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2021年世界听力报告显示全球超过15亿人有听力损失，其中4.3亿人听力较好的耳朵有中度或以上程度的听力损失；据估计，到2050年，将有25亿人患有不同程度的听力损失[1]。噪声不仅导致特定的听力损伤，如内耳中不可逆的噪声性听力损失（noise-induced hearing loss，NIHL），而且还会对神经、心血管和内分泌系统造成非特异性损伤[2-3]，如精神疾病和障碍[4]、高血压、血脂和血糖异常等[5]。研究表明，NIHL具有个体易感性[6]，遗传因素和基因-环境相互作用在NIHL的发展中发挥了重要作用[7]。2005年进行的一项双生子研究结果表明，噪声敏感有家族遗传性，NIHL的遗传性约为36% [8]。根据国内外的相关研究，目前有50多个基因的多个单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism，SNP）与NIHL的易感性有关。
噪声诱导耳蜗毛细胞凋亡和坏死是NIHL的机制之一，而细胞凋亡是由特定基因控制的细胞独立程序性死亡[9-10]。目前，很多研究表明细胞骨架与细胞凋亡有关，形成细胞骨架微丝的丝状肌动蛋白（F-actin），其重排与细胞凋亡率呈正相关[11]，而TRIO和F-肌动蛋白结合蛋白（TRIOBP）是一种细胞骨架相关蛋白，能促进细胞骨架重组、细胞的增殖和迁移[12]，进而可能影响细胞凋亡。研究表明，耳蜗毛细胞中立体小根的形成与特定类别的TRIOBP异构体，即TRIOBP-1、TRIOBP-4和TRIOBP-5三种变体有关[13]。消融人类和小鼠TRIOBP-4和TRIOBP-5亚型的突变可导致严重耳聋[14]，TRIOBP异构体突变会导致DFNB28隐性非综合征性听力损失[15]。目前，国外也已有研究表明TRIOBP的多态性与听力障碍或听力困难有关[16-17]。本研究旨在通过对汽车制造厂的噪声接触工人的调查，研究TRIOBP基因多态性对NIHL的影响，为NIHL高危人群的疾病防控提供新的理论依据。
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本研究于2020年1月至12月选择广州市汽车制造企业中进行职业健康检查的噪声接触工人为研究对象。研究对象工作相对固定，在生产过程中的流动性较低。本研究以234名双耳高频听力阈值大于25 dB的噪声接触工人作为高频听力损失组，对照组按以下标准进行1∶1匹配：（1）与高频听力损失组同一企业、同岗位、同部门；（2）双耳纯音听力阈值在任一频段（包括500、1 000、2 000、3 000、4 000和6 000 Hz）中≤ 25 dB；（3）年龄（± 3岁）且接触噪声工龄（± 1年）相近。本研究纳入标准：（1）职业噪声接触累计时间 > 1年[噪声接触时间≥ 8 h/d或40 h/周，噪声声级≥ 80 dB（A）]；（2）男性；（3）年龄：18 ~ 45岁。排除标准：（1）头部外伤、耳毒性药物使用及家族性耳聋病史；（2）外耳道或鼓膜异常；（3）提示传导性听力损失或混合性听力损失的纯声听力阈值测试结果；（4）既往有日本脑炎、风湿病、腮腺炎、麻疹、风疹等传染病史。
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体格检查由职业健康检查员根据每名受试者的标准协议进行。对受试者进行了身高、体重和纯音听阈测试。使用EDTA抗凝剂负压玻璃管收集受试者的空腹外周全血。使用贝克曼AU-680自动生化分析仪测量谷草转氨酶（AST）、谷丙转氨酶（ALT）、总胆固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）和高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）等生化参数。检查指标结果的判定和分类，肝功能：ALT和AST活性在0 ~ 40 μ/L范围内为正常；总胆固醇 < 5.2 mmol/L属于正常，5.2 ~ 6.1 mmol/L处于边缘升高，≥ 6.2 mmol/L属于升高；甘油三酯正常范围为0.45 ~ 1.70 mmol/L；根据《中国成人血脂异常防治指南》，LDL-C < 3.37 mmol/L（130 mg/dL）为合适范围，3.37 ~ 4.12 mmol/L（130 ~ 159 mg/L）为边缘升高，≥ 4.13 mmol/L（160 mg/dL）为升高；根据《血脂异常防治建议（2015版）》，成年男性的HDL-C在1.16 ~ 1.42 mmol/L（45 ~ 55 mg/dL）范围内为正常。
