长期环境苯暴露通过加速生物学衰老增加非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）发病风险：基于英国生物样本库的前瞻性队列研究

《iScience》：Long-term ambient benzene exposure increases incident NAFLD risk through accelerated biological aging

　　

环境空气污染物对非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）的贡献尚不明确。本研究纳入了来自英国生物样本库（UK Biobank, UKB）的401,472名成年人，基于DEFRA模型（2006–2020年）以1公里分辨率估算居住地苯暴露水平。在多变量调整的Cox比例风险模型中，苯暴露每增加一个四分位间距（0.151 μg/m3），新发NAFLD风险增加26%（风险比 [HR] = 1.26；95%置信区间 [CI]，1.21–1.30），且呈非线性暴露-反应关系。加速生物学衰老介导了该关联的6.5%，而稳态失调（homeostatic dysregulation）和适应性负荷（allostatic load）的介导作用较为有限。苯暴露与多基因风险评分之间未发现乘性交互作用，但其累积效应显著提高了高易感个体的NAFLD风险。整合苯暴露及协变量的机器学习模型对NAFLD具有良好的预测区分能力（AUC = 0.753），且NHANES队列中基于尿生物标志物的外部验证分析结果方向一致。因此，长期低水平苯暴露可增加新发NAFLD风险，其部分机制经由加速生物学衰老介导。

一、研究背景与科学问题

非酒精性脂肪性肝病（non-alcoholic fatty liver disease, NAFLD）已成为全球最常见的慢性肝病之一，是未来数十年肝脏相关疾病负担持续上升的主要驱动因素。Teng等报道全球NAFLD年发病率约为每千人47例，成人总患病率约为32%，男性（40%）高于女性（26%）；患病率已从2005年的26%上升至38%，在美洲和东南亚地区甚至超过40%。尽管肥胖、胰岛素抵抗和代谢综合征已被确认为NAFLD的经典危险因素，环境暴露因素的作用日益受到关注。苯（benzene）是一种广泛分布的挥发性有机化合物（volatile organic compound, VOC），主要来源于机动车尾气和工业过程，可通过吸入途径长期进入人体并干扰代谢稳态。近期一项全国性英国队列研究已将长期低浓度环境苯暴露与全因及特定病因死亡率升高相关联；多组学研究亦证实苯暴露可诱导线粒体功能障碍和脂质代谢重编程，导致氧化磷酸化受损、脂肪酸氧化缺陷及胰岛素抵抗。这些代谢紊乱与NAFLD的核心病理机制高度吻合，提示苯可能通过扰乱能量稳态和促进慢性炎症而参与肝脏脂质蓄积。然而，关于低水平环境苯暴露与NAFLD风险关联的前瞻性人群研究仍然有限。

此外，个体遗传易感性可能显著影响环境暴露对NAFLD风险的作用。近期大规模全基因组关联研究（genome-wide association study, GWAS）荟萃分析已在多民族人群中鉴定出17个易感位点，包括PNPLA3、TM6SF2、GCKR、MBOAT7、APOE和SREBF1等，这些基因共同调控线粒体功能、胆固醇生物合成和脂质代谢。基于这些发现，多基因风险评分（polygenic risk score, PRS）已被开发用于量化个体遗传风险，并对NAFLD易感性及其相关并发症表现出较强的预测价值。然而，遗传因素与环境暴露之间的交互作用仍缺乏系统研究。

苯暴露已被证实可通过氧化应激和表观遗传重编程加速生物学衰老，而加速衰老本身又与NAFLD风险独立相关。苯代谢过程中活性氧（reactive oxygen species, ROS）的持续产生可诱导慢性氧化应激，导致DNA损伤累积和端粒进行性缩短；同时，苯暴露可扰乱全基因组DNA甲基化模式并改变组蛋白修饰，从而加速表观遗传年龄。这些分子损伤进一步激活衰老相关分泌表型（senescence-associated secretory phenotype, SASP），促进促炎因子持续释放，形成慢性低度炎症微环境。在肝脏中，肝细胞加速衰老常伴随线粒体功能障碍、脂肪酸氧化减少和脂质生成通路的代偿性上调，最终促进肝脏脂质蓄积。然而，这一中介假说尚未在大规模前瞻性人群中得到系统验证。

