可视化印度家庭空气污染干预网络试验的暴露和生物标志物评估的现场数据收集程序
December 23rd, 2022
在一项大型随机对照试验中，我们详细介绍了印度野外现场的空气和生物采样过程中使用的一致、高质量的程序。从对创新技术应用的监督中收集的见解，适用于农村地区的暴露评估，使更好的现场数据收集做法和更可靠的结果成为可能。
我们的环境和生物标志物采样方案，以解决家庭空气污染暴露对健康的影响，可以应用于全球弱势群体的偏远和资源匮乏的现场环境。这些技术是为评估多种空气污染物的长期个人暴露而定制的，而不是依赖于大型研究人群的代理指标。在关键发育窗口（如怀孕和儿童生命第一年）进行暴露评估可以为重要健康结局（如低出生体重和儿童肺炎）的预防策略提供信息。
这些方法适用于许多低收入和中等收入国家环境中农村和城市人口的空气污染和健康影响研究，特别是在评估干预措施的背景下。关于暴露和生物标志物评估的实地和实验室规程培训往往没有以具体的方式提供或定期加强。调查人员必须对此类培训进行充分投资。
书面标准操作程序通常不包括在研究方案手稿中。此外，如果没有视觉演示，研究人员通常无法可靠地跨环境重现现场研究方案。首先，使用灯箱检查过滤器是否有损坏（如果有），并将它们放在空调房的干净过滤器保持器中 24 小时。
调节后，取出过滤器并保持 10 秒钟使其去离子。然后小心地将滤纸放在微量天平的称量托盘上，并在病例报告表中将砝码记录为砝码一。然后取下过滤器并将其放回过滤器保持器或培养皿上。
对于个人监控，请将仪器放在背心中。对于微环境监测，将仪器放置在适当位置的安装金属支架上。在监测区域演练五分钟后，在相应的病例报告表中记录所有监测仪器的开始和结束时间。
在取出样品当天，用铝箔包裹仪器并将其放在可重新密封的盖子中，以便将其运送到现场办公室。使用70%异丙醇浸渍棉签清洁所有增强型儿童MicroPEM部件，并使用MicroPEM软件启动采样器。设置校准组件后，按下开始按钮并等待五分钟使其稳定。
然后将流量调整在每分钟0.3升的5%以内，并将信息记录在相应的病例报告表中。接下来，将HEPA过滤器直接连接到增强型儿童MicroPEM入口。调整浊度计偏移，直到值读数为 0.0，并将读数记录在相应的病例报告表中，如前所述。
在软件中将程序设置为 24 小时，然后单击提交校准值按钮。在病例报告表H48中记录采样后流速后，下载并保存增强型儿童MicroPEM数据。要测量透射仪中的黑碳，请确保空白槽和样品槽中都有滤芯。
然后对中性密度和具有指定ID的空白滤光片执行扫描。完成空白滤光片扫描后，将实验室空白放入样品扩散器上方的样品盒槽中，并将其插入仪器的两个位置槽中。然后取出实验室空白，并继续使用测试和样品过滤器进行扫描。完成扫描后，取出过滤器并将其返回给过滤器保持器。
接下来，选择扫描的数据，单击接受并保存。使用该软件，启动并设置一氧化碳数据记录仪至一分钟。采样后，打开数据记录仪，按停止断开USB数据记录仪的连接并保存下载的数据。
接下来，将一氧化碳记录仪放入校准盒中，传感器的入口朝向校准盒的进气口。设置每分钟两升的零级空气或室内空气的流速，持续五分钟，并记下开始和结束时间。然后将气流减少到每分钟一升，再持续五分钟，并再次记下开始和结束时间。
对于时间和位置记录器，请连接带电的移动电源以确保记录器正常工作。对于时间和位置监视器，将 CR 2032 电池插入 O 型 TLM 监视器。然后按下软盖，听到咔嗒声和闪烁的绿灯，指示显示器的功能和信号的传输。
采样后，从记录器SD卡中的启动驱动器下载数据以复制并保存文件。对于炉灶使用监控，请将热电偶探头放置在炉灶的繁琐区域附近。然后打开Geocene应用程序，输入所需的详细信息，然后按开始新任务。
通过应用程序每两周下载一次数据。对于环境监测，在安装的环境 PM 2.5 仪器中，从菜单选项中将采样间隔设置为 5 分钟。记下开始时间后，使用空过滤器执行流量校准并保存实时数据。
接下来，取下先前安装的空过滤器，并将预先称重的过滤器放入干净的过滤器支架中。24小时后停止采样器并保存实时数据。然后将铝箔包裹的过滤器放入可重新密封的袋子中进行冷链运输。
解冻收集的尿液样本，将不同体积的尿液样本等分到不同的冷冻管中，并将其储存在零下20摄氏度直至使用。对于干血斑，将采血针保持在皮肤穿刺位置的水平位置并刺破。刺破后，用无菌棉布擦去第一滴血。
然后将收集的充满血液的毛细管立即放在蛋白质保存卡的圆圈内。对于有效斑点，血量必须足够充足，并且至少占据斑点圆圈的50%。让试样在室温下风干过夜，然后将其储存在零下 20 摄氏度。
借助本研究中描述的环境监测仪器和数据收集程序，可以获得更可靠的结果。例如，从三次就诊的母亲那里收集有效干血斑的成功率基线为100%，妊娠随访一为93%，妊娠随访二为83%。现场实验室和中心实验室测量的尿比重相关性分析显示出良好的一致性。
除了这些技术步骤外，参与者的合作在整个研究过程中定期加强，这对于有效的数据收集至关重要。此处描述的程序仅适用于 ECM、Geocene 点、电子采样器和 OP-21 BC 监视器。在使用其他显示器时，除了显示器放置和滤纸称重外，我们必须遵循制造商的规格。
该方法可用于下一代多重空气污染监测设备。
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概述
本文讨论了用于评估家庭空气污染对弱势群体健康影响的环境和生物标志物采样协议。这些方法专为偏远地区使用而设计，重点关注长期个人暴露于多种空气污染物的情况。
关键研究组成部分
科学领域
- 环境健康
- 公共健康
- 暴露评估
背景
- 家庭空气污染是一个重大健康风险。
- 弱势群体往往无法获得适当的暴露评估方法。
- 现有方法依赖于代理指标，可能无法准确反映个人暴露情况。
- 针对具体情况的协议培训往往不足。
研究目的
- 开发可靠的空气污染暴露评估采样协议。
- 为预防低出生体重和肺炎等健康结果提供信息。
- 提升农村和城市环境中的数据收集实践。
使用的方法
- 针对环境和生物标志物采样的定制协议。
- 重点关注长期个人暴露评估。
- 在农村和城市的低收入和中等收入环境中应用。
- 为现场和实验室协议提供培训。
主要结果
- 创新技术提高了数据收集的可靠性。
- 方法适用于各种空气污染研究。
- 培训投资对于有效实施至关重要。
- 洞察可以指导未来的健康干预。
结论
- 有效的暴露评估对于理解健康影响至关重要。
- 定制协议可以提高在不同环境中的数据质量。
- 持续培训对于保持高水平的研究标准是必要的。
常见问题
Executive Industry Relevance
Robust field data collection protocols for exposure and biomarker assessment are critical for generating reliable, population-level evidence in environmental health studies. Standardized procedures for measuring PM2.5, CO, and black carbon exposures, alongside biological sampling, enable high-confidence data to inform risk assessment and intervention evaluation. These capabilities are essential for translational research and portfolio decisions in global health and environmental risk mitigation.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables rigorous hypothesis testing on exposure-health outcome relationships in diverse populations.