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问卷调查项目包括一般信息、职业史、个人史和既往史。一般信息包括年龄、文化程度和婚姻状况。职业史包括接噪工龄、每周工作时间（d）、手传振动接触情况、混合溶剂（甲苯、二甲苯、丙酮、甲醛、乙酸丁酯、氢氧化钠、乙酸乙酯、异丙醇、乙苯、乙二醇等）接触情况、噪声防护用品使用情况等。个人史包括吸烟频率、饮酒频率、每周体育锻炼（每次≥ 30 min）、每天通话时间、睡眠时间、每天听音乐玩游戏和使用耳机观看视频时间。既往史包括听觉系统症状（听力下降、耳鸣、耳痛等）。这项调查由受过专业训练的调查员进行，并通过面对面的方式调查收集信息。本次调查经广州市第十二人民医院医学伦理委员会批准，伦理号：第（2019065）号。
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根据GBZ/T 189.8—2007《工作场所物理因素测量第8部分：噪声》 [18]检测研究对象的噪声接触水平，对研究对象采用英国CASELLA公司生产的EDGE个体噪声剂量计测量8 h连续等效声级（LAeq，8 h），并评估其噪声暴露水平。用累计噪声暴露量（cumulative noise exposure，CNE）[19]量化每个研究对象噪声接触情况，计算公式为：
$$ {\rm{CNE}} = 10\;{\rm{lg}}\left[ {\sum\limits_{i = 1}^n {\left( {{T_i} \times {{10}^{{L_{\mathit{Aeq}{\rm{ }}/10}}}}} \right)} } \right] $$ (1) 式中，n为作业人员接触噪声作业的不同工作岗位总数；LAeq为等效连续A声级，dB（A）；T为各段接噪工龄，年。
另外按照国家有关标准规范对其他职业病危害因素：手传振动、混合溶剂（甲苯、二甲苯、丙酮、甲醛、乙酸丁酯、氢氧化钠、乙酸乙酯、异丙醇、乙苯、乙二醇等）等进行现场检测。
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在NCBI-SNP库（
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp/ ）中查找基因，依据相关参考文献标记疾病易感性结局，预测筛选的SNP的功能（http://snpinfo.niehs.nih.gov/ ），选择符合以下条件的SNP：（1）位于启动子区域（上游变体2 kB），5'UTR，外显子（错义，同义）以及3'UTR的功能性SNP；（2）中国北京汉族人群的最小等位基因频率（minor allele frequency in Han Chinese in Beijing，China，MAF in CHB） > 0.05；（3）单SNP位点检出率 > 90%。本次研究共挑选了TRIOBP基因的10个SNP位点，由于rs113910133和rs12628603检出率 < 90%，rs55745992和rs36219868为缺失型多态，这4个SNP未纳入之后的统计分析。 -
使用Thermo Fisher自动磁珠提取器提取样品DNA。血液样本使用Magpure Buffy Coat DNA Midi KF Kit试剂盒，NanoDrop 2000仪器进行OD值检测。质量分数1.25%的琼脂糖凝胶电泳检测，DNA质检合格，转移至96孔板，-20 ℃储存备用。采用MassARRAY SNP基因分型技术对SNP进行分型，TYPER 4.0软件获取原始数据及基因分型图。本研究所有DNA样本进行质检评估符合MassARRAY SNP分型DNA质量要求，并检查数据文件的完整性和准确性。
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使用SPSS 25.0统计软件进行分析。分类变量用频率、百分比来表示，组间差异采用Pearson χ2检验进行分析。服从正态分布的定量变量用均值±标准差（x ± s）表示，两组间差异采用t检验进行分析。对检测的每个基因型的频率进行了χ2拟合度检验，以验证是否符合Hardy-Weinberg平衡定律。用条件logistic回归分析校正目前已有的研究所表明与NIHL发病相关的变量。本次研究中纳入校正的因素包括年龄、文化程度、婚姻情况、CNE、手传振动接触、混合溶剂接触、使用噪声防护用品、吸烟频率、饮酒频率、每周体育锻炼（每次≥ 30 min）、每天通话时间、睡眠时间、每天听音乐玩游戏和使用耳机观看视频时间、听觉系统症状、BMI、ALT、总胆固醇、甘油三酯、LDL-C、HDL-C。使用OR（odds ratio）值及其95%CI来分析SNP与NIHL的易感相关性。P < 0.05为差异有统计学意义。
