多种金属暴露与甲状腺功能减退症之间的关联及机制研究：来自人群数据和网络毒理学的证据

《Ecotoxicology and Environmental Safety》：Associations and mechanistic insights of multiple metal exposure and hypothyroidism: Evidence from population data and network toxicology

　　邵菲宇|王照文|杨斌|赵向凯|李新玲|顾志光|程柯轩|赵晓航|郭旭|徐彤彤|林继军|赵军锋|李晓辉|王刚|黄爱民|杨勇利|王鹏鹏|王伟
中国郑州大学公共卫生学院职业健康与职业病系，郑州450001

**摘要**
人体内必需金属或有毒金属水平的异常可能破坏甲状腺的稳态。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方法探究这些机制。通过基于横断面研究的河南省2916名参与者的尿液样本，使用电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）测定了13种金属的浓度。采用广义线性模型（GLM）、加权分位数和（WQS）回归（WQS）和贝叶斯核机器回归（BKMR）方法评估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（包括途径富集和蛋白质-蛋白质相互作用分析），识别了金属诱导甲状腺功能减退症的潜在核心基因和作用机制。结果表明，铝（Al）和锰（Mn）的尿液浓度与甲状腺功能减退症呈显著正相关，而硒（Se）的尿液浓度则呈负相关（所有P<0.05）。WQS模型显示混合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途径，涉及脂质代谢、PI3K-Akt信号通路和细胞凋亡。研究结果表明，铝、锰和硒的暴露与甲状腺功能减退症有关，相关途径包括脂质代谢、PI3K-Akt信号通路和细胞凋亡。

**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，由甲状腺激素合成、分泌或活性降低引起（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。具体而言，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通过对垂体和下丘脑的负反馈作用维持激素稳态（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约为12%（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）与甲状腺疾病风险增加有关（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，如摄入、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反应（Jomova等人，2022年）。需要注意的是，每种元素的性质（必需或有毒）取决于其剂量和存在形式。例如，锰（Mn）是正常生长和发育所需的必需微量元素，但过量暴露会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）。具体而言，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呈正相关，而锌（Zn）则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）浓度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，但对混合金属暴露与甲状腺功能减退症之间关联的探索仍然有限（Nie等人，2017年）。

大多数现有研究集中在个别金属暴露对甲状腺功能和疾病易感性的影响上，其生物学机制仍不完全清楚。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，关于混合金属暴露对人类甲状腺疾病影响的全面和系统研究仍然有限。基因组学和毒理学领域的最新进展为理解环境混合物暴露与疾病过程中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前景的方法。尽管如此，仍需要进一步的研究，尤其是关于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ICP-MS法测定了13种金属的尿液浓度。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讨这些关联的潜在分子机制。

**2. 材料与方法**
2.1. 研究对象
参与者来自中国河南省的河南铁路工人队列，该队列专门针对交通运输行业的员工。2023年7月至10月期间，共招募了3739名18–60岁的符合条件的人员。研究开始时排除了女性（样本量较少，n=51）。有甲状腺用药史、激素类药物使用史、甲状腺功能亢进症或甲状腺切除术史的参与者也被排除在外。同时，数据缺失或甲状腺激素测量结果不完整的参与者也被排除。最终，共有2916名参与者纳入分析（图1）。

**2.2. 金属和肌酐水平测定**
收集空腹晨尿样本，分装后储存在-80℃条件下待分析。使用ICP-MS法测定尿液中铝（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，并进行了小幅修改（Li等人，2023年）。简要来说，处理100 μL尿液样本时加入4.90 mL 1.3% HNO3以测定金属浓度。为减少潜在污染，采取了多种质量控制措施：所有设备在使用前用1.3% HNO3和超纯水彻底清洗；每15个样本后分析一个空白对照样本；随机选择3个尿液样本进行加标回收实验，确保回收率在100 ± 20%范围内。尿液中金属浓度以μg/g肌酐表示。

