在過去十年中，兒童對手機或平闆電腦等移動通信裝置的使用大幅增加。這些裝置的使用引起了兒科醫生、家長、教師和公共衛生從業人員的關注，因為它們可能對健康造成負面影響。兒童是最容易受到潛在RF-EMF（射頻電磁場）影響的群體，因為他們的大腦仍在快速發育。此外，兒童将長時間暴露在RF-EMF中，因為他們在很小的時候就開始使用移動通信裝置，并可能在他們的一生中持續使用這些裝置。
大腦發育是一個多步驟的過程，從妊娠早期開始一直持續到出生後階段。腦磁共振成像(MRI)已被用來研究典型和非典型的形态學腦發育，并描述了腦容量改變與認知功能和行為問題之間的一些聯系。然而，研究RF-EMF 暴露與兒童大腦發育之間關系的流行病學研究僅使用神經心理測試或測量認知功能和行為問題的問卷，這并不能闡明大腦的神經發育和RF-EMF暴露之間的關系。使用MRI對大腦容量與RF-EMF 暴露以及認知功能和行為問題之間的關聯進行研究，可能發現其背後潛在的大腦結構變化。
這類研究中一個很重要的問題是如何對RF-EMF 暴露進行評估。大多數流行病學研究使用了父母或自我報告的關于使用不同移動通信裝置（例如行動電話、數字增強無繩通信（DECT）電話、平闆電腦）的資訊估計居民從行動電話基站接觸到的RF-EMF，或測量短期内使用便攜式裝置的不同RF-EMF源的個體暴露。所有這些方法隻評估了整個RF-EMF 暴露的一部分。是以，為了更好地研究RF-EMF 暴露和大腦發育之間的潛在聯系，需要一種能對所有RF-EMF源的暴露程度進行估計的方法，更具體地說，應當能夠估計大腦中接收到的RF-EMF的暴露量。到目前為止，隻有一項研究開發了包括幾個RF-EMF 暴露源的RF-EMF 暴露模型，并估計了所有這些源在整個大腦中接收的RF-EMF暴露量。他們發現，較高的全腦RF-EMF暴露量與行為問題和注意力能力無關，但與12-17歲兒童和青少年的圖形記憶較低有關。本研究使用了最近開發的綜合RF-EMF 暴露模型，該模型包括更多的對RF-EMF暴露源和腦葉特定的RF-EMF暴露量的評估方法，這使得我們能夠更全面地研究RF-EMF暴露與腦發育之間的潛在聯系。此外，作者估計了來自三組不同的RF-EMF源的全腦和腦葉特定的RF-EMF暴露量，這三組RF-EMF源會導緻不同的RF-EMF 暴露模型：
- 來自手機和DECT電話的腦RF-EMF暴露量，這是RF-EMF 暴露到大腦的主要因素，導緻非常接近頭部的峰值暴露（即射頻點電磁影響很大），但時間很短；
- 無線連接配接到網際網路時使用行動電話進行網際網路浏覽、電子郵件和短信、平闆電腦和筆記本電腦使用時産生的腦RF-EMF暴露量導緻低暴露量，并且可能主要代表與這些類型的使用相關的各種社會或個人因素；
- 來自遠場源(例如，行動電話基站、調頻廣播和電視廣播天線、WiFi)的腦RF-EMF暴露量導緻低暴露量，但在一天中持續接收。
是以，本研究的目的是評估使用改進的RF-EMF 暴露模型來估計全腦和腦葉特定的RF-EMF暴露量并計算其與9-12歲青春期前兒童腦容量之間的關系。本文發表在Environment International雜志。
方法
研究設計和人群
這是一項屬于Generation R Study中的部分橫斷分析，Generation R Study是荷蘭鹿特丹的一項基于人口的出生隊列研究。2002年4月至2006年1月期間，共有9901名誕下新生兒的孕婦登記。2013至2015年間，共有3992名9-12歲的青春期前兒童接受了MRI評估，其中3303人擁有移動通信裝置使用資訊。在排除了偶然發現或神經影像品質差的青春期前兒童後，作者的分析中包括2592例(原始人群的26.2%)。伊拉斯谟醫學中心的醫學倫理委員會準許了這項研究，并獲得了父母的書面知情同意。
