肠道微生物群饮食指数与美国成人睡眠障碍的关联：膳食炎症指数的中介效应

Association of the dietary index for gut microbiota with sleep disorder among US adults: the mediation effect of dietary inflammation index

背景

前期研究已证实肠道微生物群与睡眠障碍之间的关联，睡眠障碍以持续无法获得充足睡眠为特征，而饮食组成在维持微生物群稳态中起关键作用。本研究旨在探索新提出的肠道微生物群饮食指数(DI-GM)与睡眠障碍的关系，以及膳食炎症指数(DII)是否介导此关联。

方法

研究数据来自2005-2018年美国国家健康与营养检查调查(NHANES)的30,406名参与者。采用多变量逻辑回归模型分析DI-GM与睡眠障碍的关系，进行亚组交互分析评估结果稳定性。通过中介分析探讨DII在DI-GM与睡眠障碍关联中的作用。

结果

DI-GM评分与睡眠障碍呈显著负相关。调整混杂因素后，DI-GM每增加1单位，睡眠障碍患病率降低5%（p<0.001）。DI-GM分位数趋势分析显示最高三分位组相比最低组患病率降低18%（OR=0.82）。剂量反应曲线呈线性关系，较高DI-GM对应较低睡眠障碍风险。DII与睡眠障碍呈正相关（p<0.001），且随DI-GM升高而降低（β=-0.37）。中介分析显示DII介导27.36%的关联效应（p<0.001）。

结论

研究发现DI-GM评分与睡眠障碍呈显著负相关，DII在两者关系中发挥部分中介作用。建议通过提升富含益生元的饮食（如牛油果、西兰花、全谷物）改善肠道微生物环境，同时控制膳食炎症反应，从而降低睡眠障碍风险。研究为制定改善睡眠的膳食指南提供了新思路。

引言

持续无法获得充足睡眠是睡眠障碍的核心特征，表现为失眠、睡眠呼吸暂停综合征、发作性睡病和不安腿综合征等。美国统计显示35%成人受不同程度睡眠障碍影响，疾控中心已将其认定为公共卫生流行病。成年人睡眠障碍会导致日间嗜睡、情绪紊乱、记忆和动机减退，影响生活质量和工作效率。儿童睡眠障碍直接影响认知和行为发育，可能造成更严重后果。此外，睡眠障碍是多种疾病的危险因素，与慢性病死亡率增加相关，给公共卫生和经济带来重大负担。

调节肠道微生物群的靶向干预已被证明对睡眠障碍具有治疗作用。越来越多证据表明饮食模式是影响肠道微生物群组成的关键因素，特定食物或食物组可引起肠道微生物组显著变化。近期Kase等人基于文献开发的新饮食指数（DI-GM）与肠道微生物组多样性生物标志物强相关，能够精准识别支持微生物多样性的饮食模式。与HEI-2015和改良地中海饮食评分（MDS）相比，DI-GM聚焦更广泛的肠道微生物特征（如短链脂肪酸生产、微生物门变化和特定细菌种类），提供更全面的饮食-微生物组关系评估。此外，DI-GM强调特定食物而非食物类别，提供更精准的饮食建议，同时保持与先前指数相当的整体饮食健康评估效果。

膳食炎症指数（DII）旨在评估饮食成分的潜在炎症效应，已在多项研究中验证为评估饮食模式炎症影响的有效工具。睡眠与炎症密切相关，饮食在决定全身炎症水平中起关键作用。系统综述显示，抗炎饮食（即较低DII评分）与至少一项睡眠指标改善相关，其中睡眠效率和睡眠后觉醒改善最为显著。此外，较低DII评分已被证明有利于肠道微生物组多样性，进而可能改善睡眠质量。

因此，我们设计了横断面研究，纳入NHANES数据，分析DI-GM与睡眠障碍的关系。我们假设健康饮食不仅促进肠道微生物群多样性，还能改善睡眠质量。此外，本研究将探讨膳食炎症指数（DII）是否介导此关联。

