睡眠质量差的中年女性白细胞端粒较短

摘要

背景．越来越多的证据支持白细胞端粒长度(LTL)作为细胞衰老的生物学标记。睡眠不足是与年龄相关疾病的一个风险因素;然而，睡眠在多大程度上解释了LTL的变化尚不清楚。方法．本研究在245名健康的中年妇女(49-66岁)的社区居住样本中调查了自述睡眠时间、发病潜伏期和主观质量与LTL的关系。结果．虽然睡眠持续时间和发病延迟与LTL无关，但妇女报告较差的睡眠质量显示较短的LTL（，)，与年龄、身体质量指数、种族和收入无关(，，)．当分析限于睡眠模式的参与者慢性，较差的睡眠质量预测较短的LTL独立于协变量和感知心理压力。结论．本研究提供了第一种证据，即睡眠质量差的睡眠质量解释了LTL的显着变化，细胞衰老的标志物。

1.介绍

老年(65岁或以上)人口正以惊人的速度增长，预计到2030年，美国将超过7200万[1］.这种增长可能导致年龄相关的疾病，包括心血管疾病，糖尿病和各种形式的癌症的患病率。因此，对医疗保健系统的负担将是强大的，因此突出了鉴定细胞老化标志物的重要性，这些疾病的发病和进展均有症状。新兴的证据支持端粒长度作为相关疾病率的相关和潜在机制。端粒是帽染色体末端，赋予染色体稳定性的DNA-蛋白质复合物[2，3.］.较短的白细胞端粒长度是几种慢性疾病的推定危险因素，包括高血压[4),动脉粥样硬化(5， 2型糖尿病[6，7，并预测心血管疾病和全因死亡风险[8- - - - - -10.］.

与端粒长度有几种心理和行为因素，包括心理窘迫[11.]人格特征[12.]， 不良的饮食习惯 [13.]， 吸烟 [14.，15.，过着久坐不动的生活方式[16.，17.］.有趣的是，睡眠，一种往往随着年龄恶化而来的可修改的健康行为[18.]，并反复预测慢性病的发病率[19.- - - - - -21.]，尚未评估。现有实验室和流行病学证据支持破坏睡眠和几种可粘性生物途径的关联，包括细胞免疫功能的变化[22.];然而，这项工作尚未扩展到细胞老化的标记，例如端粒长度。

目前的研究的目的是在中西亚中年健康妇女样本中检查睡眠持续时间和睡眠质量的关联，睡眠持续时间和睡眠质量与白细胞端粒长度（LT1）。基于现有的睡眠文献，假设较短的睡眠持续时间和较差的睡眠质量与短LT1相关。

2.方法

2.1。参与者

263名年龄在50到65岁之间的健康女性通过传单和海报在旧金山湾区被招募。参与者是一项正在进行的为期一年的端粒长度变化前瞻性研究的一部分，研究内容是了解一个人的端粒长度对行为和心理压力的影响。如果参与者(a)在过去5年内有任何癌症诊断，(b)在过去10年内有任何癌症治疗，包括化疗、放疗和/或长期免疫抑制治疗，(c)诊断为自身免疫性疾病(如类风湿性关节炎)，或(d)当前吸烟状态，则被排除在研究之外。15名有癌症病史的参与者被进一步排除在本研究之外。根据参与时的自我报告评估，参与者没有严重疾病。在当前的研究中，另外两名参与者缺少LTL，一名参与者缺少主观睡眠质量，因此245名参与者拥有完整的数据。该研究方案由加州大学旧金山分校的机构审查委员会批准。

２.２.过程

有兴趣的妇女通过电话筛查达到资格标准，在抵达第一次访问时提供了知情同意。所有妇女都参加了早晨的血液绘制，用于LTL测量。训练有素的研究助手然后完成了所有女性的人类测量测量。最后，他们在吃完早餐后立即完成了一种社会渗目​​，心理和健康行为调查问卷。

2.3。睡眠措施

自我报告的睡眠测量方法采用的问题改编自匹兹堡睡眠质量指数[23.］.具体来说，参与者被要求就过去一周的睡眠情况回答以下问题:“你晚上通常什么时候睡觉?”“每晚通常要花几分钟才能入睡?”“你早上通常什么时候起床?”“你每晚实际睡了多少小时?”以及“你如何评价自己的睡眠质量?”(1)非常差(5)非常好)，从而分别提供卧床时间、持续时间、睡眠开始潜伏期和睡眠质量的自我评估。这些单项睡眠测量方法在流行病学研究中很常见，并与各种负面健康结果有关[24.- - - - - -27.］.最后，参与者被问及他们过去一周的睡眠模式是否代表他们过去3个月的典型睡眠模式(典型vs非典型)。这为报告的睡眠测量的长期性提供了重要信息。

