# 中文标题 基于重复测量的多污染物加权分位数和回归分析揭示血清持久性有机污染物与2型糖尿病的时间特异性关联——Troms?研究纵向嵌套病例对照研究

《Frontiers in Environmental Health》：Associations between serum persistent organic pollutants and type 2 diabetes in a multipollutant analysis using repeated measurements in the Troms? Study

　　

# 摘要翻译

引言：持久性有机污染物（Persistent Organic Pollutants, POPs）以高度相关的混合物形式存在于人体中，其血清浓度可能因暴露变化和毒代动力学（toxicokinetic）过程而随时间波动。研究人员在2型糖尿病（Type 2 Diabetes Mellitus, T2DM）确诊之前，对重复测量的POPs混合物与T2DM发病风险之间的关联进行了系统评估。

材料与方法：在Troms?研究（Troms? Study）框架内开展的一项纵向嵌套病例对照研究（longitudinal nested case-control study）中，研究人员于三个诊断前时间点测定了19种氯代POPs的血清浓度：T1时间点（1986/87年；诊断前15–21年，n=259）、T2时间点（1994/95年；诊断前7–13年，n=257）以及T3时间点（2001年；诊断前0–6年，n=260）。采用正向加权分位数和（Weighted Quantile Sum, WQS）逻辑回归模型对脂质校正（lipid-adjusted）后的POP浓度数据进行分析，同时开展单一污染物（single-pollutant）分析以作比较。

结果：在T2时间点[比值比（Odds Ratio, OR）2.14，95%置信区间（Confidence Interval, CI）1.34–3.42]和T3时间点（OR 1.78，95% CI 1.19–2.66），POP混合物与后续T2DM发病呈显著正相关，而T1时间点未检测到具有统计学意义的关联。T2时间点中，顺式-七氯环氧（cis-heptachlor epoxide）和p,p'-DDT获得了最大的正方向WQS权重；T3时间点权重分布则更为分散，顺式-九氯（cis-nonachlor）、顺式-七氯环氧、β-六氯环己烷（β-HCH）、PCB-194及PCB-187的权重超过了预设的等权重阈值（equal-weight threshold）。单一污染物分析在T2和T3时间点识别出与WQS分析一致的优势化合物。

结论：于T2和T3时间点测定的POP混合物与后续T2DM发病风险呈正相关。这些关联可能部分归因于临床前代谢改变、POPs在脂肪组织与血液之间分布的变化、残余混杂（residual confounding）或偶然发现。研究结果支持混合污染物分析与单一污染物分析方法的互补应用，并凸显了重复测量POP浓度的重要价值。未来需开展更大规模的纵向研究，以厘清时序关系、评估潜在的反向因果关系（reverse causation），并对时变混合暴露关联（time-varying mixture associations）进行正式评估。

# 论文解读：血清持久性有机污染物混合暴露与2型糖尿病的时间依赖性关联

## 一、研究背景与科学问题

持久性有机污染物（Persistent Organic Pollutants, POPs），包括有机氯农药（Organochlorine Pesticides, OCPs）和多氯联苯（Polychlorinated Biphenyls, PCBs），因其亲脂性（lipophilic）、生物蓄积性（bioaccumulative）和固有毒性而对人类健康构成长期威胁。尽管大多数POPs的生产已于数十年前被禁止，但气候变化驱动的再动员过程（如冰川融化和永久冻土解冻）以及全球蒸馏效应（global distillation，即POPs通过大气和洋流从温暖地区向寒冷地区长距离迁移并在北极地区富集的过程）使其在当今人类健康研究中仍具有高度现实意义。

慢性POPs暴露已被流行病学研究指认为2型糖尿病（Type 2 Diabetes Mellitus, T2DM）的潜在环境风险因素。然而，既往研究多采用单一污染物（single-pollutant）统计建模策略，每次仅评估一种化合物与T2DM的关联。该策略存在三个根本性局限：第一，无法体现人体同时暴露于多种高度相关污染物的真实情形；第二，忽视了共暴露（co-exposure）化合物之间可能存在的协同或拮抗效应；第三，多重检验增加了I类错误（假阳性）的概率。有鉴于此，近年方法学发展日益推崇混合污染物分析（multipollutant analysis）框架。Charles等人此前已在同一Troms?研究样本中使用单一污染物方法报告了OCPs和PCBs与T2DM的关联，并将PCBs合并为单一变量进行求和分析，但多污染物分析方法的潜在附加价值尚待系统评估。

针对上述知识空白，研究人员设定了三项研究目标：(1) 利用三个诊断前时间点的重复血清测量数据，评估由19种POPs（11种PCBs和8种OCPs）构成的混合物与T2DM发病风险之间的总体关联；(2) 识别对上述关联贡献最大的关键化合物；(3) 探讨该关联及其关键贡献者的时间变化模式。

