2025年4月29日，《STROKE》期刊發表了一項研究，利用NHANES數據庫探索膳食纖維攝入量和卒中風險的關聯，研究還采用了兩樣本孟德爾隨機化方法，以探究兩者的因果關聯[1]。研究顯示：膳食纖維攝入量與卒中風險呈負相關，孟德爾隨機化分析進一步證明了膳食纖維與小血管卒中風險降低的因果關聯

原文鏈接：https://www.ahajournals.org/doi/full/10.1161/STROKEAHA.124.049093

研究背景

全球致死致殘的原因中，卒中一直都位居前列。現有研究表明，增加膳食纖維攝入量可以降低卒中風險，但受到樣本量、研究方法、疾病分類等各方面的限制，膳食纖維對卒中的保護作用并不明確。

孟德爾隨機化分析是一種基于遺傳變異的流行病學因果推斷方法，通過模擬隨機對照試驗的邏輯，評估暴露和結局的關聯。本研究利用美國國家健康與營養調查數據庫（NHANES）的數據，并采用兩樣本孟德爾隨機化方法，嚴格評估膳食纖維攝入量和卒中的潛在關聯和因果關聯。

注：支持本研究分析的相關數據可通過以下網址獲取：

• https://www.cdc.gov/nchs/nhanes

• https://gwas.mrcieu.ac.uk/

研究方法

研究人群

研究對象選自NHANES數據庫1999-2018年的調查數據。排除標準如下：

(1) 18歲以下；

(2) 卒中問卷數據不完整或缺失；

(3) 孕婦；

(4) 缺乏膳食纖維攝入信息；

(5) 缺乏協變量數據。

研究設計

研究分為兩個階段：

初始階段：分析膳食纖維攝入量與卒中發病率的關聯，并進一步分析膳食纖維攝入量與卒中幸存者全因死亡率的關聯。

圖 . A 纖維攝入量與卒中的關聯；B纖維攝入量與卒中患者全因死亡的關聯

第二階段：基于全基因組關聯研究提取膳食纖維和卒中的匯總統計數據，使用兩樣本孟德爾隨機化分析，通過這種創新方法，為前述觀察到的關聯提供遺傳基礎，從而建立因果關聯。

卒中的判定

參與者在訪談中表示曾有專業醫學人員告知其有卒中診斷史，研究歸為卒中組，反之則為非卒中組。卒中包括任意卒中、任意缺血性卒中、大動脈卒中、心源性卒中和小血管卒中。

膳食纖維攝入量的判定

統計參與者面訪時回憶之前24小時內(午夜零點為界)攝入的飲食種類、數量，以NHANES使用的食物成分表量化其包含的能量、營養素等成分含量。

完整的方法詳見 NHANES 膳食訪談程序手冊：

https://wwwn.cdc.gov/nchs/nhanes/continuousnhanes/questionnaires.aspx?Cycle=2019-2020

研究使用根據個體體重調整后的膳食纖維攝入量。根據膳食纖維量的三分位數將參與者分為三組：T1，≤10.9 g/天；T2，10.9～18.3 g/天；T3，≥18.3 g/天。

評估死亡率結局

該研究評估的主要結局為全因死亡率，生存數據從數據收集基線時間開始，直至死亡或設定日期（2019年12月31日)。

協變量

根據與卒中的相關性、既往相關研究的選擇，該研究篩查出15個協變量：

• 人口統計學特征：年齡、教育水平、性別、種族、婚姻、貧困收入比（PIR，數值越低越貧困）、身體質量指數(BMI)

• 飲食因素：能量攝入、碳水化合物攝入

• 疾病狀況：高血壓、糖尿病（醫生診斷）、高脂血癥（自我報告高膽固醇或總膽固醇水平≥5.17 mmol/L）、冠狀動脈疾病（自我報告）

• 生活習慣：吸煙、飲酒

統計分析

研究使用Logistic回歸來探索膳食纖維攝入量與卒中發病率的關聯，采用限制性立方樣條分析兩者的劑量反應關系；使用Kaplan-Meier曲線和Cox回歸模型評估纖維攝入量與全因死亡率的關聯，同樣使用限制性立方樣條分析兩者的劑量反應關系。

