米国女性における尿中の植物エストロゲンと子宮平滑筋腫のリスク

Jan 31, 2024

BMC Women's Health volume 23、記事番号: 261 (2023) この記事を引用

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メトリクスの詳細

子宮平滑筋腫 (UL) は女性によく見られる婦人科疾患です。 尿中植物エストロゲンの単一代謝産物とULの間の関係、特にULに対する混合代謝産物の複合効果について研究されていますが、まだ不十分です。

この横断研究には、国民健康栄養調査の参加者 1,579 人が含まれています。 尿中の植物エストロゲンは、ダイゼイン、ゲニステイン、エクオール、O-デスメチルアンゴレンシン、エンテロジオール、およびエンテロラクトンの尿中排泄を測定することによって評価されました。 結果はULとして定義されました。 加重ロジスティック回帰を使用して、尿中植物エストロゲンの単一代謝産物と UL の間の関連性を分析しました。 特に、加重分位合計 (WQS) 回帰、ベイジアン カーネル マシン回帰 (BKMR)、および分位 g 計算 (qgcomp) モデルを採用して、UL に対する 6 つの混合代謝物の複合効果を調査しました。

UL の有病率は約 12.92% でした。 年齢、人種/民族、婚姻状況、飲酒状況、BMI、腹囲、閉経の有無、卵巣摘出の有無、女性ホルモンの使用、ホルモン/ホルモン調整剤、総エネルギー、ダイゼイン、ゲニステイン、O-デスメチルアンゴレンシン、エンテロジオール調整後、およびエンテロラクトンと比較すると、エクオールと UL の関連性は有意でした [オッズ比 (OR) = 1.92、95% 信頼区間 (CI): 1.09 ～ 3.38]。 WQS モデルでは、尿中植物エストロゲンの混合代謝物は UL と正の相関があり (OR = 1.68、95%CI: 1.12 ～ 2.51)、最も重み付けされた化学物質はエクオールでした。 gpcomp モデルでは、エクオールが最大の正の重みを持ち、ゲニステインとエンテロジオールがそれに続きました。 BKMR モデルでは、エクオールとエンテロジオールは UL リスクと正の相関関係を持ち、エンテロラクトンは負の相関関係を持ちます。

我々の結果は、尿中植物エストロゲンの混合代謝産物とULとの間に正の関連があることを示唆しました。 この研究は、尿中の植物エストロゲンと代謝物の混合物が女性のULのリスクと密接に関連しているという証拠を提供します。

査読レポート

子宮平滑筋腫 (UL) は女性で最も一般的な固形腫瘍です [1、2]。 女性の最大 80% が一生のうちに UL を発症すると推定されており [1、3]、そのうちの 25 ～ 30% が慢性骨盤痛、月経困難症、異常なおりもの、月経異常などの重大な症状を経験しています [3、3]。 4]。 UL は引き続き女性に深刻な病気の負担を与え続けています。

UL の根本的な病理は特に明らかではありませんが、エストロゲン依存性の腫瘍であることが示唆されています [5]。 植物エストロゲンは、哺乳類のエストロゲンと化学構造が似ている植物性化合物のグループであり、食物から吸収され、血液中を循環し、尿中に排泄されます[6、7、8]。 以前の研究では、ULに対する植物エストロゲンの影響が報告されています[9、10]。 たとえば、西インド諸島大学病院の診断部門の適格被験者328人を対象とした症例対照研究では、尿中のダイゼイン、ゲニステイン、エクオール、エンテロラクトン、総植物エストロゲンおよび子宮筋腫との関連性は見られないことが判明した（腹部検査により診断された）および/または膣超音波検査）バイナリロジスティック回帰分析を使用します[9]。 Zhang Yらが実施した1,204人の参加者を対象とした横断研究では、年齢、人種、妊娠状態、卵巣摘出状態、女性ホルモンの使用、BMIを調整した後、エクオールがULのリスクと有意に関連していることが示唆された(BMI)、閉経状態および尿中クレアチニンレベル[10​​]。 子宮筋腫に対する植物エストロゲンの効果に関しては依然として矛盾があります。 重要なのは、植物エストロゲンとULの関連に関するこれらの研究は、単一の化学物質の影響に焦点を当てていることです[9、10]。 一般に、人間は多くの化学物質に同時に曝露されることが多く、複数の化学物質の累積的な影響が懸念されています[11]。 それにもかかわらず、植物エストロゲンに含まれる複数の化学物質が UL に及ぼす複合的な影響についてはほとんど知られていません。

ここで、この研究は、米国女性における尿中植物エストロゲンの単一代謝物とULの間の関係、およびULリスクに対する混合代謝物の複合的な影響を調査することを目的としました。

