Re: 노출체학 exposomics 2005년 크리스토퍼 와일드!! 2025!!

[문형철]

EMBO Mol Med

. 2025 Jan 27;17(4):599–608. doi: 10.1038/s44321-025-00191-w

Exposomics: a review of methodologies, applications, and future directions in molecular medicine

Melissa Wan 1, Elisabeth M Simonin 2, Mary Margaret Johnson 2, Xinyue Zhang 3, Xiangping Lin 4, Peng Gao 5, Chirag J Patel 6, Aroub Yousuf 6, Michael P Snyder 4, Xiumei Hong 7, Xiaobin Wang 7, Vanitha Sampath 2, Kari C Nadeau 2,✉

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PMCID: PMC11982546  PMID: 39870881

Abstract

The exposome is the measure of all the exposures of an individual in a lifetime and how those exposures relate to health. Exposomics is the emerging field of research to measure and study the totality of the exposome. Exposomics can assist with molecular medicine by furthering our understanding of how the exposome influences cellular and molecular processes such as gene expression‎, epigenetic modifications, metabolic pathways, and immune responses. These molecular alterations can aid as biomarkers for the diagnosis, disease prediction, early detection, and treatment and offering new avenues for personalized medicine. Advances in high throughput omics and other technologies as well as increased computational analytics is enabling comprehensive measurement and sophisticated analysis of the exposome to elucidate their cumulative and combined impacts on health, which can enable individuals, communities, and policymakers to create programs, policies, and protections that promote healthier environments and people. This review provides an overview of the potential role of exposomics in molecular medicine, covering its history, methodologies, current research and applications, and future directions.

초록

엑스포소메는

개인이 평생 동안 노출되는 모든 요인과

그 요인이 건강에 미치는 영향을 측정하는 개념입니다.

엑스포소믹스는

엑스포소ムの 전체성을 측정하고 연구하는 신흥 연구 분야입니다.

엑스포소믹스는

유전자 발현, 에피게놈 변형, 대사 경로, 면역 반응 등

세포 및 분자 과정에 엑스포소움이 미치는 영향을 이해하는 데 기여함으로써 분자 의학을 지원할 수 있습니다.

gene expression‎, epigenetic modifications, metabolic pathways, and immune responses

이러한 분자적 변화는

진단, 질병 예측, 조기 발견, 치료를 위한 바이오마커로 활용될 수 있으며,

맞춤형 의학의 새로운 길을 열 수 있습니다.

고속 오믹스 기술과 기타 기술의 발전 및 계산 분석의 향상은

노출체의 포괄적인 측정과 복잡한 분석을 가능하게 하여 건강에 미치는

누적 및 복합적 영향을 규명할 수 있습니다.

이는 개인, 커뮤니티, 정책 입안자가

더 건강한 환경과 사람을 촉진하는 프로그램, 정책, 보호 조치를 수립하는 데 기여할 수 있습니다.

이 리뷰는

분자 의학에서 노출체의 잠재적 역할을 개괄적으로 설명하며,

그 역사, 방법론, 현재 연구 및 응용, 미래 방향을 다룹니다.

Keywords: Environmental Exposures, Exposomics, Omics, Risk Assessment

Subject terms: Evolution & Ecology

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In this review, K. Nadeau and colleagues discuss the emerging field of exposomics, including its methodologies and applications in molecular medicine. They explore how advances in technology and analytics enable the study of environmental exposures, their molecular impacts, and their potential to improve personalized medicine and public health.

이 리뷰에서 K. Nadeau와 동료들은 

노출체학(exposomics)이라는 신흥 분야를 논의하며, 

그 방법론과 분자 의학에서의 응용을 탐구합니다. 

그들은 기술과 분석의 발전이 환경적 노출의 연구, 

그 분자적 영향, 

그리고 개인 맞춤형 의학과 공중 보건 개선에 기여할 수 있는 잠재력을 

어떻게 가능하게 하는지 살펴봅니다.

Introduction

Human health is affected by both environmental and genetic factors. In the last few decades, transformative advances have been made in measuring and understanding the impacts of genomic variations on health and translating this knowledge to treat diseases. The vast amounts of information in the genome were initially daunting, but advances in technology enabled the sequencing of the 3 billion base pairs in a human genome. In 2003, sequencing the entire human genome took 13 years to complete at a cost of 2.7 billion. Currently, with next-generation sequencing (NGS) technology, it has lowered the cost while increasing the speed of DNA sequencing. The entire genome can now be sequenced in less than a day at a cost of just a few hundred dollars (National Human Genome Research Institute). Genetic advances have enabled the identification of genes associated with diseases such as breast cancer, Huntington’s disease, and cystic fibrosis. It has paved the way for early diagnosis and novel and personalized treatments. However, despite the increases in our understanding of genetics and advances in methodologies, our understanding of disease variability is limited leading to increased interest in understanding the environmental effects on disease.

In 2005, Christopher Wild introduced the term “exposome” as an environmental complement to the genome. He defined the exposome as encompassing “… life-course environmental exposures (including lifestyle factors), from the prenatal period onwards” (Wild, 2005). The environment encompasses many types of exposures, including physical (i.e., light, noise, radiation, etc.), biological (i.e., animals, bacteria, fungi, viruses, etc.), chemical exposures (i.e., pesticides, carcinogens, heavy metals, etc.), and socioeconomic, lifestyle, and psychological exposures (Miller, 2014; Wei et al, 2022; Wild, 2012). Miller and Jones further expanded on the concept of the exposome in 2013 as “The cumulative measure of environmental influences and associated biological responses throughout the lifespan, including exposures from the environment, diet, behavior, and endogenous processes” (Miller and Jones, 2014). This definition adds to the burden of measuring “cumulative exposures” and determining “associated biological responses.”

Traditional environmental health studies include hypothesis-driven methods which have focused on one or a class of environmental exposures at a few time points. These fail to account for the complex interactions of exposures across the lifespan on human health. Exposomics aims to bridge this gap. Exposomics include the use of high-throughput methodologies and are generally agnostic and data-driven rather than hypothesis-driven. It integrates data from different methodologies and time points to comprehensively and cumulatively determine the impact of the exposome on health, assess risk, and estimate the burden of environmental disease. Further, it aims to provide insights into the cellular and molecular changes mediated by the exposome. These cellular and molecular alterations can act as biomarkers for diagnosis and offer new avenues for treatment (Steckling et al, 2018). The goal of exposomics is to discover key biomarkers of exposure that enable follow-up hypotheses to be explored regarding sources of exposure, dose–response relationships, mechanisms of action, disease causality and public health interventions. While it is not realistic to map the entirety of the exposome of an individual or a population, the large datasets that are being generated and analyzed are poised to increase our understanding and decrease the health burden associated with environmental exposures.

서론

인간 건강은

환경적 요인과 유전적 요인 모두에 의해 영향을 받습니다.

최근 수십 년간 유전적 변이가 건강에 미치는 영향을 측정하고 이해하며,

이 지식을 질병 치료에 적용하는 데 혁신적인 진전이 이루어졌습니다.

유전체에 저장된 방대한 정보는 처음에는 압도적이었지만,

기술의 발전으로 인간 유전체의 30억 개 염기쌍을 해독하는 것이 가능해졌습니다.

2003년,

인간 유전체 전체를 해독하는 데 13년이 소요되었고

비용은 27억 달러에 달했습니다.

현재 차세대 시퀀싱(NGS) 기술로

비용은 감소하고 속도는 향상되었습니다.

이제 전체 유전체는

하루 미만의 시간에 수백 달러의 비용으로 해독 가능합니다(National Human Genome Research Institute).

유전학의 발전은

유방암, 헌팅턴 병, 낭포성 섬유증과 같은 질병과 관련된

유전자를 식별하는 것을 가능하게 했습니다.

이는 조기 진단과 새로운 맞춤형 치료법의 개발을 위한 길을 열었습니다.

그러나

유전학에 대한 이해와 방법론의 발전에도 불구하고,

질병의 변이성에 대한 이해는 제한적이며,

이는 환경 요인이 질병에 미치는 영향을 이해하려는 관심으로 이어지고 있습니다.

2005년 크리스토퍼 와일드는

유전체에 대한 환경적 보완 개념으로

'엑스포좀'이라는 용어를 도입했습니다.

그는 엑스포좀을

“태아기부터 시작되는 생애 전반의 환경적 노출(생활 방식 요인 포함)”로

정의했습니다(Wild, 2005).

life-course environmental exposures (including lifestyle factors), from the prenatal period onwards

환경은 물리적(예: 빛, 소음, 방사선 등),

생물학적(예: 동물, 세균, 곰팡이, 바이러스 등),

화학적 노출(예: 농약, 발암물질, 중금속 등),

사회경제적, 생활 방식, 심리적 노출(Miller, 2014; Wei et al, 2022; Wild, 2012).