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两组研究对象的基本特征和生化指标差异见表 1和表 2。两组在接触混合溶剂、睡眠时间、听觉系统症状、ALT、LDL-C等方面的差异有统计学意义（P < 0.05）。与对照组相比，高频听力损失组有更多的工人接触过混合溶剂和睡眠时间延长。与高频听力损失组相比，对照组有更多的工人有听觉系统症状，以及ALT和LDL-C异常。
表 1 两组研究对象基本特征分布情况
[例数（占比/%）] 因素及分类 高频听力损失组（n = 234） 对照组（n = 234） χ2值 P值 年龄/岁 0.978 0.860 20 ~ 22 67（28.6） 72（30.8） 23 ~ 25 83（35.5） 87（37.2） 26 ~ 28 62（26.5） 53（22.6） ≥ 29 22（9.4） 22（9.4） 文化程度 3.280 0.070 高中或中专及以下 155（66.2） 136（58.1） 大学（大专）及以上 79（33.8） 98（41.9） 婚姻情况 0.399 0.528 未婚 170（72.6） 176（75.2） 已婚 64（27.4） 58（24.8） 接噪工龄/年 0.109 0.947 1.0 ~ 3.5 63（26.9） 66（28.2） 3.6 ~ 6.0 112（47.9） 111（47.4） ≥ 6.1 59（25.2） 57（24.4） 每周工作时间/d 0.146 0.702 ≤ 5 199（85.0） 196（83.8） > 5 35（15.0） 38（16.2） CNE/[dB（A）·年] 2.442 0.655 < 90.0 32（13.7） 43（18.4） 90.0 ~ 92.9 37（15.8） 35（15.0） 93.0 ~ 95.9 31（13.2） 28（12.0） 96.0 ~ 98.9 32（13.7） 26（11.1） ≥ 99.0 102（43.6） 102（43.6） 接触混合溶剂 6.981 0.008 否 212（90.6） 226（96.6） 是 22（9.4） 8（3.4） 接触手传振动 0.000 1.000 否 226（96.6） 226（96.6） 是 8（3.4） 8（3.4） 使用噪声防护用品 4.385 0.227 从不 7（3.0） 3（1.3） 偶尔（1 ~ 2次/周） 15（6.4） 12（5.1） 经常（3 ~ 5次/周） 45（19.2） 34（14.5） 几乎每次 167（71.4） 185（79.1） 吸烟频率/（支/d） 1.419 0.514 不吸烟 156（66.7） 161（68.8） 1 ~ 10 70（29.9） 69（29.5） ≥ 11 8（3.4） 4（1.7） 喝酒频率/（50 g/d） 3.384 1.184 不喝酒 158（67.5） 140（59.8） 1 ~ 5 62（26.5） 73（31.2） 6 ~ 10 14（6.0） 21（9.0） 每周体育锻炼（每次≥ 30 min） 2.602 0.449 从不 36（15.4） 29（12.4） 1 ~ 2次 153（65.4） 169（72.2） 3 ~ 5次 41（17.5） 33（14.1） 6次及以上 4（1.7） 3（1.3） 睡眠时间/h 4.005 0.045 < 7 43（18.4） 61（26.1） ≥ 7 191（81.6） 173（73.9） 每天打电话时间/min 1.440 0.837 < 1 30（12.8） 35（15.0） 1 ~ 16 141（60.3） 141（60.3） 17 ~ 30 35（15.0） 37（15.8） 31 ~ 45 16（6.8） 12（5.1） ≥ 46 12（5.1） 9（3.8） 每天戴耳机听音乐、打游戏、看视频时间 3.853 0.146 不听（≤ 30 min/次） 117（50.0） 99（42.3） 有时（30 min/次，≤ 3次/周） 107（45.7） 118（50.4） 经常（30 min/次，> 3次/周） 10（4.3） 17（7.3） 听觉系统症状 5.201 0.023 无 46（19.7） 28（12.0） 有 188（80.3） 206（88.0） BMI/（kg/m2） 3.201 0.362 < 18.5 26（11.1） 28（12.0） 18.5 ~ 23.9 153（65.4） 134（59.4） 24.0 ~ 27.9 45（19.2） 49（20.9） ≥ 28.0 10（4.3） 18（7.7） 表 2 两组研究对象生化指标情况