この横断研究では、すべてのデータは National Health and Nutrition Exam Survey (NHANES) データベースから抽出されました。 NHANES は、アメリカ疾病予防管理センターの国立保健統計センター (NCHS) が多層確率サンプリング設計を使用して実施した横断調査で、米国の成人と子供の健康と栄養状態を評価することを目的としています。状態[12]。 NHANES の調査は、面接と身体検査を組み合わせたものです [13]。 データはNHANES（公的に利用可能なデータベース）からアクセスされたため、このための被験者の倫理的承認とインフォームドコンセントの要件は、東州大学第一付属病院の治験審査委員会によって免除された。 すべての方法は、関連するガイドラインおよび規制に従って実行されました。

この研究では、NHANES データベースの 4 つのサイクル (NHANES 1999 ～ 2000、2001 ～ 2002、2003 ～ 2004、2005 ～ 2006) のデータを使用しました。 NHANES データベースの参加者については、20 ～ 54 歳の女性のみが UL に関する診断用の質問をされました (n = 6,508)。 以下の基準のいずれかを満たす参加者は除外されました。 (1) 尿中植物エストロゲン濃度を測定していない女性。 (2) UL の評価を受けていない女性。 (3) UL に関連する共変量の情報が欠落している女性。 最終的に、1,579 人の参加者がこの研究に参加しました (図 1)。

母集団選択のフローチャート。 NHANES = 国民健康栄養調査。 UL = 子宮平滑筋腫

尿中の植物エストロゲンは、イソフラボン (ダイゼイン、ゲニステイン、エクオール、O-デスメチルアンゴレンシンを含む) およびエンテロリグナン (エンテロジオールおよびエンテロラクトンを含む) の尿中排泄を測定することによって評価されました [14]。 尿検体の収集は移動検査センターで行われ、分析されるまで -20 °C で保管されました [14]。 尿中排泄物の分析は、1999 ～ 2004 年の調査では高速液体クロマトグラフィー (HPLC) - タンデム質量分析 (MS) 検出を使用し、2005 ～ 2006 年の調査では HPLC - 大気圧光イオン化 - MS を使用して行われました [15]。 この研究の参加者 1,579 人のうち、1 人の参加者はダイゼインの検出下限 (LOD) (0.40 ng/mL) を下回っており、9 人の参加者はゲニステインの下限 LOD (0.20 ng/mL) を下回っており、2 人の参加者は下限 LOD を下回っていました。エクオールの LOD (0.06 ng/mL)、29 人の参加者が O-デスメチルアンゴレンシンの下限 LOD (0.20 ng/mL) を下回りました。0 人の参加者がエンテロジオールの下限 LOD (0.04 ng/mL) を下回りました。0 人の参加者が下限 LOD を下回りました。エンテロラクトンの LOD (0.10 ng/mL) [16]。 LOD を下回る結果の場合、この変数の値は LOD を 2 の平方根で割った値になります (https://wwwn.cdc.gov/Nchs/Nhanes/1999-2000/PHPYPA.htm#URXDAZ)。 この研究では、尿中植物エストロゲン中のダイゼイン、ゲニステイン、エクオール、O-デスメチルアンゴレンシン、エンテロジオール、およびエンテロラクトンの濃度がクレアチニンによって補正されました。 各植物エストロゲン代謝産物の幾何平均と三分位数 (μg/g クレアチニン) を補足表 1 に示しました。

結果はULとみなされました。 NHANES データベースの参加者は、「医師または他の医療専門家から子宮筋腫があると言われたことがありますか?」という質問に「はい」と答えた場合、UL 患者として分類されました。

