Szerven belül egyenetlen dóziseloszlások és az LNT-modell

Szerven belül egyenetlen dóziseloszlások és az LNT-modell Madas Balázs Gergely, Balásházy Imre MTA Energiatudományi Kutatóközpont

XXXVIII. Sugárvédelmi Továbbképző Tanfolyam Hunguest Hotel Béke 2013. április 24.

Sugárvédelmi Továbbképző Tanfolyam Hajdúszoboszló, Hunguest Hotel Béke 2013. április.24.

2/14

Tartalom  Bevezető – a sugárterhelés térbeli eloszlása a sugárvédelemben  Célkitűzés – az egyenetlen sugárterhelések lehetséges következményei  Módszerek – alternatív dózisfogalmak, feltevések bemutatása  Eredmények – makroszkopikus dózis-hatás összefüggések  Következtetések – várható különbségek a radon és más sugárforrások hatása között


3/14

Bevezető – a térbeli eloszlás figyelembevétele  különböző szervek, szövetek – különböző szöveti súlytényezők  az effektív dózis függ a sugárterhelés térbeli eloszlásától

http://www.doseinfo-radar.com/RADARphan.html


Bevezető – a térbeli eloszlás figyelmen kívül hagyása  szerveken, szöveteken belüli dóziseloszlás  az effektív dózis független,  a hatás várhatóan nem független ettől

4/14


5/14

Gyakorlati kérdés is – radon-terhelés  radonleányelemek  térben igen egyenetlen dóziseloszlás  jelentős sugárforrás  a lakosság természetes sugárterhelésének legnagyobb hányadát adja  második legfontosabb tüdőrákokozó tényező a dohányzás után

Madas et al. (2011) Radiat. Prot. Dosim. 143(2-4):253-7


6/14

Célkitűzés  Hogyan lehet figyelembe venni a sugárterhelés térbeli eloszlását?  Milyen következményei lehetnek a hatásra nézve,  ha a nominális kockázat lineáris föggvénye az elnyelt dózisnak?  ha a nominális kockázat nemlineáris függvénye a dózisnak?


Módszerek 

7/14

Sugárvédelmi Továbbképző Tanfolyam Hajdúszoboszló, Hunguest Hotel Béke 8/14

2013. április.24.

Alternative equivalent dose ("Sv")

Módszerek – alternatív egyenértékdózis

H E , i =w R⋅Di

    D  1  exp 36 Gy  D   D  1  10  exp 72 Gy  D 

H E ,i  wR  Di  1  exp  36 Gy 1  Di H E ,i  w R

H E ,i  w R

H E ,i

1

i

10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 -1 0,0

1

i

0 , ha Di  96 mGy   1 wR  Di  1  10  exp  24 Gy  Di , ha Di  96 mGy





0,1

0,2

0,3

Absorbed dose (Gy)

i

i

linear supralinear sublinear biopositive threshold



0,4

0,5

b a

c b

Alternatív nomi

a

kockázatnövekedés nomináliskockázatnövekedés Alternatív Alternatív nominális

0 1,4 1,2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 0,0

0,02 0,01 0,00 Sugárvédelmi Továbbképző Tanfolyam Hajdúszoboszló, Hunguest Hotel Béke -0,01 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 9/14 2013. április.24. Szövetdózis (Gy) Sugárterhelés (W LM ) 10 20 30 40 50 60 70 80 0,07 0,06 lineáris lineáris szupralineáris szupralineáris 0,05 szublineáris szublineáris 0,04 hormetikus hormetikus 0,03 küszöb küszöb 0,02 0,01 0,00 -0,01 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 Szövetdózis (Gy) Sugárterhelés (W LM ) 10 20 30 40 50 60 70 80 0,07 0,06 lineáris szupralineáris 0,05 szublineáris 0,04 hormetikus 0,03 küszöb 0,02 0,01 0,00 -0,01 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 Szövetdózis (Gy)

kockázatnövekedés nomináliskockázatnövekedés Alternatív Alternatív nominális

Alternatív Alternatív ("Sv") dózis("Sv") effektív dózis Alternatív effektív

 Nincs különbség a lineáris görbék között, attól függetlenül, hogy figyelembe vesszük-e a terhelés egyenetlenségét.  A nemlineáris görbék jóval közelebb haladnak a lineárishoz egyenetlen terhelés esetén.

0 1,4 1,2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 0,0

("Sv") dózis("Sv") effektív dózis Alternatív Alternatív effektív

Eredmények

0,4 0,2 0,0 -0,2 0,0


10/14

Eredmények – miért nincs különbség?  Matematikai azonosság E   wTU,i   wR , j  Di , j i

E i

wTU,i 

j

mTU ,i mT

wT   wR , j 

E  wT   wR , j  j

j

E

mTU ,i mT

wT

Ei , j mTU .i

i, j

i

mT

 A linearitás és az azonos súlytényezők következménye.

