Dokument: Long-Term Air Pollution, Chronic Noise, and Brain Structure - Analysis in a Fronto-Parietal Resting State Network in a Cohort of Older Adults

Titel:	Long-Term Air Pollution, Chronic Noise, and Brain Structure - Analysis in a Fronto-Parietal Resting State Network in a Cohort of Older Adults
URL für Lesezeichen:	https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=53548
URN (NBN):	urn:nbn:de:hbz:061-20200701-112603-0
Kollektion:	Dissertationen
Sprache:	Englisch
Dokumententyp:	Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation
Medientyp:	Text
Autor:	Nußbaum, René [Autor]
Dateien:	[Dateien anzeigen] Adobe PDF [Details] 4,55 MB in einer Datei [ZIP-Datei erzeugen] Dateien vom 25.06.2020 / geändert 25.06.2020
Beitragende:	Prof. Dr.med. Dr.rer.pol. Caspers, Svenja [Gutachter] Prof. Dr. Kuß, Oliver [Gutachter]
Dewey Dezimal-Klassifikation:	600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften » 610 Medizin und Gesundheit
Beschreibungen:	Trotz der Bedeutung für das Verständnis der Zusammenhänge von Luftverschmutzung und Lärmbelastung und dem Verlust neurokognitiver Leistungsfähigkeit sind Studien begrenzt, die diese Expositionen und die Hirnstruktur untersuchen. Ziel der vorliegenden Studie war es, die Assoziationen zwischen Langzeit-Luftverschmutzung und -Lärmbelastung, neurokognitiver Testleistung und lokaler Hirnatrophie bei älteren Erwachsenen, gemessen mittels des lokalen Gyrifizierungsindex (lGI), zu untersuchen. Für n = 615 Teilnehmer der bevölkerungsbasierten 1000BRAINS-Studie, die auf der Heinz Nixdorf Recall-Studie basiert, wurde die Exposition gegenüber Feinstaub (PM10, PM2.5, PM2.5abs), die Partikelanzahl im Akkumulationsmodus (PNAM), Stickoxide (NOX, NO2) und die Entfernung zur nächstgelegenen Hauptstraße mithilfe der ESCAPE-Landnutzungsregression und der räumlich-zeitlichen EURopean Air Pollution Dispersion (EURAD) –Transportmodelle bestimmt. Gewichteter 24-Stunden- sowie Nachtlärm wurden gemäß der europäischen Lärmschutzrichtlinie modelliert. Es wurden die Assoziationen zwischen Luftverschmutzung und Lärmbelastung an der Wohnadresse in den Jahren 2006-2008 und der neurokognitiven Testleistung, die von 2011 bis 2015 erfasst wurden, unter Verwendung linearer Regression und unter Berücksichtigung demografischer und persönlicher Merkmale analysiert. Hierdurch wurden Hirnregionen mit potenzieller Relevanz identifiziert. Die IGI-Werte in diesen Regionen wurden mit Magnetresonanztomographie (MRT) (durchgeführt von 2011-2015) erfasst. Mit Hilfe der linearen Regression wurden die Assoziationen zwischen Umweltexpositionen und IGI-Werten (n = 590) unter Berücksichtigung demografischer und Lebensstilvariablen geschätzt. Luftverschmutzung und Lärmbelastung zeigten eine Assoziation mit der Sprache und dem Kurzzeit- / Arbeitsgedächtnis sowie mit der Gehirnstruktur des Fronto-Parietal-Netzwerks (FPN), einem funktionalen Ruhenetzwerk, das mit diesen kognitiven Prozessen assoziiert ist. Luftverschmutzung war mit niedrigeren IGI-Werten in posterioren Regionen des FPN assoziiert (z. B. -0,02 [95% Konfidenzintervall (CI): -0,04, 0,00] pro 2 ug / m³ PM10 im posterioren parietalen Kortex und Precuneus). Im rechten dorsolateralen präfrontalen Kortex waren gewichteter 24-Stunden- sowie Nachtlärm mit höheren IGI-Werten assoziiert (z. B. 0,02 [95% CI: 0,00, 0,04] für 10 dB[A] 24-Stunden-Lärm). Langzeit-Luftverschmutzung und Lärmexposition waren bei älteren Erwachsenen mit Unterschieden in der Gehirnstruktur des rechtshemisphärischen FPN verbunden, was entsprechend bekannten Theorien zur Gehirnalterung darauf hindeutet, dass Luftverschmutzung und Lärmexposition den Alterungsprozess des Gehirns beeinflussen können. Despite importance for understanding associations of air pollution (AP) and noise exposure with loss of neurocognitive performance, studies investigating these exposures and brain structure are limited. The objective of this thesis was to estimate associations between long-term AP and noise exposures, neurocognitive test performance, and local Gyrification Indices (lGI), a marker for local brain atrophy, among older adults. For n=615 participants from the population-based 1000BRAINS study, which is based on the Heinz Nixdorf Recall study, residential exposures to particulate matter (PM10, PM2.5, PM2.5abs), accumulation mode particle number (PNAM), nitrogen oxides (NOX, NO2), and distance to the nearest major road were assessed using the ESCAPE land use regression and spatiotemporal EURopean Air pollution Dispersion (EURAD) chemistry transport models. Weighted 24h and nighttime noise were modeled according to the European noise directive. Associations between AP and noise exposures at the 2006-2008 residential address and neurocognitive test performance were assessed 2011-2015, using linear regression, adjusting for demographic and personal characteristics. Brain regions of potential relevance were identified and lGI values in those regions were quantified using magnetic resonance imaging (MRI) data from 2011-2015. Using linear regression associations between environmental exposures and lGI values (n=590) were estimated, adjusting for demographic and lifestyle variables. AP and noise exposure were associated with language and short-term/working memory and with brain structure of the fronto-parietal network (FPN), a functional resting-state network associated with these cognitive processes. AP exposure was associated with lower lGI values in posterior regions of the FPN (e.g., -0.02 [95% confidence interval (CI): -0.04, 0.00] per 2 µg/m3 PM10 in the posterior parietal cortex and precuneus). In the right dorsolateral prefrontal cortex, weighted 24h and nighttime noise were associated with higher lGI values (e.g., 0.02 [95% CI: 0.00, 0.04] for 10 dB[A] 24h noise). Long-term AP and noise exposures were associated with differences in brain structure of the right hemispheric FPN in older adults, indicating AP and noise exposure may influence the physiological aging process of the brain.
Lizenz:	Urheberrechtsschutz
Fachbereich / Einrichtung:	Medizinische Fakultät
Dokument erstellt am:	01.07.2020
Dateien geändert am:	01.07.2020
Promotionsantrag am:	28.01.2020
Datum der Promotion:	23.06.2020