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为探究夜班会对医护人员健康的影响，研究人员分析其全血基因表达变化，发现与多种疾病相关。
在现代社会，许多行业都离不开轮班工作，医护领域更是如此。为了保障患者能随时得到救治，急诊科和重症监护室的医护人员常常需要上夜班。然而，近年来，夜班对人们身心健康的影响逐渐受到广泛关注。大量流行病学研究表明，夜班与多种健康风险相关，像心血管疾病、代谢紊乱（如糖尿病）、消化系统疾病、睡眠障碍、情绪失调（如抑郁症），甚至恶性肿瘤的患病风险也有所增加 。而且，夜班导致的白细胞计数变化以及炎症标志物水平上升等情况也有报道，但其中的详细机制却并不清楚。
在此背景下，大阪大学医学院的研究人员开展了一项研究，相关成果发表在《Journal of Intensive Care》上。这项研究意义重大，它旨在深入剖析医护人员夜班前后全血基因表达的变化情况，探究这些变化背后的分子病理机制，以及它们对健康的影响，这对于理解夜班工作与健康风险之间的关系提供了新的视角。
研究人员采用了多种关键技术方法。首先，选取了四位在急诊科上夜班的医生作为研究对象，在他们上班当天上午 10 点及下班次日上午 10 点采集血液样本。然后，通过 RNA 测序（RNA sequencing）全面测量基因表达的变化。接着，运用 Ingenuity Pathway Analysis (IPA) 核心分析，包括经典通路分析、上游调节因子分析和功能网络分析，来深入挖掘数据背后的生物学意义。此外，还利用 RNA 批量反卷积（RNA bulk deconvolution）来估算免疫细胞的相对丰度。
研究结果主要如下：
- 疲劳评估：通过视觉模拟疲劳严重程度量表（VAS-F）评估发现，夜班后医生的疲劳子量表得分显著升高（从 1.2±1.4 升至 7.4±1.1，p=0.002），能量子量表得分则趋于降低（从 7.1±1.1 降至 3.3±2.1，p=0.069），这表明夜班后医生明显感到疲劳。
- 基因表达变化：主成分分析显示，医生夜班前后 mRNA 表达模式无明显差异，但 limma-voom 算法分析发现，有 302 个基因表达上调，78 个基因表达下调（p<0.05 且 | log2倍变化 |≥0.5）。
- IPA 核心分析：经典通路分析表明，夜班后 Toll 样受体（TLR）等先天免疫反应通路被激活，其中髓样分化初级反应 88（MyD88）-MyD88 衔接蛋白样蛋白（MAL）（Toll - 白细胞介素 1 受体结构域包含衔接蛋白 [TIRAP]）级联反应在质膜上启动，其 p 值最低，激活程度最高；上游调节因子分析发现，激活的上游调节因子包括集落刺激因子（CSF）2、白细胞介素（IL）2、IL6 等炎症细胞因子，以及信号转导和转录激活因子（STAT）3 等炎症相关转录因子；功能网络分析预测了吞噬细胞的分化、成熟和激活等，这些都围绕先天免疫反应展开。
- RNA 批量反卷积分析：分析结果显示，夜班前后几种免疫细胞的比例发生了变化，中性粒细胞比例趋于增加，淋巴细胞和单核细胞比例趋于减少，但差异无统计学意义。
- IPA 分析匹配：通过该分析发现，夜班后基因表达模式与多种疾病高度相关，其中与重度抑郁症的相关性最强（p 值 = 1.1×10-104；z 评分 = 49.437）。
研究结论和讨论部分指出，该研究首次对实际值夜班的医护人员进行全血转录组分析，发现夜班后医护人员会引发先天免疫和炎症反应，且基因表达模式与多种疾病在免疫和炎症反应方面相关。这表明轮班工作可能通过先天免疫和炎症反应影响健康风险，为后续研究轮班工作与健康风险（包括重度抑郁症）之间的关系提供了重要依据。不过，该研究也存在一定局限性，如样本量小、未评估工作条件、观察期短等。未来还需要更大规模、长期的研究，综合运用多种分析方法进一步验证这些结果 。
