骨关节病是慢性退行性骨相关性疾病[1-2],常见包括骨性关节炎(osteoarthritis, OA)、痛风性关节炎(gouty arthritis, GA)和类风湿性关节炎(rheumatoid arthritis, RA)和骨质疏松(osteoporosis, OP)等，是导致运动失能和致残的重要原因。近年来，几种常见的骨关节疾病患病率正在逐年增加[3-5],国家卫生健康委发布的数据显示，我国骨关节炎的总患病率达15%,日益成为影响患者生活质量的严重公共卫生问题。常见骨关节疾病的发病机制均较为复杂，研究表明诸多因素与骨关节疾病风险密切相关，包括环境污染物[6]。

近年来，越来越多的研究表明血液中金属水平的异常能通过影响如炎症反应[7]、直接损伤DNA等影响高血压、肿瘤、心脏疾病等慢性复杂性疾病[8-9]。既往研究也显示骨关节疾病发病率可能与环境重金属暴露有关。动物实验研究表明微量元素锌、铜、锰的缺乏会导致骨发育不良，而过多摄入会影响骨无机成分的结构而导致骨的力学性能降低[10]。多项流行病学研究表明长期镉、铅、砷等金属暴露影响骨稳态，对骨骼产生毒害作用，致使机体发生骨关节疾病。吕颖坚[11]通过对我国高镉地区的流行病学调查发现， 镉可增加骨关节损伤的风险。来自National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES)的两项研究表明血液铅、镉能显著增加骨关节炎、OA和RA风险[12-13]。

骨关节病作为老年人常见慢病的一种，其病程缓慢，预后差，且常伴有功能障碍，严重影响了老年人的生活质量和健康水平。中国正处于轻度老龄化进入中度老龄化的阶段，预计到2035年将超过20%进入重度老龄化社会，而中老年人是骨关节疾病的高发人群，深入研究金属的复合暴露与骨关节疾病的关系，对降低骨关节疾病风险，减轻疾病负担，提高中老年人健康生活质量有重要的意义。

1、对象与方法

1.1研究对象

本研究数据来源于2015年广东省居民慢性病与营养监测调查。抽样和调查方法的详细介绍参照之前的报道[14]。简单来说，本次调查采用基于社区的横断面调查方法，通过多阶段抽样方法在广东省内11个经济发展程度不同的区县随机抽取3个街道(乡镇),采用概率比例抽样在每个街道(乡镇)抽取2个行政村(居委)。每个区县共随机抽取约300名当地常住居民，最后招募了3 063名18岁或以上的成年人。排除未提供血液样本者(34人)以及骨关节疾病数据缺失者(2人),共计3 027名参与者被纳入最终分析。根据研究对象自述是否患有骨关节病，我们将523名患有骨关节疾病者作为病例组，其余2 504名未患有骨关节疾病者为对照组。所有参与者都是从普通社区招募的，他们没有接触金属污染或职业因素。本研究方案经中国疾病预防控制中心机构审查委员会(伦理审批号：201519-B)批准，所有受试者均提供书面知情同意。

1.2资料和样本收集

本次调查包括健康调查问卷和体格检查，包括基本人口学特征、社会经济状况、生活方式、药物、疾病和生化概况等的信息。自述疾病由乡镇卫生院或社区服务中心或以上级别医疗机构诊断。人体测量特征包括收缩压、舒张压、体重、身高和腰围测量，并计算体质指数(BMI)。收集受试者空腹血样，保存在-80℃环境中，以备后续检测。尿酸(UA)、总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL)和空腹血糖(FBG)在日立7600全自动生化分析仪(日立，日本)上测定。

1.3变量定义

骨关节疾病由乡镇卫生院或社区服务中心或以上级别医疗机构诊断，本次研究将骨关节炎、痛风性关节炎、类风湿性关节炎等统一定义为骨关节疾病；饮酒状态划分为“不饮酒者”“以前饮酒者”(30 d内未饮酒)或“当前饮酒者”(过去30 d内有饮酒);吸烟状况划分为“从不吸烟者”“以前吸烟者”(30 d内未吸烟)或“当前吸烟者”(30 d内吸过烟);久坐时间分为<4、[4,6)、[6,8)和≥8 h/d;体育活动定义为每周至少进行一次中等或高强度的运动。