## 二、关键技术方法概述

本研究为一项纵向嵌套病例对照研究（longitudinal nested case-control study），依托挪威北部Troms?研究队列。最终分析样本包含来自三个调查波次（1986/87年T1、1994/95年T2、2001年T3）的血清样本：T1纳入259人（116例未来病例、143例对照），T2纳入257人（115例未来病例、142例对照），T3纳入260人（116例未来病例、144例对照）。病例定义为在T3采血日期之后、2007年T4调查采血日期之前经当地糖尿病登记系统确诊的T2DM患者；对照为性别匹配、未发展T2DM且三个时间点均有可用血清样本的参与者。排除标准包括任一调查波次糖化血红蛋白（HbA_1c）≥6.5%（48 mmol/mol）者。

血清中PCBs和OCPs采用气相色谱-大气压电离-串联质谱法（GC-API-MS/MS）进行定量分析。仅纳入三个时间点检出率均超过70%的19种化合物（PCB-74、PCB-99、PCB-118、PCB-138、PCB-153、PCB-156、PCB-170、PCB-180、PCB-183、PCB-187、PCB-194、p,p'-DDE、p,p'-DDT、β-HCH、cis-heptachlor epoxide、HCB、cis-nonachlor、trans-nonachlor、oxychlordane）。POP浓度按Phillips等人建立的公式进行脂质校正，经自然对数转换后标准化至均数为0、标准差为1。

核心统计方法为正向加权分位数和回归（Weighted Quantile Sum, WQS），该方法通过构建加权分位数和指数（WQS index）评估化学混合物对结局的累积效应，并依据各组分权重反映其相对贡献。WQS分析采用重复留出法（repeated-holdout）策略（20次重复留出分割×100次bootstrap重抽样），并结合基于Rubin规则的删失感知多重插补（censoring-aware multiple imputation）以处理低于方法检测限（MDL）的观测值。主要模型校正了年龄、性别、身体质量指数（BMI）、产次、体力活动和母乳喂养时长（T2和T3）。同时开展了一系列敏感性分析（包括排除BMI、使用湿重浓度联合血脂校正、负方向WQS模型、性别分层分析、不同训练/验证集比例和bootstrap次数等），并辅以单一污染物逻辑回归进行比较。

## 三、主要研究结果

**3.1 参与者特征与POPs浓度**

病例组在三个调查波次的平均年龄均高于对照组，BMI亦持续较高（T1时27.3 vs. 24.2 kg/m²，T2时29.0 vs. 25.4 kg/m²，T3时30.6 vs. 26.5 kg/m²）。在19种检出POPs中，所有PCB同系物在各时间点均呈高度相关（Spearman相关系数0.71–0.99）；氯丹类化合物（oxychlordane、trans-nonachlor、cis-nonachlor）在T1和T2与PCBs亦高度相关；HCB、β-HCH、cis-heptachlor epoxide、p,p'-DDE和p,p'-DDT之间的相关性以及它们与其他化合物的相关性则较低（0.15–0.67）。病例组在T2和T3的多种POPs浓度均显著高于对照组。

**3.2 多污染物WQS分析结果**

在主要校正模型中，T1时间点的POP混合物与后续T2DM无显著关联。T2时间点，WQS指数每增加一个单位，后续T2DM的比值比（OR）为2.14（95% CI 1.34–3.42），表明POP混合物暴露水平与糖尿病发病风险之间存在统计学上显著的正相关。该关联主要由三种化合物驱动：cis-heptachlor epoxide（权重51%）、p,p'-DDT（权重27%）和HCB（权重7%），三者合计贡献了总指数权重的85%。T3时间点，WQS指数每增加一个单位，T2DM的OR为1.78（95% CI 1.19–2.66），权重分布呈分散化特征，共有五种化合物超过预设等权重阈值（5.3%）：cis-nonachlor（26%）、cis-heptachlor epoxide（21%）、β-HCH（14%）、PCB-194（9%）和PCB-187（7%）。

敏感性分析中，排除BMI校正后T2和T3的混合物正相关进一步加强（OR分别为2.87和2.08）；使用湿重浓度联合血脂校正所得结果与主分析一致（T2 OR 2.03，T3 OR 1.79）。负方向WQS模型未提供支持POP混合物与T2DM存在反向关联的证据。性别分层分析的统计效力有限，女性与男性亚组中WQS混合物均未达到统计学显著性水平。WQS实施参数（训练/验证集比例、bootstrap样本数）的变动对点估计影响不大，但其精确度有所波动。重复留出分析显示，T2中cis-heptachlor epoxide和p,p'-DDT的权重分别于100%和98.5%的分析中超过等权重阈值，具有良好的稳定性；T3中各组分权重的百分位数范围较宽，提示权重估计存在一定不确定性。

**3.3 单一污染物分析结果**

T1时间点，经多重比较校正（Benjamini-Hochberg错误发现率法，水平0.05）后，无任何单一化合物与T2DM显著关联。T2时间点，cis-heptachlor epoxide（OR 1.94，95% CI 1.39–2.70）和p,p'-DDT（OR 1.59，95% CI 1.17–2.15）与T2DM显著正相关。T3时间点，cis-nonachlor（OR 1.72，95% CI 1.26–2.34）和cis-heptachlor epoxide（OR 1.59，95% CI 1.18–2.15）与T2DM显著相关。单一污染物分析识别出的优势化合物与WQS分析中权重最大的化合物高度吻合。