Miller와 Jones는 2013년에 노출체(exposome) 개념을 다음과 같이 확장했습니다:

“생애 전반에 걸쳐

환경, 식이, 행동, 내인성 과정으로부터의 노출을 포함한

환경적 영향과 관련된 생물학적 반응의 누적 측정”

The cumulative measure of environmental influences and associated biological responses throughout the lifespan, including exposures from the environment, diet, behavior, and endogenous processes”

This definition adds to the burden of measuring “cumulative exposures” and determining “associated biological responses.”

(Miller and Jones, 2014). 이 정의는 “누적 노출”을 측정하고 “관련 생물학적 반응”을 결정하는 부담을 추가합니다.

전통적인 환경 건강 연구는

가설 중심의 방법을 사용해 몇 개의 시점에서 한 가지 또는 특정 종류의 환경 노출에 초점을 맞췄습니다.

이러한 방법은

생애 전반에 걸친 노출의 복잡한 상호작용이 인간 건강에 미치는 영향을 고려하지 못합니다.

Exposomics는

이 간극을 메우기 위해 노력합니다.

Exposomics는

고효율 측정 방법을 활용하며,

가설 중심이 아닌 데이터 중심의 접근 방식을 취합니다.

다양한 방법론과 시간점의 데이터를 통합하여

노출체(exposome)가 건강에 미치는 영향을 포괄적이고 누적적으로 평가하며,

위험을 평가하고 환경 질환의 부담을 추정합니다.

또한 노출체가

매개하는 세포 및 분자 수준의 변화를 이해하는 데 기여합니다.

이러한 세포 및 분자 변화는

진단용 바이오마커로 활용될 수 있으며,

새로운 치료 방법을 탐구하는 데 새로운 길을 열 수 있습니다(Steckling et al, 2018).

엑스포소믹스의 목표는 노출의 핵심 바이오마커를 발견하여

노출 원천, 용량-반응 관계, 작용 메커니즘, 질병 인과 관계 및 공중 보건 개입에 대한

후속 가설을 탐구할 수 있도록 하는 것입니다.

개인이나 인구 전체의 엑스포소움을 완전히 지도화하는 것은 현실적이지 않지만,

생성되고 분석되는 대규모 데이터셋은

환경 노출과 관련된 건강 부담을 이해하고 감소시키는 데 기여할 것입니다.

There have been a number of conferences, programs, and institutes focusing on this important and growing field. In Europe, institutions such as Helmholtz Munich (Helmholtz Munich), multidisciplinary projects such as the Enhanced exposure assessment and omic profiling for high-priority environmental exposures in Europe (EXPOsOMICS) (Vineis et al, 2017), European Human Exposome Network (EHEN) and the International Human Exposome Network are working towards understanding the role of the exposome on health and findings ways to prevent adverse health effects due to environmental pollutants. Horizon Europe is the EU’s key funding program for research and innovation and funded the European Human Exposome Network (EHEN) (European Commission; Fayet et al, 2024). A recent European Exposome Symposium in 2023 brought together leading US- and European-based researchers and trainees in the field of exposomics and environmental health to share their latest findings. In the USA, the HERCULES exposome research center (Hercules exposome research center, 2024), the Institute for Exposomic Research at Mount Sinai (Ichan School of Medicine at Mount Sinai, 2024), and the Network for Exposomics in the U.S. (NEXUS) are major exposomic projects (Environmental Factor). However, there are also many other environmental institutions and centers, including the Environmental Protection Agency (EPA) that are also working on exposomics projects.

Exposomics is being fueled by further major technological advances in genetic and other omics technologies and big data analytics (Vermeulen et al, 2020; Vineis et al, 2020). The exposome leaves footprints on these various “omics” layers and plays an essential role in disease etiology (Wu et al, 2023). For example, unlike the static genome, the epigenome is modifiable and can potentially be used as a biomarker or even intervention target for certain exposures. Integrating exposomics in molecular medicine, therefore, offers a new avenue to interpret the disease etiology with the potential to provide novel disease treatment and prevention strategies.

In addition, exposomics is also benefiting from advances in geospatial monitoring, real-time data from personal wearable devices, and artificial intelligence. Large collaborative and research centers that serve as intellectual hubs or information exchange clearinghouses facilitating sharing of exposomic tools and data are playing an essential role in supporting the progress of exposomic research. These technologies are paving the way for the construction of models of complex biological systems and diseases, often termed “Systems biology (Soerensen et al, 2024).” Exposomics is still at its infancy, and to date, has primarily assisted with finding associations between environmental exposures and biological response, which can assist with hypothesis-driven traditional methods. However, the potential applications using exposomics for human health are numerous and may include diagnosis, prognosis, assessing disease risk, personalized medicine, health disparities, and population health.

In this review, we provide an overview of exposomics and the evolution of the field. We also discuss the techniques and tools used in exposomics research, collaborations in the field, and the promises and challenges of the field.

이 중요하고 성장하는 분야에 초점을 맞춘 여러 회의,

프로그램, 연구소가 설립되었습니다.

유럽에서는

헬름홀츠 뮌헨(Helmholtz Munich)과 같은 기관, 다학제적 프로젝트인

‘유럽의 고위험 환경 노출에 대한 강화된 노출 평가 및 오믹 프로파일링’( (EXPOsOMICS) (Vineis et al, 2017),

 Enhanced exposure assessment and omic profiling for high-priority environmental exposures in Europe (EXPOsOMICS)

유럽 인간 노출체 네트워크(EHEN) 및 국제 인간 노출체 네트워크는

노출체가 건강에 미치는 역할을 이해하고

환경 오염물질로 인한 부정적 건강 영향을 예방하는 방법을 모색하고 있습니다.

호라이즌 유럽(Horizon Europe)은

유럽 연합(EU)의 주요 연구 및 혁신 자금 지원 프로그램으로,

유럽 인간 노출체 네트워크(EHEN)를 지원했습니다(유럽 위원회; Fayet et al, 2024).

2023년 개최된 유럽 노출체 심포지엄은

미국과 유럽을 기반으로 한 노출체학 및 환경 건강 분야 연구자 및 연구원들이

최신 연구 결과를 공유하기 위해 모였습니다.

미국에서는

HERCULES 노출체 연구 센터(Hercules exposome research center, 2024),

마운트 시나이 의과대학(Ichan School of Medicine at Mount Sinai)의 노출체 연구소(Institute for Exposomic Research, 2024),

미국 노출체 네트워크(Network for Exposomics in the U.S., NEXUS)가

주요 노출체 프로젝트입니다(Environmental Factor).

그러나

환경 보호국(EPA)을 포함한 많은 다른 환경 기관과 센터들도

노출체학 프로젝트를 진행 중입니다.

엑스포소믹스는

유전학 및 기타 오믹스 기술과 빅데이터 분석 분야의 주요 기술적 진보에 힘입어

발전하고 있습니다(Vermeulen et al, 2020; Vineis et al, 2020).

엑스포소움은

이러한 다양한 ‘오믹스’ 층에 흔적을 남기며

질병의 원인 규명에서 필수적인 역할을 합니다(Wu et al, 2023).

예를 들어,

정적 유전체와 달리 에피게놈은 변형 가능하며

특정 노출에 대한 바이오마커나 개입 대상으로 활용될 수 있습니다.

따라서

분자 의학에 노출체학을 통합하는 것은

질병 발병 메커니즘을 해석하는 새로운 길을 열어주며,

새로운 질병 치료 및 예방 전략을 제공할 잠재력을 가지고 있습니다.

또한 노출체학은

지리 공간 모니터링,

개인용 웨어러블 기기에서 수집된 실시간 데이터,

인공지능의 발전으로부터도 혜택을 받고 있습니다.

환경 노출체학 연구의 진전을 지원하기 위해

지적 허브나 정보 교환 플랫폼 역할을 하는 대규모 협력 연구 센터는

필수적인 역할을 수행하고 있습니다.

이러한 기술은

복잡한 생물학적 시스템과 질병 모델을 구축하는 데 기여하며,

이는 종종 “시스템 생물학(Soerensen et al, 2024)”이라고 불립니다.

엑스포소믹스는 아직 초기 단계에 있으며,

現재까지 주로 환경 노출과 생물학적 반응 간의 연관성을 찾는 데 도움을 주어

가설 기반 전통적 방법에 기여해 왔습니다.

그러나

엑스포소믹스를 인간 건강에 적용할 수 있는 잠재적 응용 분야는 다양하며,

진단, 예후, 질병 위험 평가, 맞춤형 의료, 건강 격차, 인구 건강 등이 포함될 수 있습니다.

the potential applications using exposomics for human health are numerous and may include

diagnosis,

prognosis,

assessing disease risk,

personalized medicine,

health disparities, and

population health.

이 리뷰에서는

노출체학의 개요와 분야의 발전 과정을 소개합니다.

또한 노출체학 연구에서 사용되는 기술과 도구,

분야의 협력 현황, 그리고 분야의 전망과 도전 과제에 대해 논의합니다.