1.4血金属检测

采用电感耦合等离子体质谱(Agilent 7500ce,美国Agilent)检测全血中铬(Cr)、镉(Cd)、铅(Pb)、锌(Zn)、砷(As)、钒(V)、锰(Mn)、钴(Co)、镍(Ni)、铜(Cu)、铯(Se)、钼(Mo)、铊(Tl)共13种金属的浓度。分析前，将全血样本在室温下解冻振荡后，取0.25 mL全血样本放入5.0 mL管中，加入4.75 mL稀释液(含2.5 mL硝酸溶液和0.5 mL裂解液(TritonTMX-100,Sigma,美国)),用超纯水稀释至1 000 mL后用于最终分析。每批次待测样本使用血微量元素质控样品(Trace Elements Blood L-1～2,Seronorm,挪威)进行质控，相对标准差小于10%。此外，每批样本检测设置3个空白样品(1% HNO3)来控制潜在的污染。采用加标回收法测定各金属回收率在90.0%～110.0%范围内。一旦认为测量结果受到污染，将重新校准仪器并重新分析前一批样品。低于检出限(limit of detection, LOD)的浓度用代替。

1.5统计分析

由于全血Tl和Mo浓度低于LOD的比例分别为88.70%和48.04%,因此未将Tl和Mo纳入到后面分析中。采用描述性统计方法分析研究对象的人口学特征和血液金属暴露水平分布。正态分布数据采用

表示，分类变量采用频数(n)和百分比(%)描述，偏态分布的变量以M(P25,P75)描述。定性资料采用卡方检验进行组间比较；对定量变量采用t检验或Mann-WhitneyU检验进行组间比较。对各金属浓度进行自然对数(ln)转换以近似正态分布，采用Pearson相关性系数计算金属浓度的相关性。

将研究对象分为两组(骨关节疾病组=1,非骨关节疾病=0),应用二分类Logistic回归模型评估全血金属水平与骨关节疾病风险的关系。根据总人群血金属浓度的四分位数，将血金属浓度分成四组，其中以第一分位为对照组。进一步，将血金属浓度作为有序分类变量纳入多变量线性回归模型中进行趋势检验。在单金属和多金属模型中调整的协变量包括年龄、性别(男=1,女=2)、教育程度(小学及以下=1,初中=2,高中=3,大专及以上=4)、饮酒状况(现在仍饮酒=1,以前饮酒=2,从未喝过=3)、久坐情况(<4h/d=1,4-6h/d=2,6-8h/d=3,>8h/d=4)、身体活动(是=1,否=2)、糖尿病(是=1,否=2)、高血压(是=1,否=2)、TC和TG。考虑到金属在体内的复杂交互，本研究进一步采用Logistic回归逐步后退法分析多金属暴露与骨关节疾病风险的关系。考虑到模型假设中多重比较和人口学混杂的影响，采用错误发现率法(false discovery rate,FDR)[15]校正模型中的P值。

所有数据分析均使用SPSS26.0统计软件完成，统计学检验的显著水平为0.05,建议性统计学差异为小于0.1[16],且进行双侧检验。

2、结果

2.1研究人群的基本特征

骨关节疾病人数和非骨关节疾病人数分别为523(17.3%)和2 504(82.7%),骨关节疾病组和非骨关节疾病组人群基于情况如表1所示，两组人群平均年龄分别为59.77和51.17岁；男性占比分别为39.01%和46.65%;小学及以下、初中毕业、高中毕业和大专及以上学历者在两组人群中的占比分别为55.07%、27.34%、13.38%、4.21%和42.01%、29.75%、17.45%、10.78%;饮酒状况的占比分别为23.52%、9.18%、67.30%和24.96%、12.54%、62.50%;参加体育活动的占比分别为13.00%和18.53%;TC的M(P25,P75)分别为5.19(4.62,5.93)和5.02(4.34,5.64)mmol/L,TG的M(P25,P75)分别为1.12(0.76,1.69)和1.05(0.72,1.62)mmol/L,高血压和糖尿病患病的占比对应为45.12%和34.03%、2.24%和7.79%。年龄、性别、教育程度、饮酒状况、体育活动、久坐时间、TC、TG、高血压患病和糖尿病患病情况在两组间的差别具有统计学意义(P< 0.05),但地区、吸烟状况、BMI、尿酸分布大致相同(P>0.05)。

