本研究由来自浙江中医药大学杭州临床医学院的李昕汝（Xinru Li）、浙江中医药大学第二临床医学院的叶晓昂（Xiaoang Ye）、丽水市人民医院肾内科的徐露欢（Luhuan Xu）以及浙江中医药大学附属杭州市中医院肾内科的陈虹宇（Hongyu Chen，通讯作者）共同完成。该研究论文题为“Association between endocrine disrupting chemicals exposure and diabetic kidney disease in adults: a national cross-sectional NHANES study”，于2025年3月18日在线发表于国际期刊 Ecotoxicology and Environmental Safety （Volume 293, 文章编号118044）。
本研究属于一项基于人群的横断面观察性研究，旨在探讨环境内分泌干扰物与成人糖尿病肾病之间的关系。糖尿病肾病作为糖尿病最主要的微血管并发症之一，已成为全球性的重大公共卫生问题，给社会带来沉重的经济负担。除了遗传和传统生活方式因素外，环境因素在疾病发生发展中的作用日益受到重视。内分泌干扰物是一类能够干扰机体激素功能的环境污染物，广泛存在于日常生活之中，包括某些挥发性有机化合物、金属/类金属以及全氟和多氟烷基物质。既往研究表明，EDCs可能通过诱导氧化应激、干扰代谢通路等方式，增加糖尿病及其并发症的风险。然而，关于EDCs，特别是多种EDCs联合暴露，与糖尿病肾病之间关联的流行病学研究仍然有限，其具体机制也未明确。因此，本研究利用美国国家健康与营养调查这一具有全国代表性的大型数据库，系统评估了25种EDCs代谢物（包括15种挥发性有机化合物代谢物、5种金属/类金属和5种全氟和多氟烷基物质）的单体暴露及联合暴露模式与糖尿病肾病患病风险之间的关联，并初步探索了其中可能的介导机制和交互作用。研究的主要目标是：1) 确定与糖尿病肾病显著相关的特定EDCs；2) 评估多种EDCs联合暴露对糖尿病肾病的整体效应；3) 探索铅暴露与糖尿病肾病关联中的潜在介导因子；4) 分析不同人群亚组（如年龄、性别、BMI）中关联的差异。
本研究的工作流程主要包括以下几个步骤：研究设计与参与者筛选、暴露评估、结局定义、协变量收集与处理以及多模型统计分析。
首先，在研究设计方面，本研究数据来源于NHANES 2015-2018两个周期的调查。NHANES由美国国家卫生统计中心实施，采用复杂的分层多阶段概率抽样设计，旨在评估美国成人和儿童的健康与营养状况，其研究方案通过了伦理审查委员会批准，所有参与者均签署了知情同意书。研究从初始的19225名参与者中，逐步排除了年龄小于20岁者、孕妇、尿白蛋白/肌酐比值数据缺失者、糖尿病诊断信息缺失者、未诊断为糖尿病者以及没有任何尿液mVOCs、血液金属/类金属或血清PFASs代谢物数据者，最终纳入了1421名被确诊患有糖尿病的成年参与者作为研究对象。
其次，在暴露评估方面，研究测量了参与者尿液中15种挥发性有机化合物代谢物、血液中5种金属/类金属以及血清中5种全氟和多氟烷基物质的浓度。为确保数据可靠性，只纳入了检出率≥85%的化学物质。对于低于检出限的浓度，按照NHANES的建议，使用LLOD/√2进行赋值。所有化学物质的浓度均经过对数转换以使其分布接近正态，其中尿液mVOCs的浓度还使用尿肌酐值进行了校正，以排除尿液稀释度的影响。具体的检测方法包括：尿液mVOCs采用超高效液相色谱-电喷雾串联质谱法；血液金属/类金属采用质谱法直接测量；血清PFASs则采用在线固相萃取-高效液相色谱-涡轮离子喷雾电离-串联质谱法进行分析。
