长期暴露于PM2.5粉尘与血液脂质之间的关联：一项中国全国范围的纵向研究

《Ecotoxicology and Environmental Safety》：Association between long-term exposure to dust PM 2.5 and blood lipids: A nationwide longitudinal study in China

　　沙尘PM2.5暴露与血液脂质关联性研究：基于全国卒中筛查调查的固定效应模型分析显示，6个月累积暴露每增加一四分位距，低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）升高3.32%，甘油三酯（TG）和总胆固醇（TCHO）分别升高2.04%和1.11%，而高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）降低3.25%，且存在非线性剂量-反应关系，提示需加强沙尘暴露防控以改善心血管健康。

　　### 研究背景与意义

近年来，随着气候变化的加剧，沙尘暴等自然现象对环境和人类健康的影响日益显著。沙尘暴不仅会造成严重的空气污染，还会带来一系列健康问题，其中最值得关注的是其对心血管疾病的影响。然而，关于长期暴露于沙尘来源的细颗粒物（dust PM_2.5）与血液脂质之间的关系，目前的研究仍较为有限。这种缺乏的证据对于心血管疾病的早期预防至关重要，因为血液脂质异常，如低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）升高、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）降低、甘油三酯（TG）和总胆固醇（TCHO）异常，都是心血管疾病的主要风险因素。因此，深入研究dust PM_2.5对血液脂质的影响，有助于理解其对健康的具体作用机制，并为制定有效的环境干预措施提供科学依据。

本研究利用了中国国家卒中筛查调查（CNSSS）的纵向数据，该调查涵盖了中国31个省份，覆盖了大量居民，数据时间跨度长达6年，为分析长期暴露于dust PM_2.5对血液脂质的影响提供了坚实的基础。通过综合多种数据来源，研究团队构建了dust PM_2.5的长期暴露模型，并采用个体固定效应模型评估其与血液脂质水平之间的关联。研究还结合了非线性模型，如薄板样条函数，以更精确地描述暴露与响应之间的复杂关系。

### 研究方法与数据来源

本研究采用纵向研究设计，基于CNSSS的数据，覆盖了从2013年至2019年的六次调查。CNSSS是一项全国性的社区为基础的卒中监测项目，其调查对象为40岁及以上居民，通过两阶段分层整群抽样方法选取。这种抽样方式确保了研究结果的代表性，并且通过标准化的问卷调查和体检流程，收集了包括人口学特征、生活方式、慢性病史等关键信息。此外，所有实验室检测，包括血液脂质指标的测量，均遵循统一的标准化操作流程，以减少测量误差。

为了评估dust PM_2.5的暴露水平，研究团队整合了多种数据来源，包括地面观测数据、卫星遥感数据、化学传输模型模拟数据以及气象变量、土地利用特征、人口分布和海拔数据等。这些数据通过两阶段机器学习框架进行处理，以提高估计的精度。研究中，dust PM_2.5的浓度是通过总体PM_2.5浓度乘以沙尘比例来计算的，而非沙尘部分则通过从总体PM_2.5中减去dust PM_2.5得到。这种暴露评估方法已在多项研究中被验证，具有较高的可靠性和适用性。

此外，研究还考虑了其他空气污染物，如臭氧（O₃）和二氧化氮（NO₂），以及温度变化，以更全面地分析dust PM_2.5对血液脂质的潜在影响。所有暴露变量的数据均来源于对应的数据库，时间范围为2005年至2019年。为了确保研究的准确性，参与者居住地的社区级信息被获取，并通过地理编码与空间网格进行匹配，从而实现对个体暴露水平的精确估计。

### 血液脂质测量与结果分析

在血液脂质的测量过程中，研究团队采用了标准化的采集和分析流程，确保了结果的一致性和可比性。所有血液样本均在清晨采集，并经过至少8小时的空腹处理。随后，样本被送往实验室，按照统一的程序进行检测，包括LDL-C、HDL-C、TG和TCHO的测定。这些指标的变化不仅反映了个体的血脂水平，也对心血管疾病的预测具有重要意义。

研究结果表明，每增加一个四分位数（IQR）的dust PM_2.5暴露，LDL-C水平平均上升3.32%（95%置信区间：3.02%–3.63%），TG水平上升2.04%（95%置信区间：1.65%–2.42%），TCHO水平上升1.11%（95%置信区间：0.84%–1.37%），而HDL-C水平则下降3.25%（95%置信区间：2.94%–3.56%）。这些结果表明，dust PM_2.5对血液脂质的影响具有明显的非线性特征，尤其是在LDL-C和HDL-C之间表现出J型曲线关系，而TG和TCHO则呈现出近似线性上升的趋势。

值得注意的是，研究发现，随着dust PM_2.5浓度的增加，LDL-C的变化趋势从略微下降转变为显著上升，这一现象可能与个体对dust PM_2.5的敏感性有关。此外，HDL-C、TG和TCHO的变化趋势则呈现线性下降或上升，表明dust PM_2.5对这些指标的影响较为一致。这种非线性关系的发现对于理解dust PM_2.5对血脂水平的潜在影响机制具有重要意义。

### 亚组分析与个体差异

为了进一步探讨dust PM_2.5对不同人群的影响，研究团队进行了亚组分析，包括年龄、性别、吸烟和饮酒习惯、身体活动水平、牛奶摄入情况以及BMI等。结果显示，年轻人群（<60岁）对dust PM_2.5的血脂影响更为敏感，尤其是在LDL-C和HDL-C方面。此外，有心房颤动（AF）病史的个体对LDL-C的影响更为显著，而没有AF病史的个体则表现出对HDL-C和TCHO的更明显影响。