0 1,4 1,2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 0,0

0

1,4 1,2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 0,0

a

Sugárterhelés (W LM ) 10 20 30 40

50

lineáris lineáris szupralineáris szupralineáris szublineáris szublineáris hormetikus hormetikus küszöb küszöb

0,07 0,06 0,05 0,04 0,03 0,02 0,01 0,00 -0,01 0,5

b a 0,1

0,2 0,3 0,4 Szövetdózis (Gy) Sugárterhelés (W LM ) 10 20 30 40 50 lineáris szupralineáris szublineáris hormetikus küszöb

0,07 0,06 0,05 0,04 0,03 0,02 0,01 0,00 -0,01 0,5

c b 0,1

0,2 0,3 Szövetdózis (Gy)

0,4

Alternatív nomináli

0,02 0,01 0,00 Sugárvédelmi Továbbképző Tanfolyam Hajdúszoboszló, Hunguest Hotel Béke -0,01 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 11/14 2013. április.24. Szövetdózis (Gy)

kockázatnövekedés kockázatnövekedés Alternatív kockázatnövekedés nominális nominális nomináliskockázatnövekedés Alternatív Alternatív Alternatív nominális

("Sv") dózis("Sv") effektív dózis Alternatív Alternatív effektív

Alternatív

 Nincs különbség a lineáris görbék között, attól függetlenül, hogy figyelembe vesszük-e a terhelés egyenetlenségét.  A nemlineáris görbék jóval közelebb haladnak a lineárishoz egyenetlen terhelés esetén.

Alternatív effektív dózis ("Sv")

Eredmények – ha nem csak αrészecskék vannak jelen

0,4 0,2 0,0 -0,2 0,0


12/14

Következtetések  A sugárterhelés térbeli eloszlását nem lehet figyelembe venni, ha a nominális kockázat és az elnyelt dózis közötti összefüggés lineáris.  Ha kockázat nemlineáris függvénye a dózisnak a kis dózis tartományban, akkor e nemlinearitás jelentősége várhatóan kisebb a radonleányelemek esetén, mint más sugárforrásoknál.  Radon esetén kis dózisoknál megfigyelt lineáris összefüggés nem feltétlenül általánosítható.  Egyenletes eloszlások esetén esetlegesen bizonyított nemlineáris összefüggések a kis dózis tartományban nem feltétlenül érvényesek a radonleányelemekre.


13/14

Következtetések  Nyitott kérdés, hogy célszerű-e sugárvédelemben egységes rendszerben kezelni a különböző sugárterheléseket.  A sugárterhelés térbeli eloszlásától aligha független az egészségi hatás.


14/14

Köszönetnyilvánítás  Balásházy Imre – témavezetés

 Farkas Árpád és Szőke István – a térbeli eloszlás meghatározása

drótposta: [email protected]

Az ionizáló sugárzás biológiai hatásai Biológiai hatás kockázata

Sugárterhelés

Kis dózisok biológiai hatása – Honnan várhatunk válaszokat?  Sugárepidemiológia  kvantitatív információk emberre vonatkozóan  megfigyeléseken alapuló tudomány  kis dózisoknál szükségképpen pontatlan  csak ötleteket ad a mechanizmusokra nézve

 Kísérletek  kézben tartott paraméterek  információ a mechanizmusokra vonatkozóan

 sejttenyészeteken végzett kísérletek  állatkísérletek  nem triviális a kvantitatív eredmények „lefordítása”

 Numerikus modellek szerepe:  kapcsolatteremtés  a különböző fajok vagy  a különböző szerveződési szintek között.

 A nem érzékeny sejtek terhelését is figyelembe kell venni.

 A DNS sérülések szerepe kisebb.  A két mechanizmus hatása nem additív.

-1

 A sejtpusztulás miatt megnövekedett osztódási gyakoriság a domináns folyamat.

Mean mutation rate in surviving cells (d )

Eredmények – a sejtpusztulás jelentősége 40 35 30

DNA damage and increased cell division rate only increased cell division rate only DNA damage no mutagenic effects

25 20 15 10 5 0 0,0

0,5

1,0

1,5

Tissue dose per day (Gy/d)

2,0

 A szövet kézenfekvő reakciója az osztódásra képes sejtek számának növelése.

 Az osztódásra képes sejtek hyperplasiaja a szövet közvetlen válasza lehet és kockázati tényező.  Más folyamatok, mint a többi besugárzásnál.

-1

 Az osztódásra képes sejtek nem képesek pótolni az elpusztuló sejteket.

Mean mutation rate in surviving cells (d )

Ha a sejtosztódási gyakoriság eléri a maximumát… 80 70 60

DNA damage and increased cell division rate only increased cell division rate only DNA damage no mutagenic effects

50 40 30 20 10 0 0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

Tissue dose per day (Gy/d)

3.5

4.0

19/14 March 26th, 2013

EPRBioDose 2013 Leiden, the Netherlands

Specific introduction  Mathematical models of radiation carcinogenesis  Two Stage Clonal Expansion Model

Normal cells

Initiated cells

Initiation

Malignant cells

Cancer death

Transformation Tumor progression Promotion

Methods – model of clonal growth Inactivation rate is based on the previous models Progenitors divide if a neighboring cell is inactivated Initiated cells are less sensitive to alphaparticles (higher survival probability) EPRBioDose 2013 Leiden, the Netherlands

20/14

21/14 March 26th, 2013

Results – comparison of the role of radiation exposure

EPRBioDose 2013 Leiden, the Netherlands

Szerven belül egyenetlen dóziseloszlások és az LNT-modell

Recommend Documents