2型糖尿病（T2DM）是一种以胰岛素抵抗和慢性高血糖为特征的代谢性疾病，已成为全球死亡与残疾的重要原因之一。除了遗传与生活方式因素，越来越多证据提示：环境空气污染，尤其是细颗粒物（PM_2.5），可能与T2DM的发生与发展相关。但PM_2.5并非单一污染物，而是由黑碳（BC）、有机组分（OM）、硫酸盐（SO₄^2-）、硝酸盐（NO₃^-）、铵盐（NH₄⁺）等多种化学成分构成的复杂混合物——不同组分的毒性与致病潜力并不相同。究竟哪些关键组分更可能推动T2DM风险增加？这一问题长期存在研究不足与结论不一致的困境。其中一个重要原因是传统统计方法难以处理混合暴露问题。传统的单组分模型忽略了其他组分的共同贡献，可能产生偏倚；而将多个组分同时纳入回归模型，又会因共线性导致估计不稳定。

近日，Science China Life Sciences(《中国科学：生命科学》英文版)在线发表复旦大学公共卫生学院刘聪和阚海东团队的研究论文：“Differential Impacts of Short-term PM_2.5 Constituent Exposure on Type 2 diabetes Mellitus: A Nationwide Case-crossover Study with Advanced Statistical Insights”。该研究提出了一种适配病例交叉研究的混合暴露分析方法，揭示了PM_2.5影响糖尿病住院的关键效应组分，为空气污染治理提供了新视角。

研究团队开展了一项覆盖中国大陆的大规模全国多中心病例交叉研究：基于153家医院的住院记录，纳入204,191例T2DM住院病例，并为每位患者匹配同月、同星期几的3–4个对照日，共计692,789个对照日。暴露评估方面，研究使用清华大学Tracing air pollution（TAP）数据集中全国尺度的PM_2.5及其五种主要组分（BC、OM、SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺）的日均浓度。研究引入逆概率处理加权（IPTW）框架，以平衡其他组分，从而估计某一组分的独立效应。结果显示：在控制其余组分后，只有OM与SO4^2-仍保持显著正相关，提示二者可能是驱动T2DM住院风险上升的核心化学成分，而BC、NO₃^-、NH₄⁺则不具有独立效应。

研究进一步开发面向“多对照日病例-交叉数据结构”的配对WQS方法（pairWQS），用于评估五种组分的联合效应，并量化各组分对总体效应的相对贡献。WQS结果与IPTW高度一致：SO₄^2-与OM是联合效应的主要贡献者，权重贡献分别约为62.08%与25.28%，BC贡献约8.12%，而NO₃^-与NH₄⁺贡献最小。值得注意的是，五种已识别组分在质量上可解释PM_2.5的大部分占比（中位数约82.58%），但在健康效应层面仅解释约65.07%的总体关联，提示PM_2.5中仍存在一部分“未识别组分”如金属组分等，可能对T2DM风险具有不可忽视的作用。

PM_2.5不同组分对糖尿病发病的贡献权重

该研究为空气污染防控从“总量控制”迈向“组分与来源导向控制”的健康治理路径提供了证据：在PM_2.5总体浓度持续下降、治理成本上升的背景下，仅盯住“总量”可能不足以最大化健康收益；更需要面向关键组分及其来源的精准减排策略。OM与SO₄^2-可能是PM_2.5健康效应的关键组分，BC可能是有害组分的载体，因此公共卫生导向的空气质量政策可优先聚焦相关行业与排放环节，从而更有效缓解环境健康风险。该研究开发的用于多对照病例-交叉数据的混合暴露分析工具包pairWQS已在GitHub开源发布（https://github.com/Guo-yi-y/pairWQS）。

复旦大学公共卫生学院阚海东教授和刘聪青年研究员为该文共同通讯作者，复旦大学公共卫生学院博士研究生郭毅与硕士研究生彭紫微为共同第一作者。该研究获国家自然科学基金、国家重点研发计划等项目的资助。

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https://doi.org/10.1007/s11427-025-3107-4