2型糖尿病是一种由于体内胰岛素分泌不足或组织的胰岛素敏感性下降导致机体出现持续高血糖状态的慢性疾病。据估计,2019年全世界成年人的糖尿病患病人数高达4.63亿,而这一数字在2045年或将达到7亿。近年来,糖尿病发病率逐年增高,已成为全球特别是发展中国家面临的重大公共卫生问题。铜元素是人体所必需的矿物质元素,在维持机体抗氧化系统的功能中起着重要作用,包括参与铜/锌超氧化物歧化酶(copper/zinc superoxide dismutase,SOD1)和细胞外超氧化物歧化酶(extracellular superoxide dismutase,SOD3)的形成。另一方面,作为具有氧化还原活性的过渡金属,铜自身的氧化还原特性有助于其在高水平时产生过量的破坏性活性氧,而导致体内氧化应激水平的升高。因此,铜稳态对机体的健康至关重要。人体内存在多种途径参与调节机体的铜稳态,例如金属硫蛋白(metallothioneins,MTs)能够螯合体内过量的铜,从而减缓体内的高铜负荷。此外,体内的其他矿物质元素也可能会对铜的吸收和体内分布造成影响,产生协同或者拮抗作用,共同影响着人体健康。既往有研究发现2型糖尿病人群的血浆铜水平高于一般健康人群,却少有研究评估体内铜水平紊乱在糖调节受损阶段所带来的风险,且铜与糖调节受损及2型糖尿病患病风险之间可能存在的剂量-效应关系仍然不明确。不仅如此,2型糖尿病的是遗传因素与环境因素共同作用的结果,但目前尚无研究对血浆铜水平及氧化应激相关蛋白编码基因的交互作用进行探讨。除此之外,其他矿物质元素也可能与2型糖尿病存在关联,且元素之间的关系错综复杂,而铜与2型糖尿病的关联是否受到其他矿物质元素的影响仍不明确,且少有研究探讨铜及其他矿物质对2型糖尿病的共同作用。综上所述,本研究旨在通过大样本的流行病学研究,探讨血浆铜水平与糖调节受损和2型糖尿病的关联,并明确其可能存在的剂量-效应关系;基于遗传背景差异,探讨氧化应激相关蛋白编码基因多态性与2型糖尿病的关联并分析易感基因与血浆铜水平在2型糖尿病中可能存在的交互作用;基于人体内多种矿物质元素共存的情况,探讨铜与其他矿物质元素对2型糖尿病风险的共同作用。本研究主要包括以下三个部分:第—部分血浆铜与糖调节受损及2型糖尿病的关联性研究目的:探究血浆铜水平与糖调节受损和新诊断2型糖尿病患病风险的关联性。方法:采用匹配的病例-对照研究设计,于2009年12月至2016年12月,在湖北省武汉市同济医院内分泌科连续纳入病例人群(包括糖调节受损人群和新诊断2型糖尿病人群),对照人群是在相同医院进行体检的健康人群。共纳入5753名汉族研究对象,包括新诊断2型糖尿病2282例、糖调节受损1189例以及根据性别、年龄匹配的健康对照2282例。研究对象的基本信息由受专业培训的研究人员采用统一的半开放式调查问卷进行收集。受试者禁食12小时后采集空腹血样。血浆铜水平采用电感耦合等离子体质谱(inductively coupled plasma mass spectrometry,ICP-MS)进行分析测定。血浆铜与糖调节受损及2型糖尿病的关系通过二项Logistic回归计算比值比(odds ratio,OR)和95%置信区间(confidence intervals,CIs)进行评估。采用限制性三次样条回归模型探究血浆铜水平与糖调节受损及2型糖尿病风险的剂量-效应关系。校正混杂因素包括性别、年龄、体质指数(body mass index,BMI)、吸烟情况、饮酒情况、运动情况、高血压患病史以及糖尿病家族史。采用Spearman相关分析探究血浆铜水平与糖脂代谢指标之间的关联性。结果:糖调节受损组和2型糖尿病组的血浆铜水平分别为913.05(777.41-1069.22)μg/L 和 937.82(784.25-1107.91)μg/L,均高于对照组 842.90(728.36-969.47)μg/L,且具有统计学意义(P<0.01)。按对照组血浆铜水平进行四分位分组,在校正混杂因素后,血浆铜水平处于第二、三、四分位的人群相比第一分位的人群,患糖调节受损的OR值(95%CIs)依次为1.15(0.89-1.49),1.57(1.23-2.01),2.50(1.96-3.17),患 2 型糖尿病的 OR(95%CIs)值分别为 1.08(0.89-1.30),1.29(1.07-1.56),2.79(2.34-3.34)。将血浆铜水平进行对数转换后,Ln(Cu)每升高一个标准差,糖调节受损及2型糖尿病的患病风险分别升高41%(OR:1.41,95%CI:1.30-1.53)和 43%(OR:1.43,95%CI:1.35-1.51)。三次样条回归模型显示,随血浆铜水平升高,糖调节受损患病风险呈线性升高趋势(P for nonlinearity=0.72)。而2型糖尿病的患病风险呈现非线性升高趋势(Pfor nonlinearity<0.01),当血浆铜水平超过1100 μg/L时,升高趋势更为显著。相关性分析结果显示,血浆铜水平与空腹血糖(fasting plasma glucose,FPG)(r=0.09,P<0.01)和低密度脂蛋白胆固醇(low density lipoprotein cholesterol,LDL-C)(r=0.09,P<0.01)呈正相关,且具有统计学意义。