线粒体DNA拷贝数介导产后抑郁症（PPD）引起的机体脂质水平变化

《Ecotoxicology and Environmental Safety》：Mitochondrial DNA copy number mediates PPD-Qs-induced lipid level alterations in humans

　　傅振岭|毛伟丽|曲建利|吴希林
温州医科大学衢州附属医院药学系，衢州市人民医院，浙江衢州324000，中华人民共和国

**摘要**
近年来，人类接触对苯二胺衍生的醌类化合物（PPD-Qs）引起了广泛关注，因为它们可能对人体产生毒性作用。然而，这些物质对人类脂质代谢的潜在健康风险尚未得到充分研究。这项横断面研究分析了255名健康中国成年人的血液样本中的六种PPD-Qs、脂质谱以及线粒体DNA拷贝数（mtDNAcn），并探讨了PPD-Q暴露与脂质水平之间的关联。结果显示，人体血清中的PPD-Qs主要以6PPD-Q为主（平均浓度为1.8 ng/mL），其次是77PD-Q（0.73 ng/mL）和DTPD-Q（0.60 ng/mL）。多变量分析表明，特定PPD-Qs（如6PPD-Q、CPPD-Q、DPPD-Q和DTPD-Q）的暴露与血清总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）和低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）水平的升高显著相关。加权分位数回归分析显示，混合PPD-Q暴露与TG水平呈正相关（β = 0.050，95% CI: 0.009–0.16），其中6PPD-Q对TC（权重0.27）、TG（权重0.31）、低密度脂蛋白（0.28）、载脂蛋白A1（ApoA1；0.52）和载脂蛋白B（ApoB；0.33）的影响最大。贝叶斯核机器回归分析进一步证实了PPD-Q暴露与TC、TG、LDL-C、ApoA1和ApoB之间的剂量依赖性正相关关系。机制研究表明，mtDNAcn介导了PPD-Q暴露引起的血清TG升高的34%（95% CI: 9.3–138%）–70%（95% CI: 12–266%）效应，揭示了这些PPD-Qs破坏脂质稳态的新途径。本研究的结果填补了关于这些新兴环境污染物对人类代谢健康影响的重大知识空白。

**1. 引言**
对苯二胺（PPDs）已成为制造橡胶不可或缺的添加剂（Zhao等人，2022年），因为它们具有优异的抗氧化性能（Tayefi等人，2023年），能够延长从汽车轮胎到工业密封件和消费品等各种产品的使用寿命（Bandyopadhyay等人，2024年；Demir等人，2024年）。这推动了其全球工业需求，近年来中国的年产量超过了20万吨（Cao等人，2023年），而全球橡胶轮胎的年产量已超过31亿吨（Tian等人，2021年）。PPDs通过氧化过程产生更具毒性的醌类化合物（PPD-Qs），从而显著增强了其在环境中的持久性（Jiang等人，2024年；Zhao等人，2024年）。例如，6PPD-Q（2-((4-甲基戊-2-基)氨基)-5-(苯氨基)环己-2,5-二烯-1,4-二酮）在银鲑鱼（Oncorhynchus kisutch）中的毒性比6PPD更强（Foldvik等人，2024年；Lo等人，2023年；Tian等人，2021年）。许多PPD-Q同系物，如CPPD-Q（2-(环己基氨基)-5-(苯氨基)环己-2,5-二烯-1,4-二酮）、DPPD-Q（2,5-双(苯氨基)环己-2,5-二烯-1,4-二酮）和6PPD-Q，已在全球环境样本中被检测到（Babaei等人，2024年；Ihenetu等人，2024年；Zoroufchi Benis等人，2023年）。PPD-Qs在环境样本中的普遍存在引发了对其普遍人类暴露的担忧（Yang等人，2024年）。新兴证据表明，PPD-Qs可以通过多种途径进入人体生物系统，如吸入空气中的颗粒物、通过消费品经皮肤吸收以及摄入受污染的食物/水（Liang等人，2024年）。生物监测研究证实了它们存在于人体尿液、血液和脑脊液中（Han等人，2025年；Wu等人，2024年）。机制毒理学研究表明，PPD-Q暴露在哺乳动物模型中可引起多系统病理效应，包括肝脂肪变性、肺纤维化、生殖毒性和神经发育障碍（Ihenetu等人，2024年；Jiang等人，2024年；Yihao等人，2025年）。这些发现强调了制定全面风险评估框架以应对人类PPD-Q暴露的迫切需求。

