中国中老年人群长期暴露于PM2.5及其组分对慢性肺病风险的影响：一项大规模人群队列研究证据

《BMC Public Health》：Impact of long-term exposure to PM2.5 and its components on the risk of chronic lung disease in middle-aged and elderly chinese: evidence from a large Chinese population-based cohort

本研究针对PM2.5化学组分对慢性肺病（CLD）影响的证据不足问题，通过中国健康与养老追踪调查（CHARLS）队列数据，发现长期暴露于PM2.5及其组分（黑碳、有机质、硫酸盐等）显著增加CLD风险，其中黑碳、硫酸盐和有机质的联合危害效应尤为突出，为精准防控空气污染相关呼吸疾病提供了科学依据。

　　

随着中国人口老龄化进程加速，慢性肺病（Chronic Lung Disease, CLD）已成为第三大死亡原因，给社会带来沉重负担。这类疾病包括慢性支气管炎、肺气肿、肺心病和哮喘等，其特征是不可逆的气流受限、黏液过度分泌和气道慢性炎症。虽然环境因素已被确认与CLD发病密切相关，但细颗粒物（PM_2.5）中具体哪些化学成分对健康危害最大，以及这些污染物浓度随时间变化的动态轨迹如何影响疾病风险，仍是科学界亟待解答的问题。

以往研究多关注PM_2.5整体浓度与CLD的关联，忽视了不同地区PM_2.5化学组成的差异性及其毒性效应的复杂性。更值得注意的是，同一地区的PM_2.5化学成分也会随时间变化，这种动态变化如何影响健康效应尚未明确。为解决这一科学问题，石玉等人发表在《BMC Public Health》的研究，利用中国健康与养老追踪调查（China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS）这一全国性大型队列数据，深入探讨了长期暴露于PM_2.5及其主要化学成分对中老年人CLD风险的影响。

研究团队采用了几个关键技术方法：基于中国高精度大气成分追踪（TAP）数据库获取PM_2.5及其组分（黑碳、有机质、硫酸盐、硝酸盐、铵盐）浓度数据；利用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）2011-2018年四轮追踪数据，共纳入53，586观察样本；应用广义线性混合模型（GLMM）分析污染物暴露与CLD风险的关联；采用组基轨迹模型（GBTM）识别PM_2.5及其组分浓度随时间变化的轨迹模式；使用加权分位数和回归（WQS）和分位数g计算回归（Qg-comp）进行多污染物混合暴露分析。

描述性分析

研究分析了53，586个观察特征，涵盖18，125名参与者。参与者平均年龄为60.14±9.40岁，男性占40.8%。其中5，382人被诊断为CLD。患有CLD的参与者更多为男性、农村居民、已婚、参与社会活动且教育水平较低。所有PM_2.5组分浓度在CLD组与非CLD组间均存在显著差异。

PM_2.5及其组分与CLD的关系

单污染物分析显示，PM_2.5及其五种组分浓度与CLD风险呈显著正相关。在完全调整模型中，PM_2.5每增加1μg/m³，CLD风险增加0.6%（OR=1.006）。各组分中，黑碳（BC）的风险效应最强，每增加1μg/m³风险升高17.7%（OR=1.177），其次为硫酸盐（SO₄^2-，3.7%）、有机质（OM，2.7%）、铵盐（NH₄⁺，2.8%）和硝酸盐（NO₃^-，2.1%）。四分位数分析显示，随着污染物浓度升高，CLD风险呈现递增趋势。

多污染物混合暴露分析进一步证实了黑碳、硫酸盐和有机质的主导作用。Qg-comp模型权重估计显示，硫酸盐（0.611）、黑碳（0.203）和有机质（0.112）是影响CLD风险最重要的组分。WQS分析结果类似，这三种组分的联合暴露使CLD风险增加31.8%（OR=1.318）。

PM_2.5及其组分变化轨迹与CLD发病的关系

轨迹分析将2011-2018年间PM_2.5及其组分浓度变化分为四类：快速下降组、中度下降组、缓慢下降组和相对稳定组。与快速下降组相比，下降速度越慢的组别，CLD风险越高。完全调整后，PM_2.5轨迹变化的OR值为1.154，黑碳为1.097，有机质为1.101，硫酸盐为1.010，硝酸盐为1.132，铵盐为1.126。这表明不仅污染物绝对浓度水平，其浓度下降速率也与CLD风险密切相关。

敏感性分析

分层分析显示，PM_2.5及其组分对CLD风险的影响存在人群异质性。女性、已婚、初中及以下学历、参与社会活动、吸烟饮酒以及自评健康状况较差的人群，对污染物暴露更为敏感。

研究结论与意义

这项前瞻性队列研究首次在全国范围内系统评估了PM_2.5各化学组分对中老年人CLD风险的长期影响。研究结果表明，长期暴露于PM_2.5及其组分显著增加CLD发病风险，其中黑碳、硫酸盐和有机质是主要的危害成分。这些颗粒物由于粒径小，可深入肺泡区域，激活肺部免疫系统，引发炎症反应和氧化应激，导致肺组织损伤和功能下降。

研究创新性地引入了轨迹分析方法，发现PM_2.5及其组分浓度的下降速率与CLD风险相关，提示在空气污染治理过程中，不仅要关注污染物浓度绝对值，还需考虑其动态变化特征。

这项研究为制定针对性的大气污染防控策略提供了重要科学依据。鉴于黑碳、有机质和硫酸盐在联合危害中的显著作用，严格控制这些组分的排放，特别是来自工业生产和交通源的部分，可能有助于降低中国快速老龄化人群中CLD的流行趋势。研究结果强调，未来空气质量管理政策应更加关注PM_2.5特定组分的控制，而不仅仅是总量减排，这对于改善公共卫生、减轻医疗负担具有重要意义。