《Environment International》：Pattern-based environmental antibiotic exposure associated with elevated cardiovascular risk and lipidomic disruption in children: a dual-center study
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研究人员采用跨算法共识聚类框架（cross-algorithm consensus clustering），整合高斯混合模型（GMM）、共识聚类（CC）与模糊C均值聚类（FCM）等多种无监督机器学习技术，在双中心儿童队列中识别尿样24种抗生素的复合暴露模式，得
研究人员采用跨算法共识聚类框架（cross-algorithm consensus clustering），整合高斯混合模型（GMM）、共识聚类（CC）与模糊C均值聚类（FCM）等多种无监督机器学习技术，在双中心儿童队列中识别尿样24种抗生素的复合暴露模式，得到以阿奇霉素高峰（AHP）和环丙沙星高峰（CHP）为主的两类模式。与AHP相比，CHP模式与收缩压（SBP）和舒张压（DBP）Z评分升高、血压升高（EBP）优势比（OR）=1.512、收缩末期容积（ESV）beta=0.998相关。脂质组学显示CHP相关脂质物种在甘油脂（GL）与脂质储存通路上失调，这些通路亦参与血压相关脂质改变。研究从模式层面而非单一化合物层面，为环境抗生素暴露影响儿童心血管健康提供了证据与机制线索。
研究背景方面，童年心血管健康是成年心血管疾病（CVD）风险的重要基础，亚临床血压、血管结构与心功能改变可延续为长期风险轨迹。既有研究多关注单一抗生素化合物暴露，忽视了儿童常同时暴露于多种抗生素的真实混合暴露情境；贝叶斯核机器回归等混合物模型在高维、复杂分布混合暴露上效率有限。环境抗生素可经饮食与环境途径进入体内并具内分泌干扰特性，但其与儿童心血管表型、脂质代谢的关联及机制尚不充分。为此，研究人员以模式化暴露视角，在双中心儿童队列中识别可重复的尿抗生素暴露模式，并关联心血管指标与纵向脂质组，弥补单暴露范式与方法学缺口。
该研究发表于《Environment International》。研究人员共纳入厦门Childhood Blood Pressure and Environmental Factors cohort（CBPEFC）584名8至14岁儿童（含2018与2020重复评估）和内蒙古Child Comorbidity Co-prevention Cohort（4C）686名9至13岁儿童基线数据，检测24种尿液抗生素，开展暴露模式发现与心血管健康分析；CBPEFC中39人进入纵向脂质组子研究。
主要关键技术方法上，研究人员使用跨算法共识聚类，将GMM、CC、FCM的样本级聚类通过样本共分配矩阵整合为共识划分；心血管端采用广义估计方程（GEE）分析CBPEFC重复血压，4C基线用广义线性模型（GLM）分析超声结构功能；脂质组学采用非靶向液相色谱串联质谱，经PCA、multilevel PLS-DA、变量投影重要性（VIP）稳定性、脂质集富集分析（LSEA）与LION富集，并做探索性中介分析。
研究结果如下。
3.1 Study design and participant characteristics：研究人员描述双中心人群特征，CBPEFC均值年龄9.5岁、4C为11.0岁；血压升高者BMI更高，两队列蔬菜、肉类摄入及红霉素、氧氟沙星、替米考星、磺胺甲基嘧啶、土霉素等尿抗生素检出谱不同，说明暴露背景存在地域与行为差异。
3.2 Antibiotic exposure patterns：通过跨算法共识得到5个样本级簇，按环丙沙星与阿奇霉素几何均值比映射为CHP与AHP；全模型共识中CHP占76.7%、AHP占23.3%，精选模型共识中CHP占74.3%、AHP占25.7%，证明两种主导峰模式在算法间可复现。
3.3 Associations with cardiovascular outcomes：GEE与GLM显示，相较AHP，CHP与SBP Z-score（beta=0.145）、DBP Z-score（beta=0.126）、EBP（OR=1.512）相关；4C中CHP与更高ESV（beta=0.998）一致相关，颈动脉内中膜厚度、主动脉径、左房径等多不显著，说明CHP主要关联血压与左室容积表型。
3.4 Lipidomic differences between main antibiotic exposure patterns：PCA未明显分离CHP/AHP，multilevel PLS-DA显示适度分离；校正年龄、性别、BMI后，甘油磷脂（GP）、甘油脂（GL）、鞘脂（SP）、脂肪酸（FA）、固醇脂（ST）中若干脂质仍与CHP相关，且部分脂质同时关联SBP/DBP Z-score。
3.5 Enrichment and mediation analyses：LION富集与LSEA显示CHP相关与血压相关脂质均富集于甘油脂、甘油三酯（TG）、脂质储存、脂滴等术语；PS、PG、PC等甘油磷脂有正向间接效应但多重校正后不显著，类别与亚类水平中介效应小且不精确。
讨论部分总结，研究人员指出无任何模式完全无抗生素残留，CHP可能更靠近畜禽养殖、水产、食品残留与饮水污染等非临床来源，AHP则更接近人用临床相关暴露，但研究未直接证实来源。CBPEFC纵向可捕获CHP与血压上升关联，4C横断面方向一致但多不显著，差异可能来自年龄、地域、饮食、累积暴露与设计，而非单一因果机制。ESV可能是抗生素暴露模式相关的心室容积表型信号。脂质组结果提示甘油脂与脂质储存参与CHP相关心肺代谢特征，但全局分离弱，需更大样本与干预研究确认。研究优势在于双人群、跨算法共识、纵向脂质组与中介分析；局限包括仅24种抗生素、残杂暴露、感染炎症、临床用药、菌群状态、批次与多次检验机会等未完全控制。
结论部分翻译：综上，研究人员识别出复合环境抗生素暴露特征这一此前被低估的儿童心血管风险因素。从预防角度，基于聚类的暴露画像可指向三个方向：一是预期性筛查，识别属于高风险模式的儿童；二是靶向干预，通过膳食优化与暴露削减聚焦可改变通路；三是循证监管，指导兽医抗生素治理与食物链残留控制。
