更全面地了解痴呆风险
一项针对英国生物样本库499,992名参与者的研究发现，76种环境、生活方式和社会因素与痴呆有关，涉及空气污染、睡眠、就业、住房和身体活动等方面。在中位随访15.3年期间，8,881名参与者罹患痴呆，其中4,000人罹患阿尔茨海默病。
目录
研究人员考察了193种暴露因素，而非只关注少数常见的健康习惯。在与阿尔茨海默病及相关痴呆有关的76种因素中，45种与风险升高有关，31种与风险降低有关。另一项分析发现，有34种因素与阿尔茨海默病存在特定关联。
研究团队还将暴露信息整合为一项暴露组风险评分。得分最高四分位组参与者的痴呆相对风险，接近得分最低四分位组的3倍。这一发现反映的是多种因素共同呈现的模式，并非某种食物、习惯或居住安排单独产生的影响。
最重要的提醒是，相关性并不能证明因果关系。这项研究无法证明吃奶酪可以预防痴呆、租房会导致痴呆，也无法证明改变任何单一因素就能带来观察到的组间差异。
研究人员测量了什么
这项研究由哈佛大学陈曾熙公共卫生学院、哈佛医学院及合作机构的科学家领衔，于9月29日发表于《阿尔茨海默病与痴呆症》。哈佛医学院于10月8日介绍了研究结果。
哈佛陈曾熙公共卫生学院博士后研究员李晨爽是第一作者。环境健康与暴露组学助理教授高鹏，以及哈佛医学院的奇拉格·帕特尔，是通讯作者。哈佛陈曾熙公共卫生学院发布的研究公告称，这项工作是对环境暴露与痴呆关系开展的广泛系统评估。
研究人员利用英国生物样本库长期收集的健康、遗传和生活方式数据，开展了全暴露组关联研究。公告指出，帕特尔和高鹏是共同资深作者。
这种方法考察的是暴露组，也就是人们一生中接触到的各种环境影响。在这项研究中，该术语既包括社会和行为状况，也包括空气或物理环境中的物质。研究人员将暴露因素分为五个领域：
- 化学暴露，包括空气污染物和药物使用。
- 物理暴露，例如噪声。
- 生活方式因素，包括饮食、锻炼和睡眠。
- 社会条件，包括教育和经济状况。
- 生态系统，包括能否接触绿地。
这些类别说明了研究考察的范围，并不意味着其中每个例子都与痴呆有关。
经济状况尤为突出
与在职者相比，失业者的痴呆风险高出72%；经济困难则与风险高出39%相关。受教育程度较低，以及包括租房而非拥有住房在内的住房状况，也与风险升高有关。
另一方面，家庭收入较高以及与配偶或伴侣同住，与风险较低有关。与伴侣同住对应的风险降低幅度为22%。这些是不同群体之间的相对比较，并非个人罹患痴呆概率的百分点变化。
住房方面的结果尤其需要谨慎解读。租房可能与收入、住房质量及其他可能影响健康的状况有关。这项分析无法证明拥有住房能够保护大脑，也不能证明买房会降低痴呆风险。
同样的问题也适用于社会因素方面的发现。教育、就业、收入和健康彼此相关。将这些因素放在一起研究，能够更全面地了解风险，但无法完全区分每个因素各自的影响。
应以不同方式解读污染与药物发现
接触二氧化氮越多，与痴呆风险越高有关。二氧化氮是由汽车尾气和燃料燃烧产生的空气污染物，因此这一发现既与人们居住的环境有关，也涉及个人行为。
服用药物种类较多也与风险升高有关，但研究人员提醒，不应将其解读为药物直接造成了这种影响。服用多种药物的人可能患有多种慢性疾病。因此，服药数量也可能反映潜在疾病和更复杂的健康需求。
这些发现说明，看似相似的统计结果可能需要不同的解释。污染属于环境暴露，而用药可能是既有疾病的标志。这项研究并不支持为了降低痴呆风险而停止按处方用药。
睡眠与活动呈现不同关联
目前吸烟、不当饮酒、白天经常打盹，以及睡眠时间异常短或异常长，均与痴呆风险升高有关。睡眠方面的发现包括每晚睡眠时长大致少于7小时或多于8小时的情况。
散步休闲、其他锻炼、园艺，以及费力的家务或庭院劳动等身体活动，与风险较低有关。这些例子不仅包括正式锻炼，也包括日常生活中的活动。
睡眠和身体活动方面的关联，其方向也可能难以判断。确诊痴呆之前，早期认知变化就可能影响一个人的睡眠时长、白天是否打盹以及身体活动量。
这种可能性称为反向因果：是潜在疾病改变了被测量的行为，而不是该行为导致疾病。研究人员指出，这是需要进一步研究、才能将这些关联视为预防目标的原因之一。
饮食和设备使用发现不构成建议
更经常食用奶酪和禽肉，与痴呆风险较低有关；从不吃鸡蛋，则与风险较高有关。使用电脑时间较长，以及更频繁地使用手机，也与风险较低有关。
