转自：ENV. One Health
Metabolomics Signatures of Exposure to Ambient Air Pollution: A Large-Scale Metabolome-Wide Association Study in the Cancer Prevention Study-II Nutrition Cohort
暴露于环境空气污染的代谢组学特征：癌症预防研究II营养队列中的大规模代谢组学关联研究
通讯作者：① Donghai Liang, Emory University; ② Ying Wang, American Cancer Society,
现有的空气污染代谢组学研究往往显示出不一致的结果，受到样本量小和单一空气污染物影响的限制。我们对癌症预防研究II营养队列中提供血液样本的1096名女性（68.2±5.7岁）（1998-2001年）进行了一项代谢组学关联研究。使用抽血当年个人对颗粒物、二氧化氮、臭氧、二氧化硫和一氧化碳的年平均暴露量。通过代谢组学对血清样本进行分析。我们使用多元线性回归评估了单一空气污染物的影响，使用分位数g计算评估了混合效应，并调整了混杂因素和错误发现率（FDR）。95种代谢物与至少一种空气污染物或混合物显著相关（FDR<0.05）。这些代谢物富含与氧化应激、全身炎症、能量代谢、信号转导、核酸损伤和修复以及外源性物质相关的途径。60种代谢物被证实具有1级或2级证据，其中21种以前与空气污染暴露有关，包括牛磺酸、肌酐和癸二酸。总体而言，我们的研究结果在大样本中复制了先前的发现，并使用混合分析为长期空气污染暴露的生物反应提供了新的见解。This large cross-sectional analysis of individual air pollutant effects and overall mixture effect on serum metabolites provides novel insights into understanding mechanisms underlying air pollution-related adverse health responses.对单一空气污染物影响和血清代谢物总体混合影响的大规模横断面分析为理解空气污染相关不良健康反应的机制提供了新的见解。暴露于环境空气污染与一系列不良健康结果之间的关联已得到充分证实。癌症预防研究（CPS）-II队列的研究结果对将特定空气污染物水平的增加与呼吸系统疾病、心脏代谢疾病和癌症的更高死亡率联系起来的科学证据做出了重大贡献。尽管环境空气污染对健康的影响已得到广泛认可，但介导观察到的反应的具体生物途径仍存在不确定性，以及这些潜在机制如何导致个体易感性。详细描述内部生物反应对于进一步阐明环境空气污染毒性的具体机制至关重要。由于缺乏敏感和特异的空气污染暴露生物标志物来测量内部暴露和相应的生理反应，这项任务很复杂。高分辨率代谢组学（HRM）是一种创新的分析平台，将高分辨率质谱与各种色谱分离策略相结合，通过识别与外源性暴露和内源性过程相关的数千种代谢特征，已成为识别空气污染相关生物标志物的有前景的工具。我们之前在几个特定亚群的小组和队列研究中证明了HRM在将空气污染暴露与内部生物反应联系起来方面的适用性。尽管人们对涉及空气污染和健康的人力资源管理应用越来越感兴趣，该领域仍然处于起步阶段，研究结果在研究队列和分析平台之间的一致性和普遍性仍存在问题。不一致的一个潜在原因是，大多数现有的空气污染人力资源管理研究都是在相对较小的研究环境中进行的（即N<200），这可能会导致假阳性结果的风险增加，这可能是由于统计能力不足。其次，虽然空气污染是一种由异质和高度相关的成分组成的复杂混合物，但很少有研究考察空气污染混合物对人类代谢组的联合影响。鉴于个人同时暴露于各种空气污染物中，更好地了解空气污染混合物如何共同影响人类代谢组至关重要。最后，之前报道的与环境空气污染相关的80%以上的重要代谢特征无法得到注释或验证，导致下游生物途径分析的不确定性和不一致性。