研究背景:肥胖在全球范围均呈激增态势,是慢性疾病(包括代谢综合征、2型糖尿病、心血管疾病及某些癌症)的主要危险因素之一。自体免疫与增高的低水平炎症的状态有关,而免疫球蛋白M(IgM)与自身免疫性抗原的相互作用,被认为在自体免疫中扮演着重要的角色。最近有研究表明IgM的增高与由肥胖引起的抗原暴露有关。IgM由B-1细胞分泌,是机体体液免疫过程中最先分泌的抗体。IgM与被修饰的自体成分有很低的亲和力,在没有特定的抗原的刺激下,IgM不仅可以和外来的抗原相互作用,还会和自身的抗原反应,如核酸、热休克蛋白、碳水化合物和磷脂,故Ig M被认为在自体免疫反应中发挥着极其重要的作用。甘油三酯(TG)作为脂肪酸的载体和氧化应激的启动因子,可能会刺激B细胞分泌IgM。目的:目前还没有人群的研究来探究IgM与TG之间的关系。为了阐明二者之间的关系,我们创造性的设计了一项横断面和前瞻性队列研究来研究IgM与TG之间的关系。研究方法:志愿者均来自天津医科大学总医院健康管理中心的体检人员。参与者选自2010年到2013年,在整个研究过程中,共有11,708人参加调查,他们在此期间至少接受过一次包括血清免疫学测验的体检。其中基线人群10808人,进入前瞻性队列研究人群2615人。我们将身体体重指数(BMI)或高密度脂蛋白(HDL)或低密度脂蛋白(LDL)数据缺失的人群剔除(n=47)。接下来剔除还有高脂血症(n=13)或心血管疾病(n=657)或癌症(n=108)或肝脏疾病(n=75)的人群。最终纳入横断面研究的人数为10,808人(四分位中位年龄46岁(39,54);男性所占比例60.0%)。在随访分析中,剔除只在2013年接受过一次体检的人群(n=7356)。在随访过程中BMI值缺失者有3人,也被排除。最终纳入随访分析的人数为2,615人(随访率:75.8%;四分位中位年龄:45岁(39,52);男性所占比例65.4%)。采用SAS统计分析系统。连续型变量用均数(95%可信区间CI)来描述,分类变量则用百分数来描述。我们将不同性别分开进行统计分析,分别按照TG的水平高低,将人群分为4组。在基线特征分析中,连续型变量采用方差分析,分类变量采用logistic回归分析来比较各组其他变量之间是否存在差异。采用协方差分析比较经混杂因素调整后各组IgM水平之间的差异,调整的混杂因素为年龄、BMI、吸烟情况、饮酒情况和家族病史(心血管疾病、高血压、高脂血症和糖尿病)。在随访分析当中,用多重线性回归模型来分析TG的改变量与IgM的改变量之间的关系,调整的混杂因素也是年龄、BMI、吸烟情况、饮酒情况和家族病史(心血管疾病、高血压、高脂血症和糖尿病)。所有的统计分析均采用双向检验,P<0.05定义为具有统计学意义。结果:在横断面分析中,经协方差分析、多因素调整后,我们发现男性人群TG水平最高组中,血清IgM水平显著高于其他组(P<0.05),而在女性人群中则没有此差异(P=0.92)。在随访分析中,多因素线性回归模型显示血清IgM的变化量与TG的变化量呈正相关(P=0.04,标准化系数=0.882)。结论:这项横断面与队列研究是第一个显示在男性中血清IgM浓度随TG浓度变化的研究。这一结果提示我们IgM可能参与到了脂质代谢紊乱的病理过程当中,我们仍需进一步的研究去探索TG浓度升高引起Ig M浓度升高的具体机制。