血液中的“隐形杀手”：二溴氯甲烷和甲状腺疾病的惊人联系
今天小编和大家分享一篇2025年5月15日发表在《Ecotoxicology and Environmental Safety》（IF:6.291）期刊上的文章《Combined effects and potential mechanisms of volatile organic compounds on thyroid disease in the US population: An integrated epidemiological and computational toxicology study》。
Highlights
l关联研究和毒理学分析的结合。
l高浓度二溴氯甲烷会增加甲状腺疾病的患病风险。
l二溴氯甲烷与与甲状腺疾病相关的核心靶点结合良好。
lMTOR主要介导二溴氯甲烷对甲状腺疾病的效应。
文章亮点
本研究首次系统性地探讨了血液中挥发性有机化合物（VOCs）与甲状腺疾病之间的关联。通过分析NHANES 2011–2016数据，结合多种统计和生物信息学方法，我们发现二溴氯甲烷和氯仿水平与甲状腺疾病风险显著相关。研究还揭示了10个核心靶点（DNMT1、DYRK1A、SLC9A1、XDH、CTSB、PLAT、SERPINE1、MTOR、PRKACA和NOS3），这些靶点基因在甲状腺疾病进展中起重要作用，并富集于甲状腺激素信号通路。这一发现为开发新的诊断标志物和治疗靶点提供了理论基础，也为全球公共卫生政策的制定提供了重要参考。
背景介绍
甲状腺疾病包括甲状腺功能减退、甲状腺功能亢进、桥本氏甲状腺炎、格雷夫斯病、甲状腺结节和甲状腺癌等状况。充分的科学证据已经确认环境因素对甲状腺健康有显著影响，先前的研究表明，空气污染物如颗粒物（PM2.5，小于2.5微米）、臭氧(O3)和氮氧化物与甲状腺疾病的患病率有关。然而，这些污染物只是复杂的环境空气污染的几个组成部分，在大多数地区，环境空气污染是各种污染物的混合物，包括挥发性有机化合物（VOCs）。因此，迫切需要确定VOCs的健康影响及其与甲状腺疾病的关系。
主要研究结果
（一）基线特征
在本研究中，表1展示了参与者的人口统计学的详情，包括总共4197人（图1）。其中，418人被归类为甲状腺疾病患者，而3779人被分类为对照组。两组在教育水平或吸烟状态上没有显著差异。与对照组相比，甲状腺疾病患者通常年龄较大，更可能是女性，并且具有较高的 BMI，这与之前的研究一致。
图1. 研究参与者流程图。
表1. 参与者（n = 4197）的基线特征比较
（二）血液中挥发性有机化合物的谱图
表2显示了研究总人口中个人血液VOCs水平的分布情况，以及有和没有甲状腺疾病的组别中的分布情况。我们分析了九种血液VOCs，其LOD范围为0.005到0.040 ng/mL。此外，几乎所有的九种血液VOCs都表现出正相关（P < 0.05）。如图2所示，我们观察到血液2,5-二甲基呋喃和血液苯（r = 0.93）、血液2,5-二甲基呋喃和血液乙苯（r = 0.91）以及血液对二甲苯和血液乙苯（r = 0.95）之间存在强烈的正相关关系，表明几种VOCs是相互关联的，这可能意味着潜在的共同污染来源可能影响人类健康（Meng 等，2025)。在这些VOCs中，甲状腺疾病组的二溴氯甲烷血液水平显著升高（P < 0.05），表明其与甲状腺疾病之间可能存在潜在关联（表2）。
表2. 参与者血液VOCs浓度的分布
图2. 九种血液VOCs的Spearman等级相关系数。*P < 0.05.
