующего в гомологичной рекомбинации. У носителей мутантной аллели гена BRCA2 воздействие формальдегида снижает уровень функционального BRCA2 ниже критического порога, что ведёт к геномной нестабильности и повышает риск развития рака молочной железы [19].

Важным фактором индивидуальной чувствительности к формальдегиду являются полиморфизмы генов системы биотрансформации альдегидов, таких как ALDH2 и ADH5. Показано, что у мышей с дефицитом обеих систем детоксикации развиваются лейкоз и выраженные нарушения гемопоэза, а в костном мозге накапливаются ДНК-аддукты формальдегида [20]. В утилизации таких реакционноспособных продуктов важную роль играет глутатион-зависимая защита, в том числе ферменты семейства GST, которые ограничивают повреждение клетки и способствуют утилизации реакционноспособных продуктов. Глутатион-S-трансферазы (GST) представляют собой суперсемейство ферментов II фазы детоксикации, катализирующих конъюгацию восстановленного глутатиона с электрофильными ксенобиотиками. В контексте метаболизма формальдегида ключевое значение имеют изоферменты GSTT1 и GSTM1. Формальдегид конъюгирует с глутатионом с образованием S-гидроксиметилглутатиона, который затем метаболизируется до муравьиной кислоты (FO) и CO2. От каталитической активности этих ферментов зависит индивидуальная чувствительность человека к воздействию формальдегида [21, 22].

В популяциях человека распространены гомозиготные делеции (нулевые генотипы) генов GSTT1 и GSTM1, приводящие к полной потере ферментативной активности, замедлению выведения формальдегида, повышающие его накопление в жировой ткани груди и частоту мутационных событий. В промышленных зонах, таких как Кемеровская область – Кузбасс, это взаимодействие может увеличивать локальный риск развития рака молочной железы [23–25].

Крупное когортное исследование, проведённое в Калифорнии, выявило ассоциацию между воздействием формальдегида и риском развития гормон-негативного рака молочной железы (HR = 1,44; 95% ДИ: 1,15–1,73). Это согласуется с нашими данными: наиболее сильная связь формальдегида наблюдалась с ранними стадиями болезни, которые чаще характеризуются определённым рецепторным статусом [26].

Систематический обзор 2021 г. подтвердил, что, несмотря на наличие убедительных экспериментальных данных о канцерогенности формальдегида, эпидемиологические исследования в профессиональных когортах не всегда выявляют чёткие ассоциации, что связано с трудностями оценки реальных уровней воздействия и наличием смешивающих факторов. В нашем исследовании использование данных о среднегодовых концентрациях формальдегида в атмосферном воздухе, а не только о профессиональной экспозиции, позволило оценить эффект на популяционном уровне [27]. Обнаруженная нами максимальная корреляция при нулевом и первом годах лага (лаг 0–1) нехарактерна для классического канцерогенеза с длительным латентным периодом (10–20 лет). Это может объясняться несколькими механизмами.

Промоторный эффект: формальдегид может не столько инициировать трансформацию здоровых клеток, сколько ускорять рост уже существующих субклинических опухолей. Это согласуется с данными о том, что формальдегид, нарушая работу систем репарации ДНК (BRCA2-зависимой), может приводить к ускоренному накоплению вторичных мутаций в уже инициированных клетках.

Улучшение диагностики на фоне роста загрязнения: нельзя исключать, что часть наблюдаемой связи обусловлена систематическими изменениями в выявляемости РМЖ. Резкий рост ранних стадий на фоне повышения концентраций формальдегида может отражать как реальное увеличение заболеваемости, так и активизацию скрининговых программ.

Ограниченность временного ряда: 11-летний период наблюдения может быть недостаточным для выявления эффектов с длительным латентным периодом, особенно для бенз(а)пирена, классического канцерогена с латентностью 10–20 лет.

Ограничения исследования: малый объём выборки, отсутствие данных о генетических полиморфизмах (ALDH2, ADH5, BRCA2) в исследуемой популяции.

Заключение

В Новокузнецке в 2014–2025 гг. выявлена устойчивая статистическая ассоциация между ростом концентраций формальдегида в атмосферном воздухе и увеличением заболеваемости раком молочной железы, преимущественно за счёт ранних стадий.

Формальдегид индуцирует образование ДНК-белковых сшивок, нарушает работу систем репарации (в частности, BRCA2-зависимой гомологичной рекомбинации) и накапливается в организме при наличии делеционных полиморфизмов GSTT1 и GSTM1.

В районах с высокой антропогенной нагрузкой целесообразно усилить мониторинг формальдегида в зонах влияния промышленных предприятий, проводить молекулярно-эпидемиологические исследования с учётом генетических полиморфизмов GSTT1, GSTM1, ALDH2, ADH5 и BRCA2, активный скрининг РМЖ и рассмотреть возможность использования антиоксидантов или ловушек альдегидов в качестве профилактической стратегии для групп повышенного риска.

¹ Указ Президента РФ от 21 июля 2020 г. № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года. URL: https://kremlin.ru/acts/news/63728

² Указ Президента Российской Федерации от 19.04.2017 г. № 176 «О Стратегии экологической безопасности Российской Федерации на период до 2025 года». URL: https://www.kremlin.ru/acts/bank/41879