中国广西地区1-12岁儿童接触有机磷酸酯（OPEs）的情况：基于机器学习的预测因子评估

《Hygiene and Environmental Health Advances》：Exposure to Organophosphate Esters (OPEs) of Children (1-12y) in Guangxi, China: Predictors Evaluation by Machine Learning

有机磷酸酯（OPEs）作为阻燃剂和增塑剂被广泛应用，但其对人体健康的影响，尤其是儿童暴露途径和影响因素仍不明确。本研究通过检测广西84名儿童及104名父母的尿液样本中11种OPEs的代谢物，结合XGBoost机器学习模型和SHAP可解释性分析，发现儿童尿液中OPEs浓度显著高于父母，且与家庭人口数量、风扇使用时长及鸡蛋消费频率呈显著相关性。研究首次系统揭示风扇使用可能通过空气动力学效应增加室内OPEs颗粒浓度，进而影响儿童暴露水平，为制定针对性防控策略提供依据。

　　这项研究聚焦于中国广西地区1至12岁儿童及其父母体内有机磷酸酯类化合物（OPEs）的暴露情况，旨在识别影响OPEs在儿童尿液中浓度的关键因素。OPEs是一类广泛应用于阻燃剂和增塑剂的化学物质，其在日常生活中无处不在，尤其是在家具、纺织品、电子设备以及食品包装等材料中。由于其具有较强的环境持久性和潜在的健康风险，OPEs已成为环境健康研究中的重要对象。

研究团队对84名儿童和104名父母的尿液样本进行了分析，检测出11种OPEs。这些化合物在儿童尿液中的几何平均浓度（GM）范围从0.11 ng/g（三-丙基磷酸，TPP）到25.93 ng/g（三（2,3-二氯丙基）磷酸，TDCPP），而在父母尿液中的GM浓度则从0.04 ng/g（三苯基磷酸，TPHP）到18.71 ng/g（TDCPP）。这一发现与多个大型全国性尿液生物监测研究的结果相吻合，说明OPEs在人体中的暴露具有一定的普遍性。值得注意的是，大多数目标OPEs之间表现出显著的正相关关系，但儿童尿液中未发现明显的性别和年龄差异。这一结果提示，OPEs的暴露可能更多受到环境和行为因素的影响，而非个体的生理特征。

为了更深入地解析OPEs暴露的影响因素，研究团队采用了eXtreme Gradient Boosting（XGBoost）机器学习方法，并结合Shapley Additive explanations（SHAP）技术，对93个来自问卷调查的变量进行了重要性分析。通过构建六种OPEs的预测模型，研究发现儿童日常使用风扇的时间与五种OPEs的浓度变化密切相关。这表明风扇的使用可能影响室内空气质量和尘埃释放，从而增加OPEs的暴露风险。此外，蛋类消费频率与TPP和TCEP的浓度升高有关，而家庭成员数量则与CDP和TEHP的浓度变化存在联系。这些发现强调了饮食习惯和家庭环境在OPEs暴露中的关键作用。

在对OPEs在尿液中的浓度分布进行分析时，研究发现儿童尿液中OPEs的总体浓度较高，其中以烷基-OPEs为主，其次是芳香族-OPEs，最后是卤代-OPEs。TPP、TEP和TDCPP等特定化合物的浓度在儿童尿液中尤为突出。相比之下，父母的尿液中虽然也检测到了较高的OPEs浓度，但TDCPP在儿童中的浓度显著高于父母。这一现象可能与儿童与室内环境的密切接触有关，例如频繁的地面爬行、使用含OPEs的婴儿用品、接触玩具以及手口行为等，这些都可能增加其摄入OPEs的机会。

研究进一步探讨了OPEs暴露的潜在来源。通过问卷调查和机器学习分析，研究团队发现OPEs的暴露途径极为复杂，涉及空气、尘埃、食物等多个方面。例如，风扇的使用不仅影响室内空气质量，还可能通过增加尘埃释放而促进OPEs的暴露。此外，家庭成员数量的增加与CDP和TEHP的浓度升高相关，这可能是因为更多家庭成员意味着更多的生活用品和日常活动，从而增加了OPEs的来源。饮食方面，蛋类的摄入与TPP和TCEP的浓度变化存在显著关联，这表明某些食物可能是OPEs暴露的重要渠道。

从健康角度来看，OPEs已被证实具有多种生物毒性，包括遗传毒性、神经毒性、生殖毒性、心血管毒性、接触性皮炎以及内分泌系统干扰等。这些毒性效应可能在较低的环境浓度下就已经显现，因此，儿童作为易感人群，其暴露水平尤其值得关注。由于儿童的代谢系统尚未完全发育，他们对OPEs的吸收和排泄能力相对较弱，因此更容易受到其潜在危害的影响。同时，儿童的日常行为模式，如频繁接触地面、使用含OPEs的玩具和婴儿用品，也使其暴露途径更加多样化。

在研究方法上，团队采用了高液相色谱-串联质谱（HPLC-MS/MS）技术对OPEs进行了精准检测，并通过尿液中的肌酐浓度对数据进行了标准化处理。这种处理方式有助于消除个体差异对结果的影响，使不同人群之间的比较更加客观。此外，为了确保数据的准确性，研究团队还制定了严格的质量控制协议，包括对样本进行重复检测和使用空白对照样本。这些措施有助于提高检测结果的可靠性，并为后续分析提供坚实的数据基础。

研究还揭示了OPEs暴露的复杂性。尽管大多数OPEs在儿童和父母的尿液中表现出显著的正相关关系，但同一OPE在儿童和父母尿液中的浓度却未显示出明显的相关性。这可能是因为儿童和父母的暴露途径存在差异，例如儿童可能更多地通过尘埃、空气和玩具等途径接触OPEs，而父母则可能更多地通过饮食和皮肤接触等途径暴露。此外，研究还指出，室内环境对儿童OPEs暴露的影响更为显著，因为室内污染水平通常高于室外，而儿童在室内活动的时间也远多于父母。

通过机器学习方法，研究团队不仅识别了OPEs暴露的关键变量，还进一步揭示了这些变量之间的相互作用。例如，风扇的使用时间、家庭成员数量、蛋类消费频率以及父母的化妆品使用习惯等，都被发现与特定OPEs的浓度变化存在显著关联。这些发现为制定更有效的暴露管理策略提供了重要依据，同时也强调了对OPEs暴露途径进行精确评估的必要性。未来的研究应进一步关注室内环境的采样和分析，以及儿童食品、玩具等日常用品中OPEs的含量，以更全面地理解其暴露机制。

总体而言，这项研究为OPEs的暴露评估提供了新的视角和方法，同时也揭示了儿童与父母之间在OPEs暴露水平上的差异。研究结果表明，OPEs的暴露受到多种因素的影响，包括饮食习惯、生活习惯和环境条件。因此，针对儿童这一高风险群体，有必要采取更加精细化的暴露评估措施，并结合多方面的数据进行综合分析。只有这样，才能更有效地识别OPEs的暴露来源，进而制定针对性的干预策略，以降低其对儿童健康的潜在影响。