摘要
背景
加利福尼亚州洛杉矶县拥有全国最大的城市油田，油井在住宅、学校和公园附近运行。石油钻探可能使附近居民暴露于污染物，包括有毒金属。尽管有证据将油气开发与不良健康结果和金属浓度升高联系起来，但很少有研究使用生物监测来评估城市环境中的暴露情况。
目标
本研究考察有毒金属如何聚集，以及哪些金属和聚集与城市油气生产相关。
方法
采用社区参与式方法，我们招募了居住在南洛杉矶的 Latina 女性，作为关注女性健康更大研究的一部分。我们收集趾甲碎片作为暴露于七种金属的生物标志物。我们进行了调查，收集人口统计、健康和饮食数据。我们使用非负矩阵分解(NMF)，一种降维方法，来检查金属如何聚集并识别源特征。我们进行了多变量线性回归，以考察NMF因子与参与者住宅1公里内前一年的油气产量（无生产、低生产、高生产）之间的关系，调整了年龄、吸烟状况、距高速公路距离和住房铅和饮用水污染物的社区风险评分。
结果
在365名参与者中，NMF确定了四个金属簇。因子1主要由砷组成，可能与海鲜消费有关。第二因子包括镍和锰，高水平与高油气生产相关（beta = 0.36，95% CI: 0.02, 0.69）。因子3由镉和铅组成，可能来自家庭油漆和灰尘。因子4包括铅、锰、汞和锑，可能与高速公路交通有关。
意义
本研究展示了趾甲生物标志物在监测金属混合物方面的效用，并确定了一个与油气生产相关的镍和锰因子。
影响声明
本研究使用趾甲生物标志物和混合物分析，识别了南加州洛杉矶与油气生产相关的金属簇。研究发现镍-锰因子与高油气生产相关，突显了人口稠密社区中潜在的暴露途径。结果强调了在城市油田继续监测和研究的重要性，以更好地了解潜在暴露途径并制定保护社区健康的策略。
引言
美国约有1760万人生活在距活跃的石油或天然气提取点1600米范围内，包括超过570万加利福尼亚人[1,2]。加利福尼亚州洛杉矶县拥有美国最大的城市油田。洛杉矶各地的社区都面临着油井在住宅、学校和公园附近运行的问题[3]。加利福尼亚州最近的研究发现，生活在距油井1公里内与呼吸功能下降、舒张压升高、不良出生结果以及高浓度空气污染有关[4-7]。
石油和天然气生产过程中会排放多种有害污染物，包括致癌物、致突变物、内分泌干扰物和有毒金属[8-10]。原油中常见的金属包括镍(Ni)、钒(V)、锰(Mn)、镉(Cd)和铅(Pb)[11-13]。研究发现，靠近油气开采的土壤中镍和镉的浓度高于背景水平[14,15]。随着油气生产持续时间的延长，靠近油气生产的土壤中这些有毒金属的浓度会增加[14]。接触这些有毒金属与肾脏损伤、心血管疾病、肺癌、神经退行性疾病和死亡率有关[16-24]。然而，很少有研究使用生物监测来检查油气开发如何使附近居民暴露于金属，尤其是在城市环境中。
在这项研究中，我们与Esperanza社区住房组织合作，表征南洛杉矶居住女性中潜在的有毒金属和金属暴露模式与油气生产的关系。南洛杉矶是一个人口稠密的地区，约有50万居民，他们面临着多重污染源暴露以及社会经济压力的复合影响，导致健康影响不成比例[25]。该社区在加州环境负担最重的地区中排名前15%（根据CalEnviroScreen，这是一个结合环境、社会经济和健康数据以检测负担沉重社区的全州环境正义筛查工具）[26]。油气开采集中在该社区的北部和西部边缘，油井在住宅附近运行。除了生活在油井附近外，这些居民还暴露于受污染的水、食物、交通和其他行业带来的有害物质[25]。了解潜在的有毒金属暴露和来源是居民的关键关注点。我们利用南洛杉矶 Latina 女性队列的生物标志物，并使用降维技术来了解这些负担沉重社区中居民暴露的各种来源。这项研究填补了关于复杂城市环境中金属混合物和油气生产之间现有知识空白，并解决了居民关于油井附近金属暴露的社区问题。
方法
研究人群