过去三十年间，中国人群中血脂异常的患病率和血液脂质浓度逐渐上升（Sun等人，2014年）。到2020年，约有36%的成年人患有血脂异常，表现为血清总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）和低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）水平异常（Wei等人，2024年）。这种血脂异常状况与人类心血管疾病风险增加有关（Georgoulis等人，2022年；Kosmas等人，2023年），凸显了其作为公共卫生优先事项的重要性。研究已确定血脂异常的许多风险因素，包括遗传倾向、生活方式、激素影响和药物作用（Opoku等人，2019年；Sun等人，2014年）。最近，环境污染物暴露被认为是一个特别重要的风险因素。使用C57BL/6雄性小鼠的实验研究表明，暴露于10–100 mg/kg的6PPD-Q会导致肝脏脂质和TG水平升高（Fang等人，2023年），这一结果与秀丽隐杆线虫模型中的观察结果一致（Wang等人，2023年）。这些观察结果强调了严格研究PPD-Qs作为潜在环境毒素、破坏人体脂质代谢能力的必要性。然而，探索PPD-Qs暴露对人类脂质代谢影响的研究仍然有限。

线粒体是重要的真核细胞器，可以调节钙平衡、通过氧化磷酸化产生ATP，并作为活性氧生成的主要场所（Angelova和Abramov，2016年；Bertero和Maack，2018年）。线粒体含有独特的自我复制基因组，称为线粒体DNA（mtDNA）（Schwartz，2021年）。由于修复机制有限，mtDNA对外源性和内源性压力源的损伤更为敏感（Gureev等人，2017年；Leuthner和Meyer，2021年）。在正常生理条件下，线粒体DNA拷贝数（mtDNAcn）受到精确调控，以确保线粒体功能最佳（Cheng等人，2024年；Picard，2021年）。因此，mtDNAcn的变化可以作为环境压力暴露和氧化损伤的生物标志物（Cheng等人，2024年；Reddam等人，2022年）。mtDNAcn对环境因素的敏感性表明它可能参与了PPD-Q引起的脂质稳态紊乱。值得注意的是，PPD-Q暴露已被证明会诱导氧化应激（Wan等人，2024年），这可能引发线粒体的补偿性反应，导致mtDNAcn的数量变化。这一机制途径值得进一步研究，因为它可能解释了PPD-Qs如何通过线粒体介导的过程影响脂质代谢功能障碍。

在这项横断面研究中，我们招募了255名中国成年人，并收集了他们的血液样本。测量了六种PPD-Qs的血清浓度以及mtDNAcn和脂质谱。本研究旨在探讨PPD-Qs暴露与mtDNAcn水平之间的关联，并评估mtDNAcn是否介导了人类PPD-Q暴露与脂质谱变化之间的关系。

**2. 材料与方法**
**2.1. 研究对象**
本研究队列包括255名来自中国衢州的健康成年志愿者，招募时间为2024年4月至9月。研究对象包括145名女性和110名男性，他们没有接触过PPDs和目标PPD-Qs。参与者经过筛查，排除了患有影响脂质代谢的代谢性疾病（如高胆固醇血症和高脂血症）或正在服用可能改变血清脂质水平的药物（调脂药物）的人。参与者的详细信息见表1。本研究获得了衢州市人民医院伦理委员会的批准。通过护士进行的标准化问卷收集了参与者的个人信息（包括年龄、性别、BMI、婚姻状况、教育程度、收入、居住地、职业、饮食习惯、吸烟和饮酒情况）。