估計全腦和腦葉特定的RF-EMF暴露量
研究應用一個綜合的RF-EMF 暴露模型來估計由于幾個RF-EMF 暴露源造成的全腦和腦葉特定(即額葉、頂葉、颞葉、枕葉)的RF-EMF暴露量。該模型使用有關移動通信裝置(即近場RF-EMF源)的使用資訊和暴露于環境RF-EMF源(即遠場RF-EMF源)的估計來建立。
近場RF-EMF源
當參與者9-12歲時，其中一位家長使用問卷報告了靠近身體的移動通信裝置的使用情況。
(I)用于呼叫的行動電話；
(Ii)用于呼叫的DECT電話；
(Iii)用于無線連接配接到網際網路時的網際網路浏覽、電子郵件和文本消息收發的行動電話(命名為其他行動電話使用)；
(Iv)無線連接配接到網際網路時的平闆電腦；
(V)無線連接配接到網際網路的筆記本電腦的使用持續時間以分鐘/天收集。
遠場RF-EMF源
本文估計了不同環境下的RF-EMF 暴露源（行動電話基站、調頻廣播和電視廣播天線、行動電話、DECT電話和WiFi）的RF-EMF 暴露情況，基于青春期前兒童大部分時間在家、學校、通勤和戶外度過的微環境。
為了估計來自家庭行動電話基站的RF-EMF 暴露，使用了名為NISMap的經過驗證的3D地理空間無線電波傳播模型。簡而言之，NISMap使用天線的詳細特性和城市環境的3D幾何形狀，計算3D空間中任何位置的行動電話基站發射所引起的場強。該模型已經過外部、内部和個人測量的驗證，顯示出可靠的等級順序預測。作者使用2014年的全國行動電話基站資料集評估了研究時正在使用的三個行動電話通信頻段(GSM900、GSM1800和UMTS)的輻射。使用每個兒童的地理編碼位址和他/她的卧室在腦成像時的樓層水準，計算了每個青春期前兒童卧室的手機基站的RF-EMF暴露。在之前的一項研究中，阿姆斯特丹56名12歲左右的青少年在之前的一項研究中使用個人最多72小時的RF-EMF測量平均值，近似計算了除家庭外的其他微環境中的行動電話基站以及所有微環境中的其他遠場RF-EMF源(FM廣播和電視廣播天線、手機、DECT電話和WiFi)中的RF-EMF 暴露情況，因為Generation R Study的參與者沒有資料。
綜合的RF-EMF 暴露模型
應用綜合的RF-EMF 暴露模型來估計全腦和腦葉特定的(即額葉、頂葉、颞葉、枕葉)RF-EMF暴露量。簡而言之，該模型結合了三種類型的資訊：
i)對于已經考慮頭部保護作用的每個大腦區域的每個特定RF-EMF源的吸收功率與其被吸收的品質的估計比率，稱為比吸收率(SAR，機關為瓦 (W)/千克(Kg))，歸一化為1W輸出功率
ii)每個RF-EMF源的輸出功率和活動(W)，
iii)每個RFEMF源和活動的每日使用或暴露持續時間(以W為機關)。
首先，對于每個大腦區域，模型估計每個RF-EMF源(手機通話、DECT電話、其他手機使用、平闆電腦使用、筆記本電腦使用和遠場)的特定RF-EMF暴露量(mJ)/kg/天)如下：
特定RF-EMF暴露量腦區、源=SAR腦區、源×輸出功率源×持續時間源
Specific RF-EMF dose brain region, source = SAR brain region, source×Output power source×Duration source (1)
然後，全腦RF-EMF總暴露量和總的額、頂、颞葉，結合所有RF-EMF源按腦區的特定RF-EMF暴露量計算枕葉的RF-EMF暴露量：
全腦特定RF-EMF暴露量腦區、源=∑源（SAR腦區、源×輸出功率源×持續時間源