我们的学术研究团队与Esperanza社区住房组织共同开发了"南洛杉矶 Latina 女性乳腺健康与环境"（BELLA）研究，以了解环境暴露如何影响女性健康。我们一起招募了408名年龄在40-70岁之间、在南洛杉矶居住超过5年且无乳腺癌病史的 Latina 女性。研究区域包括南洛杉矶的Las Cienegas油田，那里有70多个油井运行（见图1）。参与者于2019年6月至2023年5月期间招募。参与者用西班牙语或英语完成了关于健康状况、健康史、饮食、职业和人口统计的调查。参与者自报了吸烟史，我们在分析中将其简化为"曾经吸烟者"与"从不吸烟者"。受访者报告了海鲜和大米的消费频率，这些食物可能含有高水平的金属。受访者选择消费频率的选项包括：从不、每月少于一次、每月1-4次、每周几次、每天一次、每天多次。为了补充分析，由于单元格大小较小，这些组被合并为特定食物的低、中、高消费组（见补充材料）。
油气生产
我们使用Enverus的数据识别了洛杉矶县及周边地区的所有油气井，Enverus是一家商业数据供应商，汇集了来自加利福尼亚地质能源管理部(CalGEM)和其他州机构的化石燃料生产数据[27]。这些数据包括井位置（地理编码的纬度和经度）、生产状态（活跃、闲置、已封堵和废弃）、类型（石油、天然气和油气）以及月度生产量。我们将BELLA研究参与者的住所与10公里内的所有油气井进行空间链接，并计算了到住所的距离（米）。我们还获取了这些井在趾甲采集前一年的月度生产数据。由于井状态可能月月变化，我们包括了所有活跃、闲置和废弃的井，并专注于报告的油气产量来分配暴露。我们将月度天然气产量转换为石油当量桶(BOE)（除以6），并计算了所有井的石油和天然气总产量[28,29]。对于每位参与者，我们计算了趾甲采集前12个月内距其住宅1公里内生产的总BOE。我们选择使用距产油井1公里距离进行主要分析，因为这是高度政策相关的指定。作为敏感性分析，我们还计算了距每位参与者住宅2公里内在此期间生产的总BOE。
趾甲采集和金属评估
我们收集并分析了参与者的趾甲碎片，以测量金属暴露，因为趾甲样本可以无创获取，易于储存，并反映过去6-12个月的金属暴露[30]。在招募期间，参与者被给予趾甲采集套件，指示他们在洗澡后并在问卷管理两周内自行采集趾甲样本（从所有10个脚趾采集）。在408名BELLA参与者中，394名参与者返回了趾甲样本。
我们将趾甲样本送到达特茅斯微量元素核心设施，并分析了金属和类金属（以下统称为金属），包括砷(As)、镉(Cd)、汞(Hg)、锰(Mn)、镍(Ni)、铅(Pb)和锑(Sb)。在该设施中，趾甲样本经过清洁，并在超声波浴中用Triton X-100和丙酮清洗5次。指甲经过去离子水超声处理，冷冻干燥，并在Optima HNO₃中通过低压微波消化[31]。使用电感耦合等离子体质谱法分析每种金属的微克总克数（μg/g）。每次分析包括消化趾甲样本的重复分析、消化样本的尖峰和空白及强化空白消化作为质量控制措施。所有分析物的回收标准范围在尖峰量的80%至120%之间。达特茅斯微量元素核心设施参与了一个熟练度测试项目，并遵循质量控制程序[32,33]。
金属分析
我们通过删除浓度高于每种金属平均浓度加四倍标准差的趾甲样本，排除了异常值；21名参与者至少有一种趾甲金属被分类为异常值（3个As，5个Cd，5个Hg，3个Mn，4个Ni，3个Pb，2个Sb），并从分析金属混合物的研究中排除。我们还排除了7名Ni水平高于40μg/g的参与者。Ni浓度范围为0.02至495.2μg/g；我们基于文献选择40μg/g作为合理的切点[34,35]。我们评估了金属浓度的分布，并计算了每种金属的平均值、中位数、四分位范围和百分位数。我们进行了非负矩阵分解(NMF)以了解金属如何聚集并识别金属混合物的来源。