NHANESデータベースから、年齢（歳）、人種/民族（非ヒスパニック系白人/非ヒスパニック系黒人/その他）、婚姻状況（既婚/未婚/その他）、教育レベル（高校）などの参加者の特徴を抽出しました。以下/高校卒業生/一般教育開発 (GED) または同等の大学/芸術準学士号 (AA) の学位/大卒以上]、貧困対所得比 (PIR、< 1.0/ ≥ 1.0)、喫煙ステータス（はい/いいえ）、飲酒状況（はい/いいえ）、BMI（kg/m2）、腹囲（cm）、コチニン（ng/mL）、初潮年齢（年）、閉経状態（はい/いいえ）、卵巣摘出状況（はい/いいえ）、子宮摘出術（はい/いいえ）、女性ホルモン使用（はい/いいえ）、ホルモン/ホルモン修飾物質、妊娠状態（はい/いいえ）、妊娠回数、繊維質（gm）、総エネルギー(kcal)。 NHANES データベースでは、PIR は 1.0 以上 (世帯収入が貧困線以上であることを意味する) および < 1.0 (世帯収入が貧困線以下であることを意味する) として分類されました。 NHANES データベースの喫煙状況と飲酒状況は、参加者の自己申告に基づいていました。 BMIは、体重（kg）を身長の二乗（m2）で割ったものとして計算されました。 コチニンは、同位体希釈高速液体クロマトグラフィー/大気圧化学イオン化タンデム質量分析法を使用して、血清中で測定して評価されました。 同様に、結果が LOD を下回る場合、コチニンの値は LOD を 2 の平方根で割ったものになります。 初経年齢、閉経状態、卵巣摘出状態、女性ホルモンの使用、ホルモン/ホルモン調整剤、妊娠状態および妊娠回数に関する情報は、リプロダクティブ・ヘルスに関するアンケートから得られました。 女性ホルモンの使用状況は、「エストロゲンやプロゲステロンなどの女性ホルモンを使用したことがありますか?」という自己申告により判定されました。 NHANES データベースの医薬品コード 97 ～ 101。 ホルモン/ホルモン修飾物質は医薬品コードに従って定義されました [97-98、97-103、97-288、97-295、97-377、97-411、97-413、97-414、97-416、97-417 、97-418、97-420、97-422、97-423、97-426、97-495]。

NHANES データベースの複雑なサンプリングの性質を考慮して、尿中代謝物測定の重み付け変数 (WTSB2YR および WTSPH2YR) と研究デザイン変数 (SDMVPSU および SDMVSTRA) という重み付け分析を使用しました。 コルモゴロフ・スミルノフを使用して測定データの正規性を検定し、正規分布した測定データを平均 (標準誤差) [平均 (SE)] として表し、独立したサンプルの t 検定を使用して 2 つのグループ間で比較しました。 非正規データは中央値と四分位数 [M (Q1、Q3)] として記述され、マン・ホイットニー U 順位和検定を使用してグループ間で比較されました。 カテゴリデータは症例数と構成比 N (%) で記述され、カイ 2 乗検定を使用してグループ間で、順位和検定を使用して順位データを比較しました。 本研究では、変数の一部の欠損データに対してランダムフォレストに基づく連鎖方程式多重補間法を採用した。 補間処理にはPythonのmiceforestパッケージを使用します(https://pypi.org/project/miceforest/)。 内挿前後のデータに対して感度分析を実行しました (補足表 2)。 統計分析には、SAS (バージョン 9.4)、Python (バージョン 3.9)、および R (バージョン 4.0) ソフトウェアが使用されました。 P < 0.05 を統計的に有意な差とみなしました。

まず、共変量をスクリーニングするために加重単変量ロジスティック回帰を実行しました。 次に、加重ロジスティック回帰を使用して、尿中植物エストロゲンの単一代謝産物と UL の間の関連性を分析しました。 この研究では、オッズ比 (OR) と 95% 信頼区間 (CI) が計算されました。 最後に、加重分位合計 (WQS) 回帰、ベイジアン カーネル マシン回帰 (BKMR)、および分位 g 計算 (qgcomp) モデルの 3 つの統計モデルを採用し、6 つの混合代謝物の UL への影響を調査しました。

WQS 回帰を使用して、UL に対する 6 つの混合代謝物の影響を調査し、主要な代謝物を特定しました。 研究サンプルは、トレーニング データセット (30%、n = 474) と検証データセット (70%、n = 1,105) にランダムに分割されました。 トレーニング データセット内の各代謝産物への曝露は、最初に三分位に分割されました。 次に、三分位を合計して、各代謝産物の全体的な三分位スコアを生成しました。 混合物中の各代謝産物の経験的重みは、ブートストラップ法 [17] を使用して推定されました。 WQS スコアは 6 つの混合代謝産物の組み合わせであり、6 つの尿中植物エストロゲンの全身負荷を表します [10]。 WQS スコアにおける各代謝物の重みは、全体の結果に対する各代謝物の寄与を示します [18]。 推定重量が 0.333 (1/3) を超える代謝物は、WQS スコアに大きく寄与すると考えられました。 トレーニング データセットからの 10,000 個のブートストラップ サンプル (30%) を使用して、WQS スコアの重みを計算しました。 検証データセット (70%) を使用して、WQS スコアの統計的有意性を評価します [19]。 さらに、WQS 回帰では、すべてのエクスポージャーと結果の関連性が同じ方向に焦点を当てている必要があります。 したがって、UL に対する 6 つの代謝産物のプラスの影響とマイナスの影響を個別に推定しました。 解析にはRパッケージgWQSを採用しました。

