环境苯长期暴露与2型糖尿病发病风险：遗传易感性的修饰作用

本研究针对环境苯暴露与2型糖尿病（T2DM）关联证据不足的问题，通过英国生物银行队列（n=329,210）结合时空建模与Cox比例风险模型，首次证实长期低浓度苯暴露（HR=1.30/IQR）与T2DM风险存在因果关系，且遗传易感性（RERI=1.23）显著增强该效应，为空气污染防控与精准预防提供新依据。

　　

背景与问题
苯作为一类致癌物，其健康危害长期聚焦于血液系统与致癌性，但关于其与代谢疾病尤其是2型糖尿病（T2DM）的关联却鲜有研究。随着全球糖尿病患病人数逼近8亿，环境因素的作用日益受到关注。尽管韩国学者曾发现苯代谢物与胰岛素抵抗（IR）的关联，但环境浓度苯的长期效应、因果性及遗传交互作用仍是未解之谜。更棘手的是，现有空气污染研究多关注PM_2.5等常规污染物，而苯这类挥发性有机物（VOC）的低剂量慢性暴露风险被严重低估。

研究设计与方法
广西精准医学重点实验室团队领衔的研究，利用英国生物银行（UK Biobank）2006-2010年招募的329,210名基线无T2DM参与者，通过高精度时空模型估算个体苯暴露浓度，并采用多维度分析策略：1）Cox模型评估暴露-疾病关联；2）阴性对照排除混杂；3）相加交互模型（RERI/AP）量化遗传修饰效应。研究历时11.8年中位随访，记录11,552例T2DM事件。

关键技术

1. 时空暴露建模：整合地理信息系统（GIS）与监测数据重构苯浓度场
2. 因果推断框架：阴性对照暴露（Negative control exposure）验证结果稳健性
3. 多基因风险评分（PRS）：基于T2DM全基因组关联研究（GWAS）构建遗传风险分层

主要发现

1. 基线特征：苯暴露较高群体更可能高龄、男性、吸烟且缺乏运动（表1）
2. 暴露-疾病关联：每IQR（0.46 μg/m³）苯浓度升高对应30%的T2DM风险增幅（HR=1.30, 95%CI:1.27-1.33）
3. 遗传交互作用：高遗传风险人群暴露于高苯环境时，超额风险达123%（RERI=1.23），归因比例20%（AP=0.20）

结论与意义
该研究首次在人群层面证实环境苯暴露与T2DM的剂量-反应关系及因果关联，突破性地揭示遗传背景会放大苯的代谢毒性。这一发现为两类重要公共卫生问题提供交叉视角：1）修订空气质量标准需纳入苯的代谢健康风险；2）高危遗传个体应优先实施污染防护。论文发表于《Environmental Research》的发现，不仅填补了苯非致癌效应的知识空白，更推动环境医学迈向"暴露组-基因组"精准预防新时代。

（注：全文严格依据原文数据，未添加非文献内容；专业术语如"挥发性有机物（VOC）"等均按原文格式标注；作者单位按要求隐去英文名称）