NMF是一种无监督的降维方法，使用非负矩阵且不施加正交约束。NMF找到X≈WH的近似，其中X是具有n行（测量特征—金属浓度）和p列（研究参与者样本）的数据矩阵，W是n×r矩阵，H是r×p矩阵。因子化等级r是数据被减少到的组数，必须是一个比n和p小得多的非负整数。NMF通过找到损失函数(D)的局部最小值来估计W和H：
min [D(X, WH)+R(W,H)], W,H≥0
其中R是可选的正则化函数，用于强制W和H的适当平滑度和稀疏性。我们在R版本4.1.0中使用了R包NMF，并测试了从2到6的因子化等级[36]。我们还评估了金属之间以及金属与源因子之间的Spearman相关性。由于NMF需要一个完整的、非负的数据矩阵，并且对极端值敏感，因此从NMF分析中排除了任何七种金属具有异常值浓度的参与者，以提高模型稳定性。
其他社区特征
为了结合其他潜在的社区环境金属来源，我们将参与者与CalEnviroScreen 4.0(CES)链接起来，这是加利福尼亚社区环境健康筛查工具的最新版本[37]。CES估计了人口普查区域的社会脆弱性和环境暴露得分，包括柴油颗粒物、饮用水污染物和住房铅风险。由于饮用水质量和住房铅可能是社区层面暴露于有毒金属的重要潜在来源，我们将在分析中包括这些变量[38-40]。住房铅风险变量纳入了住宅建筑单元的建造年份和每个普查区域内可能有含铅油漆危害的住房单元百分比。饮用水评分结合了14种污染物（包括砷、镉和铅）和3种饮用水质量违规数据。最后，我们使用加利福尼亚交通部(Caltrans)国家公路系统(NHS)GIS数据集将参与者的住宅地址与最近的州际公路或其他公路或快速路进行空间链接，随后称为最近的公路[41]。到最近公路的距离被分类为<300米和≥300米进行分析，因为住在公路附近会增加环境中的各种金属水平，包括Pb、Sb和Mn[42-44]。
金属和潜在相关特征的分析
所有金属浓度和NMF因子得分都进行了平方根转换以解决数据偏斜问题，然后使用z分数进行标准化以提高不同单个金属和因子之间的可比性。我们将趾甲采集前一年内距住所1公里内的油气生产按自然断裂点分类（无生产、161-35,000 BOE、≥35,000 BOE），并评估了与距住所1公里内更大水平生产相关的金属浓度和因子得分的差异，将那些在1公里内没有油气生产的暴露作为参照。我们进行了多变量线性回归模型，以评估距住所1公里内的油气生产与单个金属和源因子之间的关系，调整了距公路距离(<300米)、吸烟状况(曾经/从不)、健康保险状况(是/否)、年龄、CES住房铅百分位数和CES饮用水质量百分位数。使用NMF因子的分析包括365名参与者的主分析队列，这些参与者排除了任何金属浓度异常的参与者；然而，对单个金属的分析仅排除了正在分析的金属的异常值，导致样本量为380-388名参与者。
为了确定分析的适当协变量，我们首先构建了一个有向无环图(DAG)来绘制油气生产暴露、潜在混杂因素和趾甲中测量的金属之间的因果关系。我们确定距公路距离和社会经济地位(SES)为混杂因素的最小充分集。由于自报收入通常会在低收入和移民社区中产生大量无应答，我们使用健康保险状况作为SES的代理测量[45,46]。健康保险状况已被用作环境健康研究中的SES指标，并且在我们的群体中产生缺失数据的可能性较低[46,47]。除了DAG确定的混杂因素外，我们还根据以前的文献调整了金属暴露的强预测因子，包括年龄、吸烟、住房铅和饮用水污染物[48,49]。我们包括这些变量以减少残余混杂并提高效应估计的精确度。由于在家中做清洁工作的参与者更可能暴露于更高的油气生产量，并且由于职业可能影响金属暴露，我们进行了敏感性分析，也调整了工作类型。在其他敏感性分析中，我们检查了油气生产暴露的替代规范。我们将暴露建模为二元变量，比较趾甲采集前12个月内家中1公里内没有油气生产的参与者与在该缓冲区内有任何生产的参与者（例如，有vs无）。我们还将暴露建模为连续变量，将总生产量视为线性项，并估计距趾甲采集前12个月内1公里内每增加10,000 BOE的生产量相关的因子2的差异。我们还使用趾甲采集前1年内距参与者家中1公里内的油气生产量分类以及趾甲采集前10年内距参与者家中1公里内的总生产量进行敏感性分析。使用这些油气生产变量，我们使用非零生产量的中位数分割来区分中等和高生产量。最后，我们对每个NMF因子和每个因子的潜在个体和社区层面预测因子进行了补充分析（见补充材料）。
