黄仙，吴寿岭，陈朔华，郭淑霞*

(1 石河子大学医学院预防医学系，新疆 石河子 832000；2 开滦总医院心内科，河北 唐山 063000；3 开滦(集团)公司员工健康保障中心，河北 唐山 063000)

代谢综合征(metabolic syndrome，MS)是以多种代谢危险因素聚集为主要特征的一组临床症候群，包括肥胖、高血压、血脂异常以及高血糖等[1]。研究发现，在发达国家中MS的患病率为20%～25%，并随着时间推移呈现持续增加趋势[2]。同样，MS也威胁了我国人群的健康。近年来，随着我国经济水平的提高，以及人口老龄化的加剧，代谢性疾病如脂质异常和糖尿病等在人群中所占的比例不断升高，据估计我国成人的MS患病率高达23.3%[3]，已成为我国乃至全球面临的重要公共卫生问题之一。而MS的代谢类型多样，致病机制复杂，至今尚无明确的病因。近年来，金属元素对人群健康影响被广泛关注。人体常见的必需金属元素包括铁、铜、镁、钙和硒等，其在人体内的生物需要量较少，但可以通过多种形式发挥其生物学效应，是很多酶的辅酶因子，参与机体代谢，调节细胞稳态和免疫反应[4]。但当金属元素的摄入、排泄或体内代谢过程障碍，即金属代谢紊乱发生时，可导致多种代谢疾病的发生，如高血压[5]、糖尿病[6]、脂肪肝[7]和癌症[8]等。目前大多数研究关注于单一金属元素与MS之间的风险关联且研究结果尚不一致，因此本研究通过开展以唐山开滦队列人群为基础的病例对照研究，探讨在男性人群中多种金属元素及其共同暴露与MS之间的风险关联，以期为预防MS的发生、发展以及治疗提供一定的参考。

1 资料与方法

1.1 研究对象

开滦队列是以开滦集团职工体检人群为基础，于2006建立的大型前瞻性队列，每两年进行一次随访。本研究是以开滦队列人群为基础的病例对照研究。病例选自2017年8月至2018年5月在3家开滦集团附属医院(林西医院、马家沟医院和荆各庄医院)完成随访且经诊断为MS的361名男性。对照组选自同期在相同医院完成随访的非MS男性，并与病例组按照年龄进行频数匹配，最终纳入1 109名对照。纳入标准：年龄≥18岁的男性开滦集团职工；排除标准：癌症和帕金森综合征患者。本研究经开滦集团和中国医学科学院伦理委员会批准(批准号：2018ZX10715005)，并取得所有涉及此项研究对象的知情同意。

1.2 内容与方法

所有资料的收集由经过统一培训的专业护士或医生完成。调查内容包括问卷调查、体格检查和实验室检查。问卷内容包括：1、人口学特征：包括年龄、性别、出生日期和职业等。2、行为因素：包括吸烟和饮酒等。3、个人病史：包括高血压史、糖尿病以及心血管疾病等。体格检查包括身高、体重、腰围、臀围和血压等。血常规检查包括三酰甘油(Triglycerides, TG)、高密度脂蛋白胆固醇(High density lipoprotein cholesterol, HDL-C)、总胆固醇(Total cholesterol, TC)、空腹血糖和高敏C反应蛋白(High sensitivity C-reactive protein, Hs-CRP)等。采集血样的研究对象晨起空腹状态下抽取肘前静脉血5 mL，现场离心后即刻放置于-80 ℃冰箱保存。所有血常规项均在采样当天在开滦总医院中心实验室采用自动分析仪(日立7600型)进行分析。

血液中金属浓度(包括铁、铜、镁、钙和硒)采用电感耦合等离子质谱仪分析方法检测，具体方法为：全血样品经0.5%硝酸稀释、混匀、离心后，取上清液，再次经0.5%硝酸稀释、混匀，作为待测溶液样品；分别取金属元素(铁、铜、镁、钙和硒)标准品(批号：B1904120、B1804064、18124、B1806038和18106。硒标准品生产厂家为中国计量科学研究院，其他4种标准品源自北京坛墨质检科技有限公司)，以0.5%硝酸逐级稀释为工作标准溶液；将工作标准溶液系列样品和待测溶液样品依次上机，同时加入内标混合溶液，建立内标校正标准曲线法以定量分析各金属浓度；采用混合人全血样品作为质控样品，跟随每个批次进行检测。每15份混合血样中检测1份作为质量控制。除铜浓度低于检出限(15 μg·mL-1)外，其余浓度均在线性范围内。血铜在批内、批间变异系数均小于10.00%。

