研究核心亮点
1
农药 - 菌群 - 高血压三角关联
首次在人群中系统证实血清农药暴露与高血压风险显著相关，明确农药暴露通过改变肠道菌群结构、影响代谢与炎症通路，参与高血压发生发展。
2
菌群介导与交互放大风险
发现肠道菌群在农药致高血压中起关键介导作用，高农药暴露联合特定菌丰度升高，可使高血压风险大幅上升，揭示菌群 - 环境交互机制。
3
多组学 + 机器学习精准预测
结合宏基因组、孟德尔随机化与机器学习构建预测模型，AUC 达 0.897，为高血压环境风险筛查与早期预警提供高效可行工具。
引言
📣高血压患病率持续攀升，环境与菌群因素备受关注。
📣农药可扰乱肠道微生态并影响代谢炎症，而菌群失衡直接参与血压调控。
📣本研究旨在揭示农药暴露、肠道菌群与高血压的关联及介导机制，为高血压防控提供新靶点与策略。
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研究结果
研究背景
高血压是全球高发慢性病，环境化学物暴露是重要诱因。农药广泛使用带来持续暴露风险，同时肠道菌群紊乱与高血压密切相关。但农药、肠道菌群与高血压三者的关联及交互机制在人群中尚不明确，缺乏大样本实证与因果证据，亟需开展整合研究填补空白。
研究方法
纳入 218 名江苏成人，检测血清农药浓度与粪便宏基因组，构建环境风险评分；采用多因素回归、中介分析、孟德尔随机化验证因果；用 Lasso 筛选特征，训练 13 种机器学习模型，以 AUC 等指标评估预测效能。
01.基线特征与农药暴露:
本研究纳入 218 名受试者，169 人提供粪便样本用于菌群分析。研究人群平均年龄 62 岁，高血压患病率超八成，患者多伴随 BMI 偏高、蔬果摄入少及多项代谢指标异常。血清中检出 47 种高频农药，14 种与高血压风险上升相关，团队据此构建环境风险评分，证实农药复合暴露会显著增加高血压患病可能。
图1.农药暴露与高血压及肠道微生物群组成的关联分析。
02.农药暴露与肠道微生物群的关联:
研究按农药暴露水平将人群分为两组，高暴露组的农药含量明显更高。通过菌群网络与 PERMANOVA 分析发现，农药暴露和高血压状态会显著改变肠道菌群结构。其中苯达松对菌群影响最大，高暴露组特定细菌丰度明显改变，提示农药暴露是干扰肠道微生态的重要因素。
03.高血压中肠道微生物群组成和网络的改变:
研究发现，高血压患者的肠道菌群结构与正常人存在明显差异，虽然整体丰富度变化不大，但群落结构发生了显著分离。菌群的主要分布特征与血压、BMI 等临床指标密切相关。
具体表现为，有益菌（如产短链脂肪酸菌）减少，而潜在促炎菌增多。菌群网络分析显示，健康人的菌群关联紧密、网络庞大，而高血压患者的菌群网络处于 “破碎” 状态，模块分散，提示微生态稳定性下降。
图2.高血压患者与健康对照组微生物相互作用组的比较。
04.肠道微生物群与农药暴露对高血压风险的相互作用:
研究探索了农药暴露、肠道菌群和高血压三者间的相互作用。通过逻辑回归发现，一种名为长链杆菌的细菌会显著影响农药相关的高血压风险。
分层分析显示，当这种细菌含量较高时，农药暴露评分（ERS）导致高血压的风险急剧升高，风险值超过 9 倍。这表明该菌群可能像“放大器”一样，让个体对农药危害更敏感，共同推动了高血压的发生。
图3.ERS与肠道微生物群对高血压风险的交互作用。
05.肠道微生物群介导农药暴露与高血压之间的关联:
本研究通过线性回归发现，农药暴露评分越高，肠道菌群改变越明显，有益菌普遍减少，部分有害菌增多。功能分析显示高血压组多条代谢与炎症通路显著上调。双向中介分析证实，肠道菌群在农药致高血压中起重要介导作用，多种梭菌与特定菌种是关键介导节点。
图4.肠道微生物组在环境暴露与高血压关联中的功能整合。
06.机器学习模型的开发与解释:
本研究基于农药暴露、肠道菌群与临床指标，用 13 种机器学习模型预测高血压。经 Lasso 筛选 32 个关键特征，神经网络模型效果最优，AUC 达 0.897，预测可靠且临床实用性强。SHAP 分析显示，特定菌群、BMI 和总胆红素是判断高血压风险的最重要指标。
图5.基于SHapley加法解释（SHAP）的全局和局部模型解释。
文章小结
✅本研究证实血清中苯达松等多种农药暴露会升高高血压风险，构建的环境风险评分可有效评估复合暴露危害。农药暴露会改变肠道菌群结构与功能，特定菌属在其中起关键介导与交互放大作用。孟德尔随机化提示部分菌群与高血压存在因果关联，基于农药与菌群特征的机器学习模型可高效预测高血压风险，为防控提供新依据。
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