全血中鐵、鈣、銅、鎂、硒與代謝綜合征關(guān)聯(lián)的病例對照研究

黃仙，吳壽嶺，陳朔華，郭淑霞*

(1 石河子大學(xué)醫(yī)學(xué)院預(yù)防醫(yī)學(xué)系，新疆 石河子 832000；2 開灤總醫(yī)院心內(nèi)科，河北 唐山 063000；3 開灤(集團)公司員工健康保障中心，河北 唐山 063000)

代謝綜合征(metabolic syndrome，MS)是以多種代謝危險因素聚集為主要特征的一組臨床癥候群，包括肥胖、高血壓、血脂異常以及高血糖等[1]。研究發(fā)現(xiàn)，在發(fā)達國家中MS的患病率為20%～25%，并隨著時間推移呈現(xiàn)持續(xù)增加趨勢[2]。同樣，MS也威脅了我國人群的健康。近年來，隨著我國經(jīng)濟水平的提高，以及人口老齡化的加劇，代謝性疾病如脂質(zhì)異常和糖尿病等在人群中所占的比例不斷升高，據(jù)估計我國成人的MS患病率高達23.3%[3]，已成為我國乃至全球面臨的重要公共衛(wèi)生問題之一。而MS的代謝類型多樣，致病機制復(fù)雜，至今尚無明確的病因。近年來，金屬元素對人群健康影響被廣泛關(guān)注。人體常見的必需金屬元素包括鐵、銅、鎂、鈣和硒等，其在人體內(nèi)的生物需要量較少，但可以通過多種形式發(fā)揮其生物學(xué)效應(yīng)，是很多酶的輔酶因子，參與機體代謝，調(diào)節(jié)細胞穩(wěn)態(tài)和免疫反應(yīng)[4]。但當金屬元素的攝入、排泄或體內(nèi)代謝過程障礙，即金屬代謝紊亂發(fā)生時，可導(dǎo)致多種代謝疾病的發(fā)生，如高血壓[5]、糖尿病[6]、脂肪肝[7]和癌癥[8]等。目前大多數(shù)研究關(guān)注于單一金屬元素與MS之間的風險關(guān)聯(lián)且研究結(jié)果尚不一致，因此本研究通過開展以唐山開灤隊列人群為基礎(chǔ)的病例對照研究，探討在男性人群中多種金屬元素及其共同暴露與MS之間的風險關(guān)聯(lián)，以期為預(yù)防MS的發(fā)生、發(fā)展以及治療提供一定的參考。

1 資料與方法

1.1 研究對象

開灤隊列是以開灤集團職工體檢人群為基礎(chǔ)，于2006建立的大型前瞻性隊列，每兩年進行一次隨訪。本研究是以開灤隊列人群為基礎(chǔ)的病例對照研究。病例選自2017年8月至2018年5月在3家開灤集團附屬醫(yī)院(林西醫(yī)院、馬家溝醫(yī)院和荊各莊醫(yī)院)完成隨訪且經(jīng)診斷為MS的361名男性。對照組選自同期在相同醫(yī)院完成隨訪的非MS男性，并與病例組按照年齡進行頻數(shù)匹配，最終納入1 109名對照。納入標準：年齡≥18歲的男性開灤集團職工；排除標準：癌癥和帕金森綜合征患者。本研究經(jīng)開灤集團和中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院倫理委員會批準(批準號：2018ZX10715005)，并取得所有涉及此項研究對象的知情同意。