Exposomics research

Methodological approaches: divide and conquer

Christopher Wild further expounded on the concept of the exposome and argued that with the advances in technology, the time was ripe to move the concept to practice. Wild divided the exposome into three broad and overlapping domains of exposure (1) general external environment (e.g., socioeconomic status, education level, environment, climate), (2) specific external environment (e.g., pollutants, nutrition, exercise, smoke exposure, viruses, and bacteria), and (3) internal environment (e.g., physiology, microbiome, age) (Wild, 2012) (Fig. 1). This division of the exposome into different domains provides researchers a manageable means of dividing the enormity of the different exposures. A more complete exposomics picture could then be obtained by integrating the data from the different domains.

엑스포소믹스 연구

방법론적 접근 방식: 분할과 정복

크리스토퍼 와일드(Christopher Wild)는

엑스포소믹스의 개념을 더욱 상세히 설명하며,

기술의 발전으로 이 개념을 실천으로 옮길 때가 왔다고 주장했습니다.

와일드는

엑스포소믹스를 세 가지 넓고 중첩되는 노출 영역으로 나누었습니다:

(1) 일반 외부 환경(예: 사회경제적 지위, 교육 수준, 환경, 기후),

(2) 특정 외부 환경(예: 오염물질, 영양, 운동, 흡연 노출, 바이러스, 세균),

(3) 내부 환경(예: 생리학, 미생물군집, 연령) (Wild, 2012) (그림 1).

이처럼 노출체를 다양한 영역으로 나누는 것은 연구자들이 방대한 노출 요인을 관리 가능한 단위로 분할하는 데 유용한 방법을 제공합니다. 다양한 영역의 데이터를 통합함으로써 더 완전한 노출체학(exposomics) 그림을 얻을 수 있습니다.

Figure 1. Molecular medicine and the exposomics.

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The exposome describes the collective exposures from an individual’s general external environment (climate, urban, rural), the specific external environment (nutrition, pollutants, exercise, pathogens), and the internal environment, (immune response, oxidative stress, metabolites, microbiome). The exposomics studies the exposome and its impacts on health outcomes through environmental exposure measurements and molecular biological responses through (bio)monitoring and omics technologies, respectively.

엑스포좀은

개인의 일반적인 외부 환경(기후, 도시, 농촌),

특정 외부 환경(영양, 오염물질, 운동, 병원체),

내부 환경(면역 반응, 산화 스트레스, 대사산물, 미생물군집)에서 비롯된 노출의 집합을 설명합니다.

엑스포믹스는

환경 노출 측정과 (바이오)모니터링 및 오믹스 기술을 통해

엑스포좀과 건강 결과에 미치는 영향을 연구합니다.

Rappaport and Smith, in 2010, proposed another way to approach exposomics research. They contrasted two approaches to characterizing the total exposome, the top-down and the bottom-up approaches (Rappaport and Smith, 2010). The top-down approach measures important exposure-related biomarkers within biospecimens that are biologically relevant and mediate health effects. It does not capture direct measures of exposure and can generate hypotheses regarding exposure and biological responses. It uses untargeted omics methods to measure both exogenous and endogenous exposures. The bottom-up approach comprehensively measures environmental exposures including chemical, physical, and social factors. This data can be obtained through various sources such as geospatial monitoring, surveys, census and other public databases, wearable and portable devices, and social media platforms. While this provides valuable environmental data, it fails to address the internal chemical environment. Both the bottom-up and top-down are complementary, and each approach provides valuable data (Coughlin, 2014; Rappaport and Smith, 2010; Zhang et al, 2021).

Rappaport와 Smith는 2010년에 노출체학 연구에 접근하는

또 다른 방법을 제안했습니다.

그들은 총 노출체를 특성화하는 두 가지 접근 방식,

즉 상향식(top-down)과 하향식(bottom-up) 접근 방식을 대비시켰습니다(Rappaport와 Smith, 2010).

상향식 접근 방식은 생물학적 관련성이 있으며

건강 효과를 매개하는 생물학적 시료 내의 중요한 노출 관련 생물표지자를 측정합니다.

이 접근법은 노출의 직접적인 측정을 포착하지 못하며,

노출과 생물학적 반응에 대한 가설을 생성할 수 있습니다.

이 접근법은

외인성 및 내인성 노출을 측정하기 위해

비표적 오믹스 방법을 사용합니다.

하향식 접근법은

화학적, 물리적, 사회적 요인을 포함한 환경적 노출을 포괄적으로 측정합니다.

이 데이터는

지리공간 모니터링, 조사, 인구 조사 및 기타 공공 데이터베이스, 웨어러블 및 휴대용 장치,

소셜 미디어 플랫폼 등 다양한 출처에서 얻을 수 있습니다.

이 접근법은

귀중한 환경 데이터를 제공하지만

내부 화학 환경을 반영하지 못합니다.

하향식 및 상향식 접근법은 상호 보완적이며,

각 접근법은 귀중한 데이터를 제공합니다(Coughlin, 2014; Rappaport and Smith, 2010; Zhang et al, 2021).

Technologies and tools

Exposomics involve environmental exposure measurements and associated measures of biological responses. It relies on a large number of tools and methodologies such as omics, sensors, geospatial devices, mobile devices, statistical and bioinformatic tools.

기술 및 도구

Exposomics는 환경 노출 측정과 관련된 생물학적 반응 측정을 포함합니다.

이것은

오믹스, 센서, 지리 공간 장치, 모바일 장치, 통계 및 생물정보학 도구 등

다양한 도구와 방법론을 기반으로 합니다.

omics, sensors, geospatial devices, mobile devices, statistical and bioinformatic tools.

Omics technologies

The rise of “omics” technologies such as genomics, metabolomics, DNA adductomics, proteomics, lipidomics, transcriptomics, microbiomics, and epigenomics offer comprehensive and detailed insights into the genetic, epigenetic, molecular and cellular responses to environmental exposures. These technologies have been made possible by the availability and advancement of high-throughput analytical instruments, such as DNA, RNA, and protein microarrays, nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy, next-generation sequencing (NGS), bisulfite sequencing, ATAC-seq, single-cell RNA sequencing, chromatin immunoprecipitation sequencing (ChIP-Seq), and mass spectrometry (MS). Moreover, when combined with additional separation technologies like gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) and liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS), the utility of MS is further enhanced, enabling the detection, quantification, and identification of a broad spectrum of environmental exposures, and the associated biological responses, with increased sensitivity (Dai and Shen, 2022; Karahalil, 2016; Möller et al, 2024; Veenstra, 2021).

오믹스 기술

게노믹스, 대사체학, DNA 부가체학, 단백질체학, 지질체학, 전사체학, 미생물체학, 에피게노믹스 등

“오믹스” 기술의 등장으로

환경 노출에 대한 유전적, 에피게노믹, 분자적 및 세포적 반응에 대한 포괄적이고

상세한 통찰을 제공할 수 있게 되었습니다.

genomics, metabolomics, DNA adductomics, proteomics, lipidomics, transcriptomics, microbiomics, and epigenomics offer comprehensive and detailed insights into the genetic, epigenetic, molecular and cellular responses to environmental exposures.

이러한 기술은

DNA, RNA, 단백질 마이크로어레이,

핵자기공명 분광법(NMR),

차세대 시퀀싱(NGS), 비설파이트 시퀀싱,

ATAC-seq,

단일 세포 RNA 시퀀싱,

염색질 면역침전 시퀀싱(ChIP-Seq),

질량 분석법(MS) 등

고효율 분석 기기의 개발과 발전으로 가능해졌습니다.

DNA, RNA, and protein microarrays,

nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy,

next-generation sequencing (NGS),

bisulfite sequencing,

ATAC-seq,

single-cell RNA sequencing,

chromatin immunoprecipitation sequencing (ChIP-Seq), and

mass spectrometry (MS)

https://www.youtube.com/watch?v=Sn3dNMv-67k

또한

가스 크로마토그래피-질량 분석법(GC-MS) 및

액체 크로마토그래피-질량 분석법(LC-MS)과 같은

추가 분리 기술과 결합될 때

MS의 유용성은 더욱 향상되어

환경 노출의 광범위한 스펙트럼과 관련된 생물학적 반응을 높은 감도로

탐지, 정량화, 식별할 수 있습니다

(Dai and Shen, 2022; Karahalil, 2016; Möller et al, 2024; Veenstra, 2021).

There are numerous examples of studies that have associated environmental pollutants with molecular, cellular, genetic, or epigenetic changes. For example, epigenetic alterations have been found in immune cells exposed to ambient air pollutants (Aguilera et al, 2022). A study of Australian women found that long-term exposure to wildfire-related PM2.5 was associated with various blood DNA methylation signatures, which were distinct from those associated with non-wildfire-related PM2.5 (Xu et al, 2023). An in vitro study using ATAC-seq and RNA-seq found certain genes up-regulated in the ferroptosis signaling pathway in PM2.5-induced asthma exacerbations, which may serve as biomarkers for diagnosis or for targeted therapy (Zhang et al, 2023).

