交通拥堵区域人群的空气微塑料暴露与尿液氧化损伤生物标志物关联研究

《Journal of Hazardous Materials Advances》：Airborne microplastic exposure and urinary oxidative damage biomarkers in populations living in traffic-congested areas

　　

摘要专业翻译 交通是颗粒态空气微塑料（microplastics, MP）的重要贡献源。本研究旨在评估不同交通密度地区人群的个人空气MP暴露水平、内暴露指标（尿液MP）及其与氧化损伤生物标志物的关联。研究人员在曼谷低、中、高交通密度区域招募了120名健康非吸烟志愿者，采集环境空气样品、个人空气样品及晨尿和午后尿液样品，采用热裂解-气相色谱-轨道阱质谱法（Pyr-GC-Orbitrap-MS）测定MP浓度及聚合物组成，同时利用液相色谱-串联质谱法（LC-MS/MS）检测尿液中的氧化DNA损伤标志物（8-羟基-2'-脱氧鸟苷，8-OHdG；1,N6-乙烯基脱氧腺苷，1,N6-εdA）、脂质过氧化产物（8-异前列腺素F2α，8-iso-PGF2α）及蛋白质氧化产物（二酪氨酸）。结果显示，高交通密度区域的空气MP浓度（2.75±0.23 μg/m3）显著高于低交通密度区域（1.25±0.23 μg/m3，p<0.01）。个人MP暴露水平在高暴露组（2.82 μg/m3）分别比中暴露组（1.90 μg/m3，p<0.01）和低暴露组（1.28 μg/m3，p<0.001）高出1.5倍和2.2倍。午后尿液MP浓度在高暴露组（4.63 mg/g肌酐）显著高于低暴露组（2.51 mg/g肌酐，调整后p=0.021）。多元回归分析显示，个人空气MP暴露与尿液1,N6-εdA显著正相关（β=0.331，q=0.027），聚乙烯（PE）与尿液8-OHdG（β=0.221，q=0.017）和二酪氨酸（β=0.255，q=0.007）显著相关，苯乙烯-丁二烯橡胶（SBR）与8-OHdG显著相关（β=0.194，q=0.047）。研究表明，交通相关空气MP暴露与人体内氧化损伤水平升高存在显著关联，提示其对健康的潜在负面影响。

论文解读文章

一、研究背景与科学问题

微塑料（Microplastics, MP）是指尺寸介于1 μm至5 mm之间的塑料碎片，已成为全球性的环境与健康关注焦点。随着塑料产量持续增长，全球塑料废弃物预计在2015年至2060年间将增至每年2.65亿吨，进一步加剧环境中MP的累积。空气中MP的主要来源包括合成纺织品、车辆部件及橡胶轮胎磨损，其中交通被认为是城市空气中MP的重要贡献源。轮胎磨损衍生的MP可悬浮于高交通密度区域的颗粒物中，而大气MP因密度较低易于扩散，构成广泛的吸入暴露风险。

尽管已有体外实验表明，微米至纳米级塑料颗粒可通过内吞作用或直接穿透细胞膜进入细胞，引发活性氧（reactive oxygen species, ROS）产生，导致氧化DNA损伤、脂质过氧化、炎症反应及细胞毒性，但目前关于人群中空气MP暴露与其生物学效应的直接证据仍然十分有限。大多数MP研究聚焦于海洋环境，对人体暴露水平、MP颗粒在体内的命运及其健康影响的系统认识尚不充分。因此，有必要开展人群流行病学研究，以评估环境MP暴露水平及其潜在的健康效应。

二、研究目的与研究设计

基于上述科学空白，本研究旨在同步测量不同交通密度地点空气中MP的浓度与个人暴露水平，表征聚合物类型，并通过测定受试者尿液中的氧化损伤生物标志物，评估MP暴露对DNA、脂质和蛋白质氧化损伤的影响。研究假设：交通密集区域的人群面临更高的空气MP暴露，这种暴露可能与体内氧化应激水平升高相关。