1.2 內(nèi)容與方法

所有資料的收集由經(jīng)過統(tǒng)一培訓(xùn)的專業(yè)護士或醫(yī)生完成。調(diào)查內(nèi)容包括問卷調(diào)查、體格檢查和實驗室檢查。問卷內(nèi)容包括：1、人口學(xué)特征：包括年齡、性別、出生日期和職業(yè)等。2、行為因素：包括吸煙和飲酒等。3、個人病史：包括高血壓史、糖尿病以及心血管疾病等。體格檢查包括身高、體重、腰圍、臀圍和血壓等。血常規(guī)檢查包括三酰甘油(Triglycerides, TG)、高密度脂蛋白膽固醇(High density lipoprotein cholesterol, HDL-C)、總膽固醇(Total cholesterol, TC)、空腹血糖和高敏C反應(yīng)蛋白(High sensitivity C-reactive protein, Hs-CRP)等。采集血樣的研究對象晨起空腹狀態(tài)下抽取肘前靜脈血5 mL，現(xiàn)場離心后即刻放置于-80 ℃冰箱保存。所有血常規(guī)項均在采樣當天在開灤總醫(yī)院中心實驗室采用自動分析儀(日立7600型)進行分析。

血液中金屬濃度(包括鐵、銅、鎂、鈣和硒)采用電感耦合等離子質(zhì)譜儀分析方法檢測，具體方法為：全血樣品經(jīng)0.5%硝酸稀釋、混勻、離心后，取上清液，再次經(jīng)0.5%硝酸稀釋、混勻，作為待測溶液樣品；分別取金屬元素(鐵、銅、鎂、鈣和硒)標準品(批號：B1904120、B1804064、18124、B1806038和18106。硒標準品生產(chǎn)廠家為中國計量科學(xué)研究院，其他4種標準品源自北京壇墨質(zhì)檢科技有限公司)，以0.5%硝酸逐級稀釋為工作標準溶液；將工作標準溶液系列樣品和待測溶液樣品依次上機，同時加入內(nèi)標混合溶液，建立內(nèi)標校正標準曲線法以定量分析各金屬濃度；采用混合人全血樣品作為質(zhì)控樣品，跟隨每個批次進行檢測。每15份混合血樣中檢測1份作為質(zhì)量控制。除銅濃度低于檢出限(15 μg·mL-1)外，其余濃度均在線性范圍內(nèi)。血銅在批內(nèi)、批間變異系數(shù)均小于10.00%。

1.3 相關(guān)變量的定義和診斷標準

吸煙定義為過去1年平均每天至少吸1支，且連續(xù)時間1年及以上者。飲酒定義為過去一年至少飲酒12次及以上，且持續(xù)時間1年及以上者。腰圍≥90 cm者定義為肥胖[9]。高血壓依據(jù)《中國高血壓防治指南(2018年修訂版)》[10]，定義為收縮壓≥140 mmHg或舒張壓≥90 mmHg ( 1 mmHg=0. 133 kPa)，或既往有高血壓病史或正在服用降壓的藥物者。糖尿病依據(jù)《中國2型糖尿病防治指南(2020年版)》[11]，定義為空腹血糖≥7.0 mmol·L-1，或既往有糖尿病史或有降血糖用藥史者。

MS診斷標準根據(jù)2018年《中國2型糖尿病防治指南(2017版)》定義[12]：(1)腹型肥胖，即中心肥胖：腰圍男性≥90 cm，女性≥85 cm；(2)高血糖：空腹血糖≥6.1 mmol·L-1或糖負荷后2 h血糖≥7.8 mmol·L-1和(或)已確診為糖尿病并治療者；(3)高血壓：血壓≥130/85 mmHg及(或)已確認為高血壓并治療者；(4)空腹TG≥1.70 mmol·L-1；(5)空腹HDL-C<1.04 mmol·L-1。以上具備3項或更多項即可診斷。

1.4 統(tǒng)計學(xué)分析方法

各變量根據(jù)其分布特征選擇合適的描述方法，連續(xù)變量以均數(shù)±標準差或中位數(shù)(25%分位數(shù)，75%分位數(shù))描述，分類變量用例數(shù)(%)表示。組間比較采用t檢驗或Manne-Whitney U檢驗(連續(xù)變量)，分類變量采用Pearson卡方檢驗或Fisher確切概率法。