gqcomp は、g 計算の応用に基づいたパラメーター化および一般化された線形モデルであり、混合物内のすべての暴露を同時に 1 分位ずつ増加させる効果を評価することを目的としています [20]。 この研究では、gqcomp.noboot 関数を適用して曝露影響を推定しました。この関数は、6 つの混合代謝物を三分位に分割し、各代謝物に正または負の重みを割り当てます。 代謝物が異なる方向に複数の影響を及ぼす場合、正または負の重みは、UL に対して負（または正）の影響を与える曝露影響の割合として解釈され、合計重みは最大 2 になります。 各代謝産物エンドポイントの関係混合代謝物は個別に評価され、所見モデルを使用して、スケーリングされた効果サイズ、変数固有の係数、および全体的なモデルの適合 p 値が推定されました。 推定重量が 0.05 を超える代謝物は、gqcomp スコアに大きく寄与するとみなされました。 解析には R パッケージ qgcomp を採用しました。

BKMR は教師ありアプローチであり、曝露と結果の非線形かつ非加算的な関連性を特定できます [21]。 この研究では、10,000 回の反復を伴う BKMR モデルが採用されました。 ゲニステイン、エクオール、エンテロジオールは UL との正の相関関係に応じて 2 つのグループに分けられ、ダイゼイン、O-デスメチルアンゴレンシン、エンテロラクトンは UL との負の相関関係に応じて 1 つのグループに分けられました。 複合効果は、60 パーセンタイル以上の混合代謝物と 50 パーセンタイルを比較することによって計算されました。 グループ事後包含確率 (GroupPIP) と条件付き事後包含確率 (CondPIP) は、モデルに含まれる各グループおよび各グループ内の代謝物の確率を表し、全体の効果に対するそれらの寄与を表します。 解析にはRパッケージbkmrを採用しました。

表 1 は、1,579 人の適格な参加者の一般的な特徴を示しています。 平均年齢は37.81歳でした。 参加者の約69.00％が飲酒歴を報告し、参加者の32.14％が更年期障害であると回答した。 さらに、すべての参加者は UL グループ (n = 204) と非 UL グループ (n = 1,375) に分けられました。 年齢、人種/民族、婚姻状況、飲酒状況、BMI、腹囲、閉経状態、卵巣摘出状態、女性ホルモンの使用、ホルモン/ホルモン調整剤、妊娠回数および総エネルギーは、ULグループと非ULグループの間で有意に異なりました。グループ (P < 0.05)。

補足表 3 に示すように、単変量ロジスティック回帰の結果は、年齢、人種/民族、婚姻状況、飲酒状況、BMI、腹囲、閉経状態、卵巣切除状態、女性ホルモンの使用、ホルモン/ホルモン修飾物質、および総摂取量を示しました。この現在の研究では、エネルギーが共変量である可能性があります。 加重ロジスティック回帰を使用して、UL に対する各代謝物の個別の影響を評価しました (表 2)。 年齢、人種/民族、婚姻状況、飲酒状況、BMI、腹囲、閉経状態、卵巣摘出状態、女性ホルモンの使用、ホルモン/ホルモン修飾因子、総エネルギーを調整した後、三分位 3 のエクオールは UL と有意な関連性を示しました。 (モデル 1: OR = 1.92、95%CI: 1.07 ～ 3.43、P = 0.029)。 年齢、人種/民族、婚姻状況、飲酒状況、BMI、腹囲、閉経状況、卵巣摘出状況、女性ホルモンの使用、ホルモン/ホルモン調整剤、総エネルギー、ダイゼイン、ゲニステイン、O-デスメチルアンゴレンシン、エンテロジオールをさらに調整した後、エンテロラクトン、三分位 3 におけるエクオールと UL の関連性は依然として有意でした (モデル 2: OR = 1.92、95%CI: 1.09 ～ 3.38、P = 0.024、図 2)。

多変量ロジスティック回帰モデルにおける、女性の尿中植物エストロゲンの単一代謝産物と子宮平滑筋腫との関連性。 尿中植物エストロゲンの他の代謝物は、年齢、人種/民族、婚姻状況、飲酒状況、BMI、腹囲、閉経状態、卵巣摘出状態、女性ホルモンの使用、ホルモン/ホルモン修飾物質、および総エネルギーによってさらに調整されました。

WQS モデルを使用して、尿中植物エストロゲンの 6 つの代謝産物の UL に対する複合効果を推定しました。 調整済みモデル (表 3) では、尿中植物エストロゲンの混合代謝物は UL と正の相関があり (P = 0.011)、WQS 指数の 3 分位の増加は UL リスクの 68% 増加と関連していました (95%CI: 1.12)。 -2.51)。 また、各 WQS インデックスの推定化学重量も計算しました (図 3)。 WQS モデルで最も重み付けされた化学物質はエクオールで、エンテロジオール、ゲニステインがそれに続きました。

