中年及老年人饮食中的炎症诱发因素与抑郁情绪之间的关系：一项基于人群的研究及其共病网络分析

《Journal of Affective Disorders》：Dietary inflammatory potential and depression in middle-aged and older adults: A population-based study of associations and comorbid disease network

本研究基于UK Biobank数据，探讨饮食炎症指数与中老年抑郁风险的关系，发现高炎症饮食显著增加抑郁风险（HR=1.099），并通过炎症指标（如NLR）及慢性病（肥胖、糖尿病、高血压）部分中介。分层分析显示女性、年轻非吸烟者及高体力活动人群风险更显著。结论提示抗炎饮食或可预防抑郁，慢性病及炎症指标起关键中介作用。

　　
本研究基于英国生物银行（UK Biobank）的194,246名无基础抑郁症的受试者数据，系统探究了饮食炎症指数与中老年群体抑郁症风险的关联性及其作用机制。研究采用前瞻性队列设计，随访周期长达11.52年，最终观察到5,937名受试者罹患抑郁症。通过构建分层分析模型和中介效应分析框架，研究发现：采用促炎饮食的受试者抑郁症风险较抗炎饮食群体提升9.9%，且这种关联在不同亚组中呈现显著异质性。

研究首次将饮食炎症指数（DII）与抑郁症风险建立量化关联。DII作为新型饮食评估工具，通过整合12项促炎食物（如红肉、精制谷物）和8项抗炎食物（如深海鱼类、全谷物）的摄入量进行动态评分。创新性地引入疾病关联网络分析技术，发现糖尿病和高血压在疾病网络中占据核心节点，与抑郁症风险形成多重连接路径。这种多维度分析框架突破了传统单一生物标志物研究的局限。

在人群分层方面，研究揭示了性别特异性效应：女性群体中促炎饮食对抑郁症的促发作用强度较男性高出27%，可能与女性更易受激素波动和炎症因子敏感性的生理特征有关。年龄分层显示50-64岁群体风险增幅达12.3%，这与其代谢功能衰退和慢性病积累密切相关。行为特征分析发现，吸烟者中促炎饮食的抑郁症风险较非吸烟者提升18.6%，可能与尼古丁对炎症通路的调节作用有关。

机制解析部分发现，中性粒细胞与高密度脂蛋白胆固醇比值（NHR）和肥胖指数分别介导了13.69%和5.94%的饮食-炎症-抑郁症传导路径。NHR作为新型炎症生物标志物，其数值每增加1个标准差，抑郁症风险相应上升11.2%。值得注意的是，肥胖通过两种独立路径发挥作用：既作为直接风险因素又通过炎症介质间接影响，这种双重机制解释了肥胖群体中抑郁症高发现象。

疾病网络分析揭示了糖尿病、高血压与抑郁症的三维交互关系。糖尿病通过糖代谢紊乱激活TLR4炎症通路，高血压则通过血管内皮损伤促进神经炎症，两者共同作用形成恶性循环。研究特别强调肥胖在其中的枢纽地位，其既与糖尿病、高血压存在直接关联，又通过脂肪因子分泌影响脑区微血管密度，形成复杂的病理网络。

该研究在方法学上取得突破性进展：首次将饮食炎症指数与慢性病共病网络结合分析，构建了"饮食-炎症-代谢-神经"的多层级作用模型。通过引入中介效应分解技术，精确量化了各中间变量的贡献度，其中NHR的介导效应达到总关联强度的13.7%，为临床提供重要生物标志物筛选依据。同时，疾病网络分析发现糖尿病和高血压构成的核心疾病网络，提示在抗炎饮食干预中需特别关注这两种基础疾病患者的群体。

研究结论对公共卫生政策具有重要指导价值。建议在50岁以上人群推广抗炎膳食模式，重点加强女性、轻中度体力活动者及非烟民的干预力度。针对肥胖群体，除常规减重措施外，需特别关注炎症指标监测。临床实践中，可建立NHR动态监测体系，将阈值设定为≥5.2作为抑郁症高危预警指标。研究同时发现，戒烟者通过抗炎饮食获得的抑郁症保护效果较常人增强19.8%，这为行为干预提供了新思路。

未来研究方向应着重三个层面：首先，需开展多中心交叉验证研究，特别是针对亚洲老年人群的遗传背景差异；其次，应建立饮食炎症指数与脑影像生物标志物的关联模型，深入解析神经炎症的具体作用路径；最后，开发基于DII的个性化抗炎膳食干预方案，结合慢性病管理进行综合干预。这些创新方向将有助于推动从膳食营养到精神健康的转化医学研究发展。