首先，以對照組人群中各個金屬元素的中位值為參照點，采用限制性立方樣條函數(shù)分別描述各個金屬元素與MS的線性關(guān)系，并將其結(jié)果作為各個金屬的分組依據(jù)；隨后，采用單因素和多因素logistic回歸模型分別評估各個金屬元素與MS之間的風險關(guān)聯(lián)。多因素模型中校正年齡、吸煙(是/否)、飲酒(是/否)、工作類型(腦力勞動/體力勞動)和Hs-CRP。

進一步采用自適應(yīng)彈性網(wǎng)模型(Adaptive Elastic-Net, AENET)[13]探究各個金屬元素共同暴露狀態(tài)下與MS的關(guān)聯(lián)效應(yīng)。首先，為了消除因為變量度量單位不同所導(dǎo)致的影響，將所有金屬濃度進行Z轉(zhuǎn)換；其次，根據(jù)5-折交叉驗證法的AENET對各金屬元素的線性項、平方項以及兩兩的交互項進行篩選，與MS關(guān)系密切的金屬項將被保留；最后，為了量化各個金屬元素對MS的綜合效應(yīng)，以保留項的參數(shù)作為權(quán)重構(gòu)建環(huán)境風險評分(Environmental risk score, ERS)。ERS計算公式如下：

所有數(shù)據(jù)分析均采用SAS9.4版(SAS institute Inc. Cary, NC)和R3.6.1版軟件完成，P<0.05為差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 研究對象基本特征

本研究最終納入1 470名研究對象，平均年齡為54歲以上。與對照組相比，MS組人群飲酒、高血壓、糖尿病的百分比以及腰圍、TC、TG、Hs-CRP和硒濃度顯著較高(P均<0.001)。而HDL-C、鈣、銅和鎂濃度顯著低于對照組人群(P均<0.05)(表1)。

表1 病例和對照組人群的基本特征分布比較

2.2 金屬元素與MS的關(guān)聯(lián)強度

各金屬與MS的限制性立方樣條模型結(jié)果顯示(圖1)，全血鐵、銅、鎂與MS呈現(xiàn)U型關(guān)系(非線性檢驗P均<0.05)；全血鈣、硒與MS之間為線性關(guān)系(線性檢驗P均<0.01)，但隨濃度的增加，二者的趨勢變化方向相反，MS風險隨著鈣濃度上升而下降，隨著硒濃度升高而升高。

根據(jù)對照組人群中的各金屬濃度的三分位數(shù)進行分組?；谏鲜鱿拗菩粤⒎綐訔l曲線結(jié)果，本研究以全血鐵和鎂的第二分位組，鈣、硒和銅的第一分位組作為參照組，分別進行l(wèi)ogistic回歸分析。

結(jié)果顯示：(1)與全血鐵第二分位組相比，在單因素分析和校正年齡、工作類型、吸煙、飲酒、Hs-CRP和CVD后均發(fā)現(xiàn)鐵第一分位和第三分位組MS的發(fā)生風險顯著增加(P均<0.05)；(2)在單因素和多因素分析中均觀察到全血銅第三分位組MS的發(fā)生風險較第一分位組增加(P<0.01)；(3)與全血鎂第二分位組比較，多因素校正后鎂第一分位組發(fā)生MS的風險顯著增加(P<0.001)；(4)全血鈣第三分位組發(fā)生MS的風險較第一分位組增加(P均<0.001)；(5)與全血硒第一分位組相比，硒第三分位組MS的發(fā)生風險顯著增加(P均<0.001)(表2)。

圖1 全血鐵(A)、銅(B)、鈣(C)、鎂(D)和硒(E)與代謝綜合征的限制性立方樣條曲線

表2 全血鐵、銅、鈣、鎂和硒分別與MS的風險關(guān)聯(lián)

2.3 多金屬共同暴露與MS的綜合效應(yīng)

全血鈣的線性項、硒的平方項以及鈣和鎂的交互項被保留在AENET模型中(表3)?；谏鲜龊Y選出的金屬項分別計算每位研究對象的ERS，ERS取值范圍為-4.39～1.54，中位值為0.01。ERS越高，MS風險越大。結(jié)果提示，血鈣濃度越低，ERS值越大；ERS隨著硒濃度的增加而增加(表3)。分別采用單因素和多因素模型探討ERS與MS的關(guān)聯(lián)，結(jié)果顯示，以ERS第一分位組為參照組，ERS越大，MS的發(fā)生風險越高(P均<0.001)(表4)。