子宮平滑筋腫の WQS モデル回帰指数重み。 モデルは、年齢、人種/民族、婚姻状況、飲酒状況、BMI、腹囲、閉経状態、卵巣摘出状態、女性ホルモンの使用、ホルモン/ホルモン修飾物質、および総エネルギーに関して調整されました。

WQS モデルと同様に、調整済みモデルでは、gpcomp 指数の 3 分位増加は UL のリスクと関連していました (表 4、OR = 1.51、95%CI: 1.05 ～ 2.18、P = 0.027)。 図 4 は、UL リスクに対する各代謝物の推定重みを示しています。 エクオールが最大のプラスの重みを持ち、ゲニステインとエンテロジオールがそれぞれ続きました。

gqcomp モデルの子宮平滑筋腫リスクに対する混合物の回帰指数重み付け。 モデルは、年齢、人種/民族、婚姻状況、飲酒状況、BMI、腹囲、閉経状態、卵巣摘出状態、女性ホルモンの使用、ホルモン/ホルモン修飾物質、および総エネルギーに関して調整されました。

補足表 4 は、6 つの代謝産物の BKMR モデルから導出された GroupPIP と CondPIP をまとめたものです。 2 つのグループ (ゲニステイン、エクオール、エンテロジオール; 0.34) の GroupPIP は、1 つのグループ (ダイゼイン、O-デスメチルアンゴレンシン、およびエンテロラクトン; 0.04) より高かった。 エンテロジオール (CondPIP = 0.89) が UL リスクのモデルに最も寄与しました。 図 5 は、6 つの代謝産物と UL リスク間の全体的な関連性を示しています。 すべての代謝産物の高濃度は、その 50 パーセンタイルと比較して統計的に差はありませんでしたが、60 パーセンタイル以上の暴露の混合物の UL に対する全体的な影響は上昇傾向を示しました。 他のすべての代謝産物は中央値レベルにあったため、エクオールとエンテロジオールは UL リスクと正の相関関係を持ちますが、エンテロラクトンは負の相関関係を持ちます (補足図 1)。 さらに、エンテロジオールとエンテロラクトンの間にはULリスクとの相互作用がある可能性があることもわかりました（補足図2）。

子宮平滑筋腫のリスクに対する尿中植物エストロゲンの 6 つの代謝物の複合効果。 モデルは、年齢、人種/民族、婚姻状況、飲酒状況、BMI、腹囲、閉経状態、卵巣摘出状態、女性ホルモンの使用、ホルモン/ホルモン修飾物質、および総エネルギーに関して調整されました。

1,579 人の米国女性を対象としたこの研究では、多数の統計モデルを使用して尿中の植物エストロゲンと UL リスクの関係を評価しました。 全体として、加重多変量ロジスティック回帰は、エクオールと UL リスクとの相関関係を示しました。 WQS および gpcomp モデルにより、尿中植物エストロゲンの混合代謝物と UL リスクとの間に正の相関があることが観察されました。 WQS モデルはさらに、尿中植物エストロゲンの代謝物混合物と UL リスクとの関連においてエクオールが最も寄与していることを特定しました。 BKMR モデルでは、全体的な混合代謝物と UL の出現の間に有意な関連性はありませんでしたが、増加する傾向がありました。 さらに、エクオールとエンテロジオールも、gpcomp および BKMR モデルで UL リスクと正の相関関係を示しました。

これまでの研究は、個々の化学物質と健康への影響との関係に焦点を当ててきましたが、実際には、人間は複数の汚染物質/化学物質の混合物に曝露されることがよくあります[19、22]。 近年、WQS 回帰 [17,18,19]、gpcomp [20]、BKMR [21] など、化学混合物への曝露が健康状態に及ぼす影響を評価するためのいくつかの新しい統計手法が開発されました。 あるレビューでは、ペルフルオロアルキル物質とポリフルオロアルキル物質の混合物への曝露と健康への悪影響との関係を評価し、混合物への曝露の影響を評価するための WQS と BKMR の重要性を強調しました [23]。 さらに、米国の人口を対象に実施された横断研究では、尿中で測定された水銀、ヒ素、カドミウム、鉛への複合曝露と、WQS 回帰を使用したより高い推定糸球体濾過率との間に正の関連性が見出され[24]、また、彼らは、複数の金属への曝露が腎機能に影響を与える可能性があります。 Zhang Y らの研究では、一般的に暴露される 10 種類の内分泌かく乱化学物質の混合暴露は、WQS および BKMR モデルにおいて UL と有意な正の関連性があり、重量分布では水銀の重量が最も高かった (重量 = 0.35) と報告しました。 ）およびエクオール（重量 = 0.29）[10]。 しかし、我々の知る限り、尿中植物エストロゲンの混合代謝物とULとの関連性はこれまで研究されていない。

