室内液晶单体（LCMs）的多介质赋存与混合生殖暴露风险评估：校园与住宅室内环境对比研究

《Environmental Chemistry and Ecotoxicology》：Multimedia occurrence and mixture reproductive exposure risks of liquid crystal monomers: Campus versus residential indoor environments

　　

中文摘要翻译 自20世纪90年代以来，液晶显示器（LCDs）的使用迅速增加。液晶单体（LCMs）作为LCD面板的关键组分，通常位于偏光片之间的间隙而非与面板材料共价结合，因此易于大量释放到环境中。由于其持久性、生物累积潜力及毒性，LCMs已被认定为新兴污染物，近年来相关研究日益增多。一般而言，人们一生中约90%的时间在室内度过，有限的空气流通和封闭空间可导致LCMs累积，长期暴露可能诱发不良健康效应。尽管近期一项研究报道了LCMs诱导的生殖效应，但该研究仅关注单一化合物，凸显了开展综合混合物风险评估的必要性。此外，室内来源的LCMs可迁移至室外生态系统，构成潜在生态风险。Tao等人报道，家用电子产品释放的LCMs可在野生鲸类中生物累积并诱发不良细胞效应，包括DNA损伤、细胞周期阻滞和细胞分裂受损。He等人的毒理学研究进一步证明，LCMs可通过干扰多条相互作用的神经通路诱导斑马鱼神经毒性。这些发现凸显了室内来源LCMs的潜在生态危害以及实施有效控制策略的紧迫性。 校园和住宅建筑是城市中两类典型的非职业室内环境，LCDs广泛存在，使LCMs暴露具有重要研究意义。既往研究表明，校园环境中的污染物分布与学生活动强度和教学设备使用频率密切相关，且暴露人群主要限于成年人。相比之下，住宅建筑容纳各年龄段居民，涵盖婴儿和孕妇等脆弱群体，其LCMs暴露是风险评估的重点优先事项。对这两种情景下LCMs的比较研究可为制定针对性缓解策略提供科学依据。作为典型的半挥发性有机化合物，LCMs存在于多种介质中，包括空气、灰尘、沉积物和生物基质。大多数LCMs室内暴露研究仅关注单一介质，可能无法全面反映人体对LCMs的总暴露。本研究综合考虑室内灰尘、空气和颗粒物，以提供更真实准确的暴露评估。此外，由于暴露通常通过多种途径发生，选择吸入、经口摄入和皮肤接触等主要暴露途径被认为是必要的。 生殖质量直接影响生育率。近年来，女性不孕症患病率上升，在人口老龄化背景下严重阻碍了中国向可持续人口发展的转型。环境污染物可能促成此类结果，评估LCMs的生殖暴露风险并实施相应的管理和控制措施具有社会意义。此外，现有研究大多评估单一化合物的健康危害，而环境中的污染物往往以混合物形式存在。定量结构-活性关系（QSAR）模型可有效评估LCMs的混合生殖健康风险。QSAR建模是一种广泛使用的计算技术，可建立分子描述符与已知活性、性质或毒性之间的定量关联。混合物风险评估可通过多种浓度加权数学运算，根据各组分的浓度分数构建混合物分子描述符，进而建立混合物描述符与混合物毒性终点之间的定量关系。Qin等人在抗生素-农药多组分混合物研究中证明，混合物QSAR模型在预测非加性毒性方面优于传统浓度加和（CA）和独立作用（IA）模型。多种机器学习算法提供了不同的QSAR建模途径，从早期的多元线性回归（MLR）到极端梯度提升（XGBoost）和深度学习等先进方法，不断提升模型性能。 本研究采用全二维气相色谱-飞行时间质谱（GC×GC-TOF MS）测定了70种目标LCMs的浓度。研究目标包括：（a）表征校园和住宅环境中室内空气、颗粒物和灰尘中LCMs的赋存特征与分布模式；（b）整合多介质暴露情景、多暴露途径和人群特异性暴露特征评估混合生殖暴露风险；（c）开发基于机器学习的QSAR框架，利用混合分子描述符预测LCMs混合物毒性并阐明不同生殖毒性终点背后的结构驱动因素。为实现目标（c），研究应用了六种机器学习算法和堆叠泛化（SG）模型进行基于混合分子描述符的QSAR建模。本研究首次实现了室内环境中LCMs的环境赋存、混合物暴露风险与基于分子结构的毒性预测的综合评估。

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一、研究背景与问题

液晶显示器（LCDs）自20世纪90年代以来在全球范围内迅速普及，已成为现代电子设备的核心显示组件。液晶单体（LCMs）作为LCD面板的关键功能材料，通常位于偏光片之间的间隙层中，并未与任何面板材料形成共价键合，这一结构特性使其极易在设备使用和废弃过程中大量释放至周围环境。LCMs兼具持久性、生物累积潜力和毒性特征，已被科学界认定为新兴污染物。人类约有90%的寿命在室内环境中度过，而室内空间有限的气流循环和相对封闭的特性容易导致LCMs持续累积，长期暴露可能诱发不良健康效应。