方法

研究参与者

NHANES基于复杂的多阶段抽样设计，获得美国非机构化平民人群的代表性样本。该研究经国家健康统计中心（NCHS）机构审查委员会（IRB）批准。我们提取了2005-2018年NHANES数据库中共70,190名参与者的数据。排除标准包括：年龄小于20岁、孕妇（n=31,152）、DI-GM数据缺失、DII数据缺失（n=8,559）和睡眠障碍问卷数据不完整（n=33），最终纳入30,406名参与者。

DI-GM和DII特征

DI-GM包含14种食物和营养素：牛油果、西兰花、鹰嘴豆、咖啡、蔓越莓、发酵乳制品、膳食纤维、绿茶、大豆和全谷物被归类为有益成分，而红肉、加工肉、精制谷物和高脂肪饮食（脂肪供能≥40%）被视为有害成分。DI-GM根据NHANES 2005-2018的饮食回忆数据计算。关于DI-GM的更多详细信息，请参见先前研究和补充表S1。

膳食炎症指数（DII）基于单个饮食成分的促炎或抗炎特性，评估整体饮食的炎症潜力，包括维生素和矿物质。较高的DII评分（≥0）表示促炎饮食，反映不健康的饮食习惯，而较低的评分（<0）表示抗炎、健康的饮食模式。DII评分的计算公式见补充材料。

睡眠障碍诊断

根据既往研究，睡眠障碍的诊断标准基于NHANES个人访谈问卷中"医生是否告知您有睡眠障碍？"的回答。回答"是"的个体定义为有睡眠障碍。

协变量

我们构建了一个有向无环图（DAG）来可视化主要暴露（肠道微生物群饮食指数）与结局（睡眠障碍患病率）的假设关联以及潜在协变量。基于既往相关研究，多变量调整模型中包括年龄、性别、种族、婚姻状况、教育水平、贫困收入比（PIR）、高血压、糖尿病和高脂血症。

统计分析

数据分析使用R（4.3.1版本）。分析中应用了NCHS推荐的权重，以确保调查数据具有全国代表性。本研究两种数据类型均采用加权计算方法。加权变量为两天饮食样本权重（WTDR 2D），2005-2018年的加权计算公式为1/7 × WTDR 2D。连续变量以均值±标准差表示，p值由加权学生t检验确定。对于分类变量（加权N，%），p值使用加权卡方检验计算。使用多变量逻辑回归模型评估DI-GM与睡眠障碍的关系。此外，DI-GM分为三类。为确保关系一致性，进行趋势检验并计算p值。

分析中构建了三个多变量逻辑回归模型：从无调整模型到逐步调整混杂因素的模型（包括人口学变量和慢性病），以全面评估DI-GM与睡眠障碍的关联。模型1为无调整模型，模型2进一步调整了年龄、性别、种族、教育水平和贫困收入比（PIR），模型3为完全调整模型，额外控制了高血压、糖尿病和高脂血症。我们通过光滑曲线拟合进一步探索潜在的非线性关系，并使用Bootstrap重抽样进行中介分析以量化DII的中介效应。

此外，计算了DI-GM每增加一个标准差对应的比值比（OR）。在亚组分析中，还调整了年龄、性别、种族、婚姻状况、教育水平、PIR、高血压、糖尿病和高脂血症，以进一步验证研究结果的稳健性。

最后，使用R软件中的"mediation"包计算DI-GM、DII和睡眠障碍的间接、直接和总效应。使用1,000次Bootstrap重抽样和变量调整进行中介分析，确定DII是否介导DI-GM与睡眠障碍之间的关系。中介效应的计算公式为：间接效应/(间接效应+直接效应) × 100%。DI-GM对睡眠障碍的总效应（路径C），DI-GM通过DII作为中介变量对睡眠障碍的直接效应（路径C′），DI-GM对DII的效应（路径A），DII对睡眠障碍的效应（路径B），以及DII对DI-GM与睡眠障碍关系的间接效应（路径A*B）均以回归系数表示。

