综述：城市空气颗粒物暴露对人类上呼吸道微生物组的影响：一项系统综述

《Respiratory Research》：Effects of urban airborne particulate matter exposure on the human upper respiratory tract microbiome: a systematic review

这篇综述聚焦城市空气颗粒物（PM2.5、PM10）暴露与成人上呼吸道微生物组的关联。通过系统检索相关研究，发现高 PM 暴露会改变上呼吸道微生物组，增加患病风险，为深入理解空气污染与健康关系提供重要参考。

　　### 一、空气污染与健康
在全球范围内，空气污染是一个重大的公共卫生问题，是导致死亡的第 13 大原因，每年有大量人因气管、支气管和肺癌、心肺疾病或呼吸道感染等疾病离世。在众多空气污染物中，颗粒物（PM）对人类健康的负面影响最为显著。PM 根据其等效空气动力学直径，可分为胸颗粒物（粗颗粒 / PM₁₀，直径 < 10μm）、高风险呼吸颗粒（包括超细颗粒（UFP），直径 < 0.1μm，以及细颗粒（PM_2.5，直径 < 2.5μm）。这些不同粒径的 PM，会沉积在上呼吸道或更深入的呼吸系统中，成为潜在微生物病原体进入呼吸系统的传播载体。

上呼吸道（URT）是环境污染进入人体的主要途径。PM_2.5因其粒径小，能深入下呼吸道（LRT），在经过气道时，会诱导上皮改变，促进炎症和微生物生态失调，增加上呼吸道疾病风险，引发流鼻涕、咳嗽等症状。此外，PM_2.5携带的微生物会改变上皮环境，增加呼吸道感染的易感性。同时，高浓度的粗细颗粒暴露引发的炎症，还与鼻腔的炎症性呼吸疾病，如过敏性鼻炎和慢性鼻窦炎有关。不仅如此，PM_2.5和 UFP 穿过上呼吸道后，能到达下肺部并进入血液，部分颗粒还会通过黏液纤毛系统从肺部转移到肠道，影响肠道微生物组。所以，PM 暴露不仅与呼吸和心血管疾病相关，还与胃肠道炎症性疾病以及其他器官疾病有关。

鉴于 PM 对全因死亡率的影响，世界卫生组织（WHO）在 2021 年制定了更为严格的 PM 年度和每日限值，各国也据此建立了自己的相关法规。但目前，人们对于高风险 PM 的特殊作用还缺乏系统了解，本研究旨在首次系统地探讨高 PM 暴露对上呼吸道微生物组的影响及其潜在的健康后果。

二、研究方法

1. 研究方案与注册：本系统综述严格按照系统评价和诊断试验准确性荟萃分析的首选报告项目（PRISMADTA）指南进行，并在 PROSPERO 平台注册（#CRD42023416230）。
2. 纳入与排除标准：研究问题依据 PICO 结构制定，即关注空气中的颗粒物暴露如何影响人类上呼吸道微生物组的组成。纳入标准包括随机临床试验和 / 或观察性研究、通过 16S rRNA 高通量测序确定鼻咽或口咽样本中微生物门类相对丰度的研究、涉及 18 岁以上成年人的研究，以及评估 PM_2.5和 / 或 PM₁₀暴露的研究。排除标准有无法获取 16S rRNA 原始测序数据或微生物丰度值的研究、非上呼吸道部位 / 组织的微生物组研究、无 PM 暴露浓度定量数据的研究，以及仅以摘要、幻灯片、海报或信件形式呈现数据的研究。
3. 信息来源与检索策略：研究人员通过系统检索 Medline/PubMed、EMBASE 和 Scopus 数据库，获取截至 2024 年 9 月发表的相关研究文章。检索策略运用了关键词、受控词汇和布尔运算符，对感兴趣的干预措施和结果进行描述。检索到的记录先根据标题和摘要筛选，最终依据既定的纳入和排除标准对全文进行评估。
4. 数据提取：数据提取工作由两名研究人员（S.A.L. 和 R.R.）独立完成并交叉核对，参考限值由另外两名研究人员（B.N.C. 和 S.G.D.S.）根据现行环境空气质量法规汇编。若数据存在疑问，会咨询其他研究人员（A.F.R. 和 V.B.）以达成共识。对于符合纳入标准但多次联系作者仍未获取结果的研究，将被排除。若有多篇研究同一队列的文章，仅纳入队列最广泛的研究，排除重叠研究或数据。数据通过 Excel 电子表格记录和管理，参考文献使用 EndNote 软件管理，数据分析和可视化借助 RStudio 完成。
5. 研究结果与优先级：本综述重点评估成年受试者中，高暴露于 PM_2.5和 / 或 PM₁₀与上呼吸道（口咽或鼻咽样本）微生物门类组成变化的关联。根据 WHO 建议和全球城市环境中高风险呼吸颗粒的最高允许水平，本研究设定 PM_2.5暴露的临界值为 40μg/m³，将人群分为 “低暴露”（[PM_2.5]<40μg/m³）和 “高暴露”（[PM_2.5]>40μg/m³）两组。考虑到 PM_2.5和 PM₁₀大气浓度之间的正相关关系，该临界值也用于准确分类 PM₁₀暴露水平的研究。
6. 单个研究的偏倚风险评估：运用环境证据协作批判性评估工具（CEECAT）评估所选研究的质量，该工具包含 7 个标准，用于评估混杂偏倚、干预后 / 暴露选择偏倚、错误分类比较偏倚、表现偏倚、检测偏倚、结果报告偏倚和结果评估偏倚的风险。整体偏倚风险分为低风险（7 个标准均为低风险）、中等风险（至少一个标准为中等风险）和高风险（至少一个标准为高风险）。同时，使用 “加强微生物组研究的组织和报告”（STORMS）清单（1.03 版）评估宏基因组研究报告的质量。
7. 数据处理：从各研究的手稿或补充材料中提取处理后的数据，包括细菌群落的门相对丰度、科和属的主要发现、α 多样性值、β 多样性值及其他可用结果。对于在本系统综述中同一 PM 暴露类别内研究多个暴露亚组的情况，该研究的相对丰度以报告值的几何平均值估算。若有来自对照组（前一个月无疾病或抗生素使用报告）的 16S rRNA 测序原始数据，会从公共存储库中提取并重新分析以获取相对丰度值。下游分析借助在线平台 Galaxy 进行，对成对末端序列进行修剪和截断，通过 R 软件（v 4.2.2）的 DADA2 管道（v 1.30.0）进行后续过滤，利用 GreenGenes（v 13.8）数据库进行分类学分配，设定数据过滤参数保留出现次数超过两次的 OTU，使用 phyloseq 包（v 1.46.0）对每个样本内的读数计数进行标准化，最终得到相对丰度值，并以条形图和森林图展示数据。

