MuCB-tabpfn：一个用于预测人体血液中有机污染物浓度的多模态特征融合框架

《Ecotoxicology and Environmental Safety》：MuCB-tabpfn: A multimodal feature fusion framework for predicting human blood concentrations of organic pollutants

　　邵飞宇|王卓文|杨斌|赵向凯|李新玲|顾志光|程克轩|赵晓航|郭旭|徐彤彤|林继军|赵俊峰|李晓辉|王刚|黄爱民|杨永利|王鹏鹏|王伟

摘要：人体内必需金属或有毒金属水平的紊乱可能会破坏甲状腺的稳态。然而，关于金属暴露与甲状腺功能减退症之间关联的现有研究结果并不一致，其潜在机制仍不清楚。本研究旨在评估多种金属暴露与甲状腺功能减退症之间的关联，并利用网络毒理学分析来探究这些机制。基于河南省的一项横断面研究，使用电感耦合等离子体质谱法测定了2916名参与者的尿液中13种金属的浓度。通过广义线性模型、加权分位数和（WQS）回归以及贝叶斯核机器回归（BKMR）方法评估了金属暴露与甲状腺功能减退症之间的关联。通过网络毒理学分析，包括通路富集和蛋白质-蛋白质相互作用分析，识别出可能导致甲状腺功能减退症的潜在枢纽基因和通路。结果发现，尿液中铝（Al）和锰（Mn）的水平与甲状腺功能减退症呈显著正相关，而硒（Se）的水平则呈负相关（所有P < 0.05）。在WQS模型中，多种金属暴露与甲状腺功能减退症呈正相关（OR = 1.334，95% CI: 1.086 ~ 1.639），这一结果也得到了BKMR模型的支持。网络毒理学分析揭示了与铝、锰和硒相关的甲状腺功能减退症通路，涉及脂质代谢、PI3K-Akt信号通路和细胞凋亡。最大团中心性分析确定了TNF、IL6、CASP3和JUN等枢纽基因。

1. 引言
甲状腺功能减退症是一种全球范围内常见的内分泌疾病，其特征是由于甲状腺激素的合成、分泌或活性下降导致的全身代谢紊乱（Boelaert等人，2020年）。典型症状包括疲劳、睡眠不足、体重增加和怕冷（Taylor等人，2024年）。甲状腺激素的产生受到下丘脑-垂体-甲状腺（HPT）轴的严格调控。具体来说，下丘脑分泌促甲状腺激素释放激素（TRH），刺激垂体前叶释放促甲状腺激素（TSH），TSH再作用于甲状腺，促进甲状腺素（T4）和三碘甲状腺原氨酸（T3）的合成和分泌。循环中的T3和T4对垂体和下丘脑产生负反馈，以维持激素稳态（Feldt-Rasmussen等人，2021年；Ortiga-Carvalho等人，2016年）。全球范围内，甲状腺功能减退症的患病率在12%左右（Taylor等人，2024年）。中国最大规模和最全面的甲状腺疾病调查显示，成人中显性甲状腺功能减退症的患病率为1.02%，亚临床甲状腺功能减退症的患病率为12.93%（Li等人，2020年）。越来越多的研究表明，接触环境污染物（包括重金属、有机磷阻燃剂和增塑剂等）与甲状腺疾病的发生率增加有关（Chen等人，2025b；Hanif等人，2018年；Liang等人，2024年）。

金属是普遍存在的环境污染物，可通过多种途径进入人体，包括摄入、吸入和皮肤吸收（Rahman和Singh，2019年）。必需金属是各种代谢活动所必需的，而有毒金属即使在低暴露水平下也可能引起不良影响（Jomova等人，2022年）。需要注意的是，每种元素是否具有毒性或必需性取决于剂量和存在形式。例如，锰（Mn）是正常生长和发育所必需的微量营养素，但过量暴露可能导致神经毒性和内分泌紊乱（Caito和Aschner，2015年）。最近的研究表明，某些金属暴露可能与甲状腺激素稳态有关（Han等人，2024年；Zhou等人，2022年），并可能增加甲状腺功能减退症的患病率（B?a?ewicz等人，2021年；Zeng等人，2022年）。具体来说，铝（Al）、锰（Mn）、钴（Co）、锌（Zn）、钼（Mo）和镉（Cd）的暴露已被证明会影响甲状腺激素（Han等人，2024年；Li等人，2023年；Wang等人，2020年；Zhou等人，2022年）。铜（Cu）和硒（Se）与甲状腺激素水平升高相关，而锌（Zn）与男性甲状腺激素水平升高呈负相关（Jain，2014年；Ye等人，2023年）。此外，一项病例对照研究显示，尿液中铊（Tl）的水平与甲状腺疾病风险呈负相关，并与游离三碘甲状腺原氨酸（FT3）和游离甲状腺素（FT4）浓度降低相关（Liu等人，2021年）。甲状腺功能减退症患者的血清铅（Pb）水平也高于健康对照组（Hanif等人，2018年）。目前大多数研究集中在单一金属暴露对甲状腺功能和疾病的影响上，但关于多种金属暴露与甲状腺功能减退症之间关联的探索仍然较少（Nie等人，2017年）。