结果

基线特征

本研究纳入30,406名参与者，代表135,090,633名美国居民。睡眠障碍患病率为17%（相当于22,322,314人）。与"非西班牙裔白人"（67%）相比，其他种族组睡眠障碍患病率较低。具有高中及以上教育水平的参与者睡眠障碍患病率较高（84%）。高血压、糖尿病或高脂血症患者的睡眠障碍患病率较高（p<0.05）。此外，与无睡眠障碍组相比，睡眠障碍组的DI-GM评分较低而DII评分较高（p<0.05）。

DI-GM与睡眠障碍的关系

多变量逻辑回归分析显示DI-GM、DII与睡眠障碍显著相关（p<0.001）。在完全调整模型中，发现DI-GM与睡眠障碍患病率呈负相关（OR 0.95，95%CI 0.92-0.98）。这表明DI-GM每增加1单位，睡眠障碍患病率降低5%。研究者进一步将DI-GM从连续变量转换为分类变量，分为三个三分位数。最高三分位数组的平均睡眠障碍患病率比最低三分位数组低0.18单位（OR 0.82，95%CI 0.71-0.93），模型内的趋势检验确认了这一发现（p<0.05）。此外，模型3显示DII与睡眠障碍呈正相关，最高三分位数组差异最显著：T3（OR 1.25，95%CI 1.10-1.42）。最后，平滑曲线拟合结果显示DI-GM、DII与睡眠障碍之间存在非线性关联，显示DI-GM与睡眠障碍之间存在负非线性相关（非线性=0.002），DII与睡眠障碍之间存在正非线性相关（非线性=0.098）。

亚组分析

亚组分析显示，在调整并按年龄、性别、教育水平、婚姻状况、收入、种族、高血压、糖尿病和高脂血症分层后，DI-GM与睡眠障碍的关联保持稳定。该分析进一步探讨了DI-GM、DII与睡眠障碍关联的稳定性以及潜在的交互作用。在亚组分析中，未发现DI-GM与这些分层变量之间存在显著交互作用（p>0.05），负相关性保持稳定。然而，在DII与睡眠障碍关联的分析中，观察到与PIR和高脂血症的显著交互作用。

中介效应分析

在模型3中，调整所有协变量后，DII最高三分位数组（T3）的睡眠障碍患病率比第一三分位数组（T1）高25%（OR 1.25，95%CI 1.10-1.42）。此外，当将DII作为连续变量时，其与睡眠障碍的正相关性仍具有统计学意义（OR 1.06，95%CI 1.03-1.09）。调整所有协变量后，DI-GM与DII之间存在显著统计学关联（β=-0.37，95%CI：-0.38至-0.35，p<0.001）。基于中介分析假设，在调整所有协变量后，观察到DII的中介效应。DII的间接效应（间接效应=-3.08×10-3，p<0.001；直接效应=-8.2×10-3，p=0.004）介导了DI-GM与睡眠障碍之间27.36%的关联（中介比例=间接效应/（间接效应+直接效应）×100%，p<0.001）。

讨论

这项大型基于人群的研究发现，DI-GM与睡眠障碍患病率之间存在显著负相关，与性别、年龄和种族等混杂因素无关。此外，DII似乎在DI-GM与睡眠障碍的关联中起到中介因素的作用。这些发现表明，较高的DI-GM与较低的睡眠障碍患病率相关，DII介导了这种关系，支持我们的假设。平滑曲线拟合和亚组分析的结果进一步证实了这些发现的稳定性。