三、关键技术方法概述

本研究采用了以下关键技术方法：

1. 1.
   研究设计与样本队列：在泰国曼谷选取三个不同交通密度的路边地点——空讪县（Klongsan，高交通密度，约104,000辆车/日）、拉克西县（Laksi，中交通密度，约31,000辆车/日）以及拉克西县距主干道5公里处（低交通密度）。共招募120名健康非吸烟志愿者（年龄20–60岁），按居住地分为低暴露组（39人）、中暴露组（41人）和高暴露组（40人）。
2. 2.
   空气样品采集与分析：使用配备多级撞击式采样器（Sioutas Cascade Impactor）的空气采样泵（Leland Legacy?，SKC Inc.），在呼吸带高度采集环境空气样品（n=16）和个人空气样品（n=120），流速9 L/min，持续6–8小时。采用热裂解-气相色谱-轨道阱质谱法（Pyr-GC-Orbitrap-MS）对空气过滤器上的MP进行定性与定量分析，检测12种常见聚合物，包括聚乙烯（polyethylene, PE）、聚丙烯（polypropylene, PP）、聚苯乙烯（polystyrene, PS）、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯（acrylonitrile butadiene styrene, ABS）、苯乙烯-丁二烯橡胶（styrene-butadiene rubber, SBR）、聚甲基丙烯酸甲酯（polymethyl methacrylate, PMMA）、聚碳酸酯（polycarbonate, PC）、聚氯乙烯（polyvinyl chloride, PVC）、聚氨酯（polyurethane, PU）、聚对苯二甲酸乙二醇酯（polyethylene terephthalate, PET）、尼龙-6（Nylon-6, N-6）和尼龙-6,6（Nylon-6,6, N-66）。
3. 3.
   尿液样品采集与分析：在同一天收集受试者的晨尿（上班前7–9点）和午后尿液（下班前3–5点），使用无菌聚丙烯管保存。尿液MP经0.6 μm孔径滤膜过滤后，同样采用Pyr-GC-Orbitrap-MS进行分析。尿液氧化损伤生物标志物采用液相色谱-串联质谱法（LC-MS/MS）测定，包括氧化DNA损伤标志物8-羟基-2'-脱氧鸟苷（8-hydroxy-2'-deoxyguanosine, 8-OHdG）和1,N⁶-乙烯基脱氧腺苷（1,N⁶-ethenodeoxyadenosine, 1,N⁶-εdA）、脂质过氧化产物8-异前列腺素F_2α（8-iso-prostaglandin F_2α, 8-iso-PGF_2α）以及蛋白质氧化产物二酪氨酸（dityrosine）。
4. 4.
   统计分析：采用单因素方差分析（One-way ANOVA）及事后多重比较检验、Mann-Whitney U检验进行组间差异比较，以错误发现率（False Discovery Rate, FDR）校正多重比较的p值（q值<0.05视为显著）。采用双变量回归分析和多元线性回归模型评估MP暴露与氧化损伤之间的关联，模型校正了性别、年龄、教育程度、职业、交通暴露时长、吸烟暴露及饮用水等混杂因素。

四、研究结果

4.1 空气MP的特征描述与浓度

环境空气MP浓度随交通密度增加而升高。高交通密度区域的总MP浓度为2.75±0.23 μg/m3，分别是中交通密度区域（2.25±0.14 μg/m3，p<0.05）和低交通密度区域（1.25±0.23 μg/m3，p<0.01）的1.20倍和2.20倍。聚合物组成方面，在所有采样点均检测到7种聚合物：PE、PVC、N66、SBR、PS、PET和PMMA，其中PE是最主要的聚合物，其次是PVC、N66和SBR。高交通密度区域的PE浓度（1.52 μg/m3）是中交通密度区域（1 μg/m3，p<0.05）的1.5倍，是低交通密度区域（0.52 μg/m3）的3.8倍。SBR浓度在高和中交通密度区域较之低交通密度区域显著升高2倍（p<0.01）。粒径分布方面，所有区域中>2.5 μm粒径分数段的MP浓度最高，其次为1.0–2.5 μm、0.5–1.0 μm和0.25–0.50 μm。值得注意的是，中和高交通密度区域在微米至亚微米粒径范围（0.25–1.0 μm）的MP浓度较之低交通密度区域显著升高（p<0.01）。

4.2 人群空气MP暴露评估

个人空气MP暴露水平与区域交通密度一致。高暴露组的平均个人MP暴露水平为2.82 μg/m3，分别是中暴露组（1.90 μg/m3，p<0.01）的1.5倍和低暴露组（1.28 μg/m3，p<0.001）的2.2倍。FDR校正后的组间两两比较均达到显著水平（q<0.05），效应量（Cohen's d）分别为0.439（低vs中）、0.648（低vs高）和0.772（中vs高），属于中等效应。聚合物组成方面，PE仍是个人暴露中最主要的聚合物，其后依次为PVC、N66和SBR。粒径分布显示，高暴露组在微米和亚微米粒径范围的MP浓度均为最高，提示该群体可能更易受到亚微米级MP的健康影响。

4.3 尿液MP浓度

尿液MP作为潜在的内暴露指标。晨尿中，高暴露组的MP浓度（2.60 mg/g肌酐）略高于低暴露组（1.96 mg/g肌酐）和中暴露组，但未达统计显著性。午后尿液MP浓度在各组均较晨尿有所升高。高暴露组的午后尿液MP浓度（4.63 mg/g肌酐）显著高于低暴露组（2.51 mg/g肌酐，调整后p=0.021），效应量为中等（Cohen's d=0.40）。组内比较显示，中暴露组午后尿液MP浓度是晨尿的1.35倍（调整后p=0.034），高暴露组则是晨尿的1.85倍（调整后p=0.0006），效应量均为中等（Cohen's d分别为0.484和0.698）。聚合物谱方面，PE是尿液MP中最主要的聚合物，其后依次为PET、PVC、N6、N66、PS、PC和SBR。

