DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-31637-3
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41540139
تاريخ النشر: 2026-01-15
المؤلف: Qinting Wu وآخرون
الموضوع الرئيسي: التعرض للمعادن الثقيلة والسمية
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة العلاقة بين خلطات المعادن واستتباب الجلوكوز والأنسولين، مع معالجة فجوة في الأدبيات الحالية التي تركزت بشكل أساسي على المعادن الفردية. باستخدام بيانات من 3,110 مشارك بالغ في مسح NHANES (2011-2018)، استخدم الباحثون نماذج خطية عامة (GLM)، والانحدار اللوجستي (LR)، والسبلاين المكعب المقيد (RCS) لتحليل العلاقات بين تركيزات المعادن في الدم والبول ومقاومة الأنسولين (IR) واستتباب الجلوكوز والأنسولين. بالإضافة إلى ذلك، تم استخدام نماذج الانحدار الآلي لبايزي (BKMR) ونماذج مجموع الكوانتيل الموزون لبايزي (BWQS) لتقييم التأثيرات المستقلة والمجمعة للتعرضات المعدنية.
تشير النتائج الرئيسية إلى أن المنغنيز (Mn) مرتبط إيجابيًا بمقاومة الأنسولين، بينما يرتبط الكادميوم (Cd) والرصاص (Pb) والزئبق (Hg) والزرنيخ (As) سلبًا بوظيفة خلايا بيتا كما تم قياسها بواسطة نموذج تقييم الاستتباب (HOMA-β). تم ربط المنغنيز والسيلينيوم (Se) بزيادة مستوى الأنسولين في البلازما أثناء الصيام (FPI)، بينما ارتبط Se والكوبالت (Co) بزيادة مستوى الجلوكوز في البلازما أثناء الصيام (FPG). أظهر الموليبدينوم (Mo) ارتباطًا إيجابيًا بمستويات HbA1c. كشفت التحليلات أن التعرض المشترك للمعادن له تأثير ضار على مقاومة الأنسولين، وهو ما يتضح بشكل خاص في الذكور والأفراد الذين تزيد أعمارهم عن 60 عامًا. تؤكد الدراسة على التفاعلات المعقدة بين خلطات المعادن واستتباب الجلوكوز، مما يشير إلى أن التدخلات المستهدفة قد تكون ضرورية للتخفيف من الآثار السلبية للتعرض للمعادن، مما قد يساعد في الوقاية من مرض السكري من النوع 2.
الطرق
تحدد قسم “المواد والطرق” تصميم التجربة والإجراءات المستخدمة في الدراسة. يتضمن تفاصيل المواد المحددة المستخدمة، بما في ذلك أي مواد كيميائية، ومعدات، وعينات بيولوجية، لضمان إمكانية إعادة الإنتاج. تشمل المنهجية إعداد التجربة، وتقنيات جمع البيانات، والأساليب التحليلية المطبقة لتقييم النتائج.
بالإضافة إلى ذلك، قد يصف القسم التحليلات الإحصائية التي تم إجراؤها لتفسير البيانات، بما في ذلك أي برامج تم استخدامها لإجراء الحسابات. بشكل عام، يعد هذا القسم حاسمًا لفهم الإطار الذي تم فيه إجراء البحث ولتحقيق نتائج الدراسة المقدمة.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” من ورقة البحث النتائج الرئيسية المستمدة من التجارب أو التحليلات التي تم إجراؤها. عادةً ما يتضمن بيانات كمية، وتحليلات إحصائية، وتمثيلات بصرية مثل الرسوم البيانية أو الجداول التي توضح نتائج الدراسة. غالبًا ما تتم مقارنة النتائج مع الفرضيات الأولية أو الأبحاث السابقة لتسليط الضوء على الاتجاهات أو التباينات الهامة.
في هذا القسم، قد يبلغ المؤلفون عن فعالية التدخلات أو المنهجيات المستخدمة، موفرين مقاييس أو معاملات محددة توضح تأثير المتغيرات المدروسة. بالإضافة إلى ذلك، يتم مناقشة أي ارتباطات أو علاقات سببية تم ملاحظتها، مع الإشارة إلى تداعياتها على المجال الأوسع للدراسة. بشكل عام، تعمل النتائج على تأكيد أو تحدي النظريات الحالية، مما يمهد الطريق لاتجاهات البحث المستقبلية.
المناقشة
في هذه الدراسة، تم تحليل بيانات من مسح الفحص الصحي والتغذوي الوطني (NHANES) الذي يمتد عبر أربع دورات (2011-2018) للتحقيق في العلاقات بين التعرض للمعادن الثقيلة ومقاومة الأنسولين (IR) بين 3,110 مشارك تتراوح أعمارهم بين 20 عامًا وما فوق. تم جمع عينات من الدم والبول وتحليلها لمختلف المعادن، بما في ذلك الكادميوم، والرصاص، والزئبق، والمنغنيز، والسيلينيوم، والكوبالت، والموليبدينوم، والزرنيخ. استخدمت الدراسة عدة طرق إحصائية، بما في ذلك نماذج خطية عامة (GLM)، والانحدار الآلي لبايزي (BKMR)، والانحدار بمجموع الكوانتيل الموزون لبايزي (BWQS)، لتقييم العلاقات بين التعرض للمعادن والنتائج الأيضية مثل مستوى الجلوكوز في البلازما أثناء الصيام (FPG)، والهيموغلوبين A1c (HbA1c)، ومؤشرات مقاومة الأنسولين (HOMA-IR) ووظيفة خلايا بيتا البنكرياسية (HOMA-β).