所有这些挑战都需要在更大、特征明确的普通人群队列中使用人力资源管理进行进一步研究，同时考虑整体空气污染混合物，以了解潜在的联合效应，并加强化学注释过程，以检查一致性并提供额外的验证。为了解决这些关键的知识差距，我们进行了一项大规模的横断面代谢组学研究，以评估多种空气污染物对1096名参加CPS-II营养队列的女性血清代谢组的个体和潜在联合影响。我们遵循了一个既定的非靶向代谢组广泛关联研究（MWAS）框架，以评估与长期暴露于环境空气污染相关的代谢物及其代谢途径。在这里，我们展示了MWAS的结果，比较和总结了单个空气污染物模型和整体空气污染混合物模型的发现，并评估了我们的发现与其他研究对环境空气污染暴露的代谢反应的一致性。图1 代谢物强度与单个空气污染物或空气污染混合物之间关联的火山图。x轴表示代谢物-污染物关联系数。对于单一空气污染物模型，系数是空气污染物暴露水平每四分位数间距增加自然对数转换的标准化代谢物强度的变化。对于空气污染混合物模型，系数是所有空气污染物暴露水平每增加四分之二（50%），自然对数转换的标准化代谢物强度的变化。y轴表示代谢物-污染物关联中错误发现率（FDR）的负自然对数。不同的颜色用于表示代谢物涉及的不同途径。黑色实线表示FDR=0.05，黑色虚线表示FDR=0.2。对于单个空气污染物模型，标记的代谢物与两种空气污染物有关。对于空气污染混合物模型，标记的代谢物是那些符合FDR<0.05的代谢物。PM2.5，细颗粒物；PM10，粗颗粒物；NO2，二氧化氮；O3，臭氧；SO2，二氧化硫；CO、一氧化碳；混合物，空气污染混合物*一种尚未根据标准确认的化合物图2 癌症预防研究II营养队列中使用高分辨率代谢组学的环境空气污染毒性潜在分子机制。有色分子是在我们的研究中发现的，不同的颜色对应于不同的生物分子类别。绿色分子是氨基酸/肽；黄色分子是辅因子/维生素；灰色分子是脂质。红色箭头表示与空气污染暴露水平呈正相关的代谢物，而深绿色箭头表示与大气污染暴露水平呈负相关的代谢物。黑色实线箭头表示箭头末端的分子和箭头顶部的分子之间的单步反应，而黑色虚线箭头表示箭头顶端的分子和顶部的分子间的多步反应。灰色箭头表示分子与其相应受体之间的反应。TCA：柠檬酸循环；GLR：甘氨酸受体α-1；TRPV1：瞬时受体电位阳离子通道亚家族V成员1*发现三种溶血磷脂与臭氧呈正相关，分别是1-亚麻酰基-GPG（18:2）、1-油酰基-GPE（18:1）和2-硬脂酰基-GBE（18:0）两种鞘磷脂与空气污染有关：鞘磷脂（d18:2/18:1）与粗颗粒物呈正相关，而鞘磷脂（d18:1/24:1，d18:2/24:0）与臭氧呈负相关。在这项针对完善的CPS-II营养队列中1096名女性的大规模横断面代谢组学关联研究中，我们评估了单一空气污染物和整体空气污染混合物对血清代谢组学的影响。我们的研究结果为现有数量非常有限的空气污染混合物分析增添了新的见解，这些分析调查了空气污染对人类代谢组的潜在联合影响。我们检测到许多与长期暴露于空气污染显著相关的代谢物，并验证了在关键的炎症、氧化还原、能量代谢、信号转导以及核酸损伤和修复途径中密切相关的代谢物。在目前的结果中，我们成功地复制了之前在其他独立小组和队列研究中报告的21种代谢物，并确定了之前在空气污染研究中未报告的另外39种新代谢物，所有这些代谢物都已被1级或2级证据证实，并有可能进一步开发为评估内部空气污染暴露的敏感生物标志物。总的来说，这些发现指出了环境空气污染毒性的几种潜在分子机制。我们的团队最近发表了一篇关于高分辨率代谢组学在空气污染健康研究中的应用的科学现状综述，总结了当前的进展、分析挑战和未来研究的方向。该评论包括2005年1月1日至2022年3月31日期间发表的47篇文章。通过将我们的发现与之前报道的空气污染代谢组学研究中具有1级或2级置信度的已知代谢物进行比较，我们复制了21种代谢物，包括牛磺酸、肌酸和癸二酸。与各种空气污染物相关的代谢物的详细列表可以在梁等人的支持信息中找到。我们研究中发现的许多与空气污染相关的代谢物都涉及生物途径，包括尿素循环；丙氨酸和天冬氨酸代谢、色氨酸代谢，亮氨酸、异亮氨酸和缬氨酸代谢，脂肪酸代谢，TCA循环，嘌呤和嘧啶代谢，鞘脂代谢，这些代谢与氧化应激、炎症反应、能量代谢、信号转导和核酸损伤效应密切相关。