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    濟(jì)南市大氣顆粒物短期暴露對老年人群血清淀粉樣蛋白P組分影響的定群研究

    2021-01-26 03:54:20方建龍劉園園周敬文孔凡玲鄧富昌符元證董皓冉施小明
    環(huán)境科學(xué)研究 2021年1期
    關(guān)鍵詞:濟(jì)南市顆粒物大氣

    王 瓊, 方建龍, 劉園園, 周敬文, 孔凡玲, 鄧富昌, 符元證, 董皓冉, 施小明*

    1.中國疾病預(yù)防控制中心環(huán)境與人群健康重點實驗室, 中國疾病預(yù)防控制中心環(huán)境與健康相關(guān)產(chǎn)品安全所, 北京 100021 2.濟(jì)南市疾病預(yù)防控制中心, 山東 濟(jì)南 250021 3.山東省疾病預(yù)防控制中心, 山東 濟(jì)南 250014

    大氣污染是我國亟待解決的重大環(huán)境問題之一,其對公眾健康的危害已引起社會的廣泛關(guān)注[1-2]. 我國京津冀及周邊地區(qū)污染排放處于較高水平[3],導(dǎo)致大氣重污染天氣頻發(fā)[4]. 我國設(shè)立了系列科研攻關(guān)課題以深入探索該地區(qū)大氣污染對人群的健康影響[5]. 作為京津冀及周邊“2+26”城市之一的濟(jì)南市,隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展、城市化進(jìn)程的推進(jìn)和機(jī)動車保有量的增加,大氣細(xì)顆粒物(PM2.5)和可吸入顆粒物(PM10)污染形勢較為嚴(yán)峻[6-7]. 2011—2017年濟(jì)南市PM2.5和PM10濃度分別為(96±58)和(164±80)μgm3[8],隨著我國污染防治政策的實施,近些年濟(jì)南市環(huán)境空氣質(zhì)量得到顯著改善,據(jù)《2018年濟(jì)南市國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》顯示,2018年濟(jì)南市區(qū)PM2.5和PM10濃度分別為52和112 μgm3. 盡管濟(jì)南市空氣質(zhì)量已經(jīng)有長足改善,但仍遠(yuǎn)高于GB 3095—2012《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》中顆粒物二級標(biāo)準(zhǔn)限值(PM2.5和PM10年均濃度限值分別為35和70 μgm3).

    高濃度水平大氣顆粒物污染嚴(yán)重威脅人群健康. 目前關(guān)于PM2.5對呼吸系統(tǒng)(如慢性阻塞性肺病[9]、肺功能[10-11])、心腦血管系統(tǒng)(如高血壓[12]、冠心病[13]、動脈粥樣硬化[14])及腎功能下降[15]等相關(guān)疾病影響的研究較多,但近些年研究顯示,大氣顆粒物還會對神經(jīng)系統(tǒng)產(chǎn)生影響,增加人群罹患神經(jīng)變性疾病的風(fēng)險[16-17]. 神經(jīng)變性疾病的發(fā)病率在世界范圍內(nèi)呈逐年上升趨勢,對我國而言,隨著人口老齡化的加劇,患病數(shù)也逐年增多[18]. 目前神經(jīng)變性疾病的病因和發(fā)病機(jī)制尚不清晰,關(guān)于大氣顆粒物污染對神經(jīng)變性疾病的研究也很少. 研究表明,血清淀粉樣蛋白P組分(serum amyloid P component, SAP)的含量在神經(jīng)退行性病變的人群中較高[19-20],其可作為一種潛在的生物標(biāo)志物用于分析大氣顆粒物污染與神經(jīng)系統(tǒng)損傷趨勢的關(guān)聯(lián)性,在一定程度上可以反映大氣顆粒物對神經(jīng)系統(tǒng)的影響程度. 有鑒于此,該研究選擇山東省濟(jì)南市為研究地區(qū),針對甸柳社區(qū)的健康老年人群,于2018年9月—2019年1月進(jìn)行了5次重復(fù)測量的定群研究,同時結(jié)合環(huán)保監(jiān)測超級站點的顆粒物污染數(shù)據(jù),分析短期大氣顆粒物暴露后人群血清中SAP的變化水平,探討不同粒徑大氣顆粒物對神經(jīng)系統(tǒng)的可能影響,以期為京津冀及周邊地區(qū)大氣顆粒物暴露的人群健康防護(hù)提供參考.