**表1. 参与者的基本特征**
| 性别 | 人数 | 百分比 |
|------|------|------|
| 女性 | 145 | 57% |
| 男性 | 110 | 43% |
| 年龄（岁） | 30–40 | 25 | 17% |
| 41–50 | 38 | 26% |
| 51–60 | 48 | 33% |
| 61–69 | 34 | 23% |
| BMI（kg/m2） | <18.5 | 38 | 26% |
| 18.5–24.9 | 66 | 46% |
| >24.9 | 41 | 28% |
| 婚姻状况 | 已婚 | 119 | 82% |
| 未婚 | 26 | 18% |
| 教育程度 | 初中以下 | 49 | 34% |
| 高中 | 42 | 29% |
| 高中以上 | 54 | 37% |
| 年家庭收入（￥） | <50,000 | 45 | 31% |
| 50,000–100,000 | 60 | 41% |
| >100,000 | 40 | 28% |
| 居住地 | 城市 | 100 | 69% |
| 农村 | 45 | 31% |
| 职业 | 有工作 | 114 | 79% |
| 无工作 | 31 | 21% |
| 饮食习惯 | 辛辣食物 | 38 | 26% |
| 非辛辣食物 | 107 | 74% |
| 吸烟状况 | 不吸烟 | 126 | 87% |
| 既往吸烟者 | 10 | 6.9% |
| 现在吸烟者 | 9 | 6.2% |
| 饮酒状况 | 不饮酒 | 119 | 82% |
| 既往饮酒者 | 32 | 1.2% |
| 现在饮酒者 | 23 | 16% |
| **血清样本采集**
采集约5 mL的全血样本，放入真空管容器（BD Vactutainer；美国纽约）。在室温下凝固20分钟后，以3500 g离心15分钟以分离血清成分。所有血清样本在分析前保存于-80°C。为了评估背景污染水平，使用纯净水（5 mL）制备的空白对照样本进行了与实际血清样本相同的处理程序。

**2.2. 人体血清中PPD-Qs的测定**
本研究在收集的血清样本中分析了目标PPD-Qs，而不是在血液样本中。分析了6PPD-Q、CPPD-Q、DPPD-Q、IPPD-Q（2-(异丙氨基)-5-(苯氨基)环己-2,5-二烯-1,4-二酮）、DTPD-Q（2,5-双(邻甲苯氨基)环己-2,5-二烯-1,4-二酮）和77PD-Q（2,5-双((5-甲基己-2-基)氨基)环己-2,5-二烯-1,4-二酮）的存在和浓度。这些PPD-Qs的商业供应商信息见支持信息（SI，表S1）。人类血清的提取方法基于已发表的方法（Han等人，2025年；Liu等人，2024年），并进行了一些调整。简要来说，每个血清样本（1.5 mL）加入替代标准品（每种5.0 ng）。替代标准品包括6PPD-Q-d5和苯酚酮-d10（见SI，表S1）。然后使用5 mL的二氯甲烷进行提取，并在40 KHz下进行超声处理25分钟。之后，以4500 g离心10分钟，小心收集下层液体。提取步骤重复使用新鲜的二氯甲烷进行两次，每次使用4 mL的乙腈。加入乙腈后，混合物涡旋1分钟并离心（4500 g 10分钟），然后小心收集乙腈层。所有提取物合并后用氮气缓慢流蒸发至接近干燥。干燥后的残留物用50 μL甲醇复溶，用于PPD-Q的检测。