Overall RF-EMF dose brain region, source=∑source（SAR brain region, source×Output power source×Duration source）（2）
此外，三組RF-EMF 暴露源的全腦和腦葉特定RF-EMF暴露量((I)手機和DECT電話通話(稱為電話呼叫)，(Ii)無線連接配接到網際網路時的其他行動電話使用、平闆電腦使用和筆記本電腦使用(名為螢幕活動)和(Iii)遠場源)按照相同的過程計算。
為了應用綜合的RF-EMF 暴露模型，我們必須先做出一些假設。根據同期研究收集的歐洲青春期前的兒童、青少年和成年人的手機使用情況，我們假設使用2G手機的比例為35%，3G手機的比例為65%，沒有使用免提裝置的比例資料。其他行動電話、筆記本電腦和平闆電腦的使用假設發生在2.4 GHz的WiFi上，WiFi資料傳輸速率估計為54兆比特每秒。在青春期前兒童使用其他手機的時間段，我們假設青春期前兒童有40%的時間在玩視訊遊戲，40%的時間在流視訊，20%的時間在浏覽網際網路或檢視社交媒體。對于每個裝置和活動，我們從可用的不同可能的使用位置對SAR值進行平均，以獲得每個活動的SAR值，該值可以插入公式(1)和(2)中。
腦容量
為了使參與的青春期前兒童熟悉磁共振環境，每個青春期前兒童在實際的MRI掃描之前都經曆了一次模拟掃描。掃描在3Tesla通用電氣掃描器上進行，使用8通道頭線圈。使用以下序列參數獲得結構性T1圖像：TR=8.77ms；TE=3.4ms；TI=600ms；翻轉角=10°；FOV=220 mm×220 mm；采集矩陣=220×220；切片厚度=1 mm；切片數=230；體素大小=1 mm×1 mm×1 mm；以及ARC加速度=2。然後通過Freesurfer 6.0對獲得的T1圖像進行處理。提取了皮質和皮質下體積的全局度量。分析包括了全腦、皮質灰質、皮質白質、小腦灰質和小腦白質的體積作為全腦容量。額葉、頂葉、颞葉和枕葉的體積被包括在皮質葉體積中。海馬、杏仁核、丘腦、殼核、尾狀核、伏隔核和蒼白球的體積被認為是皮質下體積。圖像品質的預處理、校正和評估在其他地方有較長的描述。
潛在混淆變量
潛在混淆變量是用有向無環圖定義的先驗變量。在孩子9-12歲時收集母親和家庭特征，包括懷孕期間收集的母親種族(荷蘭、亞洲、非洲或歐洲和其他)、在孩子5歲時收集的母親教育水準(國小或更低(低)，中學(中等)，或大學或更高(高))、母親吸煙與否、就業狀況(有薪與無薪)、家庭收入(<2000歐元/月(低)，2000-3999歐元(中等)，或>3999歐元(高))以及使用簡表評估的焦慮和抑郁症狀。青春期前兒童的特征包括腦成像評估時的年齡、出生時收集的性别、5歲時使用Snijders-Oomen非語言智力測試評估的智商以及9-12歲時測量的體重指數(kg/m2)。
其他協變量
由于之前報道的右利手和左利手腦容量的差異，還收集了有關青春期前兒童的利手資訊。
統計分析
在确認了模型的所有假設都得到滿足後，使用線性回歸模型來評估全腦和腦葉特定的RF-EMF暴露量與全腦和皮質下腦容量之間的關系，以及每個特定腦葉和皮質葉體積的全腦和特定源RF-EMF暴露量之間的關系。針對上述潛在的混淆變量和青春期前兒童的利手習慣調整了我們的模型。使用錯誤發現率（FDR）對所有模型進行多次測試校正。一次性對總共64個測試應用了錯誤發現評級，并獲得了每個關聯的校正臨界p值。此外，我們調整了顱内體積的皮質葉體積、皮質下體積以及皮質灰質、皮質白質、小腦皮質和小腦白質體積，以确定與頭部大小的相關性。由于兩者高度相關(r=0.93)，是以未将全腦容量與顱内體積進行調整。