睡眠是一种基本且复杂的生理过程，在维持身心健康中起着关键作用。然而，睡眠障碍影响着全球近20%的成年人，导致各种慢性心血管和内分泌疾病，现在被认为是全球公共卫生问题。研究表明，微生物群-肠-脑（MGB）轴可以直接或间接调节睡眠行为。例如，一项研究发现，小鼠肠道微生物群耗尽会导致睡眠结构破坏，因为肠道微生物群的变化影响了肠道神经递质，从而影响小鼠的睡眠/觉醒节律。其他研究也证实，肠道微生物群产生的代谢物，如γ-氨基丁酸（GABA）、多巴胺和血清素（5-HT），可以直接影响睡眠节律。随机对照试验（RCT）表明，补充益生菌显著改善了睡眠质量。

此外，近期发表在Cell Press的一项研究确认，肠道微生物群还可以通过另一条途径：内分泌途径，即下丘脑-垂体-肾上腺（HPA）轴来调节睡眠。肠道微生物群稳态的损伤会干扰海马体和杏仁核的压力反应通路，导致大脑节律起搏器失调、糖皮质激素节律紊乱以及在睡眠/觉醒转换期间过度激活HPA轴，最终导致觉醒和失眠，这是睡眠障碍最常见的表现形式。肠道微生物群对HPA轴的影响贯穿人类一生，而HPA轴反过来可以通过皮质醇分泌调节MGB轴。因此，肠道微生物群的稳态对睡眠有深远影响。我们的一些研究发现从人群角度支持了上述结论，表明有益于肠道微生物群多样性的食物如牛油果、西兰花、鹰嘴豆、咖啡、蔓越莓、发酵乳制品、膳食纤维、绿茶、大豆和全谷物，与较少的睡眠问题相关。此外，我们关注特定食物而非广泛的食物类别，使研究发现更容易转化为临床和公共卫生决策。

饮食调整和益生菌补充是调节肠道微生物群的两大主要干预措施，其中饮食调整是核心组成部分。肠道微生物群利用膳食纤维作为发酵底物产生有益的短链脂肪酸（SCFAs），从而发挥其作用。研究表明，膳食纤维摄入量的减少会降低肠道微生物群的丰富度和多样性。H. Shi等人的动物实验表明，经过15周的无纤维饮食后的小鼠表现出显著的肠道菌群失调（拟杆菌减少，厚壁菌增加），以及神经认知功能受损。相反，摄入更多膳食纤维会促进有益菌如普雷沃菌和双歧杆菌的增殖，从而促进大脑健康。此外，健康的饮食结构也有助于维持肠道微生物群平衡。地中海饮食（MD）定义为高摄入新鲜水果、蔬菜、豆类和全谷物，已被广泛研究并通过其对肠道微生物群的有利影响改善代谢功能和减少慢性炎症。研究表明，MD增加了拟杆菌、双歧杆菌和普雷沃菌的丰度。相反，高热量、高脂肪和高加工蛋白质的摄入会减少有益的双歧杆菌并增加促炎性厚壁菌的丰度。S. Hoscheidt等人的随机对照试验表明，认知正常的个体在坚持4周的MD后，脑灌注和神经认知功能得到改善。此外，最近的一项荟萃分析证实，更高的MD依从性与更好的睡眠特征相关。这与我们的研究发现一致，我们观察到偏好全谷物、豆类、膳食纤维和新鲜蔬菜而较少摄入加工肉类和精制谷物的个体睡眠障碍患病率较低。这很可能归因于DI-GM包括膳食纤维、全谷物、豆类和新鲜蔬菜，这些都属于传统MD倡导的食物类别。