研究報告了4個模型的分析結果：

• 未調整模型

• 模型1：調整了參與者的年齡、性別、BMI 和種族

• 模型 2：進一步調整了參與者的教育程度、PIR 和婚姻狀況

• 模型 3：全面調整了全部的15個協變量

孟德爾隨機化分析

該分析模型基于三個假設評估暴露與結局的因果關系：

• 工具變量單核苷酸多態性(SNP)與膳食纖維具有很強的相關性；

• 基因變異與其他混雜因素無關

• SNP對卒中的影響完全通過膳食纖維介導

圖 . 孟德爾隨機化模型

研究結果

基線特征

研究最終納入NHANES 數據庫中39010名參與者進入分析，平均年齡47.1歲，50.24%為女性。

膳食纖維攝入量與卒中的關聯

將膳食纖維攝入量作為連續變量，在完全調整模型（模型3）中，膳食纖維攝入量與卒中呈負相關（OR=0.98；95%CI 0.97-0.99；p＜0.0001）。

將膳食纖維攝入量作為分類變量，四個模型均顯示膳食纖維攝入量對卒中具有保護作用。如在完全調整模型（模型3）中，與T1攝入量相比，T2和T3組卒中風險分別下降了19%和29%。以上所有模型的趨勢p值均＜0.001，提示隨著膳食纖維攝入量的增加，卒中風險呈現出下降趨勢（p<0.001)。所有模型中，保護作用在T3組最強，此時膳食纖維攝入量超過18.3g/d，卒中風險最低。

圖. 膳食纖維攝入量和卒中風險的關聯

多因素調整樣條回歸模型顯示，膳食纖維攝入量與卒中風險呈穩定的線性負相關（非線性p=0.566），且隨著膳食纖維攝入量的增加，卒中風險呈穩步下降趨勢。

圖 . 多因素調整樣條回歸分析A.膳食纖維攝入量和卒中風險；B.按飲酒狀態分層

膳食纖維攝入量和全因死亡率的關聯

納入1453位參與者，平均隨訪時間為6.9年，其中650位參與者死亡。

Cox回歸分析：除未調整模型，其他模型中均顯示膳食纖維攝入量與全因死亡率呈負相關，且膳食纖維攝入量的增加與全因死亡率的下降顯著相關(p<0.001)。如在完全調整模型（模型3）中，與T1相比，T2和T3組全因死亡風險分別下降23%和32%。

圖 . 膳食纖維攝入量和全因死亡率的關聯

Kaplan-Meier生存曲線分析：按照高膳食纖維攝入量與低膳食纖維攝入量分組，二者全因死亡率存在顯著差異(p=0.02)，高膳食纖維攝入量組的卒中患者生存率更高。按照三分位數T1、T2、T3分組，也顯示了同樣的結果，反映了膳食纖維對卒中后預后的潛在影響。

圖. Kaplan-Meier生存曲線A.高膳食纖維攝入量組與低膳食纖維攝入量組，B. T1、T2、T3分組的卒中患者生存情況

孟德爾隨機化分析

基于逆方差加權法，未觀察到纖維攝入量與缺血性卒中、大動脈卒中或心源性卒中之間有因果關聯，但纖維攝入量與小血管卒中之間存在因果關聯。具體而言，膳食纖維攝入量增加與小血管卒中風險降低存在顯著相關性(OR=0.8326；95%CI0.7051-0.9833；p=0.0309)。

圖 .孟德爾隨機化分析，評估膳食纖維攝入量與小血管卒中的因果關系

研究基于NHANES十年的數據，納入了足夠多的樣本量，采用了多種分析方法探討膳食纖維攝入對卒中預防和預后的影響。

膳食纖維攝入量與卒中發病率顯著負相關，特別是調整所有混雜因素后，膳食纖維攝入量超過約18.3g/天時，卒中風險最小，預防效果最顯著。該關聯可能存在多種潛在生物學機制，主要是調節炎癥，比如抑制白介素等炎癥標志物水平，進而抑制動脈粥樣硬化，降低卒中風險。膳食纖維，尤其是可溶性纖維，還可以有效調節血脂，降低膽固醇水平，改善動脈粥樣硬化，膳食纖維還對腸道菌群存在積極影響。

研究發現，膳食纖維攝入與全因死亡率相關，高膳食纖維攝入量可提高卒中患者的生存率。該結果與既往的一些研究結果一致。

遺傳因素對膳食纖維攝入的影響十分復雜，研究顯示基因介導的高膳食纖維攝入在降低小血管卒中風險方面有效。纖維的代謝產物，如短鏈脂肪酸，可以調節炎癥反應，介導膳食纖維對小血管卒中的潛在因果保護作用。

研究局限性

• 研究使用的數據來自于美國人群，但全基因組關聯研究數據主要來自歐洲人群，可能會影響研究結果的廣泛適用。

• 研究僅關注總膳食纖維攝入量，而未區分不同的纖維來源。而且選擇纖維表型時使用了相對較寬的閾值，可能會導致結果偏倚，且無法探究纖維類型對卒中的影響。

• 當前遺傳工具缺乏組織特異性表達數據，可能會限制對某些機制的深入了解。

• 分析基于統計模型，需要實驗研究來驗證真正的生物學機制。

結論

• 膳食纖維攝入量與卒中發病率及卒中相關全因死亡率之間存在顯著負相關。
  

• 膳食纖維攝入量不足的問題普遍存在，卒中患者尤其需要注重增加攝入。
  

• 需要隨機對照試驗，來真正確定增加膳食纖維攝入對卒中死亡風險的影響。

參考文獻：

Stroke. 2025 Jul;56(7):1786-1798. doi:10.1161/STROKEAHA.124.049093.