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Abstract
The exposome, defined as the totality of an individual's exposures over the life course, is a seminal concept in the environmental health sciences. Although inherently geographic, the exposome as yet is unfamiliar to many geographers. This article proposes a place-based synthesis, genetic geographic information science (genetic GIScience), that is founded on the exposome, genome+, and behavome. It provides an improved understanding of human health in relation to biology (the genome+), environmental exposures (the exposome), and their social, societal, and behavioral determinants (the behavome). Genetic GIScience poses three key needs: first, a mathematical foundation for emergent theory; second, process-based models that bridge biological and geographic scales; third, biologically plausible estimates of space–time disease lags. Compartmental models are a possible solution; this article develops two models using pancreatic cancer as an exemplar. The first models carcinogenesis based on the cascade of mutations and cellular changes that lead to metastatic cancer. The second models cancer stages by diagnostic criteria. These provide empirical estimates of the distribution of latencies in cellular states and disease stages, and maps of the burden of yet to be diagnosed disease. This approach links our emerging knowledge of genomics to cancer progression at the cellular level, to individuals and their cancer stage at diagnosis, and to geographic distributions of cancer in extant populations. These methodological developments and exemplar provide the basis for a new synthesis in health geography: genetic GIScience.
环境暴露（exposome），定义为个人一生中的总体暴露量，是环境健康科学中一个具有影响力的概念。儘管环境暴露在本质上是地理的，但却尚未被诸多地理学者所熟知。本文提出一个根据地方的综合性基因地理信息科学（genetic GIScience），该科学以环境暴露、基因组+与环境暴露的决定因素（behavome）为基础。此一概念，提供了人类健康之于生物（基因组+）、环境暴露（exposome），及其社会互动、社会组织结构和行为的决定因素（behavome）的改良式理解。基因地理信息科学，提出三大主要需求：首先，是新兴理论的数学基础；再者，是连结生物与地理尺度、以过程为基础的模型；第三，是对空间—时间的传染病迟滞进行生物学的可靠估计。划分的模型，是一个可能的解决方法；本文运用胰脏癌作为范例，建立两种模型。第一个模型，根据导致转移型癌症的一系列变异与细胞改变，将致癌作用进行模式化。第二个模型，则根据诊断标准，模式化癌症阶段。这些模型，提供了细胞状态与疾病阶段中，潜伏因素的分佈之经验性估计，以及尚未被诊断出的疾病之压力描绘。本研究方法，将我们正在形成的基因知识，连结至细胞层级的癌症进程、个人及其确诊时的癌症阶段，以及癌症在现今人口中的地理分佈。这些方法论的发展与范例，为健康地理学提供了一个崭新的综合体之基础：基因地理信息科学。
El exposoma, definido como la totalidad de las exposiciones a las que se somete un individuo en el curso de la vida, es un concepto seminal en las ciencias de la salud ambiental. Aunque es inherentemente geográfico, hasta ahora el exposoma no es familiar para la mayoría de los geógrafos. Este artículo propone una síntesis basada en lugar, la ciencia de la información geográfica genética (SIGciencia genética), la cual está fundamentada en el exposoma, el genoma+ y el “conductoma” (behavome). Tal síntesis facilita un mejor entendimiento de la salud humana en relación con la biología (el genoma+), las exposiciones ambientales (el exposoma) y sus determinantes sociales, sociológicos y conductuales (el conductoma). La SIGciencia genética plantea tres necesidades claves: primera, una fundamentación matemática para la teoría emergente; segunda, modelos basados en proceso que conecten las escalas biológica y geográfica; tercera, estimativos biológicamente plausibles de los rezagos espacio-temporales de la enfermedad. Los modelos compartimentados pueden ser una posible solución; este artículo desarrolla dos modelos, utilizando como referente el cáncer pancreático. El primero modela la carcinogénesis con base en la cascada de mutaciones y cambios celulares que desembocan en cáncer metastásico. El segundo modela las etapas del cáncer con criterios de diagnóstico. Estos modelos proveen estimativos empíricos de la distribución de latencias en estados celulares y etapas de la enfermedad, y mapas de la carga de una enfermedad que todavía está por ser diagnosticada. Tal enfoque enlaza nuestro emergente conocimiento de la ciencia del genoma con la progresión del cáncer a nivel celular, con los individuos y su etapa del cáncer en diagnóstico, y con las distribuciones geográficas del cáncer en poblaciones existentes. Estos desarrollos metodológicos y el ejemplo son la base para una nueva síntesis en geografía de la salud: la SIGciencia genética.
Acknowledgments
We thank Jaymie Meliker and Chantel Sloan and colleagues at the first Geolife Roundtable meeting (March 2013 in Gavle, Sweden) for thoughtful discussion and encouragement. We thank our colleagues in Australia's Cooperative Research Centers for Spatial Information (CRCSI) Health Program—Narelle Mullan, Tarun Weeamanthri, and Peter Woodgate. The first and second authors are Co-Science Directors of CRCSI Health Australia. We thank members of the Eagle Pass Yellowstone Expedition—Richard Marston, Andrew Marcus, and David Mattern for insightful criticism and comments. This avenue of research (integration of geography and population genetics) was suggested to the first author by John A. Jacquez in the 1990s.