血清酰胺类除草剂水平与遗传易感性对肺功能的影响：一项针对普通中国成年人的前瞻性队列研究

《Environment International》：Association of serum amide herbicide levels and genetic susceptibility with lung function: A prospective cohort study in general Chinese adults

长期暴露于酰胺 herbicides 与肺功能下降相关，高遗传风险评分（PRS）人群受影响更显著，PM2.5 暴露和饮食摄入为主要暴露途径。

　　### 背景与研究意义

在农业生产中，除草剂的使用已成为保障作物健康的重要手段。作为一种广泛使用的农药，除草剂不仅在作物保护中扮演关键角色，还因其广泛的环境影响和健康风险而受到越来越多的关注。特别是在城市和农业区，除草剂的使用与环境残留已成为公共健康问题的重要组成部分。本研究聚焦于一类重要的除草剂——酰胺类除草剂，这类除草剂因具有广谱性、高效性、高选择性和低成本而成为全球第二大广泛使用的除草剂类别。其分子结构的核心是2-氯乙酰苯胺，这一特性使其在环境中具有较长的持久性和广泛的传播能力，尤其是在水溶性高、土壤残留适中以及大气迁移性强的情况下，更容易通过喷雾漂移、挥发和生物累积等途径进入生态体系。

随着除草剂的广泛使用，其在环境中的残留也变得愈发显著。例如，美国佐治亚州的地表水中，甲草胺的检测频率高达86%，最高浓度达到10.5 μg/L；奥地利的空气中，甲草胺的检测频率为100%；而在美国农业生态系统中，甲草胺在鱼类中的检测频率为56%。这些数据表明，酰胺类除草剂已成为全球环境中最常见的农药残留之一。此外，中国的饮用水中也检测到了乙草胺，其检测频率为67.99%，而阿根廷的地表水中乙草胺的浓度高达77 μg/L。海南的水体中，丁草胺的浓度超过0.1 μg/L的比例高达19.5%。这些环境数据不仅揭示了酰胺类除草剂的广泛应用，也强调了其对生态环境和人类健康的潜在威胁。

除了环境暴露，人类还可能通过食物和饮用水摄入酰胺类除草剂。这些除草剂在人体内主要通过尿液排出，但它们对消化系统和泌尿系统的影响已被广泛研究。例如，职业暴露于酰胺类除草剂可能增加肝癌、胰腺癌和终末期肾病的风险。然而，尽管已有研究关注其对呼吸系统的影响，仍缺乏对酰胺类除草剂与肺功能之间关系的系统性分析。肺功能是评估呼吸健康和诊断呼吸系统疾病的重要指标，因此，了解酰胺类除草剂对肺功能的影响对于制定有效的健康防护措施具有重要意义。

此外，遗传易感性也是影响肺功能下降的重要因素。多族裔的全基因组关联研究（GWAS）已识别出超过1000个与肺功能下降相关的单核苷酸多态性（SNP）位点，这些位点可以解释肺功能遗传性的17.3%至33.0%。将这些遗传变异整合为多基因风险评分（PRS）不仅可以帮助识别肺功能下降的高风险人群，还能提高基因-环境相互作用的统计检测力。然而，目前关于酰胺类除草剂与PRS相互作用对肺功能影响的研究仍较为有限。

基于上述背景，本研究利用武汉-珠海队列的基线数据和3年随访数据，探讨了酰胺类除草剂对肺功能的横断面和纵向影响，并分析了PRS与除草剂暴露之间的相互作用。研究选取了甲草胺、乙草胺和丁草胺作为目标除草剂，并通过测定其在血液中的浓度来反映个体的内部暴露水平。同时，我们还通过问卷调查和体检收集了相关协变量，如性别、年龄、居住地、疾病史、交通暴露时间、体育锻炼情况、饮酒和吸烟状况等。此外，我们还评估了PM2.5暴露水平，并利用空间-时间扩展树（STET）模型进行高空间分辨率的PM2.5暴露评估。这些方法的结合，使得我们能够更全面地评估除草剂对肺功能的影响及其潜在机制。

### 方法概述

本研究的数据来源于武汉-珠海队列，该队列包含了从2011年至2012年居住在武汉或珠海至少五年的人群。在基线调查中，共招募了4812名成年人，并在三年后进行了随访。在基线调查中，有4470名参与者接受了肺功能测试，而在随访中，有2052名参与者完成了肺功能评估。此外，我们还选取了146名同时具备基线和三年随访数据的参与者，共获得292个观察数据，用于重复测量分析。

肺功能测试使用了电子肺功能仪（Chestgraph HI-101），并遵循美国胸科学会的标准。为了确保测试质量，我们进行了严格的校准和质量控制，包括每日测试前的校准、避免气流泄漏或中断、以及确保三次可接受的流-容曲线生成。这些步骤确保了肺功能测试的准确性和可靠性。