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)域和調(diào)查對象

    該研究選擇京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市中的濟(jì)南市作為定群研究現(xiàn)場,并于距濟(jì)南市環(huán)保監(jiān)測超級站2 km范圍內(nèi)的甸柳社區(qū)招募了76位調(diào)查對象. 調(diào)查對象納入標(biāo)準(zhǔn):①居住于甸柳社區(qū)的60~69歲健康老年人;②現(xiàn)住址居住時間長于2年,半年內(nèi)無外出計劃;③自愿參加且有較好的調(diào)查依從性. 存在慢性或急性疾病、定期服用藥物、有吸煙或酗酒等風(fēng)險因素的人群將被排除招募范圍. 76名調(diào)查對象中,完成5次隨訪58名,完成4次隨訪12名,完成3次隨訪3名,完成2次隨訪3名,共完成353人次隨訪. 該研究方案通過中國疾病預(yù)防控制中心環(huán)境與健康相關(guān)產(chǎn)品安全所倫理審查委員會的批準(zhǔn)(201816號),并且所有調(diào)查對象均簽署了知情同意書.

    1.2 研究設(shè)計和數(shù)據(jù)收集

    為了更好地研究大氣污染對人群健康的影響,2018年9月—2019年1月期間每月對調(diào)查對象進(jìn)行一次三天隨訪. 每次隨訪包括問卷調(diào)查、體格檢查和血樣采集等. 為了最大程度地減少因飲食結(jié)構(gòu)不同而造成的影響,調(diào)查前兩天開始為所有調(diào)查對象提供餐食,持續(xù)至當(dāng)次隨訪結(jié)束.

    暴露監(jiān)測:基于大氣環(huán)境科學(xué)綜合數(shù)據(jù)采集與共享平臺收集2018年9月—2019年1月濟(jì)南市甸柳社區(qū)附近環(huán)保監(jiān)測超級站點的PM10和PM2.5小時監(jiān)測數(shù)據(jù),以及同時期的溫度、相對濕度等氣象指標(biāo)的小時監(jiān)測數(shù)據(jù).

    問卷調(diào)查和體格檢查:①問卷調(diào)查. 所有調(diào)查對象每次隨訪調(diào)查內(nèi)容包括一般情況、居住環(huán)境、行為活動模式、疾病史等信息. ②體格檢查. 所有調(diào)查對象均進(jìn)行體格檢查,包括身高、體重、腰圍、血壓、心率等.

    血樣采集及實驗室檢查:每次隨訪采集調(diào)查對象靜脈血,分裝后運(yùn)至實驗室進(jìn)行SAP檢測. 使用細(xì)胞因子檢測試劑盒(型號#HSTCMAG-28SK-02,默克密理博公司,德國)對血清樣本進(jìn)行處理,之后采用Luminex液相芯片檢測儀(型號FLEXMAP3D,默克密理博公司,德國)配合XPONENT軟件,應(yīng)用多因子檢測技術(shù)檢測血清樣品中的SAP,具體檢測步驟參照HSTCMAG-28SK-02試劑盒使用說明. 血清中可替寧濃度水平通過同位素稀釋高壓液相譜ESI電離源質(zhì)譜法測得. 血液樣品中加入一定比例內(nèi)標(biāo)、氫氧化鉀溶液混合后轉(zhuǎn)移至Isolute SLE+ 400 mg提取盤中,加入5%的異丙醇二氯甲烷混合溶液,重力洗提并濃縮,剩余物復(fù)溶后進(jìn)樣到C18色譜柱(Hypersil Gold C18 Selectivity),洗脫液洗脫,上機(jī)測定.

    1.3 統(tǒng)計分析和敏感性分析

    統(tǒng)計分析:采用Excel 2019軟件建立數(shù)據(jù)庫,經(jīng)R軟件(v3.6.1)進(jìn)行統(tǒng)計分析. 在分析之前,將所測得生物標(biāo)志物濃度進(jìn)行對數(shù)轉(zhuǎn)換以達(dá)到正態(tài)分布. 采用線性混合效應(yīng)模型分析PM2.5和PM10暴露對SAP的影響,模型以SAP數(shù)值作為因變量,以自變量PM2.5或PM10濃度和協(xié)變量(年齡、性別、體重指數(shù)、血漿中可替寧濃度水平、時間、溫度和相對濕度)作為固定效應(yīng)項,溫度、相對濕度分別采用自由度為6和3的自然樣條函數(shù)進(jìn)行擬合,以每名調(diào)查對象的編號(ID)作為隨機(jī)效應(yīng)項,其中可替寧作為尼古丁在人體內(nèi)的主要代謝產(chǎn)物,以其作為協(xié)變量可控制煙草暴露對研究結(jié)果的影響. 效果估計值為污染物濃度每增加一個四分位間距(IQR)濃度時生物標(biāo)志物變化的百分比. 采用Benjamini-Hochberg錯誤控制方法(FDRB-H)對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析以校正P值[21],當(dāng)FDRB-H<0.05時表示差異有統(tǒng)計學(xué)意義.