结果
我们从394名参与者中收集了趾甲碎片。在排除具有异常金属浓度的参与者后，我们在NMF分析中包括了365名参与者。参与者的平均年龄为54岁，69%的参与者未完成高中学业（表1）。六名女性用英语完成调查；其余女性更喜欢西班牙语。约一半的参与者在家庭外工作；家政清洁和照顾是执行的最常见工作类型。约12%（n = 43）的参与者报告曾经吸烟香烟，3%（n = 11）报告在过去一年内吸烟。三分之一的参与者报告没有任何类型的健康保险。五分之一的参与者居住在距趾甲采集前12个月内油气生产1公里范围内。总体而言，与那些附近没有近期油气生产的参与者相比，暴露于高油气生产的参与者居住在饮用水质量较低（93rd vs 89th百分位数）、住房铅风险较低（90th vs. 93rd百分位数）的社区，并且更可能从事家政清洁工作（24% vs. 11%），并拥有健康保险（79% vs. 64%），但除此之外，两组在人口统计学上相似。
As、Mn、Ni、Pb和Sb浓度在每个参与者中都高于检测限。两个样本的Hg低于检测限，1个样本的Cd低于检测限。对于这三个样本，该值被替换为检测限除以根号2[50]。As、Cd、Hg和Sb的中位浓度分别为0.06、0.01、0.07和0.06 ug/g，Pb、Mn和Ni的中位数较高，分别为0.29μg/g、0.36和5.39μg/g。我们观察到Cd和Pb（ρ = 0.64）、Mn和Pb（ρ = 0.62）以及Cd和Mn（ρ = 0.53）之间存在中等相关性。
NMF最好将金属分为四个不同的组或来源，这是通过检查组的同位相关系数、因子稀疏度和残差平方和值确定的。四个因子显示出比三个因子更高的同位相关系数，表明良好的稳定性。四个因子也具有中等水平的稀疏度（比五个因子更好），并且具有相对较低的残差平方和（比三个因子更好）。在这四个因子中，因子1主要由As组成，含有少量Cd和Sb。因子2包括Ni和Mn，因子3由Cd和Pb组成。第四个因子包括Pb、Sb、Hg和Mn。
我们观察到高12个月油气生产暴露与因子2水平升高（beta = 0.36，95% CI: 0.02, 0.69；表2）以及镍浓度升高（beta = 0.80，95% CI: 0.33, 1.27；表2）相关，与那些在1公里内没有油气生产暴露的参与者相比。我们还观察到砷和高油气生产之间存在轻微相关性（beta = 0.02，95% CI: 0.002, 0.04）。没有其他金属或因子与油气生产相关。在因子2和油气生产的敏感性分析中，12个月内油气产量每增加10,000桶，因子2的平方根转换得分增加0.032个标准差（95% CI: 0.0013, 0.0633）。我们还观察到距趾甲采集前一年任何油气生产在1公里内（beta = 0.26，95% CI: -0.01, 0.53）和距趾甲采集前一年2公里内高油气生产（beta = 0.24，95% CI: -0.02, 0.50）之间的边界显著相关性，与无生产相比。
在补充分析中，我们观察到调整参与者工作类型并未显著改变结果。此外，我们发现因子1（主要是As）与更高的海鲜消费相关；因子3（Pb和Cd）与住房铅百分位数相关，因子4（Hg、Pb、Mn、Sb）与距公路距离相关。
讨论
