JC文献分享睡眠模式遗传易感性和心 [复制链接]

FanM,SunD,ZhouT,HeianzaY,LvJ,LiL,QiL.Sleeppatterns,geneticsusceptibility,andincidentcardiovasculardisease:aprospectivestudyof?UKbiobankparticipants.

EurHeartJ.Mar14;41(11):-.doi:10./eurheartj/ehz.PMID:;PMCIDMC.

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研究背景

心血管疾病（CVD），包括冠心病（CHD）和中风，都是全球主要的死因之一。除了传统的生活行为方式习惯，有证据表明一些睡眠模式也是心血管疾病的重要危险因素，包括睡眠持续时间，晚睡，失眠，打鼾以及白日过度嗜睡，都会增加10%-40%的心血管疾病的风险。在之前的大多数研究中，睡眠行为都是单独评估的，没有考虑到独立个体之间不同睡眠行为之间的复杂性和相关性。目前只有一些研究表明失眠与睡眠时间短的同时发生与心血管疾病的高风险相关。但是由于选择偏倚以及睡眠行为的局限性，目前的研究发现存在一些矛盾点，还没有前瞻性研究联合检查上述五种睡眠行为与心血管疾病风险的关系。

另外，基因易感性可能与生活方式因素相互作用，影响心脏代谢。有研究表明基因决定的心血管疾病风险的增加可以在一定程度上被健康的生活方式抵消。但是健康的睡眠模式是否可能改变遗传易感因素对疾病的影响仍不明确。

因此，基于ukb研究，本研究前瞻性地评估了以健康睡眠评分为特征的主要睡眠行为组合与心血管疾病(冠心病和中风)风险之间的关系。此外，还评估了如果所有参与者都有健康的睡眠模式，理论上不会发生的心血管事件比例。还研究了睡眠模式与基因易感性与心血管疾病结局的联合关系，并探索潜在的基因-睡眠作用。

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研究方法

纳入了个参与者，中位随访时间8.5年，在遗传风险与睡眠模式的联合关联分析中国，只有欧洲血统的参与者被包括在内。睡眠因素包括五个部分（时间类型、持续时间、失眠、打鼾和白天过度嗜睡），得分越高，表明睡眠模式越健康。冠心病与中风根据ICD-10定义。

睡眠评分计算公式：

遗传风险评分计算公式：

将评分分为五等份后，中间三份为中等风险，前五分之一为低风险，后五分之一为高风险。分等级纳入模型。

Cox回归模型计算HR和95%CI，采用Schoenfeld残差法对Cox模型的比例风险假设进行了检验。进一步矫正了协变量。还做了敏感性分析以及评估了人口归因危险度。

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研究结果

健康睡眠得分分别为5分、4分和3分的分别为21.8%、37.0%和27.9%。健康睡眠得分较高的参与者，其BMI指数较低，既往高血压和糖尿病的患病率较低，女性更有可能参加体育锻炼，目前吸烟的可能性也较小。

中位随访时间8.5年，记录到例心血管疾病，其中包括例冠心病和例中风。

表2显示了每种睡眠因素和心血管结果之间的联系，包括协变量校正后的结果。在多变量模型中，短(≤6小时)或长(≥9小时)睡眠时间、失眠、打鼾和白天过度嗜睡均与心血管疾病风险增加相关。在额外调整BMI、高血压和糖尿病(完全调整模型)后，除打鼾外，这些相关性仍具有统计学意义。对于每一个睡眠因素，观察到与冠心病风险相似的关联模式。对于中风，只有较短或较长的睡眠时间与这种结果的风险增加显著相关。

将五种睡眠相关变量设定为低风险和高风险的二分类变量时，早期睡眠类型、充足的睡眠时间、无失眠和无频繁的日间嗜睡都与心血管疾病的发生率独立相关，分别降低7%、12%、8%和15%的风险(表3)。早期睡眠类型、充足睡眠时间和无失眠与冠心病风险显著降低独立相关;而只有充足的睡眠时间与中风有关。本文还分别计算了每个睡眠因素的PAR%以及所有五个因素的总和。心血管疾病的人口归因危限度为11.5%，冠心病为13.1%，中风为8.7%。