三、研究结果

1. 研究选择：最初的文献检索共发现 355 项符合条件的研究，去除重复项后，对 225 项研究进行标题、摘要和方法学筛选，24 项研究进入全文评估阶段，最终排除 15 项，9 项研究纳入综述。排除原因包括未提供 PM 数据、研究方案未实施、为会议摘要、信件或重复数据等。筛选过程通过 PRISMA 流程图展示。
2. 纳入研究的特征：这 9 项研究发表于 2018 - 2023 年，其中 2 项在意大利开展，7 项在中国进行，共涉及 486 名参与者，66.5% 属于 “高暴露” 组，所有参与者均暴露于真实环境，接触到 PM_2.5和 PM₁₀。除 2 项研究仅报告 PM_2.5水平外，其余研究均报告了 PM_2.5和 PM₁₀暴露水平，且两者呈正相关（r_s=0.95，p<0.001）。部分研究分析了高污染事件后的微生物组变化，有的研究为纵向研究，涉及不同时间点的同一批个体。多数研究针对无呼吸道疾病的受试者分析微生物组组成，也有研究关注 PM 暴露对过敏性鼻炎和哮喘患者的影响，还有研究探讨了阿奇霉素治疗对微生物群抵抗环境污染能力的作用。所有 PM 测量均在城市地区进行，但部分研究的测量方式存在不确定性。
3. 微生物组分析方法：所有研究均通过不同方法从 URT 采集微生物组样本，为减少异质性，仅选择 Du 等人研究中的口腔洗漱数据进行分析，舍弃痰液样本。各研究均对研究设计和参与者进行了充分描述，但均未报告 DNA 提取前的样本储存时间，这可能影响 DNA 完整性。所有研究均扩增 16S rRNA V3 - V4 区域，使用不同引物，测序方法主要基于 Illumina HiSeq、Illumina NovaSeq 6000、Ion S5 XL 和 Illumina MiSeq 等平台。仅 2 项研究的原始测序数据可在公共数据库获取，其余研究经多次联系未提供原始数据。多数研究使用 Chao 1、Simpson 和 Shannon 指数分析 α 多样性，部分研究还使用了 ACE 指数、全树系统发育多样性、均匀度和观察丰富度等指标，但有 1 项研究未发表任何多样性指数结果。
4. 颗粒物暴露引起的微生物组变化分析
   • 微生物多样性：不同研究关于微生物多样性的结果存在差异。部分研究表明高 PM 暴露后细菌多样性显著增加，而另一些研究则显示高 PM 暴露导致 α 多样性指数降低。Mariani 等人发现，过敏性鼻炎（AR）患者中，PM_2.5水平与丰富度和均匀度指数呈正相关，而健康受试者中 α 多样性指数下降。还有部分研究未发现 α 多样性有统计学意义的差异。
   • 微生物组组成：不同研究对分类学的报告存在差异，部分研究未报告丰度数据。低暴露组中，厚壁菌门（Firmicutes）和变形菌门（Proteobacteria）占主导，放线菌门（Actinobacteria）的相对丰度变化较大；高暴露组中，拟杆菌门（Bacteroidetes）的丰度增加，放线菌门和梭杆菌门（Fusobacteria）的相对丰度在高暴露组和低暴露组中表现不同，蓝细菌门（Cyanobacteria）的丰度始终较低。样本采集季节也影响微生物组组成，秋季厚壁菌门和梭杆菌门的丰度有所增加，春季梭杆菌门和拟杆菌门的丰度较低，冬季各门类的相对丰度变化较大且无明显趋势。不同国家的研究显示，意大利人群中放线菌门的相对丰度高于中国，而拟杆菌门的丰度则相反。在科和属水平上，不同研究的结果也不一致，部分研究报道莫拉克斯菌科（Moraxellaceae）和韦荣氏菌科（Veillonellaceae）与 PM 浓度的相关性不同，多数研究表明莫拉克斯菌属（Moraxella）与 PM 水平呈正相关，但也有研究得出相反结论。
   