High-resolution metabolomics (HRM) can monitor >1000 small molecules using a relatively small amount of biospecimens and at a comparable cost to traditional methods (Johnson et al, 2010; Jones, 2016). It offers unparalleled qualitative and quantitative analyses of small molecules in biofluids and provides insights into individual metabolic responses associated with different environmental exposures (González-Domínguez et al, 2020; Soltow et al, 2013; Walker et al, 2019). A metabolome-wide association study found that exposure to per- and polyfluoroalkyl substances was associated with alterations in amino acid metabolism and lipid metabolism in adolescents and young adults (Goodrich et al, 2023). A recent prospective birth cohort study found that prenatal exposure to PFAS was associated with cord blood metabolomic perturbations (Li et al, 2024b). In another study, urine samples were collected from sugarcane workers to determine environmental exposures leading to the high rate of kidney disease seen in these workers. Samples underwent exposomic and untargeted metabolomic analysis. The study results suggest that silica and certain pesticides were significantly elevated in the urine of sugarcane workers. These exposures may provide insight into early warning signs of kidney injury and may help explain the increased incidence of chronic kidney disease among these workers (Stem et al, 2024). Other metabolomic studies have identified metabolites prognostic of increased risk of diseases such as diabetes and prostate cancer (Goodrich et al, 2024; Lin et al, 2021; Wang et al, 2023); and food allergies and asthma (Hong et al, 2024).

Studies often use multiple omics technologies to comprehensively understand genetic and environmental effects of disease states (Choi et al, 2022; Maitre et al, 2022; Schmauch et al, 2023; Tebani et al, 2016; Zhang et al, 2024). Further, combining omics studies with longitudinal or cross-sectional studies allows for the ability to detect variability in individual exposures and identify critical windows of vulnerability (Bai et al, 2024).

환경 오염물질과

분자적, 세포적, 유전적, 또는 에피게놈적 변화 사이의 연관성을 보여주는 연구 사례는

수없이 많습니다.

예를 들어,

대기 오염물질에 노출된 면역 세포에서 에피게놈적 변화가 발견되었습니다(Aguilera et al, 2022).

호주 여성 대상 연구에서 야생 화재 관련 PM2.5에 장기 노출된 경우

야생 화재와 무관한 PM2.5와 다른 혈액 DNA 메틸화 패턴이 관찰되었습니다(Xu et al, 2023).

ATAC-seq 및 RNA-seq을 사용한 체외 연구에서

PM2.5로 인한 천식 악화 시 철분 분해 신호 경로에서 특정 유전자가 과발현되었으며,

이는 진단 또는 표적 치료를 위한 바이오마커로 활용될 수 있습니다(Zhang et al, 2023).

고해상도 대사체학(HRM)은

상대적으로 적은 양의 생체 시료로

1,000개 이상의 소분자를 모니터링할 수 있으며,

전통적인 방법과 유사한 비용으로 수행 가능합니다(Johnson et al, 2010; Jones, 2016).

이는 생체액 내 소분자의 정성적 및 정량적 분석에서 무결점의 분석을 제공하며,

다양한 환경 노출과 관련된 개인별 대사 반응에 대한 통찰을 제공합니다(

González-Domínguez 등, 2020; Soltow 등, 2013; Walker 등, 2019).

대사체 전체 연관 연구(metabolome-wide association study)는

청소년 및 젊은 성인에서 퍼- 및 폴리플루오로알킬 물질(PFAS) 노출이

아미노산 대사 및 지질 대사 변화와 연관되어 있음을 발견했습니다(Goodrich et al, 2023).

최근 전향적 출생 코호트 연구에서 태아기 PFAS 노출이

탯줄 혈액 대사체 변화와 연관되었다는 결과가 나왔습니다(Li et al, 2024b).

다른 연구에서는

사탕수수 작업자의 소변 샘플을 수집하여

이 작업자에서 관찰된 높은 신장 질환 발생률과 관련된 환경 노출 요인을 확인했습니다.

샘플은

노출체 분석과 비표적 대사체 분석을 거쳤습니다.

연구 결과,

사탕수수 노동자의 소변에서

실리카와 특정 농약의 농도가 유의미하게 높게 나타났습니다.

이러한 노출은

신장 손상의 초기 경고 신호를 이해하는 데 도움을 줄 수 있으며,

이 노동자들에서 만성 신장 질환 발생률 증가를 설명하는 데 기여할 수 있습니다(Stem et al, 2024).

다른 대사체학 연구에서는

당뇨병과 전립선 암과 같은 질환의 위험 증가를 예측하는 대사체를 식별했습니다(Goodrich et al, 2024; Lin et al, 2021; Wang et al, 2023); 그리고 식품 알레르기 및 천식(Hong et al, 2024).

연구들은

종종 다중 오믹스 기술을 사용하여

질병 상태의 유전적 및 환경적 영향을 포괄적으로 이해하기 위해 사용됩니다(Choi et al, 2022; Maitre et al, 2022; Schmauch et al, 2023; Tebani et al, 2016; Zhang et al, 2024).

또한 오믹스 연구를

종단적 또는 횡단적 연구와 결합하면

개인별 노출의 변동성을 탐지하고

취약성의 중요한 시기를 식별할 수 있습니다(Bai et al, 2024).

Sensors, geospatial devices, wearable, and mobile devices

Advances in other technologies such as sensors (e.g., measuring environmental pollutants and monitoring physiological parameters), geospatial devices (e.g., for monitoring locations), and mobile devices (e.g., for measuring activity) enable exposure assessment. Exposure assessment quantifies the magnitude, frequency, and duration of exposure to environmental contaminants and indicates the population exposed. For the assessment of the external exposome, multiple tools can be employed. These include the geographical information system (GIS), satellite remote sensing, global positioning systems, and geolocation technologies, which can track a person’s geographic position and potential exposures in different contexts (Beekhuizen et al, 2013; Seltenrich, 2014; Steinle et al, 2013; Turner et al, 2017). Portable and personal sensing, including smartphone-based sensors and assessments, is another significant avenue, providing real-time, high-resolution data about individual exposure to multiple environmental factors (Babu et al, 2024; Deville Cavellin et al, 2016; Loh et al, 2017; Nieuwenhuijsen et al, 2014; O’Connell et al, 2014; Snyder et al, 2013). Recent advancements in wearable exposome monitors have greatly facilitated personal exposome profiling and accelerated the progress of precision environmental health. Alongside these, self-reported questionnaire assessments are also used, with increasing reliance on internet-based platforms to capture self-reported, personal characteristics, and historic exposures (Dons et al, 2015; Dunton et al, 2014). Lastly, Geospatial modeling, which uses GIS techniques, predicts exposures based on spatial and temporal characteristics. It facilitates the creation of exposure maps to identify exposure hotspots and helps understand how exposure levels fluctuate over different regions and timeframes. These collective efforts significantly contribute to the comprehensive exposure assessment in epidemiology studies, aimed at gaining a better understanding of disease etiology. One application is the forecasting of allergenic pollen concentration for managing urban public health (Zhu et al, 2024).

센서, 지리공간 장치, 웨어러블 및 모바일 장치

센서(예: 환경 오염물질 측정 및 생리적 파라미터 모니터링),

지리공간 장치(예: 위치 모니터링), 모바일 장치(예: 활동 측정) 등 다른 기술의 발전은

노출 평가를 가능하게 합니다.

노출 평가는

환경 오염물질에 대한 노출의 크기, 빈도, 지속 시간을 정량화하고

노출된 인구를 식별합니다.

외부 노출체 평가를 위해

다양한 도구를 활용할 수 있습니다.

이에는 지리정보 시스템(GIS),

위성 원격 감지,

글로벌 포지셔닝 시스템(GPS),

지오로케이션 기술 등이 포함되며,

이는 다양한 맥락에서 개인의 지리적 위치와 잠재적 노출을 추적할 수 있습니다

(Beekhuizen et al, 2013; Seltenrich, 2014; Steinle et al, 2013; Turner et al, 2017).

휴대용 및 개인용 센싱,

특히 스마트폰 기반 센서와 평가 방법은

또 다른 중요한 접근 방식으로,

개인이 다양한 환경 요인에 노출되는 실시간 고해상도 데이터를 제공합니다

(Babu et al, 2024; Deville Cavellin et al, 2016; Loh et al, 2017; Nieuwenhuijsen et al, 2014; O’Connell et al, 2014; Snyder et al, 2013).

최근 웨어러블 노출체 모니터의 발전은

개인별 노출체 프로파일링을 크게 용이하게 했으며

정밀 환경 건강 분야의 진전을 가속화했습니다.

이와 함께 자기 보고형 설문조사 평가도 사용되며,

인터넷 기반 플랫폼에 대한 의존도가 증가하여

자기 보고형 개인 특성 및 과거 노출 데이터를 수집하는 데 활용되고 있습니다(Dons et al, 2015; Dunton et al, 2014).