以前の研究[5、10、23]とは異なり、この研究では、尿中植物エストロゲンの6つの代謝産物（ダイゼイン、ゲニステイン、エクオール、O-デスメチルアンゴレンシン、エンテロジオール、およびエンテロラクトン）のULリスクに対する混合効果を、3つのアプローチ（WQS回帰、qgcomp）によって検討しました。 、BKMR）。 これらの結果は、尿中植物エストロゲンの混合代謝物が UL リスクと正の相関関係があり、最大の影響はエクオールによるものであることも示しました。 エクオールはULのリスク増加と関連していました。 我々の結果は以前の研究[10]とも一致しています。 大豆イソフラボン ダイゼインの代謝産物であるエクオールには、エストロゲン活性と抗酸化活性があります [25]。 いくつかの研究で、エクオールが代謝性疾患に有益な影響を与えることが示されています[26、27]。 しかし、ULなどのエストロゲン依存性疾患は、エクオールのエストロゲン作用によって悪化する可能性があります。 動物研究で説明されているように、エクオールは内腔上皮細胞の高さ、子宮筋層および間質の厚さを増加させることによって子宮組織過形成を引き起こし、さらに UL を引き起こす可能性があります [28]。 我々の結果は、エストラジオールがULの成長を刺激する可能性があり、ULのリスク増加と関連していると考えられたという以前の研究と一致している[29]。 我々は、ULリスクに対する混合代謝物の複合的な影響を発見したが、植物エストロゲンとULの関係に関連する分子機構は依然として不明である。 この関連における潜在的なメカニズムに関しては、さらなる調査が必要です。

この研究の主な強みは、WQS 回帰、qgcomp、BKMR を使用したことで、尿中植物エストロゲンの混合代謝物と UL リスクを評価できるようになりました。 この研究にはいくつかの制限を考慮する必要があります。 まず第一に、この横断研究の設計により、尿中の植物エストロゲンと UL との因果関係には限界がありました。 第二に、UL の家族歴など、いくつかの交絡因子の可能性がこの NHANES データベースに欠落していました。 子宮摘出術の履歴は結果の結果である可能性があるため、子宮摘出術の履歴については調整しませんでした[30]。 第三に、NHANES データベースの参加者については、単一スポットの尿サンプルが代謝産物分析のためにのみ収集されました。 植物エストロゲンの代謝産物の濃度は時間の経過とともに変化する可能性があります。 第 4 に、尿中植物エストロゲン濃度の測定を受けていない 4,587 人の女性を除外しました。 NHANES データベースでは、6 歳以上の参加者の 1/3 で尿中の植物エストロゲンが検査されました。 ただし、この研究では分析の重みが考慮されているため、偏りは比較的小さくなりました。 尿中の植物エストロゲンとULの関係、および関連メカニズムをさらに分析するには、大規模なサンプルサイズを使用した前向き研究が必要です。

要約すると、我々の結果はエクオールとULの関連性を示唆しました。 重要なのは、UL リスクに対する混合代謝物の複合効果を分析するために、WQS 回帰、qgcomp、および BKMR モデルが採用されたことです。 尿中植物エストロゲンの混合代謝産物とULの間の正の関連性も確認されており、エクオールが最も大きく寄与しています。 この研究は、尿中の植物エストロゲンと代謝物の混合物が女性のULのリスクと密接に関連しているという証拠を提供しており、詳細なメカニズムを探るためにはさらなる研究が必要です。

現在の研究中に生成および/または分析されたデータセットは、NHANES データベース (https://wwwn.cdc.gov/nchs/nhanes/) で利用できます。

子宮平滑筋腫

国民健康・栄養調査

国立保健統計センター

高速液体クロマトグラフィー

質量分析

ボディ・マス・インデックス

標準誤差

オッズ比

信頼区間

重み付けされた分位数の合計

ベアード DD、ダンソン DB、ヒル MC、カズンズ D、シェクトマン JM。 黒人と白人の女性における子宮平滑筋腫の高い累積発生率：超音波証拠。 私はJオブステット婦人科です。 2003;188:100–7。

論文 PubMed Google Scholar

Brasky TM、Bethea TN、Wesselink AK、Wegienka GR、Baird DD、Wise LA。 食事による脂肪摂取と子宮平滑筋腫のリスク：前向き超音波研究。 J エピデミオールです。 2020;189:1538–46。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

ルイス TD、マリク M、ブリテン J、サン パブロ AM、キャサリン WH。 子宮平滑筋腫の薬理学的管理の包括的なレビュー。 バイオメッド研究所 2018;2018:2414609。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