使用鍊式方程對丢失的混淆變量進行多重插補，生成并分析了25個完整的資料集。缺失值的百分比小于18%，并且估算資料集中的分布與觀測資料集中的分布非常相似。與未納入的人(n=7309)相比，納入分析的青少年前兒童(n=2592)的父母更有可能具有更高的教育水準、更高的家庭收入和更大的年齡。與懷孕時招募的全部隊列(n=9901)相比，當僅包括有可用資料的青春期前兒童(n=2592)時，使用反向機率權重來校正丢失資料以進行随訪并考慮潛在的選擇偏差。
所有分析均使用STATA版本15(StataCorp，College Station，TX)進行。
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結果
大多數青春期前兒童的母親為荷蘭人，受教育程度較高，且來自中等或高收入家庭(表1)。估計全腦RF-EMF暴露量為84.3MJ/kg/天，颞葉暴露量最高(307.1 MJ/kg/天)。全腦RF-EMF暴露量的主要貢獻者是來自行動電話和DECT電話的暴露量(61.5%)，而來自無線連接配接到網際網路時使用移動通信裝置的螢幕活動和來自遠場源的暴露量分别貢獻了17.4%和21.1%。這些百分比在每個腦葉特定的RF-EMF暴露量之間有所不同。全腦RF-EMF暴露量與腦葉特定RF-EMF暴露量高度相關(r>0.79)。
估計的全腦RF-EMF暴露量與全腦腦容量均無關聯(表2)。關于皮質腦葉體積，隻有在無線連接配接到網際網路的情況下使用移動通信裝置進行螢幕活動時的額葉較高的RF-EMF暴露量與額葉體積較小有關[B−39.72mm3(95%CI−78.23；−1.21)](表3)。然而，在對多次測試進行校正後，這種關聯并不存在。總體估計的全腦RF-EMF暴露量和來自行動電話、DECT電話和遠場來源的全腦RF-EMF暴露量與皮質下體積無關(表4)。然而，在無線連接配接到網際網路的情況下，使用移動通信裝置進行活動所估計的較高的全腦RF-EMF暴露量與較小的尾狀核體積[B−5.02mm3(95%CI−7.78；−2.25)]相關，這種關聯在多次測試校正後仍然存在。校正顱内體積後，相關性沒有實質性改變。
表1母親、家庭和青春期前兒童特征的分布，以及全腦和腦葉特定的RF-EMF總暴露量(n=2592)。
注：BMI，體重指數；IQ，智商；IQR，四分位數範圍；MJ，毫焦耳；kg，公斤；RF-EMF，射頻電磁場。如果有兩個類别：列出的百分比表示第一個類别中的分數。
a分數越高表明症狀越多。
b分數越高表明智商越高。
表2 9-12歲青春期前兒童估計的全腦和特定源RF-EMF總暴露量與全腦容量(mm3)之間的關系。
注：B，貝塔系數；CI，置信區間；DECT，數字增強型無繩通信；千克，千克；MJ，毫焦耳；RF-EMF，射頻電磁場。
線性回歸模型調整了母親的教育水準、母親的種族、母親的就業狀況、母親的吸煙狀況、母親的抑郁和焦慮症狀、家庭收入和兒童智商、性别、年齡、體重指數和利手。
a 螢幕活動包括無線連接配接到網際網路時使用手機浏覽網際網路、收發電子郵件和文本消息、使用平闆電腦和筆記本電腦。
b 來自不同微環境(家庭、學校、通勤和戶外)的不同環境RF-EMF源(行動電話基站、調頻廣播和電視廣播天線、行動電話、DECT電話和WiFi)的RF-EMF 暴露。
表3在9-12歲的青春期前兒童中估計的全腦和特定源的RF-EMF暴露量與每個腦葉和皮質葉體積(mm3)之間的關系。
注：B，貝塔系數；CI，置信區間；DECT，數字增強型無繩通信；千克，千克；MJ，毫焦耳；RF-EMF，射頻電磁場。