第三，在结局定义方面，糖尿病肾病的诊断结合了糖尿病状态和肾脏损伤指标。糖尿病的诊断依据美国糖尿病协会标准，满足以下任一条件：空腹血糖≥7.0 mmol/L，或糖化血红蛋白≥6.5%，或有糖尿病病史，或正在使用降糖药物。在此基础上，若同时满足尿白蛋白/肌酐比值≥30 mg/g，或估算的肾小球滤过率（使用CKD-EPI公式计算）≤60 mL/min/1.73 m²，或两者兼有，则被定义为患有糖尿病肾病。
第四，在协变量处理方面，研究基于既往文献和临床专业知识，并通过EmpowerStats软件进行筛选，最终纳入了广泛的人口学、生活方式和临床生化指标作为潜在的混杂因素进行校正。这些协变量包括年龄、性别、种族、教育水平、婚姻状况、贫困收入比、身体质量指数、高血压、高脂血症、吸烟状况、饮酒量、体力活动水平，以及一系列反映代谢、炎症和肾功能状态的指标，如胰岛素抵抗指数、糖化血红蛋白、血清肌酐、血尿素氮、高敏C反应蛋白、全身免疫炎症指数等。对于缺失的协变量数据，研究采用了多重插补法进行处理。
最后，在统计分析方面，研究采用了多模型、多角度的策略以全面评估关联。1) 描述性分析：比较了糖尿病肾病组与非糖尿病肾病组的基本特征和EDCs浓度分布。2) 逻辑回归模型：用于分析单个EDCs代谢物（按四分位数分组）与糖尿病肾病风险之间的关联，共构建了三个逐步增加协变量的模型。3) 限制性立方样条回归：用于探索单个EDCs与糖尿病肾病之间是否存在非线性的剂量-反应关系。4) 亚组分析与交互作用检验：按年龄、性别、BMI、糖化血红蛋白和胰岛素抵抗指数进行分层，检验EDCs与糖尿病肾病的关系在不同亚组中是否稳定。5) 加权分位数和回归模型：用于评估四种联合暴露模式（mVOCs联合暴露、金属/类金属联合暴露、PFASs联合暴露、以及mVOCs与金属/类金属混合联合暴露）对糖尿病肾病的整体效应，并计算各化学物质在联合效应中的权重贡献。6) 贝叶斯核机器回归模型：该模型是一种先进的机器学习方法，用于同时评估联合暴露的整体效应、各化学物质的单独效应（剂量反应曲线）以及不同化学物质之间的潜在交互作用。研究根据化学物之间的相关性（皮尔逊相关）和暴露来源相似性进行了分组分析。7) 中介效应分析：采用并行中介分析模型，探讨了血清球蛋白以及氧化应激产物是否在铅暴露与糖尿病肾病的正向关联中起介导作用。
本研究获得了多项重要结果，从不同角度揭示了EDCs与糖尿病肾病之间的复杂关联。
在描述性结果中，1421名糖尿病患者中，有575人被诊断为糖尿病肾病。与非糖尿病肾病组相比，糖尿病肾病组参与者年龄更大、男性比例更高、非西班牙裔白人比例更高，且高血压患病率更高。此外，糖尿病肾病组的糖化血红蛋白、胰岛素抵抗指数、炎症指标、尿白蛋白/肌酐比值、血清肌酐、血尿素氮、球蛋白等水平均显著更高，而估算的肾小球滤过率则显著降低。
在单个EDCs关联分析中，逻辑回归模型（校正全部协变量后）显示：三种mVOCs代谢物——2-羟基丙基巯基尿酸、4-羟基-2-丁烯基巯基尿酸和苯乙醛酸的最高四分位数浓度组，与糖尿病肾病的患病风险呈显著正相关，比值比分别为2.43、2.63和2.59。限制性立方样条分析进一步揭示，前两种代谢物与糖尿病肾病存在显著的非线性正相关关系，其中4-羟基-2-丁烯基巯基尿酸呈倒U型曲线，而2-羟基丙基巯基尿酸呈S型曲线。相反，四种PFASs——全氟己烷磺酸、正全氟辛酸、正全氟辛烷磺酸及其异构体，与糖尿病肾病风险呈显著负相关，其最高或较高浓度分组的比值比在0.32至0.49之间，表现出保护性关联。在金属/类金属中，只有铅表现出稳定的显著正向关联，其最高四分位数浓度组的患病风险增加76%。
亚组分析揭示了关联的群体异质性。例如，PFASs与糖尿病肾病的负相关在肥胖个体中更为明显；全氟己烷磺酸与糖尿病肾病的负相关仅在男性中显著；正全氟辛酸与糖尿病肾病的负相关在60岁以下人群中更显著。此外，某些关联在胰岛素抵抗程度不同的人群中也存在差异。
