Programmreport 2012 - DORIS - Bundesamt für Strahlenschutz
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Ergebnisse<br />
TB 07<br />
teilung des ERR wird erzeugt aus einem zufälligen Sampling, das beide Mechanismen gleichermaßen berücksichtigt.<br />
Für Brust- und Lungenkrebs treten Probleme beim Übertrag der Risikomodelle von der epidemiologischen Kohorte<br />
auf die Zielbevölkerung auf. Das Risikomodell <strong>für</strong> Brustkrebs, wie es in ProZES implementiert ist, basiert<br />
auf einer gepoolten Studie von mehreren Kohorten, und somit ist die Hintergrund-Inzidenzrate nicht definiert.<br />
Für Lungenkrebs basiert das Modell auf der Krebsinzidenz <strong>für</strong> Niemals-Raucher. Es gibt da<strong>für</strong> jedoch keine<br />
epidemiologischen Daten <strong>für</strong> die deutsche Bevölkerung. Es wurde eine spezielle Technik entwickelt, um die<br />
Unsicherheiten <strong>für</strong> den Risikoübertrag bei fehlenden Hintergrundsraten abzuschätzen. Diese Technik ist in<br />
der aktuellen Version von ProZES implementiert.<br />
Eine Analyse der Mortalitätsdaten <strong>für</strong> die LSS-Kohorte hat gezeigt, dass eine in IREP benutzte Funktion <strong>für</strong><br />
die Beschreibung der Krebs-Latenzzeiten revidiert werden muss. Nach einer Diskussion mit der UNSCEAR<br />
(United Nations Scientific Committee on the Effects of Atomic Radiation) Expertengruppe wurde diese Funktion<br />
neu bestimmt. Es gibt eine Form <strong>für</strong> alle soliden Krebsarten, und eine mit kürzerer Latenzzeit <strong>für</strong> Leukämie.<br />
Zur Bestimmung von Korrekturfaktoren <strong>für</strong> Expositionen bei niedrigen Dosisraten wurde in ProZES ein neuer<br />
Zugang vorgeschlagen, begründet und implementiert. In diesem neuen Zugang wird angenommen, dass der<br />
Korrekturfaktor durch eine log-normale Verteilung mit geometrischem Mittelwert von 1 und einer dosisraten-abhängigen<br />
geometrischen Standardabweichung ausgedrückt wird.<br />
Im Gegensatz zu IREP, wo die Verteilung des ERR aus vorberechneten kumulierten Verteilungen bestimmt<br />
wird, wurde <strong>für</strong> ProZES entschieden, die Risikofunktionen und alle Korrekturfaktoren unabhängig voneinander<br />
zu bestimmen und erst ganz am Ende zusammenzuführen. Ein solcher Zugang ist offensichtlich realistischer<br />
und flexibler, benötigt jedoch höhere Rechenzeiten. Besondere Aufmerksamkeit wurde deshalb auf<br />
eine effiziente und numerisch optimierte Implementierung verwendet.<br />
Die benötigten Daten zur Krebsinzidenz in Deutschland <strong>für</strong> Magen, weibliche Brust und Lungenkrebs sind <strong>für</strong><br />
den Zeitraum von 1980 bis 2009 erhältlich. Inzidenzdaten <strong>für</strong> Darmkrebs liegen nur <strong>für</strong> den kürzeren Zeitraum<br />
von 2002 bis 2008 und ausschließlich <strong>für</strong> Bayern vor, da bundesweit die Statistik <strong>für</strong> Darmkrebs (ICD (Internationale<br />
statistische Klassifikation der Krankheiten und verwandter Gesundheitsprobleme)10: C18) nur zusammen<br />
mit kolorektalen Tumoren (ICD10: C18-C21) berichtet wird. Für das Modell von Lungenkrebs werden<br />
in ProZES die Deutschland-spezifischen Daten zum Rauchverhalten der Bevölkerung als (veränderbare)<br />
Standardeinstellung genommen.<br />
Die Entwicklung der Algorithmen in ProZES und die Tests wurden in der Computersprache Matlab durchgeführt;<br />
<strong>für</strong> die End-Benutzerversion von ProZES wurde eine spezielle statistische Bibliothek angefertigt mit optimierten<br />
Routinen von der Intel MKL (Math Kernel Library) und in ProZES integriert. Eine solche doppelte Implementierung<br />
der ProZES Algorithmen dient auch der Qualitätssicherung. ProZES ist als Windows .NET Anwendung<br />
realisiert (unter Benutzung des Windows Presentation Framework, das zugleich eine hohe Effizienz<br />
und eine flexible und benutzerfreundliche Windows-Oberfläche kombiniert). Testversionen des Programms<br />
wurden an die Mitglieder der SSK Arbeitsgruppe verteilt.<br />
5. ERGEBNISSE<br />
Ein Review und kritische Analyse der existieren Ansätze zur Berechnung der Zusammenhangswahrscheinlichkeit<br />
wurden durchgeführt. Krebsrisikomodelle <strong>für</strong> Darm, Magen, Lunge und weibliche Brust wurden neu<br />
evaluiert und mit der Methode der „Multi-model inference“ bestimmt. Ein ausführlicher Vergleich mit existierenden<br />
Modellen (BEIR (Biological Effects of Ionising Radiation), RERF (Radiation Effects Research Foundation),<br />
UNSCEAR, IREP) wurde durchgeführt. Entsprechende Modelle und ihre Parameter sowie angemessene<br />
stochastische Faktoren, die die inhärenten Unsicherheiten repräsentieren, wurden ausgewählt oder entwickelt.<br />
Eine erste Version des ProZES Programms wurde entwickelt. Das Programm implementiert numerische und<br />
stochastische Simulations-Routinen und stellt Funktionen zum Laden, Speichern oder Editieren von Eingabedaten<br />
zur Verfügung. Zurzeit werden Excel-spezifische, Komma- oder Tab-separierte Formate unterstützt.<br />
Ein Beispiel <strong>für</strong> einen Eingabe-Datensatz ist in Abbildung 1 dargestellt. Die Ergebnisse <strong>für</strong> die abgeschätzte<br />
Verteilung der Zusammenhangswahrscheinlichkeit Z können vom Programm in graphischer Form (Abbildung<br />
2) oder in Textform dargestellt werden.<br />
84 Ergebnisse der abgeschlossenen Forschungsvorhaben im Jahr <strong>2012</strong> - TB 07