综合的饮食模式通过遗传和代谢组学机制解释了获得性囊性肾病的发病风险

《Frontiers in Nutrition》：Comprehensive dietary patterns explain acquired cystic kidney disease risk through genetic and metabolomic mechanisms

高脂高糖饮食增加获得性肾囊肿（ARC）风险，富含微营养素和纤维的饮食具有保护作用，支链氨基酸、IGF-1和RDW起中介作用。 UK Biobank队列研究通过RRR和LPA构建CDPI框架，纳入119709人，中位随访10.57年，850例ARC。脂质丰富、高能量饮食（奶酪、黄油、披萨）和糖分高、纤维低饮食（巧克力、含糖饮料）显著增加风险，HR分别为1.080-1.144和1.144-1.342。微营养素和纤维丰富饮食（蔬菜、水果、鸡肉、坚果、鸡蛋）风险降低，HR为0.943-0.911。代谢组学显示支链氨基酸、IGF-1和红细胞分布宽度（RDW）是关键中介因素。

　　近年来，随着健康意识的提升和医学技术的进步，人们越来越关注饮食与慢性疾病之间的关系。其中，获得性肾囊肿（Acquired Renal Cysts, ARC）作为一种常见的肾脏疾病，其发病率在体检中显著上升，成为医学界和公共卫生领域的重要研究对象。ARC通常表现为良性囊状结构，尽管其本身并不直接威胁生命，但与肾功能下降和代谢综合征等疾病存在潜在关联。因此，探索ARC与饮食模式之间的关系，不仅有助于理解其发病机制，也为制定有效的饮食干预策略提供了科学依据。

本研究基于英国生物银行（UK Biobank）这一大规模前瞻性队列研究，旨在通过综合分析饮食模式（Dietary Patterns, DPs）与ARC风险之间的关系，揭示饮食对肾囊肿形成的潜在影响。UK Biobank涵盖了超过50万名年龄在37至73岁之间的参与者，其数据涵盖了详细的饮食记录、社会经济信息、健康行为、生物标志物等。通过分析这些数据，研究者能够构建出全面的饮食模式整合框架（Comprehensive Dietary Pattern Integration, CDPI），以更系统地理解饮食模式与健康结果之间的复杂联系。

在研究过程中，研究者首先使用了Oxford WebQ这一网络问卷工具，收集了参与者在不同时间点的饮食数据。通过将这些数据与基因组数据相结合，构建了遗传风险评分（Polygenic Risk Score, PRS），以评估遗传因素对ARC风险的潜在影响。同时，研究者还采用了核磁共振（NMR）代谢物分析，用于探索饮食模式如何通过代谢物中介作用影响ARC的发生。这一综合方法使得研究不仅关注饮食模式本身，还深入探讨了其背后的生物机制。

研究结果表明，参与研究的119,709名参与者中，有850名被确诊为ARC。分析发现，富含脂肪和高糖的饮食模式显著增加了ARC的风险，而富含微量营养素和膳食纤维的饮食模式则表现出一定的保护作用。具体而言，高脂高热量饮食模式（如高脂奶酪、黄油、披萨）与ARC风险的升高相关，而高糖低纤维饮食模式（如巧克力甜点、含糖饮料）同样显示出显著的促发作用。相比之下，富含微量营养素和低脂的饮食模式（如蔬菜、新鲜水果）以及富含膳食纤维的饮食模式（如瘦肉、坚果、鸡蛋）则与ARC风险的降低相关。此外，研究还发现，某些代谢物如支链氨基酸（BCAAs）、胰岛素样生长因子-1（IGF-1）和红细胞分布宽度（RDW）在饮食模式与ARC风险之间的关系中起到了中介作用。

值得注意的是，尽管某些饮食模式如高脂高热量和高糖低纤维与ARC风险显著相关，但其影响在不同人群中存在差异。例如，在男性群体中，这些饮食模式的影响更为明显，而在女性群体中则相对较弱。此外，BMI（身体质量指数）的不同水平也影响了饮食模式与ARC风险之间的关系，高脂高热量和高糖低纤维饮食模式在低BMI和高BMI群体中表现出更强的促发作用，而在中间BMI群体中则影响不显著。这种差异可能与个体的代谢特征和生活方式密切相关。

在子群分析中，研究者还发现，某些特定的饮食模式在特定年龄段表现出更强的保护作用。例如，在50至60岁的人群中，富含微量营养素和膳食纤维的饮食模式显示出显著的保护效应。此外，研究者还发现，吸烟和饮酒等不良生活习惯可能进一步放大某些饮食模式对ARC风险的促发作用。这些结果表明，饮食模式不仅与ARC的发生有关，还可能与其他健康行为相互作用，共同影响肾功能。

本研究的创新之处在于构建了一个综合的饮食模式整合框架（CDPI），该框架结合了数据驱动的饮食模式识别（Reduced Rank Regression, RRR）和潜在剖面分析（Latent Profile Analysis, LPA）。通过这一框架，研究者能够从多个角度分析饮食模式与ARC之间的关系，包括其剂量反应关系和潜在的生物机制。此外，研究者还通过多种统计方法，如Cox回归模型和有限正常混合模型，进一步验证了这些饮食模式的显著性。

尽管本研究取得了重要成果，但也存在一些局限性。首先，饮食模式的识别依赖于参与者提供的自我报告数据，这可能受到回忆偏差和报告误差的影响。其次，ARC的诊断可能具有一定的延迟性，尤其是在队列研究中，难以区分简单的和复杂的肾囊肿，也无法评估与终末期肾病相关的囊肿。此外，UK Biobank的样本并非随机抽取，而是基于参与者的自愿报名，这可能引入选择偏差。例如，大多数参与者为白人英国人，且社会经济状况相对较好，这可能导致研究结果较为保守，无法完全推广到更广泛的人群。

总的来说，本研究为理解饮食模式与ARC之间的关系提供了重要的科学依据。通过分析高脂高热量和高糖低纤维饮食模式对ARC风险的显著影响，以及富含微量营养素和膳食纤维的饮食模式的保护作用，研究者揭示了饮食在肾囊肿形成中的关键作用。此外，研究还发现，某些代谢物如BCAAs、IGF-1和RDW在饮食模式与ARC风险之间的关系中起到了重要的中介作用，这为未来的饮食干预研究提供了新的思路。尽管存在一定的局限性，但本研究的方法和结果仍具有重要的参考价值，为公共卫生政策和个体化饮食建议提供了科学支持。