本研究使用的DI-GM框架还包括将益生菌补充（发酵乳制品）作为评分标准的一部分。益生菌补充包含活微生物，当适量摄入时可给宿主带来健康益处，其来源通常追溯到食品生产和储存方法。临床研究已证实双歧杆菌和乳酸杆菌对神经功能的积极结果。研究表明，连续5周补充嗜酸乳杆菌可以改善睡眠质量。Y. Wang等人的动物实验也表明，植物乳杆菌MA2可通过调节TLR4/MYD88/NLRP3信号通路预防神经炎症。另一项研究发现，连续9周口服罗伊氏乳杆菌可有效提高血液中的维生素D水平，从而改善睡眠。最近的一项荟萃分析进一步证实了先前的发现，表明益生菌对患有睡眠障碍或睡眠质量差的个体有积极影响。本研究通过采用最新的DI-GM工具，探讨了饮食和微生物群对睡眠障碍的综合影响，为饮食模式和肠道微生物群平衡如何影响包括睡眠和认知在内的神经功能提供了更全面的理解。

DII被广泛用于评估饮食模式的炎症效应。近期一项涉及17,637名欧洲成年人的队列研究证实，DII的增加与C反应蛋白（CRP）、白细胞介素（IL-6）和肿瘤坏死因子α（TNF-α）等炎症标志物的表达增加有关。同样，一项针对欧洲青少年的横断面研究显示，DII评分与TNF-α、IL-1和IL-2等炎症标志物的表达之间存在强相关性。睡眠受各种炎症因子调控，研究发现IL-1β的表达与非快速眼动（NREM）睡眠持续时间呈正相关。TNF-α水平的升高已知可以增强生理睡眠的深度。NF-κB信号通路在介导这一效应中起关键作用，进而增加一氧化氮合酶（NOS）、环氧化酶-2（COX-2）和腺苷A1受体的表达。这些分子通过影响神经元活动在调节睡眠和促进睡眠诱导和维持中发挥关键作用。具体来说，一氧化氮和COX-2通过影响中枢神经系统参与睡眠调节，而腺苷A1受体在NREM睡眠阶段尤其有助于促进睡眠。此外，较高的膳食炎症指数（DII）可能导致肠道促炎微生物的增加，随后促进炎症因子的释放。这种炎症级联反应会破坏睡眠结构。我们的发现与既往研究一致。

我们的亚组分析发现DII与睡眠障碍关系中存在PIR和高脂血症的交互作用，而在DI-GM与睡眠障碍关系中未发现此类交互作用。这些结果突显了通过增加滋养肠道微生物群的饮食摄入来改善普通人群睡眠的潜在益处，特别是针对低收入群体和高脂血症患者的健康教育。此外，我们的研究显示DII介导了DI-GM与睡眠障碍发病率之间的逆向关系，表明减少炎症的饮食可能有助于改善睡眠。

本研究首次提供了DI-GM与睡眠障碍关联的证据。研究结果强调了一种促进健康的饮食模式的重要性——增加西兰花、咖啡、发酵乳制品、膳食纤维、绿茶和全谷物的摄入，这些食物有益于肠道微生物群。这些结果为将肠道微生物群因素纳入膳食指南提供了理论基础。基于此，我们建议将饮食干预作为一种潜在策略来缓解睡眠障碍。本研究基于NHANES数据库，提供了具有全国代表性的数据，并考虑了样本权重，使结论可靠且高度可推广。我们还调整了混杂因素和协变量，进行了亚组分析，以检验DI-GM与睡眠障碍关联在不同人群组中的稳定性。最后，我们首次确定了膳食炎症指数（DII）在DI-GM与睡眠障碍关系中的中介作用。然而，我们的研究存在某些局限性。首先，本研究的横断面设计限制了我们在DI-GM与睡眠障碍之间得出因果结论的能力。为证实我们的结果，需要未来的纵向研究。其次，尽管调整了多个混杂因素，但仍无法消除所有潜在混杂因素的影响。此外，DI-GM可能未涵盖所有与肠道微生物群相关有益食物，NHANES的饮食和睡眠问卷数据是自我报告的，可能引入回忆偏倚。最后，我们的研究基于美国人群，需要在不同人群中进行进一步研究以验证和扩展我们的研究结果。

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