《Journal of Hazardous Materials Advances》：A Multi-Domain Mixture Approach Integrating Urinary Phenolic Endocrine Disruptors, Blood Metals, and Ambient Air Pollutants in Relation to Neurodevelopmental Trajectories from Birth to 36 Months
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本研究采用多领域混合方法，将尿液酚类内分泌干扰物（phenolic endocrine disrupting chemicals, EDCs）、血液金属与环境空气污染物整合为统一混合物，探讨其与从出生至36个月神经发育轨迹的关联。研究共建模41种产前暴露-窗口
本研究采用多领域混合方法，将尿液酚类内分泌干扰物（phenolic endocrine disrupting chemicals, EDCs）、血液金属与环境空气污染物整合为统一混合物，探讨其与从出生至36个月神经发育轨迹的关联。研究共建模41种产前暴露-窗口组合。结果显示，跨领域的联合混合物在任何年龄段均与神经发育无显著关联；汞（mercury, Hg）、对羟基苯甲酸乙酯（ethylparaben, EtP）和三氯生（triclosan, TCS）是最可重复的单一贡献因素；在去除共线性项后，未识别出任何空气污染物暴露窗口具有独立效应；产前暴露负担的上升轨迹可预测至36个月时发育迟缓风险的扩大。研究采用加权分位数和回归（Weighted Quantile Sum regression, WQS）与贝叶斯核机器回归（Bayesian Kernel Machine Regression, BKMR）进行联合效应评估，并通过潜在类别增长分析（Latent Class Growth Analysis, LCGA）对产前暴露轨迹进行分类。研究基于韩国儿童环境健康研究（Korean Children's Environmental Health Study, Ko-CHENS）队列，共纳入5,059对母婴，其中2,321、2,298、2,120和1,904对分别纳入6、12、24和36个月的分析样本。研究结果表明，单一领域的分析可能无法充分反映产前暴露的联合神经毒性负担，多领域整合框架为识别关键暴露领域和优先干预方向提供了新的方法学路径。
一、研究背景与问题提出
产前及出生后早期是人体生命周期中生物学上最敏感的神经发育阶段。根据健康与疾病的发育起源（Developmental Origins of Health and Disease, DOHaD）理论框架，关键发育窗口期的环境暴露可对中枢神经系统的结构和功能产生持久影响。妊娠期间，胎盘屏障对环境污染物的保护作用并不完全，多种化学物质可通过母体循环到达发育中的胎儿。近年来神经发育障碍发病率显著上升，识别其环境决定因素已成为紧迫的公共卫生优先事项。
暴露组（exposome）概念将产前化学暴露研究重新定义为对生命全程环境暴露总和的研究。在真实世界中，孕妇并非单独暴露于某一种化学物质，而是同时暴露于来源多样、需在不同生物基质中测量的复杂混合物。尿液生物标志物可反映非持久性酚类EDCs（双酚类、对羟基苯甲酸酯类和三氯生）的内部剂量，血液重金属生物标志物可捕捉来自膳食、消费品和职业来源的内部暴露，而环境空气污染物浓度则反映受地理和季节因素影响的外部呼吸道暴露。这三个暴露领域不仅在时间上共存，而且汇聚于共同的神经毒性机制——包括神经内分泌干扰、神经炎症、氧化应激和髓鞘形成受损——因此单独分析任何一个领域在生物学和流行病学上都是不完整的。
然而，以往绝大多数研究将化学生物标志物和空气污染物置于各自独立的分析框架中，未能表征妊娠期整合的神经毒性负担。关键的是，尚无研究将酚类EDC生物标志物、重金属和环境空气污染物作为统一混合物在单一分析框架内联合建模。此外，既往研究在暴露侧通常将产前化学负担概括为单一平均值或一次只分析一个窗口，而浓度在妊娠期间会波动且变化方向本身可能具有意义；在结局侧，神经发育通常在单个出生后年龄进行横断面评估，而发育本身是动态的，个体轨迹存在异质性。潜在类别增长分析（LCGA）可识别重复测量共享共同轨迹形状的个体亚组；将其应用于产前测量窗口而非结局，可在单一可解释的类别变量中概括妊娠期暴露负担变化的方向和幅度，随后可在混合效应模型中与重复神经发育评估相关联。尽管轨迹方法近年已被应用于产前暴露和早期神经发育研究，但尚无研究在同时涵盖酚类EDCs、重金属和环境空气污染物的多领域、跨基质混合物分析背景下采用该方法。