마지막으로,

GIS 기술을 활용한 지리공간 모델링은 공간적 및 시간적 특성을 기반으로 노출을 예측합니다.

이는 노출 지도를 생성하여 노출 핫스팟을 식별하고,

다양한 지역과 시간대에 걸쳐 노출 수준이 어떻게 변동되는지 이해하는 데 도움을 줍니다.

이러한 종합적인 노력은

역학 연구에서 질병의 원인 이해를 목표로 하는 포괄적인 노출 평가에 크게 기여합니다.

한 예로, 도시 공공 보건 관리를 위한

알레르기 유발 꽃가루 농도 예측이 있습니다(Zhu et al, 2024).

A combination of environmental sampling, personal monitoring, and predictive mathematical models can help determine the amount of specific environmental agents a person or population is exposed to. This thorough analysis then establishes a connection between these environmental factors and molecular biomarkers, which facilitates comprehension of the interaction between molecular medicine and environmental exposures. In a pilot study, Gao et al integrated longitudinal personal exposome with internal multi-omics. They identified thousands of correlations between the exposome and the metabolome, proteome, and gut microbiome. In the participants studied, they found agrochemicals and fungi were predominant in the personal exposome, and the biomolecules and pathways related to the individual’s immune system, kidney, and liver were highly associated with the personal external exposome (Gao et al, 2022). In a study by Herkert et al, wristbands were used to provide important exposure monitoring data. The study found that women had much higher levels of chemical exposures than men, and further analysis suggested that personal care products were the primary cause of these differences (Herkert et al, 2024).

These technologies are also helping underserved communities. Neighborhood sensors can reveal variations in exposomic factors such as air quality (Esie et al, 2022; Shatas and Hubbell, 2022), access to nutritious foods (An and Wang, 2023), and heat exposure (Li et al, 2024a; Lyu et al, 2022).

환경 샘플링, 개인 모니터링, 예측 수학적 모델을 결합하면

개인이나 인구 집단이 특정 환경 요소에 노출되는 양을 결정하는 데

도움이 됩니다.

A combination of

environmental sampling,

personal monitoring, and

predictive mathematical models 

이 철저한 분석은

환경 요인과 분자 생물표지자 간의 연결을 확립하여

분자 의학과 환경 노출 간의 상호작용을 이해하는 데 기여합니다.

Gao et al의 시범 연구에서는

장기적 개인 노출체와 내부 다중 오믹스를 통합했습니다.

그들은 노출체와 대사체,

단백질체,

장 미생물체 사이에서 수천 개의 상관관계를 식별했습니다.

연구 대상 참가자에서 개인 노출체에는

농약과 곰팡이가 우세했으며,

개인의 면역 체계, 신장, 간과 관련된 생물분자 및 경로는

개인 외부 노출체와 밀접하게 연관되어 있었습니다(Gao et al, 2022).

Herkert 등(Herkert et al)의 연구에서는

손목 밴드를 사용하여 중요한 노출 모니터링 데이터를 수집했습니다.

이 연구는

여성의 화학물질 노출 수준이 남성보다 훨씬 높다는 것을 발견했으며,

추가 분석은 개인 위생 제품이 이러한 차이의 주요 원인임을 시사했습니다(Herkert et al, 2024).

이러한 기술은

소외된 지역 사회에도 도움을 주고 있습니다.

지역 센서는 공기 질(Esie et al, 2022; Shatas and Hubbell, 2022),

영양가 있는 식품 접근성(An and Wang, 2023),

열 노출(Li et al, 2024a; Lyu et al, 2022) 등 노출체 요인의 변동을 드러낼 수 있습니다.

Statistical and bioinformatic tools

The high-dimensional and complex data generated by exposomics require advanced statistical and bioinformatics tools for analysis and interpretation. Artificial intelligence (AI)-based approaches, such as machine learning (ML), neural networks, supervised and unsupervised learning, and deep learning, are increasingly being integrated into exposomics for pattern recognition, prediction modeling, data integration, risk eval‎uation, and pathway analysis (Shamji et al, 2023; Subramanian et al, 2020; Turner et al, 2017). The large and complex datasets from exposomics research are suitable for implementing these statistical and bioinformatic tools to predict disease risks such as asthma (Shamji et al, 2023), thunderstorm-triggered asthma (Kamangir et al, 2020), harmful algal blooms (Marrone et al, 2024), respiratory pandemics (Straub et al, 2024), and disaster recovery (Hanwacker, 2025).

통계 및 생물정보학 도구

노출체학에서 생성되는 고차원적이고 복잡한 데이터는

분석 및 해석을 위해 고급 통계 및 생물정보학 도구가 필요합니다.

기계 학습(ML), 신경망, 감독형 및 비감독형 학습, 딥 러닝과 같은 인공지능(AI) 기반 접근 방식은

노출체학에 패턴 인식, 예측 모델링, 데이터 통합, 위험 평가, 경로 분석 등에

점점 더 통합되고 있습니다

(Shamji et al, 2023; Subramanian et al, 2020; Turner et al, 2017).

노출체학 연구에서 생성된 대규모 및 복잡한 데이터셋은

천식(Shamji et al, 2023),

천둥번개 유발 천식(Kamangir et al, 2020),

유해 조류 번식(Marrone et al, 2024),

호흡기 팬데믹(Straub et al, 2024),

재난 복구(Hanwacker, 2025)와 같은 질병 위험을 예측하는 데 적합합니다.

Exposome- and environment-wide association and gene-environment-wide interaction studies

Untargeted studies of the environment have been called exposome-wide association studies (ExWAS (Guillien et al, 2021) or XWAS (Feng et al, 2024)) or environment-wide association study (EWAS) (Patel et al, 2010). As the acronym EWAS is commonly used to denote epigenome-wide association studies, to avoid confusion, newer environment-wide association studies are using the acronym EnWAS (Sheehan et al, 2020). Those eval‎uating genetic changes associated with environmental exposures have been termed Gene × Environment (G × E), studies or gene-environment-wide interaction studies (GEWIS) (Shi et al, 2024).

In 2010, Patel et al conducted an environment-wide association study in which epidemiological data were comprehensively and systematically interpreted in a manner analogous to a Genome-Wide Association Study (GWAS). They performed multiple cross-sectional analyses associating 266 unique environmental factors with clinical status for type 2 diabetes. They found that the pesticide metabolite heptachlor epoxide, vitamin γ-tocopherol, and polychlorinated biphenyls were implicated in the onset of the disease (Patel et al, 2010). Another EnWAS study in the United States eval‎uated the annual use of 295 distinct pesticides and the incidence of prostate cancer and mortality rates in the United States. The study found a potential link between certain pesticides and increased prostate cancer incidence and mortality (Soerensen et al, 2024). A systematic review, however, found only 23 EnWAS articles published between January 2010 and December 2018. The authors cited limited exploitation of data sources, high heterogeneity in analytical approaches, and a lack of replication (Zheng et al, 2020).

An ExWAS study assessed 53 lifestyle/environmental factors in 599 adults and found that 21 joint lifestyle and environmental factors were associated with a low forced expiratory volume in one second (FEV1) in adults with asthma. When considered independently, none of the exposures revealed significant associations (Guillien et al, 2021). In another questionnaire-based ExWAS study, which used a questionnaire to assess exposures found that blood type A (Rh-) was associated with heart attack, biohazardous materials exposure with arrhythmia and higher paternal education level with reduced risk of multiple CVD outcomes (Lee et al, 2022).

노출체 및 환경 전체 연관 연구 및 유전자-환경 상호작용 연구

환경에 대한 표적화되지 않은 연구는

노출체 전체 연관 연구(ExWAS (Guillien et al, 2021)

또는 XWAS (Feng et al, 2024)) 또는 환경 전체 연관 연구(EWAS) (Patel et al, 2010)로 불려왔습니다.

EWAS라는 약어가 에피게놈 전체 연관 연구를 지칭하는 데 널리 사용되기 때문에 혼란을 피하기 위해 새로운 환경 전체 연관 연구는 EnWAS(Sheehan et al, 2020)라는 약어를 사용합니다. 환경 노출과 관련된 유전적 변화를 평가하는 연구는 유전자 × 환경(G × E) 연구 또는 유전자-환경 전체 상호작용 연구 (GEWIS) (Shi et al, 2024).

2010년 Patel et al은

유전체 범위 연관 연구(GWAS)와 유사한 방식으로

역학 데이터를 포괄적이고 체계적으로 해석한 환경 범위 연관 연구를 수행했습니다.

그들은

제2형 당뇨병의 임상적 상태와 266개의 고유한 환경 요인 간의 연관성을 분석하기 위해

다중 횡단면 분석을 수행했습니다.

그 결과,

농약 대사산물인 heptachlor epoxide, 비타민 γ-tocopherol, 및 polychlorinated biphenyls가

질병 발병과 연관되어 있음을 발견했습니다(Patel et al, 2010).