**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相关基因的获取
使用公开可访问的数据库Comparative Toxicogenomics Database（CTD，https://ctdbase.org/）来了解环境暴露如何影响人类健康，并探讨环境相关疾病的可能机制。搜索关键词“aluminum”、“manganese”和“selenium”，并设置过滤标准“Interaction Count > 1”（Chen等人，2025a）。从以下可靠数据库中筛选出与甲状腺功能减退症相关的基因：1）CTD（筛选标准“Reference Count ≥ 50”；2）MalaCards（筛选标准“PMIDs > 1”；3）GeneCards（筛选标准“Relevance score > 2倍中位数”）。最终结合这三个数据库中识别出的甲状腺功能减退症相关基因并去除重复项，得到最终的甲状腺功能减退症相关基因列表。

2.3.2. 富集分析
使用Venn网站（https://bioinfogp.cnb.csic.es/tools/venny/）获取因金属暴露而与甲状腺功能减退症相关的基因。通过DAVID数据库（http://david.abcc.ncifcrf.gov/）、Gene Ontology（GO）分析和 Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes（KEGG）分析，识别共同作用的基因。

2.3.3. 建立蛋白质-蛋白质相互作用并筛选核心基因
使用STRING数据库（https://cn.string-db.org/）构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，纳入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，并剔除孤立的目标蛋白节点。使用Cytoscape 3.10.3中的Maximum Clique Centrality（MCC）方法找到关键核心基因。

2.4. 协变量
所有参与者均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、机械师等）。吸烟定义为每天吸烟超过1支烟草且持续6个月以上；饮酒定义为每周饮酒超过两次且持续6个月以上。

**2.5. 统计分析**
参与者特征以连续变量形式呈现（平均值±标准差SD），分类变量以频率和百分比（%）表示。尿液中金属浓度在分析前经过自然对数（Ln）转换以接近正态分布。连续变量之间的差异使用t检验或Mann-Whitney U检验进行评估，分类变量使用卡方（χ2）检验。计算Spearman相关系数以评估尿液中金属浓度之间的相关性。使用受限立方样条（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）。采用加权分位数和（WQS）回归和贝叶斯核机器回归（BKMR）模型评估混合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，权重越大表示该元素暴露对混合效应的影响越显著。BKMR模型以中位数作为参考点，确定每种金属成分单独暴露与甲状腺功能减退症之间的总体效应，范围为第25百分位到第75百分位。 posterior inclusion probability（PIP）也被用于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（Partial Invalidity Probability）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的稳健性，使用了倾向得分匹配（PSM）方法进行敏感性分析。将甲状腺功能减退症的参与者与非甲状腺功能减退症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被视为具有统计学意义。

3. 结果
3.1. 参与者的特征
研究参与者的 demographic 特征在表1中呈现。研究中包括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 | 总计（N=2916） | 非甲状腺功能减退症（n=2617） | 甲状腺功能减退症（n=299） | t/Z | X2 | P |
|-----------------|----------|-----------------|---------------|------|---------|
| 年龄，岁 | 35.19±8.90 | 35.01±8.82 | 36.82±9.43 | -3.347 | <0.001 |
| 年龄，n (%) | 2105（72.19） | 1908（72.91） | 197（65.89） | 6.590 | 0.010 |
| >40岁 | 811（27.81） | 709（27.09） | 102（34.11） | | |
| BMI，kg/m2 | 26.04±4.15 | 25.95±4.14 | 26.83±4.14 | -3.473 | <0.001 |
| BMI，n (%) | 1497 | | 125 (4.29) | 116 (4.43) | 9 (3.01) |
| 18.5–23.9 | 760 | 700 (26.75) | 60 (20.07) | | |
| ≥28 kg/m2 | 120 | 828 (28.40) | 717 (27.40) | 111 (37.12) | | |
| 吸烟，n (%) | 3.27 | | 1539 (52.78) | 1396 (53.34) | 143 (47.83) |
| 否 | 1377 | 1221 (46.66) | 156 (52.17) | | |
| 饮酒，n (%) | 2.35 | | 1862 (63.85) | 1659 (63.39) | 1054 (36.15) |
| 否 | 2.35 | | 958 (36.61) | 96 (32.11) | |
| 就业年限，年 | 10.00 | 10.00 | 13.00 | -2.524 | 0.012 |
| 工作类型 | 5.65 | | 2264 (77.64) | 2045 (90.33) | 219 (9.67) |
| 司机 | 2264 | 425 (14.58) | 378 (88.94) | 227 (7.78) | |
| 机械师 | 425 | 378 (88.94) | 227 (7.78) | 194 (85.46) | |
| 其他 | 227 | 194 (85.46) | 33 (14.54) | | |

