《Environmental Pollution》：Hormonal Perturbations Induced by Multicategory Endocrine-disrupting Chemicals Increase the Risk of Polycystic Ovary Syndrome
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多囊卵巢综合征（PCOS）与内分泌干扰化学物质（EDCs）的关联及机制研究显示，EDCs如双酚A（BPA）、多氯联苯（PCBs）和有机氯农药（OCPs）在PCOS患者中的水平显著高于对照组，且通过影响胰岛素和HOMA-IR指数参与PCOS形成。亚洲人群的EDCs尿浓度高于欧美人群，年龄和BMI是异质性的主要来源。
作者：卢美晨|朱晴晴|刘双|潘一彤|廖春阳|蒋贵斌
中国科学院生态环境科学研究院环境化学与生态毒理学国家重点实验室，北京 100085，中国
摘要
多囊卵巢综合征（PCOS）与生殖健康和代谢健康密切相关，但其发病机制仍不清楚。先前的研究表明，接触内分泌干扰物（EDCs）可能促进PCOS的发生。然而，关于这一主题的系统性研究和分析仍然不足。在本研究中，我们调查了PCOS与EDC暴露之间的关联，并通过分析激素水平建立了两者之间的机制联系。荟萃分析指出，PCOS患者的EDC水平显著高于对照组（标准化平均差异：双酚A，1.92；邻苯二甲酸酯（PAEs），0.07；全氟和多氟烷基物质，0.21；多氯联苯（PCBs），0.80；有机氯农药（OCPs），0.71）。亚组分析显示，年龄和体重指数可能是导致异质性的潜在因素。亚洲人群尿液中的EDC水平（36.23 ng/mL）高于欧洲和美洲人群（分别为6.91 ng/mL和20.63 ng/mL）。结构方程建模表明，PCBs引起的空腹胰岛素变化（β= 0.284）以及OCPs和PAEs引起的HOMA-IR水平变化（β= 0.231, 0.257）直接促进了PCOS的形成，从而提示了其潜在的发病机制。低水平的PCBs也具有相对较高的风险。此外，EDC引起的黄体生成素和睾酮升高会促进卵巢细胞过度活跃并增强胰岛素抵抗。未来需要通过多方面的监测和评估策略，更全面地了解EDC对人类健康的整体影响。
章节摘录
引言
过去十年中，生殖系统疾病的发病率持续上升[1]。多囊卵巢综合征（PCOS）是一种常见的生殖内分泌和代谢紊乱，影响着全球9-18%的育龄女性[2]。持续的内分泌紊乱是女性月经不调和不孕的重要原因[3]。研究表明，PCOS的主要症状包括月经稀少、肥胖、早产、糖尿病等
文献检索策略
相关文献主要通过Ovid Medline、PubMed、Web of Science和Embase数据库进行检索，使用了正确的关键词和布尔运算符。我们使用的检索词包括：“PCOS”或“Polycystic Ovary Syndrome”、“EDCs”或“endocrine-disrupting chemicals”、“BPA”、“PAEs”、“PFASs”、“PCBs”、“OCPs”等。具体的检索策略详见支持信息中的表S1。涉及的EDC类型包括BPA、PAEs（DEHP、di-2-ethylhexyl等）文献检索与评估结果
通过四个电子数据库共识别出1,320篇研究。具体的检索方法见表S1。初步筛选后去除了重复项，剩余430篇研究。排除了综述和荟萃分析类研究，对剩余研究的标题和摘要进行了评估。随后对63篇论文进行了进一步评估。
衰老和肥胖对PCOS及其潜在代谢机制的影响
多项研究表明，PCOS的临床表型与年龄之间存在明显的相关性[66]。结果显示PCOS与年龄呈正相关，表明可能存在与年龄相关的易感性模式。对于这些女性来说，代谢率减慢和脂肪组织积累增加可能导致EDCs的生物累积更为显著。年轻人的代谢可能相对较快。例如，在一项动物实验中，肝酶的活性
结论与未来研究
本文通过荟萃分析和结构方程模型系统地分析了EDCs与PCOS之间的关联以及激素机制。研究了年龄、BMI、样本类型和地区对EDC-PCOS关联的影响，并明确了关键途径。研究发现，亚洲人群中的EDC暴露水平高于欧洲和美洲人群。年龄和BMI之间的相互作用是导致异质性的重要因素。此外，即使是低水平的EDCs
作者贡献声明
蒋贵斌：指导、资金获取。
廖春阳：写作——审稿与编辑、指导、资金获取。
潘一彤：写作——审稿与编辑、研究、数据分析、数据管理。
刘双：写作——审稿与编辑、方法学研究。
朱晴晴：写作——审稿与编辑、指导、资源协调、概念构思。
卢美晨：写作——初稿撰写、研究、数据分析、数据管理
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。
支持信息可免费获取于xxx.xxx.xxxx。图表展示了五种EDCs（BPA、PAEs、PFASs、PCBs、OCPs）在PCOS患者和对照组中的荟萃分析结果（图S1–5），以及激素水平的荟萃分析结果（图S6–11）。已对荟萃分析的发表偏倚进行了处理
本工作得到了国家自然科学基金（22225605、22193051）、国家重点研发计划（2023YFC3706600）以及中国科学院的战略优先研究计划（XDB0750200）的支持。