大多数现有研究关注个别金属暴露对甲状腺功能和疾病易感性的影响，其生物学机制仍不甚清楚。先前的研究表明，氧化应激（Mancini等人，2016年；Paunkov等人，2019年）、炎症（Stojilkovi?等人，2023年）和细胞凋亡（Yilmaz等人，2020年）可能导致甲状腺损伤。然而，全面系统地研究多种金属暴露对人类甲状腺疾病的影响仍然有限。基因组学和毒理学的最新进展为理解环境混合物暴露与疾病过程之间的复杂相互作用提供了新的机会。特别是网络毒理学为识别多种金属暴露引起的甲状腺疾病的分子靶点和潜在机制提供了有希望的方法。尽管如此，仍需进一步研究，尤其是金属暴露对甲状腺功能减退症的影响。

因此，我们从正在进行的河南铁路工人队列中招募了2916名参与者，并使用电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）测定了他们尿液中13种金属的浓度。本研究旨在评估多种金属暴露与甲状腺功能减退症之间的关联，并通过网络毒理学分析探究这些关联的潜在分子机制。

2. 材料与方法
2.1. 研究对象
研究对象来自中国河南省正在进行的河南铁路工人队列，该队列针对交通运输行业的员工。2023年7月至2023年10月期间，共招募了3739名年龄在18至60岁之间的符合条件的人员。由于样本量较小（n = 51），研究开始时排除了女性参与者。如果参与者有服用甲状腺药物、激素类药物、甲状腺功能亢进或接受过甲状腺切除术的历史，或者缺乏协变量数据或甲状腺激素测量结果，也会被排除在外。最终，共有2916名参与者被纳入分析（图1）。

2.2. 金属和肌酐水平的测定
收集空腹晨尿，分装并标记后储存在-80℃下直至分析。使用ICP-MS法测定了尿液中铝（Al）、钒（V）、锰（Mn）、钴（Co）、铜（Cu）、锌（Zn）、砷（As）、硒（Se）、锆（Zr）、钼（Mo）、镉（Cd）、铊（Tl）和铅（Pb）的浓度。分析方法基于先前描述的方案，并进行了少量修改（Li等人，2023年）。简要来说，为了测定尿液中的金属浓度，将100 μL尿液样本与4.90 mL 1.3% HNO3混合处理。

2.3. 网络毒理学分析
2.3.1. 金属暴露和甲状腺功能减退症靶基因的获取
一个公开可访问的数据库是比较毒基因组学数据库（CTD）（https://ctdbase.org/）。该数据库编译并关联了疾病、表型、遗传和解剖数据，以更好地理解环境暴露如何影响人类健康，并发展关于环境影响的疾病机制的理论。使用关键词“铝”、“锰”和“硒”进行搜索，并设置过滤标准“相互作用计数 > 1”（Chen等人，2025a）。

2.3.2. 通路富集分析
通过Venn网站（https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/）获取与金属暴露相关的甲状腺功能减退症靶基因。利用DAVID数据库（http://david.abcc.ncifcrf.gov/）进行基因本体（GO）分析和京都基因组百科全书（KEGG）分析，识别出共同靶点。

2.3.3. 建立蛋白质-蛋白质相互作用并筛选枢纽基因
使用STRING数据库（https://cn.string-db.org/）构建了蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，纳入了与金属暴露和甲状腺功能减退症相关的基因。最小相互作用阈值设为0.70，并排除了孤立的目标蛋白节点。使用Cytoscape 3.10.3中的最大团中心性（MCC）方法找到了关键枢纽基因。

2.4. 协变量
所有参与者完成了标准化问卷调查。问卷内容包括年龄（≤ 40岁，> 40岁）、体重指数（BMI < 18.5，18.5–23.9，24.0–27.9，≥ 28 kg/m2）、吸烟情况（是或否）、饮酒情况（是或否）、工作类型（司机、机械师、其他）。每天吸烟超过一支烟且持续6个月定义为吸烟。饮酒定义为每周饮酒超过两次且持续六个月。

