虽然人类有许多对环境污染物的感受器，但大多数时候人类在暴露后没有获知相关的刺激信息。例如，人类有内毒素受体TRL4，吸入暴露后会触发许多生物事件，直到相关信号转化为炎症生物标记物，如IL-6、TNF-a，继而出现临床疾病症状等。如果在这些蛋白表达足够量前就能探测到特征性的物质排放，将有助于帮助识别疾病即将发生的信号。基于这种想法，团队前期发现当大鼠暴露有毒物质包括内毒素、蓖麻毒素等在内的空气污染物时，在很短的时间内发现了基于不同污染物的呼出气中VOC的特征指纹。通过监测大鼠呼出气中VOC指纹的变化，可以实现对空气毒性的实时预警。在新冠肺炎疫情，团队同样发现新冠病毒气溶胶作为一种病原体，被吸入人体后会对代谢活动有扰动，从而通过呼吸排放特定指纹的呼出气VOC，通过检测VOC指纹可以实现新冠肺炎的快速筛查，结合机器学习的方法灵敏度可达95%。团队在国际上最早报道新冠肺炎呼出气挥发性有机物标志物，早在2020年6月就将相关研究发布在医学预印本平台（MedRxiv）。 2022年4月，美国食品药品监督管理局（FDA）紧急授权批准了美国一项通过呼出气VOCs的新冠病毒感染快速筛查方法。北京大学环境科学与工程学院要茂盛课题组的最新人群研究发现呼出气中的丙醇和异戊二烯可以作为短期霾污染暴露的潜在气体生物标志物。 阅读更多有关 要茂盛教授团队揭示细胞应对环境胁迫而产生挥发性有机物的生物学机制