目标PPD-Qs使用液相色谱系统（LC；Agilent 1260 Infinity III Prime；日本岛津）连接三重四极杆串联质谱仪（MS/MS；AB Sciex；美国弗雷明汉）进行定量。将10 μL的提取物加入Accucore C18色谱柱（100 mm×2.1 mm，2.6 μm；Thermo-Fisher，加拿大），柱温保持在40°C。流动相采用梯度洗脱程序，起始时溶剂A（含0.1%甲酸的水）和溶剂B（高纯度甲醇）的比例为90%，维持0.5分钟，然后在2分钟时调整为60%溶剂B，8分钟时进一步增加到95%，再保持1分钟，最后在9.5分钟时恢复到初始条件。质谱检测采用正电喷雾离子化模式，数据采集使用多重反应监测。PPD-Qs和内标物的定量和确认离子的详细信息见SI（表S2）。分析过程中每十个真实样本后插入一个纯水空白样本来评估背景污染，以及甲醇溶剂空白样本来监测潜在的携带污染。这些空白样本中的所有目标PPD-Qs浓度均低于检测限（LODs），表明在样本处理或分析过程中没有显著污染。收集样本中的目标PPD-Q浓度使用内标法进行定量。对于每种PPD-Q，构建了六点校准曲线。具体来说，使用包含内标的血清匹配校准曲线进行PPD-Qs的定量。所有校准曲线均表现出强线性，决定系数（R2）大于0.995。个别PPD-Qs的LODs确定为信噪比为3时的浓度。个别PPD-Qs的LODs范围为0.018 ng/mL（77PD-Q）至0.066 ng/mL（IPPD-Q），详见SI，表S3。通过向人类血清中添加目标PPD-Qs（浓度分别为0.50 ng/mL、1.5 ng/mL或15 ng/mL）来评估提取回收率，回收率在84%±9.3%（DPPD-Q）至107%±8.8%（77PD-Q）之间。方法可靠性通过精确度和准确性测试得到验证，包括对含有1.0 ng/mL或10 ng/mL目标PPD-Qs的人类血清进行三次分析。一天内的 intra-assay 精确度（以相对标准偏差计算）不超过10%。此外，在七天的验证期间，inter-assay 变异性保持在15%以下。

**2.3. 人体血清中目标脂质的测定**
从至少禁食12小时的参与者处获取人类血清样本，所有样本在采集后一小时内进行脂质水平直接分析。本研究评估了六个血清脂质参数，包括TC、TG、LDL-C、载脂蛋白A1（ApoA1）和载脂蛋白B（ApoB）。这些生化测量使用自动生化分析仪（SIEMAN Technology Co.；中国深圳）按照标准化技术进行。

**2.4. 人体血液中mtDNAcn的测定**
从全血样本中提取和分离DNA使用FastPure Blood DNA Isolation Mini Kit V2（Vazyme Biotechnology；中国南京），遵循制造商提供的方法学规范。mtDNAcn的定量涉及通过定量分析建立线粒体ND1基因与核单拷贝β-珠蛋白参考基因之间的比例关系（Cerantonio等人，2024年）。用于ND1扩增的寡核苷酸序列包括一个正向引物（5’-AACATACCCATGGCCAACCT-3’）和一个反向引物（5’-AGCGAAGGGTTGTAGTAGCCC-3’），而β-珠蛋白扩增则使用了一个正向引物（5’-GAAGAGCCAAGGACAGGTAC-3’）与一个反向引物（5’-CAACTTCATCCACGTTCACC-3’）配对。扩增反应使用20 ng纯化的DNA与10 μL SYBR Green Master Mix试剂以及每对引物各0.40 μL进行标准化，通过精确的体积调整达到最终20 μL的反应体积。热循环条件包括在95°C下进行5分钟的初始变性阶段，随后是45个循环，每个循环在95°C下变性10秒，在60°C下延伸30秒。为了确保分析的准确性，所有样本都使用相同的96孔板配置进行了三次测量。

