关键词:
尿液金属
全身性免疫炎症
炎症标志物
联合暴露
摘要:
目的:在中国,金属污染的主要原因是有色金属采矿和冶炼作业导致的工业污染。暴露于金属会引起炎症反应并破坏人体免疫系统。然而,很少有研究探索多种金属共同暴露对与人类免疫功能相关的炎症标志物的潜在影响。因此,本研究旨在监测冶炼场地(暴露区)及参照地区居民体内金属暴露水平及其影响因素,并探讨体内多金属混合暴露与炎症标志物的关联,揭示金属对全身免疫炎症的影响。
方法:本研究为横断面研究,收集了居住在冶炼地区以及参照地区居民的流行病学资料以及生物样本,通过电感耦合等离子体质谱联用仪测定尿液中16种金属的浓度,利用多元线性回归模型探讨研究人群尿液金属浓度水平的影响因素。利用全自动生化分析仪测定血中血小板计数、中性粒细胞计数以及淋巴细胞计数,并由此获得全身免疫炎症指数(Systemic immune inflammation index,SII)、血小板-淋巴细胞比值(Platelet-lymphocyte ratio,PLR)和中性粒细胞-淋巴细胞比值(Neutrophil-lymphocyte ratio,NLR)三种炎症标志物水平;采用多因素线性回归模型以及限制性立方样条图探讨尿中金属浓度与炎症标志物的关系,并使用Quantile g-computation和贝叶斯核机回归(Bayesian kernel machine regression,BKMR)模型探讨多金属混合暴露对炎症标志物的影响。
结果:1.本研究共纳入609名研究对象,其中暴露区396人,参照区213人。研究人群平均年龄为45.44岁,男性占比为57.14%。暴露组与参照组人群年龄、BMI分布无明显差异。研究人群尿液中有12种金属的检出率高于70%,锌的浓度最高,锑的浓度最低。暴露组人群尿液中钴、铅、砷、硒、镉、锌、锑、铊等8种金属浓度水平显著高于参照组人群(P<0.05)。年龄、性别、文化程度、经济水平、吸烟、饮酒、职业是影响体内金属浓度水平的主要因素。
2.单金属模型发现有9种金属与SII以及NLR水平存在正向关联,有7种金属与PLR水平存在正向关联。锶与SII、PLR和NLR均存在负向关联。多金属模型结果显示,位于锶第四分位数浓度的研究对象相对最低分位数,SII减少0.35(95%CI:-0.49,-0.21)。位于金属锑、铅最高四分位数的研究对象与最低四分位相比,SII分别升高0.39(95%CI:0.22,0.56),0.42(95%CI:0.23,0.61);在与PLR的关联中,与最低分位的研究对象相比,位于金属锑、铅最高四分位的研究对象PLR分别升高0.29(95%CI:0.18,0.40),0.14(95%CI:0.02,0.27),金属锶第四分位数相对最低分位数PLR减少0.15;在与NLR的关联中,金属锶第四分位数相对最低分位数NLR减少0.35(95%CI:-0.47,-0.21),硒、锑、铅第四分位数浓度相对最低分位数NLR分别增加0.16(95%CI:0.01,0.32),0.36(95%CI:0.20,0.51),0.39(95%CI:0.21,0.57)。
*** g-computation结果显示金属混合物对炎症标志物有显著的正向效应。金属混合物每增加一个四分位数,SII增加0.21(95%CI:0.13,0.28),PLR增加0.11(95%CI:0.06,0.15),NLR增加0.19(95%CI:0.12,0.25)。BKMR显示金属混合暴露与炎症标志物水平具有显著正向关联。
结论:冶炼地区居民广泛暴露于多种金属且内暴露水平较高。年龄、性别、文化程度、经济水平、吸烟、饮酒、职业是影响体内金属浓度水平的主要因素。金属暴露与炎症标志物存在显著正向关联,提示金属暴露会引起全身免疫炎症。