因此，本研究利用英国生物样本库（UK Biobank, UKB）的长期随访数据，以及基于DEFRA大气扩散与化学传输模型估算的1公里分辨率年度苯浓度，整合PRS和四种生物学衰老相关指标，系统探讨了长期苯暴露与新发NAFLD风险之间的关联，并进一步考察了遗传易感性与苯暴露之间的潜在交互作用及生物学衰老在该关联中的中介角色。

二、研究设计与主要结论

研究人员在UKB队列中开展了一项大规模前瞻性队列研究，共纳入401,472名参与者，中位随访时间12.4年，期间共发生5,848例新发NAFLD事件。在多变量调整的Cox比例风险模型中，苯暴露每增加一个四分位间距（interquartile range, IQR = 0.151 μg/m³），NAFLD发病风险增加26%（HR = 1.26；95% CI，1.21–1.30；p = 2.27 × 10^?40）。按暴露四分位分组后，与最低暴露组（Q1）相比，Q2、Q3和Q4组的NAFLD风险分别升高36%（HR = 1.36）、21%（HR = 1.21）和54%（HR = 1.54），趋势检验p < 0.001。阈值分析显示苯暴露与NAFLD风险之间存在非线性剂量-反应关联，拐点位于约0.3 μg/m³处：低于该阈值时，苯暴露与NAFLD风险呈适度正相关（HR = 1.08）；高于0.3 μg/m³后，关联显著增强（HR = 1.29）。亚组分析显示，该关联在大多数亚组中保持一致，非白人族群、当前饮酒者和糖尿病患者的风险略高。PRS分析显示，PRS每增加一个标准差，NAFLD风险升高36%；高遗传风险与高苯暴露的联合效应使NAFLD风险达到最高（HR = 1.73），加性交互分析证实两者存在协同效应（RERI = 0.27）。中介分析表明，加速生物学衰老（accelerated biological aging, ABA）介导了苯暴露-NAFLD关联的6.53%，稳态失调（homeostatic dysregulation, HD）和适应性负荷（allostatic load, AL）的介导比例分别为3.14%和2.52%，而PhenoAge未显示稳定的中介效应。机器学习模型中，梯度提升机（gradient boosting machine, GBM）表现最佳，ROC AUC达0.753；SHAP分析显示PhenoAge加速残差是最重要的预测特征。NHANES外部验证分析中，尿中反,反-粘康酸（trans,trans-muconic acid, TTMA）水平与HSI定义的肝脏脂肪变性风险呈方向一致的正相关（OR = 1.14）。

三、关键技术与方法

本研究采用的主要技术方法包括：基于UKB前瞻性队列（401,472名参与者，中位随访12.4年）开展分析；利用DEFRA大气扩散模型估算1公里分辨率年度苯浓度（2006–2020年），并按居住时长加权计算个体时间加权平均暴露水平；以ICD-10编码K76.0和K75.8确定NAFLD结局；构建基于31个独立SNP的加权PRS；采用BioAge R包计算四种生物学衰老指标（PhenoAge、HD、AL和ABA）；使用多变量Cox比例风险模型、限制性立方样条（restricted cubic spline, RCS）和两段式Cox模型评估暴露-反应关系；通过加性交互指标（RERI、AP、SI）评估基因-环境交互；采用5,000次bootstrap重抽样的中介分析；应用十种机器学习算法（以GBM为最终模型）进行预测建模，并结合SHAP进行特征重要性解释；利用NHANES（2017–2020年3月，n = 1,681）尿TTMA数据进行外部一致性验证。