2.4。心理措施

参加者亦须完成“感知压力量表”[28.]评估心理压力水平。这种10项措施广泛用于评估压力感知，包括感觉不堪重负，失控，并在过去一个月内压力的感觉。

2．5．白细胞端粒长度

收集在10毫升肝素管（Becton-Dickinson，Franklin Lakes，NJ，USA）中收集了空中的早晨血液。全血在-80℃下储存在1mL的螺旋帽Eppendorf管中，使用Qiaamp血液迷你套件（QIAGEN Inc.）分批制备DNA。通过QPCR由Cawthon的已发布方法调整的QPCR测量端粒长度[29.]和林等人。[30.］.在具有384管容量的罗氏Lightcycler 480实时PCR仪(罗氏诊断公司，印第安纳波利斯，IN)上进行，端粒热循环profile包括T(端粒DNA) PCR循环:在96°C变性1秒，在54°C退火/延伸60秒，荧光数据收集，30个循环。自行车S(单拷贝基因)PCR:变性在95°C,持续15秒,退火在58°C为1秒,在72°C扩展20秒,8个周期,其次是变性1秒的96°C,退火在58°C为1秒,在72°C扩展20秒钟,控股在83°C与数据收集5秒,35周期。端粒PCR引物为tel1b (5 ' -CGGTTT(GTTTGG)5GTT-3 ')，终浓度为100 nM, tel2b (5 ' ggcttg (CCTTAC)5CCT-3 ')，终浓度为900 nM。单拷贝基因(人-球蛋白)PCR的引物为hbg1 (5 ' gcttctgacacaactgttcactagc -3 ')和hbg2 (5 ' -CACCAACTTCATCCACGTTCACC-3 ')，最终浓度为700 nM。最终反应混合物含有20 nM三盐酸，pH 8.4: 50 mM KCl;200年米每个核苷酸;1% DMSO溶液;0.4x Syber Green (Invitrogen公司，美国加州卡尔斯巴德);22 ng大肠杆菌DNA (MP Biomedicals, Solon, Ohio, USA);0.4单位铂质Taq DNA聚合酶(Invitrogen公司，Carlsbad，加利福尼亚州，美国)和0.5-10 ng基因组DNA每11L反应。每次PCR都包含26、8.75、2.9、0.97、0.324和0.108 ng的参考DNA(来自HeLa癌细胞)试管，以便通过标准曲线测定每个样本中靶模板的数量相对于参考DNA样本。该方法的其他细节可以在Lin等人的文章中找到[30.］.端粒长度以碱基对表示。该方法是可靠的，可与其他方法媲美，如southern blot [31］.

2.6。统计分析

所有分析都使用SPSS版本18.0进行。线性回归模型检查了睡眠变量与LTL的关联，调整了已知与过去的研究中已知与LTL相关的一组标准协变量（年龄，体重指数，种族和收入）。为了确定睡眠和LTL之间的关系是否通过心理应激更好地占据了心理应激，进行了单独的分析，在第一步中进入第一步，在第二步中的第一次感知应力，第三步中的睡眠变量。最后，因为现有证据表明持续的心理社会因素对端粒长度的影响比更多的瞬态因素相比[11.，最后进行了分析，我们将样本限制在那些睡眠测量结果代表他们“典型”睡眠的参与者。重要的是，因为之前的调查支持睡眠时间与死亡率呈u形关联[32，也检验了非线性模型。

结果

３.１.描述性统计

研究样本的均值和标准差见表1．相关分析显示LTL与BMI呈负相关(，)．由于样本种族/种族的限制年龄范围和均匀性（84.5％高加索人），LTL与年龄和比赛无关。LTL与收入，抑郁症状和感知压力水平也无关。年龄较大的参与者更有可能报告较差的睡眠质量（，)和较长的睡眠开始潜伏期(，)．正如预期的那样，报告睡眠时间较短、睡眠质量较差和睡眠开始潜伏期较长的参与者更有可能报告更高水平的感知压力()．

3.2。睡眠和端粒长度

长期睡眠时间与卧床睡眠时间之间的双变量相关性(，),持续时间(，）和睡眠起来延迟（，）未能支持这些变量与LTL相关联的假设。此外，LTL与睡眠持续时间之间的非线性关联几乎没有备份。但是，较差的主观睡眠质量与短LT1相关联（，)．表格2显示线性回归模型的结果调整研究协变量(年龄，BMI，种族和收入)。在这方面，不佳的睡眠质量预测更短的LTL不依赖协变量。

