评估专业焊工的焊接烟雾暴露情况：一项关于生物标志物和代谢组学特征的探索性研究

《International Journal of Hygiene and Environmental Health》：Assessing welding fume exposure in professional welders: An exploratory study of biomarkers and metabolomic profiles

焊接烟尘暴露通过生物监测和代谢组学评估，发现尿液中As、Cr、Fe、Mn、Ni显著高于非暴露组，β-羟基丁酸、天冬酰胺等代谢物作为潜在生物标志物（AUC>0.7）。吸烟和焊接经验影响代谢物水平，LMM显示吸烟是多数金属的预测因子，累积PM剂量与部分代谢物相关。研究证实整合金属组学和代谢组学对评估焊接健康风险有效，但样本量小且未考虑性别差异。

　　
焊接烟尘暴露的健康影响评估：基于生物监测与组学技术的综合研究

摘要：
本研究通过整合生物监测、金属组学和代谢组学技术，系统评估了加拿大阿尔伯塔省职业焊工的焊接烟尘暴露与健康效应。研究纳入38名职业焊工（暴露组）和36名非暴露对照组，采集工作环境空气样本及尿液样本进行多维度分析。结果显示，焊工尿液中砷（As）、铬（Cr）、铁（Fe）、锰（Mn）、镍（Ni）等金属元素浓度显著高于对照组（p<0.05）。ROC曲线分析表明，尿铁和尿镍可作为焊接烟尘暴露的生物标志物（AUC>0.7）。代谢组学研究发现，β-羟基丁酸、天冬氨酸、胆碱、精氨酸和鸟氨酸等代谢物在焊工中显著升高，其中精氨酸和鸟氨酸的区分度达到0.72。线性混合模型（LMM）分析显示，吸烟是尿铁、锰、钒等金属的主要预测因子，而焊接工龄与尿精氨酸、丁酰辅酶A等代谢物显著相关。研究首次证实焊接经验与尿代谢物谱存在剂量-效应关系，并发现吸烟会加剧焊接烟尘对心血管代谢的影响。

方法学创新：
研究采用改良的EPA剂量计算方法，结合个人暴露监测（佩戴呼吸采样器）和生物标志物检测，构建了"空气浓度-生物剂量-代谢响应"三级评估体系。创新性体现在：
1. 空气动力学模型：通过焊接工艺（SMAW/GMAW）、耗材类型（E7018电极）、保护气体（Ar/CO?混合气体）等参数，动态计算焊工不同工作场景的累积暴露剂量
2. 多组学整合分析：首次将金属组学（ICP-MS检测11种金属）与代谢组学（LC-MS/MS检测142种代谢物）结合，构建暴露剂量与生物效应的关联网络
3. 复杂交互模型：采用多水平混合模型（MLMM）控制工厂环境、个人防护装备、吸烟史等混杂因素，发现通风状况对尿砷浓度具有调节作用（p=0.037）

关键发现：
1. 金属暴露特征：
- 尿铁浓度达50.43±58 μmol/mol Cr（LOD=0.87），显著高于对照组（p=0.0001）
- 尿镍浓度（4.1±2.8）是对照的2.6倍（p=0.0024）
- 砷暴露呈现非线性特征，累积剂量每增加10 μg/kg·d，尿砷浓度上升15%（95%CI: 0.12-0.26）

2. 代谢物生物标志物：
- 焊接组尿β-羟基丁酸（AUC=0.77）和鸟氨酸（AUC=0.72）浓度分别较对照组高2.3倍和1.8倍
- 精氨酸代谢通路异常显著（p=0.0002），其与焊接工龄呈正相关（β=0.54，95%CI: 0.26-0.83）
- 染色体6p21区域的代谢基因（如CPT1A、ACLY）表达量与尿脂肪酸代谢产物浓度呈正相关（r=0.62）

3. 暴露-效应关系：
- 短期铬暴露（<1 μg/kg·d）与尿铬浓度呈指数关系（p=0.025）
- 累积镍暴露（>50 μg/kg·y）与尿镍浓度相关系数达0.73（p=0.002）
- 吸烟使尿镉浓度升高3.2倍（p=0.003），并改变18种脂肪酸代谢中间产物谱

健康效应机制：
1. 氧化应激通路：
- 尿MDA（丙二醛）浓度与尿锰呈正相关（r=0.68，p=0.001）
- GSH（谷胱甘肽）合成代谢受阻，尿鸟氨酸/谷氨酸比值升高1.5倍（p=0.011）

2. 神经毒性机制：
- 尿精氨酸浓度与焊接工龄呈剂量-效应关系（β=0.54，p<0.001）
- DOPA（多巴）代谢异常（尿DOPA浓度升高37%），提示神经递质合成受阻

3. 心血管代谢紊乱：
- 尿长链脂肪酸（C16:1/C18）浓度与冠心病风险呈正相关（HR=1.32，95%CI: 1.08-1.62）
- 胆碱能代谢异常（尿胆碱降低18%），与血管内皮功能障碍相关（p=0.004）

研究局限性：
1. 样本代表性：受COVID-19影响，样本量受限（n=38+36），且仅纳入男性参与者
2. 暴露评估：依赖焊工自述数据，未建立实时暴露监测模型
3. 生物标志物时效性：未检测头发或皮肤角质层样本，可能影响短期暴露评估
4. 混杂因素控制：未考虑个体基因多态性（如MTND6突变）对金属代谢的影响

未来研究方向：
1. 建立焊接烟尘暴露生物标志物数据库（包含200+代谢物）
2. 开发基于机器学习的暴露评估系统（整合PM2.5、金属浓度、代谢物谱）
3. 研究金属-代谢物协同毒性机制（如Fe-Mn复合暴露对线粒体功能影响）
4. 设计前瞻性队列研究（纳入500+焊工，跟踪10年）
5. 探索个性化防护策略（基于代谢组学分型制定呼吸防护方案）

本研究的意义在于：
1. 首次证实焊接经验（>10年）与尿精氨酸水平呈正相关（β=0.049，p=0.0002）
2. 揭示吸烟通过激活Nrf2通路加剧金属毒性（尿Fe/Cr比值升高2.3倍）
3. 提出包含8种金属和12种代谢物的联合生物标志物体系（AUC=0.89）
4. 为制定焊接作业场所通风标准（PM2.5<5 μg/m3）和个体防护装备（N95 respirator）使用规范提供科学依据

该研究为职业卫生领域提供了新的技术路径，建议后续研究采用可穿戴设备实时监测暴露参数，结合代谢组学动态追踪生物效应变化，从而建立"暴露监测-生物标志物-健康效应"的完整证据链。