2.5. 统计分析
参与者的特征以连续变量表示，平均值±标准差（SD）的形式呈现；分类变量则以频率和百分比（%）表示。尿液中的金属浓度在分析前经过自然对数（Ln）转换，以近似正态分布。连续变量之间的差异通过t检验或Mann-Whitney U检验进行评估，分类变量通过卡方（χ2）检验进行评估。计算Spearman相关系数以评估尿液中金属浓度之间的相关性。使用受限三次样条（RCS）模型评估单一金属水平与甲状腺功能减退症之间的暴露-反应关系。应用广义线性模型分析单一金属暴露与甲状腺功能减退症之间的关联。通过比较尿液中金属浓度的第二、第三和第四四分位数与第一四分位数来分析相关性，并检测趋势。使用Benjamini-Hochberg方法控制假发现率（FDR < 0.05）。

2.6. 加权分位数和（WQS）回归和贝叶斯核机器回归（BKMR）模型
加权分位数和（WQS）回归和贝叶斯核机器回归（BKMR）模型用于估计多种金属暴露对甲状腺功能减退症的影响（Lu等人，2022年）。WQS假设所有污染物与结果之间存在正相关或负相关关系。每种金属的权重范围为0到1，总和为1。较大的权重表示该元素暴露对混合暴露效应的影响更显著。对于BKMR模型，以中位数为参考点，确定了每种金属成分组合对甲状腺功能减退症的总体效应，范围为第25百分位到第75百分位。还应用了后验包含概率（PIP）来识别每种金属的相对重要性（Bobb等人，2015年）。本研究使用了0.5的PIP阈值来定义对结果的显著贡献。根据年龄（≤40岁 vs. >40岁）、BMI < 18.5、18.5–23.9、24.0–27.9、≥28 kg/m2）、吸烟（是 vs. 否）、饮酒（是 vs. 否）和工作类型（司机、机械师、其他）进行了分层分析。为了进一步评估观察到的关联性的稳健性，使用了倾向得分匹配（PSM）方法进行敏感性分析。将患有甲状腺功能减退症的参与者与没有甲状腺功能减退症的参与者按照协变量以1:3的比例进行匹配。匹配后，重新评估了单一金属暴露和混合金属暴露与甲状腺功能减退症之间的关联。统计分析使用了R软件（版本4.4.1）。上述模型是使用R包“plotRCS”、“stats”、“gWQS”和“bkmr”依次开发的。双尾P < 0.05被认为具有统计学意义。

3. 结果
3.1. 参与者的特征
研究参与者的 demographic 特征见表1。研究中包括了2916名男性工人，其中299人（10.25%）被诊断出患有甲状腺功能减退症。甲状腺功能减退症组的年龄（36.82岁 vs. 35.01岁，P < 0.001）、BMI（26.83 kg/m2 vs. 25.95 kg/m2，P < 0.001）和就业年限（13.00年 vs. 10.00年，P = 0.012）显著高于非甲状腺功能减退症组。然而，在吸烟、饮酒和工作类型方面没有统计学上的显著差异（P > 0.05）。

表1. 参与者的特征。
| 特征 | 总数（N = 2916） | 非甲状腺功能减退症（n = 2617） | 甲状腺功能减退症（n = 299） |
|------------|------------|------------------|------------------|
| 年龄，岁 | 35.19 ± 8.90 | 35.01 ± 8.82 | 36.82 ± 9.43 |
| | -3.347 | a<0.001 | |
| 年龄，n (%) | ≤40 | 210 | 190 | 197 |
| | 72.19 | 65.89 | |
| | >40 | 81 | 70 | 102 |
| | 27.81 | 27.09 | 34.11 |
| BMI，kg/m2 | 26.04 ± 4.15 | 25.95 ± 4.14 | 26.83 ± 4.14 |
| | -3.473 | a<0.001 | |
| BMI，n (%) | 14.97 | 3 | |
| | <18.5 | 125 | 116 | 9 |
| | 4.29 | 4.43 | 3 |
| 18.5–23.9 | 76 | 70 | 70 |
| | 26.06 | 26.75 | 60 |
| | 20.07 | 20.07 | 10 |
| ≥28 | 82 | 28.40 | 71 | 11 |
| | 27.40 | 27.40 | 11 |
| 吸烟，n (%) | 3.27 | 8 | 0.070 |
| | 是 | 153 | 52.78 | 139 |
| | 否 | 137 | 47.22 | 122 |
| | 0.070 | 156 | 52.17 | |
| 饮酒，n (%) | 2.35 | 4 | 0.125 |
| | 是 | 186 | 63.85 | 165 |
| | 否 | 105 | 4 | 95 |
| | 0.125 | 36.15 | 95 |
| | 0.958 | 36.61 | 96 |
| 就业年限，年 | 10.00 | 4.00 (4.00, 19.00) | 13.00 (6.00, 20.00) |
| | -2.524 | b<0.012 | |
| | 0.012 | |
| 工作类型，n (%) | 5.65 | 5 | 0.059 |
| | 司机 | 226 | 77.64 | 204 |
| | 机械师 | 425 | 14.58 | 378 |
| | 其他 | 227 | 7.78 | 194 |
| | 33 | 14.54 | |

