学术报告：基于英国生物样本库的空气污染与痴呆症关联研究

主要作者及研究机构

论文的主要作者包括 Rhiannon Thompson, Xinning Tong, Xueyi Shen, Jinjun Ran, Shengzhi Sun, Xiaoxin Iris Yao 和 Chen Shen。作者分别来自多个国际知名机构，包括英国帝国理工大学公共卫生学院、爱丁堡大学临床脑科学中心、上海交通大学医学院、首都医科大学及中山大学第八附属医院等。该研究发表于期刊《Environment International》，在线发布日期为2024年12月17日。

背景与研究目的

研究背景聚焦于环境暴露，特别是空气污染对神经退行性疾病（如痴呆症）的影响。痴呆症是一种严重影响认知能力的进行性疾病，最常见的类型包括阿尔茨海默病和血管性痴呆。在老龄化加速的背景下，全球痴呆症患病人数迅速增加，据预测，到2050年，全球痴呆症患者将超过1.3亿。

虽然随时间累积的大量流行病学证据表明，空气污染、噪声污染和绿色空间暴露可能与认知损伤和痴呆症风险之间存在关联，但对这些关联背后的中介机制知之甚少。尤其在人体群体中，探索大脑结构性变化（如容量变化）是否介导了环境暴露对痴呆症的影响是研究的关键领域。因此，本研究意图利用英国生物样本库大量的长期数据，探究这些中介机制。

研究目的：
1. 使用MRI（磁共振成像）评估的大脑结构容量，研究空气污染（PM2.5、NOx 等）、噪声污染和绿色空间对痴呆症风险的潜在中介作用。
2. 探讨多种环境暴露与不同类型痴呆关系的长期关联。

研究流程与方法

1. 研究对象与数据来源
研究数据来自英国生物样本库（UK Biobank），这一长期队列研究涵盖了50万名40到69岁的英国成年人，初次招募时间为2006-2010年。本研究中，研究对象包括提供了MRI脑部影像数据的42,802名参与者。所有参与者均提供了环境暴露数据（如居住地空气污染、交通噪声和绿色空间）及关键人口统计信息（年龄、性别、教育背景等）。数据如 ICD-10 分类的痴呆诊断信息均通过医疗记录链接获得。

2. 环境暴露的估算
- 空气污染：空气污染数据使用欧洲ESCAPE项目提供的土地利用回归模型，基于参与者居住地址估算 2010 年的污染水平，包括 NO2、NOx、PM10、PM2.5 和 PM2.5abs（吸附值，作为元素碳的代理指标）。
- 噪声污染：利用 CNOSSOS-EU 模型开展基于住宅地址的日均交通噪声分贝（lday）暴露建模。
- 绿色空间：基于居住地址的缓冲区，计算300米和1000米范围内的绿色植被覆盖率。

3. 研究重点与数据分析工作流
- MRI影像处理：从2014年到2022年期间获取的脑部MRI影像，包括全脑体积、灰质体积、白质体积及其他结构体积如海马、杏仁核、额叶等参数。使用FSL FAST（大脑总体体积分析）和FSL FIRST（亚皮层体积分析）分别处理数据。
- 数据分析流程：构建线性回归与逻辑回归模型，研究环境暴露对脑容量变化、大脑健康及痴呆风险的影响，并调整人口统计学变量（如年龄、收入、教育状况）。通过Quasi-Bayesian Monte Carlo进行中介分析，量化脑容量变化对环境暴露与痴呆关联的间接影响。

研究结果

1. 痴呆症与环境暴露之间的关联性
- PM2.5abs 的暴露与血管性痴呆（vascular dementia, VD）风险呈显著正相关（OR=1.45, p=0.05），但其他污染物 NO2、NOx、PM10、PM2.5 暴露的统计关联不足。
- 交通噪声和绿色空间暴露未显示显著的痴呆风险变化。

2. 环境暴露对大脑结构的影响
- PM2.5abs 与全脑体积、外围皮层灰质体积、总灰质体积的减少显著相关。
- 噪声污染和绿色空间对影像数据中的大脑体积未展示显著影响。

3. 中介作用分析
中介模型分析明确以下中介过程显著：
- PM2.5abs→全脑体积减少→总体痴呆风险增加（间接效应占比8%）。
- PM2.5abs→外围皮层灰质体积减少→血管性痴呆风险增加（间接效应占比2%）。
- PM10→总灰质体积减少→其他类型痴呆风险增加（间接效应占比4%）。

尽管观察到环境污染对大脑体积的中介效应，但这些效应的占比有限，仅为2%~8%，说明还有其他潜在机制有待研究确认。

结论

研究意义与价值
1. 该研究首次在人群规模的纵向研究中，通过MRI脑成像证实了空气污染对大脑体积变化及痴呆症风险之间的潜在关系。这为空气污染-痴呆症因果关系的推断增加了机制证据。
2. 提供了关于大脑结构性变化如何部分介导空气污染对痴呆影响的初步数据，为未来研究指明方向。

科学与应用价值
1. 结果呼吁进一步关注城市空气污染（尤其是交通相关的颗粒物污染）的管理，以减轻其对人类大脑健康的潜在危害。
2. 为公共卫生政策制定者提供量化依据，同时强调污染对老龄化人口的特殊影响，具有重要的社会卫生意义。

研究亮点

1. 方法新颖：首次在大型英国生物样本队列中结合MRI成像和中介分析，提供了大规模的机制性证据。
   
2. 数据丰富：42,802名参与者的数据涵盖10余年的暴露、影像及医学记录，极具前瞻价值。
   
3. 健康提示：揭示了空气污染通过大脑体积变化影响痴呆症风险的路径，为相关干预措施奠定基础。

展望与建议

研究强调了大脑体积变化的中介作用的重要性，但强调需要更多研究探索其他机制（如炎症标记物、氧化应激等）及外部变量（如遗传因素或生活方式）。未来需进一步推进长期多波次脑成像工作，结合认知功能测试，来揭示更全面的病理通路。