3.2. 单一审测金属暴露与甲状腺功能减退症的关联
不同金属的尿浓度呈弱到中度相关，相关系数范围从0.10到0.53（图S1）。RCS分析显示，除了钼（Mo）外，其他金属显示出线性关系（P非线性>0.05）（图S2）。我们观察到铝（Al）和锰（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），而硒（Se）的水平也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，调整后的模型中Q4的铝（OR = 1.577，95% CI：1.121 ~ 2.235）和锰（OR = 1.439，95% CI：1.015 ~ 2.052）的水平与甲状腺功能减退症正相关（所有P趋势<0.05）。然而，Q2和Q4的硒水平（OR = 0.636，95% CI：0.450 ~ 0.893；OR = 0.711，95% CI：0.510 ~ 0.989）与Q1相比与甲状腺功能减退症负相关（所有P<0.05）（表2）。

3.3. 混合金属暴露与甲状腺功能减退症的关联
WQS模型显示混合金属暴露与甲状腺功能减退症有显著正相关（OR = 1.334，95% CI：1.086 ~ 1.639）。铝（Al）和锰（Mn）的贡献最大，分别占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有正相关趋势（图2C）。结果显示，铝与甲状腺功能减退症的关联在从第25百分位到第75百分位的过程中增强（图2D）。BKMR模型确定的每种金属的PIP值（表S2）显示，硒（Se）和铝（Al）的PIP值高于0.5，而其他金属的PIP值低于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）模型的整体效应。(D) BKMR模型的单一效应。注意：模型已根据尿肌酐、年龄、BMI、吸烟、饮酒、就业年限和工作类型进行了调整。P趋势：将四组的中位数作为连续变量包括在模型中进行趋势测试。

3.4. 分层和敏感性分析
在分层分析中，发现铝（Al）和锰（Mn）在≤40岁和>40岁的年龄组中，以及饮酒和未饮酒组中，甲状腺功能减退症的发病率增加模式相似（表S3）。而在>40岁的年龄组、不吸烟和不饮酒组中，随着硒（Se）水平的增加，甲状腺功能减退症的发病率降低（表S3）。敏感性分析结果显示在图S3和表S4中。与主要模型中看到的单一和混合金属暴露与甲状腺功能减退症的关联相似。

3.5. 网络毒理学分析
3.5.1. 与金属暴露引起的甲状腺功能减退症相关的目标基因获取
通过网络毒理学分析，我们进一步研究了金属暴露与甲状腺功能减退症的分子机制（图3A）。在CTD数据库中搜索“铝”、“锰”和“硒”，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“甲状腺功能减退症”，我们在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，我们共找到了2453个与甲状腺功能减退症相关的目标基因（补充材料S2）。我们将与金属相关的基因与与甲状腺功能减退症相关的基因进行交叉筛选，分别找到了57、188和168个由铝（Al）、锰（Mn）和硒（Se）引起的甲状腺功能减退症的目标基因（图3B）。

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图3. 与金属暴露（铝、锰和硒）相关的甲状腺功能减退症目标基因，以及通过基因本体（GO）和京都基因组百科全书（KEGG）分析评估的重要通路。(A) 本节中用于识别潜在目标基因的数据库和过程示意图。(B) Venn图展示了与金属暴露（铝、锰和硒）相关的甲状腺功能减退症目标基因。(C-H) KEGG和GO分析：与金属（铝、锰和硒）相关的甲状腺功能减退症目标基因。

