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第一作者：闫振飞

通讯作者：金小伟、吴丰昌

通讯单位：中国环境科学研究院

论文DOI：https://doi.org/10.1021/acs.est.5c05712

图片摘要

成果简介

近日，中国环境科学研究院吴丰昌院士团队在环境领域著名学术期刊Environmental Science & Technology上发表了题为“Beyond the Single-Contaminant Paradigm: Advancing Mixture Toxicity and Cumulative Risk Assessment in Environmental Toxicology”的观点论文，对如何理解和评估混合污染物的毒性与累积风险评估提供新视角。文中提出一种基于关键分子事件的综合且双向评估的“污染物-生物标志物-效应”相联系的风险评估框架，强调了真实环境特征与混合物暴露特征的多重压力影响，以及多学科和前沿技术整合的必要性，该方法弥合了实验室得出的毒性数据与实际生态系统反应之间的差距，有助于提高生态风险评估的准确性和科学性。

观点概要

尽管毒理学测试和评估取得了近一个世纪的进展，但传统的“单一污染物”监管框架仍然不足以应对现实环境中化学混合物带来的复杂风险。截至2024年12月，全球注册的化学品超过2.79亿种，但已经进行了系统的毒性评估不到20000种。例如，在中国，在国家清单中列出的 46 000 种化学品中，只有不到 100 种受到现行水质标准的监管，这突显了化学品监管与实际环境暴露之间的巨大差距。值得注意的是，由于其综合毒性，处于亚阈值浓度的单一农药混合物已被证明会导致淡水生物多样性下降。此外，欧盟的《水框架指令》和美国环境保护局的指导方针等监管体系没有充分解决混合物的相互作用，导致对当代环境背景下固有的累积风险的系统性低估。

有五个关键挑战阻碍了我们准确评估环境中化学混合物所构成风险的能力。首先，环境介质中存在的大量化学物质导致了无数种可能的组合，因此对每种混合物进行实验测试是不切实际的。这种复杂性因混合物成分之间可能发生的协同、相加或拮抗作用等不同相互作用类型而加剧，导致对混合物毒性的潜在低估或错误描述。其次，缺乏关于混合物毒性的全面数据是一个重大障碍。大多数现有的毒理学数据都集中在单个化学物质上，在理解这些化学物质如何相互作用和组合行为方面存在差距。第三，温度、pH值、溶解氧和可变暴露途径等环境因素可以调节化学混合物的毒性。然而，目前的风险评估模型通常缺乏这些调节剂的机械集成，导致在将实验室发现外推到现实环境时存在不确定性。第四，缺乏专门针对混合物毒性的可靠生物标志物。生物标志物对于早期毒性检测至关重要，并可用于筛查化学混合物毒性，但它们很少被纳入混合物风险评估。传统终点（死亡率、繁殖下降和生长抑制等顶端终点）无法捕捉到跨生物层次的多尺度毒性，也无法揭示联合化学毒性的潜在机制。最后，目前的监管框架缺乏对化学混合物进行累积风险评估的标准化方法。如果没有这样的框架，即使少数主要污染物的浓度单独在安全阈值内，当共存的化学物质相互作用产生协同或相加的毒性效应时，这并不能保证实际环境条件下的生态系统安全。将科学见解转化为有效的政策措施也具有挑战性，这可能会导致生态系统和人类健康保护不足或过度。

基于机理研究和实际评估，我们提出了一个全面的双向框架，通过关键分子事件将“污染物-生物标志物-效应”联系起来。（1）该框架始于污染物混合物的系统选择和制备。通过环境监测和计算毒理学，优先考虑高风险共存污染物，针对特定环境介质中的常见污染物及其类似物。使用环境归趋运输模型校准暴露浓度比，以反映现实世界的环境。制定标准化的制备方案，以确保化学稳定性和相互作用评估。（2）利用多组学和高通量筛选，该框架快速识别与所选混合物相关的分子启动事件。协同、加性或拮抗相互作用参数被整合到不良结局途径（AOP）框架中，以建立跨越不同生物终点的跨物种生物标志物库。这些库能够进行跨物种毒性推断，并支持从分子水平事件到生态系统水平影响的多尺度外推，为多污染物相互作用提供了机理证据。（3）机器/深度学习算法从毒性特征和环境因素中提取高维特征，以量化交互模式并预测多因素场景中的毒性范围。这些模型结合了多种环境介质（空气-水-土壤），模拟了不同环境条件下污染物的迁移和转化。模型输出与毒物动力学响应模块集成，为化学混合物建立时空动态风险评估框架。（4）基于细胞和类器官的体外生物测定方法，可提供快速、有针对性的混合物效应筛查。通过将关键分子事件与复合AOP毒性终点对齐，这些平台量化了累积毒性并分配了效应权重，从而生成了反映真实环境暴露情景的综合风险指数。（5）集中式数据库整合了混合物毒性数据和分子相互作用网络，通过网络分析构建了可视化的跨物种毒性知识图。这些工具优先考虑监管化学品，并为高风险复合污染物设定阈值，支持分层生态管理、分区应急监测和预防性风险缓解。在构建混合物毒性知识图和累积风险评估模型时，仍然存在数据稀缺和模型复杂性等挑战。然而，这些障碍可以通过持续投资于有针对性的研究和跨学科合作来解决。

讨论

总之，基于多组学、高通量筛选、人工智能和AOP框架的“污染物-生物标志物-效应”风险评估框架标志着生态毒理学的变革性转变。尽管挑战依然存在，包括模型复杂性、数据限制和监管障碍，但预计这将为建立更准确、更全面的复合污染物风险管理铺平道路。通过促进数据共享，促进科学和跨学科合作，推动持续的技术和政策创新，该框架为多层次监管现实世界的环境复杂性铺平了道路。至关重要的是，它弥合了实验室得出的毒性数据与实际生态系统反应之间的差距，为保护全球生态系统和公共健康提供了更稳健、科学驱动的解决方案。

本项目得到了国家自然科学优秀青年基金和国家自然科学基金的资助。

全文链接：

Zhenfei Yan, Xiaowei Jin, Chenglian Feng, Kenneth M. Y. Leung, Xiaowei Zhang, Qingsong Lin, Fengchang Wu. 2024. Beyond the Single-Contaminant Paradigm: Advancing Mixture Toxicity and Cumulative Risk Assessment in Environmental Toxicology. Environmental Science & Technology.

DOI: 10.1021/acs.est.4c10058

作者简介

金小伟: 中国环境监测总站教授级高工，博士生导师。主要从事流域水生态系统完整性评估与诊断，污染物区域生态风险评价理论与方法研究。

吴丰昌: 中国工程院院士，中国环境科学研究院研究员，博士生导师，环境基准与风险评估国家重点实验室主任。先后获全国五一劳动奖章、第二届全国创新争先奖，何梁何利科学与技术进步奖、国际环境毒理与环境化学学会政府服务奖等国际科技奖励。担任“十三五”国家水体污染控制与治理科技重大专项技术总师，科技部重点领域创新团队和国家自然基金委创新研究群体学术带头人。已在国际期刊上发表论文300余篇，并担任Carbon Research和环境科学研究期刊主编，Environmental Science and Ecotechnology和Engineering期刊副主编。 

第一作者：闫振飞，男，博士研究生，河海大学环境学院与中国环境科学研究院联合培养。主要从事水生态毒理与风险评估，以第一作者在Environmental Science & Technology, Environmental Science and Ecotechnology, Journal of Hazardous Materials等期刊发表SCI论文8篇。

（转自：生态修复网）

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