重要的是，其他小组研究和队列也报告了这些特定的污染介导途径与各种空气污染成分和不良健康影响有关，包括呼吸系统和心血管疾病，以及不良的生殖和出生结果。然而，值得注意的是，对于一定数量的代谢物与空气污染物的关联，本研究与先前的研究在关联方向上存在差异。几个重要因素可能导致研究之间的差异。首先，用于代谢组学分析的生物样本类型，如血清、血浆、尿液和呼出气，可能会影响与空气污染暴露相关的代谢变化的检测，因为不同的生物样本可能反映不同的代谢过程。其次，暴露时间窗口的差异，如短期与长期暴露，可能会揭示不同的代谢反应，因为代谢物的半衰期差异很大，有些变化仅在暴露后立即可检测到，而另一些变化则会持续很长时间。第三，分析平台、化学注释和确认，可能会显著影响与空气污染暴露相关的检测到的代谢变化。第四，我们的研究人群主要是老年白人，这限制了其普遍性，并可能导致与更多样化人群相比代谢反应的差异，因为年龄和种族会显著影响基线代谢组学特征和对空气污染暴露的反应。值得注意的是，我们发现了39种与慢性空气污染暴露相关的新代谢物，这些代谢物以前从未被报道过。然而，对这些代谢物功能的记录有限。未来的研究应该验证我们的结果，并进一步探索这些代谢物的作用。特别值得注意的是与脂质代谢相关的途径，包括脂肪酸、溶血磷脂、内源性大麻素和鞘脂代谢。脂肪酸代谢以前与道路附近的空气污染、NO2、O3和PM暴露有关，特别是单羟基脂肪酸代谢。在我们的分析中，三种溶血磷脂（也称为溶血磷脂）与O3暴露呈正相关。这与之前的一项研究一致，该研究还发现，在O3暴露后，血清样本中的溶血磷脂水平升高。这些溶血磷脂与溶血磷脂膜受体相互作用，影响炎症和能量产生。（两种内源性大麻素，油酰乙醇酰胺和棕榈酰乙醇酰胺，与O3暴露呈负相关。已发现内源性大麻素具有抗炎和免疫抑制特性，并起到神经元保护作用。具体而言，棕榈酰乙醇酰胺的代谢组学变化与接触混合汽油和柴油排放呈正相关。另一项研究表明，内源性大麻素可以预防与二氧化硫暴露相关的神经炎症。此外，内源性大麻素合成对O3暴露具有显著的倍富集值。内源性大麻素代谢物强度的降低与空气污染物暴露水平的增加有关，可能表明其在减少炎症方面具有保护作用。在我们的研究中，我们还观察到PM10之间呈正相关，O3与鞘脂代谢相关的代谢物之间呈负相关。鞘氨醇脂质是一类主要作为细胞膜内的结构分子和癌症细胞信号传导中生物过程的调节因子发挥作用的脂质。先前的研究还发现鞘脂代谢紊乱与NO2、O3和PM2.5暴露之间存在关联。我们的研究结果还揭示了与环境空气污染暴露相关的氧化应激和全身炎症相关途径中的几种代谢物。氧化应激是由体内氧化和抗氧化系统之间的化学失衡引起的，这可能会导致自由基的过量产生，如活性氧或氮物种。许多氨基酸充当反应性物种的调节剂，导致体内的氧化应激。在我们的研究中，我们确定了与PM10和O3暴露显著相关的多种氨基酸代谢途径，包括尿素循环、色氨酸代谢、蛋氨酸、半胱氨酸、SAM和牛磺酸代谢。参与色氨酸代谢的代谢物与PM10暴露呈正相关，与CO暴露呈负相关。色氨酸是一种通过犬尿氨酸和血清素途径代谢的氨基酸，有助于各种病理生理途径，包括炎症、免疫反应和神经功能。之前的研究将交通相关空气污染的暴露与色氨酸代谢联系起来，特别是构成PM10和PM2.5混合物的车辆颗粒金属，以及O3暴露。我们还观察到牛磺酸与O3暴露之间存在负相关关系。牛磺酸是一种抗氧化剂，可以帮助清除活性氧。然而，现有的空气污染代谢组学研究结果并不一致。一项针对健康成年人的研究发现，短期O3与支气管肺泡灌洗液中的牛磺酸水平呈正相关。在我们的研究中，发现能量中断和核酸损伤相关的途径和代谢物与长期暴露于环境空气污染有关。具体来说，我们观察到TCA循环中的代谢物与O3之间存在正相关关系。TCA循环是细胞中主要的能量产生代谢途径，通过氧化来源于碳水化合物、蛋白质和脂肪酸的乙酰辅酶A。在细胞应激条件下，由于线粒体膜的破坏，TCA循环中间体可能会从线粒体膜释放到细胞质中，这会对细胞免疫产生影响。此外，我们观察到嘌呤和嘧啶代谢中代谢物的变化与长期暴露于PM10有关。嘌呤和嘧啶代谢是DNA损伤和修复途径中的重要机制，在其他研究中也与多种空气污染物有关，包括PM和PM成分。