1、大样本数据的利用：利用EPIC和UK Biobank两个大型前瞻性队列研究的数据，增加了研究的统计力量和结果的可靠性。
2、研究指标新颖：本文引入了ABSI和HI等新型体型指数，以及通过PCA得出的体型表型，以更全面地评估体脂分布对炎症的影响。
3、生信分析方法多元：文章利用主成分分析（PCA）、线性回归分析、随机效应元分析等多种生信分析方法，简化了数据分析的复杂性，减少了单个研究可能存在的偏倚。
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l题目：在欧洲癌症和营养前瞻性调查（EPIC）和英国生物样本库中，体型表型和体脂分布指数与炎症性生物标志物的关联
l杂志：BMC Medicine
l影响因子：IF=7
l发表时间：2024年8月
公众号回复“888”，即可领取原文献，文献编号为240915
研究背景
传统的人体测量指标，如身体质量指数（BMI）和腰围（WC），与多种慢性疾病风险相关，但可能不足以全面反映体脂分布对炎症的影响。因此，研究引入了新的身体形态指标，如全因体型指数（ABSI）和髋部指数（HI），以及通过主成分分析（PCA）得出的多种体型表型，以更深入地了解它们与炎症标志物之间的关联。
研究思路
本研究利用来自欧洲癌症与营养前瞻性调查（EPIC）和英国生物样本库（UK Biobank）的大样本数据，通过交叉分析的方法来探索不同人体测量指标和体型表型与C反应蛋白（CRP）等炎症生物标志物之间的关系。研究不仅分析了传统的人体测量指标，还评估了新型的体型指数和基于PCA的体型表型，并比较了它们在男性和女性中的不同影响。
研究结果
1、男性的人体测量指标与CRP的关系
研究团队利用欧洲前瞻性癌症与营养调查（EPIC）和英国生物样本库（UK Biobank）探讨了男性群体的不同人体测量指标与C-反应蛋白（CRP）水平之间的关联。结果发现，BMI、WC和体重均显示出与CRP水平的正相关性，表明较高的体重、腰围和BMI与更高的炎症水平相关。在EPIC和UK Biobank中，ABSI与CRP均呈正相关，但在UK Biobank中的关联性更强。PC1与CRP水平正相关，PC2在EPIC和UK Biobank中均与CRP负相关,PC3在EPIC中与CRP无显著关联，但在UK Biobank中与CRP正相关,PC4在EPIC中与CRP正相关，在UK Biobank中无显著关联。
表1 研究人群的主要特征：EPIC和英国生物样本库
图1 EPIC研究和英国生物样本库中男性的人体测量指标与c反应蛋白（CRP）之间的关系。根据招募年龄、吸烟状况、受教育程度和体育活动进行调整。
2、女性的人体测量指标CRP之间的关系
研究团队利用EPIC研究和UK Biobank数据，分析了女性参与者的人体测量指标与C-反应蛋白（CRP）之间的关联。结果显示，BMI与CRP水平呈正相关，表明随着BMI的增加，CRP水平也显著上升。BMI与CRP之间存在显著的正相关关系，腰围与CRP水平也呈正相关。在EPIC和UK Biobank中，PC2与CRP均呈负相关，表明高身高和低腰臀比的女性具有较低的炎症水平。在EPIC中，PC3与CRP呈负相关，但在UK Biobank中呈正相关，这种差异可能反映了不同人群中心性肥胖对炎症影响的复杂性。
图2 EPIC研究和英国生物样本库中女性的人体测量指标与c反应蛋白（CRP）之间的关系。根据招募年龄、吸烟状况、受教育程度和体育活动进行调整。
3、女性的简单人体测量指标和炎症性生物标志物之间的关系
研究团队利用EPIC研究的女性参与者的数据，使用线性回归模型来评估人体测量指标与炎症生物标志物之间的关联。结果发现，BMI与C-反应蛋白（CRP）呈正相关，表明体重指数的增加与炎症水平的升高有关。腰围同样与CRP呈正相关，且关联强度可能超过BMI，表明腹部脂肪堆积与炎症的关系更为密切。体重的增加也与CRP等炎症生物标志物的升高有关，进一步支持了肥胖与炎症之间的关联。这些发现强调了传统人体测量指标在评估炎症风险中的重要作用。
图3 EPIC研究中女性的简单人体测量指标和炎症性生物标志物之间的关系。根据招募年龄、吸烟状况、受教育程度和体育活动进行调整。
4、女性中复杂的人体测量指标和炎症性生物标志物之间的关联
研究团队通过EPIC研究中的女性参与者数据，使用线性回归分析，分别探讨了每个复杂人体测量指数与炎症生物标志物之间的关联。结果发现，ABSI与CRP之间呈正相关关系，表明ABSI较高的女性，CRP水平也较高。HI与CRP之间呈负相关，意味着HI较高的女性，CRP水平较低。PC1与CRP显著正相关，反映全身性肥胖增加炎症风险。PC2与CRP负相关，提示较高的身高和较低的腰臀比可能对炎症有保护作用。PC3在女性中与CRP的关系在统计上不显著。PC4与CRP无显著关联。
图4 EPIC研究中女性中复杂的人体测量指标和炎症性生物标志物之间的关联。根据招募年龄、吸烟状况、受教育程度和体育活动进行调整。
文章小结
本文结合了来自EPIC和UK Biobank这两个大型前瞻性队列研究的数据，这两个数据库包含了来自不同国家和地区的大量受试者，使得结果具有更强的泛化性和代表性。与此同时，多因素调整的线性回归分析、随机效应荟萃分析以及敏感性分析和交互作用分析等生信方法的应用，为理解身体形态与疾病风险之间的关系提供了新的思路和方法。还有小伙伴不会用临床公共数据库挖掘数据整合发文的吗？赶紧齐刷刷的看向阿星吧，带你完成科研KPI不用愁！戳下方和阿星聊天哦！
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15 September 2024
