Phytoestrogènes urinaires et risque de léiomyome utérin chez les femmes américaines

Jan 31, 2024

BMC Women’s Health volume 23, Numéro d’article: 261 (2023) Citer cet article

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Le léiomyome utérin (UL) est une maladie gynécologique fréquente chez les femmes. Les études sur la relation entre les métabolites uniques des phytoestrogènes urinaires et l’AMT, en particulier pour les effets combinés des métabolites mixtes sur l’AMT sont encore insuffisantes.

Dans cette étude transversale, nous avons inclus 1 579 participants de l’enquête nationale sur la santé et la nutrition. Les phytoestrogènes urinaires ont été évalués en mesurant l’excrétion urinaire de daidzéine, de génistéine, d’équol, d’O-desméthylangolensine, d’entérodiol et d’entérolactone. Le résultat a été défini comme UL. Une régression logistique pondérée a été utilisée pour analyser l’association entre les métabolites uniques des phytoestrogènes urinaires et l’AMT. Nous avons notamment adopté la régression de la somme quantile pondérée (WQS), la régression machine du noyau bayésien (BKMR) et le calcul g quantile (qgcomp), pour étudier les effets combinés de six métabolites mixtes sur l’UL.

La prévalence de l’AMT était d’environ 12,92 %. Après ajustement de l’âge, de la race / origine ethnique, de l’état matrimonial, du statut de consommation d’alcool, de l’indice de masse corporelle, du tour de taille, du statut ménopausique, du statut d’ablation des ovaires, de l’utilisation d’hormones féminines, d’hormones / modificateurs hormonaux, de l’énergie totale, de la daidzéine, de la génistéine, de l’O-desméthylangolensine, de l’entérodiol et de l’entérolactone, l’association de l’équol avec l’AMT était significative [Rapport des cotes (RC) = 1,92, intervalle de confiance (IC) à 95%: 1,09-3,38]. Dans le modèle WQS, les métabolites mixtes des phytoestrogènes urinaires avaient une association positive avec l’AMT (RC = 1,68, IC à 95%: 1,12-2,51), avec le produit chimique pondéré le plus élevé de l’équol. Dans le modèle gpcomp, l’équol avait le poids positif le plus élevé, suivi de la génistéine et de l’entérodiol. Dans le modèle BKMR, l’équol et l’entérodiol ont une corrélation positive sur le risque d’AMT, tandis que l’entérolactone a une corrélation négative.

Nos résultats impliquaient une association positive entre les métabolites mixtes des phytoestrogènes urinaires et de l’UL. Cette étude fournit des preuves que le mélange phytoestrogénique-métabolite urinaire était étroitement lié au risque d’UL chez les femmes.

Rapports d’examen par les pairs

Les léiomyomes utérins (UL) sont les tumeurs solides les plus courantes chez les femmes [1, 2]. On estime que jusqu’à 80 % des femmes développeront un AMT au cours de leur vie [1, 3], et que 25 à 30 % d’entre elles présentent des symptômes importants, notamment des douleurs pelviennes chroniques, une dysménorrhée, des pertes vaginales anormales et des menstruations anormales [3, 4]. L’UL continue de représenter un lourd fardeau de morbidité pour les femmes.