線性回歸模型調整了母親的教育水準、母親的種族、母親的就業狀況、母親的吸煙狀況、母親的抑郁和焦慮症狀、家庭收入和兒童智商、性别、年齡、體重指數和利手。粗體顯示的p值<0.05。
a 螢幕活動包括無線連接配接到網際網路時使用手機浏覽網際網路、收發電子郵件和文本消息、使用平闆電腦和筆記本電腦。
b 來自不同微環境(家庭、學校、通勤和戶外)的不同環境RF-EMF源(行動電話基站、調頻廣播和電視廣播天線、行動電話、DECT電話和WiFi)的RF-EMF 暴露。
表4 9-12歲青春期前兒童估計的全腦和特定源RF-EMF暴露量與皮質下體積(mm3)之間的關系。
注：B，貝塔系數；CI，置信區間；DECT，數字增強型無繩通信；千克，千克；MJ，毫焦耳；RF-EMF，射頻電磁場。
線性回歸模型調整了母親的教育水準、母親的種族、母親的就業狀況、母親的吸煙狀況、母親的抑郁和焦慮症狀、家庭收入和兒童智商、性别、年齡、體重指數和利手。粗體和*表示多次測試校正後保留的關聯(p值<校正的臨界p值(0.0008))。
a 螢幕活動包括無線連接配接到網際網路時使用手機浏覽網際網路、收發電子郵件和文本消息、使用平闆電腦和筆記本電腦。
b 來自不同微環境(家庭、學校、通勤和戶外)的不同環境RF-EMF源(行動電話基站、調頻廣播和電視廣播天線、行動電話、DECT電話和WiFi)的RF-EMF 暴露。
讨論
本研究使用改進的綜合RF-EMF 暴露模型估計了包括幾個RF-EMF 暴露源在内的全腦和腦葉特定的RF-EMF暴露量，并研究了它們與9-12歲青春期前兒童腦容量的關系。沒有發現從整體RF-EMF源、行動電話和DECT電話或從遠場源估計的全腦或腦葉特定RF-EMF暴露量與全腦、皮質或皮質下腦容量之間的關系。然而研究發現，在無線連接配接網際網路時使用手機上網、收發電子郵件、使用平闆電腦和筆記本電腦時，估計的全腦RF-EMF暴露量較高，一組導緻大腦低RF-EMF 暴露的RF-EMF源與較小的尾狀核體積之間存在關聯。
這項研究是在青春期前兒童中進行了第一項流行病學研究，探索RF-EMF腦暴露量與腦容量的關系。以前的大多數研究都是單獨評估不同的RF-EMF源與大腦發育之間的關系，但本文的綜合方法可以更全面地評估幾個RF-EMF源的全腦暴露量，以及導緻不同模式的RF-EMF暴露的三組RF-EMF源的特定腦葉的暴露量。作者沒有發現從整個RF-EMF源或從手機和DECT電話中估計的全腦或腦葉特定RF-EMF暴露量與腦容量之間的關聯。
然而，當無線連接配接到網際網路時，其他手機、平闆電腦和筆記本電腦使用造成的較高的全腦RF-EMF暴露量與較小的尾狀核體積相關。如果這種觀察到的關聯是由大腦從使用移動通信裝置中吸收的RF-EMF暴露量驅動的，預計也會發現與手機和DECT電話接收到的大腦暴露量之間的關聯。這些都是RFEMF 暴露到大腦的主要因素，導緻非常接近頭部的峰值暴露，而使用手機上網、收發電子郵件、發短信、使用平闆電腦和筆記本電腦，同時無線連接配接到網際網路，會導緻大腦(包括皮層下結構，如尾狀核)的RF-EMF 低暴露量(Birks等人，2020年)。是以，人們擔心行動電話、平闆電腦和筆記本電腦的這些特定使用可能對健康造成的影響是由于社會或個人因素，這些因素與青春期前兒童使用這些裝置的時間或他們使用這些裝置進行的特定活動有關，而不是由于RF-EMF 暴露直接造成的。幾乎所有報告使用這些移動通信裝置的參與者總是無線連接配接到網際網路，是以估計的每個裝置的RF-EMF腦暴露量與報告者使用每個裝置的時間高度相關(0.75~0.99)。