[例数（占比/%）] 生化指标 高频听力损失组（n = 234） 对照组（n = 234） χ2值 P值 ALT 4.558 0.033 正常 193（82.5） 174（74.4） 异常 41（17.5） 60（25.6） AST 3.799 0.051 正常 225（96.2） 215（91.9） 异常 9（3.8） 19（8.1） 总胆固醇 2.394 0.302 正常 188（80.3） 174（74.4） 边缘升高 37（15.8） 48（20.5） 升高 9（3.8） 12（5.1） 甘油三酯 0.903 0.342 异常 56（23.9） 65（27.8） 正常 178（76.1） 169（72.2） LDL-C/（mmol/L） 6.081 0.048 < 3.37 178（76.1） 154（65.8） 3.37 ~ 4.12 42（17.9） 62（26.5） ≥ 4.13 14（6.0） 18（7.7） HDL-C/（mmol/L） 0.814 0.666 < 1.16 38（16.2） 32（13.7） 1.16 ~ 1.42 84（35.9） 82（35.0） > 1.43 112（47.9） 120（51.3） -
使用拟合优度χ2检验对对照组人群中TRIOBP基因的SNP进行遗传平衡检验。除TRIOBP基因的rs5756795不符合Hardy-Weinberg定律（PHWE < 0.05）外，其他5个SNP在对照组人群中处于遗传平衡状态。见表 3。
表 3 TRIOBP基因遗传平衡检验
SNP位点 等位基因 基因型 基因型频数 理论基因型频数 χ2值 PHWE值 rs4821708 C/T CC 121 126 3.073 0.215 TT 11 16 CT 102 91 rs7284476 G/A AA 83 85 0.232 0.890 GG 35 37 GA 115 112 rs4239889 G/T GG 13 17 1.774 0.412 TT 120 124 GT 99 91 rs5756795 T/C TT 114 74 113.640 < 0.001 CC 84 44 TC 35 115 rs8140207 G/T GG 117 118 0.150 0.928 TT 18 19 GT 99 96 rs9610841 A/C AA 84 85 0.044 0.978 CC 36 37 CA 113 112 -
对两组研究对象的TRIOBP基因的5个SNP进行logistic回归分析，分析的响应变量是NIHL易感型，即二分类变量（高频听力损失和无听力损失）；预测变量为基因型以及表 1、表 2中差异有统计学意义（P < 0.05）的变量；OR是高频听力损失组与对照组两组暴露比值之比。结果发现，在校正了两组研究对象各人口学特征、行为特征以及生化指标之后，结果显示TRIOBP基因的5个SNP均不是NIHL易感型的影响因素（P > 0.05）。见表 4。
表 4 SNP与NIHL相关性分析
[例数（占比/%）] SNP 基因模型 基因型 高频听力损失组 对照组 P值 OR（95%CI）值 rs4821708 加性模型 CC 120（51.5） 121（51.7） 1.000 TT 15（6.4） 11（4.7） 0.870 1.075（0.453 ~ 2.553） CT 98（42.1） 102（43.6） 0.841 1.041（0.700 ~ 1.550） 显性模型 CT+TT vs. CC 113（48.5） 113（48.3） 0.821 0.957（0.652 ~ 1.404） 隐性模型 TT vs. CT+CC 218（93.6） 223（95.3） 0.899 0.946（0.405 ~ 2.211） 超显性模型 CC+TT vs. CT 135（57.9） 132（56.4） 0.864 1.035（0.701 ~ 1.528） rs7284476 加性模型 AA 90（39.5） 83（35.6） 1.000 GG 37（16.2） 35（15.0） 0.985 1.006（0.563 ~ 1.795） GA 101（44.3） 115（49.4） 0.544 0.877（0.575 ~ 1.339） 显性模型 GA+GG vs. AA 138（60.5） 150（64.4） 0.635 1.101（0.739 ~ 1.641） 隐性模型 GG vs. GA+AA 191（83.8） 198（85.0） 0.772 0.925（0.544 ~ 1.570） 超显性模型 AA+GG vs. GA 127（55.7） 118（50.6） 0.502 0.876（0.595 ~ 1.289） rs4239889 加性模型 TT 118（50.6） 120（51.7） 1.000 GG 16（6.9） 13（5.6） 0.966 1.018（0.448 ~ 2.311） GT 99（42.5） 99（42.7） 0.642 1.100（0.737 ~ 1.642） 显性模型 GT+GG vs. TT 115（49.4） 112（48.3） 0.666 