丙烯醛暴露与肾损伤的关联研究：为肾脏健康 “揪出” 潜在 “元凶”

研究人员分析 NHANES 数据，探究丙烯醛（Acr）与肾损伤关系，发现 Acr 暴露与肾功能下降有关。

　　# 丙烯醛暴露与肾损伤的关联研究：为肾脏健康 “揪出” 潜在 “元凶”
在生活中，许多看不见的 “小恶魔” 正悄悄威胁着我们的健康。丙烯醛（Acr）就是这样一种常见的挥发性有毒物质，它来源广泛，化石燃料、烟草、塑料和木材的燃烧，以及食物加热过程中都会产生它。以往研究发现，Acr 与多种疾病相关，比如它会刺激呼吸道，引发肺水肿、急性肺损伤等，还和糖尿病、癌症、阿尔茨海默病等疾病脱不了干系。

慢性肾脏病（CKD）如今已成为不容忽视的公共卫生问题，全球超 10% 的人口受其困扰，且患病人数逐年上升。CKD 主要表现为肾脏结构和功能异常持续超三个月，其病因多样，像先天性尿路疾病、感染、高血压、糖尿病等，而环境暴露和摄入有毒物质也是导致肾功能障碍的重要因素。此前有研究表明，尿毒症患者血浆中 Acr 浓度比正常人高很多，Acr 还可能是 CKD 患者体内的尿毒症毒素，在糖尿病肾病小鼠模型中，Acr 会引发肾脏纤维化。但 Acr 这种常见的挥发性毒物与肾功能障碍之间的确切关系仍不明确。

为了解开这个谜团，广西民族医院骨科等机构的研究人员开展了一项研究，相关成果发表在《Scientific Reports》上。他们想弄清楚 Acr 与肾损伤之间到底有怎样的联系，这不仅能让人们更了解 Acr 对肾功能的影响，还能为制定公共卫生策略提供依据。

研究人员从 2011 - 2018 年美国国家健康与营养检查调查（NHANES）中获取了 4951 名参与者的数据。NHANES 采用复杂的分层多阶段概率抽样设计，样本具有代表性。研究人员记录了参与者的尿 Acr 浓度、估算肾小球滤过率（eGFR）、尿白蛋白肌酐比（UACR），并统计了 CKD 患者数量。尿 Acr 浓度由其代谢产物 N - 乙酰 - S -（2 - 羧乙基）- L - 半胱氨酸（CEMA）和 N - 乙酰 - S -（3 - 羟丙基）- L - 半胱氨酸（3HPMA）的浓度之和表示，由于其呈偏态分布，分析前进行了 log₂转换。CKD 的判定标准为 eGFR≤60 mL/min/1.73 m²或 UACR≥30.0 mg/g。

研究人员还考虑了多种可能影响结果的因素，如性别、年龄、种族、教育水平、婚姻状况等，并将其作为协变量进行分析。

在统计分析阶段，研究人员使用 R 软件和 EmpowerRCH 软件，运用加权 t 检验、加权卡方检验、多元线性回归、多元逻辑回归以及平滑曲线拟合等方法，从多个角度探究 Acr 与 CKD、eGFR 之间的关系。同时，还进行了亚组分析、交互检验和敏感性分析，确保研究结果的可靠性。

研究结果显示，参与者平均年龄 47.40 岁，52.60% 为男性，非西班牙裔白人占 68.34%，14.97% 的参与者被诊断为 CKD。

从 Acr 与 CKD 和 eGFR 的关联来看，多元逻辑回归和多元线性回归分析表明，在调整了多种协变量后，log₂Acr 水平越高，CKD 发病风险越高，eGFR 越低。比如在完全调整模型（Model 3）中，log₂Acr 每增加 1 个单位，CKD 风险增加 6%，eGFR 下降 0.54 mL/min/1.73 m²。与最低 log₂Acr 浓度组（Q1）相比，最高浓度组（Q4）的 CKD 风险高 29%，eGFR 低 1.9 mL/min/1.73 m²。

亚组分析发现，Acr 与 CKD、eGFR 的相关性在不同人群因素中有所差异。在已婚 / 与伴侣同住人群中，Acr 与 CKD 呈显著正相关；在年龄≥60 岁人群中，Acr 与 eGFR 呈显著负相关。不过，交互检验表明，年龄、性别等变量不影响 Acr 与 CKD、eGFR 的独立相关性。

敏感性分析显示，在高血压和糖尿病分层中，log₂Acr 与 CKD 在拐点前存在显著正相关。

综合来看，这项研究发现 Acr 暴露与肾功能下降有关，尿 Acr 暴露水平与 CKD 风险正相关，与 eGFR 负相关。虽然研究不能确定两者之间的因果关系，但为后续研究指明了方向。研究人员表示，还需要进一步研究来验证这些发现，并深入探究 Acr 导致肾损伤的病理机制。这一研究成果让人们对 Acr 的危害有了新认识，为保护肾脏健康、制定相关公共卫生政策提供了重要依据 。

研究人员在研究过程中主要用到了以下关键技术方法：

1. 数据来源：利用 NHANES 2011 - 2018 年的数据，该数据涵盖多方面信息，样本具有代表性。
2. 检测方法：采用超高效液相色谱 - 电喷雾串联质谱（UPLC - ESI/MSMS）测定尿 Acr 代谢产物浓度，用荧光免疫法和罗氏 Cobas 6000 分析仪分别测量尿白蛋白和尿肌酐，用酶法测定血清肌酐。
3. 统计分析：运用多元线性回归、多元逻辑回归分析变量间关系，通过平滑曲线拟合进一步探究潜在关联，还进行亚组分析、交互检验和敏感性分析确保结果可靠。