2.5 统计分析
在本研究中，我们进行了全面的统计分析，以探讨人类暴露于PPD-Qs与脂质参数之间的关系。使用Wilcoxon秩和检验比较了男性和女性参与者之间的基线人口统计特征、血清脂质谱和mtDNAcn测量值。所有测量的PPD-Qs、脂质和mtDNAcn浓度都经过了自然对数（ln）转换，以获得正态分布。通过计算Spearman等级相关系数（ρ）来评估各种血清PPD-Q同源物之间的相互关系。然后实施了多元线性回归模型，以评估人类血清PPD-Q水平（作为自变量）与脂质参数（作为因变量）之间的潜在关联。这些模型考虑了混杂变量，包括性别、年龄、体重指数（BMI）、婚姻状况、教育程度、年家庭收入、居住地点、职业状况、饮食模式、烟草使用状况和酒精消费习惯。此外，使用受限立方样条（RCS）回归来表征ln转换后的血清PPD-Q浓度与脂质浓度之间的暴露-反应关系。为了研究人类PPD-Q暴露对脂质水平的综合和特定效应，我们应用了具有分层变量选择功能的贝叶斯核机器回归（BKMR）。这种方法能够估计：（1）当所有PPD-Qs同时从它们的第25百分位数变化到第75百分位数时，血清脂质水平的差异；（2）在保持其他PPD-Qs处于中位数的情况下，评估与每个特定PPD-Q相关的脂质变化；（3）在固定其他PPD-Qs处于指定百分位数的情况下，检查个别PPD-Q的效应。这些BKMR模型基于高斯分布假设，使用100个结点和10,000次马尔可夫链蒙特卡洛模拟迭代来进行稳健的参数估计。进行了加权分位数和（WQS）回归分析，以提供综合混合效应的额外表征，通过10,000次自助重采样迭代从基于四分位的PPD-Q分类中得出总体暴露指数，并随后计算个别PPD-Q的权重贡献。最后，实施了中介分析，以系统地评估mtDNAcn对观察到的PPD-Q暴露-脂质关系的潜在中介效应，使用1000次自助复制来得出所有估计参数的95%置信区间（CI）。我们将总观察效应分解为其组成直接效应（DE；代表PPD-Q对血清脂质水平的未中介影响）和间接效应（IE；代表通过mtDNAcn改变介导的PPD-Q影响），随后计算总效应（TE；IE和DE之和）以及通过mtDNAcn途径的中介比例（PM）。统计显著性使用双尾假设检验确定，α阈值为0.05。所有统计分析均使用SAS软件（版本9.6；加拿大）和R统计软件（版本4.4.2）执行。

3. 结果
3.1 参与者特征和PPD-Qs、脂质及MtDNAcn的水平
表1总结了本研究中参与者的 demographic 特征。男性的平均年龄为56±15岁，女性为56±19岁。大多数受试者（超过75%）已婚，他们的平均体重指数超过18.5 kg/m2。就业状况数据显示，超过70%的参与者有工作，他们的家庭年收入超过50,000元人民币。性别比较显示，男性吸烟率（58% vs. 女性6.2%）和饮酒率（53% vs. 女性16%）均较高。
所有目标PPD-Qs在人类血清中均被频繁检测到，检测频率为69–87%。可检测PPD-Qs的总血清浓度（∑PPD-Qs）范围从< LOD到11 ng/mL（平均3.7 ng/mL，中位数3.4 ng/mL）。人类血清中的PPD-Qs主要由6PPD-Q（平均1.8 ng/mL，范围< LOD–9.4 ng/mL）主导，其次是77PD-Q（0.73 ng/mL，< LOD–3.4 ng/mL）和DTPD-Q（0.60 ng/mL，< LOD–6.1 ng/mL）（表2）。6PPD-Q占人类血清中∑PPD-Qs的平均值的49%（图1）。女性组中的PPD-Q同源物模式与男性组相似。此外，6PPD-Q的血清浓度与DTPD-Q（ρ = 0.51，p = 0.044）、IPPD-Q（ρ = 0.62，p < 0.01）和CPPD-Q（ρ = 0.70，p < 0.01）显著相关（补充信息，表S4）。DTPD-Q、CPPD-Q和IPPD-Q的血清浓度之间也显著相关（ρ = 0.50–0.69，p < 0.05）。
表2. 人类血液中PPD-Qs（ng/mL）、脂质（mmol/L）、ApoA1（mg/dL）、ApoB（mg/dL）和MtDNAcn（数量）的浓度。DF表示检测频率。
| PPD-Q | DF | Mean | Min | 25th | Median | 75th | Max |
|------|-----|------|------|------|------|------|
| 6PPD-Q | 87% | 1.8 | < LOD | 0.47 | 1.5 | 5.1 | 9.4 |
| DTPD-Q | 84% | 0.60 | < LOD | 0.34 | 0.70 | 2.2 | 6.1 |
| IPPD-Q | 73% | 0.18 | < LOD | < LOD | 0.16 | 0.49 | 0.71 |
| CPPD-Q | 72% | 0.26 | < LOD | < LOD | 0.19 | 0.53 | 0.81 |
| 77PD-Q | 72% | 0.73 | < LOD | < LOD | 0.70 | 0.93 | 3.4 |
| DPPD-Q | 69% | 0.12 | < LOD | < LOD | 0.12 | 0.45 | 0.88 |
| TC | 100% | 4.3 | 1.7 | 2.5 | 4.8 | 5.8 |
| TG | 100% | 0.78 | 0.29 | 0.42 | 0.64 | 1.2 | 1.9 |
| LDL-C | 100% | 2.2 | 0.86 | 1.7 | 2.4 | 2.9 |
| HDL-C | 100% | 2.4 | 1.1 | 1.6 | 2.5 | 3.7 |
| ApoA1 | 100% | 19 | 41 | 12 | 71 | 12 | 52 |
| ApoB | 100% | 74 | 59 | 64 | 74 | 85 | 10 |
| MtDNAcn | 100% | 63 | 16 | 35 | 65 | 85 | 10 |