此外，我们观察到异生物质途径中有相当一部分与空气污染相关的代谢物，包括四种化学代谢物和12种来自食物成分/植物的代谢物，这可能表明可能与其他污染物共同暴露或残留混杂物的影响。例如，我们研究中发现的4-羟基百菌清是百菌清的代谢产物，百菌清在作物保护和木材防腐剂方面都是一种广泛使用的杀菌剂。尽管我们在主要分析中控制了饮食评分和自最后一餐以来的时间，但几种与食物相关的代谢物（如蒜氨酸、赤藓糖醇和茶氨酸）暗示了饮食因素的潜在混杂效应。因此，我们的结果应该谨慎解释，未来的研究应该考虑调查环境污染物的共同暴露，并收集空腹血液样本进行代谢分析。
我们没有观察到与PM2.5的任何关联，但在FDR<0.05时确实发现了PM10相关的代谢物。这一发现与PM2.5对健康影响的广泛证据形成鲜明对比。虽然我们无法确定这一观察结果的真正原因，但有几个因素可能解释了这一零发现。首先，我们的分析依赖于年平均PM2.5质量暴露水平，这并没有考虑到不同地点化学成分的变化和相应的致癌潜力。最近的一项研究报告了颗粒中不同成分对氧化电位的贡献差异。我们研究的参与者来自美国不同的州，可能经历了不同的PM成分，这可能会导致毒性的变化。未来的PM2.5代谢组学研究可能会受益于经过验证的PM成分预测模型。其次，用于PM10的预测模型不如用于PM2.5的模型准确，这可能会在暴露估计中引入不确定性。第三，参与者PM2.5暴露水平的相对较低浓度和有限的可变性可能不足以检测到与PM2.5相关的任何代谢变化。
总的来说，与我们的预期相反，我们发现与空气污染混合物相关的重要代谢物比单个空气污染物少。基于先前的证据，我们假设空气污染物之间存在潜在的相加或协同效应，这可能使我们能够检测到更广泛的代谢紊乱。虽然这一观察结果没有明确的解释，但一个潜在的原因可能是，使用性能不同的预测模型对不同的空气污染物进行暴露评估可能会导致暴露特征的不确定性，这反过来又可能在评估所有空气污染物的联合影响时引入并放大不确定性。此外，研究结果显示，使用分位数g计算的单个空气污染物模型和空气污染混合物模型之间的一致性有限，这表明在FDR<0.05时没有重叠的显著代谢物，尽管在FDR<0.2的较宽松阈值和未调整的P<0.05时观察到一些重叠。未来的大规模代谢组学研究有必要继续将空气污染作为混合物进行研究，以更好地评估对人类代谢组学的潜在联合影响。这项研究有几个优势，包括大样本量、考虑整体空气污染混合物效应、使用有记录的长期空气污染相关死亡率的成熟队列、协变量控制、严格的错误发现率校正以适应多次测试，以及先进的代谢分析和化学注释，其中70%以上的代谢物被1级或2级证据证实。尽管如此，某些局限性值得特别关注。首先，横断面研究设计降低了我们探索空气污染的时间变化和代谢组学扰动轨迹的能力，这是建立因果推断的重要决定因素。此外，时间错位是可能的，这意味着部分暴露测量期发生在生物样本收集之后。未来的研究应考虑重复测量，以全面表征对空气污染暴露的纵向代谢组学反应。其次，尽管我们使用了经过验证的时空模型来估算参与者居住地址的空气污染暴露，但我们缺乏关于他们的时间活动模式和室内暴露（如烹饪活动）的数据。因此，这仍然是个人风险敞口的一个不完美的代理，这可能会导致无差别的风险敞口错误分类。第三，鉴于饮食相关代谢物的潜在引入，非空腹血液样本可能会在代谢组学特征中引入变异。然而，为了减轻这种影响，我们在分析中纳入了自最后一餐以来的小时数作为协变量，如各种空气污染代谢组学研究所示。此外，我们在代谢分析中使用了池标准和内部参考，并遵循了全面的代谢组学工作流程，以减轻非空腹状态的潜在影响，正如之前的研究所成功证明的那样。第四，在我们鉴定的众多代谢物中，由于多重比较和1型错误，存在大量假阳性风险。为了尽量减少这种情况，我们在多重比较校正后应用了严格的显著性临界值0.05，我们研究中发现的几种重要代谢物在之前的研究中得到了一致的报告。最后，这项研究是在以白人为主、社会经济地位较高的老年女性中进行的。当将研究结果外推到其他更多样化的人群时，有必要谨慎。投稿、转载、合作、申请入群可在后台留言（备注：姓名+微信号）或发邮件至sthjkx1@163.com