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（铝、锰和硒）引起的甲状腺功能减退症相关的目标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信号通路和凋亡通路参与其中。生物学过程结果显示，目标基因主要响应外源性刺激，包括DNA模板转录的正调控、基因表达的正调控和RNA聚合酶II的正调控等。在细胞组分方面，细胞质和核等得到了富集。在分子功能方面，蛋白质结合、相同蛋白质结合和金属离子结合等得到了富集（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，我们构建了与金属暴露（铝、锰和硒）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）。识别出PPI网络中的枢纽基因。值得注意的是，与铝暴露和甲状腺功能减退症相关的Top 10目标基因包括IL6、JUN、IL1B、TNF、CASP3、MMP9、NFKB1、PTGS2、MYC和BCL2（图4D）。与锰暴露和甲状腺功能减退症相关的Top 10目标基因包括TP53、IL6、JUN、MAPK3、AKT1、STAT3、TNF、CASP3、NFKB1、FOS（图4E）。与硒暴露和甲状腺功能减退症相关的Top 10目标基因包括AKT1、IL6、TP53、GAPDH、CASP3、TNF、JUN、MAPK3、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（铝、锰和硒）暴露和甲状腺功能减退症相关的目标基因的蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络。(A-C) 从STRING数据库导出了作用节点的关系详细信息作为文件。(D-F) 通过PPI网络中的最大团中心性（MCC）方法计算出的Top 10关键枢纽基因。MCC分数随颜色深浅增加而增加。