   
5. 质量评价：通过 CEECAT 工具评估，所有研究在研究组代表性、统计分析、暴露评估方法以及结果评估和报告方面的偏倚风险较低。但多数研究未明确数据分析师是否知晓研究组的暴露水平，除 Du 等人的研究为双盲外，其余研究存在中等偏倚风险。部分研究未考虑多种空气污染物和天气条件等潜在混杂因素，存在高偏倚风险。此外，各研究的暴露评估方法不同，影响了污染数据的比较。
6. 与呼吸微生物群相关的协变量数据
   • 生活方式行为：多数研究考虑了患者的吸烟习惯，部分研究排除了吸烟患者；少数研究还考虑了饮酒、服用补充剂或非法药物使用等因素。
   • 抗生素治疗：部分研究记录了抗生素治疗情况，部分研究排除了使用抗生素的受试者，也有研究认为抗生素使用对高 PM 暴露后的微生物组组成无显著影响，还有研究专门探讨了抗生素使用对微生物组的影响及治疗后上呼吸道微生物组的恢复情况。
   • 合并症和健康状况：多数研究排除了患有心血管和呼吸道疾病等健康状况的受试者，部分研究未报告相关信息。
   
   

四、讨论

1. PM 暴露对 URT 微生物组的影响：本研究首次系统回顾了 PM 暴露水平对 URT 微生物组的影响，发现高 PM 浓度暴露会改变 URT 微生物组的组成和多样性。总体而言，微生物多样性与 PM 暴露呈负相关，但由于各研究对 “高”“低” 暴露的定义不同，结果存在差异。在微生物组组成方面，高 PM 暴露下，放线菌门的相对丰度降低，拟杆菌门的相对丰度增加，变形菌门有轻微增加，蓝细菌门在低暴露研究中的丰度较低。这些变化可能与不同微生物的特性和来源有关，比如拟杆菌门在土壤中占优势，会随灰尘颗粒被吸入人体。
2. 季节和地理因素的影响：采样季节对微生物组组成有显著影响，秋季微生物组组成最为均匀，梭杆菌门和厚壁菌门的丰度增加；春季梭杆菌门的丰度最低。不同季节微生物组的变化与之前的研究部分一致，但也存在差异。此外，地理因素也会影响微生物组组成，意大利和中国的研究显示，两国人群中放线菌门和拟杆菌门的分布不同，这可能与地理位置、种族、遗传背景和饮食模式等因素有关。
3. PM 暴露与疾病的关联：高 PM 暴露不仅改变微生物组，还会激活促炎反应，增加人群对呼吸道感染和过敏的易感性。高污染事件会使鼻咽微生物组中某些致病微生物富集，如莫拉克斯菌属，这与严重呼吸道疾病的发生有关。季节性变化会影响空气中微生物群落，进而影响呼吸道微生物组，与哮喘的发作和加重相关。
4. 研究的局限性和建议：本系统综述存在一些局限性。各研究的暴露评估设备不同，导致 PM 测量存在偏差；多数研究缺乏公开的原始 16S rRNA 测序数据，分析软件和参考数据库也不一致，无法进行适当的统计分析；多数研究对混杂因素的控制不足，包括其他空气污染物、吸烟和抗生素使用等；研究中纳入了不同类型的样本，且缺乏对下呼吸道样本的研究。为改进后续研究，建议 16S rRNA 测序研究上传原始数据序列，详细报告测序过程的工作流程，控制所有潜在的混杂因素。

五、结论

暴露于高 PM 水平的污染城市地区，会直接破坏上呼吸道微生物组的平衡，可能引发过敏性鼻炎、鼻窦炎或严重呼吸道感染等炎症性呼吸疾病。未来需要更多设计完善的研究，考虑 PM 暴露及其他潜在因素，以深入了解空气污染与呼吸道微生物组之间的关系，为保护公众健康提供更有力的依据。