6.2 Q1|桂林医科大学NHANES发文 | 美国成人血液重金属、神经丝轻链与认知功能的关联

1.第一段–文章基本信息

文章题目：Associations among blood heavy metals, neurofilament light chains and cognition function in US adults: NHANES 2013-2014

中文标题：美国成人血液重金属、神经丝轻链与认知功能的关联：NHANES 2013-2014

发表杂志：Ecotoxicology and Environmental Safety

影响因子：1区，IF=6.2

发表时间：2025年5月

2.第二段–研究思路

本研究思路

本文的研究思路如下：首先，研究者通过美国国家健康与营养调查（NHANES）2013—2014的数据，选取959名参与者，检测其血液中的重金属（铅、镉、汞、锰、硒）水平，采用电感耦合等离子体质谱（ICP – MS）技术进行测量。同时，利用西门子健康科技开发的高通量免疫分析技术测定血清神经丝轻链（sNfL）水平，并通过动物流畅性测试（AFT）、数字符号替换测试（DSST）和建立阿尔茨海默病登记处（CERAD）测试评估认知功能。接着，运用广义线性模型（GLMs）、加权分位数和回归（WQS）、贝叶斯核机器回归（BKMR）、基于分位数的g计算（qgcomp）和限制性立方样条（RCS）分析等方法，探究重金属暴露与sNfL水平之间的关联。最后，对60岁及以上的成年人进行中介分析，探讨重金属、sNfL和认知功能之间的相互作用。研究结果表明，血液中铅或镉水平与sNfL呈正相关，硒与sNfL呈负相关，且镉对认知功能的影响部分通过sNfL介导。

3.第三段-Introdction

背景

环境中的重金属暴露是导致神经系统损伤的重要因素之一。研究表明，铅、镉、铬等重金属暴露与多种神经发育障碍有关，例如铅暴露会增加儿童多动症和注意力缺陷的风险，而锰浓度的升高与儿童智力下降相关。在成年人中，镉、铅和汞的暴露会破坏神经发生的关键过程，导致一系列神经和认知问题。此外，重金属暴露可通过多种机制导致神经损伤，如破坏线粒体功能、干扰神经递质代谢、增加氧化应激和炎症等。近年来，血清神经丝轻链（sNfL）作为一种潜在的神经损伤生物标志物受到关注，其浓度与多种神经系统疾病的轴突损伤程度相关。然而，目前关于重金属暴露与sNfL水平之间关系的研究仍较为有限。

4.第四段-Methods

方法

美国国家健康与营养调查（NHANES）提供了美国人群的代表性健康和营养数据。研究方法已获得国家卫生统计中心伦理审查委员会的批准，所有参与者均提供了书面知情同意。本研究排除了以下参与者：1）缺乏sNfL数据；2）缺乏血液重金属数据；3）缺乏关键协变量（包括性别、年龄、种族、教育、婚姻状况、贫困与收入比（PIR）、体重指数（BMI）、代谢当量（MET）、饮酒和吸烟状况）的完整数据。经过筛选，最终纳入959名参与者。筛选流程如图1所示。

暴露：血液重金属、血清神经丝轻链（sNfL）

采用电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）技术测定全血样本中的铅（Pb）、镉（Cd）、锰（Mn）、汞（Hg）和硒（Se）水平，具体操作遵循NHANES实验室协议（Duan等，2020）。低于检测限（LOD）的值通过将LOD除以2的平方根进行估算。重金属浓度经过尿肌酐水平校正，并以每克肌酐的微克数报告。低于检测限的值按每种重金属的最低LOD值估算。

采用西门子健康科技开发的NfL免疫分析方法测定sNfL水平。该方法通过将样本与NfL抗原结合形成与AE标记抗体和PMPs的抗原复合物，利用吖啶酯（AE）化学发光和顺磁性颗粒（Lee等，2022）进行检测。严格遵循质量控制和保证协议以确保数据的准确性和可靠性。详细的神经丝轻链测试数据可在NHANES 2013-2014的“实验室数据”模块中的“SSSNFL_H数据”文件中找到。

结局: 认知功能评分

采用动物流畅性测试（AFT）、数字符号替换测试（DSST）和阿尔茨海默病登记处（CERAD）测试评估认知功能（Morris等，1989；Sebaldt等，2009；Venkatraman等，2011）。AFT评估语言流畅性，DSST测量心理运动速度和注意力，CERAD测试包括即时回忆（IRT）和延迟回忆（DRT）部分。详细的认知功能测试数据可在NHANES 2013-2014的“问卷数据”模块中的“CFQ_H数据”文件中找到。

协变量:

性别、年龄、种族、教育水平、婚姻状况、贫困与收入比（PIR）、体重指数（BMI）、代谢当量（MET）、饮酒和吸烟状况

统计学方法

在本研究中，统计分析依据NHANES标准采用加权估计方法，其中连续变量以均值±标准差（SD）表示，分类变量以n（%）呈现。连续变量的差异通过方差分析（ANOVA）检验，分类变量则采用卡方检验，且对不符合正态分布的变量进行了对数转换。此外，利用皮尔逊相关分析评估血液重金属之间的相关性，相关强度被划分为高（r > 0.8）、中（0.3 < r ≤ 0.8）和低（r ≤ 0.3）。在评估单一重金属对sNfL水平影响时，使用了广义线性模型（GLMs），并逐步调整了混杂因素。为了评估多种金属的累积效应，采用了加权分位数和（WQS）分析以及基于分位数的g计算（qgcomp）。贝叶斯核机器回归（BKMR）模型用于估计暴露-反应关系，识别混合物中与健康效应相关的特定成分，并有效控制混杂变量。通过比较重金属混合物浓度中位数增加或减少5%时的估计sNfL值，评估其对sNfL水平的影响，同时计算后验纳入概率（PIP）以评估每种金属的相对效应。限制性立方样条（RCS）回归用于分析重金属与sNfL之间的线性或非线性关联，而中介分析则用于评估重金属混合物、sNfL和认知功能之间的联系，计算中介比例以量化sNfL的中介效应。所有分析均在R中完成，统计显著性设定为双尾p值<0.05。

5.第五段-Results

结果

参与者基线特征

研究纳入了959名美国成年人，其中79%年龄在60岁以下，平均年龄45岁。参与者中51%为女性，66%为非西班牙裔白人。血液中铅（Pb）、镉（Cd）、汞（Hg）、硒（Se）、锰（Mn）和sNfL的平均浓度分别为1.21 μg/dL、0.45 μg/L、1.33 μg/L、198 μg/L、10.0 μg/L和16.0 μg/L。

单一重金属与血清神经丝轻链的关联

研究发现，铅（Pb）和镉（Cd）水平与sNfL呈正相关（β = 0.14，95% CI: 0.08–0.20；β = 0.14，95% CI: 0.07–0.20），这种关联在不同年龄组中均保持一致。硒（Se）与sNfL呈负相关（β = −0.45，95% CI: −0.84至−0.06），但仅在20至60岁人群中显著。在60岁及以上人群中，镉（Cd）与sNfL的关联最为显著（β = 0.15，95% CI: 0.03–0.28）。

重金属混合物与血清神经丝轻链水平的相关性

加权分位数和（WQS）模型显示，血液中重金属混合物与sNfL水平存在显著关联（OR = 0.051，95% CI: 0.025–0.090）。在20至60岁人群中，这种关联更为显著（OR = 0.076，95% CI: 0.033–0.119），而在60岁及以上人群中未观察到显著关联。基于分位数的g计算（qgcomp）模型进一步确认了镉（Cd）对sNfL的正向贡献，而锰（Mn）和硒（Se）则表现出负向贡献。

重金属混合物或单一重金属暴露与血清神经丝轻链的关系

贝叶斯核机器回归（BKMR）模型表明，重金属混合物对sNfL有显著影响。在不同年龄组中，镉（Cd）和铅（Pb）对sNfL的提升作用最为显著，尤其是在20至60岁人群中。然而，在60岁及以上人群中，这种关联未达到统计学意义。

重金属混合物与sNfL的剂量-反应关系

限制性立方样条（RCS）回归分析显示，铅（Pb）和镉（Cd）水平的增加与sNfL水平的单调上升相关，尽管这种非线性关联未达到统计学意义（P值分别为0.0604和0.3102）。硒（Se）与sNfL呈显著的“U型”非线性关系（P = 0.0059），表明在较高水平的硒暴露下，sNfL水平会增加。

镉、血清神经丝轻链与认知功能的中介分析

在60岁及以上成年人中，镉（Cd）与认知功能评分（AFT和DSST）呈显著负相关，而sNfL水平也与认知功能评分呈强负相关。中介分析表明，sNfL部分介导了镉对认知功能的影响，分别解释了AFT评分和DSST评分变化的23.35%和32.7%。

6.第六段–结论与启发

结论与启发

结论

本研究发现血液中的铅（Pb）和镉（Cd）与血清神经丝轻链（sNfL）水平呈正相关，而硒（Se）呈负相关。sNfL在重金属暴露与认知功能之间的关系中可能起到中介作用，这为神经毒性研究提供了新视角。研究结果强调了重金属对神经系统的潜在危害，并提示sNfL可作为早期识别重金属神经毒性的生物标志物。鉴于研究的横断面设计，未来需开展纵向研究以进一步验证这些关联。

【光速科研启发】

选题：本研究聚焦于血液重金属暴露与认知功能及血清神经丝轻链（sNfL）之间的关联，填补了现有研究中关于重金属混合暴露对认知功能影响的空白，具有重要的公共卫生和神经毒理学研究意义。

统计学：研究采用广义线性模型（GLMs）、加权分位数和（WQS）回归、贝叶斯核机器回归（BKMR）、基于分位数的g计算（qgcomp）和限制性立方样条（RCS）回归等多种统计方法，全面评估了单一重金属和重金属混合物对sNfL水平的影响，并通过中介分析探讨了sNfL在重金属暴露与认知功能之间的中介作用。

数据库：研究基于NHANES 2013-2014数据库，确保样本的代表性和数据的丰富性。通过严格排除缺乏关键数据的参与者，提高了样本质量，为研究提供了坚实的基础。

启发：研究结果提示在评估重金属暴露对神经系统的影响时，应综合考虑多种重金属的联合效应。通过中介分析发现sNfL在重金属暴露与认知功能之间的重要中介作用，为早期识别重金属神经毒性提供了新的生物标志物。此外，研究结果强调了在老年人群中重金属暴露对认知功能的潜在危害，为未来针对特定高危人群的干预措施提供了依据。