4. 讨论
本研究结合了流行病学和网络毒理学分析，评估了多种金属暴露与甲状腺功能减退症之间的关联和机制。尿中的铝（Al）和锰（Mn）水平与甲状腺功能减退症显著正相关，而尿中的硒（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；铝（Al）和锰（Mn）的贡献最大。为了进一步探讨机制，我们分别识别出了57、188和168个与铝（Al）、锰（Mn）和硒（Se）相关的甲状腺功能减退症目标基因。根据通路富集分析，金属引起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，这在外国和国内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（如锌（Zn）、砷（As）、铝（Al）、铅（Pb）和镉（Cd）与本研究一致（Nisse等人，2017年），美国成年人的金属浓度（如镉（Cd）、钴（Co）、钼（Mo）、锰（Mn）、铅（Pb）和铊（Tl）也大体一致（Wang等人，2022年）。此外，国内研究发现，成年人的砷（As）、镉（Cd）、钒（V）、钴（Co）和铊（Tl）水平也与本研究一致（Zhou等人，2021年），以及中国香港成年人的尿液中金属（如锰（Mn）、铜（Cu）、锌（Zn）、铊（Tl）和铅（Pb）的水平也大体一致（Liao等人，2024年）。然而，在西班牙人群中，砷（As）、镉（Cd）和硒（Se）的水平高于本研究（Galvez-Fernandez等人，2021年）。通过与类似研究的比较，由于检测方法、人口分布、饮食选择和地理位置的差异，我们观察到不同国家和人群中的尿液金属元素有所不同。
金属是普遍存在的环境污染物。我们的研究表明，较高的尿铝（Al）水平与甲状腺功能减退症的增加显著相关。队列研究发现铝（Al）增加了甲状腺结节，并且发现金属与其他甲状腺疾病之间存在显著的相关性（Li等人，2023年）。此外，研究还指出铝（Al）可以因其内分泌干扰作用而影响甲状腺功能（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摄取和激素的分泌，从而改变甲状腺功能（Orihuela, 2009; Orihuela, 2011），这些研究暗示了铝与甲状腺功能之间的某种关系。此外，铝已被确定为一种神经毒素，会导致记忆障碍、运动功能障碍和认知障碍（Zaitseva et al., 2025）。职业流行病学研究表明，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）。研究还发现，职业暴露于含有铝的涂料会导致痴呆、小脑性共济失调和运动功能障碍（Reyes et al., 2021）。尽管铝对下丘脑-垂体-甲状腺（HPT）轴的可能影响尚未得到系统研究，但其神经毒性特性表明铝可能会干扰下丘脑或垂体的功能，进而间接影响甲状腺调节。我们的研究还发现，尿中锰（Mn）水平较高与甲状腺功能减退症风险增加显著相关。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水平密切相关，因为锰水平升高会降低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发现，锰暴露与促甲状腺激素（TSH）水平之间存在高度相关性（Ou et al., 2018）。锰可能通过干扰甲状腺激素在组织层面的结合、转运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），这些研究也表明锰暴露与甲状腺功能有关。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）。职业研究表明，锰暴露可能导致类似帕金森病的疾病（锰中毒），其特征是基底节，特别是黑质受损，从而导致多巴胺能神经元损伤和运动缺陷（Cersosimo and Koller, 2006, Zaitseva et al., 2025）。多巴胺是TSH分泌的抑制性调节因子，因此锰引起的多巴胺能功能障碍可能会扰乱下丘脑-垂体-甲状腺轴，从而导致TSH调节和甲状腺激素稳态的紊乱（Soldin and Aschner, 2007）。同时，研究发现尿中硒（Se）水平较低与甲状腺功能减退症风险增加显著相关。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关系（Andrade et al., 2018）。另有研究表明，高硒水平具有抗病毒效果，可能有助于预防甲状腺疾病（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）。还有研究发现，硒化物对甲状腺相关疾病有Beneficial效果（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。硒的保护作用还延伸到神经系统，它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，血液中硒水平与血清神经丝轻链（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元疾病，其保护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）。这些发现与我们观察到的硒的神经保护作用一致，也可能与其预防甲状腺功能减退症的有益效果相吻合。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）；另一些研究则显示混合金属暴露与TSH水平呈正相关（Li et al., 2023）。结果不一致可能是由于混合金属中各种元素之间的相互作用。然而，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，如铝（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仍不清楚。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。Maximal clique centrality方法识别出TNF、IL6、CASP3和JUN等关键基因。有研究指出，脂毒性作用会下调甲状腺激素水平，从而导致甲状腺功能障碍（D'Ascola et al., 2020）。多项研究表明炎症细胞因子与甲状腺功能减退症有关（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）。细胞凋亡过程中CASP3的激活会促进细胞死亡（Danilovi? Lukovi? et al., 2016）。作为细胞凋亡的标志物，CASP3对维持正常的甲状腺功能至关重要（Vasconcellos et al., 2021, Zhang et al., 2021）。JUN通过与其他元素的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），这与甲状腺功能有关。本研究的创新之处在于样本量较大，增强了结果的可靠性。此外，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。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限制，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。基于现有的流行病学研究，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水平，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%），这限制了对女性群体的全面分析。

5. 结论
总体而言，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涉及脂质代谢、PI3K-Akt信号通路和细胞凋亡相关通路。Maximal clique centrality方法识别出的关键基因包括TNF、IL6、CASP3和JUN。这些发现需要更多的基于人群的实验研究来验证和确认。

作者贡献声明：
邵飞：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿
王国文：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿
杨斌：撰写——审稿与编辑，数据管理
赵向凯：撰写——审稿与编辑
李新玲：撰写——审稿与编辑
谷志光：撰写——审稿与编辑
程克轩：撰写——审稿与编辑
赵小航：数据管理
郭旭：数据管理
徐彤彤：数据管理
林志军：撰写——审稿与编辑
赵俊峰：撰写——审稿与编辑
李小慧：数据管理
王刚：数据管理
黄爱民：撰写——审稿与编辑，数据管理
杨永莉：撰写——审稿与编辑，数据管理
王鹏鹏：方法学
王伟：方法学

资金支持
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。