图1. 所有参与者、女性和男性血清样本中PPD-Qs的浓度谱。
人类血清中TC、TG、LDL-C和HDL-C的平均浓度分别为4.3（范围1.9–7.5）mmol/L、0.78（0.29–1.9）mmol/L、2.2（0.86–4.3）mmol/L和2.4（1.1–8.2）mmol/L。人类血液中的mtDNAcn水平范围为16–106，平均和中位数分别为63和65。

3.2 单个PPD-Q暴露与脂质谱
图2显示了人类暴露于单个PPD-Qs与脂质谱之间的关联。多元线性回归模型显示，ln转换后的血清6PPD-Q浓度每增加一个单位，TG增加3.5%（95% CI: 1.0–6.0%），HDL-C增加6.5%（95% CI: 4.1–8.9%），ApoA1增加1.6%（95% CI: 0.96–2.2%）。同样，CPPD-Q与TG增加2.5%（95% CI: 0.77–4.3%）、LDL-C增加4.8%（95% CI: 0.83–8.8%）和ApoB增加5.9%（95% CI: 3.7–8.1%）呈正相关。此外，DPPD-Q与HDL-C增加4.4%（95% CI: 2.3–6.5%）、ApoA1增加1.5%（95% CI: 0.17–2.7%）和ApoB增加7.3%（95% CI: 2.9–12%）也呈正相关。DTPD-Q也与TG（3.5%，95% CI: 1.2–5.8%）、LDL-C（5.3%，95% CI: 1.8–8.8%）和ApoA1（2.3%，95% CI: 0.93–3.7%）呈正相关。

3.3 混合PPD-Q暴露与脂质谱
WQS模型表明，六种PPD-Q的混合暴露与人类血清TG水平呈正相关（p < 0.01）（β = 0.050，95% CI: 0.009–0.16）。6PPD-Q对TC（权重0.27）、TG（0.31）、HDL-C（0.30）、LDL-C（0.28）、ApoA1（0.52）和ApoB（0.33）的影响最大（图3A）。此外，BKMR分析显示，混合PPD-Q暴露的联合效应与血清中TC、TG、LDL-C、ApoA1和ApoB水平的增加呈正相关（图3B）。然而，HDL-C没有观察到这种显著关联。

3.4 MtDNAcn在PPD-Q暴露与脂质水平之间的中介效应
为了研究潜在的线粒体机制，我们实施了一个正式的因果中介框架，评估mtDNAcn作为PPD-Q暴露与血脂异常之间的潜在途径（补充信息，表S5和S6）。初步的分位数分层分析显示，随着mtDNAcn分位数的增加，血清TG浓度分别增加了1.5%（95% CI: ?4.1–7.1%）、5.0%（95% CI: ?1.9–12%）和18%（95% CI: 9.9–26%）（趋势的p < 0.01）（图4A），这促使了后续的中介建模。暴露效应的分解确定了通过mtDNAcn改变的多个PPD-Q的统计显著间接效应。例如，6PPD-Q对血清TG水平的升高有0.027的TE（95% CI: 0.007–0.066）效应，其中70%（IE = 0.019，95% CI: 0.006–0.051）是通过mtDNAcn调节介导的（图4B）。此外，CPPD-Q通过mtDNAcn介导途径对其总TG效应（TE = 0.081，95% CI: 0.027–0.16）的41%进行了中介（IE = 0.033，95% CI: 0.013–0.070）（图4C）。mtDNAcn对DTPD-Q的TE（TE = 0.079，95% CI: 0.029–0.15）的贡献为34%（IE = 0.027，95% CI: 0.009–0.081）（图4D）。这些定量结果表明，mtDNAcn的扰动可能构成了PPD-Q暴露破坏人体脂质稳态的部分生物学途径，特别是对TG水平的影响。