已有毒理学研究揭示了LCMs的多种毒性效应。Tao等人报道，家用电子产品释放的LCMs可在野生鲸类体内发生生物累积，并诱导DNA损伤、细胞周期阻滞和细胞分裂受损等不良细胞效应。He等人的研究进一步证明，LCMs可通过干扰多条相互作用的神经通路诱导斑马鱼神经毒性。在生殖毒性方面，尽管近期有研究报道了LCMs诱导的生殖效应，但该研究仅针对单一化合物，而实际环境中污染物往往以复杂混合物形式存在，单一化合物评估无法反映真实的混合暴露风险。此外，现有室内LCMs暴露研究大多聚焦于单一介质，未能全面捕捉人体对LCMs的总暴露水平。

校园和住宅建筑是城市中两类典型的非职业室内环境。校园环境中污染物分布与学生活动强度和教学设备使用频率密切相关，暴露人群主要限于成年人；而住宅建筑容纳各年龄段居民，涵盖婴儿和孕妇等生殖脆弱群体。生殖质量直接关系生育率，近年来女性不孕症患病率上升，在人口老龄化背景下严重阻碍了中国向可持续人口发展的转型。因此，开展校园与住宅环境LCMs多介质赋存特征比较研究，并采用混合物风险评估方法评估其生殖暴露风险，具有重要的科学意义和社会价值。

二、研究设计与技术方法

研究人员于2023年11月至2024年6月在中国北京市共采集150个室内环境采样点，包括90个住宅点位和60个校园点位，每个点位同步采集室内空气、颗粒物和灰尘三种介质样品。校园采样点覆盖教室（n=12）、实验室（n=4）、办公室（n=8）、宿舍（n=12）、食堂（n=12）和打印店（n=12）六类功能区；住宅采样点涵盖客厅（n=58）、卧室（n=16）和厨房（n=16）三类主要室内微环境。研究共靶向70种LCMs，包括25种联苯及其类似物（BAs）、20种氰基联苯及其类似物（CBAs）和25种氟代联苯及其类似物（FBAs）。

研究采用的主要技术方法包括：全二维气相色谱-飞行时间质谱（GC×GC-TOF MS）用于LCMs定性定量分析；基于中国人群暴露参数手册的年龄和性别特异性暴露参数进行估算每日摄入量（EDI）计算，涵盖气相吸入、颗粒相吸入、气相皮肤吸收、颗粒相皮肤吸收以及灰尘吸入、经口摄入和皮肤接触共七条暴露途径；ADMETlab 3.0平台预测雄激素受体（NR-AR）和雌激素受体（NR-ER）激动活性概率作为单一化合物毒性当量因子（TEF）；PaDEL-Descriptor 2.21计算1444个二维分子描述符；八种混合规则构建混合分子描述符；六种机器学习算法及堆叠泛化（SG）模型进行QSAR建模；Crystal Ball软件执行10,000次蒙特卡洛模拟传播环境浓度不确定性。

三、研究结果

LCMs的赋存特征与分布模式。 研究揭示了室内环境中LCMs的广泛存在，其中MePVbcH和Pe3bcH是室内环境中最主要的LCM污染物。三类化合物类别中，FBAs在灰尘和颗粒物中的赋存导致住宅建筑中预测风险更高，表明化合物结构特征与介质分配行为密切相关。

多介质多途径暴露评估。 通过整合空气、颗粒物和灰尘三种介质以及吸入、经口摄入和皮肤接触等多条暴露途径，研究构建了更接近真实场景的总暴露评估框架。年龄和性别特异性暴露参数的引入揭示，儿童和女性是室内LCMs暴露的潜在易感人群，这一发现对针对性风险管理具有重要意义。

混合生殖暴露风险评估。 研究采用预测的NR-AR和NR-ER激动活性概率作为TEF，结合浓度分数加权构建混合TEF（TEF_mix），并与混合物总估算每日摄入量（EDI_{total, mix}）结合计算混合毒性当量（TEQ_mix）。蒙特卡洛模拟用于传播环境浓度不确定性，10,000次迭代确保输出稳定性。结果表明，住宅环境中FBAs驱动的预测生殖风险高于校园环境。

机器学习QSAR建模与结构驱动因素解析。 研究基于混合分子描述符，采用六种机器学习算法和堆叠泛化模型建立LCMs混合物毒性预测框架。混合物QSAR模型在预测非加性毒性方面优于传统浓度加和（CA）和独立作用（IA）模型。分子结构分析揭示，电荷分布可能作为生殖暴露风险的结构驱动因素，为理解LCMs混合物毒性的分子机制提供了新见解。

四、讨论与结论

研究讨论部分强调，这是首次对室内环境中LCMs进行环境赋存、混合物暴露风险和分子结构毒性预测的综合评估。多介质多途径暴露框架相较于单一介质研究能更真实地反映人体总暴露水平。儿童和女性作为潜在易感人群的识别，提示未来风险管理应关注年龄和性别差异化的防护策略。电荷分布作为生殖毒性结构驱动因素的发现，为LCMs分子设计优化和低毒性替代品开发提供了理论依据。

研究结论指出，室内环境中LCMs污染普遍存在，MePVbcH和Pe3bcH为主要污染物；住宅建筑中FBAs在灰尘和颗粒物中的赋存导致更高的预测生殖风险；儿童和女性是LCMs暴露的潜在易感人群；电荷分布可能作为生殖暴露风险的结构驱动因素。该研究发表于《Environmental Chemistry and Ecotoxicology》，为室内LCMs污染防控和生殖健康保护提供了科学依据，也为新兴污染物的混合物风险评估方法学发展做出了重要贡献。