更全面看待失智症風險
一項針對 499,992 名英國生物資料庫（UK Biobank）參與者的研究，發現 76 項環境、生活型態與社會因素和失智症相關，涵蓋空氣污染、睡眠、就業、居住環境及身體活動等面向。中位追蹤時間為 15.3 年，期間有 8,881 人罹患失智症，其中 4,000 人罹患阿茲海默症。
目錄
研究人員檢視了 193 項暴露因素，而非只聚焦於少數常見的健康習慣。在 76 項與阿茲海默症及相關失智症有關的因素中，45 項與較高風險相關，31 項則與較低風險相關。另一項分析則找出 34 項特別與阿茲海默症相關的因素。
研究團隊也將暴露資訊整合為「暴露組風險分數」（Exposomic Risk Score）。分數最高四分之一的參與者，其失智症相對風險接近分數最低四分之一者的三倍。這項結果呈現的是多項因素共同形成的模式，並非某一種食物、習慣或居住安排的影響。
最重要的提醒是，相關性不能證明因果關係。這項研究無法證明吃起司能預防失智症、租屋會造成失智症，或改變任何單一因素就能產生研究中觀察到的群體差異。
研究人員測量了什麼
這項研究由哈佛大學陳曾熙公共衛生學院、哈佛醫學院及合作機構的科學家帶領，於 9 月 29 日刊登在《阿茲海默症與失智症》（Alzheimer's & Dementia）。哈佛醫學院於 10 月 8 日介紹研究結果。
哈佛陳曾熙公共衛生學院博士後研究員李晨爽（Chenshuang Li）為第一作者。環境健康與暴露組學助理教授高鵬（Peng Gao）及哈佛醫學院的奇拉格・帕特爾（Chirag Patel）為通訊作者。哈佛陳曾熙公共衛生學院的研究公告將這項工作描述為對環境暴露與失智症進行廣泛的系統性評估。
研究人員使用英國生物資料庫長期蒐集的健康、基因及生活型態資料，進行全暴露組關聯研究。公告指出，帕特爾與高鵬為共同資深作者。
這種研究方法檢視的是「暴露組」（exposome），也就是人們一生中接觸到的環境影響。此處所指的暴露組，除了空氣或物理環境中的物質，也包括社會與行為處境。研究人員將暴露因素分為五大類：
- 化學暴露，包括空氣污染物與藥物使用。
- 物理暴露，例如噪音。
- 生活型態因素，包括飲食、運動與睡眠。
- 社會條件，包括教育與經濟狀況。
- 生態系統，包括取得綠地的機會。
這些類別說明了研究檢視的範圍，並不代表其中每個例子都與失智症相關。
經濟狀況的關聯較為明顯
與有工作者相比，失業者罹患失智症的風險高出 72%；經濟困難則與風險高出 39% 相關。教育程度較低，以及包括租屋而非自有住宅在內的居住狀況，也與較高風險相關。
另一方面，家庭收入較高，以及與配偶或伴侶同住，則與較低風險相關。與伴侶同住的風險低 22%。這些數字是不同群體之間的相對比較，並非個人罹患失智症的機率降低了若干百分點。
居住結果尤其需要謹慎解讀。租屋可能與收入、住宅品質及其他本身可能影響健康的情況有關。這項分析無法證明擁有房屋能保護大腦，或購屋就能降低失智症風險。
同樣的問題也適用於各項社會因素。教育、就業、收入與健康彼此相關。將這些因素一併研究，能更全面呈現風險樣貌，但無法完全區分各因素的個別影響。
污染與用藥的解讀方式不同
二氧化氮暴露程度較高，與失智症風險較高相關。二氧化氮是由汽車廢氣與燃料燃燒產生的空氣污染物，因此這項發現不僅與個人行為有關，也涉及人們居住的環境。
服用較多藥物也與較高風險相關，但研究人員提醒，不應將此解讀為藥物直接造成失智症。服用多種藥物的人可能患有多種慢性疾病，因此用藥數量也可能反映潛在疾病及較複雜的健康需求。
這些結果說明，看似相近的統計結果，背後可能需要不同解釋。污染是一種環境暴露，而用藥可能是既有疾病的指標。這項研究並不支持為了降低失智症風險而停用處方藥。
睡眠與活動呈現不同趨勢
目前吸菸、不當飲酒、白天經常打盹，以及睡眠時間異常短或長，都與較高的失智症風險相關。睡眠結果包括每晚睡眠時間約少於七小時或多於八小時的情況。
為了休閒而散步、其他運動、園藝，以及耗費體力的家務或庭院工作等活動，則與較低風險相關。這些例子不只包括正式運動，也涵蓋日常生活中的活動。
睡眠與活動的關聯方向也不容易判定。在確診失智症之前，早期認知變化就可能影響一個人的睡眠時間、白天是否打盹，以及身體活動量。
這種情況稱為反向因果：新發疾病改變了被測量的行為，而不是該行為導致疾病。研究人員指出，這是需要進一步研究、才能將這些關聯視為預防目標的原因之一。
飲食與裝置使用的結果不是處方
