中国女性生殖衰老的环境剂量效应:绿地与空气污染对绝经年龄及卵巢储备功能的全国性研究

《Environment International》:Dose-response of greenness, air pollution, and female reproductive aging: a community-based nationwide study in China

【字体: 时间:2025年11月01日 来源:Environment International 9.7

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  本研究针对中低收入国家女性生殖衰老环境影响因素证据不足的现状,通过全国性社区调查首次揭示了绿地(NDVI)与空气污染物(PM2.5/PM10/NO2)对女性生殖衰老的剂量反应关系。研究发现绿地暴露通过非线性方式降低早绝经风险(HR=0.03)并提升血清AMH水平(变化值1.24),而空气污染呈线性增加风险(HR=2.67-4.11),且存在绿地协同放大污染效应的现象。该研究为环境干预延缓女性生殖衰老提供了精准公共卫生依据。

  
随着全球人口老龄化进程加速,预计到2030年全球绝经后女性将达到12亿,每年新增4700万病例。女性生殖系统作为最早开始衰老的人体器官系统,其功能衰退不仅影响生育能力,更与多种慢性疾病风险密切相关。研究表明,早绝经(≤44岁)女性罹患心血管疾病、骨质疏松、代谢综合征及神经退行性疾病的风险显著增加。然而,关于环境因素如何影响女性生殖衰老的过程,特别是绿地与空气污染的作用机制、剂量反应关系及关键作用窗口,在低中等收入国家人群中仍缺乏系统研究。
为填补这一知识空白,由中国医学科学院&北京协和医学院团队领衔的研究团队在《Environment International》发表了题为"Dose-response of greenness, air pollution, and female reproductive aging: a community-based nationwide study in China"的论文。该研究基于中国女性绝经状况流行病学调查(EIM-CW),在全国12省份84个城市纳入52,665名35-60岁女性,通过多阶段分层整群随机抽样方法,最终纳入15,681名自然绝经女性和4,569名有卵巢储备评估的绝经前女性,首次从表型(绝经年龄)和分子(抗缪勒管激素(AMH))双维度揭示了环境暴露与女性生殖衰老的关联机制。
研究团队运用卫星遥感技术评估居住区绿地水平(归一化植被指数NDVI)和空气污染物(PM2.5/PM10/NO2)浓度,采用超灵敏化学发光免疫分析法检测血清AMH水平。通过Cox比例风险回归结合分布式滞后非线性模型(DLNM)分析环境暴露与早绝经风险的关联,并利用广义线性模型探讨绿地暴露与AMH水平的关系。研究还通过交互项分析和分层分析探索了绿地与空气污染的相互作用及人群易感性。
研究结果揭示出显著的环境剂量效应:绿地暴露与早绝经风险呈反向J型非线性关系,在NDVI≤0.4时保护效应最显著,90百分位暴露水平(NDVI=0.75)的早绝经风险比(HR)降至0.03;相反,空气污染呈现线性剂量反应关系,无最低阈值,PM2.5、PM10和NO2在90百分位暴露水平的HR分别达2.67、2.68和4.11。在分子层面,绿地暴露与绝经前女性AMH水平呈N型关联,NDVI≤0.4时AMH快速上升,90百分位暴露使AMH水平提升1.24倍。
时间滞后模式分析显示,绿地的保护作用主要出现在暴露后第4-12个月,而空气污染的危害效应在连续0-10个月均显著。交互分析发现绿地会放大空气污染的危害效应,NDVI与PM2.5交互项HR为1.03。分层分析表明,低社会经济地位、高孕次和月经周期不规律女性对环境暴露更敏感,如家庭年收入≤6万元女性PM2.5暴露HR达2.75,显著高于高收入组(HR=1.93)。
讨论部分深入阐释了环境因素影响生殖衰老的生物学机制:绿地可能通过调节神经内分泌功能(降低皮质醇水平)、增加体力活动和促进社会凝聚力等途径延缓卵巢衰老;空气污染则通过干扰激素稳态、诱导氧化应激和慢性炎症加速卵泡耗竭。特别值得注意的是,绿地对空气污染危害的协同放大效应可能与绿色区域居民户外活动增加导致的污染物吸入量上升有关。
该研究的创新性在于首次系统量化了中国女性生殖衰老的环境剂量反应曲线,识别出关键暴露窗口和易感人群,为制定精准公共卫生干预策略提供了科学依据。研究建议政策制定者应同步推进绿地建设与空气质量改善,特别关注低社会经济地位人群的环境公平性,通过多部门协作实施环境干预措施,从而延缓女性生殖衰老进程,促进健康老龄化。
这项全国性研究不仅填补了中低收入国家环境生殖流行病学领域的空白,其建立的暴露评估模型和分析方法也为未来相关研究提供了重要方法论参考。随着全球环境变化加剧,理解环境因素与生殖健康的复杂关系将成为应对人口老龄化挑战的关键科学议题。
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