这些结果引人关注，但并不能证明在饮食中增加奶酪或延长手机使用时间可以预防痴呆。饮食选择和科技产品使用可能与教育、收入、其他饮食习惯以及个人现有健康状况有关。
这个问题称为混杂因素。某个独立因素可能同时影响被测量的暴露因素和患病概率，从而使关联难以解读。例如，社会经济状况的差异可能有助于解释设备使用与痴呆之间的联系，而并非设备本身起到了保护作用。
因此，这项研究为进一步调查提供了线索，而不是购物清单或屏幕使用时间建议。研究更广泛的意义在于，它将这些日常行为与社会条件和环境暴露纳入同一项分析。
综合风险评分揭示了什么
暴露组风险评分整合了生活方式、经济和环境信息，用于区分痴呆风险水平不同的群体。与得分最低四分位组相比，第二四分位组的风险为其1.43倍，第三四分位组为1.83倍，最高四分位组为2.97倍。
换算为相对增幅，分别为43%、83%和197%。这种递增趋势表明，在研究人群中，综合暴露特征包含了有助于揭示风险差异的信息。
这并不能确定某个人罹患痴呆的绝对概率。整个队列中，499,992名参与者有8,881人确诊，约占随访期间参与者的1.8%。这一简单比例并不代表任何特定评分组的风险，也不应与评分比值相乘来估算个人患病概率。
这一区别很重要，因为相对比较和绝对概率回答的是不同问题。风险接近3倍并不意味着最高评分组的人必然会患痴呆，也无法指出是哪一种暴露造成了差异。
预测能力有所提升，但尚未证实可用于临床
在基于年龄、性别等人口统计信息及APOE基因型的预测模型中，加入环境和生活方式暴露因素后，模型的预测能力有所提高。APOE是一种基因，其不同变异可能影响阿尔茨海默病易感性。遗传易感性并不等于确诊，也不意味着疾病一定会发生。
研究人员使用英国生物样本库数据集的不同部分分别开发和测试模型。这是在研究内部进行的一项有用检验，但这两部分数据都来自同一基础人群。
研究人员表示，在应用于临床实践之前，仍需在其他更多元化的人群中验证该评分。这些发现表明，在这项分析中，暴露信息提高了预测能力；但并不意味着该评分已可用于常规医疗决策。
这一局限也影响了研究结果在英国以外地区的应用，包括韩国。人口特征、暴露模式和社会状况存在差异，因此不能假设同一评分在其他地区也能发挥同样效果。
研究结果支持什么，还有哪些不确定之处
大部分暴露信息来自研究初期。因此，之后数年就业、住房、睡眠、饮食或污染暴露的变化可能没有被纳入考量。未测量的因素以及早期未确诊的疾病，也可能影响这些关联。
《柳叶刀》委员会的一项独立估算指出，潜在可改变的因素可能占痴呆风险的最高45%。这一估算并非本研究的结果，也不意味着通过改变这76种相关暴露因素，就能预防该研究参与者中45%的确诊病例。
哈佛这项研究的贡献更为具体：它表明，可以将行为、社会条件、环境暴露和遗传信息放在一起研究，以加深对痴呆风险的理解并改进预测。研究也支持针对多种暴露因素开展干预研究，而不是假设某一种改变就能重现综合评分所反映的结果。
在哈佛陈曾熙公共卫生学院发布的公告中，研究共同作者认为，针对多种可改变暴露因素的预防策略可能有助于减轻痴呆负担。他们这样描述这项工作：
这或许对减轻日益加重的痴呆负担至关重要。
哈佛医学院发布的公告改编自哈佛陈曾熙公共卫生学院的一则新闻报道，其中给出了完整的预防相关表述：
研究结果可能有助于制定针对可改变暴露因素的多组成部分干预策略，以预防阿尔茨海默病及相关痴呆症；作者写道，这项工作“或许对减轻日益加重的痴呆负担至关重要”。
研究发表和公布的时间顺序如下：
- 9月29日：研究发表于《阿尔茨海默病与痴呆症》。
- 10月8日：哈佛医学院介绍研究结果。
下一步科学工作是在其他人群中验证这些发现，并进一步调查哪些关联反映了可改变的致病因素。研究方未公布完成验证工作的时间表。
要点
- 研究考察了英国生物样本库499,992名参与者的193种暴露因素，中位随访时间为15.3年。
- 研究人员发现，76种因素与痴呆有关，另有34种因素与阿尔茨海默病存在特定关联。
- 与痴呆有关的因素包括就业、财务状况、住房、污染、睡眠、身体活动和饮食。
- 综合暴露评分最高四分位组的相对风险，是最低四分位组的2.97倍。
- 研究结果显示的是相关性，并未证明单一暴露因素会导致或预防痴呆。
- 预测模型在临床应用前，仍需在其他人群中验证。
