Cell Genomics
如何利用暴露组学工具补充基因组研究

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该研究强调暴露组学在多组学研究中的关键作用，提出其在生命过程中的动态交互框架，为慢性病的精准预防和治疗提供新思路。

 

文献概述
文章回顾了Konstantinos C. Makris等人在《Cell Genomics》上发表的研究，该研究提出暴露组学应被纳入多组学研究范式，以更全面解析基因表达的驱动因素。研究重点探讨了暴露组与基因组、表观基因组、转录组等多组学数据的整合，为揭示环境与基因交互作用在慢性病中的贡献提供理论基础。

背景知识
20世纪末以来，非传染性疾病（NCDs）已成为全球主要健康负担，而基因组学在解释复杂疾病方面存在“缺失的遗传率”问题，即单一基因组数据无法完全解释疾病风险，提示环境因素可能发挥关键作用。暴露组学通过非靶向测量与动态生物系统分析，提供更全面的环境-基因交互（GxE）研究框架。研究强调，暴露组学在关键生命阶段（如胎儿期、婴儿期）对疾病轨迹具有显著影响，并可揭示环境因素（如空气污染、社会压力）与生物标志物间的复杂交互。此外，暴露组学与AI、多组学技术结合，为复杂疾病研究提供数据驱动新路径。

 

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研究方法与实验
研究提出暴露组学与多组学整合的分析框架，结合高分辨率质谱（HRMS）、生物标志物分析、表观遗传数据，以非假设驱动方式识别环境暴露与基因表达的动态交互。研究还提出多阶段统计分析策略，包括使用Bayesian Kernel Machine Regression、LASSO、随机森林等算法评估混合环境暴露的累积效应。此外，暴露组学通过生命过程设计（如妊娠出生队列）整合时间分辨暴露数据，提供GxE相互作用的动态评估。

关键结论与观点

• 暴露组学可系统整合基因组、表观基因组、转录组、蛋白质组与代谢组数据，提供全生命阶段的动态健康研究路径。
• 暴露组学提供非靶向发现模式，识别环境与基因交互作用，推动精准医学与公共健康研究。
• 研究强调环境暴露的时空动态性，指出传统横断面研究在揭示因果关系上的局限。
• 暴露组学在多疾病模型（如心血管疾病、糖尿病、癌症）中具有显著应用潜力，可提升疾病预测与预防效率。
• 暴露组学与AI、大数据结合，提供高维数据解析能力，为未来精准健康政策提供数据支持。

研究意义与展望
暴露组学为理解慢性病的环境与基因交互作用提供新范式，推动从单一基因中心研究转向多因素动态模型。未来研究应整合多组学与环境暴露数据，提升疾病预测精度，并探索暴露组在药物研发、疫苗设计、流行病防控中的应用潜力。

 

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结语
暴露组学为精准医学提供关键补充，其动态研究框架可有效解析环境与基因交互作用在慢性病发生中的角色。研究强调暴露组学在多组学整合中的独特价值，提出其在生命关键窗口期的监测能力，有助于识别疾病早期预警信号。未来，暴露组学将推动环境健康与基因研究的深度融合，为公共健康政策与疾病预防提供数据支持。

 

Konstantinos C Makris, Andrea Baccarelli, Edwin K Silverman, and Robert O Wright. How exposomic tools complement and enrich genomic research. Cell Genomics.