0.918（0.624 ~ 1.351） 隐性模型 GG vs. GT+TT 217（93.1） 219（94.4） 0.953 1.024（0.460 ~ 2.281） 超显性模型 TT+GG vs. GT 134（57.5） 133（57.3） 0.641 1.098（0.742 ~ 1.624） rs8140207 加性模型 GG 116（49.8） 117（50.0） 1.000 TT 16（6.9） 18（7.7） 0.491 0.764（0.356 ~ 1.641） GT 101（43.3） 99（42.3） 0.643 1.100（0.735 ~ 1.645） 显性模型 GT+TT vs. GG 117（50.2） 117（50.0） 0.837 0.961（0.654 ~ 1.411） 隐性模型 TT vs. GT+GG 217（93.1） 216（92.3） 0.412 1.364（0.649 ~ 2.868） 超显性模型 GG+TT vs. GT 132（56.7） 135（57.7） 0.521 1.137（0.768 ~ 1.682） rs9610841 加性模型 AA 89（38.5） 84（36.1） 1.000 CC 39（16.9） 36（15.5） 0.905 1.036（0.585 ~ 1.833） CA 103（44.6） 113（48.5） 0.715 0.924（0.606 ~ 1.411） 显性模型 CA+CC vs. AA 142（61.5） 149（63.9） 0.808 1.050（0.706 ~ 1.563） 隐性模型 CC vs. CA+AA 192（83.1） 197（84.5） 0.767 0.924（0.549 ~ 1.555） 超显性模型 AA+CC vs. CA 128（55.4） 120（51.5） 0.649 0.915（0.622 ~ 1.344） -
噪声性听力损失是感音神经性听力损失的第二大原因[20]。噪声性听力损失是一种由遗传和环境因素引起的复杂疾病，除了与噪声接触水平、噪声接触时间有关外，还与其他环境或个体因素有关。生产环境中如手传振动[21]、混合溶剂[22]、高温[23]等有害因素和噪声有联合作用，共同导致噪声性听力损失。研究表明，性别、年龄、文化程度、体育锻炼、吸烟、饮酒、睡眠时间、高胆固醇和使用听力保护用品都对噪声性听力损失的发生存在影响[24-27]。
本次研究的调查结果表明混合溶剂接触、睡眠时间、听觉系统症状、ALT、LDL-C都可能是噪声性听力损失的影响因素（P < 0.05）。与对照组相比，高频听力损失组有更多的工人接触过混合溶剂，这与之前的研究[28]发现接触混合溶剂是噪声性听力损失的危险因素相符。睡眠时间延长也可能与噪声性听力损失有关。相关研究表明，在日本普通人群中，亚临床听力损失（特别是高频听力损失）可能与睡眠时间延长相关[27]，听力损失可能降低了研究对象睡眠期间对环境噪声的识别，从而减少了环境噪声的影响而保护睡眠[29]，进而导致睡眠时间延长。同时早期有听觉系统症状（听力下降、耳鸣、耳痛）也可能会影响噪声性听力损失的发生，有文献[30]表明，早期噪声性听力损失的患者除了无自觉听力减退外，还会出现耳鸣，本研究中对照组有听力系统症状的研究对象多于高频听力损失组，由于中耳炎等疾病也会导致听觉系统症状，而且研究样本量较少，不能对结果进行完整解释，有待进一步研究。ALT和LDL-C也可能与噪声性听力损失有关，但是引起ALT和LDL-C异常的因素很多[31-32]，而且研究人群限定和样本量比较少，所以未能完整解释结果，有待进一步研究。
声音通过引起耳内的机械感觉立体纤毛偏移而产生听力，立体纤毛是在每个耳蜗毛细胞的顶端基于肌动蛋白的微绒毛状突起，TRIOBP是一种肌动蛋白结合蛋白，在立体纤毛细根的形成过程中发挥重要作用，TRIOBP的三种亚型TRIOBP-1、TRIOBP-4和TRIOBP-5，也都定位于内耳毛细胞的静纤毛根[13]；TRIOBP-1可以与听力相关蛋白Pejvakin结合，影响立体纤毛维持和毛束机械感觉功能[33]；TRIOBP-4直接与F-actin结合，除了在内耳毛细胞中高表达外，还存在于支持毛细胞的Deiter细胞中，是维持毛细胞稳定性和刚性的重要因素[33]，有研究表明缺乏TRIOBP-4可以导致人类和小鼠严重耳聋[13, 34]；TRIOBP-5对增厚静纤毛根的F-actin束和硬化听觉上皮的支持细胞至关重要，小鼠TRIOBP-5缺失会导致静纤毛根畸形，在角质板上异常薄，导致进行性耳聋[14]。