表3 血液金屬預(yù)測因子在自適應(yīng)彈性網(wǎng)回歸中的選擇

表4 基于logistic回歸的ERS與MS的關(guān)聯(lián)分析

3 討論

本研究通過開展以隊列為基礎(chǔ)的病例對照研究，發(fā)現(xiàn)男性人群中，血鐵、鈣、銅、鎂和硒均和MS的發(fā)生相關(guān)，且各金屬元素與MS的關(guān)聯(lián)存在差異。此外，本研究還發(fā)現(xiàn)人體內(nèi)多種金屬元素共同暴露時，MS的發(fā)生風險隨ERS值的增加顯著升高。

本研究觀察到較低血鎂水平會增加MS的發(fā)生風險，這在一項多項雙盲隨機對照試驗結(jié)果中也被證實，其研究發(fā)現(xiàn)鎂攝入量與MS之間呈現(xiàn)負相關(guān)性，并且補充鎂劑可以有效的治療MS[20]。其中可能的機制是因為鎂作為重要的輔酶因子參與葡萄糖代謝，在胰島素作用的酪氨酸激酶磷酸化反應(yīng)中起重要的作用，因此鎂缺乏可能導(dǎo)致胰島素抵抗[21]。此外，硒也可以對胰島素代謝產(chǎn)生影響。研究表明，硒具有雙重作用，既可影響谷胱甘肽過氧化物酶發(fā)揮清除自由基抗氧化作用，也可抑制胰島素樣生長因子的合成引起代謝紊亂，促進MS的進展[22]。在本研究中發(fā)現(xiàn)較高的硒水平與MS的發(fā)生風險呈正相關(guān)，這種關(guān)聯(lián)性在Arnaud等人[23]以歐洲人群為研究對象的橫斷面研究和我國開展的一項巢式病例對照研究[24]中均被證實，F(xiàn)ang等人[24]在校正吸煙、飲酒、體育活動和用藥史后發(fā)現(xiàn)血清硒第三分位組發(fā)生MS的風險是最低水平組的2.72倍(95%CI: 1.43-5.20)。

本研究發(fā)現(xiàn)，較高濃度的血鈣是抑制MS發(fā)生的保護因素。Han等人[25]發(fā)現(xiàn)鈣攝入量每增加300 mg·天-1，MS的風險降低7%(95%CI: 0.87-0.99)。一方面，這是因為人體缺鈣狀態(tài)下會促使更多的鈣被吸收，進而提高1,25-二羥基維生素D3和甲狀旁腺激素的分泌造成血壓升高[26]；另一方面，也增加了鈣進入脂肪細胞的機會，抑制脂肪分解造成脂肪堆積[27]。因此，補充鈣能夠有效預(yù)防MS的發(fā)生。

此外，本研究還探究了多金屬共同暴露時對MS的聯(lián)合效應(yīng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)MS的發(fā)生風險大大增加。Nielsen等人[28]在大鼠實驗研究中觀察到金屬元素之間存在交互作用，影響代謝的變化。但目前關(guān)于金屬共同暴露與MS關(guān)聯(lián)性的人群研究數(shù)量有限，后續(xù)仍需要更多人群數(shù)據(jù)進行驗證。

本研究存在以下局限性：首先，本研究未對金屬元素的穩(wěn)定性進行探究，金屬元素檢測結(jié)果可能會受到其他因素的影響；其次，本研究調(diào)查問卷沒有納入相關(guān)營養(yǎng)補充劑項，可能會對結(jié)果產(chǎn)生一定的影響；最后，本研究為病例對照研究，可能存在奈曼偏倚和回憶偏倚，也無法得到因果關(guān)聯(lián)性結(jié)論。因此，未來仍需要更多的前瞻性研究進一步驗證。