較常食用起司與禽肉，和較低的失智症風險相關；從不吃雞蛋則與較高風險相關。使用電腦時間較長，以及較常使用手機，也與較低風險相關。
這些結果引人注目，但並不能證明在飲食中增加起司，或花更多時間使用手機，就能預防失智症。飲食選擇與科技使用可能和教育程度、收入、其他飲食習慣及個人既有健康狀況有關。
這個問題稱為混雜因素。一項獨立因素可能同時影響被測量的暴露與罹病可能性，因而使關聯難以解讀。例如，社經條件的差異可能有助於解釋裝置使用相關的結果，而非裝置本身具有保護作用。
因此，這項研究提供的是值得進一步探究的線索，而非購物清單或螢幕使用時間建議。它更廣泛的貢獻，在於將這些日常行為與社會條件及環境暴露納入同一項分析。
綜合風險分數呈現什麼
暴露組風險分數整合生活型態、經濟與環境資訊，區分出失智症風險不同的群體。與分數最低四分之一相比，第二四分之一的風險為 1.43 倍，第三四分之一為 1.83 倍，最高四分之一則為 2.97 倍。
換算為相對增幅，分別是 43%、83% 及 197%。風險逐步升高，顯示綜合暴露狀況有助於掌握研究族群的風險差異。
這並不能確定個人罹患失智症的絕對機率。整體研究族群中，499,992 名參與者有 8,881 人確診，約占追蹤期間參與者的 1.8%。這個簡單比例並非任何特定分數群體的風險，也不應乘上風險比率來估算個人的罹病機率。
相對比較與絕對機率回答的是不同問題，這點相當重要。風險接近三倍，不代表最高分數群體中的人必然罹患失智症，也無法指出是哪一項暴露造成差異。
預測能力有所提升，但臨床用途尚未確立
在以人口統計資訊（包括年齡與性別）及 APOE 基因型為基礎的預測模型中，加入環境與生活型態暴露資訊後，預測能力有所提升。APOE 是一種基因，其不同變異可能影響罹患阿茲海默症的易感性。基因易感性不等於確診，也不代表疾病必然會發生。
研究人員使用英國生物資料庫資料集中的不同部分來建立及測試模型。這是在研究內進行的一項有用檢驗，但兩部分資料都來自同一個基礎族群。
研究人員表示，這項分數仍須在其他更多元的族群中驗證，才能用於臨床實務。研究結果顯示，暴露資訊在這項分析中提升了預測能力，但不代表此分數已可用於常規醫療決策。
這項限制也影響研究結果在英國以外地區的應用，包括韓國。由於族群特性、暴露模式與社會情況有所不同，不能假設相同分數在其他地方也能同樣準確地預測。
研究結果支持什麼，哪些仍未確定
多數暴露資訊來自研究開始時的資料，因此之後幾年間就業、居住、睡眠、飲食或污染暴露的變化可能未被記錄。未測量的因素及尚未確診的早期疾病，也可能影響研究觀察到的關聯。
《刺胳針》（The Lancet）一項委員會的估計指出，可調整的潛在因素可能占失智症風險的最高 45%。這不是本研究的結果，也不代表研究參與者中有 45% 的確診病例，能透過改變這 76 項相關暴露而避免。
哈佛研究的貢獻更為具體：它顯示可以將行為、社會條件、環境暴露與基因資訊一併檢視，以增進對失智症風險的了解與預測。研究也支持進一步探討同時處理多項暴露的介入措施，而非假設單一改變就能重現綜合分數所呈現的結果。
哈佛陳曾熙公共衛生學院的公告中，研究共同作者主張，針對多項可調整暴露制定預防策略，可能有助於減輕失智症負擔。他們如此描述這項工作：
這可能是減輕日益加重的失智症負擔不可或缺的一環。
哈佛陳曾熙公共衛生學院新聞稿改寫而成的哈佛醫學院公告，提供了完整的預防策略說明：
研究結果可支持制定多面向介入策略，針對可調整的暴露因素預防阿茲海默症及相關失智症；作者指出，這項工作「可能是減輕日益加重的失智症負擔不可或缺的一環。」
研究發表的時間安排如下：
- 9 月 29 日：研究刊登於《阿茲海默症與失智症》（Alzheimer's & Dementia）。
- 10 月 8 日：哈佛醫學院介紹研究結果。
下一步的科學工作，是在其他族群中驗證研究結果，並進一步探討哪些關聯反映可改變的致病因素。目前尚未公布完成驗證的日期。
重點整理
- 研究追蹤 499,992 名英國生物資料庫參與者，中位追蹤時間為 15.3 年，檢視了 193 項暴露因素。
- 研究人員找出 76 項與失智症相關的因素，以及 34 項特別與阿茲海默症相關的因素。
- 就業、財務、居住環境、污染、睡眠、身體活動與飲食都在相關因素之列。
- 綜合暴露分數最高四分之一者，其相對風險為最低四分之一者的 2.97 倍。
- 研究結果顯示的是相關性，並未證明個別暴露會造成或預防失智症。
- 預測模型在用於臨床之前，仍須在其他族群中驗證。