    敏感性分析:通過調(diào)整主模型中協(xié)變量(時間、溫度和相對濕度)自然樣條函數(shù)自由度、刪除溫度和相對濕度以及增加教育程度等協(xié)變量的方式,對模型的穩(wěn)定性進(jìn)行驗證.

    2 結(jié)果與分析

    2.1 描述性分析

    該研究共納入76名研究對象,其中男性38名(50%). 研究對象的年齡和體重指數(shù)分別為(65.07±2.75)歲和(25.03±2.40)kgm2. 76名研究對象的SAP濃度為(7.62±3.23)ngmL. 在研究時間段內(nèi),大氣PM2.5和PM10濃度分別為(48.58±31.89)和(106.92±52.69)μgm3,PM2.5和PM10的IQR分別為44.00和83.00 μgm3. 其中,1月大氣顆粒物濃度最高,PM2.5和PM10濃度分別為(69.38±45.86)和(160.92±37.51)μgm3. 研究期間相對濕度和溫度分別為45.81%±12.88%和(21.72±3.36)℃. 5次隨訪調(diào)查相關(guān)信息如表1、2所示.

    表1 調(diào)查相關(guān)因素基本信息

    表2 研究期間大氣PM2.5和PM10暴露水平

    Table 2 Exposure levels of PM2.5 and PM10 in the atmosphere μgm3

    表2 研究期間大氣PM2.5和PM10暴露水平

    指標(biāo)月份平均值標(biāo)準(zhǔn)差中位數(shù)四分位數(shù)間距PM2.5PM109月36.719.7139.0022.0010月44.897.2244.004.0011月30.6917.5447.0037.0012月55.3539.7969.0087.001月69.3845.8671.00113.00合計48.5831.8944.0044.009月67.0221.3078.0039.0010月119.6146.4592.0071.0011月52.4922.2573.0044.0012月111.3544.68137.0090.001月160.8537.51184.0063.50合計106.9252.6992.0083.00

    2.2 大氣顆粒物對SAP指標(biāo)的影響

    研究期間PM2.5和PM10對研究對象SAP影響的時間累積滯后效應(yīng)結(jié)果(最大累積滯后時間為72 h)如圖1所示. 結(jié)果顯示,模型調(diào)整性別、年齡、體重指數(shù)、血漿中可替寧濃度水平、相對濕度、溫度和“星期幾效應(yīng)”等混雜效應(yīng)后,大氣PM2.5濃度增加會導(dǎo)致調(diào)查對象SAP顯著上升,而大氣PM10濃度增加會導(dǎo)致SAP水平上升,但無統(tǒng)計學(xué)意義. 大氣PM2.5在累積滯后0~6 h(lag06)暴露時,SAP水平升高最明顯,PM2.5濃度每增加1個IQR(單位為μgm3),SAP水平升高18.73%(95%CI為9.20%~29.08%)(FDRB-H<0.05).

    注: 模型調(diào)整了相對濕度、溫度、“星期幾效應(yīng)”、年齡、體重指數(shù)、性別、血漿中可替寧濃度水平等混雜效應(yīng). 縱坐標(biāo)為PM2.5或PM10濃度每上升1個四分位數(shù)間距(IQR)時SAP的變化率;圖中線段為95%CI值;Lag06表示累積滯后0~6 h,Lag012表示累積滯后0~12 h,其他以此類推. 下同.圖1 PM2.5和PM10在不同累積滯后時間下對SAP指標(biāo)影響的單污染物模型分析Fig.1 Analysis of single pollutant model of the impact of PM2.5 and PM10 on SAP under different accumulative lag time

    2.3 敏感性分析

    敏感性分析結(jié)果顯示,采用不同自由度下的時間和氣象指標(biāo)(溫度和相對濕度)、分別增加協(xié)變量(月份、教育程度)及剔除協(xié)變量(溫度和相對濕度)后對模型運(yùn)行結(jié)果的影響較小,表明模型較為穩(wěn)定. 時間趨勢的自由度分別由6和3變?yōu)?時,溫度和相對濕度自由度變化范圍為2~6時,PM2.5和PM10效應(yīng)預(yù)測結(jié)果也基本相同(見圖2).

