稀土元素作为重要的战略资源，被广泛应用于新能源、电子和医疗等领域。随着开采、加工和使用规模的扩大，稀土离子向环境中的释放和向人体的暴露逐渐受到关注。然而，传统的健康风险评估多基于单一元素分别判断，难以反映现实中多种稀土离子同时暴露的复杂情形，其中敏感毒性终点的识别和混合毒性的预测仍有待解决。

近日，河北大学生命科学学院康乐院士团队在环境科学领域顶级期刊《Environmental Science & Technology》上发表研究成果，题为"Health Risk Assessment for Rare Earth Ions: From End Point Identification of Cytotoxicity to Mixed Toxicity Prediction"。该研究以细胞ATP水平作为统一的敏感毒性终点，系统评估了16种稀土离子的单独和二元混合暴露效应，并结合机器学习模型，对一般人群和矿区相关人群的暴露场景进行了风险预测，为稀土离子混合暴露的健康风险评估提供了新的方法学框架。

研究团队首先在8种人源细胞中比较了CCK-8、LDH和ATP等指标对16种稀土离子的响应，结果显示ATP水平的变化在不同细胞类型间最为敏感且一致，可作为稀土离子毒性评估的统一终点；其中HepG2细胞对ATP抑制最为敏感，被选为后续混合毒性评估的基准系统。

在机制层面，研究人员发现稀土离子暴露后线粒体超微结构出现损伤，膜电位降低，细胞耗氧率下降，呼吸链相关基因的表达受到抑制。这表明ATP下降并非孤立现象，其背后对应的是线粒体能量代谢受损，从分子层面解释了不同稀土离子对多种细胞产生共性毒性效应的原因。

在120组二元混合暴露实验中，多数组合的实测毒性弱于浓度相加模型的预期，表现为拮抗作用。这提示稀土离子之间可能存在竞争性结合、共沉淀或相似靶点占用等相互作用，现实中的混合暴露风险不能简单由单元素结果加和得到，需要专门的混合毒性评估方法。

在此基础上，研究团队利用单元素和二元混合实验数据训练机器学习模型，并应用于真实暴露场景的预测。结果显示，北京一般人群样本的预测细胞活性整体较高，而福建矿区相关样本的预测活性明显下降，提示矿区及职业暴露人群的健康风险更值得关注。

为进一步验证模型在生理相关系统中的适用性，研究还在人原代肝细胞中复现了关键毒性终点和混合暴露结果，总体趋势与HepG2细胞一致，表明所建立的评估框架在更接近真实生理状态的体系中仍然稳健。

该研究从敏感终点识别出发，连接了机制验证、混合毒性实验和人群场景预测，构建了一个用于稀土离子混合暴露的健康风险评估框架，为环境污染物的混合健康风险评估方法学提供了新思路，也为矿区等高暴露场景的早期预警和健康干预提供了依据。

相关研究成果近期发表在国际环境科学顶尖刊物Environmental Science & Technology（中科院一区Top，Q1，IF=11.3）上。河北大学生命科学学院博士研究生王亚琦为论文第一作者，潘一帆副研究员和康乐研究员为共同通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金 (42307372) 和河北省高水平人才团队建设专项 (253A4201D) 等项目资助。

论文链接：

Wang Y, Fu Y, Zhang J, Niu Y, Pan Y, Kang L. Health Risk Assessment for Rare Earth Ions: From End Point Identification of Cytotoxicity to Mixed Toxicity Prediction. Environ. Sci. Technol. 2026. https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c00777