TRIOBP基因变异在听力损失或听力障碍中也发挥了很重要作用。有研究对来自波兰的听力损失家庭的患者进行了全外显子分析，发现TRIOBP的两个致病变异c.802_805delCAGG，p.Gln268Leufs*610（新发现的）和c.5014G > T，p.Gly1672*，会影响TRIOBP-4、TRIOBP-5亚型[35]。有全基因组关联研究表明，TRIOBP基因的SNP rs58389158与加州非西班牙裔白人和英国的年龄性听力障碍有关，rs58389158位于TRIOBP-4、TRIOBP-5和TRIOBP-6共同的一个内含子中，与SNP rs575679接近且密切相关，而rs5756795与听力困难有关[16-17]。本研究最初也挑选了rs58389158和rs5756791两个位点，但是rs58389158不符合MAF in CHB > 0.05的位点选择条件，rs5756791不满足遗传平衡定律，所以两个位点没有纳入之后的统计分析。目前还没有研究表明TRIOBP的单核苷酸多态性与噪声性听力损失有关，本研究结果也未发现TRIOBP的5个SNP（rs4821708、rs7284476、rs4239889、rs8140207、rs9610841）与噪声性听力损失的关联有统计学意义（P > 0.05）。原因可能是由第7外显子编码的重复序列R2和外显子7下游C-末端的TRIOBP截断变异不太可能干扰重复序列的肌动蛋白结合和捆绑活动，因此也不可能导致耳聋表型[36]。
本研究也有一些不足之处。首先是研究对象的选择可能存在偏倚，（1）研究对象均为男性工人（汽车制造业女性较少），（2）存在听力下降的工人可能已经被安排调岗。其次，在位点选择时，主要选择了MAF in CHB > 0.05的位点，可能会遗漏其他国家或地区群体中MAF > 0.05的位点。同时，单SNP位点检出率没有达到100%，导致部分数据会有缺失。课题组今后将扩大样本量，继续筛选其他的潜在功能性SNP做进一步研究。
综上所述，在噪声工作环境下，男性工人的噪声性听力损失可能与混合溶剂接触、睡眠时间延长、听觉系统症状、ALT异常、LDL-C异常有关。尚不能认为TRIOBP的5个SNP（rs4821708、rs7284476、rs4239889、rs8140207、rs9610841）与噪声性听力损失易感性相关。
肌动蛋白结合蛋白TRIOBP与噪声性听力损失易感的相关性研究
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目的 分析肌动蛋白结合蛋白TRIOBP基因的多态性与噪声性听力损失的关系，探索人群发生噪声性听力损失的遗传学机制。 方法 通过病例对照研究设计选取2020年1—12月汽车制造工厂接受职业健康检查的噪声暴露工人，将双耳高频听力阈值超过25 dB的工人作为高频听力损失组，根据年龄、噪声接触情况和工作岗位等变量进行匹配，选择双耳任一频段（500、1 000、2 000、3 000、4 000、6 000 Hz）的听力阈值低于25 dB的工人作为对照组，每组234人。收集受试者的一般信息、职业史、个人史、既往史、体检结果和空腹全血样本，对两组工人的血样进行TRIOBP基因单核苷酸多态性测序，采用条件logistic回归分析TRIOBP的遗传变异与NIHL（噪声性听力损失）易感的相关性。 结果 单因素分析显示，高频听力损失组比对照组有更多的工人接触过混合溶剂，睡眠时间延长（P < 0.05）；对照组比高频听力损失组有更多的工人有听觉系统症状、ALT异常和LDL-C异常（P < 0.05）。条件logistic回归分析显示，TRIOBP基因的5个SNP均不是NIHL易感性的影响因素（P> 0.05）。 结论 混合溶剂接触、睡眠时间、听觉系统症状、ALT及LDL-C异常可能是噪声性听力损失的影响因素，尚不能认为TRIOBP的遗传变异与NIHL的易感性相关。 -
表 1 两组研究对象基本特征分布情况
[例数（占比/%）] 因素及分类 高频听力损失组（n = 234） 对照组（n = 234） χ2值 P值 年龄/岁 0.978 0.860 20 ~ 22 67（28.6） 72（30.8） 23 ~ 25 83（35.5） 87（37.2） 26 ~ 28 62（26.5） 53（22.6） ≥ 29 22（9.4） 22（9.4） 文化程度 3.280 0.070 高中或中专及以下 155（66.2） 136（58.1） 大学（大专）及以上 79（33.8） 98（41.9） 婚姻情况 0.399 0.528 未婚 170（72.6） 176（75.2） 已婚 64（27.4） 58（24.8） 接噪工龄/年 0.109 0.947 1.0 ~ 3.5 63（26.9） 66（28.2） 3.6 ~ 6.0 112（47.9） 111（47.4） ≥ 6.1 59（25.2） 57（24.4） 每周工作时间/d 0.146 0.702 ≤ 5 199（85.0） 196（83.8） > 5 35（15.0） 38（16.2） CNE/[dB（A）·年] 2.442 0.655 < 