4.4 空气MP暴露与尿液MP的关联

双变量回归分析显示，个人空气MP总浓度与尿液MP总浓度在中暴露组（r=0.378，调整后p=0.047）和高暴露组（r=0.368，调整后p=0.047）呈显著正相关，但在低暴露组无显著关联。聚合物层面的分析表明，PE和SBR在个人空气暴露与尿液之间的相关性在中和高暴露组均显著；PVC、N66和PC则仅在高暴露组呈现显著关联。

4.5 氧化损伤生物标志物水平

各组氧化损伤生物标志物水平均呈现高暴露组>中暴露组>低暴露组的趋势。具体而言：

• •
  8-OHdG（氧化DNA损伤）：中暴露组（9.10 μg/g肌酐）较高暴露组（5.93 μg/g肌酐）升高1.53倍（q=0.049，Cohen's d=0.594）；高暴露组（10.62 μg/g肌酐）升高1.79倍（q=0.004，Cohen's d=0.743）。
• •
  1,N⁶-εdA（致突变性DNA加合物）：高暴露组（0.033 μg/g肌酐）是低暴露组（0.014 μg/g肌酐）的2.36倍（q=0.06，未达显著），中暴露组（0.020 μg/g肌酐）升高1.71倍（q=0.052）。
• •
  8-iso-PGF_2α（脂质过氧化）：中暴露组（2.97 μg/g肌酐）较低暴露组（0.63 μg/g肌酐）升高4.71倍（q=0.003，Cohen's d=0.822，高效应量）；高暴露组（4.89 μg/g肌酐）升高7.78倍（q=0.003，Cohen's d=0.867，高效应量）。
• •
  二酪氨酸（蛋白质氧化）：中暴露组（87.50 μg/g肌酐）较低暴露组（10.64 μg/g肌酐）升高8.22倍（q=0.002，Cohen's d=1.526，高效应量）；高暴露组（214.9 μg/g肌酐）升高20.20倍（q=0.002，Cohen's d=1.302，高效应量）。

4.6 MP暴露与氧化损伤的关联分析

双变量回归分析显示，个人空气MP总浓度与尿液8-OHdG（r=0.287，q=0.013）、1,N⁶-εdA（r=0.324，q=0.005）和8-iso-PGF_2α（r=0.211，q=0.042）呈显著正相关。PE与所有四种氧化损伤标志物均显著相关。SBR与8-OHdG显著相关（r=0.272，q=0.013）。尿液MP方面，总MP与1,N⁶-εdA（r=0.278，q=0.007）和8-iso-PGF_2α（r=0.314，q=0.007）显著正相关。PE与所有四种标志物均显著相关。

多元回归分析校正混杂因素后，个人空气MP总浓度仍与1,N⁶-εdA显著正相关（β=0.331，q=0.027）。PE与8-OHdG（β=0.187，q=0.039）和二酪氨酸（β=0.488，q=0.041）显著相关。SBR与8-OHdG显著相关（β=0.194，q=0.047）。PVC与8-iso-PGF_2α显著相关（β=0.190，q=0.049）。尿液MP方面，总MP与8-iso-PGF_2α显著正相关（β=0.228，q=0.013）。PE与8-OHdG（β=0.221，q=0.017）、1,N⁶-εdA（β=0.210，q=0.001）和二酪氨酸（β=0.255，q=0.007）均显著相关。PET与8-OHdG显著相关（β=0.242，q=0.010）。N66与1,N⁶-εdA显著相关（β=0.725，q<0.001）。

五、讨论与结论

讨论部分总结：本研究首次提供了人群观察性证据，表明交通相关的空气MP暴露与人体氧化损伤水平升高之间存在显著关联。研究证实，交通密度是影响空气MP浓度的重要因素，高交通密度区域空气中MP浓度显著升高，尤其是PE、PVC和SBR等聚合物。个人暴露评估与尿液MP检测相结合，验证了吸入MP可进入体循环并经肾脏排泄的假设。午后尿液MP浓度的显著升高进一步支持工作环境暴露的来源属性。氧化损伤生物标志物（8-OHdG、1,N⁶-εdA、8-iso-PGF_2α和二酪氨酸）在各暴露组中均呈现梯度升高趋势，且多元回归分析在校正混杂因素后仍显示MP暴露与这些标志物之间存在显著正相关，其中PE表现出最强的关联性。研究也指出其局限性，包括尿液MP作为暴露指标的效度有待确认、环境样品数量有限、氧化损伤标志物的非特异性以及缺乏对共存污染物（如多环芳烃和金属）的测量，这些因素可能混淆结果。此外，横断面研究设计限制了因果推断的能力。

研究结论：本研究表明，暴露于高交通水平的人群具有显著更高的空气MP暴露水平，这种暴露以剂量依赖性方式与氧化损伤相关联。总体而言，这些发现揭示了个人空气MP暴露、尿液MP水平与氧化损伤之间存在显著的正向关联，从而强调了交通源MP潜在的生物学意义及其可能的负面健康影响。这凸显了对空气MP提高警惕的重要性，尤其对于居住或工作在交通密集区域的个体。建议未来开展长期研究以更好地理解MP与共存污染物的健康效应，同时需制定减少空气MP的政策以改善空气质量并保护人类健康。