1.3 相关变量的定义和诊断标准

吸烟定义为过去1年平均每天至少吸1支，且连续时间1年及以上者。饮酒定义为过去一年至少饮酒12次及以上，且持续时间1年及以上者。腰围≥90 cm者定义为肥胖[9]。高血压依据《中国高血压防治指南(2018年修订版)》[10]，定义为收缩压≥140 mmHg或舒张压≥90 mmHg ( 1 mmHg=0. 133 kPa)，或既往有高血压病史或正在服用降压的药物者。糖尿病依据《中国2型糖尿病防治指南(2020年版)》[11]，定义为空腹血糖≥7.0 mmol·L-1，或既往有糖尿病史或有降血糖用药史者。

MS诊断标准根据2018年《中国2型糖尿病防治指南(2017版)》定义[12]：(1)腹型肥胖，即中心肥胖：腰围男性≥90 cm，女性≥85 cm；(2)高血糖：空腹血糖≥6.1 mmol·L-1或糖负荷后2 h血糖≥7.8 mmol·L-1和(或)已确诊为糖尿病并治疗者；(3)高血压：血压≥130/85 mmHg及(或)已确认为高血压并治疗者；(4)空腹TG≥1.70 mmol·L-1；(5)空腹HDL-C<1.04 mmol·L-1。以上具备3项或更多项即可诊断。

1.4 统计学分析方法

各变量根据其分布特征选择合适的描述方法，连续变量以均数±标准差或中位数(25%分位数，75%分位数)描述，分类变量用例数(%)表示。组间比较采用t检验或Manne-Whitney U检验(连续变量)，分类变量采用Pearson卡方检验或Fisher确切概率法。

首先，以对照组人群中各个金属元素的中位值为参照点，采用限制性立方样条函数分别描述各个金属元素与MS的线性关系，并将其结果作为各个金属的分组依据；随后，采用单因素和多因素logistic回归模型分别评估各个金属元素与MS之间的风险关联。多因素模型中校正年龄、吸烟(是/否)、饮酒(是/否)、工作类型(脑力劳动/体力劳动)和Hs-CRP。

进一步采用自适应弹性网模型(Adaptive Elastic-Net, AENET)[13]探究各个金属元素共同暴露状态下与MS的关联效应。首先，为了消除因为变量度量单位不同所导致的影响，将所有金属浓度进行Z转换；其次，根据5-折交叉验证法的AENET对各金属元素的线性项、平方项以及两两的交互项进行筛选，与MS关系密切的金属项将被保留；最后，为了量化各个金属元素对MS的综合效应，以保留项的参数作为权重构建环境风险评分(Environmental risk score, ERS)。ERS计算公式如下：

所有数据分析均采用SAS9.4版(SAS institute Inc. Cary, NC)和R3.6.1版软件完成，P<0.05为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 研究对象基本特征

本研究最终纳入1 470名研究对象，平均年龄为54岁以上。与对照组相比，MS组人群饮酒、高血压、糖尿病的百分比以及腰围、TC、TG、Hs-CRP和硒浓度显著较高(P均<0.001)。而HDL-C、钙、铜和镁浓度显著低于对照组人群(P均<0.05)(表1)。

表1 病例和对照组人群的基本特征分布比较

2.2 金属元素与MS的关联强度

各金属与MS的限制性立方样条模型结果显示(图1)，全血铁、铜、镁与MS呈现U型关系(非线性检验P均<0.05)；全血钙、硒与MS之间为线性关系(线性检验P均<0.01)，但随浓度的增加，二者的趋势变化方向相反，MS风险随着钙浓度上升而下降，随着硒浓度升高而升高。

根据对照组人群中的各金属浓度的三分位数进行分组。基于上述限制性立方样条曲线结果，本研究以全血铁和镁的第二分位组，钙、硒和铜的第一分位组作为参照组，分别进行logistic回归分析。