在测定血清和饮食中酰胺类除草剂浓度时，我们采用了三重四极杆气相色谱-质谱联用技术（GC–MS/MS），并根据修改后的方法进行了分析。饮食中酰胺类除草剂的摄入量通过公式计算，其中涉及饮食中各类食物的摄入频率和浓度，以及个体体重。这一方法能够更精确地评估个体的除草剂摄入水平，并与血清中的浓度进行对比。

在构建肺功能相关的PRS时，我们利用了最新的GWAS研究中报告的与肺功能下降相关的SNP位点及其权重。经过排除不可用的SNP后，我们使用了210个SNP位点构建与FVC相关的PRS，以及185个SNP位点构建与FEV1相关的PRS。PRS的构建过程考虑了个体的风险等位基因数量，并将其与SNP的效应大小相结合，从而得到一个综合的遗传风险评分。

为了评估协变量的影响，我们收集了详细的问卷调查和体检数据，包括性别、年龄、居住地址、疾病史、交通暴露时间、体育锻炼、饮酒和吸烟状况等。其中，慢性疾病状态定义为自述的慢性阻塞性肺病、糖尿病、高血压或心血管疾病。交通暴露时间是通过汇总不同交通方式的每日暴露时间计算得出的。体育锻炼则定义为过去六个月每周至少进行40分钟的体育活动。吸烟和被动吸烟则根据个体是否吸烟或是否暴露于二手烟来判断。此外，PM2.5暴露水平通过居住地址进行空间评估，使用STET模型以提供高空间分辨率的PM2.5暴露数据。

在统计分析中，我们首先对基线特征进行了描述性分析，包括连续变量的均值和标准差，以及分类变量的频数和百分比。通过t检验和Kruskal-Wallis检验，我们比较了横断面分析和纵向分析中基线特征的差异。随后，我们对血清中甲草胺、乙草胺和丁草胺的浓度进行了对数变换，以处理其偏态分布。为了评估这些除草剂与肺功能之间的关系，我们使用了线性混合模型，并将城市作为随机效应纳入分析中。此外，我们还利用限制性立方样条（RCS）模型来描绘除草剂浓度与肺功能变化之间的剂量-反应关系。

在分析除草剂与PRS的联合效应时，我们采用BKMR、WQS和Qgcomp等多污染物模型，以评估不同除草剂混合物对肺功能的影响。我们还将参与者分为四个组，根据除草剂水平和PRS的中位数，以分析其联合效应。此外，我们还引入了除草剂与PRS之间的交互项，以评估它们对肺功能的影响是否相互增强。所有模型均调整了年龄、性别、身高、体重、体育锻炼、吸烟和被动吸烟、饮酒、交通暴露时间、慢性疾病状态、除草剂检测批次和城市（作为随机效应）等变量。

为了进一步评估潜在暴露源对血清中酰胺类除草剂浓度的贡献，我们使用了H2O AutoML工具，这是一种分布式机器学习工具，能够自动化模型训练并评估不同暴露源对内部暴露水平的影响。通过主成分分析（PCA），我们识别了与三种酰胺类除草剂相关的暴露模式，并利用皮尔逊相关分析探讨了这些潜在暴露源与内部暴露水平之间的关系。

### 研究结果

在横断面分析中，我们发现血清中的酰胺类除草剂与肺功能呈负相关。具体而言，每增加一个2倍的血清甲草胺、乙草胺和丁草胺浓度，FVC和FEV1均呈现下降趋势。例如，血清中甲草胺浓度每增加2倍，FVC下降26.50 mL，FEV1下降17.02 mL；乙草胺浓度每增加2倍，FVC下降6.66 mL，FEV1下降5.69 mL；丁草胺浓度每增加2倍，FVC下降14.25 mL，FEV1下降13.23 mL。这些结果表明，酰胺类除草剂可能对肺功能产生直接的负面影响。

在分类分析中，我们发现FVC和FEV1随着血清中除草剂浓度的增加而单调下降。例如，在甲草胺的高四分位组中，FVC和FEV1分别下降了53.33 mL和43.38 mL。这一趋势在乙草胺和丁草胺的高四分位组中也得到了验证。此外，RCS模型进一步支持了这些负相关关系，表明除草剂浓度与肺功能变化之间存在线性剂量-反应关系，而非非线性关系。