マクウィリアムズ MM、チェンナトゥクジ VM。 子宮筋腫の病因に関する最近の進歩。 Semin Reprod Med。 2017;35:181–9。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

アルセット D、ポクディナ IO、ブテンコ EV、シュクラット TP。 子宮平滑筋腫の発症に対するエストロゲン関連の遺伝的変異の影響: メタアナリシス。 再現科学。 2022;29:1921–9。

論文 CAS PubMed Google Scholar

アトキンソン C、ランペ JW、スコールズ D、チェン C、ヴェハラ K、シュワルツ SM。 子宮筋腫に関連したリグナンとイソフラボンの排泄：米国の若年から中年女性を対象とした症例対照研究。 J・クリン・ナトルです。 2006;84:587–93。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Liu T、Li N、Yan YQ、Liu Y、Xiong K、Liu Y 他コラーゲン、水分含有量、酸化ストレスに対する植物エストロゲンの老化防止効果における最近の進歩。 フィトザー研究所 2020;34:435–47。

論文 PubMed Google Scholar

ジャクソン医師、マクファーレン・アンダーソン医師、サイモンGA、ベネットFI、ウォーカーSP。 尿中の植物エストロゲンとジャマイカ男性の前立腺がんのリスク。 がんはコントロールを引き起こす。 2010;21:2249–57。

論文 PubMed Google Scholar

サイモン GA、フレッチャー HM、ゴールデン K、マクファーレン アンダーソン ND。 ジャマイカ人女性の尿中イソフラボンとリグナン植物エストロゲンのレベルと子宮筋腫のリスク。 マトゥリタス。 2015;82:170–5。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Zhang Y、Lu Y、Ma H、Xu Q、Wu X。米国女性における複数の内分泌かく乱物質と子宮平滑筋腫および子宮内膜症への複合曝露。 フロントエンドクリノール（ローザンヌ）。 2021;12:726876。

論文 PubMed Google Scholar

Chiu YH、Bellavia A、James-Todd T、Correia KF、Valeri L、Messerlian C、他。 出生前体重に対するフタル酸エステル混合物への出生前曝露の影響の評価: 3 つの統計的アプローチの比較。 環境国際 2018;113:231–9。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Karia PS、Joshu CE、Visvanathan K. 卵巣摘出術と脂肪および除脂肪体重の関連性: 米国女性の集団ベースのサンプルからの証拠。 がんエピデミオールバイオマーカー 2021;30:1424–32。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

カランス SD、ワシントン C、チェン TD、周 D、レーウェンバーグ C、ブレイスウェイト D 他慢性併存疾患を抱えて暮らす高齢者におけるサルコペニアおよびサルコペニア性肥満に関連した炎症: 1999 ～ 2006 年の国民健康栄養調査の結果。 栄養素。 2021;13:3957。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Reger MK、Zollinger TW、Liu Z、Jones J、Zhang J. 継続的な国民健康栄養検査調査における尿中植物エストロゲンと C 反応性タンパク質の関連性。 ジェイ・アム・コル・ヌトル。 2017;36:434–41。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Xiong G、Huang C、Zou Y、Tao Z、Zou J、Huang J. 成人における尿中植物エストロゲン濃度と非アルコール性脂肪肝疾患との関連。 J HealthC Eng. 2022;2022:4912961。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

マルティネス・スティール・E、モンテイロ、カリフォルニア州。 米国における超加工食品の食事の割合と尿中の植物エストロゲン濃度との関連性。 栄養素。 2017;9(3):209。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

グエンHD、キムMS。 閉経前後の女性における心血管疾患に対する重金属の影響: ビッグデータから関与する分子機構まで。 環境科学汚染研究所 2022;29:77635–55。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Carrico C、Gennings C、Wheeler DC、Factor-Litvak P. リスク分析設定における相関性の高いデータに対する加重分位数和回帰の特性評価。 J 農業生物環境統計 2015;20:100–20。

論文 PubMed Google Scholar

Duc HN、Oh H、Kim MS. 50歳以上の個人の肥満に対する重金属混合物の影響。 Biol Trace Elem Res. 2022;200:3554–71。

論文 CAS PubMed Google Scholar

キール AP、バックリー JP、オブライエン KM、ファーガソン KK、ザオ S、ホワイト AJ。 暴露混合の影響に対処するための分位数ベースの g 計算アプローチ。 環境の健康の観点。 2020;128:47004。

論文 PubMed Google Scholar

ボブ JF、クラウス ヘン B、ヴァレリ L、クール BA。 ベイジアン カーネル マシン回帰を介して複数の同時曝露による健康への影響を分析するための統計ソフトウェア。 環境の健康。 2018;17:67。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