## 四、讨论与结论

研究人员在讨论部分首先审慎指出，T2和T3时间点的正相关结果不应被解读为不同采样时点之间的关联存在统计差异，或已识别出特定的生物学易感窗口（susceptibility window）。由于各时间点的WQS模型独立拟合，使用时间点特异性分位数切点和混合物权重，不同时点的WQS指数单位增加并不代表相同的绝对暴露对比。此外，参与者年龄、日历时间、暴露分布、诊断前剩余年限及潜在临床前疾病进展在三个采样时点间同步变化，现有分析尚无法将生物学时间依赖性效应从上述混杂因素中剥离。

T2时间点p,p'-DDT在WQS指数中的突出权重与此前实验与流行病学文献中关于DDT及其相关化合物可能影响类固醇/甲状腺激素稳态、胰岛素敏感性、葡萄糖生成、脂肪组织分布、炎症反应及β细胞功能的报道相一致。相较之下，cis-heptachlor epoxide（七氯的代谢产物，经CYP-450酶系统转化生成）的致糖尿病机制证据仍十分有限，肝脏虽已被确认为七氯毒性的潜在靶器官，但其与T2DM关联的精确分子机制尚待阐明。研究人员强调，WQS权重反映的是组分对方向性混合物指数的相对贡献，不应被解释为独立的或因果性的化合物特异性效应。

T3时间点权重分布的分散化趋势值得关注。由于T3采样时间距离病例确诊日期最近（0–6年），循环POP浓度可能不仅反映外暴露水平，还叠加了化合物特异性的药代动力学过程，包括持久性差异、代谢速率、消除半衰期以及脂肪组织与血液间的再分配。诊断前期体成分变化、脂代谢紊乱或脂肪组织动员可能依据化合物的理化性质和毒代动力学行为差异性地改变其血清浓度分布，这或许可部分解释T3权重谱的弥散特征。然而，鉴于POPs之间的高度相关性及权重估计的不确定性，不同时间点权重差异的解读需格外慎重。

反向因果关系（reverse causation）是解释观测关联的重要替代假说。T2DM临床前期代谢改变（如脂肪组织功能障碍和脂肪分解增强）可促使亲脂性化合物从脂肪储存库动员至血液循环中，导致血清POP浓度被动升高。此前该队列的研究已发现，未来病例在T2即表现出高于对照组的HbA_1c水平，且病例组多种POPs浓度从T1至T2的下降幅度小于对照组。这些观察与诊断前期POPs毒代动力学发生改变的假设相容，但尚不能确证该机制即为本研究所观测关联的充分解释。残余混杂和偶然发现的可能性亦无法排除。

脂肪组织在POPs-T2DM关联中的角色尤为复杂：健康脂肪组织可作为贮存库，保护其他器官免受POPs的有害影响；而功能失调的脂肪组织伴随失控的脂肪分解，可能将POPs释放至循环系统，反而加剧其毒性效应。BMI虽作为混杂因素纳入主模型，但鉴于部分POPs的潜在致肥胖效应，BMI亦可能位于POP暴露至T2DM的因果通路之上。排除BMI后WQS关联增强的敏感性分析模式虽与BMI介导效应的假说相容，但不能排除残余混杂或模型规格的影响。

单一污染物分析与WQS分析在识别关键化合物方面的一致性值得关注，但两种方法均无法在高共暴露和高相关性的背景下分离出单个化合物的独立效应。WQS方法的优势在于通过分位数评分降低极端暴露值的影响，提供混合物总体效应的估计，但其结果依赖于方向设定、分位数规格、训练/验证集划分及样本量，在暴露高度相关且样本量适中的情况下组分权重可能不稳定。

本研究的主要优势包括：覆盖较长诊断前窗口期的三次重复POP测量，可为探讨POP浓度时序变化与T2DM进展的关系提供独特信息；对广泛POP混合物的详细表征；以及混合分析与单一分析方法的互补应用策略。局限性方面，单时点血清POP浓度反映了历史暴露、膳食、年龄、出生队列、体成分、脂代谢和个体毒代动力学的复杂综合效应；研究人群为具有特定暴露谱和浓度范围的单一北极人群，结论外推性受限；此外，样本量和病例数限制了复杂纵向交互模型的拟合。

**研究结论翻译：**

于T2时间点（诊断前7–13年）和T3时间点（诊断前0–6年）测量的19种POPs混合物与后续T2DM发病风险呈正相关，而T1时间点（诊断前15–21年）未检测到统计学上显著的关联。T2时间点，p,p'-DDT和cis-heptachlor epoxide在正向WQS指数中获得了最大权重，同时也是单一污染物分析中仅有的两个与未来T2DM显著相关的化合物。T3时间点，混合物关联的权重谱呈更为分散的分布模式。上述发现支持在评估高度相关的POPs暴露时应采用混合污染物分析与单一污染物分析互为补充的研究策略。重复暴露测量有助于描绘循环POP谱在诊断前期不同阶段与后续T2DM之间的关联特征；然而，未来仍需更大规模的纵向研究以正式评估时变混合暴露关联、反向因果关系的可能性及其潜在的生物学机制。