90.0 32（13.7） 43（18.4） 90.0 ~ 92.9 37（15.8） 35（15.0） 93.0 ~ 95.9 31（13.2） 28（12.0） 96.0 ~ 98.9 32（13.7） 26（11.1） ≥ 99.0 102（43.6） 102（43.6） 接触混合溶剂 6.981 0.008 否 212（90.6） 226（96.6） 是 22（9.4） 8（3.4） 接触手传振动 0.000 1.000 否 226（96.6） 226（96.6） 是 8（3.4） 8（3.4） 使用噪声防护用品 4.385 0.227 从不 7（3.0） 3（1.3） 偶尔（1 ~ 2次/周） 15（6.4） 12（5.1） 经常（3 ~ 5次/周） 45（19.2） 34（14.5） 几乎每次 167（71.4） 185（79.1） 吸烟频率/（支/d） 1.419 0.514 不吸烟 156（66.7） 161（68.8） 1 ~ 10 70（29.9） 69（29.5） ≥ 11 8（3.4） 4（1.7） 喝酒频率/（50 g/d） 3.384 1.184 不喝酒 158（67.5） 140（59.8） 1 ~ 5 62（26.5） 73（31.2） 6 ~ 10 14（6.0） 21（9.0） 每周体育锻炼（每次≥ 30 min） 2.602 0.449 从不 36（15.4） 29（12.4） 1 ~ 2次 153（65.4） 169（72.2） 3 ~ 5次 41（17.5） 33（14.1） 6次及以上 4（1.7） 3（1.3） 睡眠时间/h 4.005 0.045 < 7 43（18.4） 61（26.1） ≥ 7 191（81.6） 173（73.9） 每天打电话时间/min 1.440 0.837 < 1 30（12.8） 35（15.0） 1 ~ 16 141（60.3） 141（60.3） 17 ~ 30 35（15.0） 37（15.8） 31 ~ 45 16（6.8） 12（5.1） ≥ 46 12（5.1） 9（3.8） 每天戴耳机听音乐、打游戏、看视频时间 3.853 0.146 不听（≤ 30 min/次） 117（50.0） 99（42.3） 有时（30 min/次，≤ 3次/周） 107（45.7） 118（50.4） 经常（30 min/次，> 3次/周） 10（4.3） 17（7.3） 听觉系统症状 5.201 0.023 无 46（19.7） 28（12.0） 有 188（80.3） 206（88.0） BMI/（kg/m2） 3.201 0.362 < 18.5 26（11.1） 28（12.0） 18.5 ~ 23.9 153（65.4） 134（59.4） 24.0 ~ 27.9 45（19.2） 49（20.9） ≥ 28.0 10（4.3） 18（7.7） 
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表 2 两组研究对象生化指标情况
[例数（占比/%）] 生化指标 高频听力损失组（n = 234） 对照组（n = 234） χ2值 P值 ALT 4.558 0.033 正常 193（82.5） 174（74.4） 异常 41（17.5） 60（25.6） AST 3.799 0.051 正常 225（96.2） 215（91.9） 异常 9（3.8） 19（8.1） 总胆固醇 2.394 0.302 正常 188（80.3） 174（74.4） 边缘升高 37（15.8） 48（20.5） 升高 9（3.8） 12（5.1） 甘油三酯 0.903 0.342 异常 56（23.9） 65（27.8） 正常 178（76.1） 169（72.2） LDL-C/（mmol/L） 6.081 0.048 < 3.37 178（76.1） 154（65.8） 3.37 ~ 4.12 42（17.9） 62（26.5） ≥ 4.13 14（6.0） 18（7.7） HDL-C/（mmol/L） 0.814 0.666 < 1.16 38（16.2） 32（13.7） 1.16 ~ 1.42 84（35.9） 82（35.0） > 1.43 112（47.9） 120（51.3）
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表 3 TRIOBP基因遗传平衡检验