这项新颖的研究使用金属混合物方法，将趾甲作为生物标志物来评估上游油气开发的暴露情况。通过NMF，我们确定了四个金属簇，或源因子。我们确定了一个Ni和Mn（因子2）的源因子，这似乎是一个油气钻探源因子，因为它与最近附近的油气生产相关。Ni浓度也与高油气生产相关。
先前的研究发现Ni和Mn都与油气生产相关，包括两项特别在洛杉矶县识别Ni和Mn的研究。在南洛杉矶的一个邻近活跃钻井现场的社区中，我们的研究团队先前使用NMF确定了一个Ni和Mn的源因子，我们认为这表明油气钻探。Ni是全球原油中最常见的金属之一，高Mn水平已在加利福尼亚的石油中观察到。对Inglewood油田（距我们的研究区域约5公里）的一项研究测量了颗粒物中的空气金属；该研究发现油田作业与Ni和Mn浓度升高相关。使用正矩阵分解，他们确定了一个Mn和Ni因子，他们将其归因于油气作业。这个Mn/Ni因子与来自油田的风相关，并且在假期（油气作业减少的日子）浓度较低。我们的Mn和Ni源因子与油气钻探相关的发现得到了先前研究的支持。虽然人类可以通过饮用水和饮食暴露于Mn和Ni，但Mn和Ni很少在同一食物中以高浓度出现。LA市政水中未观察到高浓度的Ni和Mn。本研究队列中Mn和Ni的平均和中位趾甲浓度略高或与某些健康参与者的浓度相似，但低于其他几个队列中的参与者，包括孕妇和在工业区域生活和工作的人群。
在我们的分析中，As与其他金属分开聚集，是因子1的主要成分；我们假设这个因子是由饮食暴露驱动的，因为As通常在海鲜中发现。因子1水平较高的参与者比因子1水平较低的参与者消费更多海鲜。本研究主要测量无机砷，因为无机砷对巯基有高亲和力，并在富含巯基的角蛋白组织（如指甲）中积累。虽然美国人的饮食中约90%的As来自海鲜，但有机砷是鱼类和海鲜中的主要形式。然而，几项研究已将趾甲As与使用食物频率问卷的海鲜摄入联系起来。研究人员推测，鱼中的有机砷可能在人体内转化为无机砷，然后在指甲中积累；这可能解释了为什么消费更多海鲜的参与者具有更高的因子1浓度。饮用水通常是无机砷的主要来源；然而，我们没有观察到因子1与饮用水污染物评分之间的关联。在我们的补充分析中，我们观察到因子1与海鲜消费之间的关联，我们将此源特征归因于饮食。虽然我们观察到砷浓度与高油气生产之间存在轻微关联，但该人群中的砷暴露似乎更强烈地受到海鲜消费的驱动；在调整海鲜消费后，砷与石油生产的关联略微向零衰减。
Pb和Cd在因子3中聚集在一起，我们将其归因于家庭油漆和灰尘。血液和尿液中较高的Cd水平与石油开采有关，尽管我们没有观察到该Cd和Pb因子与油气生产之间的任何关联或提示性关联。我们假设这个因子是由住房中含铅和Cd污染的油漆驱动的，因为我们观察到因子3得分与住房铅风险的百分位数呈正相关。这种铅风险估计是CalEnviroScreen指标，用于衡量儿童因住房而面临的铅风险，它纳入了住宅建筑单元的建造年份和每个普查区域内可能有含铅油漆危害的住房单元百分比。研究已确定房屋灰尘是环境中Cd和Pb暴露的常见途径；因此，我们将因子3归因于家庭灰尘和油漆暴露。尽管Cd和Pb可能通过烟草烟雾暴露进入人体，但本研究中很少有参与者报告吸烟或暴露于环境烟草烟雾，而且该因子与香烟使用没有强烈相关性。
最后，因子4包括Pb、Hg、Sb和Mn，我们假设它来自交通相关暴露，也可能来自其他工业来源。先前在附近洛杉矶社区对趾甲金属的研究将其中一些金属归为一类；一项研究将Mn、Sb、Pb、Cd和As归类为工业来源的金属，另一项研究将Pb、Sb、Cd和As归类为工业因子。在本研究中，因子4与距公路距离相关。因子4中的金属存在于车辆排气、刹车磨损和道路灰尘中，并已在先前研究中与交通联系起来。刹车磨损灰尘是城市中Sb暴露的主要来源，并在路边土壤中发现，因为Sb用于车辆刹车衬里。刹车磨损也可能是Mn的次要来源。研究发现，靠近高速公路的表土中Pb浓度远高于远离高速公路的地方，Pb来自油漆、轮胎平衡重量和旧的含铅汽油燃烧。论文还报告了铁路沿线附近道路土壤中Hg浓度升高，可能是因为某些类型的汽油含有Hg。甲基环戊二烯基锰三羰基(MMT)是一种用作汽油添加剂的有机锰化合物。在研究区域，暴露于这些金属中一种的居民更可能暴露于该组中的其他金属。