    圖2 PM2.5和PM10在不同累積滯后時間下對SAP指標(biāo)影響的單污染物模型敏感性分析Fig.2 Sensitivity analysis of single pollutant model of impact of PM2.5 and PM10 on SAP under different accumulative lag time

    3 討論

    該研究在匹配環(huán)保監(jiān)測超級站PM2.5和PM10空氣污染暴露數(shù)據(jù)以及氣象監(jiān)測站氣象數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,對濟(jì)南市甸柳社區(qū)76名調(diào)查對象開展了5次血液樣本中SAP的重復(fù)測量,分析PM2.5和PM10對人群生物指標(biāo)的影響及滯后效應(yīng). 研究顯示,PM2.5短期暴露可引起SAP顯著升高,特別是在累積滯后0~6 h范圍內(nèi);同時PM10短期暴露雖然可引起累積滯后0~6 h SAP的升高,但效應(yīng)無統(tǒng)計學(xué)意義.

    SAP作為正五聚蛋白家族之一,可在肝細(xì)胞中產(chǎn)生并循環(huán)于血液中[22]. SAP常在發(fā)生損傷和炎癥后產(chǎn)生,因此也可以作為全身性炎癥的敏感生物標(biāo)志物[23]. 另外,SAP作為一種淀粉樣沉積蛋白,普遍存在于體內(nèi)淀粉樣變沉積物內(nèi)[24]. SAP可與所有類型的淀粉樣沉積物中的原纖維結(jié)合,易于淀粉樣變性病的發(fā)生[25]. 研究顯示,SAP的免疫反應(yīng)還發(fā)生在阿爾茨海默氏病(Alzheime disease, AD)、帕金森病(Parkinson′s disease, PD)和其他神經(jīng)退行性疾病的神經(jīng)原纖維纏結(jié)中[19]. 在AD患者血液或腦脊液中SAP水平升高[26-27],表明SAP是AD診斷的潛在生物標(biāo)志物;同樣的研究[20]顯示,PD患者血液中SAP水平也顯著高于健康人群. 綜上,SAP或許可作為淀粉樣病變相關(guān)疾病的生物標(biāo)志物. 已有研究顯示,小粒徑大氣顆粒物可由嗅神經(jīng)或嗅球進(jìn)入腦部,引起具有大腦毒性的活性氧產(chǎn)生而損傷中樞神經(jīng)系統(tǒng)[28],說明大氣顆粒物對人群神經(jīng)系統(tǒng)有潛在危害. 另有研究表明,暴露于煙煤排放物的不吸煙女性血清中SAP顯著高于使用無煙煤的不吸煙女性[29]. 這與筆者研究中PM2.5急性暴露后也顯著升高了SAP濃度的結(jié)果相一致. 究其原因:一方面可能是由于細(xì)顆粒物暴露后使機(jī)體發(fā)生了炎癥反應(yīng)[30]; 另一方面也預(yù)示了大氣顆粒物污染可能潛在危害神經(jīng)系統(tǒng),影響淀粉樣病變疾病的發(fā)生和發(fā)展.

    該研究中未發(fā)現(xiàn)PM10對研究對象SAP的濃度水平產(chǎn)生顯著影響,這可能與其粒徑特點有關(guān). 小粒徑顆粒物表面積更大,更易附著各種有害污染物,同時也更能深入人體呼吸與神經(jīng)系統(tǒng),對人體健康帶來更大的威脅. 一項針對糖尿病患者的定群研究顯示,粒徑范圍在0.25~1.0 μm內(nèi)的顆粒物對二型糖尿病患者的血壓升高作用明顯,其中0.25~0.40 μm粒徑段的顆粒物作用最強(qiáng)[31],小粒徑顆粒物對一些生物標(biāo)志物的影響也有同樣的規(guī)律[32]. 因此,該研究中PM2.5對SAP的影響較PM10顯著,與其粒徑范圍有一定關(guān)聯(lián),提示在進(jìn)行大氣污染對健康影響研究中,應(yīng)更關(guān)注小粒徑顆粒物的潛在危害.

    4 結(jié)論

    a) 2018年9月—2019年1月濟(jì)南市甸柳社區(qū)大氣PM2.5和PM10濃度分別為(48.58±31.89)和(106.92±52.69)μgm3;隨訪期間大氣顆粒物呈現(xiàn)明顯的月度變化,其中1月濃度最高,PM2.5和PM10濃度分別為(69.38±45.86)和(160.92±37.51)μgm3.

    b) 使用線性混合效應(yīng)模型分析不同粒徑大氣顆粒物對SAP的影響,PM2.5暴露對SAP的影響程度高于PM10,顯示不同粒徑的顆粒物對人群健康影響程度有所不同.

    c) 該研究選擇的線性混合效應(yīng)模型較為穩(wěn)定,可準(zhǔn)確反映大氣顆粒物污染對SAP的影響程度.

    致謝:衷心感謝本課題執(zhí)行過程中課題組成員、現(xiàn)場調(diào)查相關(guān)機(jī)構(gòu)工作人員、數(shù)據(jù)提供機(jī)構(gòu)工作人員等的辛勤工作和努力付出.

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