Yu L、Liu W、Wang X、Ye Z、Tan Q、Qiu W、Nie X、Li M、Wang B、Chen W. 複数汚染物質混合物の健康への影響を推定するために疫学研究で使用される実践的な統計手法のレビュー。 環境汚染。 2022;306:119356。

論文 CAS PubMed Google Scholar

RoSat I、ZareJeddi M、Ledda C、Gallo E、Fletcher T、Pitter G、Batzella E、Canova C. パーフルオロアルキル物質とポリフルオロアルキル物質の混合物への曝露に関連した人間の健康への影響を調査する方法: 統計的手法の系統的レビュー。 環境研究所 2022;205:112565。

論文 CAS PubMed Google Scholar

サンダース AP、マゼラ MJ、マリン AJ、ヘア GM、バスガン SA、サランド JM、他。 NHANES 2009 ～ 2014 年における 12 ～ 19 歳の青少年における鉛、カドミウム、水銀、ヒ素への複合曝露と腎臓の健康。 環境国際 2019;131:104993。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

メイヨ B、バスケス L、フローレス AB。 エクオール: ダイゼイン イソフラボンからの細菌代謝産物であり、その有益な健康効果が推定されています。 栄養素。 2019;11:2231。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Liu J、Mi S、Du L、Li X、Li P、Jia K 他中国人における血漿植物エストロゲン濃度とメタボリックシンドロームリスクとの関連性。 PLoS ワン。 2018;13:e0194639。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

高橋 明、國分 正人、安西 裕也、コグレ Ａ、緒方 哲也、今泉 博 ほか 50～60代の日本人女性におけるエクオール産生とメタボリックシンドロームとの関連性。 閉経。 2022;29:1196–9。

論文 PubMed Google Scholar

ブラウン NM、リンドレー SL、ウィッテ DP、セッチェル KD。 齧歯動物の生殖発達に対する周産期のエクオール鏡像異性体への曝露の影響。 リプロトキシコール。 2011;32:33–42。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

ノワクRA。 子宮筋腫：病態生理学と現在の医療。 Bailieres Best Pract Res Clin Obstet Gynaecol。 1999;13:223–38。

論文 CAS PubMed Google Scholar

マーシュ EE、アル-ヘンディ A、カプス D、ガリツキー A、スチュワート EA、ケロラス M. バーデン、子宮筋腫の有病率、治療: 米国女性を対象とした調査。 Jウィメンズヘルス（カラマツ）。 2018;27:1359–67。

論文 PubMed Google Scholar

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産科婦人科、蘇州大学第一附属病院、No.899 Pinghai Road、Suzhou、215006、PR China

ファン・ヤン＆ユーグオ・チェン

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FY と YC が研究を企画しました。 ＦＹが原稿を書きました。 FY と YC はデータを収集、分析、解釈しました。 YC は原稿を批判的にレビューし、編集し、承認しました。 著者全員が最終原稿を読んで承認しました。

Youguo Chen への通信。

データはNHANES（公的に利用可能なデータベース）からアクセスされたため、このための被験者の倫理的承認とインフォームドコンセントの要件は、東州大学第一付属病院の治験審査委員会によって免除された。 すべての方法は、関連するガイドラインおよび規制に従って実行されました。

適用できない。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガー ネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

尿中の植物エストロゲンレベルの分布。 補足表 2. 補間の前後のデータの感度分析。 補足表 3. 単変量ロジスティック回帰による共変量の選択。 補足表 4. 6 つの代謝物の GroupPIP および CondPIP。

他のすべての代謝物を中央値レベルに固定した、代謝物暴露とULの間の一変量暴露-反応関数。 モデルは、年齢、人種/民族、婚姻状況、飲酒状況、BMI、腹囲、閉経状態、卵巣摘出状態、女性ホルモンの使用、ホルモン/ホルモン調整剤、および総エネルギーに関して調整されました。

UL における代謝物の二変量曝露反応関数。曝露 1 の代謝物は 10%、50%、90% レベルで、他の代謝物は中央値レベルに固定されています。 モデルは、年齢、人種/民族、婚姻状況、飲酒状況、BMI、腹囲、閉経状態、卵巣摘出状態、女性ホルモンの使用、ホルモン/ホルモン調整剤、および総エネルギーに関して調整されました。

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転載と許可

Yang、F.、Chen、Y. 米国女性における尿中植物エストロゲンと子宮平滑筋腫のリスク。 BMCウィメンズヘルス23、261（2023）。 https://doi.org/10.1186/s12905-023-02381-5

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受信日: 2023 年 1 月 17 日

受理日: 2023 年 4 月 20 日

公開日: 2023 年 5 月 13 日

DOI: https://doi.org/10.1186/s12905-023-02381-5

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