将不同生物基质中测量的暴露整合到单一模型中并非分析便利性问题，而是暴露本身结构的要求，原因有三：第一，三个领域共享上游决定因素——饮食、社会经济地位、城市化和季节——因此仅分析一个领域会使其他领域成为其估计值的未控制混杂因素，而联合建模可通过构造对其进行调整；第二，WQS和BKMR估计的不是绝对效应，而是各组分对联合指数的相对贡献，该数量仅在竞争性贡献者存在于模型中时才可解释；第三，各领域汇聚于相同的神经发育机制，因此对胎儿具有生物学相关性的数量是总内部和外部负担，而非任何单一化合物的浓度。
韩国儿童环境健康研究（Ko-CHENS）是2015年建立的全国性前瞻性出生队列。韩国代表了一个特别有信息量的暴露环境：环境颗粒物浓度高，本队列中PM2.5的孕期特异性几何均值为30.9–31.4 μg/m3，约为2021年世界卫生组织PM2.5年度空气质量指南（5 μg/m3）的六倍；酚类EDC暴露接近普遍，双酚A检出率为96.1–97.6%，EtP为98.2–99.1%，对羟基苯甲酸甲酯（methylparaben, MtP）为99.8–99.9%；血液金属浓度主要呈膳食来源模式，早期妊娠总汞几何均值为2.107 μg/L，脐带血为3.218 μg/L，脐带血浓度比早期妊娠母体浓度高约50%，与海洋膳食来源甲基汞的主动跨胎盘转运一致。
本研究旨在：（1）采用WQS回归和BKMR评估涵盖多个领域的产前暴露混合物——整合酚类EDC生物标志物、血液重金属和环境空气污染物——对出生至36个月神经发育结局的联合效应；（2）识别关键贡献暴露并表征整合混合物中的非线性暴露-反应关系和成对交互作用；（3）将联合多领域指数与各领域内单独构建的指数及单一暴露模型进行比较，以区分联合效应为零与领域特异性关联相互抵消；（4）使用LCGA将参与者分类为跨妊娠测量窗口的独特产前暴露轨迹亚组，并检验轨迹类别是否与12、24和36个月的重复神经发育评估相关。
二、研究设计与关键方法
研究人员基于Ko-CHENS核心队列开展分析。该队列于2015年在韩国12家参与医院启动招募，孕妇在妊娠≤12周时入组。共5,059对母婴入组，其中3,039对具有全部41种产前暴露-窗口组合的完整数据，2,433对同时具有完整协变量数据。混合物模型（WQS和BKMR）的分析样本在6、12、24和36个月分别为2,321、2,298、2,120和1,904对。轨迹分析使用2,631名儿童，贡献7,086次Bayley-III评估。
暴露评估涵盖三个领域。酚类EDCs在两次产前访视（早期妊娠C1：约孕12–16周；晚期妊娠C2：约孕24–28周）采集晨尿，采用液相色谱-串联质谱法（LC-MS/MS）定量双酚A（BPA）、双酚F（BPF）、双酚S（BPS）、EtP、PrP、MtP和三氯生（TCS），浓度经比重校正。血液重金属在早期妊娠（C1）、晚期妊娠（C2）和分娩脐带血（C3）采集，铅和镉采用石墨炉原子吸收分光光度法（GF-AAS）测定，总汞采用金汞齐直接测汞仪测定。环境空气污染物采用土地利用回归森林（land-use regression forest, LURF）模型估算六个污染物（CO、NO2、O3、PM2.5、PM10、SO2）的孕期特异性暴露。分析单元为暴露-窗口组合，共41个变量：14个酚类EDC项（7种分析物×2个窗口）、9个血液金属项（3种金属×3个窗口）和18个环境污染物项（6种污染物×3个孕期）。
统计分析采用多阶段框架。首先进行两步变量筛选：第一步对每个结局拟合多变量逻辑回归，保留系数方向不利的暴露变量作为候选；第二步将候选变量纳入WQS回归并按累积权重贡献排序，选取累积WQS权重前50%的变量作为最终暴露集。WQS回归将暴露按四分位数评分，指数约束为不利方向，权重在300次自举重采样中估计。BKMR采用高斯核机器和贝叶斯先验进行后验推断，采用分量式变量选择和40个结的高斯预测过程，MCMC采样10,000次迭代。LCGA将暴露轨迹按三个有序妊娠位置对齐，比较2至5类模型。内部验证包括1,000次自举重采样评估筛选稳定性、100次随机分割评估WQS指数稳健性、100次自举重采样评估BKMR稳定性。
三、研究结果
3.1 参与者特征、神经发育结局与分析样本
母亲平均分娩年龄为32.4岁，73.4%为正常孕前体重，5.5%的婴儿早产，51.2%为男性。Bayley-III复合分数在各年龄均接近规范均值100，发育迟缓比例在12个月为13.5%，24个月为21.1%，36个月为17.9%，6个月Denver II筛查阳性率为2.4%。