미국에서 진행된 다른 EnWAS 연구는

295개의 서로 다른 농약의 연간 사용량과 전립선 암 발생률 및 사망률을 평가했습니다.

이 연구는

특정 농약과 전립선 암 발생률 및 사망률 증가 사이의 잠재적 연관성을 발견했습니다(Soerensen et al, 2024).

그러나 체계적 문헌 고찰은 2010년 1월부터 2018년 12월까지 발표된 EnWAS 논문 23편만을 확인했습니다.

저자들은 데이터 소스의 제한적 활용, 분석 접근법의 높은 이질성, 재현성 부족을 지적했습니다(Zheng et al, 2020).

ExWAS 연구는 599명의 성인에서 53개의 생활 방식/환경 요인을 평가했으며,

천식을 가진 성인에서 1초 강제 호기량(FEV1)이 낮은 것과

관련된 21개의 공동 생활 방식 및 환경 요인을 발견했습니다.

독립적으로 고려할 때,

노출 요인 중 어느 것도 유의미한 연관성을 보여주지 않았습니다(Guillien et al, 2021).

또 다른 설문지 기반 ExWAS 연구에서는

설문지를 통해 노출 요인을 평가한 결과,

혈액형 A형(Rh-)이 심근경색과 연관되었으며,

생물학적 위험 물질 노출이 부정맥과,

아버지의 교육 수준이 높을수록 다중 심혈관 질환(CVD) 결과 위험이 감소하는 것으로

나타났습니다(Lee et al, 2022).

A study integrated data from an exposome-wide association study and GWAS study on brain matter aging. They found that a number of environmental factors such as current tobacco smoking, length of mobile phone use, use of UV protection, and frequency of solarium/sunlamp were associated with brain matter aging. Several single nucleotide polymorphisms (IP6K1, GMNC, OSTN, and SLC25A20) were significantly associated with the brain matter aging (Feng et al, 2024).

Other methodologies such as the gene-environment-wide interaction studies (GEWIS) aim to identify genetic loci with differential effects on the phenotype stratified by the levels of environmental exposure (Shi et al, 2024). These studies integrate the knowledge gained by environmental and genetic studies to further our understanding of the complex interplay of genetic and environmental factors in disease etiology These studies can be either hypothesis-driven using previous genetic and environmental knowledge, or agnostic for genetic information or agnostic for both genetic and environmental information. The paper by Kaufmann et al provides examples of GEWIS studies using the above strategies (Kauffmann and Demenais, 2012).

한 연구는

노출체 전체 연관 연구와 GWAS 연구의 데이터를 통합하여

뇌 물질 노화에 대한 분석을 수행했습니다.

연구진은

현재 흡연, 모바일 전화 사용 기간, 자외선 차단제 사용, 솔라리움/선탠 램프 사용 빈도 등

여러 환경 요인이 뇌 조직 노화와 연관되어 있음을 발견했습니다.

IP6K1, GMNC, OSTN, SLC25A20 등

여러 단일 뉴클레오티드 다형성(SNP)이

뇌 조직 노화와 유의미하게 연관되어 있었습니다(Feng et al, 2024).

다른 방법론으로는

환경 노출 수준에 따라 표현형에 차이를 보이는

유전적 위치를 식별하는 유전자-환경 광범위 상호작용 연구(GEWIS)가 있습니다(Shi et al, 2024).

이러한 연구는

환경적 및 유전적 연구에서 얻은 지식을 통합하여

질병 발병 메커니즘에서 유전적 및 환경적 요인의 복잡한 상호작용을 이해하는 데 기여합니다.

이러한 연구는

이전 유전적 및 환경적 지식을 기반으로 한 가설 기반 접근 방식이거나,

유전적 정보에 무관하거나, 유전적 및 환경적 정보 모두에 무관한 접근 방식을 채택할 수 있습니다.

Kaufmann 등(Kauffmann and Demenais, 2012)의 논문은

위 전략을 활용한 GEWIS 연구의 예를 제공합니다.

Exposomic databases and networks

Exposomic research relies on a network of databases, centers, institutes, and other hubs to enable comprehensive data mining and analysis. Table 1 list some of the major exposomic databases.

Table 1.

Examples of major environmental/exposomic databases.

Name of database    Information on database                                       Organization                                   Link

Exposome-Explorer	First database dedicated to biomarkers of exposure to environmental risk factors for diseases	World Health Organization, International Agency for Research on Cancer.	http://exposome-explorer.iarc.fr
The Human Metabolome Database (HMDB)	Contains detailed information about small molecule metabolites found in the human body	Canadian Institutes of Health Research, Canada Foundation for Innovation, The Metabolomics Innovation Centre (TMIC),	https://hmdb.ca
METLIN	Lipids, steroids, plant and bacteria metabolites, small peptides, carbohydrates, exogenous drugs/metabolites, central carbon metabolites, and toxicants.	Scripps Research	https://metlin.scripps.edu/landing_page.php?pgcontent=mainPage:
Chemical Entities of Biological Interest (ChEBI)	‘small’ chemical compounds	EMBL’s European Bioinformatics Institute	https://www.ebi.ac.uk/chebi/
PubChem	World’s largest collection of freely accessible chemical information	National Library of Medicine	https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov

https://hmdb.ca/

https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/

Centers, institutes, and hubs

The European Union continues to lead global efforts in exposomics. EXPoSOMICS was launched in 2012. It is a multidisciplinary project investigating associations between long-term exposure to pollutants and chronic diseases like cancer and cardiovascular conditions (Vineis et al, 2017). HELIX (The Human Early-Life Exposome) was launched in 2013 to examine early-life exposures and their effects on health from birth to adolescence. It used large existing birth cohorts and combines environmental data, biological samples, and omics analyses to comprehensively study the early-life exposome (Maitre et al, 2022). Helmholtz Munich Institute aims to integrate measures of internal and environmental exposures, lifestyle factors, and genetics to predict their combined influences on human health (Helmholtz Munich). Horizon Europe is the EU’s key funding program for research and innovation and facilitates developing, supporting and implementing EU policies while tackling global challenges. It funded The European Human Exposome Network (EHEN), which was launched in 2020 to study the impact of environmental exposures on human health. It consists of nine large-scale projects (European Commission; Fayet et al, 2024). The International Human Exposome Network (IHEN) is another network which was built partly on the EHEN. Its aim is to build a worldwide network to bring together researchers, policymakers, and independent experts who can collaborate and improve human exposome research (The International Human Exposome Network, 2024).

센터, 연구소 및 허브

유럽 연합은

노출체학 분야의 글로벌 노력을 계속 주도하고 있습니다.

EXPoSOMICS는 2012년에 시작된 다학제적 프로젝트로,

오염물질에 대한 장기 노출과 암 및 심혈관 질환과 같은 만성 질환 간의 연관성을 조사합니다 (Vineis et al, 2017).

HELIX (인간 초기 생애 노출체)는

2013년에 시작되어 출생부터 청소년기까지의

초기 생애 노출과 건강에 미치는 영향을 조사합니다.

이 프로젝트는 대규모 기존 출생 코호트 데이터를 활용해

환경 데이터, 생물학적 샘플, 오믹스 분석을 결합하여

초기 생애 노출체(early-life exposome)를 종합적으로 연구합니다(Maitre et al, 2022).

헬름홀츠 뮌헨 연구소는

내부 및 환경 노출 측정, 생활 방식 요인, 유전적 요인을 통합해

인간 건강에 미치는 복합적 영향을 예측하는 것을 목표로 합니다(Helmholtz Munich).

Horizon Europe은

EU의 주요 연구 및 혁신 자금 지원 프로그램으로, 글로벌 과제를 해결하면서

EU 정책의 개발, 지원, 실행을 촉진합니다.

이 프로그램은

환경 노출이 인간 건강에 미치는 영향을 연구하기 위해

2020년에 출범한 유럽 인간 노출체 네트워크(EHEN)를 지원했습니다.

EHEN은

9개의 대규모 프로젝트로 구성되어 있습니다(European Commission; Fayet et al, 2024).

국제 인간 노출체 네트워크(IHEN)는

EHEN을 기반으로 부분적으로 구축된 또 다른 네트워크입니다.

이 네트워크의 목표는

연구자, 정책 입안자, 독립 전문가들이 협력하여

인간 노출체 연구를 개선하기 위해 전 세계적인 네트워크를 구축하는 것입니다(국제 인간 노출체 네트워크, 2024).

