PM2.5成分在阿尔茨海默病及相关疾病发病中的作用研究

为探究 PM2.5成分对痴呆及阿尔茨海默病（AD）的影响，研究人员基于美国 65 岁以上医保人群开展全国性队列研究，运用混合分析模型。发现 SO42-、OC、Cu 是主要致病成分，提示控污可减轻疾病负担。

　　

研究背景

随着全球老龄化加剧，痴呆与阿尔茨海默病（AD，最常见的痴呆类型）已成为严峻的公共卫生问题。2019 年全球痴呆患者超 5500 万，美国 2023 年 AD 患者达 670 万，预计 2060 年将增至 1400 万。这类疾病目前尚无有效治愈手段，因此识别可干预的风险因素至关重要。

大量研究表明，长期暴露于细颗粒物（PM_2.5）与痴呆风险升高相关，但以往研究多聚焦 PM_2.5整体质量浓度，对其复杂成分的健康影响关注不足。PM_2.5包含数十种化学物质，如元素碳（EC）、有机碳（OC）、硫酸盐（SO₄^2-）等主要成分，以及铜（Cu）、锌（Zn）等微量元素，不同成分的来源和毒性机制差异显著。然而，现有研究缺乏对 PM_2.5成分混合物的综合分析，且受限于监测数据的空间分辨率和成分相关性干扰，难以准确评估各成分的独立作用及协同效应。

为填补这一空白，美国埃默里大学（Emory University）的研究团队开展了一项全国性队列研究，旨在系统分析 PM_2.5成分混合物与痴呆、AD 发病的关联，识别关键致病成分，并为空气污染防控提供科学依据。该研究成果发表在《Environment International》杂志，为理解 PM_2.5的神经毒性机制及制定针对性公共卫生政策奠定了基础。

主要技术方法

1. 数据来源与队列构建：基于美国医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）的全国性数据库，纳入 2000-2018 年 65 岁以上医保受益人，构建痴呆和 AD 队列。通过 ICD 编码识别疾病诊断，要求入组后 5 年无相关诊断以确保为新发病例。
2. 暴露评估：利用超级学习和集成加权平均模型，预测美国本土 15 种 PM_2.5成分（5 种主要成分和 10 种微量元素）的年平均浓度，空间分辨率达城市 50m×50m、非城市 1km×1km，并通过邮政编码（ZIP code）层面的人口加权计算个体暴露量。
3. 统计分析：采用加权分位数和回归（WQS）与分位数 g 计算（qgcomp）两种混合分析模型，结合准泊松回归，评估 PM_2.5成分混合物的整体效应及各成分的相对贡献。同时进行敏感性分析，验证结果的稳健性。

研究结果

3.1 研究人群特征

• 痴呆队列：纳入约 3370 万受益人，25.0%（840 万）确诊痴呆，女性占 57%，白人占 88%。
• AD 队列：纳入约 3460 万受益人，11.1%（380 万）确诊 AD，人口学特征与痴呆队列相似。美国南部和东南部地区痴呆与 AD 发病率较高。

3.2 PM_2.5成分浓度与相关性

• 主要成分：SO₄^2-（1.80 μg/m³）和 OC（1.56 μg/m³）是 PM_2.5质量的主要贡献者。
• 微量元素：硅（Si）、铁（Fe）、钙（Ca）浓度较高，分别为 93.01、49.84、41.54 pg/m³。
• 相关性：部分成分高度相关，如 NH₄⁺与 SO₄^2-（r=0.88）、Cu 与 EC（r=0.80）。

3.3 混合模型分析结果

• 整体效应：PM_2.5成分混合物与痴呆、AD 均呈正相关，AD 的关联更强。WQS 模型显示，成分每增加 1 个分位数，痴呆风险比（RR）为 1.029，AD 为 1.048；qgcomp 模型结果类似（痴呆 RR=1.027，AD=1.041）。
• 关键成分：SO₄^2-、OC、Cu 在两种模型中均为主要贡献者，Fe 对 AD、Zn 对痴呆也有一定影响。

3.4 敏感性分析

• 非迁移人群：限制为未变更住址人群后，效应估计值略有降低，但 SO₄^2-、Cu 仍为重要成分。
• 暴露窗口：将 5 年移动平均改为 3 年，结果基本稳定，主要成分权重无显著变化。

研究结论与讨论

本研究首次系统评估了 15 种 PM_2.5成分混合物对痴呆和 AD 的影响，发现长期暴露于 PM_2.5成分与两种疾病风险显著升高相关，其中 SO₄^2-、OC 和 Cu 是关键致病成分。SO₄^2-主要来源于化石燃料燃烧，可能通过增强金属溶解性或作为工业污染物的替代指标发挥作用；OC 中的多环芳烃等成分具有神经毒性，可诱导氧化应激和炎症反应；Cu、Fe、Zn 等微量元素则可能干扰脑内金属稳态，促进 β- 淀粉样蛋白沉积和 tau 蛋白磷酸化，这些机制均与 AD 病理密切相关。

研究结果表明，减少交通和化石燃料燃烧产生的 PM_2.5排放，尤其是控制含硫化合物、有机碳和金属颗粒的释放，可能有效减轻痴呆和 AD 的疾病负担。此外，非尾气排放（如刹车磨损释放的 Cu、Zn）的健康风险也需重视，相关减排政策（如无铜刹车倡议）应进一步推广。

尽管研究存在暴露预测误差、诊断偏倚等局限性，但其基于全国大样本人群、结合先进混合分析模型的设计，为 PM_2.5成分的健康效应研究提供了重要范式。未来需进一步探索各成分的具体神经毒性通路，为精准防控提供更深入的科学依据。