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第45卷第7期          王 潇，王一帆，孙龙虎，等. 奶酪摄入与健康寿命终止风险的关联及其代谢机制研究［J］.
                  2025年7月                     南京医科大学学报（自然科学版），2025，45（7）：991-1000                       ·993 ·


                4次）、高频率（每周≥4次）和未知。                                心血管疾病家族史以及心血管和降胆固醇药物使
                1.2.2  代谢物测量                                      用情况校正模型。单样本 MR 分析               ［26］ 用于确定奶
                    本研究中使用的代谢物数据来自 UKB 首批                         酪摄入与健康寿命终止之间的因果关系，IV 的筛
                代谢生物标志物数据           ［21］ 。借助高通量核磁共振               选标准和敏感性分析策略见图 1A。既往研究认为
               （nuclear magnetic resonance，NMR）技术的代谢生物            代谢物是奶酪摄入影响健康寿命终止的潜在中介变
                标志物分析平台，测定随机选择的120 000个EDTA                       量 ［27-29］ ，结合可用的全基因组关联研究（genome⁃wide
                血浆样本，最终获得了249种代谢生物标志物，相关                          association studies，GWAS）数据，共筛选出45种潜在
                测量方法在其他文献中有详细描述                 ［22］ 。本研究基        的中介变量，进一步采用两步 MR              ［30］ 确定代谢物的
                于218 916例既有健康寿命终止数据又有代谢物数                         中介作用，具体设计见图 1B。奶酪和代谢物的
                据的参与者开展观察性中介分析，以此作为对已鉴                            GWAS统计数据来自“MR base”平台           ［31］ ，健康寿命终
                定中介代谢物的敏感性分析。                                     止的 GWAS 数据来自 Zenin 等 的研究，MR 分析通
                                                                                            ［7］
                1.2.3  其他变量的定义                                    过“TwoSampleMR”、“ieugwasr”和“meta”包实现。使
                    在 UKB 中，基线时收集了年龄、性别、种族（白                      用“mediation”包进行观察性中介分析。P < 0.05 为
                人/非白人）、汤森剥夺指数、教育程度（有/无大学学                         差异有统计学意义。
                位）、吸烟状态（从未吸烟/曾经吸烟/当前吸烟）、体
                                                                  2 结    果
                重指数（body mass index，BMI）、酒精摄入量（轻度/中
                度/重度）、国际体力活动量表（international physical             2.1 奶酪摄入与HST风险的关联
                activity questionnaire，IPAQ）活动水平（低/中/高）、药             本研究共纳入93 214例HST参与者和279 642例
                物使用史（从未使用/曾使用）等信息。若父亲、母亲                          对照个体。HST组和对照组在年龄和性别分布上差
                或直系兄弟姐妹有癌症或心血管疾病史，则视为具                            异无统计学意义（P > 0.05），但在奶酪摄入频率中存
                                           ［23］
                有癌症或心血管疾病的家族史 。                                   在显著差异，表明奶酪摄入可能是健康寿命的影响
                    三大营养素（碳水化合物、蛋白质、脂肪）和纤                         因素之一（表1）。
                维的摄入量根据《麦肯斯和威多森食品成分表》                                 在调整列出的所有变量后，与从不摄入奶酪的
                                                           ［24］
                计算得出。2009年4月—2010年9月，UKB通过24 h                    参 与 者 相 比 ，中 等 频 率（OR=0.95，95% CI：0.90~
                回顾性食物频率问卷 Oxford WebQ 进行 5 轮数据收                   0.99）或高频率（OR=0.93，95%CI：0.89~0.98）奶酪摄
                集，并于 2011 年 2 月—2012 年 6 月开展 4 轮跟踪评               入均与 HST 风险降低显著相关（表 2），HST 风险随
                估。本研究将多轮数据进行平均处理，并将这些营                            奶酪摄入频率增加而降低（Ptrend<0.05，图 2）。进一
                养素值划分为 3 组。健康饮食的遵循情况根据美                           步调整3大营养素和膳食纤维摄入量后，中频（OR=
                国心脏协会（American Heart Association，AHA）指            0.95，95% CI：0.91~1.00）和高频（OR=0.94，95% CI：
                南评估   ［19］ ，具体标准如下：①每周蔬菜和水果摄入                     0.90~0.99）奶酪摄入仍与 HST 风险降低显著相关。
                量≥4.5 份；②每周鱼类摄入量≥2 次；③加工肉                         当排除随访2年内发生HST的个体或随访期间内搬
                类≤每周 2次，红肉≤每周5次。每满足1个条件得                          家的个体后，高频率奶酪摄入对健康寿命的保护效
                1 分，若 3 项评分之和≥2，则视为健康饮食模式；否                       应具有稳定性（表3）。
                则为不健康饮食模式。                                            本研究进一步对奶酪摄入与 HST 子事件进行
                    所有缺失的分类变量数据都被定义为“未                            关联分析（图3），结果显示，与不摄入奶酪的个体相
                知”，缺失的连续变量数据根据性别分层后通过均                            比，中频率奶酪摄入（OR=0.86，95%CI：0.77~0.96）
                      ［25］
                值估算 。                                             以及高频率奶酪摄入（OR=0.79，95%CI：0.70~0.99）
                1.3  统计学方法                                        的个体发生MI的风险显著增加。此外，高频率奶酪
                    所有统计学分析均借助 R 软件（版本 4.3.1）完                    摄入可能与T2DM风险降低相关（OR=0.83，95%CI：
                成。连续性变量的组间比较采用 Mann⁃Whitney U                     0.70~0.99，P=0.039）。
                检验，分类变量比较采用卡方检验。采用条件逻辑                            2.2  奶酪摄入与HST风险的MR分析
                回归评估奶酪摄入与健康寿命终止之间的关联，通                                本研究最终筛选出 65 个与奶酪相关的位点作
                过调整教育水平、种族、汤森剥夺指数、BMI、身体活                         为IV纳入后续MR分析。基于固定效应逆方差加权
                动水平、健康饮食、吸烟状况、饮酒量、癌症家族史、                         （inverse⁃variance weighted method，IVW）法的主要
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