本研究进一步评估了健康睡眠评分和心血管疾病多基因风险评分与心血管疾病结局的联合相关性。进一步发现，即使健康的睡眠得分和冠心病遗传易感性之间没有统计学上的显著交互作用（交互作用p=0.），但同时有高遗传风险和不良睡眠模式的参与者患冠心病的风险最高。具有高遗传风险和睡眠质量差的参与者患冠心病的风险要高出2.5倍以上（HR=2.54）；95%置信区间(CI)为1.80-3.57；中风患者也观察到了类似的联合作用(交互作用P=0.)。敏感性分析无实质性改变。

04

讨论

本文发现了睡眠模式和心血管事件发生风险之间的关联，从公共卫生学角度来看，使用简单的评分算法可以使流行病学调查结果更容易解释并且转化为实践，从而对人群提供更多信息。不过本文的关联还需要进一步的临床试验进行因果验证。

本文中风与睡眠之间的关联不明显，主要是受样本量太少的限制。调整了协变量后，打鼾与心血管疾病的关联不再显著，表明打鼾可能不是心血管疾病的独立危险因素，而观察到的与心血管疾病事件的关联可能部分由于其与其他心脏代谢危险因素的相关性。

频繁的失眠可能会导致睡眠时间缩短和白天过度嗜睡，而晚睡眠型的参与者通常会缩短睡眠时间。目前还没有研究探讨睡眠行为结合可能影响心血管疾病风险的机制；然而，这些睡眠行为可能通过几个机制单独发挥作用，也可以协同作用，增加心血管疾病的风险。睡眠缩短或失眠症状与内分泌或代谢紊乱、交感神经活动增加和/或炎症途径有关，晚睡可导致昼夜节律紊乱习惯性打鼾常伴有睡眠呼吸暂停，严重打鼾与颈动脉内膜中膜增厚、斑块和动脉粥样硬化有关。

本文观察到睡眠和遗传风险之间没有交互作用，但是，研究发现了高基因风险可以被健康的睡眠模式部分抵消，并且如果睡眠模式不好，低基因风险的人可能会失去他们固有的保护。因此，健康的睡眠模式(治疗睡眠障碍)可能在整个人群中心血管疾病和其他相关疾病的初级预防中发挥重要作用，无论个体的遗传风险状况如何。

本研究的优势包括样本量大和前瞻性研究设计。更重要的是，本研究构建了一个健康的睡眠评分来评估整体睡眠模式(包括几种睡眠行为)和心血管疾病风险之间的关系。目前的研究有几个潜在的局限性。首先，这是一项观察性研究，睡眠模式和心血管事件风险之间的联系不能被解释为因果关系。其次，由于在本文的分析中使用了参与者自我报告的睡眠数据，对暴露的数据进行错误分类是不可避免的。这种错误的分类可能会使结果趋于无效，并低估了观察到的关联的效果。第三，本研究将5个睡眠因素一分为二简单分类，建立一个健康的睡眠分数，这可能会导致信息和学习能力的损失。此外，健康的睡眠得分并不包括所有的睡眠行为，如不宁腿综合征也可能会额外增加心血管风险。加上这些额外的因素，估计的风险降低程度和PAR%可能会更大。第四，本研究是在基线使用单一的睡眠因素测量来创建一个健康的睡眠得分，没有评估睡眠行为随时间的变化。未来需要对睡眠行为进行重复测量的队列研究，以调查改变睡眠模式对心血管结果的影响。第五，虽然调整了主要的混杂因素，但来自未知或未测量因素的残余混杂仍然是可能的。此外，由于打鼾与肥胖、高血压和糖尿病有关，调整这些因素可能会进一步低估健康睡眠模式的整体益处。最后，目前的研究是基于英国生物库和大多数欧洲血统的参与者。这可能会影响结果在其他人群中的推广，但不会影响研究的内部有效性。