4. 讨论
这项横断面研究报告了研究人群中普遍存在的PPD-Qs暴露，所有目标PPD-Q同源物在人类血清样本中均可检测到。统计分析结果表明，较高的血清6PPD-Q、CPPD-Q、DPPD-Q和DTPD-Q水平与血清脂质水平的升高显著相关。此外，目标PPD-Qs的联合暴露与血清TG浓度呈正相关。在分析的PPD-Qs中，6PPD-Q对血清脂质谱的影响最为显著，包括TC、TG、HDL-C、LDL-C和ApoA1和ApoB。本研究还发现，人类血清中6PPD-Q、CPPD-Q、DTPD-Q和77PD-Q浓度的增加与人类血液中mtDNAcn水平的升高显著相关。重要的是，中介分析表明mtDNAcn在人类暴露于6PPD-Q、CPPD-Q、DTPD-Q与随后血清TG水平之间的关系中起到了中介作用。
在中国衢州市的人类血清中检测到了所有目标PPD-Qs。在检测到的PPD-Qs中，6PPD-Q在人类血清中的平均浓度最高，其次是77PD-Q和DTPD-Q。相比之下，Han等人（2025）报告安庆市人群中6PPD-Q的平均水平较低（1.4 ng/mL），但IPPD-Q（0.80 ng/mL）、77PD-Q（0.69 ng/mL）、CPPD-Q（0.48 ng/mL）和DTPD-Q（0.56 ng/mL）的平均水平较高（n = 27）。本研究中DPPD-Q的平均水平（0.12 ng/mL）低于济宁市孕妇的水平（0.18 ng/mL，n = 65）（Yang等人，2024）。本研究中6PPD-Q的平均血清水平高于天津市（< 0.050 ng/mL）（Liu等人，2024）和重庆市（0.84 ng/mL）（Qin等人，2025）的水平。人类血清中PPD-Q水平的差异可能由多种因素引起。地理和环境差异可能极大地影响人类对PPD-Qs的暴露量。人口统计因素（如年龄、饮食习惯和生活方式选择）可能影响PPD-Q在人体内的积累程度。此外，地区间人类PPD（即PPD-Qs的前体）暴露模式的差异也可能导致人类血清中PPD-Q浓度的差异。
本研究显示，6PPD-Q、CPPD-Q和DTPD-Q的暴露与人类血清中脂质水平的升高呈正相关。Qin等人（2025）报告了重庆市户外工作者血清6PPD-Q与TG水平之间的显著正相关。这与我们的观察结果一致。先前的体内数据显示，6PPD-Q的给药在小鼠中产生了剂量依赖性的毒性效应，包括肝脏重量增加、高甘油三酯血症和肝脏代谢功能改变（Fang等人，2023；He等人，2023）。张等人（2025年）进一步指出，6PPD-Q的暴露通过调节雌激素相关受体γ信号通路，破坏了HepG2细胞中的肝脏脂质稳态并增强了TG的生物合成。我们发现某些PPD-Q（即6PPD-Q、CPPD-Q、DTPD-Q和77PD-Q）的浓度与mtDNAcn之间存在正相关关系。据我们所知，此前没有基于人群的研究报告过PPD-Q与mtDNAcn之间如此明显的关系。尽管如此，动物模型上的毒理学研究已经揭示了PPD-Q暴露对mtDNA的影响。例如，利用虹鳟鱼（Oncorhynchus mykiss）的鳃和肝细胞模型进行的体外实验表明，6PPD-Q的暴露通过线粒体电子传递链的解偶联增加了细胞的氧气消耗（Mahoney等人，2022年）。此外，对成年胖头鲦鱼（Pimephales promelas）在亚致死剂量（9.4 μg/L，96小时）下暴露于6PPD-Q后的代谢组学评估显示，鳃的代谢途径发生了显著变化，特别是与线粒体功能和氧化应激调节相关的途径（Anderson-Bain等人，2023年）。