表1研究对象一般特征变量分布

2.2全血金属测定及相关分析

全血金属Cr、Mn、Cu、Zn、Pb水平在骨关节疾病患者与对照人群中存在显著差别(P<0.05);而全血金属V、Co、Ni、As、Se、Cd水平在两组人群中无显著性差异(P>0.05)(表2)。金属两两之间的Pearson相关系数(r)范围为-0.36～0.53,对数转换后的金属浓度之间的Pearson相关性如图所示(图1),大部分重金属之间呈正相关，其中Cr与V (r= 0.529;P< 0.001)之间的相关性较强。小部分金属之间呈负相关，其中As与Se (r= -0.357;P< 0.001),V与Se、Cd、Pb (r= -0.222、-0.146、-0.111;P< 0.001)均存在负相关关系。

表2研究对象血金属浓度的分布特征[M(P25,P75)]

图1血液11种金属的相关热图

2.3血金属浓度与骨关节疾病风险的多因素Logistic回归分析结果

进一步分析了血中单金属浓度与骨关节疾病的关联(表3)。将血中金属浓度作为分类变量引入单金属模型，在校正了年龄、性别、教育程度、饮酒状况、久坐情况、身体活动、糖尿病、高血压、TC和TG后，我们发现，与各自血金属浓度处于低水平组(Q1)人群相比，血铬和锌浓度处于最高水平组(Q4)人群的骨关节疾病风险均增加(OR=1.44; 95%CI: 1.08,1.91和OR=1.35; 95%CI: 1.12,1.93);血镍浓度处于Q2水平组人群的OR值为0.70(95%CI: 0.53,0.94);血铅浓度处于Q3水平组人群骨关节疾病风险增加34%(95%CI: 1.01,1.81);此外，我们发现血铜和锌水平与骨关节疾病风险呈现显著剂量–反应关系(P-trend< 0.05),血铬与骨关节疾病风险呈现建议性剂量-反应关系(P-trend= 0.053)。

为了探究多金属模型中金属与骨关节疾病风险的关系，我们将呈现相关趋势(P-trend< 0.10)的6种金属(铬、锰、铜、锌、镍和铅)同时纳入模型中进行分析(表4)。在校正其他变量后发现，与金属水平处于Q1组人群相比，血锌浓度处于Q4水平组人群，骨关节疾病风险增加1.38倍(95%CI:1.07,1.86;P-trend= 0.011),血铜浓度处于Q4水平组人群骨关节疾病风险显著降低(OR= 0.78,95%CI: 0.53,0.93;P-trend= 0.003。此外，金属镍浓度水平为Q2组人群与Q1组人群相比，其骨关节疾病风险的OR为0.73(95%CI: 0.55,0.97),Q3组铅水平人群骨关节疾病风险OR为1.36(95%CI: 1.05,1.88),Q4水平组铬金属人群骨关节疾病风险OR为1.30(95%CI: 1.03,1.84)。

表3血金属浓度与骨关节疾病风险的关系

表4血多金属暴露与骨关节疾病风险的关系[OR(95%CI)]

3、讨论

WHO将骨关节疾病与心血管疾病及癌症列为威胁人类健康的“三大杀手”。近年来，工业化和城市化的加速发展带来严重的环境污染，其中，金属污染普遍存在[17],对人体健康的影响不容忽视。在一般人群中评估暴露于环境金属对骨关节疾病的风险变得越来越重要。本研究探讨了人群血液中13种金属暴露与骨关节疾病风险的关系。结果表明，血锌、铅和铬与骨关节疾病呈正相关；而铜、镍与骨关节疾病呈负相关。