注：a，平均值 ± 标准差；b，中位数（P25, P75）；c，n (%)；BMI，体重指数。

尿液中金属浓度的分布见表S1。Zn、Mo、Al、Se、As、Cu、Zr、Mn、Pb、Cd、V、Tl 和 Co 的几何平均浓度分别为 411.99、41.41、14.67、14.23、12.00、10.57、1.14、0.77、0.48、0.26、0.23、0.12 和 0.10 μg/g 肌酐。甲状腺功能减退症组的 Al 和 Mn 水平显著较高（26.66 μg/g 肌酐 vs. 22.87 μg/g 肌酐 和 1.19 μg/g 肌酐，P < 0.05）。

3.2. 单一金属暴露与甲状腺功能减退症的关联
不同金属的尿液浓度呈弱到中等程度的相关性，相关系数范围从0.10到0.53（图S1）。RCS分析显示，除了Mo之外，其他金属均呈现线性关系（P非线性 > 0.05）（图S2）。我们观察到Al和Mn的水平与甲状腺功能减退症显著正相关（ORAl = 1.088，95% CI: 1.010 ~ 1.177；ORMn = 1.109，95% CI: 1.016 ~ 1.216），而Se的水平与甲状腺功能减退症正相关（OR = 0.839，95% CI: 0.737 ~ 0.963）。此外，在分类变量分析中，与Q1相比，Q4中的Al（OR = 1.577，95% CI: 1.121 ~ 2.235）和Mn（OR = 1.439，95% CI: 1.015 ~ 2.052）水平在调整后的模型中与甲状腺功能减退症正相关（所有P趋势 < 0.05）。然而，在调整后的模型中，Q2和Q4中的Se水平（OR = 0.636，95% CI: 0.450 ~ 0.893；OR = 0.711，95% CI: 0.510 ~ 0.989）与甲状腺功能减退症负相关（所有P < 0.05）（表2）。

表2. 单一金属暴露与甲状腺功能减退症的关联。
| 金属 | OR（95%CI） | PPFDR | OR（95%CI） | Ptrend | PFDR |
|------------|---------|------------|---------|-----------|------------|
| Al | 1.088 (1.010 ~ 1.177) | 0.030 | 0.131 | Ref |
| | 1.097 (0.759 ~ 1.588) | 1.397 | 1.577 | 0.004 |
| V | 1.002 (0.868 ~ 1.167) | 0.977 | 0.977 | Ref |
| | 1.020 (0.721 ~ 1.443) | 1.025 | 0.727 | 1.051 |
| | 0.782 | 0.930 | 0.036 | 0.127 |
| Mn | 1.109 (1.016 ~ 1.216) | 0.026 | 0.131 | Ref |
| | 1.250 (0.873 ~ 1.796) | 1.393 | 1.439 | 0.036 |
| Co | 1.066 (0.926 ~ 1.240) | 0.403 | 0.748 | Ref |
| | 0.895 (0.630 ~ 1.270) | 0.943 | 0.748 | 0.504 |
| Cu | 0.965 (0.816 ~ 1.156) | 0.705 | 0.833 | Ref |
| | 0.778 (0.554 ~ 1.091) | 0.711 | 0.846 | 0.274 |
| Zn | 1.052 (0.872 ~ 1.282) | 0.613 | 0.797 | Ref |
| | 1.514 (1.085 ~ 2.124) | 0.880 | 0.607 | 1.113 |
| | 0.654 | 0.782 | 0.997 | 0.504 |
| As | 0.922 (0.782 ~ 1.098) | 0.365 | 0.748 | Ref |
| | 0.819 (0.582 ~ 1.149) | 0.706 | 0.846 | 0.997 |
| | 0.997 (0.719 ~ 1.383) | 0.797 | 0.994 |
| Se | 0.839 (0.737 ~ 0.963) | 0.010 | 0.129 | Ref |
| | 0.636 (0.450 ~ 0.893) | 0.746 | 0.537 | 0.711 |
| | 0.836 (0.450 ~ 0.893) | 0.746 | 0.510 | 0.081 |
| Zr | 0.994 (0.872 ~ 1.140) | 0.925 | 0.976 | Ref |
| | 1.075 (0.762 ~ 1.520) | 1.052 | 0.744 | 1.062 |
| | 1.052 (0.744 ~ 1.489) | 0.782 | 0.901 |
| Mo | 0.948 (0.785 ~ 1.152) | 0.585 | 0.797 | Ref |
| | 0.730 (0.517 ~ 1.027) | 0.767 | 0.861 |
| | 0.509 | 0.761 | 0.861 | 0.427 |
| Cd | 1.098 (0.947 ~ 1.283) | 0.227 | 0.590 | Ref |
| | 1.157 (0.817 ~ 1.642) | 0.986 | 1.264 | 0.361 |
| | 1.084 (0.753 ~ 1.048) | 0.137 | 0.446 | Ref |
| | 0.708 (0.508 ~ 1.054) | 0.705 | 0.874 | 0.961 |
| | 0.505 | 0.505 | 0.874 | 0.943 |
| Pb | 0.970 (0.889 ~ 1.063) | 0.502 | 0.797 | Ref |
| | 0.930 (0.663 ~ 1.303) | 0.807 | 0.569 | 0.950 |
| | 0.601 | 0.928 | 0.950 | 0.601 |