体内研究表明，6PPD-Q和预形成的α-突触核蛋白纤维共同作用，损害了小鼠的线粒体功能，加剧了细胞损伤（Fang等人，2024年）。我们推测，mtDNAcn的增加可能反映了适应性线粒体生物发生或对电子传递链功能受损的补偿反应，最终导致细胞能量产生能力下降。本研究显示了线粒体DNA拷贝数与血清TG浓度之间的正相关关系。然而，先前的研究关于这种关系的结果并不一致。一些研究报道，白细胞mtDNAcn的增加与TC和TG水平的降低以及HDL-C水平的升高相关（Agius等人，2022年；Fazzini等人，2021年）。这种明显的差异可能可以通过mtDNAcn对潜在线粒体损伤的反应性上调来解释，这代表了一种补偿性细胞机制（Reddam等人，2022年）。虽然mtDNAcn的定量通常使用外周血样，但这一测量可以作为不同组织中总线粒体含量的替代生物标志物（Picard，2021年）。这包括肝脏中的肝细胞，肝脏是一个通过调节脂质合成、脂肪酸分解和脂蛋白生产来控制脂质稳态的关键器官（Enjoji等人，2016年；Nguyen等人，2008年）。由于其极高的线粒体密度，肝脏对线粒体损伤特别敏感（Dornas和Schuppan，2020年；Pessayre等人，2012年）。这种功能障碍会严重扰乱正常的脂质代谢途径，导致血清脂质谱型改变（Begriche等人，2011年；Paradies等人，2014年）。当肝脏线粒体活性受损时，脂肪酸氧化的效率显著下降。这种代谢障碍会导致肝脏组织中病理性脂肪积累。为了抵消这种功能缺陷并恢复能量产生，受影响的细胞可能会启动mtDNAcn的补偿性增加。当前的研究首次提供了数据，阐明了mtDNAcn在将PPD-Q暴露与一般人群血清脂质谱型改变联系起来中的作用。该研究的另一个优点是使用了BKMR和WQS模型来建立对复杂PPD-Q混合物效应的稳健评估，而不仅仅是单一化合物。带有自助法的正式中介分析为所提出的机制提供了强有力的统计证据。使用先进的仪器（LC-MS/MS）和标准化协议确保了PPD-Q暴露评估和结果数据的可靠性。然而，这项研究也存在一些方法学上的局限性。横断面设计从根本上限制了人类PPD-Q暴露、mtDNAcn波动和人类血液中脂质异常之间的因果推断。此外，缺乏某些社会经济和生活方式协变量可能会引入潜在的混杂偏倚，因为这些因素可能独立影响人类的PPD-Q暴露水平和脂质代谢结果。不能排除未测量的混杂因素（例如潜在的代谢状况、详细的饮食摄入或体力活动水平）可能同时影响人类PPD-Q暴露和脂质水平的可能性。mtDNAcn是在血液中测量的，但它可能无法准确反映负责脂质代谢的主要器官的情况。后续的纵向研究如果纳入这些变量，将大大增强我们对PPD-Q暴露效应时间关系和累积人类健康影响的理解。

5. 结论

当前研究表明，人类暴露于PPD-Q与血液中mtDNAcn的增加之间存在显著相关性，而mtDNAcn进一步显示出与血清TG水平升高之间的显著关联。定量分析通过WQS回归模型确定6PPD-Q是这些PPD-Q中的主要贡献者。重要的是，中介分析表明，mtDNAcn部分解释了6PPD-Q、CPPD-Q和DTPD-Q暴露对血清TG浓度的影响。这项基于人群的研究提供了新的证据，表明PPD-Q暴露可能通过调节mtDNAcn来影响线粒体基因组的稳定性，从而阐明了其在人类中导致血脂异常的潜在生物学机制。这些发现强调了人类PPD-Q暴露对公共卫生的重要影响，需要系统性的监测和全面的风险评估，以减轻潜在的代谢健康后果。

作者贡献声明：
傅振玲：资源、调查、概念化。
毛伟莉：写作——审阅与编辑、方法学。
曲建利：资源、方法学、概念化。
吴希林：监督、资源、调查、概念化。