铜是许多免疫细胞发挥功能的介质，维持体液和细胞免疫的稳态。既往有报道铜可以抑制炎症反应，减轻软骨组织的损伤[18]。含铜的赖氨酰氧化酶能促进骨髓中胶原蛋白和弹性蛋白的交联，有利于骨骼健康[10,19]。但是，铜代谢紊乱与骨关节疾病的发病机制密切相关。本研究单金属和多金属模型均发现血铜水平与骨关节疾病风险呈负相关趋势(P-trend<0.05),多金属模型中，血铜最高水平组骨关节疾病风险是血铜最低水平组人群的0.78倍。这可能是由于铜缺乏导致骨胶原交联形成缺陷[20],也可引起骨胺氧化酶、超氧化物歧化酶活性下降，引起骨吸收增加[21],从而降低骨强度，损害软骨完整性并增加骨关节炎的发病率。然而，有学者发现Wilson病患者易发生早发性骨关节炎，这与患者体内铜过量显著相关[22]。由此，铜对骨关节炎的作用可能是双向的，探究铜摄入对骨关节疾病有积极的价值。

铅广泛应用于多种领域，铅的环境污染会以持久性的污染物对人类健康产生严重的危害。铅暴露会对神经、造血、骨骼等各个系统及器官功能产生有害影响。铅对骨骼有直接的损害并最终导致骨骼发生病理学改变，降低骨密度和强度，并显著增加骨关节炎发病率[23]。在本研究中，发现全血铅浓度与骨关节疾病风险具有建议性统计学差异，提示血铅浓度Q3组人群发生骨关节疾病的风险可能增加。与我们的研究相似，一项韩国的研究报告发现，高水平血液铅显著增加骨关节炎发病率[24]。然而，在我们的研究中，最高水平组人群未发现血铅与骨关节疾病具有显著统计学意义。出现这一现象的原因可能是由于本研究针对的研究对象为普通人群，而不是职业暴露人群，高水平铅暴露的样本量较少，难以得出具有统计学意义的结果。

锌是一种参与多种生物过程的必需微量元素，锌缺乏已被大量研究，然而，过量的锌也可能产生毒性作用，研究发现高锌摄入可减少铜吸收且与促炎过程有关。最近一项研究显示[25],较高的血浆锌水平可能增加高尿酸血症的风险，并呈剂量-反应关系。锌过量也会引起血压升高。适量的血锌浓度具有促进骨骼的生长发育的作用，锌的缺乏和过量都会引起氧化损伤，锌缺乏会导致人和动物骨骼发育畸型、骨骼生长迟缓、骨骼矿化不良及骨结构形态异常[26]。动物实验研究发现，相比于正常组小鼠，高锌组小鼠骨关节炎软骨损伤加重[26]。目前，关于锌与骨关节疾病之间关系的报道有限，结论仍存在争议。这可能是由于研究对象和内部暴露标志物存在差异。在本次研究单金属模型与多金属模型中，锌浓度高水平组人群的骨关节疾病风险增加35%和38%。这可能是因为过量的锌不但会造成骨骼的损伤，其引起的炎症反馈进一步加剧免疫反应，并且高水平锌还可能干扰铜、铁和其他微量元素的吸收利用[27]。

铬是最具争议的过渡金属之一，三价Cr (III)被认为是一种糖耐量因子，参与调节糖脂代谢[28],而六价Cr (VI)是一种致癌物。一项病例对照研究报告了低Cr水平与高血压、肥胖和血脂失调相关[29]。在多变量模型中发现肾损伤分子1与不同尿Cr暴露水平之间存在正向剂量反应关系[30]。关于血Cr水平与骨关节疾病的研究不多。本研究单金属模型发现，铬水平与人群骨关节疾病的风险有关(P-trend=0.053),在多金属模型中，高铬水平暴露下人群骨关节疾病的风险增加30%。多项动物实验表明，过量的铬对成骨细胞具有毒性作用，此外，高浓度Co、Cr离子会杀死软骨细胞，促进软骨降解[31-32]。丁春光等[33]通过对全国11 983名的普通人群进行分析发现，我国普通人群全血中铬普遍被检出(几何均值水平为1.19μg/L)。本研究中，对照组和病例组人群血铬水平高于该研究，提示人群存在广泛的和较高水平的暴露。然而，由于铬的污染主要来源于电镀、染料、铬矿冶炼、铬化工等行业，本次研究人群未纳入职业暴露人群，因此我们的研究结果需要进一步的验证。