结果显示：(1)与全血铁第二分位组相比，在单因素分析和校正年龄、工作类型、吸烟、饮酒、Hs-CRP和CVD后均发现铁第一分位和第三分位组MS的发生风险显著增加(P均<0.05)；(2)在单因素和多因素分析中均观察到全血铜第三分位组MS的发生风险较第一分位组增加(P<0.01)；(3)与全血镁第二分位组比较，多因素校正后镁第一分位组发生MS的风险显著增加(P<0.001)；(4)全血钙第三分位组发生MS的风险较第一分位组增加(P均<0.001)；(5)与全血硒第一分位组相比，硒第三分位组MS的发生风险显著增加(P均<0.001)(表2)。

图1 全血铁(A)、铜(B)、钙(C)、镁(D)和硒(E)与代谢综合征的限制性立方样条曲线

表2 全血铁、铜、钙、镁和硒分别与MS的风险关联

2.3 多金属共同暴露与MS的综合效应

全血钙的线性项、硒的平方项以及钙和镁的交互项被保留在AENET模型中(表3)。基于上述筛选出的金属项分别计算每位研究对象的ERS，ERS取值范围为-4.39～1.54，中位值为0.01。ERS越高，MS风险越大。结果提示，血钙浓度越低，ERS值越大；ERS随着硒浓度的增加而增加(表3)。分别采用单因素和多因素模型探讨ERS与MS的关联，结果显示，以ERS第一分位组为参照组，ERS越大，MS的发生风险越高(P均<0.001)(表4)。

表3 血液金属预测因子在自适应弹性网回归中的选择

表4 基于logistic回归的ERS与MS的关联分析

3 讨论

本研究通过开展以队列为基础的病例对照研究，发现男性人群中，血铁、钙、铜、镁和硒均和MS的发生相关，且各金属元素与MS的关联存在差异。此外，本研究还发现人体内多种金属元素共同暴露时，MS的发生风险随ERS值的增加显著升高。

本研究观察到较低血镁水平会增加MS的发生风险，这在一项多项双盲随机对照试验结果中也被证实，其研究发现镁摄入量与MS之间呈现负相关性，并且补充镁剂可以有效的治疗MS[20]。其中可能的机制是因为镁作为重要的辅酶因子参与葡萄糖代谢，在胰岛素作用的酪氨酸激酶磷酸化反应中起重要的作用，因此镁缺乏可能导致胰岛素抵抗[21]。此外，硒也可以对胰岛素代谢产生影响。研究表明，硒具有双重作用，既可影响谷胱甘肽过氧化物酶发挥清除自由基抗氧化作用，也可抑制胰岛素样生长因子的合成引起代谢紊乱，促进MS的进展[22]。在本研究中发现较高的硒水平与MS的发生风险呈正相关，这种关联性在Arnaud等人[23]以欧洲人群为研究对象的横断面研究和我国开展的一项巢式病例对照研究[24]中均被证实，Fang等人[24]在校正吸烟、饮酒、体育活动和用药史后发现血清硒第三分位组发生MS的风险是最低水平组的2.72倍(95%CI: 1.43-5.20)。

本研究发现，较高浓度的血钙是抑制MS发生的保护因素。Han等人[25]发现钙摄入量每增加300 mg·天-1，MS的风险降低7%(95%CI: 0.87-0.99)。一方面，这是因为人体缺钙状态下会促使更多的钙被吸收，进而提高1,25-二羟基维生素D3和甲状旁腺激素的分泌造成血压升高[26]；另一方面，也增加了钙进入脂肪细胞的机会，抑制脂肪分解造成脂肪堆积[27]。因此，补充钙能够有效预防MS的发生。

此外，本研究还探究了多金属共同暴露时对MS的联合效应，结果发现MS的发生风险大大增加。Nielsen等人[28]在大鼠实验研究中观察到金属元素之间存在交互作用，影响代谢的变化。但目前关于金属共同暴露与MS关联性的人群研究数量有限，后续仍需要更多人群数据进行验证。

本研究存在以下局限性：首先，本研究未对金属元素的稳定性进行探究，金属元素检测结果可能会受到其他因素的影响；其次，本研究调查问卷没有纳入相关营养补充剂项，可能会对结果产生一定的影响；最后，本研究为病例对照研究，可能存在奈曼偏倚和回忆偏倚，也无法得到因果关联性结论。因此，未来仍需要更多的前瞻性研究进一步验证。