为了确定睡眠质量和LTL之间的关系是否符合感知压力的水平，我们计算了一个单独的回归。在这方面，调整感知应力的水平，睡眠质量与LTL之间的关系减少了低于统计学意义（， se = 29.52，)．在后续分析中，我们调查了在过去3个月自我报告睡眠质量很典型的参与者中是否也存在同样的关系()．如图所示1，当样本仅限于这些参与者时，睡眠质量成为LTL的独立预测因子，在调整协变量和感知压力后仍然显著(， se = 34.44，)．

4.讨论

这项研究在健康的中年女性样本中提供了睡眠质量和白细胞端粒长度(免疫细胞老化的标志)之间关联的初步证据。具体来说，我们发现报告主观睡眠质量较差的女性LTL较短，且与年龄、体重指数、种族和收入无关，因此，我们提供了初步证据，证明LTL可能反映了睡眠和年龄相关疾病之间的潜在生物学机制。

在整个样本中()，感知压力的水平解释了睡眠质量和端粒长度之间关系的差异。然而，当分析仅限于那些过去一周的睡眠质量与过去三个月的睡眠质量相当的参与者时(），睡眠质量是LTL的重要预测因子，独立于感知的压力，表明睡眠问题的慢性可能是本协会的重要限定。这与对护理压力和LTL的先前调查一致，这发现持续的护理持续时间而不仅仅是护理人员与Telomere Driation相关联[11.］.

睡眠质量和端粒归因之间的生物学机制仍有待阐明。事实上，紊乱的睡眠质量与皮质醇分泌有关[33，增强的自主激活[34，促炎细胞因子的产生增多[35]，这可能有助于LTL的变化。最近的工作表明，除了成为细胞衰老的有前途的生物标志物之外，LTL还可能是疾病发病机制的重要贡献者[36];缺乏端粒酶的啮齿动物模型表明，端粒磨损是导致线粒体损伤、氧化应激增加以及心肌组织结构和功能损伤的一种机制[36］.与此相关的是，长期睡眠紊乱可能与端粒酶活性下降有关;然而，还没有研究检验端粒酶活性是否因睡眠质量或睡眠时间长短而变化。

目前的研究有一些局限性。该研究的横断面性质排除了任何关于睡眠质量和LTL的因果推论。此外，我们依赖于自我报告的睡眠测量，超过67%的参与者描述他们的睡眠“相当好”或“非常好”。未来的研究将受益于使用更生态有效的睡眠测量方法，包括家中多导睡眠记录仪和活动记录仪，以及在睡眠质量差异较大的人群中取样;后者可以通过纳入更全面的主观睡眠质量测量来实现。重要的是，目前这项研究的参与者主要是受过良好教育的白人，属于高收入阶层，而且只包括女性。因此，目前的研究结果可能仅限于这一女性样本，在更多样化的参与者样本中，睡眠的其他成分，如持续时间和潜伏期，可能与LTL有关。此外，虽然评估了感知压力，但其他相关的心理结构和压力生活事件的测量通常与睡眠质量有关，在这里没有测试。这一点很重要，因为有越来越多的证据表明，童年创伤是晚年LTL短的有力预测因素[37，38］.还需要更多的研究来确定心理因素在多大程度上可以解释睡眠质量和长时间睡眠之间的关联。最后，我们没有评估临床睡眠障碍的存在，如阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)，在本研究中。这是一个重要的问题，因为患有阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的成年人的LTL较无阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的成年人短[39］.值得注意的是，儿童OSA的存在与长时间的LTL有关[40］.虽然OSA对LTL的影响还需要进一步明确，但本研究中睡眠质量与LTL的关系与BMI无关，BMI是OSA的常见相关因素。

与年龄有关的疾病患病率的惊人增长表明，应该更加重视识别细胞衰老的生物标志物和可能减缓发病率的可改变行为。目前的研究提供了第一个证据，表明较差的主观睡眠质量与较短的LTL有关，使用前瞻性样本和客观睡眠测量的进一步研究是有必要的。睡眠是一种可改变的健康行为，虽然LTL的临床意义仍有待阐明，但这项研究提供了有希望的结果，即睡眠质量可能是解释细胞衰老和后期健康变化的重要因素。

承认

作者感谢Robert Wood Johnson Foundation Health＆Society Scholary Schoolars计划，以获得其财务支持。

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