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为探究睡眠时长与代谢综合征（MetS）的关系，中国医学大学医院研究人员开展相关研究，发现短和长睡眠时长是 MetS 的潜在因果风险因素，这为 MetS 预防策略提供了新依据。
睡眠，这个占据人生约三分之一时间的生理活动，看似平常，却与我们的健康息息相关。近年来，代谢综合征（MetS）在全球的患病率和发病率不断攀升，如同一场悄无声息的健康危机。它不仅影响着众多人的生活质量，还如同一个危险的 “导火索”，引发肾脏疾病、2 型糖尿病、心血管疾病等一系列严重健康问题，给公共卫生事业带来了巨大挑战。
在探寻 MetS 的影响因素时，睡眠时长成为了众多研究者关注的焦点。大量流行病学研究对二者关系展开了探索，但结果却如同乱麻，相互矛盾。一些研究表明短睡眠时长与 MetS 存在关联，而另一些研究却得出相反结论；长睡眠时长与 MetS 的关系同样扑朔迷离。更为关键的是，以往研究缺乏能确定因果关系的实验证据，就像在黑暗中摸索，始终找不到那盏照亮真相的明灯。
为了拨开这层迷雾，中国医学大学医院的研究人员挺身而出，开展了一项意义重大的研究。他们利用台湾生物银行（Taiwan Biobank）数据库，运用孟德尔随机化（MR）方法，深入剖析睡眠时长与 MetS 之间的关系。这项研究成果对于明确睡眠时长在 MetS 发生发展中的作用至关重要，有望为 MetS 的预防和控制提供全新的思路和策略。该研究成果发表在相关专业期刊上。
研究人员在此次研究中运用了多种关键技术方法。数据来源为台湾生物银行数据库，样本主要来自 30 - 70 岁无癌症病史的汉族个体。在研究过程中，通过标准化问卷调查收集睡眠时长数据，通过实验室测量、身体检查和问卷调查综合评估 MetS。利用候选基因和全基因组关联研究（GWAS）方法筛选与睡眠时长相关的单核苷酸多态性（SNP），并运用多种软件对基因数据进行处理和分析。最后，通过逻辑回归、线性回归等多种统计分析方法探究变量之间的关系。
研究结果
- 流行病学研究结果：研究共纳入 33,270 名参与者，平均年龄 54.93 岁，男性占 36.03%。经多变量调整后，与睡眠时长 7 小时的人群相比，睡眠时长＜5 小时、8 - 9 小时和＞9 小时的人群中，MetS 的患病率显著更高，优势比（OR）分别为 1.23（95% 置信区间（CI）：1.07，1.43）、1.15（1.06，1.24）和 1.84（1.43，2.36）。长睡眠（OR：1.73 [1.35, 2.22]）和短睡眠（OR：1.04 [0.89, 1.21]）均与 MetS 存在关联。
- MR 分析的 SNP 水平结果：研究人员对与睡眠时长、长睡眠和短睡眠显著相关的 SNP 进行分析。通过 MR - Egger 回归检验水平多效性，发现睡眠时长和短睡眠的截距与零无显著差异，提示无明显水平多效性；长睡眠虽因标准误差为零无法进行显著性检验，但截距值接近零。且这些 SNP 均与 MetS 无关联，满足 MR 分析的部分假设。
- MR 分析的遗传风险评分（GRS）水平结果：无论是将加权和未加权的 GRS 视为连续变量还是分类变量，它们均与睡眠时长、长睡眠和短睡眠显著相关，满足 MR 假设 1。同时，这些 GRS 与各种协变量无关联，满足 MR 假设 2。此外，经多变量调整后，MetS 与睡眠时长、长睡眠和短睡眠的加权和未加权 GRS 无论是连续形式还是分类形式均无统计学显著关联，满足 MR 假设 3。
- 遗传估计睡眠变量与 MetS 的关系：经多变量调整后，来自加权 GRS 的估计睡眠时长每增加 1 个标准差，MetS 的 OR 为 0.64（95% CI：0.63，0.66）。将估计睡眠时长按加权 GRS 分组后，MetS 的患病率在第一四分位数最高（36.84%），在第四四分位数最低（15.77%）。相对于第一四分位数，第二、三、四四分位数的调整后 OR 分别为 0.60（95% CI：0.56，0.65）、0.42（95% CI：0.39，0.45）和 0.32（95% CI：0.29，0.34）。对于长睡眠时长，来自加权 GRS 的估计长睡眠时长每增加 1 个标准差，MetS 的 OR 为 1.55（95% CI：1.51，1.59）；对于短睡眠时长，来自加权 GRS 的估计短睡眠时长每增加 1 个标准差，MetS 的 OR 为 1.66（95% CI：1.61，1.70） 。
研究结论与讨论
该研究通过观察性流行病学研究和 MR 分析，揭示了睡眠时长与 MetS 之间的关系。在观察性研究中呈现 J 型关系，即过短或过长的睡眠时长都增加了 MetS 的风险；而 MR 分析则表明，遗传易感性导致的睡眠时长与 MetS 存在负线性关系，遗传估计的长、短睡眠时长均与 MetS 风险增加相关。
此项研究意义非凡。一方面，首次运用 MR 方法评估睡眠时长对 MetS 患病可能性的因果效应，减少了混杂因素和反向因果关系带来的偏差。另一方面，为 MetS 的预防策略提供了关键依据，提示在预防 MetS 时，应将睡眠时长作为重要的风险因素考虑。保持健康的睡眠时长，或许能帮助高遗传风险个体降低患 MetS 的风险。
不过，研究也存在一些局限性。例如，睡眠时长依靠参与者自我报告，可能存在回忆偏差，且未考虑睡眠质量的其他特征；研究对象局限于汉族人群，对其他人群的适用性有待进一步研究；研究可能遗漏重要 SNP，且存在弱工具变量偏差风险；尽管尽可能调整了混杂因素，但仍可能存在调整不足的情况。
尽管如此，这项研究依旧为睡眠时长与 MetS 关系的研究开辟了新道路。未来研究可进一步优化测量方法，扩大研究人群，完善基因分析，以更深入地揭示二者之间的关系，为保障公众健康贡献更多力量。
