女性生殖健康与自闭症谱系障碍患病率的关联研究：揭示潜在影响因素与预测模型

为探究女性生殖健康与自闭症谱系障碍（ASD）的关系，研究人员分析相关数据，发现多种关联并构建预测模型。

　　在过去的几十年里，自闭症谱系障碍（Autism Spectrum Disorder，ASD）的患病率呈现出显著上升的趋势。这一现象引发了科学界的广泛关注，众多研究致力于探寻其背后的原因。据美国疾病控制与预防中心（CDC）的数据显示，2000 年时，每 150 名儿童中约有 1 名患有 ASD，到了 2024 年，这一比例飙升至 1 in 36。这种快速增长不仅给家庭带来了沉重的负担，也对公共卫生体系提出了挑战。

已知遗传因素在 ASD 的发生中起着关键作用，但环境因素同样不可忽视。其中，女性生殖健康与 ASD 之间的潜在联系逐渐成为研究热点。一些研究表明，孕期的某些状况，如母亲的健康问题、激素水平变化等，可能会影响胎儿的神经发育，进而增加 ASD 的患病风险。然而，目前对于女性生殖健康参数与 ASD 患病率之间的具体关系，仍缺乏全面而深入的研究。

为了填补这一知识空白，来自伊拉克高等教育与科学研究部心理研究中心的 Adil Abdul-Rehman Siddiq Al-Salihy 开展了一项针对 2000 年至 2024 年女性生殖健康参数与 ASD 患病率关系的研究。该研究成果发表在《Scientific Reports》上，为进一步理解 ASD 的发病机制和预防策略提供了重要依据。

研究人员采用了多种技术方法。数据来源方面，ASD 患病率数据来自 CDC 的自闭症和发育障碍监测（ADDM）网络，该网络跟踪了美国多个社区 8 岁儿童的 ASD 患病情况；生殖健康参数数据则来自各种已发表的研究、健康报告、国家健康调查和医疗记录等。在分析方法上，运用了描述性统计、相关性分析、多元线性回归、时间序列分析、机器学习模型（随机森林、梯度提升和支持向量回归）、主成分分析（PCA）和多重共线性评估等多种统计手段，以全面探究女性生殖健康参数与 ASD 患病率之间的关系。

在研究结果部分，首先是 ASD 患病率趋势。通过对 2000 - 2024 年数据的分析，发现 ASD 患病率显著增加，97.1% 的方差可由年份解释，表明每年约有 0.8945 的增长幅度。这一趋势在数据可视化中表现得十分明显，如折线图、散点图和柱状图都清晰地展示了 ASD 患病率的上升态势。

其次是女性生殖健康参数趋势。研究发现，多项生殖健康参数在这一时期发生了显著变化。FSH 水平、雌二醇水平、抗缪勒管激素（Anti-Müllerian Hormone，AMH）水平、窦卵泡计数、CCCT FSH 水平、生育率和卵巢体积均呈现下降趋势，而母体年龄则有所增加。这些变化反映了女性生殖健康状况的改变，以及社会行为和生活方式的转变。

再者是生殖健康指标与 ASD 患病率的关联。相关性分析显示，母体年龄与 ASD 患病率呈强正相关，而窦卵泡计数、生育率、FSH 水平、CCCT FSH 水平、卵巢体积、雌二醇水平和 AMH 水平与 ASD 患病率呈强负相关。多元回归分析虽整体模型显著，但由于共线性问题，个体预测因子的影响不显著。部分相关性分析则揭示了母体年龄、卵巢体积等参数对 ASD 患病率的独立影响。

最后是预测模型的构建与评估。研究构建了多元回归模型和随机森林模型来预测 ASD 患病率。多元回归模型解释了 86.5% 的方差，但交叉验证 R2 分数变异性高，存在过度拟合和泛化性有限的问题；随机森林模型表现更优，解释了 96.9% 的方差，误差指标更低，预测准确性更高。特征重要性分析还确定了母体年龄、雌二醇水平和 FSH 水平是影响 ASD 患病率的关键因素。

研究结论和讨论部分指出，该研究揭示了女性生殖健康参数与 ASD 患病率之间的统计相关性，但并未确定因果关系。母体年龄与 ASD 患病率的正相关，以及卵巢储备相关指标与 ASD 患病率的负相关，为进一步研究提供了方向。这些发现对公共卫生和临床实践具有重要意义，例如，可根据这些结果制定针对高龄产妇的干预措施，加强孕前护理，优化生殖健康，以降低 ASD 的风险。同时，研究也存在一些局限性，如数据为群体层面，未考虑个体差异；未纳入关键混杂变量；研究结果的普适性有限等。未来研究需要开展个体层面的前瞻性研究，纳入更多影响因素，以深入探索潜在的生物学机制，完善预测模型，为预防和干预 ASD 提供更有力的支持。

总的来说，这项研究为女性生殖健康与 ASD 之间的关系提供了重要的研究依据，虽然目前的研究存在一定的局限性，但也为后续研究指明了方向，有望推动该领域的进一步发展，最终为降低 ASD 的患病率和改善患者的生活质量做出贡献。