3.2 产前暴露分布
BPA、MtP、EtP和PrP的检出率超过87%，BPF、BPS和TCS为31–58%。对羟基苯甲酸酯类主导尿液EDC谱，汞是最高血液金属且脐带血（3.218 μg/L）高于母体早期或晚期妊娠样本，空气污染物浓度在各孕期之间变化小于2%。
3.3 单一暴露关联与候选暴露-窗口项分布
164个项-结局组合中有25个达到p < 0.10：6个月7个、12个月2个、24个月7个、36个月9个。单一暴露和相互调整估计在114个组合中方向一致（69.5%）。6个月时最强的不利关联在血液金属领域，早期妊娠汞（β = 1.198, p = 0.006）和晚期妊娠铅（β = 0.575, p = 0.026）为最大两个；24个月时酚类EDC最强，晚期妊娠EtP（β = 0.069, p = 0.005）；36个月时三个酚类EDC项达到p < 0.10。空气污染物在相邻窗口或年龄间出现方向交替，这是残余共线性的特征而非窗口特异性生物学效应。候选选择未集中于妊娠的任何单一阶段。
3.4 领域特异性混合物指数
在主要40%/60%分割中，无任何领域指数在任何年龄达到统计学显著性；最大为24个月血液金属指数（β = 0.171, OR 1.19, 95% CI 0.97–1.45, p = 0.094）。在100次随机分割中，24个月血液金属指数在99次中方向不利（中位β = 0.222，47次p < 0.05），是唯一具有一致信号的领域指数。联合效应为零并非源于领域间抵消。
3.5 WQS回归：联合混合物对神经发育结局的效应
联合WQS指数与任何结局均无关联（β ?0.088至0.386，所有p > 0.27），无单一组分权重超过0.27。权重排名与筛选阶段显著性并非总是一致：24个月晚期妊娠EtP具有最强筛选关联但低于19个候选的中位权重，因此未进入24个月BKMR模型。
3.6 BKMR：暴露-反应关系、变量重要性与内部验证
所有四个结局的总体暴露-反应函数均平坦，所有可信区间均包含零。后验包含概率（posterior inclusion probabilities, PIPs）相应较低：仅6个月时第一孕期PM2.5超过0.50阈值（PIP = 0.574），12个月时无暴露超过0.052。单变量暴露-反应函数浅平，未检测到显著双变量交互表面。内部验证显示化学生物标志物领域的领先暴露高度稳定：24个月晚期妊娠EtP在99.9%的自举重采样中以不利方向保留，6个月早期妊娠Hg为99.6%，36个月晚期妊娠TCS为95.7%。相比之下，多个孕期特异性空气污染物项的自举分布接近零，16个污染物系数的方向仅在40–60%的重采样中重现。血液金属与颗粒物变量之间的相关性较低（中位|ρ| = 0.050，最大0.253），表明两个领域之间共享信息有限。
四、讨论与结论
研究结果表明，涵盖酚类EDCs、血液重金属和环境空气污染物的联合多领域产前暴露混合物与6至36个月任何年龄的神经发育结局均无显著关联。这一零联合效应并非源于领域间相反方向的关联相互抵消。在单一贡献者层面，汞、EtP和TCS是最可重复的贡献因素，且均来自化学生物标志物领域而非空气污染物领域。空气污染物项的窗口特异性排名应视为暂定性的，因为孕期特异性污染物浓度之间高度相关，模型无法一般性地分离一个窗口与另一个窗口的贡献。
研究的方法学贡献在于首次将化学生物标志物和环境空气污染物整合到统一混合物框架中，同时将纵向轨迹建模应用于产前暴露谱本身。多领域框架提供的核心增量信息是估计哪个领域主导暴露负担——这是确定暴露削减优先方向所需的数量，也是任何单一领域分析无法提供的。然而，研究也存在局限性：未纳入全氟和多氟烷基物质、邻苯二甲酸酯代谢物和有机磷酸酯，这些被确定为该框架的优先扩展方向；筛选和效应估计使用相同数据，虽经内部验证但缺乏独立复制队列进行外部验证；暴露窗口在领域间生物学上不等价，尿液EDC反映数小时至数天的暴露，血液金属反映数周至数月的暴露，模拟空气污染物浓度反映孕期平均暴露。
研究结论为：在韩国出生队列中，整合酚类EDCs、重金属和环境空气污染物的产前多领域暴露混合物与出生至36个月的神经发育结局无显著联合关联；汞、EtP和TCS是最可重复的单一贡献因素；产前暴露负担的上升轨迹可预测至36个月时发育迟缓风险的扩大。这一发现提示，单一领域的分析可能无法充分表征产前暴露的联合神经毒性负担，而多领域整合框架为识别关键暴露领域和指导暴露削减优先方向提供了新的方法学路径。