（三）WQS回归模型下VOCs与甲状腺疾病风险之间的关系
WQS回归模型被应用于构建一个加权指数，以估计2,5-二甲基呋喃、苯、氯仿、二溴氯甲烷、1,4-二氯苯、乙苯、邻二甲苯、甲苯和间/对二甲苯对甲状腺疾病的累积影响和比例权重。在模型3中调整了性别、年龄、教育水平、BMI和吸烟状态后，我们发现二溴氯甲烷在血液中具有最高的权重（49.34%），其次是氯仿（34.57%）。详细信息见图3。这表明血液中的二溴氯甲烷可能在甲状腺疾病的发展中起着最重要的作用，类似于之前的一项研究，该研究发现几种VOCs对甲状腺问题风险的增加贡献最大，揭示了WQS回归分析的结果（Wang 等, 2024)。
图3. WQS模型中甲状腺疾病血液VOCs的加权值。WQS模型对协变量包括性别、年龄、教育水平、BMI和吸烟状态进行了调整。
（四）血液VOCs与甲状腺疾病关联的分位数逻辑回归模型
我们应用了三个分位数逻辑回归模型来分析每种血液VOC与甲状腺疾病之间的潜在关系。如表3所示，模型1揭示了甲状腺疾病患病率与血液氯仿和血液二溴氯甲烷水平之间存在显著相关性（趋势p值=0.047和0.042）。在模型2中，血液2,5-二甲基呋喃、血液氯仿、血液二溴氯甲烷、血液乙苯、血液邻二甲苯、血液甲苯和血液间/对二甲苯最高四分位数（Q4）的个体患甲状腺疾病调整优势比（OR）>1（p值）。 对于趋势 = 0.003, 0.012, <0.001, 0.001, <0.001, 0.027, 和 0.016，分别）。在模型3中调整了性别、年龄、教育水平、BMI和吸烟状态后，我们发现血液2,5-二甲基呋喃、血液氯仿、血液二溴氯甲烷、血液乙苯、血液邻二甲苯和血液间/对二甲苯的最高四分位数（Q4）与甲状腺疾病的患病率呈正相关（调整后的OR > 1，p 趋势 = 0.010, 0.020, <0.001, 0.002, 0.001, 和 0.028，分别）。总体而言，血液氯仿和血液二溴氯甲烷的水平与甲状腺疾病的患病率表现出强烈的相关性，这与之前的研究一致，表明暴露于氯仿和二溴氯甲烷可能对甲状腺功能产生不利影响。
表3. 血液VOCs与甲状腺疾病存在之间的调整OR。
（五）非线性分析
接下来，我们应用平滑曲线拟合（惩罚曲线方法）来探索血液VOCs水平与甲状腺疾病之间的非线性关系。如图4所示，发现血液2,5-二甲基呋喃、血液氯仿、血液二溴氯甲烷、血液乙苯、血液邻二甲苯、血液甲苯和血液间/对二甲苯的水平与甲状腺疾病发病率之间存在正相关关系，即使在调整性别、年龄、教育水平、BMI和吸烟状态后也是如此。具体来说，血液氯仿、血液二溴氯甲烷、血液乙苯和血液邻二甲苯在较低浓度时随着血液VOCs水平的升高，甲状腺疾病风险增加，但在较高浓度时没有观察到显著的关联，这可能与这些组的样本量较小有关。
图4. 挥发性有机化合物与甲状腺疾病之间的非线性关系
（六）二溴氯甲烷和甲状腺疾病的核心靶点识别
根据之前的研究，网络毒理学已被广泛用于研究环境污染物引起的甲状腺功能障碍的机制 (He et al., 2021; Li et al., 2022)。为了进一步研究二溴氯甲烷暴露在甲状腺疾病发展中的机制，我们使用TargetNet和SuperPred预测了二溴氯甲烷的目标基因。去重后，从两个数据库中获得了82个交集预测的目标基因，这些基因被认为是二溴氯甲烷的预测关键靶点 (图5a)。接下来，使用GeneCards和GEO数据库预测与甲状腺疾病相关的靶点。如图5所示。通过预测，确定了1403个与b交集的靶基因，并认为这些靶基因是甲状腺疾病的关键靶点。然后，通过将82个二溴氯甲烷靶点与1403个甲状腺疾病靶点相交，创建了一个维恩图，揭示了二溴氯甲烷对甲状腺疾病影响的14个潜在共同靶点(图5c)。使用STRING构建了这些共同靶点的PPI网络，并将相应的cys文件导入Cytoscape 3.10.2中。在消除孤立靶点后，生成了一个最终的包含10个节点和26条边的PPI网络(图5d)。确定的10个核心靶点是DNMT1、DYRK1A、SLC9A1、XDH、CTSB、PLAT、SERPINE1、MTOR、PRKACA和NOS3，其中NOS3的度值最高(度=5)。