在慢性病史方面，研究发现，患有高血脂或高血压的个体对HDL-C和TG的影响更为显著，而糖尿病患者则对LDL-C和TG的敏感性更高。相比之下，非糖尿病个体对HDL-C和TCHO的影响更为明显。这表明，个体的健康状况和生活方式可能在一定程度上影响dust PM_2.5对血脂水平的作用。

在吸烟和饮酒方面，研究发现，吸烟者和饮酒者对HDL-C和TG的负面影响更为显著，而非吸烟者和非饮酒者则对LDL-C和TCHO的反应更为明显。这一结果可能与吸烟和饮酒对氧化应激和炎症反应的增强作用有关，这些反应可能加剧dust PM_2.5对血脂水平的不良影响。

身体活动水平也被纳入分析中，结果显示，高身体活动水平的个体对dust PM_2.5的影响更为敏感，尤其是在LDL-C、HDL-C和TG方面。这可能是因为身体活动有助于改善代谢功能，但同时也可能增加暴露于dust PM_2.5的风险。牛奶摄入情况和BMI的亚组分析进一步表明，低体重人群对LDL-C、HDL-C和TG的反应更为显著，这可能与营养摄入和代谢差异有关。

### 敏感性分析与研究局限性

为了确保研究结果的稳健性，研究团队进行了多种敏感性分析。首先，他们考察了不同的暴露窗口，包括1个月、1–2个月、1–3个月、1–4个月、1–5个月、1–7个月和1–8个月的暴露时间。结果显示，无论采用哪种暴露窗口，dust PM_2.5对血脂水平的影响均保持一致，进一步支持了研究结论的可靠性。

其次，研究团队采用了逆概率加权（IPW）方法，以控制由于样本选择偏差带来的影响。IPW方法通过为每个个体分配与其被纳入研究的概率成反比的权重，从而平衡纳入和未纳入人群之间的差异。这一方法的应用使得研究结果更加稳健，并且能够更准确地反映真实的人群暴露情况。

此外，研究团队还考虑了非dust PM_2.5和气体污染物（如O₃和NO₂）对血脂水平的潜在影响。结果显示，即使在调整了这些变量之后，dust PM_2.5对血脂水平的影响仍然显著，进一步验证了研究结论的可靠性。

尽管研究方法严谨，但研究仍存在一定的局限性。首先，部分个体信息（如AF病史、吸烟和饮酒习惯）是自我报告的，这可能导致回忆偏差。其次，研究中未考虑一些未测量的混杂因素，如药物使用史，这可能影响结果的准确性。此外，研究排除了没有重复测量记录的个体，这可能引入选择偏差，但研究团队通过IPW方法进行了补偿。

最后，研究中使用的dust PM_2.5暴露数据为区域平均水平，而非个体层面的数据，这可能导致暴露分类误差。然而，这种误差更可能属于Berkson型误差，即个体的暴露水平可能被低估或高估，但总体效应估计仍较为准确。此外，研究团队指出，未来的研究可以考虑纳入个体的时间活动模式数据，以提高暴露估计的精度。同时，研究中未考虑居住地迁移的影响，未来的大规模全国性调查应包含居住地变动信息，以进一步减少暴露分类误差。

### 研究结论与政策建议

本研究的主要结论是，长期暴露于dust PM_2.5与血液脂质异常之间存在显著的关联。具体而言，dust PM_2.5的增加会导致LDL-C、TG和TCHO水平上升，而HDL-C水平下降。这些结果表明，dust PM_2.5可能通过影响血脂代谢，增加心血管疾病的风险。因此，减少长期暴露于沙尘暴和dust PM_2.5对于改善心血管健康具有重要意义。

基于这些发现，研究团队建议采取一系列措施，包括加强空气污染控制、优化环境政策以及提高公众对dust PM_2.5健康影响的认识。此外，针对不同人群的健康差异，如年轻人群、吸烟者、饮酒者以及高身体活动水平的个体，应制定更具针对性的干预策略，以最大程度地减少dust PM_2.5对健康的影响。

### 研究的科学价值与未来方向

本研究不仅提供了关于dust PM_2.5与血脂水平之间关系的最新证据，还揭示了其非线性暴露-响应关系。这些发现对于理解dust PM_2.5的健康影响机制具有重要意义，也为未来的环境政策制定提供了科学依据。然而，研究仍存在一些未解决的问题，例如dust PM_2.5对TG的影响仍不明确，这可能与个体的饮食模式和遗传易感性有关。因此，未来的研究应进一步探讨这些因素，并结合更多的生物标志物和实验数据，以揭示dust PM_2.5对血脂代谢的具体作用机制。

此外，研究还强调了个体差异在暴露-健康效应中的重要性。例如，不同人群对dust PM_2.5的敏感性可能不同，这可能与个体的健康状况、生活方式和遗传背景有关。因此，未来的研究应更加关注这些因素，并尝试通过多组学方法（如基因组学、代谢组学和蛋白质组学）来揭示dust PM_2.5对血脂代谢的复杂影响。

综上所述，本研究为理解dust PM_2.5对血液脂质的影响提供了重要的科学证据，并为未来的研究和政策制定指明了方向。通过进一步的研究，我们可以更好地揭示dust PM_2.5对健康的具体作用机制，并为减少其健康风险提供更加精准的干预策略。