In 2013, the HERCULES Exposome Research Center was launched by the National Institute of Environmental Health Sciences. It was the first exposome-based research center launched in the United States. Its vision is to serve as an intellectual hub in the advancement and translation of exposome research to improve human health. It is one of about 20 centers across the country dedicated to supporting all aspects of environmental health research at their home institutions and to developing collaborations with researchers across the country (Hercules Exposome Research Center, 2024). In 2015, an Exposome Workshop was held by the National Institute of Environmental Health Sciences to determine the current status of exposomics research and guide further inquiry. The workshop released a review of exposomics research covering the areas of (1) external exposure assessment, (2) biomonitoring, (3) biological response and impact, (4) epidemiology, and (5) data science. Three major recommendations for further advancement in the field of exposomics include infrastructure support, technology advancement, and promotion of exposomics. Infrastructure needs include an international exposome clearing house to promote data sharing, decrease redundancy, and share resources. The need to promote the sharing of databases, secondary analysis of banked samples and mining of databases. (Cui et al, 2016). This inspired the establishment of the Children’s Health Exposure Analysis Resource (CHEAR), a database for laboratory and statistical studies on children and toxic environmental exposures (Balshaw et al, 2017). Children are at a higher risk for negative health outcomes as a result of toxic environmental exposures. This is primarily because they are still within critical developmental life stages that can easily be stunted or perturbed. CHEAR was key in the analysis of environmental factors and biological response indicators and provided support to over 30 studies measuring over 50,000 specimens, from 2015 to 2019. These studies delved into the effects of toxic environmental exposures such as phthalates, phenols, metals, polyfluoroalkyl substances (PFAS), and flame retardants. They studied a multitude of adverse health outcomes, including asthma, diabetes, autism, obesity, and pregnancy complications (National Institute of Environmental Health Sciences). The Pediatric Research Using Integrated Sensor Monitoring Systems (PRISMS) was created in 2015 by the NIH to create sensor monitoring systems to measure the association between environmental, physiological, and behavioral factors and chronic diseases (National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering). In 2019, the Human Health Exposure Analysis Resource (HHEAR), created by the National Institute of Environmental Health Sciences, has been dedicated to the study of the exposome, including chemical, physical, biological, and social factors (National Institute of Environmental Health Sciences).

The Johns Hopkins Exposome Collaborative, established in 2019, has continued to be instrumental in operationalizing and implementing the objectives of exposomics (The Exposome Collaborative at Johns Hopkins University). Founded by Drs. Ramachandran and Hartung, it is involved in projects studying the association between internal and external exposures and asthma, specifically. They have also assessed sources of external toxic exposures, using personal and/or residential measurements of ultrafine particles, PM2.5, metals, polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), and other chemicals, along with internal exposures, which are quantified using plasma, serum, and urine samples. In 2024, the National Institutes of Health (NIH) created a $7.7 million center, the Network for Exposomics in the United States (NEXUS) to build a global community of practice for cooperation and collaboration in coordination with the International Human Exposome Network (Environmental Factor). Table 2 list some of the major exposomic centers and projects.

2013년,

국립 환경 보건 과학 연구소(National Institute of Environmental Health Sciences)는

HERCULES 노출체 연구 센터를 설립했습니다.

이는 미국에서 설립된

첫 번째 노출체 연구 센터입니다.

이 센터의 비전은

노출체 연구의 발전과 인간 건강 개선을 위한 번역 연구를 지원하는 지적 허브 역할을 하는 것입니다.

이 센터는 전국에 약 20개 센터 중 하나로,

노출체 연구의 모든 측면을 지원하는 데 헌신하고 있습니다(HERCULES, 2024).-

기반 연구 센터로

미국에서 설립되었습니다.

이 센터의 비전은

환경 노출체 연구의 발전과 적용을 통해 인간 건강을 개선하는 데 기여하는

지적 허브 역할을 하는 것입니다.

이 센터는

전국에 약 20개 센터 중 하나로,

소속 기관에서 환경 건강 연구의 모든 측면을 지원하고

전국의 연구자들과 협력을 발전시키는 데 헌신하고 있습니다(Hercules Exposome Research Center, 2024).

2015년 국립 환경 보건 과학 연구소는

노출체학 연구의 현재 상태를 평가하고 향후 연구 방향을 모색하기 위해

노출체 워크숍을 개최했습니다.

이 워크숍은

(1) 외부 노출 평가,

(2) 생물학적 모니터링,

(3) 생물학적 반응 및 영향,

(4) 역학,

(5) 데이터 과학을 포함합니다.

노출체학 분야 발전 위한 세 가지 주요 권고 사항은

인프라 지원, 기술 발전, 노출체학 촉진입니다.

인프라 필요 사항에는

데이터 공유 촉진, 중복 감소, 자원 공유를 위한

국제적 노출체 데이터 공유 플랫폼 설립이 포함됩니다.

데이터베이스 공유,

보관된 샘플의 2차 분석,

데이터베이스 탐색을 촉진할 필요가 있습니다(Cui et al, 2016).

이것은 어린이의 독성 환경 노출에 대한 실험실 및 통계 연구를 위한 데이터베이스인 어린이 건강 노출 분석 자원(CHEAR)의 설립을 영감으로 삼았습니다(Balshaw et al, 2017). 어린이들은 독성 환경 노출로 인해 부정적인 건강 결과에 더 취약합니다. 이는 주로 그들이 발달의 중요한 단계에 있어 쉽게 지연되거나 방해받을 수 있기 때문입니다. CHEAR는 환경 요인과 생물학적 반응 지표 분석에 핵심적인 역할을 했으며, 2015년부터 2019년까지 30개 이상의 연구에 50,000개 이상의 표본을 측정하는 데 지원을 제공했습니다. 이 연구들은 프탈레이트, 페놀, 금속, 폴리플루오로알킬 물질(PFAS), 방화제 등 유해 환경 노출의 영향을 탐구했습니다. 이 연구들은 천식, 당뇨병, 자폐증, 비만, 임신 합병증 등 다양한 부정적 건강 결과에 대해 조사했습니다( (국립 생물의학 영상 및 생체공학 연구소).

2019년 국립 환경 보건 과학 연구소(National Institute of Environmental Health Sciences)가 설립한 인간 건강 노출 분석 자원(Human Health Exposure Analysis Resource, HHEAR)은 화학, 물리적, 생물학적, 사회적 요인을 포함한 노출체(exposome) 연구에 전념해 왔습니다(국립 환경 보건 과학 연구소).

존스 홉킨스 노출체학 협업 그룹(The Johns Hopkins Exposome Collaborative)은 2019년에 설립되어 노출체학의 목표를 구현하고 실행하는 데 중요한 역할을 계속해오고 있습니다(존스 홉킨스 대학교 노출체학 협업 그룹).

라마찬드란(Ramachandran)과 하트웅(Hartung) 박사에 의해 설립된 이 협업은 내부 및 외부 노출과 천식 간의 연관성을 연구하는 프로젝트에 참여하고 있습니다. 특히 개인 및/또는 주거 환경에서 초미세 입자, PM2.5, 금속, 다환 방향족 탄화수소(PAHs) 및 기타 화학 물질을 측정하여 외부 독성 노출의 원인을 평가했으며, 내부 노출은 혈장, 혈청, 소변 샘플을 통해 정량화했습니다.

2024년, 국립보건원(NIH)은 국제 인간 노출체 네트워크(International Human Exposome Network)와 협응력을 통해 협력과 협력을 위한 글로벌 실무 커뮤니티를 구축하기 위해 $7.7백만 달러 규모의 센터인 미국 노출체 네트워크(NEXUS)를 설립했습니다. 표 2에는 주요 노출체 센터 및 프로젝트 일부가 목록으로 정리되어 있습니다.

Table 2.

Major exposomic                                                                       centers/                                                                projects.

EXPoSOMICS	https://www.isglobal.org/en/-/exposomics	Europe
HELIX (The Human Early-Life Exposome)	https://www.projecthelix.eu/en/2013-02-06-15-56-29	Europe
EHEN (European Human Exposome Network)	https://www.humanexposome.eu	Europe
The International Human Exposome Network (IHEN)	https://humanexposome.net	Europe
HERCULES	https://emoryhercules.com	United States
Human Health Exposure Analysis Resource (HHEAR)	https://hhearprogram.org/about-hhear	United States
Network for Exposomics in the U.S. (NEXUS)	https://www.nexus-exposomics.org	United States

Challenges and future directions

The lack of standardization of exposome cohorts, exposure assessment, and outcome assessment is one of the critical challenges in exposomics research (Haddad et al, 2019). Other critical challenges that have been identified include the replication and validation of findings, the creation of statistical and computational methods, and the practical translation of exposome research to clinical practice and disease prevention (Siroux et al, 2016; Turner et al, 2017; Zhang et al, 2021).

Currently, there is little published on the ethical, legal, and social issues in the field of exposomics. A study identified five ethical themes pertaining to exposomics: the goals of exposome research, its standards, its tools, how it relates to study participants, and the consequences of its products. They also highlighted three aspects of exposome research most in need of ethical reflection: the actionability of its findings, the epidemiological or clinical norms applicable to exposome research, and the meaning and action–implications of bias (Safarlou et al, 2023). Existing literature has identified ethical and regulatory factors that shape genomics research, personal health information, and risks for biomedical research (Safarlou et al, 2023). However, the issues that arise from exposomics research are complex and intertwined with law, policy, and regulations. These issues include the exacerbation of inequities if precision health is only focused on high-resource settings (Hekler et al, 2020), increasing inequality through the deviation of those who can afford personalized medicine (Cesario et al, 2021), concerns regarding individual genetic discrimination (Rabinowitz and Poljak, 2003), changes to the application of the environmental tort law (Dyke et al, 2019), and the expansion of human rights and ethics declarations to protect against disparities (Dupras et al, 2020).