四、研究结果

（一）基线特征

研究共纳入401,472名UKB参与者，中位年龄58.0岁，女性占54.5%，94.8%为白人族群。与未患NAFLD者相比，NAFLD患者的肥胖（53.2% vs. 23.6%）、高血压（67.5% vs. 31.2%）、糖尿病（37.6% vs. 8.4%）和哮喘（21.1% vs. 9.6%）患病率显著更高，规律体力活动比例较低（54.6% vs. 62.0%），健康饮食评分较低。

（二）长期居住苯暴露与新发NAFLD的关联

在多变量调整模型中，苯暴露每增加一个IQR，NAFLD风险升高26%（HR = 1.26；95% CI，1.21–1.30）。阈值分析显示非线性剂量-反应关系，拐点约为0.3 μg/m³，低于该值时HR为1.08，高于该值时HR增强至1.29。

（三）亚组与分层分析

关联在大多数亚组中保持一致，非白人族群（HR = 1.33）、当前饮酒者（HR = 1.31）和糖尿病患者（HR = 1.23）中的风险略高，其余亚组未观察到显著异质性。

（四）PRS及苯暴露与遗传易感性的联合效应

PRS每增加一个标准差，NAFLD风险升高36%（HR = 1.36）。高遗传风险与高苯暴露的联合效应使NAFLD风险达到最高（HR = 1.73），加性交互分析显示显著的正向交互作用（RERI = 0.27），表明苯暴露与遗传风险在加性尺度上存在协同效应。

（五）加速生物学衰老的中介作用

ABA的介导比例为6.53%（95% CI：4.73%–9.56%），HD和AL的介导比例分别为3.14%和2.52%，PhenoAge未显示稳定的中介效应。

（六）敏感性分析

考虑死亡竞争风险后关联仍显著（SHR = 1.24）；采用替代NAFLD定义、限制居住≥10年参与者、排除随访早期病例等敏感性分析结果均保持一致；在多污染物模型中，调整NO₂、PM_2.5和PM₁₀后苯暴露仍与NAFLD风险显著相关（HR = 1.13）。

（七）机器学习预测

GBM模型表现最佳，ROC AUC为0.753，PR AUC为0.682；SHAP分析显示PhenoAge加速残差是最重要的预测特征，其次为性别、BMI、体力活动、糖尿病、HD、PhenoAge、苯暴露和年龄。基于这些变量构建的列线图在验证集中的AUC为0.705。

五、讨论与结论

本研究发现长期环境苯暴露与新发NAFLD风险显著正相关，且呈非线性剂量-反应模式。遗传易感性与苯暴露在加性尺度上存在协同效应，加速生物学衰老部分介导了该关联。与既往研究相比，本研究是首个在大规模前瞻性队列中证实苯暴露与NAFLD风险关联的研究（HR = 1.26），并首次揭示系统性衰老是环境暴露导致代谢性肝病的新生物学通路。生物学机制上，苯及其代谢物（如苯醌和氢醌）经CYP2E1在肝脏代谢，产生ROS并削弱线粒体抗氧化防御，导致脂质过氧化和能量代谢紊乱；同时激活NF-κB和p38-MAPK信号通路，触发炎症级联反应。苯暴露还可通过表观遗传重编程和端粒缩短加速生物学衰老。研究局限性包括：无法完全排除未测量的共暴露（如甲苯、二甲苯和二氧化硫）的残余混杂；NAFLD结局主要依据住院ICD编码，可能遗漏非住院或早期病例；酒精摄入数据依赖基线自我报告；UKB参与者总体较一般人群健康，存在健康志愿者偏倚。综上所述，本研究提供了长期低水平苯暴露增加NAFLD风险的首个大规模前瞻性证据，并证明该关联部分由加速生物学衰老介导，凸显了环境毒物在代谢性肝病发病中的作用，以及将衰老相关通路纳入环境健康风险评估的重要性。