目前金属镍与骨关节疾病的研究较少，镍作为一种微量金属元素，对骨骼的生长发育具有一定的作用，金属镍可以通过PI3K/Akt-Rac通路干扰细胞骨架的形成，从而抑制破骨细胞的分化和融合，最终促进骨重建[34-35]。但也有体外研究发现镍离子对骨细胞存在一定的有害影响以及潜在的致癌性[36]。在本次研究中只观察到镍Q2水平组人群发生骨关节疾病的风险降低，出现这一现象的原因可能是因为血镍浓度在一定范围内作为一种保护因素，阻止骨关节疾病的发生。但其浓度超过一定范围，则对骨细胞产生毒害作用[37]。

本研究使用了2015年慢性疾病和营养监测调查数据，样本量较大，本研究通过同时对机体多种金属的暴露与一般人群骨关节疾病的关联研究，较全面地分析了金属暴露水平对骨关节疾病风险的影响。研究仍存在一定的局限性。首先，研究为基于社区的横断面研究，难以确定金属暴露与骨关节疾病的因果关系；其次，研究针对的结局变量为骨关节疾病，但骨关节疾病的种类较多，不同骨关节疾病与多金属暴露之间的具体关系仍需进一步的研究；最后，尽管血浆金属是最常用的生物标志物，但研究中测量的金属的生物半衰期差异较大，且未同时检测靶器官微环境暴露，可能引入潜在暴露测量误差，因此不能完全代表金属暴露的影响。然而，血液样本可反映人体暴露外源化学物的基础水平，具有较好的稳定性，即使对半衰期较短的金属，一次测量也可能代表较长时间的暴露[38]。本研究调查对象为监测点当地常住居民，环境暴露相对稳定，且对于快速排出但主要通过饮食进入人体的金属，由于一致的饮食模式和饮用水来源，其水平也可能随着时间的推移相对稳定[39]。研究中要求参与者进行多次血液采样可能会导致参与率降低，统计效力降低。

综上，本研究发现血液中铬、锌与铅的高水平暴露可能会增加人群中骨关节疾病的风险。而血铜和镍的暴露可能会减少人群中骨关节疾病的风险。这些发现表明，预防重金属暴露的策略可能有助于预防骨关节疾病，这为政府制定骨关节疾病防控与环保政策提供新的视角。未来需要更多大规模的前瞻性流行病学和实验研究来证实这些金属与骨关节疾病风险之间的关系，并进一步阐明其潜在机制。

利益冲突 所有作者均声明不存在利益冲突

参考文献:

[2]解月娇.骨关节病的社区健康管理模式探讨[D].南京:南京医科大学,2014.

[3]张团庄,宋渊,何志军,等.中药干预NLRP3炎症小体治疗骨关节相关疾病研究进展[J].中国实验方剂学杂志,2023,29(22):193-203.

[5]冯晓晴,蔡道章,余星磊,等.基于GBD大数据中国膝骨关节炎疾病负担现状与趋势分析[J].现代预防医学,2022,49(10):1753-1760.

[6]范朋凯,孙玉萍,扎米热·库尔班,等.新疆地区原发性痛风性关节炎的临床特点及发病危险因素分析[J].国际检验医学杂志,2019,40(3):260-265.

[10]秦林林,包安德,马海波,等.微量元素锌铜锰的摄入对生长期大鼠骨骼的影响研究[J].微量元素与健康研究,1999(2):9-11.

[11]吕颖坚.长期环境镉暴露人群骨骼健康效应及骨代谢机制研究[D].广州:南方医科大学,2017.DOI:10.7666/d.Y3280791.

基金资助:广东省自然科学基金(2022A1515011357);广州市科技计划项目(201904010222);广东省医学科研基金项目(A2024249);

文章来源:龚雅洁,陈子慧,吴珊,等.多金属暴露与骨关节疾病的关联研究[J].环境卫生学杂志,2024,14(09):762-769+793.