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近日，中山大学公共卫生学院董光辉教授联合天津医科大学汤乃军教授等团队，在国际期刊Lancet Regional Health-Western Pacific上发表了题为“Individual and joint associations of long-term exposure to air pollutants and cardiopulmonary mortality: A 22-year cohort study in Northern China”的原创性研究成果。基于一项随访时间长达22年的中老年人大型前瞻性队列，系统分析了中国北方四城市（沈阳、天津、太原和日照）多种大气污染物（PM2.5，PM10，SO2，NO2）独立与联合长期暴露对城市居民心肺疾病死亡的风险。

研究发现各大气污染物的长期暴露均可显著增加总非意外死亡，心脑血管疾病死亡，呼吸系统疾病死亡和肺癌死亡的风险，且不论是在空气污染物单独或联合暴露时，各死亡结局的浓度-死亡风险曲线均呈现出单向递增的无阈值线性或超线性形状。此外，此研究基于多污染物模型发现，在纳入模型的四种大气污染物中，PM2.5对各死亡结局风险贡献最高，其次是SO2或PM10。本研究结果将为我国大气质量标准的修订提供重要的科研数据。董光辉教授、汤乃军教授等为该文共同通讯作者。莫纳什大学黄文忠博士、华南环境科学研究所周洋博士，天津医科大学陈曦教授和中山大学曾晓雯教授为并列第一作者。中山大学公共卫生学院为第一署名单位。

室外大气污染是造成全球疾病负担的主要环境因素，全球每年有约420万人因大气污染的暴露而过早死亡，其中约91%发生在中低收入国家，特别是东南亚和西太平洋地区国家，包括中国。尽管中低收入国家承担了过高的大气污染带来的疾病负担，但多数关于大气污染长期暴露对死亡影响的研究证据主要来自于大气污染浓度相对较低的西欧和北美，而来自大气污染源不同，且总体水平相对更高的中低收入国家的证据仍然相对有限。大气污染长期暴露和死亡之间的暴露-反应关系对于大气污染物的控制管理和政策制定具有重要意义，然而缺乏来自于大气污染相关疾病负担较高的中低收入国家的大型样本支撑的纵向研究证据。且此前相关队列研究大都基于基线的大气污染暴露或单污染物线性模型来评估大气污染对健康的影响，没有考虑到空气污染暴露的动态变化及其综合暴露下的协同非线性效应，额外考虑这些因素的研究将为制定相关环境政策提供更为科学的证据。

该研究是一项基于中国北方四城市的环境对健康影响的前瞻性队列研究。于1998年在沈阳、天津、日照和太原四个城市的常驻居民中招募了平均年龄为43.5岁的39054名研究对象，并且随访至2019年。排除掉失访和信息缺失等原因的研究对象，最终纳入37442人。基于家庭住址，采用基于卫星遥感数据的机器学习模型和监测站观测值反演每个研究对象1998至2019年每年PM2.5，PM10，SO2，NO2暴露水平，应用限制性立方样条、时变Cox回归模型来评估PM2.5，PM10，SO2，NO2长期暴露与总非意外死亡，心脑血管疾病死亡，呼吸系统疾病死亡和肺癌死亡的暴露反应关系，并进行了年龄，性别，收入水平的分层分析，利用Quantile-based g-Computation进一步评估四种大气污染物综合暴露对结局的影响，并识别主要贡献污染物。研究发现大气污染物的独立或联合暴露均与各死亡结局呈现出无阈值的线性或超线性暴露反应关联（见下图1及其原文中图3），且PM2.5是主要效应污染物（原文中图S2）。

图1 PM2.5，PM10，SO2，NO2长期暴露与总非意外死亡，心脑血管疾病死亡，呼吸系统疾病死亡和肺癌死亡的暴露反应关系

此项在中国北方开展的大型队列研究具有重要的公共卫生意义，在典型的发展中国家和地区中揭示了空气污染物长期暴露和各死亡结局之间的暴露反应关系特征，并识别了潜在的主要造成死亡的大气污染物，为政府相关部门进行大气污染物的风险管控提供了更多的科学依据。该研究受国家重点研发计划、国家留学基金委、国家自然科学基金等项目的资助。