To meet these challenges, committed investments for exposomics research and massive consortium building should occur on a huge and global scale. Biobanks, data storage, statistical, bioinformatic tools, and computational tools need to be shared. Regulations to safeguard privacy should be put in place (Grady et al, 2023).

과제 및 미래 방향

노출체 코호트, 노출 평가 및 결과 평가의 표준화 부족은 노출체학 연구에서 중요한 과제 중 하나입니다(Haddad et al, 2019). 다른 주요 도전 과제로는 연구 결과의 재현성과 검증, 통계적 및 계산적 방법의 개발, 노출체 연구를 임상 실무 및 질병 예방으로의 실용화 등이 지적되었습니다(Siroux et al, 2016; Turner et al, 2017; Zhang et al, 2021).

현재 노출체학 분야에서의 윤리적, 법적, 사회적 문제에 대한 출판물은 매우 제한적입니다. 한 연구는 노출체학에 관련된 다섯 가지 윤리적 주제를 식별했습니다: 노출체 연구의 목표, 기준, 도구, 연구 참여자와의 관계, 그리고 연구 결과물의 영향. 또한 노출체 연구에서 윤리적 반성이 가장 필요한 세 가지 측면을 강조했습니다: 연구 결과의 실행 가능성, 노출체 연구에 적용 가능한 역학적 또는 임상적 기준, 그리고 편향의 의미와 행동적 함의(Safarlou et al, 2023). 기존 문헌은 유전체학 연구, 개인 건강 정보, 생물의학 연구의 위험을 형성하는 윤리적 및 규제적 요소를 식별했습니다(Safarlou et al, 2023). 그러나 노출체학 연구에서 발생하는 문제는 법, 정책, 규제와 복잡하게 얽혀 있습니다. 이러한 문제에는 정밀 의료가 고자원 환경에만 집중될 경우 불평등이 심화될 가능성(Hekler et al, 2020), 개인화 의학을 이용할 수 있는 계층의 편차로 인한 불평등 확대(Cesario et al, 2021), 개인 유전적 차별에 대한 우려(Rabinowitz and Poljak, 2003), 환경 손해배상법 적용의 변화(Dyke et al, 2019), 불평등을 방지하기 위한 인권 및 윤리 선언의 확대(Dupras et al, 2020) 등이 포함됩니다.

이러한 도전 과제를 해결하기 위해 노출체학 연구에 대한 지속적인 투자와 대규모 글로벌 컨소시엄 구축이 필요합니다. 바이오뱅크, 데이터 저장소, 통계적 도구, 생물정보학 도구, 계산 도구 등이 공유되어야 합니다. 개인정보 보호를 위한 규제가 마련되어야 합니다(Grady et al, 2023).

Conclusion

The exposome offers a holistic lens to view the complex interplay between environmental exposures, genetic factors, and molecular pathways in disease etiology and progression. By considering the totality of exposures across the lifespan, exposomics complements genomics and provides a more comprehensive understanding of diseases and their multifactorial nature. (Barouki et al, 2018) Exposomics uses the tools and information from different fields such as environmental science, epidemiology, computational science, artificial intelligence, and molecular medicine to understand in totality how the exposome affects human health (Fig. 2). In the future, by combining information from both the genome and exposome, one can better assess an individual’s risk of diseases and personalize frequency of monitoring, and preventative and treatment plans. It can also assist communities, and policymakers to implement measures that mitigate harmful exposures and promote healthier environments. However, the field is still in its infancy. There are many challenges ahead.

결론

엑스포소믹스는

환경 노출, 유전적 요인, 분자 경로 간의 복잡한 상호작용을

질병의 발병과 진행 과정에서 전체적으로 이해하는 통합적인 관점을 제공합니다.

생애 전반에 걸친 노출의 총체를 고려함으로써 엑스포소믹스는

유전체학을 보완하며 질병의 다인성 특성을 더 포괄적으로 이해하는 데 기여합니다. (Barouki et al, 2018)

Exposomics는

환경 과학, 역학, 계산 과학, 인공지능, 분자 의학 등 다양한 분야의 도구와 정보를 활용하여

노출체가 인간 건강에 미치는 영향을 총체적으로 이해합니다(그림 2).

미래에는

유전체와 노출체 정보의 결합을 통해

개인의 질병 위험을 더 정확히 평가하고

모니터링 빈도를 개인화하며 예방 및 치료 계획을 수립할 수 있습니다.

또한 커뮤니티와 정책 입안자가

유해 노출을 완화하고 건강한 환경을 촉진하는 조치를 시행하는 데

도움을 줄 수 있습니다.

그러나 이 분야는 아직 초기 단계에 있으며 많은 도전 과제가 남아 있습니다.

Figure 2. Data integration in exposomics.

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Exposomics is dependent on data from a number of high-throughput technologies as well as information from sensors, geospatial devices, and wearable and mobile devices. The data were then processed and analyzed by statistical and bioinformatic tools that can provide associations between exposures and biological responses.

그림 2. 노출체학에서의 데이터 통합.

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엑스포소믹스는 고성능 기술에서 수집된 데이터뿐만 아니라 센서, 지리 공간 장치, 웨어러블 및 모바일 장치에서 수집된 정보에 의존합니다. 이 데이터는 노출과 생물학적 반응 간의 연관성을 제공할 수 있는 통계적 및 생물정보학 도구를 통해 처리 및 분석됩니다.

미해결 문제

• 엑스포좀 코호트, 노출 평가, 결과 평가의 표준화.
• 엑스포소믹스 데이터와 관련된 윤리적, 법적, 사회적 문제.
• 통계적 및 계산 방법의 개선.
• 엑스포소믹스 연구를 임상 실무 및 질병 예방으로의 실용화.
• 데이터 저장 능력의 자금 조달.
• 데이터의 조화 및 공유.

Pending issues

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Supplementary information

Peer Review File (469.3KB, pdf)

Acknowledgements

NIAID grants R21AI1492771, R21EB030643, U01AI140498, U01 AI147462, R01AI140134, UM1AI109565, UM2AI130836, P01AI153559, U19AI167903, R01 AI125567, R21AI149277, NHLBI grants P01 HL152953 and R01 HL141851, NIEHS grants R21ES03304901 and R01 ES032253.

GlossaryExposome

The measure of all the exposures of an individual in a lifetime and how those exposures relate to health

Exposomics

The emerging field of research to measure and study the totality of the exposome.

Omics technologies

“omics” technologies aim to studying the totality of specific factors (e.g., genes, mRNA, protein) within a cell, tissue or organism.

Machine learning

Machine learning uses technologies and algorithms that enable systems to learn through pattern recognition and make decisions without being programmed.

Deep learning

It is an artificial intelligence (AI) method that uses artificial neural networks to process data in a way inspired by the human brain.

Author contributions

Melissa Wan: Writing—original draft; Writing—review and editing. Elisabeth M Simonin: Writing—original draft; Writing—review and editing. Mary Margaret Johnson: Writing—original draft; Writing—review and editing. Xinyue Zhang: Writing—original draft; Writing—review and editing. Xiangping Lin: Writing—original draft; Writing—review and editing. Peng Gao: Writing—original draft; Writing—review and editing. Chirag J Patel: Writing—original draft; Writing—review and editing. Aroub Yousuf: Writing—original draft; Writing—review and editing. Michael P Snyder: Writing—original draft; Writing—review and editing. Xiumei Hong: Writing—original draft; Writing—review and editing. Xiaobin Wang: Writing—original draft; Writing—review and editing. Vanitha Sampath: Visualization; Writing—original draft; Writing—review and editing. Kari C Nadeau: Conceptualization; Resources; Supervision; Funding acquisition; Writing—original draft; Project administration; Writing—review and editing.

Disclosure and competing interests statement

XZ is a cofounder of Exposomics, Inc. MPS is a cofounder and scientific advisor of Crosshair Therapeutics, Exposomics, Filtricine, Fodsel, iollo, InVu Health, January AI, Marble Therapeutics, Mirvie, Next Thought AI, Orange Street Ventures, Personalis, Protos Biologics, Qbio, RTHM, SensOmics. MPS is a scientific advisor of Abbratech, Applied Cognition, Enovone, Jupiter Therapeutics, M3 Helium, Mitrix, Neuvivo, Onza, Sigil Biosciences, TranscribeGlass, WndrHLTH, Yuvan Research. MPS is a cofounder of NiMo Therapeutics. MPS is an investor and scientific advisor of R42 and Swaza. MPS is an investor in Repair Biotechnologies. All other authors declare no conflict of interest.

Peer review information

A peer review file is available at 10.1038/s44321-025-00191-w

References

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