أشارت النتائج الرئيسية إلى أن تركيزات أعلى من المنغنيز والسيلينيوم كانت مرتبطة إيجابيًا بزيادة HOMA-IR، بينما أظهرت الكادميوم والرصاص والزئبق ارتباطات سلبية بمستويات الأنسولين. ومن الجدير بالذكر أن تحليلات المجموعات الفرعية كشفت عن تفاعلات هامة حسب الجنس والعمر، حيث أظهر المنغنيز ارتباطًا أقوى بمقاومة الأنسولين لدى الذكور وكبار السن. أبرز نموذج BKMR أن التعرض لخلطات المعادن كان مرتبطًا بزيادة مخاطر مقاومة الأنسولين، خاصة عندما تجاوزت التركيزات النسبة المئوية الخمسين. وأكد نموذج BWQS أيضًا أن كل زيادة ربع في خلطات المعادن كانت مرتبطة بزيادة خطر مقاومة الأنسولين، مع ملاحظة تأثيرات كبيرة بشكل رئيسي في الذكور. تؤكد هذه النتائج على التأثيرات الصحية المحتملة للتعرض للمعادن الثقيلة على استقلاب الجلوكوز ومقاومة الأنسولين، مما يستدعي مزيدًا من التحقيق في الآليات الأساسية وتداعيات الصحة العامة.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-31637-3
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41540139
Publication Date: 2026-01-15
Author(s): Qinting Wu et al.
Primary Topic: Heavy Metal Exposure and Toxicity
Overview
This study investigates the relationship between metal mixtures and glucose-insulin homeostasis, addressing a gap in existing literature that has predominantly focused on individual metals. Utilizing data from 3,110 adult participants in the NHANES survey (2011-2018), the researchers employed generalized linear models (GLM), logistic regression (LR), and restricted cubic splines (RCS) to analyze the associations of blood and urine metal concentrations with insulin resistance (IR) and glucose-insulin homeostasis. Additionally, Bayesian kernel machine regression (BKMR) and Bayesian weighted quantile sum (BWQS) models were utilized to assess both independent and combined effects of metal exposures.
Key findings indicate that manganese (Mn) is positively correlated with insulin resistance, while cadmium (Cd), lead (Pb), mercury (Hg), and arsenic (As) negatively correlate with beta-cell function as measured by the homeostasis model assessment (HOMA-β). Manganese and selenium (Se) were linked to increased fasting plasma insulin (FPI), whereas Se and cobalt (Co) were associated with elevated fasting plasma glucose (FPG). Molybdenum (Mo) showed a positive correlation with HbA1c levels. The analysis revealed that overall metal co-exposure has a detrimental impact on insulin resistance, particularly pronounced in males and individuals over 60 years of age. The study underscores the complex interactions between metal mixtures and glucose homeostasis, suggesting that targeted interventions may be necessary to mitigate the adverse effects of metal exposure, potentially aiding in the prevention of type 2 diabetes.
Methods
The “Materials and Methods” section outlines the experimental design and procedures employed in the study. It details the specific materials used, including any reagents, equipment, and biological samples, ensuring reproducibility. The methodology encompasses the experimental setup, data collection techniques, and analytical methods applied to evaluate the results.
Additionally, the section may describe statistical analyses performed to interpret the data, including any software utilized for calculations. Overall, this section is crucial for understanding the framework within which the research was conducted and for validating the findings presented in the study.
Results
The “Results” section of the research paper presents the key findings derived from the conducted experiments or analyses. It typically includes quantitative data, statistical analyses, and visual representations such as graphs or tables that illustrate the outcomes of the study. The results are often compared against the initial hypotheses or previous research to highlight significant trends or discrepancies.
In this section, the authors may report on the effectiveness of the interventions or methodologies employed, providing specific metrics or coefficients that demonstrate the impact of the variables studied. Additionally, any observed correlations or causal relationships are discussed, along with their implications for the broader field of study. Overall, the results serve to validate or challenge existing theories, paving the way for future research directions.
Discussion
In this study, data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) spanning four cycles (2011-2018) were analyzed to investigate the associations between exposure to heavy metals and insulin resistance (IR) among 3,110 participants aged 20 and older. Blood and urine samples were collected and analyzed for various metals, including cadmium, lead, mercury, manganese, selenium, cobalt, molybdenum, and arsenic. The study employed multiple statistical methods, including generalized linear models (GLM), Bayesian kernel machine regression (BKMR), and Bayesian weighted quantile sum (BWQS) regression, to assess the relationships between metal exposure and metabolic outcomes such as fasting plasma glucose (FPG), hemoglobin A1c (HbA1c), and indices of insulin resistance (HOMA-IR) and pancreatic β-cell function (HOMA-β).
Key findings indicated that higher concentrations of manganese and selenium were positively correlated with increased HOMA-IR, while cadmium, lead, and mercury showed negative correlations with insulin levels. Notably, subgroup analyses revealed significant interactions by sex and age, with manganese exhibiting a stronger association with IR in males and older adults. The BKMR model highlighted that exposure to metal mixtures was associated with elevated risks of insulin resistance, particularly when concentrations exceeded the 50th percentile. The BWQS model further confirmed that each quartile increase in metal mixtures corresponded to a higher risk of IR, with significant effects observed predominantly in males. These findings underscore the potential health impacts of heavy metal exposure on glucose metabolism and insulin resistance, warranting further investigation into the underlying mechanisms and public health implications.