- Supports mechanistic de-risking by linking environmental exposures to validated biomarkers.
- Facilitates functional target validation for environmental risk factors in disease models.
Screening & Assay Development
- Provides standardized biological sample collection for downstream biomarker assay development.
- Ensures reproducibility and comparability of exposure data across study sites and timepoints.
- Prepares validated sample sets for high-throughput screening of exposure-response biomarkers.
Translational & Preclinical Research
- Aligns exposure and biomarker data collection with disease-relevant endpoints in vulnerable populations.
- Enables continuity from field data to preclinical model validation and translational biomarker discovery.
- Supports risk-adjusted advancement of environmental health interventions.
Pipeline & Workflow Integration
These procedures integrate into the discovery-to-translation continuum by providing foundational exposure and biomarker data for hypothesis testing, assay development, and intervention evaluation.
- Discovery Biology: Supports robust null hypothesis testing and pathway clarification for environmental risk factors.
- Screening: Delivers standardized, quantitative exposure and biomarker measurements for assay readiness.
- Analytics: Enables statistical comparison of exposure levels and biomarker responses across cohorts and timepoints.
- Translational Research: Bridges field data collection with preclinical and translational biomarker validation.
- Enterprise Reuse: Establishes reusable protocols for multi-site, multi-cohort environmental health studies.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in exposure-health outcome studies.
- Operational Value: Enhances standardization, reproducibility, and scalability of field and laboratory workflows.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions for intervention development and resource allocation.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of environmental health interventions and research investments.
Implementation Considerations
- Requires specialized training for field and laboratory personnel in exposure and biomarker protocols.
- Demands access to calibrated environmental monitoring instruments and sample processing infrastructure.
- Necessitates cross-team standardization of data collection and quality control procedures.
- Must adapt protocols for compatibility with different monitoring devices and local field conditions.
- Limited to validated instruments and may require protocol modification for alternative technologies.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:05
Introduction
1:50
Filter Conditioning and Weighing
2:26
Microenvironment/Personal Air Sampling
3:04
Particulate Matter (PM2.5) Measurement
4:11
Black Carbon (BC) Measurement
4:58
Carbon Monoxide (CO) Measurement
5:42
Time Location Logger (TLL) and Time Location Monitor (TLM)
6:17
Stove Use Monitoring and Ambient Monitoring
7:18
Samples for Biomonitoring
8:04
Results: Validation of the Data Collection Procedures
8:42
Conclusion
