EMAPs

Objectifs

Les populations sont exposées à des mélanges de polluants atmosphériques, et non à des polluants isolés. Cependant, la plupart des études ne prennent pas en compte cette réalité, limitant la compréhension des effets combinés sur le risque de cancer du sein.

EMAPs vise à étudier l’effet combiné de plusieurs polluants atmosphériques (benzo[a]pyrène – BaP, cadmium, dioxines, dioxyde d’azote – NO₂, ozone – O₃, polychlorobiphényle 153 – PCB153, particules fines – PM₁₀ et PM₂.₅) sur le risque de cancer du sein dans une étude cas-témoins nichée dans la cohorte E3N (5222 cas ; 5222 témoins appariés, 1990–2011).

Les objectifs spécifiques étaient :

• Caractériser les expositions combinées aux polluants atmosphériques et développer des indicateurs synthétiques de multi-exposition, en tenant compte des corrélations spatio-temporelles entre polluants et des trajectoires résidentielles
• Évaluer l’association entre l’exposition combinée aux polluants et le risque de cancer du sein à l’aide d’approches statistiques multi-polluants, en considérant les interactions entre polluants et les caractéristiques des femmes et des tumeurs ;
• Explorer les mécanismes biologiques potentiels impliqués dans cette association à travers des analyses de médiation basées sur des biomarqueurs hormonaux, métaboliques et inflammatoires.

Méthodes

Le projet repose sur une étude cas-témoins nichée au sein de la cohorte prospective E3N. Les expositions aux polluants atmosphériques ont été estimées à partir de modèles validés à différentes échelles spatiales et temporelles, notamment le modèle CHIMERE (modèle de chimie-transport atmosphérique) et des modèles de LUR (Land Use Regression).

Des approches statistiques multi-polluants ont été utilisées pour analyser l’effet combiné des expositions :

• la Bayesian Kernel Machine Regression (BKMR), permettant de modéliser des relations non linéaires et des interactions entre polluants ;
• la Weighted Quantile Sum regression (WQS) et la G-computation, estimant l’effet global du mélange de polluants ;
• la Bayesian Profile Regression (BPR), permettant d’identifier des profils d’exposition homogènes et d’estimer le risque associé à chaque groupe (cluster).
• Un indice multi-polluants (Multiple Air Pollutants Index), intégrant les niveaux d’exposition et des informations toxicologiques, a également été développé.

En complément, des analyses de médiation ont été réalisées dans un sous-échantillon de la population disposant de données biologiques, à l’aide d’une approche de décomposition en quatre voies.

Résultats/Impact

Les résultats du projet ont permis de montrer que l’exposition combinée à plusieurs polluants atmosphériques est associée à une augmentation du risque de cancer du sein, et que l’utilisation d’approches multi-polluants permet de mieux caractériser ces effets que les analyses polluant par polluant.

• L’analyse par profils d’exposition (BPR) a permis d’identifier 21 groupes distincts de femmes selon leurs profils d’exposition, dont trois présentaient un risque plus élevé (jusqu’à un odds ratio [OR] de 1,61 ; intervalle de crédibilité à 95 % [CrI95 %] : 1,13–2,26). Ces groupes à risque étaient caractérisés par des expositions élevées au NO₂, aux PM₂,₅ et PM₁₀, et au PCB153, et concernaient principalement des femmes vivant en milieu urbain (notamment Paris et Lyon).
• Les analyses multi-polluants (BKMR, QGC, WQS) ont mis en évidence une association positive entre l’exposition combinée et le risque de cancer du sein. En particulier, avec la G-computation, une augmentation d’un quartile d’exposition est associée à une augmentation du risque (OR = 1,12 ; intervalle de confiance à 95 % (IC95%): 1,02–1,24).
• L’indice multi-polluants a montré qu’une augmentation d’un écart-type de l’exposition était associée à une augmentation significative du risque de cancer du sein (OR = 1,18 ; IC95 % : 1,09–1,29), avec des associations plus marquées chez les femmes en transition ménopausique et postménopausées, ainsi que pour les tumeurs hormonodépendantes et agressives.
• Les analyses de médiation causale, ont suggéré un rôle médiateur potentiel de certains biomarqueurs métaboliques et hormonaux dans l’association entre les polluants (NO₂, BaP et PCB153) et le risque de cancer du sein, avec des associations observées notamment pour l’estradiol (OR par écart-type = 1,22 ; IC95 % : 1,05–1,42) et la thyréostimuline (TSH) (OR par écart-type = 0,87 ; IC95 % : 0,75–1,00), bien qu’aucun effet indirect robuste n’ait été mis en évidence.

Dans l’ensemble, ces résultats apportent une contribution majeure à la compréhension des effets des mélanges de polluants atmosphériques et à l’amélioration des stratégies de prévention en santé environnementale.

Publications liées 

• Amadou, A et al., 2024. Multiple xenoestrogen air pollutants and breast cancer risk: Statistical approaches to investigate combined exposures effect. 
• Giampiccolo, C et al., 2024. Multi-pollutant exposure profiles associated with breast cancer risk: A Bayesian profile regression analysis in the French E3N cohort. 
• Giampiccolo, C et al., 2026. Statistical approaches to analyse the combined effect of seven air pollutants and breast cancer risk: a case–control study nested in the French E3N-Generations cohort. 
• Mercoeur, B et al., 2024. Exposure to air pollutants and breast cancer risk: mediating effects of metabolic health biomarkers in a nested case-control study within the E3N-Generations cohort.