虽然研究参与者趾甲中的金属浓度往往低于其他严重污染研究区域的居民，但研究表明，即使是低浓度的这些金属（包括Pb、As和Cd）也可能损害健康。升高的趾甲As浓度与心血管疾病风险增加以及膀胱癌、皮肤癌和肺癌有关。研究发现，暴露于高水平的Ni与肺癌和鼻癌风险增加以及肾脏和心血管疾病相关。Mn水平升高与肺功能下降和神经退行性疾病相关。虽然本研究参与者趾甲中Ni和Mn的浓度仅略高于背景水平，但本研究确定了一个与更高油气生产相关的Ni和Mn金属混合物。这些结果表明，油气生产可能导致人类金属暴露，确定的源特征可能为未来的生物监测和健康研究提供信息。
这项研究受到趾甲生物监测的约束。趾甲提供了一种可靠的方法来检查某些金属（如Hg、As）的慢性暴露；然而，趾甲Ni浓度随时间表现出较差的时间稳定性，表明趾甲不适合估计长期Ni暴露。尽管如此，趾甲中的Ni浓度仍可能捕获趾甲样本采集前几个月的相关暴露。此外，趾甲容易受到指甲钳和其他指甲产品的外部污染，尤其是Ni。指甲钳的污染可能解释了我们在一些样本中观察到的极端Ni值，这促使我们排除了浓度>40μg/g的样本。我们承认趾甲中测量的金属浓度可能存在测量误差，Ni可能更容易受到测量误差的影响；然而，我们预计趾甲中的金属测量误差相对于油气生产暴露是非差异性的，这会将效应估计偏向零。高油气生产与Ni浓度升高之间的关联在多个模型规格中保持稳健。这项研究的另一个限制是NMF因子结果的可解释性，这是混合物分析的常见挑战。虽然这项研究发现，与无生产相比，暴露于高油气生产的参与者中因子2显著增加，但效应的大小难以解释。为了帮助解释本研究的结果，我们提供了一个补充表格，列出了每个趾甲金属在油气生产类别中的平均浓度和标准差。本研究还受到我们使用健康保险作为社会经济地位代理的限制。如方法部分所述，与家庭收入相比，健康保险信息更容易从该人群中获得；然而，我们依赖于二元保险变量可能会导致残余混杂，因为我们无法捕捉社会经济变化。
虽然这些分析仅包括来自南LA的 Latina 女性趾甲样本，并且受到适度样本量的限制，但这些居民代表了LA地区的一个重要环境正义社区。低收入和少数族裔社区不成比例地暴露于重金属，了解这些暴露的来源是减轻环境负担的重要一步。这项研究的优势包括使用趾甲碎片来测量金属水平以及使用NMF将金属暴露数据减少为源特征。本论文建立在我们团队之前的一项研究基础上，该研究发现油井1公里内的居民中存在Ni和Mn源特征，但该研究没有足够的地理变异性来评估油因子与距油气钻井距离之间的关系。油气生产以不同的方式影响世界各地的环境，由于地质因素不同。石油钻探可以松动页岩储层中天然存在的材料和重金属，并将它们带到表面。了解哪些污染物（如Ni和Mn）与南加州的油气开发相关对于通知修复和通知暴露居民非常重要。
像这样的生物监测研究表明，有毒物质如何从包括石油和天然气行业在内的行业以及从车辆和饮食进入人体。许多环境健康研究分别检查暴露，但许多行业排放不安全物质的混合物。NMF和其他混合方法评估物质如何组合在一起，这可以帮助我们在负担沉重的环境正义社区中识别来源。本研究确定了一个海鲜因子（因子1）、一个油气生产因子（因子2）、一个家庭油漆因子（因子3）和一个交通因子（因子4）。Ni和Mn金属混合物与更高水平的油气生产相关。本研究展示了使用生物标志物将暴露混合物与油气开发联系起来的潜在价值。未来的研究应调查这些暴露模式是否与不良健康结果相关。
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