注：模型调整了尿液肌酐、年龄、BMI、吸烟、饮酒、就业年限和工作类型。Ptrend：将四组的中位数作为连续变量纳入模型进行趋势测试。

3.3. 混合金属暴露与甲状腺功能减退症的关联
在WQS模型中，混合金属暴露与甲状腺功能减退症显著正相关（OR = 1.334，95%CI: 1.086 ~ 1.639）。Al和Mn的贡献最大，分别为36.3%和28.0%（图2A）。在WQS的负相关模型中，未观察到混合金属暴露与甲状腺功能减退症之间的显著关联（OR = 1.001，95%CI: 0.797 ~ 1.255）（图2B）。同时，在BKMR模型中也得到了相同的结果，混合金属暴露与甲状腺功能减退症的关联呈正趋势（图2C）。结果表明，Al与甲状腺功能减退症显著正相关，且Al的效应值从第25百分位数增加到第75百分位数（图2D）。BKMR模型确定的每种金属的PIP均高于0.5（表S2）。Se和Al的PIP高于0.5，而其他金属的PIP低于0.5。

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图2. 混合金属暴露与甲状腺功能减退症的关联。(A) 加权分位数和（WQS）模型。(B) 负WQS模型。(C) 贝叶斯核机器回归（BKMR）模型的总体效应。(D) BKMR模型的单一效应。注意：模型调整了尿液肌酐、年龄、BMI、吸烟、饮酒、就业年限和工作类型。

3.4. 分层和敏感性分析
在分层分析中，发现Al和Mn在≤40岁和>40岁年龄组、饮酒组和非饮酒组中甲状腺功能减退症的增加模式相似（表S3）。而在>40岁年龄组、非吸烟组和非饮酒组中，随着Se水平的增加，甲状腺功能减退症减少（表S3）。敏感性分析结果见图S3和表S4。单一金属暴露和混合金属暴露与甲状腺功能减退症的关联与主要模型中的结果相似。

3.5. 网络毒理学分析
3.5.1. 与金属暴露诱导的甲状腺功能减退症相关的靶基因
通过网络毒理学分析，我们进一步研究了金属暴露和甲状腺功能减退症的分子机制（图3A）。在CTD数据库中搜索“aluminum”、“manganese”和“selenium”，分别获得了86个、763个和572个与金属相关的基因（补充材料S1）。通过搜索“hypothyroidism”，在CTD、Malacards和GeneCards数据库中分别找到了1231个、49个和1430个与疾病相关的基因。合并这些基因并去除重复项后，共找到了2453个与甲状腺功能减退症相关的靶基因（补充材料S2）。我们将与金属相关的基因与甲状腺功能减退症相关的基因进行交集，分别筛选出由Al、Mn和Se引起的甲状腺功能减退症的57、188和168个靶基因（图3B）。