在纵向分析中，我们发现甲草胺和丁草胺与FVC和FEV1的下降存在显著关联。具体而言，血清中甲草胺浓度每增加2倍，FVC下降34.61 mL，FEV1下降26.06 mL；而丁草胺浓度每增加2倍，FVC下降7.48 mL。分类分析同样显示，FVC和FEV1随着除草剂浓度的增加而单调下降，特别是在甲草胺的高四分位组中，FVC下降了68.62 mL，FEV1下降了43.96 mL。然而，乙草胺在纵向分析中并未显示出对肺功能下降的显著影响。

在联合效应分析中，我们发现，同时暴露于高浓度除草剂的个体，其肺功能下降最为显著。例如，甲草胺和乙草胺同时处于高四分位组的个体，FVC和FEV1分别下降了53.00 mL和43.38 mL；甲草胺和丁草胺同时处于高四分位组的个体，FVC和FEV1分别下降了63.47 mL和45.17 mL；乙草胺和丁草胺同时处于高四分位组的个体，FVC和FEV1分别下降了69.15 mL和51.61 mL。这些结果表明，除草剂的混合暴露可能比单一暴露对肺功能的影响更大。

此外，纵向交互分析显示，甲草胺与乙草胺在FEV1的3年变化中存在显著的交互作用，甲草胺与丁草胺在FVC和FEV1的3年变化中也表现出交互作用，乙草胺与丁草胺在FVC和FEV1的3年变化中同样存在交互作用。这表明，不同除草剂之间的相互作用可能对肺功能产生叠加效应。

在PRS与除草剂的联合效应分析中，我们发现，同时具有高PRS和高除草剂浓度的个体，其肺功能下降最为显著。例如，在横断面分析中，高PRS和高除草剂浓度的个体，其FVC下降了91.71 mL，FEV1下降了103.10 mL；而在纵向分析中，这一下降趋势更为明显，FVC下降了106.60 mL，FEV1下降了59.44 mL。尽管未发现除草剂与PRS之间的显著交互作用，但高PRS可能在一定程度上放大了除草剂对肺功能的负面影响。

关于潜在暴露源，我们发现PM2.5暴露水平和饮食摄入量是血清中酰胺类除草剂浓度的主要贡献因素。通过PCA分析，我们发现三种除草剂的总暴露量可以通过其共同的暴露模式来解释。此外，相关分析显示，PM2.5暴露水平和饮食摄入量与血清中酰胺类除草剂浓度呈正相关，而BMI则与之呈负相关。H2O AutoML模型的评估结果显示，PM2.5暴露水平和肉类与鱼类的摄入量是主要的暴露源，而BMI的负相关可能与个体活动模式和居住环境有关。

### 讨论

本研究的结果表明，酰胺类除草剂对肺功能具有显著的负面影响。尽管已有研究关注其对呼吸系统疾病的影响，但对肺功能的直接作用尚未得到充分探讨。通过横断面和纵向分析，我们发现这些除草剂与肺功能下降存在显著关联，尤其是在长期暴露的情况下。这一发现可能为未来的健康风险评估提供重要依据。

此外，PRS在评估除草剂对肺功能的影响中发挥了重要作用。我们发现，高PRS与高除草剂浓度的个体，其肺功能下降更为显著。这表明，个体的遗传背景可能在除草剂暴露的健康影响中起到调节作用。然而，目前关于除草剂与PRS之间相互作用的研究仍较为有限，因此需要进一步探索其潜在机制。

PM2.5暴露水平和饮食摄入量被确认为酰胺类除草剂的主要暴露源。这可能与除草剂在环境中的迁移特性有关，例如其高水溶性和大气迁移性，使得它们更容易通过空气和食物进入人体。此外，PM2.5暴露水平可能通过其携带的除草剂颗粒，间接增加人体的除草剂暴露风险。而饮食摄入量则可能与除草剂在食物链中的富集有关，特别是肉类和鱼类的摄入可能对除草剂浓度产生更大的影响。

尽管本研究在方法上具有一定的优势，如采用社区队列进行血清除草剂浓度测定，并利用多种统计模型评估其与肺功能的关系，但仍然存在一些局限性。例如，我们未能测量PM2.5中携带的除草剂浓度，因此无法直接评估大气除草剂对肺功能的影响。此外，我们仅评估了整体的PRS，而未考虑单个SNP的特异性，这可能影响对基因-环境相互作用的深入理解。

### 结论

本研究发现，酰胺类除草剂的暴露与肺功能下降存在显著关联，而高PRS的个体在除草剂暴露下肺功能下降更为明显。同时，PM2.5暴露和饮食摄入被确认为酰胺类除草剂的主要暴露源。这些结果提示，长期暴露于酰胺类除草剂可能对成年人的肺功能产生不利影响，尤其是在遗传易感性较高的个体中。因此，减少环境中的酰胺类除草剂残留对于保护公众健康具有重要意义。