几十年来，科学家们一直在仔细研究基因在疾病中的作用，通过检查一个人遗传密码中的微小变异如何塑造其一生中患上癌症、糖尿病或心脏病等常见疾病的风险。但遗传学只讲述了故事的一部分。
另一部分来自于一个人一生中所经历的所有外部和内部暴露，这些暴露可能包括污染、感染、饮食和生活方式。这些暴露——以及身体对这些暴露的生物学反应——累积起来，构成了科学家所称的“暴露组”。
现在，由哈佛医学院科学家领导的一个团队可能已经进行了迄今为止规模最大的研究，以量化暴露与健康结果之间的关系，测试了超过10万个关联。这项工作表明，研究潜在的环境疾病风险时，应综合考虑，而不是一次只研究一个。
通过分析美国人群的现有调查数据，研究人员发现，单个暴露对健康结果的影响是适度的——但当同时考虑多种暴露时，这种影响会增加。
“虽然单一暴露可能不会对你的健康产生巨大影响，但累积的暴露‘汤’在决定你患某些疾病的风险方面，可能和你的DNA一样强大，”主要作者、哈佛医学院布拉瓦尼克研究所生物医学信息学副教授Chirag Patel说。
这项研究结果于3月18日发表在《自然医学》杂志上，展示了利用现有数据进行暴露组学研究的价值，并强调了需要进行更多大规模研究，以确定哪些暴露组合对人类健康和疾病的影响最大。
人们希望，对人类暴露组更深入的理解，将产生可供研究人员、临床医生和患者用来在个体层面改善健康的见解。
借鉴蓝图
Patel和资深作者、哈佛医学院生物医学信息学助理教授Arjun (Raj) Manrai将他们进入暴露组研究的兴趣追溯到对精准医学的关注——这是一个致力于为个体患者开发疾病治疗方法的领域。
“到目前为止，这个领域一直是不平衡的。在利用遗传学进行个体化治疗方面做了更多工作，而在环境暴露方面做得并不多，”Patel说。
Manrai指出，虽然许多研究都着眼于单一暴露和健康结果，但这种一次只研究一个的方法常常导致相互矛盾的发现——例如，关于烹饪书中的任何随机成分对人体健康是有害、有益还是无关紧要。
Patel和Manrai看到需要进行一项全面的研究，系统地、同时地检查许多环境暴露与健康结果之间的关系。
“我们真的很想为暴露组建立一个强大、大规模的关系数据库，”Manrai说。
为此，Manrai和Patel与斯坦福大学的医师科学家John Ioannidis合作，后者专门从事元研究和大规模分析。
该团队借鉴了遗传学研究的蓝图，这类研究以其全面的研究而闻名，例如全基因组关联研究（GWAS），它会扫描整个遗传密码以寻找疾病联系。
事实上，Patel和Manrai是美国暴露组学网络和人类暴露组项目的成员，后者是仿照人类基因组计划的构想而设立的。
探索暴露组
在这项新研究中，研究人员分析了美国疾病控制与预防中心每年进行的全国健康与营养调查（NHANES）二十年的现有数据。
他们测试了619种环境暴露与305种临床相关健康结果之间的超过115,000个关联。暴露包括污染物和营养素等，而健康结果包括体重指数、血糖水平和肺功能等。
该团队确定了超过5600个被认为具有统计学显著性的关联。
在数百种健康结果中，单个暴露解释了个体间健康结果差异的不到1%。同时考虑多达20种暴露，在120种健康结果中，这种解释力平均提高到3.5%——与某些个体遗传变异的贡献相当。
结果揭示了暴露与结果之间一些特别强的关联。例如，20种特定暴露的组合——包括反式脂肪、称为多氯联苯的常见污染物以及维生素E水平——解释了人们甘油三酯水平43%的差异，而甘油三酯是心脏病的一个风险因素。
研究人员强调，尽管解释力的范围很广，但大多数暴露组合仅解释了个体之间差异的一小部分。
“总的来说，没有确凿的证据；每种暴露似乎都有一点影响，当你综合考虑时，暴露的影响更大，”Patel说。
一个起点
研究人员表示，这项研究提供了“一个暴露的快照”，可以作为未来暴露组研究的起点。
Patel和Manrai希望扩展到更多的环境暴露和健康结果，并探索早期暴露与晚年疾病之间的联系。
他们也对是否以及如何将暴露信息纳入临床医生用于评估患者患心脏病等疾病风险的工具，以及患者用于管理自身健康的工具感兴趣。
为了使其他研究小组能够进一步调查这项研究揭示的联系，该团队已将其数据和软件免费提供给其他研究小组，收录在《健康与疾病风险的表型-暴露图谱》中。
“像这样的大规模分析是一种不可知论、系统性的假设生成方法，但我们随后需要进行详细的暴露机制评估及其与疾病的关联，以确定因果关系，”Manrai说。“我们正在放大视野，以确定应该在哪里缩小范围聚焦。”
作者说，在许多人佩戴持续监测各种健康指标的设备的时代，应用暴露组学见解来保护健康的潜力尤其相关。
“这可能看起来是一个不切实际、像《星际迷航》一样的愿景，但我看到了一个未来，暴露组学信息与人工智能一起被整合到这些系统中，这样一个人就可以实时了解暴露可能如何影响他们每天甚至每小时的健康，”Patel说。
发表详情
Chirag J. Patel 等人，健康与疾病风险中的暴露组-表型组关联图谱，《自然医学》（2026年）。DOI: 10.1038/s41591-026-04266-0
期刊信息
《自然医学》
关键医学概念
暴露组，NHANES，高甘油三酯血症，全基因组关联研究
临床分类
预防医学，健康生活，常见疾病与预防
提供者
哈佛医学院
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