澳门人威尼斯官网科学通报基于暴露指纹谱构建行业污染识别和风险评估模型

  澳门人威尼斯新闻资讯     |      2024-03-28 07:14

  澳门人威尼斯官网科学通报基于暴露指纹谱构建行业污染识别和风险评估模型污染物暴露标志物是体内组织、液体或排泄物中可被测量的污染物澳门人威尼斯官网、污染物的代谢转化产物以及污染物与内源性物质形成的加合物. 污染物暴露标志物是连接环境污染暴露和人群健康风险的桥梁. 1991年, 美国环境保护署通过《ORD健康生物标志物项目》率先制定了暴露标志物开发澳门人威尼斯官网、验证和应用的框架, 初步构建了可用于污染物暴露监测的生物标志物网络. 该项目提出, 应重点考虑的暴露标志物特征有: 可在人类呼吸澳门人威尼斯官网澳门人威尼斯、体液或组织中测量; 可使用最小或非侵入性技术进行测量; 对人群暴露或效应易感性具有可解释性; 能指示重大和不利健康影响. 1996年, Ward和Henderson [1] 提出需加强表征暴露标志物的特异性(即特定暴露不发生时暴露标志物不会产生)澳门人威尼斯官网澳门人威尼斯、敏感度(即低分析检出限)和变异性. 这些技术文件使暴露标志物研究逐渐变得规范和成熟. 迄今为止, 美国疾控中心发布的《人群环境化学品暴露第四次国家报告》已涵盖了400多种暴露标志物 [2] , 这极大推动了环境污染与健康效应的关系研究. 污染物暴露标志物因具备重构某一特定污染物暴露的特性, 使得通过表征污染物暴露标志物内负荷水平实现环境或行业污染的风险识别或评估成为可能. 美国Snyder团队 [3] 在一项纵向暴露组研究中证实, 生活在特定的环境污染场地会产生特征的污染物暴露谱. 因此, 通过识别典型污染行业人群污染物暴露标志物群组形成的特征指纹谱从而评估行业污染暴露风险是一项具有前景的新技术, 但目前相关研究十分有限.

  据世界卫生组织(WHO)统计, 2019年全球逾3000万人面临着电子垃圾污染暴露导致的不利健康影响 [4] . 建立电子垃圾污染暴露识别和风险评估技术有助于实现电子垃圾污染的早识别和早防控,从而避免相关暴露健康危害. 为此, 我们团队 [5~7] 以电子垃圾拆解行业为示范, 通过识别人群尿中特征污染物暴露指纹谱, 构建可定性和定量评估电子垃圾污染暴露风险的预测模型和判别式函数. 基于支持向量机算法, 由人尿中14种高健康风险挥发性有机化合物(VOCs)暴露标志物构成的特征指纹谱定性识别电子垃圾拆解行业污染的准确率高达99.2%; 通过模型降维, 筛查出最重要的两个特征向量, 即: 2,2′-硫二乙酸(TGA)和苯乙醛酸(PGA); 使用边界条件TGA471 μg/g肌酐和TGA/PGA1.9定性识别电子垃圾拆解行业污染, 准确率为91.4% [6] . 利用相似的技术手段, 结合暴露效应标志物8-羟基脱氧鸟苷, 通过6年纵向队列人群暴露监测研究, 我们构建了能定量评估电子垃圾污染暴露风险的预测模型; 发现暴露标志物比值类指标的特征性更强, 由12种VOCs暴露标志物比值形成的暴露指纹谱区分电子垃圾污染暴露风险的准确率为98.8%; 通过模型降维推导出了系列简易函数, 实现使用3~4种VOCs暴露标志物即可定量判别电子垃圾污染暴露健康风险 [7] .

  结合上述研究积累, 本文探索性地提出了基于暴露指纹谱构建行业污染识别和风险评估模型的关键技术要点( 图1 ), 包括:

  (1)暴露标志物筛查和表征: 行业污染暴露风险识别和评估模型的稳健性取决于暴露标志物是否足够特异澳门人威尼斯官网澳门人威尼斯官网澳门人威尼斯官网、灵敏和稳定. 在确定典型行业特征污染物后, 应充分采用文献调研和非靶向暴露筛查等技术手段遴选出特异性高澳门人威尼斯官网澳门人威尼斯官网澳门人威尼斯、灵敏度高和稳定性好的暴露标志物, 并使用质谱分析技术对其定量表征.

  (2)高健康风险暴露标志物遴选: 基于生物样品中暴露标志物浓度重构污染物内负荷水平, 核算其暴露健康风险如致癌和非致癌风险, 或建立暴露标志物和效应标志物的剂量-效应关系, 综合遴选出高健康风险暴露标志物, 实现利用少数几种暴露标志物精准刻画行业污染物总暴露健康风险的目的.

  (3)典型行业污染暴露指纹谱识别: 通过差异性分析筛选出典型污染行业周边区域人群显著高暴露的标志物群组, 利用比值法进一步创造出新的暴露标志物比值类指标. 通过机器学习模型整合差异性暴露标志物群组及比值类指标的特征, 从而构建能刻画该行业污染的暴露指纹谱.

  (5)筛选最优分类预测模型: 利用测试集或验证集数据绘制受试者工作特征曲线, 结合曲线下面积和准确率筛选出最优模型.

  (6)模型降维及简易函数推导: 针对高维模型不能可视化导致推广应用难的问题, 采用随机森林等算法对最优分类模型中的变量进行排序, 选择前二或前三重要的特征变量, 以此构建低维分类预测模型,并推导出简易函数.

  通过监测人群特征暴露标志物的浓度并代入函数 , 即可实现行业污染水平的精准评估 . 伴随着质谱技术和暴露组学技术的高速发展 , 基于暴露指纹谱构建行业污染识别和风险评估模型 , 有望成为一种用于典型行业高风险场地筛查和行业污染治理效果评估的可靠技术手段 .