结论:本研究结果表明,血浆铜水平升高与人群的糖调节受损及2型糖尿病的患病风险升高均存在显著关联,这提示人体内血浆铜水平异常在糖调节受损期就开始出现。第二部分血浆铜、基因多态性与2型糖尿病的交互作用研究目的:探究SOD1、SOD3、MTs的编码基因多态性与2型糖尿病患病风险的关联,并进一步探讨血浆铜水平与易感基因在2型糖尿病中的交互作用。方法:研究对象来源、样本采集、基本信息收集、血浆铜水平的测定参见第一部分。共计纳入1004例新诊断2型糖尿病病例和1004例健康对照人群。采用飞行时间质谱对5个候选基因分型,包括SOD1基因的rs1041704和rs2070424位点、SOD3基因的rs8192291位点、MTs基因的rs11640581和rs8052394位点。采用拟合优度卡方检验判断对照组人群基因分布是否符合哈迪-温伯格平衡(Hardy-Weinberg equilibrium,HWE)。通过二项 Logistic 回归分析,用 OR 及 95%CIs估计不同基因型携带者的2型糖尿病患病风险,校正因素包括:年龄、性别、BMI、吸烟状况、饮酒状况、运动状况、糖尿病家族史以及高血压患病史。进一步通过似然比检验评估易感基因多态性与血浆铜水平的交互作用,并探讨其联合作用对2型糖尿病患病风险的影响。结果:SOD1基因rs2070424位点的基因型频率在对照组和病例组之间存在差异,且具有统计学意义(P<0.05),而其他候选基因位点的基因型频率在两组间未见差别(P值均大于0.05)。此外,rs2070424基因的A等位基因与2型糖尿病的患病风险存在显著正向关联。在校正了多个混杂因素后,与GG基因型携带者相比,AG、AA基因型携带者患2型糖尿病的OR(95%CIs)值分别为1.43(1.14-1.80)和1.68(1.29-2.21)。此外,血浆铜与rs2070424基因多态性之间存在显著的交互作用(P<0.05)。联合作用分析结果显示,以血浆铜水平处于最低分位的GG基因型携带者为参考,血浆铜水平处于最高分位的AA基因型携带者患2 型糖尿病的风险最高(OR:7.68,95%CI:4.61-12.82)。结论:本研究表明,SOD1 rs2070424的A等位基因与2型糖尿病的患病风险呈显著的正向关联,并且血浆铜水平与rs2070424基因多态性之间存在显著的交互作用。第三部分血浆铜及其他矿物质元素与2型糖尿病的联合作用研究目的:综合评价血浆铜及其他矿物质元素对2型糖尿病的联合作用。方法:研究对象来源、样本采集、基本信息收集、血浆矿物质元素水平的测定参见第一部分。在剔除血浆矿物质未检出样本以及测定误差较大样本后,最终将2008例2型糖尿病病例和2103例健康对照纳入分析。通过弹性网络回归模型筛选与2型糖尿病相关的矿物质元素。采用10折交叉验证法来计算各矿物质元素在模型中的回归系数,并通过加权相加的方式计算血浆矿物质环境风险评分(environmental risk score,ERS)。采用二项 Logistic 回归分析 ERS 与新诊断 2 型糖尿病患病风险的关系,用OR和95%CIs估计相对危险度,校正因素包括:年龄、性别、BMI、吸烟状况、饮酒状况、运动状况、糖尿病家族史、高血压患病史。通过绘制受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)并计算曲线下面积、综合判别改善度(integrated discrimination improvement,IDI)和净重新分类改善度(net reclassification improvement,NRI)来评价引入血浆铜水平或血浆矿物质ERS对2型糖尿病预测模型的改善效果。结果:弹性网络回归模型筛选并纳入7种与2型糖尿病相关的矿物质元素,其回归系数分别为镁(-0.000025)、钒(-0.12)、锰(0.010)、钴(0.21)、铜(0.0028)、硒(0.0014)和钼(0.67)。在校正混杂因素后,与血浆矿物质ERS处于第一分位的人群相比,血浆矿物质ERS处于第二、三、四分位的人群,其2型糖尿病的患病风险分别为 1.34(1.08-1.68)、2.01(1.62-2.49)和 5.24(4.29-6.43)。血浆矿物质ERS每升高一个四分位间距,2型糖尿病的患病风险升高45%(OR:1.45,95%CI:1.39-1.50)。在2型糖尿病的传统危险因素预测模型的基础上分别加入血浆铜水平或血浆矿物质ERS后,ROC曲线下面积从0.67分别升高至0.69(IDI:4.9%,NRI:2.9%)和 0.75(IDI:21.7%,NRI:9.2%),且均具有统计学差异(P<0.001)。结论:本部分结果表明,除了血浆铜水平外,血浆镁、钒、锰、钴、硒和钼均与2型糖尿病存在关联。基于弹性网络回归模型建立的血浆矿物质ERS与2型糖尿病患病风险呈现显著的正向关联。通过在2型糖尿病的传统危险因素中引入血浆铜水平或血浆矿物质ERS后,所构建的2型糖尿病风险预测模型的预测能力均显著增加。