SNP位点 等位基因 基因型 基因型频数 理论基因型频数 χ2值 PHWE值 rs4821708 C/T CC 121 126 3.073 0.215 TT 11 16 CT 102 91 rs7284476 G/A AA 83 85 0.232 0.890 GG 35 37 GA 115 112 rs4239889 G/T GG 13 17 1.774 0.412 TT 120 124 GT 99 91 rs5756795 T/C TT 114 74 113.640 < 0.001 CC 84 44 TC 35 115 rs8140207 G/T GG 117 118 0.150 0.928 TT 18 19 GT 99 96 rs9610841 A/C AA 84 85 0.044 0.978 CC 36 37 CA 113 112
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表 4 SNP与NIHL相关性分析
[例数（占比/%）] SNP 基因模型 基因型 高频听力损失组 对照组 P值 OR（95%CI）值 rs4821708 加性模型 CC 120（51.5） 121（51.7） 1.000 TT 15（6.4） 11（4.7） 0.870 1.075（0.453 ~ 2.553） CT 98（42.1） 102（43.6） 0.841 1.041（0.700 ~ 1.550） 显性模型 CT+TT vs. CC 113（48.5） 113（48.3） 0.821 0.957（0.652 ~ 1.404） 隐性模型 TT vs. CT+CC 218（93.6） 223（95.3） 0.899 0.946（0.405 ~ 2.211） 超显性模型 CC+TT vs. CT 135（57.9） 132（56.4） 0.864 1.035（0.701 ~ 1.528） rs7284476 加性模型 AA 90（39.5） 83（35.6） 1.000 GG 37（16.2） 35（15.0） 0.985 1.006（0.563 ~ 1.795） GA 101（44.3） 115（49.4） 0.544 0.877（0.575 ~ 1.339） 显性模型 GA+GG vs. AA 138（60.5） 150（64.4） 0.635 1.101（0.739 ~ 1.641） 隐性模型 GG vs. GA+AA 191（83.8） 198（85.0） 0.772 0.925（0.544 ~ 1.570） 超显性模型 AA+GG vs. GA 127（55.7） 118（50.6） 0.502 0.876（0.595 ~ 1.289） rs4239889 加性模型 TT 118（50.6） 120（51.7） 1.000 GG 16（6.9） 13（5.6） 0.966 1.018（0.448 ~ 2.311） GT 99（42.5） 99（42.7） 0.642 1.100（0.737 ~ 1.642） 显性模型 GT+GG vs. TT 115（49.4） 112（48.3） 0.666 0.918（0.624 ~ 1.351） 隐性模型 GG vs. GT+TT 217（93.1） 219（94.4） 0.953 1.024（0.460 ~ 2.281） 超显性模型 TT+GG vs. GT 134（57.5） 133（57.3） 0.641 1.098（0.742 ~ 1.624） rs8140207 加性模型 GG 116（49.8） 117（50.0） 1.000 TT 16（6.9） 18（7.7） 0.491 0.764（0.356 ~ 1.641） GT 101（43.3） 99（42.3） 0.643 1.100（0.735 ~ 1.645） 显性模型 GT+TT vs. GG 117（50.2） 117（50.0） 0.837 0.961（0.654 ~ 1.411） 隐性模型 TT vs. GT+GG 217（93.1） 216（92.3） 0.412 1.364（0.649 ~ 2.868） 超显性模型 GG+TT vs. GT 132（56.7） 135（57.7） 0.521 1.137（0.768 ~ 1.682） rs9610841 加性模型 AA 89（38.5） 84（36.1） 1.000 CC 39（16.9） 36（15.5） 0.905 1.036（0.585 ~ 1.833） CA 103（44.6） 113（48.5） 0.715 0.924（0.606 ~ 1.411） 显性模型 CA+CC vs. AA 142（61.5） 149（63.9） 0.808 1.050（0.706 ~ 1.563） 隐性模型 CC vs. CA+AA 192（83.1） 197（84.5） 0.767 0.924（0.549 ~ 1.555） 超显性模型 AA+CC vs. CA 128（55.4） 120（51.5） 0.649 0.915（0.622 ~ 1.344）
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