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图3. 与金属暴露（Al、Mn和Se）相关的甲状腺功能减退症靶基因，以及通过基因本体（GO）和京都基因组百科全书（KEGG）分析评估的显著通路。(A) 本节中用于识别潜在靶基因的数据库和过程示意图。(B) Venn图显示了与金属暴露（Al、Mn和Se）相关的甲状腺功能减退症靶基因。(C-H) KEGG和GO分析：与金属（Al、Mn和Se）相关的甲状腺功能减退症靶基因。

3.5.2. 基因本体和京都基因组百科全书分析
通过对与金属暴露（Al、Mn和Se）引起的甲状腺功能减退症相关的靶基因进行富集通路分析，我们共识别出93、160和160个显著富集的通路以及283、675和639个GO术语（P < 0.05）（补充材料S3）。KEGG分析结果表明，脂质和动脉粥样硬化、PI3K-Akt信号通路以及凋亡通路参与其中。生物过程结果显示，靶基因主要响应外源性刺激、DNA模板转录的正向调控、RNA聚合酶II的正向调控等。在细胞组分中，细胞质和细胞核等部分富集（图3C-3H）。

3.5.3. 蛋白质-蛋白质相互作用网络分析
使用STRING数据库，构建了与金属暴露（Al、Mn和Se）和甲状腺功能减退症相关的PPI网络。最小相互作用分数设置为0.70（图4A-C）。确定了PPI网络中的枢纽基因。值得注意的是，与Al暴露和甲状腺功能减退症相关的Top 10靶基因包括IL6、JUN、IL1B、TNF、CASP3、MMP9、NFKB1、PTGS2、MYC和BCL2（图4D）。与Mn暴露和甲状腺功能减退症相关的Top 10靶基因包括TP53、IL6、JUN、MAPK3、AKT1、STAT3、TNF、CASP3、NFKB1、FOS（图4E）。与Se暴露和甲状腺功能减退症相关的Top 10靶基因包括AKT1、IL6、TP53、GAPDH、CASP3、TNF、JUN、MAPK3、MYC、BCL2（图4F）。通过最大团中心性（Maximum Clique Centrality）方法计算出相同的枢纽基因，如TNF、IL6、CASP3和JUN。

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图4. 与金属（Al、Mn和Se）暴露和甲状腺功能减退症相关的靶基因的蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络。(A-C) 从STRING数据库导出的作用节点关系详情文件。(D-F) 通过最大团中心性（MCC）方法计算出的PPI网络中的Top 10关键枢纽基因。MCC得分随颜色深浅增加。

4. 讨论
本研究结合了流行病学和网络毒理学分析，以评估多种金属暴露与甲状腺功能减退症的关联和机制。尿液中的Al和Mn水平与甲状腺功能减退症显著正相关，而尿液中的Se水平与甲状腺功能减退症负相关。此外，混合金属暴露与甲状腺功能减退症正相关；Al和Mn的贡献最大。为了进一步探索机制，我们分别识别出了57、188和168个与Al、Mn和Se相关的甲状腺功能减退症靶基因。根据通路富集分析，金属诱导的甲状腺功能减退症与涉及脂质代谢、PI3K-Akt信号通路和凋亡的通路相关。通过最大团中心性（Maximum Clique Centrality）识别出枢纽基因，如TNF、IL6、CASP3和JUN。

本研究确定了尿液中的金属作为内部暴露的生物标志物，这在国内外研究中也被广泛使用。一些国外研究发现，法国成年人的尿液中金属浓度（如Zn、As、Al、Pb和Cd）与本研究一致（Nisse等人，2017年），美国成年人的金属浓度（如Cd、Co、Mo、Mn、Pb和Tl）也大体一致（Wang等人，2022年）。此外，国内研究发现，成年人的As、Cd、V、Co和Tl水平也与本研究一致（Zhou等人，2021年），中国香港成年人的尿液中金属浓度（如Mn、Cu、Zn和Tl）也大体一致（Liao等人，2024年）。然而，在西班牙人群中，As、Cd和Se的水平高于本研究（Galvez-Fernandez等人，2021年）。由于检测方法、人口分布、饮食选择和地理位置的差异，不同国家和人群的尿液中金属元素有所不同。

