西南研究院（SwRI）与环境保护署（EPA）合作，对81种常见家庭物品的化学成分进行了表征，并评估了这些物品对用户的潜在风险。据疾病控制与预防中心（CDC）称，接触化学品可能会导致负面健康影响。在此前研究的基础上，SwRI和EPA还分析了橡胶、塑料、衣物、家具和织物样本在环境因素（如热车或穿着）下的反应。
该研究发表在《环境科学与技术》期刊上，分析了四年的数据，使用了先进的色谱技术、嫌疑筛查、非靶向分析以及SwRI开发的机器学习方法Highlight。该方法允许科学家通过嫌疑筛查分析识别、表征和评估大量化学物质，而不仅仅是针对已知化合物进行筛选。该方法识别出了88,795个独特的化学特征和1,883个化合物组，来自13个分析批次。
“Highlight利用机器学习算法进行快速模式匹配，加速了工作流程，”SwRI智能系统部门的研究工程师、该研究的主要作者威廉·沃森（William Watson）说。
该研究的另一个目标是推进暴露组学领域的发展，该领域探索终身从环境、饮食、生活方式和其他来源的化学暴露如何影响人类健康。表征家庭物品中的化学物质及其常见的暴露源可能有助于未来的生物监测工作。
“消费品不仅仅由一种化学物质组成。可以将其视为一袋相关的化学物质，”SwRI化学与化学工程部门的工作人员科学家克里斯汀·法维拉博士（Kristin Favela）说，“我们希望确定样品中的化学物质是否‘可挥发’或‘可提取’，以了解人类化学暴露的程度和可能性。”
SwRI将衣物、家具、织物、橡胶和塑料的样本暴露于两种不同的温度设置和溶剂强度下。研究人员希望确定测试样本是否会释放化学蒸汽，这些蒸汽可能在室内环境中（如热车中）被吸入，或在穿着时释放。该研究还探讨了化学物质是否可以被提取，以更好地了解实际的暴露风险，例如当儿童咀嚼家庭物品时的情况。
“除了帮助我们更好地理解化学暴露对公众的风险外，这项研究还展示了我们使用机器学习和Highlight发现来回顾性分析和理解旧数据集的能力，”沃森说。
使用EPA的毒性预测计划ToxCast，团队进行了进一步的分析和解释，以基于人类暴露和可用的生物活性数据预测风险。在88种既可提取又可挥发的确认化学物质中，有66种具有可用的ToxCast数据，其中大部分ToxCast体外试验数据（92%，平均每种化学物质441项试验）表明没有浓度依赖的活性。对于其他22种化学物质，没有可用的数据。然而，在较高浓度下，用于稳定塑料和橡胶的人工抗氧化剂BKF在暴露达到42.3毫克/千克/天时显示出不良影响。该研究可能有助于推进一种可以预测家庭物品排放活动的筛选模型。
论文的题目是“通过非靶向GCxGC-TOFMS识别消费品中的可挥发和可提取化学物质”，发表在《环境科学与技术》期刊上，可通过以下链接访问：
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