此外，可能會錯過與使用這些移動通信裝置有關的資訊，這些資訊對于正确研究移動通信裝置與大腦發育的關系至關重要(例如，使用這些裝置進行的螢幕活動類型、家庭結構、心理健康狀況或與朋友的關系)。是以本文的結果可能是由于殘留混淆或偶然發現。此外，逆向因果關系也可以解釋研究結果。患有注意力缺陷/多動障礙等精神障礙的兒童和青年人尾狀腦體積較小，可以假設患有這些障礙的個人使用移動通信裝置的次數更多。鑒于到目前為止還沒有研究RF-EMF 暴露和腦容量的潛在關系，本研究是探索性的，需要在其他基于人群的研究中重複。此外，由于移動通信裝置使用的預期增加和RF-EMF 暴露的變化(例如，向市場推出新裝置、使用模式的變化，如更多地發送短信和更少的通話，或網絡和裝置特性的變化，如5G技術的引入)，還需要進一步的研究。
此前在動物身上的實驗研究表明，RF-EMF 暴露中與大腦形态改變有關。特别是，較高的RF-EMF 暴露導緻了大鼠海馬和杏仁核中樹突的重塑和活性細胞的減少。在本研究中沒有發現大腦RF-EMF暴露量與海馬或杏仁核體積之間的聯系。但我們也無法估計這些皮質下結構中的RF-EMF暴露量。在其他功能中，海馬體在新記憶的形成中起着重要作用，杏仁核參與記憶鞏固。有趣的是，一項縱向流行病學研究發現，在一年的随訪後，在青春期前兒童和喜歡打電話的青少年中，估計的全腦RF-EMF暴露量較高與圖形記憶表現下降(主要涉及右半球)有關，而與言語記憶表現(主要涉及左半球)無關。作者認為，RF-EMF腦暴露量和記憶之間的聯系可能是由睡眠紊亂驅動的，因為之前的研究發現，RF-EMF 暴露的參與者在睡眠期間腦電圖(EEG)發生了變化，睡眠紊亂與記憶鞏固較差和皮層下結構紊亂有關。大腦是動态的，會對許多外部輸入做出反應，包括環境暴露。這種動态性可能并不總是轉化為可檢測到的大腦結構改變，而是可以解釋先前研究中觀察到的RF-EMF 暴露與認知功能受損之間的聯系的大腦活動變化。研究大腦RF-EMF 暴露和功能性磁共振成像方法之間的關系将是很有意義的。
這項研究的優勢在于收集了大量青少年前人群中使用移動通信裝置的詳細資訊，估計了包括大量RF-EMF 暴露源在内的全腦和腦葉特定RF-EMF暴露量，以及可獲得約2500名參與者的大腦結構成像資料。本研究的主要局限在于橫斷設計。如果RF-EMF 暴露在大腦和腦容量之間存在關聯，則在較長時間的累積暴露後可能會出現效應。是以，需要對移動通信裝置的使用和大腦容量進行縱向資料研究。此外，本研究使用了一種創新和全面的工具來估計腦RF-EMF暴露量，但它建立在幾個假設的基礎上，這些假設可能導緻對RF-EMF 暴露的無差别錯誤分類，進而導緻對效果估計的潛在低估。另外，移動通訊裝置的使用情況是由家長報告的，不包括在學校的使用情況，這可能低估了實際使用情況。在新的研究中可以使用諸如安裝在青春期前兒童裝置上的應用程式來跟蹤其實際使用情況的方法，該方法以前被驗證過，以提高對移動通信裝置使用情況的測量的準确性。最後，盡管針對幾個潛在的混淆變量調整了我們的模型，但我們不能因為父親的社會經濟地位等不可用變量而放棄剩餘混淆。
結論：
在9-12歲的青春期前兒童中估計的全腦和腦葉特定的RF-EMF暴露量與腦容量無關。與某些移動通信裝置的使用相關的社會或個人因素，如無線連接配接到網際網路時使用手機浏覽網際網路、收發電子郵件、使用平闆電腦和筆記本電腦等因素導緻的RF-EMF暴露與較小的尾狀核體積有關，但該相關形成的原因有待于進一步探索。關于移動通信裝置及其與大腦發育的潛在負面關聯的進一步研究是有必要的，無論關聯是由于RF-EMF 暴露還是由于與其使用相關的其他因素。是以，相關研究還需要進一步深入。