联合暴露模型的结果进一步深化了认识。加权分位数和回归模型显示，金属/类金属的联合暴露与糖尿病肾病风险增加显著相关，其中铅是主要的贡献因子；PFASs的联合暴露则与风险降低相关。混合暴露模型（mVOCs + 金属/类金属）也显示出显著的正向联合效应，其中4-羟基-2-丁烯基巯基尿酸和铅的权重较高。贝叶斯核机器回归模型的结果基本支持了上述发现，并提供了更多细节：当所有金属/类金属的浓度从第50百分位同时升高到更高百分位时，糖尿病肾病的风险显著增加；PFASs的联合暴露则显示出显著的保护效应。更重要的是，该模型在mVOCs与金属/类金属混合暴露中，发现了多种化学物质之间存在潜在的交互作用，例如2-羟基丙基巯基尿酸、镉、汞、4-羟基-2-丁烯基巯基尿酸等两两之间可能存在非加性的效应，这提示了真实环境中多种污染物共同作用的复杂性。
中介分析是本研究的一个关键发现。研究假设铅暴露可能通过引发炎症和免疫反应（表现为球蛋白水平升高）来增加糖尿病肾病风险。分析结果证实了这一猜想：血清球蛋白在铅暴露与糖尿病肾病的正关联中起到了显著的部分中介作用，中介比例为7.25%，这为理解铅的肾毒性机制提供了新的流行病学线索。
本研究的主要结论是，在成年糖尿病人群中，特定内分泌干扰物的暴露与糖尿病肾病风险存在显著关联，且关联模式因化学物种类而异。具体而言，铅暴露以及某些挥发性有机化合物的代谢物是糖尿病肾病的潜在危险因素，其中铅的部分毒性作用可能通过升高血清球蛋白水平介导；而全氟和多氟烷基物质的暴露则与较低的糖尿病肾病患病风险相关，尤其是在肥胖人群中，这种保护性关联更为明显。研究还提示，在真实世界的混合暴露场景下，不同类别的EDCs之间可能存在复杂的交互作用。
本研究的科学价值与应用价值主要体现在以下几个方面：首先，这是首次在具有全国代表性的大样本中，系统、全面地评估了三大类25种EDCs单体及联合暴露与糖尿病肾病的关联，填补了该领域的研究空白。其次，研究采用了逻辑回归、限制性立方样条、加权分位数和回归、贝叶斯核机器回归等多种前沿统计模型，从线性、非线性、联合效应、交互作用等多个维度深入分析了数据，方法学上具有先进性和综合性。第三，研究不仅描述了现象，还通过中介分析初步探索了铅毒性的可能机制（炎症/免疫通路），为后续的机制研究提供了方向和假设。第四，研究结果具有公共卫生意义，提示控制环境中的铅和某些有机溶剂暴露，可能对预防糖尿病患者发生肾脏并发症具有积极作用，也为制定针对高危人群（如肥胖糖尿病患者）的环境健康政策提供了科学依据。
本研究的亮点在于：1) 研究主题的新颖性与重要性：聚焦于环境内分泌干扰物这一新兴风险因素与重大慢性疾病并发症的关联，切合环境健康领域的前沿。2) 数据来源的权威性与代表性：利用NHANES数据库，保证了研究结果的可靠性和外推性。3) 分析策略的先进性与系统性：创新性地结合了多种统计模型，特别是应用了能处理非线性与交互作用的贝叶斯核机器回归模型，对复杂环境混合暴露的健康效应进行了深入剖析。4) 发现的多层次性：不仅报告了单体化学物的风险，明确了铅和特定mVOCs的风险以及PFASs出人意料的潜在“保护”作用，还揭示了联合暴露的整体效应、亚组差异以及潜在的生物学介导机制，构成了一个相对完整的研究叙事。
此外，研究也坦诚地指出了其局限性，主要包括横断面设计无法推断因果关系、残留混杂的可能性、暴露仅为单时点测量未能反映长期暴露、样本量限制未能评估三类EDCs同时暴露的效应等。这些不足为未来的前瞻性队列研究、重复测量设计以及更大样本量的研究指明了方向。
这项研究为理解环境因素在糖尿病肾病发生发展中的作用提供了新的、重要的证据，强调了在糖尿病管理中考虑环境暴露因素的潜在必要性，并为后续更深入的病因机制研究和公共卫生干预探索奠定了坚实的基础。