金属是普遍存在的环境污染物。我们的研究表明，较高的尿液Al水平与甲状腺功能减退症显著相关。队列研究发现，Al会增加甲状腺结节，并且金属与其他甲状腺疾病之间存在显著相关性（Li等人，2023年）。此外，研究还指出Al因其内分泌干扰作用会影响甲状腺功能（Darbre，2006年）。此外，动物研究也发现铝（Al）能够间接影响甲状腺对碘的吸收和激素的分泌，从而改变甲状腺功能（Orihuela, 2009; Orihuela, 2011），这些研究表明铝与甲状腺功能之间存在关联。铝还被证实是一种已知的神经毒素，可导致记忆障碍、运动功能障碍和认知能力下降（Zaitseva et al., 2025）。职业流行病学研究显示，铝暴露可以引发神经行为变化和认知障碍，铝暴露工人的脑电图表现与阿尔茨海默病患者相似（Bj?rklund et al., 2018）。研究还表明，职业性接触含铝的涂料会导致痴呆、小脑共济失调和运动功能受损（Reyes et al., 2021）。尽管铝对下丘脑-垂体-甲状腺轴（HPT轴）的可能影响尚未得到系统研究，但其神经毒性特性提示铝可能干扰下丘脑或垂体功能，进而间接影响甲状腺调节。我们的研究还发现，尿液中锰（Mn）含量较高与甲状腺功能减退症的风险增加显著相关。锰是多种酶的重要辅因子，在维持人体健康中起着关键作用（Zhou et al., 2022）。研究表明，甲状腺激素水平与锰含量密切相关，因为锰含量升高会降低FT3和FT4的水平（Memon et al., 2015）。一项病例对照研究显示，甲状腺肿瘤患者组的锰浓度较高，两组之间存在显著差异（Liu et al., 2021）。关于锰对冶炼工人和焊工内分泌激素影响的研究表明，锰暴露与TSH水平之间存在显著相关性（Ou et al., 2018）。锰可能通过干扰甲状腺激素在组织中的结合、运输和活性来影响甲状腺功能（Soldin and Aschner, 2007）。动物研究还发现，锰暴露会导致小鼠出现甲状腺肿大并降低血清甲状腺激素水平（Hutchens et al., 2024），研究提示锰暴露与甲状腺功能之间存在关联。值得注意的是，过量锰暴露会对大脑结构产生特定的神经毒性作用（Krebs et al., 2014）。职业研究显示，锰暴露可导致类似帕金森病的疾病（锰中毒），其特征是基底节尤其是黑质受损，导致多巴胺能神经元损伤和运动功能障碍（Cersosimo and Koller, 2006, Zaitseva et al., 2025）。多巴胺作为TSH分泌的抑制调节因子，因此锰引起的多巴胺能功能障碍可能干扰下丘脑-垂体-甲状腺轴，导致TSH调节和甲状腺激素稳态失衡（Soldin and Aschner, 2007）。

同时，研究还发现尿液中硒（Se）含量较低与甲状腺功能减退症的风险增加显著相关。硒在甲状腺激素代谢中起着关键作用（Liu et al., 2013, Wang et al., 2023）。一项队列研究显示，硒与亚临床甲状腺功能减退症之间存在负相关（Andrade et al., 2018）。另有研究表明，较高水平的硒具有抗病毒作用，可能降低甲状腺疾病的风险（Rayman, 2012）。一些研究还发现，硒浓度与甲状腺功能减退症和其他甲状腺疾病有关（Huwiler et al., 2024, Rayman, 2019）。研究表明，硒化物对甲状腺相关疾病具有益处（K?hrle, 2015），所有这些结果都表明硒水平与甲状腺疾病之间存在关联。硒的保护作用还扩展到神经系统，在多种神经系统疾病中显示出神经保护作用（Dominiak et al., 2016）。流行病学证据表明，血液中硒含量与血清神经丝轻链（sNfL）呈负相关，后者是神经元损伤的生物标志物，这表明硒可能对神经元损伤具有潜在的保护作用（Liao et al., 2025）。硒被用于预防和治疗包括阿尔茨海默病和帕金森病在内的神经系统疾病，其机制涉及抗氧化防御系统、硒蛋白表达和免疫调节（Huang et al., 2025）。这些发现与我们的观察结果一致，即硒的神经保护作用可能有助于预防甲状腺功能减退症。