（七）GO和KEGG富集分析结果
使用DAVID对10个核心靶点进行了GO和KEGG富集分析。GO富集分析产生了34个条目，包括17个在BP（生物过程）中，7个在CC（细胞成分）中，10个在MF（分子功能）中。对于每个类别，选择具有P-值 < 0.05的条目进行在Bioinformatics中的可视化（图6a). 详细来说，富集的BP术语主要涉及肽基丝氨酸磷酸化、纤溶原激活的负调控和纤溶的负调控。富集的CC术语主要涉及肽酶抑制复合物、丝氨酸蛋白酶抑制复合物和细胞外囊泡。富集的MF术语主要涉及蛋白激酶活性、丝氨酸蛋白激酶活性和丝氨酸/苏氨酸/酪氨酸激酶活性。KEGG富集分析筛选出16条信号通路(图6b)，主要涉及Apelin信号通路、HIF-1信号通路和甲状腺激素信号通路。Apelin信号通路、HIF-1信号通路和甲状腺激素信号通路更为重要，这些通路被选择用于映射(图S1-S3)。图中的红色标记代表核心靶点，主要包括MTOR、NOS3和SLC9A1，这些靶点可能主要与二溴氯甲烷对甲状腺疾病的作用相关。mTOR是一种关键的调节性蛋白激酶，参与控制细胞的多个过程，包括生长、增殖、代谢和存活 (Soliman, 2013)。一项先前的研究表明，mTOR信号通路的激活有助于滤泡性甲状腺癌的发展 (Derwich et al., 2023)。有建议指出，NOS3基因多态性与对滤泡性甲状腺癌的易感性增加有关 (Cerqueira et al., 2020)。最近的一项研究表明，SLC9A1在甲状腺癌肿瘤组织中的表达水平显著高于正常组织(Zhou et al., 2021)。这表明MTOR、NOS3和SLC9A1可能在二溴氯甲烷对甲状腺疾病的作用中起着至关重要的作用。
（八）二溴氯甲烷与核心靶点的分子对接验证
为了评估二溴氯甲烷是否可以与通过网络分析确定的核心靶点蛋白结合，我们对二溴氯甲烷与10个核心靶点进行了分子对接。分子对接结果表明，二溴氯甲烷与靶点蛋白之间的结合能均小于0。具体而言，二溴氯甲烷与DYRK1A、XDH、PRKACA、NOS3、SERPINE1和MTOR分别表现出相对较低的结合能，分别为-3.3、-3.1和-3 kcal/mol。二溴氯甲烷主要通过烷基相互作用与核心靶点的氨基酸残基牢固结合。附加文件显示了有关氨基酸残基和结合能的详细信息（表S2) 总的来说，我们发现二溴氯甲烷与核心靶蛋白结合良好，并且通过与这些核心靶点相互作用，它可能对甲状腺疾病有所贡献 (图7)。
（九）在mRNA和蛋白质水平上对核心靶标的外部验证
我们随后使用GEPIA数据库分析了核心靶点的mRNA表达水平。这些核心靶点在512个甲状腺癌组织和337个正常组织之间表达不同。具体来说，CTSB上调，这与之前的研究结果一致，即较高的CTSB水平与甲状腺癌相关（Kim等，2020）。然而，SERPINE1和NOS3在甲状腺癌组中下调（P<0.01）（图8）。此外，我们还研究了核心靶点的mRNA水平与甲状腺癌病理阶段之间的关系。结果表明，SLC9A1和XDH的mRNA水平随着病理阶段显著变化（P<0.01）（图9）。)，这与之前的研究结果一致，该研究发现XDH表达减少与甲状腺癌预后不良之间存在相关性（Lin等，2021）。接下来，分析了HPA数据库中的免疫组化（IHC）染色图像，以观察甲状腺癌中核心靶蛋白的表达水平。我们发现，与正常组织相比，甲状腺癌组织中CTSB、PLAT和MTOR的表达水平增加（图10）。附加文件中展示了IHC结果的详细信息（表S3）。
图8. GEPIA数据库中核心靶基因mRNA表达水平的箱线图。
图9. GEPIA数据库中核心靶基因mRNA表达水平和病理阶段的阶段图。
图10。HPA数据库中核心靶蛋白表达水平的免疫组化图像
研究小结
总之，我们的研究提供了强大的流行病学证据，表明特定VOC的血液水平升高，尤其是二溴氯甲烷，与甲状腺疾病呈正相关。探索性计算分析确定了可能介导关联的潜在分子靶标和途径，尽管尚未建立直接因果关系。这些发现强调了环境暴露监视和预防策略保护甲状腺健康的重要性。需要进一步的实验和纵向研究来验证我们的研究提出的生物学机制。