每日步数：帕金森病的前兆标记而非风险因素——英国生物银行队列研究新发现

《npj Parkinson's Disease》：Daily steps are a predictor of, but perhaps not a risk factor for Parkinson’s disease: findings from the UK Biobank

　　本研究针对既往帕金森病（PD）研究中体力活动自我报告数据可靠性低、反向因果关系难以区分的问题，通过分析英国生物银行94,696名参与者的加速度计数据，发现每日步数每增加1,000步与PD风险降低8%相关（HR 0.92）。然而，当排除加速度计佩戴后6年内的随访数据时，该关联不再显著，表明低体力活动更可能是PD前驱症状的早期标记，而非致病风险因素。这项研究为PD早期识别提供了客观生物行为标记物。

　　

在神经退行性疾病领域，帕金森病（Parkinson's Disease, PD）已成为全球增长最快的神经系统疾病之一。据统计，2020年全球PD患者人数已达940万，较2004年的520万出现显著增长。这种疾病在临床诊断前往往存在长达十余年的前驱期，期间患者可能表现出细微的运动功能障碍等早期症状。识别这些前驱期标志物对于疾病早期干预具有重要意义。

长期以来，医学界一直关注体力活动与PD发病风险之间的关联。多项研究表明，自我报告的低体力活动水平与较高的PD发病风险相关。然而，这些研究存在明显局限性：一方面，自我报告的体力活动数据存在回忆偏差和测量误差；另一方面，更关键的是难以区分反向因果关系——即究竟是缺乏运动导致PD发病，还是PD前驱期症状导致活动量减少？这个"鸡生蛋还是蛋生鸡"的问题一直困扰着研究人员。

为了破解这一难题，由牛津大学Aidan Acquah领衔的研究团队开展了一项创新性研究。他们利用英国生物银行（UK Biobank）这一大规模人群队列，首次采用手腕佩戴加速度计客观测量的每日步数作为体力活动指标，探究其与PD发病风险的关系。这项研究最近发表在《npj Parkinson's Disease》期刊，为理解体力活动在PD发生发展中的作用提供了新的证据。

研究团队主要采用了三种关键技术方法：基于机器学习的步数识别算法（使用OxWearables "stepcount"软件包版本2.1.5）处理腕戴式加速度计数据；通过医院住院和死亡记录中的G20诊断代码确定PD病例；使用Cox比例风险回归模型分析每日步数与PD发病的关联，并采用Lexis扩展法进行时间分层分析以评估反向因果关系。

参与者特征

研究最终纳入94,696名有效参与者，平均年龄62.3岁，女性占56.4%，白人占97%。参与者根据每日步数分为五个等级：最低组（<6,276步）至最高组（≥12,369步）。表1显示，较高步数组的参与者更年轻、体重指数（Body Mass Index, BMI）更低，且社会经济地位更高。被排除的150名基线PD患者平均步数最低，而发病PD患者的步数随着从加速度计佩戴到诊断时间间隔的延长而增加，但始终低于非PD参与者。

每日步数与帕金森病发病的关联

在中位7.9年随访期间，共发生407例PD病例，诊断中位时间为5.2年。研究发现每日步数与PD风险存在显著负相关：与最低步数组（<6,276步）相比，最高步数组（≥12,369步）的PD风险降低59%（风险比[hazard ratio, HR] 0.41）。每增加1,000步/日，PD风险降低8%（HR 0.92，95%置信区间[confidence interval, CI] 0.89-0.94）。

多元调整后关联强度变化不大，但调整睡眠时长后关联减弱（卡方值减少64%）。亚组分析显示，在不同年龄、性别、BMI和抑郁病史人群中关联无显著差异。排除9,734名有神经系统疾病史的参与者后，结果与主分析一致。

反向因果关系分析

为区分因果关系方向，研究人员按随访时间分层分析：随访<2年时关联最强（HR 0.83），2-4年（HR 0.90）和4-6年（HR 0.92）关联逐渐减弱，随访≥6年时关联不再显著（HR 0.96，95% CI 0.92-1.01）。尽管后期随访病例数更多，估计不确定性降低，但关联性却消失了。

敏感性分析

使用同时在健康人和PD患者数据上训练的步数算法重新分析，结果与主分析高度一致（Pearson相关系数0.97），随访≥6年时关联同样不显著（HR 0.96，95% CI 0.92-1.00），证实了结果的稳健性。

这项研究通过客观测量的体力活动数据，揭示了每日步数与PD风险的复杂关系。虽然较高的步数与较低的PD风险相关，但这种关联主要集中在随访早期，随着随访时间延长而消失，强烈提示反向因果关系的存在。换言之，低体力活动更可能是PD前驱期的早期行为标志，而非导致PD发生的可改变风险因素。

这一发现对PD的临床实践和公共卫生策略具有重要启示：一方面，监测中老年人日常活动变化可能有助于早期识别PD高危个体；另一方面，单纯鼓励增加体力活动可能不足以预防PD发病。研究强调了区分疾病标记物和风险因素在病因学研究中的重要性，为未来PD早期诊断和干预研究提供了新的方向。随着随访时间延长和更多病例积累，未来研究有望进一步阐明体力活动在PD自然史中的作用，并为开发更有效的早期干预策略奠定基础。