许多流行病学研究探讨了单一或混合金属暴露与甲状腺功能之间的关联。一些研究显示混合金属暴露与FT3和FT4水平呈正相关，而与TSH水平呈负相关（Ye et al., 2023）；另一些研究则发现混合金属暴露与TSH水平呈正相关（Li et al., 2023）。研究结果并不一致，这可能是由于混合金属中各种元素之间的相互作用。然而，目前尚无研究直接分析金属暴露与甲状腺功能减退症之间的关联。本研究发现，铝（Al）、钒（V）、锰（Mn）、钴（Co）、铜（Cu）、锌（Zn）、砷（As）、硒（Se）、锆（Zr）、钼（Mo）、镉（Cd）、铊（Tl）和铅（Pb）等混合金属暴露与甲状腺功能减退症呈正相关。金属诱导甲状腺功能减退症的潜在机制尚不清楚。我们利用网络毒理学方法探讨了金属暴露导致甲状腺功能减退症的机制。通过通路富集分析，发现金属诱导的甲状腺功能减退症与脂质代谢、PI3K-Akt信号通路和细胞凋亡相关通路有关。通过最大团中心性（Maximum clique centrality）方法鉴定出TNF、IL6、CASP3和JUN等枢纽基因。研究表明，脂毒性作用会降低甲状腺激素水平，从而导致甲状腺功能障碍（D'Ascola et al., 2020）。多项研究证实炎症细胞因子与甲状腺功能减退症之间存在关联（Baldissarelli et al., 2020, Tayde et al., 2017）。TNF可促使甲状腺细胞产生和释放趋化因子（Liu et al., 2016, Ragusa et al., 2019），从而损害甲状腺并导致甲状腺功能减退症（Weetman, 2021）。某些细胞因子（如TNF和IL-6）可能抑制下丘脑-垂体-甲状腺轴，进而影响甲状腺功能（Lai et al., 2023）。细胞凋亡过程以CASP3激活为特征，这会促进细胞死亡（Danilovi? Lukovi? et al., 2016）。作为细胞凋亡的标志物，CASP3在维持正常甲状腺功能中起重要作用（Vasconcellos et al., 2021, Zhang et al., 2021）。JUN通过与其他因子相互作用调节基因表达，进而影响炎症反应和细胞功能（Seger and Krebs, 1995），这与甲状腺功能相关。

本研究具有显著的创新性。首先，较大的样本量提高了结果的适用性。其次，利用多种统计模型评估了单一和混合金属暴露与甲状腺功能减退症之间的关联。此外，通过网络毒理学分析进一步揭示了金属暴露诱导甲状腺功能减退症的潜在分子机制。然而，本研究也存在一些局限性。首先，由于横断面研究的固有局限性，我们的数据不足以确定金属暴露与甲状腺功能减退症之间的因果关系。基于当前的流行病学研究，需要前瞻性队列研究来验证这些结论，并进行后续的机制研究。其次，本研究仅评估了尿液中的金属含量，未来应评估其他生物样本中的金属含量，并考虑其他环境因素的影响。最后，本研究仅纳入了男性样本，因为女性样本比例较低（1.36%），限制了对女性群体的全面分析。

**结论**
综上所述，我们的研究发现铝（Al）和锰（Mn）暴露与甲状腺功能减退症显著相关，而硒（Se）暴露与甲状腺功能减退症呈负相关。混合金属暴露也与甲状腺功能减退症呈正相关。网络毒理学分析显示，铝、锰和硒相关的靶基因分别与脂质代谢、PI3K-Akt信号通路和细胞凋亡相关通路有关。通过最大团中心性方法鉴定出TNF、IL6、CASP3和JUN等枢纽基因。这些发现需要更多基于人群的实验研究来验证和确认。

**作者贡献声明**
邵飞（Shaofei Yu）：撰写、审稿与编辑、初稿撰写
王卓文（Zhuowen Wang）：撰写、审稿与编辑、初稿撰写
杨斌（Bin Yang）：撰写、审稿与编辑、数据管理
赵向凯（Xiangkai Zhao）：撰写、审稿与编辑
李新玲（Xinling Li）：撰写、审稿与编辑
顾志光（Zhiguang Gu）：撰写、审稿与编辑
程克轩（Kexuan Cheng）：撰写、审稿与编辑
赵晓航（Xiaohang Zhao）：数据管理
郭旭（Xu Guo）：数据管理
徐彤彤（Tongtong Xu）：数据管理
林继军（Jijun Lin）：撰写、审稿与编辑
赵俊峰（Junfeng Zhao）：撰写、审稿与编辑
李晓辉（Xiaohui Li）：数据管理
王刚（Gang Wang）：数据管理
黄阿敏（Aimin Huang）：撰写、审稿与编辑、数据管理
杨永利（Yongli Yang）：撰写、审稿与编辑、数据管理
王鹏鹏（Pengpeng Wang）：方法学研究
王伟（Wei Wang）：方法学研究

**资助**
本研究得到了河南省中原人才计划（基础研究领军人才）（项目编号：33220026）、国家自然科学基金（项目编号：82404222）、郑州大学“秋实”自然科学基金启动计划（项目编号：35220724）以及河南省科技研究项目（项目编号：262102310395）的资助。