2025年8月18日，北疆环境健康大讲堂第八十八期学术报告会成功举办。本次报告我们邀请到复旦大学方明亮教授为我们带来了题为《暴露组学与环境健康研究》的精彩报告。报告由要茂盛教授主持，研究院师生积极参与。

方教授指出，环境因素在疾病发生中的作用不容忽视，尤其在癌症领域，其贡献率可能超过90%。例如，通过调整生活方式和饮食习惯，可降低70%的直肠癌和中风风险，二型糖尿病通过健康生活方式调控甚至可避免90%以上病例。这些数据表明，环境因素，包括空气污染、饮食结构等，对健康的影响至关重要。

方教授团队在报告中着重介绍了研究环境健康影响的两种主要方法：流行病学和毒理学。流行病学通过统计方法探索环境因素与健康结局的关联性，但其局限在于难以确立因果关系。毒理学研究则通过直接观察暴露后的生理变化，提供更客观的证据。然而，毒理学研究面临剂量问题：在环境相关浓度下，污染物效应往往难以显现，高剂量实验虽能观察到效应，但可能缺乏实际环境意义。如何在低浓度下研究复杂混合物的效应，成为团队研究的重点。

方教授团队深入探讨了“暴露组学”（Exposome）的概念，即从出生到死亡的全部环境暴露总和。这一概念由医生提出，旨在全面解析环境对健康的影响。然而，由于暴露的复杂性和多样性，实际操作中实现全面测量极为困难。为此，方教授团队借鉴美国首个暴露组学研究中心（FOCUS）的理念，强调精准测量个体暴露和长期环境暴露分析的重要性。他们通过动物实验模拟真实环境暴露，探索个体暴露的精准评估方法。此外，团队开发了多项技术，包括靶向分析、非靶向分析和化学衍生化技术，以提高低浓度污染物的检测能力。

方教授团队在暴露组学研究中取得多项技术突破。他们开发了HExpMetDB数据库，整合了约14000种化学物质的暴露量和毒性数据，为初步筛选提供依据。此外，团队利用人工智能预测化学物质的体内代谢过程，助力污染物转化产物的识别。这些技术显著提高了分析效率，降低了研究成本。在混合物毒性研究方面，方教授团队提出了一种高效策略：先评估混合物的总体毒性，若无显著效应则排除进一步研究；若有效应，则通过多组学和化学蛋白质技术解析关键毒性组分。

方教授强调，暴露组学作为上游研究，构建于基因组学、蛋白组学等其他组学之上，通过表观遗传、蛋白质调控等机制影响健康结局。未来，团队计划进一步整合多组学数据，利用人工智能优化高维数据分析，推动暴露组学在环境健康领域的应用。