金属混合物非线性暴露与血脂异常风险：基于社区老年队列的前瞻性嵌套病例-对照研究

《Scientific Reports》：Longitudinal metal mixture interactions and dyslipidemia in a prospective nested case control study

　　血脂异常影响超过40%的50岁及以上成年人，并对心血管死亡率有显著贡献，然而关于社区居住老年人中金属混合物、非线性剂量-反应关系及金属间相互作用的前瞻性证据仍然有限。在本项纳入银川社区居住老年队列的前瞻性嵌套病例-对照研究（2019-2023年）中，共纳入436例新发血脂异常病例和872例按年龄、性别和体质指数（BMI）匹配的对照者，通过微波辅助酸消化后电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）对13种尿液金属进行定量分析，结果以μg/g肌酐表示。单金属logistic模型显示铜和镉呈正向剂量-反应趋势（趋势P<0.05），钼（OR=1.44）和砷（OR=1.43）在第三个四分位数时风险升高，而锌在第二个四分位数时呈保护性关联（OR=0.68）。机器学习优先筛选出锌、铜、钴、锶和钒，SHAP分析揭示了非线性模式，包括铜和钒的J型关联以及钴的双相模式。加权分位数和回归分析表明，低浓度金属混合物与血脂异常风险增加相关，贝叶斯核机器回归提示可能存在铜-锶和钒-锌相互作用，广义加法交互模型在此基础上进行了探索性验证；这些模型还提示运动可减轻锌相关风险，而吸烟和饮酒会放大铜和锌的毒性，以肉类为主的饮食则会加剧锶和钴的风险。总体而言，金属暴露（单独暴露和混合物暴露）通过非线性和交互机制与老年人血脂异常风险相关，这支持了其在精准公共卫生中的潜在重要性。