Bien que la pathologie sous-jacente de l’UL ne soit pas particulièrement claire, il a été suggéré qu’il s’agissait d’une tumeur dépendante des œstrogènes [5]. Les phytoestrogènes sont un groupe de composés végétaux dont la structure chimique est similaire à celle des œstrogènes de mammifères, et ils peuvent être absorbés par les aliments, circuler dans le sang et être excrétés dans l’urine [6,7,8]. Des études antérieures ont rapporté les effets des phytoestrogènes sur l’UL [9, 10]. Par exemple, une étude cas-témoins portant sur 328 sujets admissibles de l’unité de diagnostic de l’hôpital universitaire des Antilles a révélé qu’il n’y avait aucune association entre la daidzéine urinaire, la génistéine, l’équol, l’entérolactone, les phytoestrogènes totaux et les fibromes utérins (diagnostiqués par échographie abdominale et / ou vaginale) à l’aide d’une analyse de régression logistique binaire [9]. Une étude transversale portant sur 1 204 participants réalisée par Zhang Y, et al., a laissé entendre que l’équol était significativement associé au risque d’AMT après ajustement pour l’âge, la race, le statut de grossesse, le statut d’ablation des ovaires, l’utilisation d’hormones féminines, l’indice de masse corporelle (IMC), le statut ménopausique et les niveaux de créatinine urinaire [10]. Il existe encore des contradictions concernant les effets des phytoestrogènes sur les fibromes utérins. Il est important de noter que ces études sur l’association des phytoestrogènes avec l’UL se sont concentrées sur les effets de produits chimiques uniques [9, 10]. De manière générale, les humains sont souvent exposés à de nombreux produits chimiques simultanément, et l’effet cumulatif de plusieurs produits chimiques est préoccupant [11]. Néanmoins, on sait peu de choses sur les effets mixtes de plusieurs produits chimiques dans les phytoestrogènes sur l’UL.

Ici, cette étude visait à étudier la relation entre les métabolites uniques des phytoestrogènes urinaires et de l’AMT chez les femmes américaines, et les effets combinés des métabolites mixtes sur le risque d’AMT.

Dans cette étude transversale, toutes les données ont été tirées de la base de données de l’Enquête nationale sur la santé et la nutrition (NHANES). La NHANES est une enquête transversale menée par le National Center for Health Statistics (NCHS) des Centers for Disease Control and Prevention à l’aide d’un plan d’échantillonnage probabiliste multicouche, qui vise à évaluer la santé et l’état nutritionnel des adultes et des enfants aux États-Unis [12]. L’enquête NHANES combine des entretiens et des examens physiques [13]. L’exigence d’approbation éthique et de consentement éclairé des sujets pour cela a été levée par le comité d’examen institutionnel du premier hôpital affilié de l’Université Soochow, car les données ont été consultées à partir de NHANES (une base de données accessible au public). Toutes les méthodes ont été appliquées conformément aux directives et réglementations pertinentes.

Dans cette étude, nous avons utilisé les données de quatre cycles de la base de données NHANES (NHANES 1999-2000, 2001-2002, 2003-2004, 2005-2006). Pour les participantes à la base de données NHANES, seules les femmes âgées de 20 à 54 ans ont été interrogées sur l’AMT (n = 6 508). Les participantes qui répondaient à l’un des critères suivants ont été exclues : (1) les femmes sans mesure des concentrations urinaires de phytoestrogènes; (2) Femmes sans évaluation de l’UL; (3) Femmes pour lesquelles il manque des informations sur les covariables liées à l’AMT. En fin de compte, 1 579 participants ont été inclus dans cette étude (Fig. 1).

Organigramme de la sélection de la population. NHANES = Enquête nationale sur la santé et la nutrition; AMT = léiomyomes utérins

Les phytoestrogènes urinaires ont été évalués en mesurant l’excrétion urinaire d’isoflavones (y compris la daidzéine, la génistéine, l’équol et l’O-desméthylangolensine) et d’entérolignanes (y compris l’entérodiol et l’entérolactone) [14]. La collecte des échantillons d’urine a été effectuée dans les centres d’examen mobiles et stockée à -20 °C jusqu’à analyse [14]. Les analyses de l’excrétion urinaire ont été réalisées en utilisant la chromatographie liquide à haute performance (CLHP)-spectrométrie de masse en tandem (SM) dans l’enquête 1999-2004 et la photoionisation par pression atmosphérique HPLC-SM dans l’enquête 2005-2006 [15]. Pour 1 579 participants de cette étude, 1 participant était en dessous de la limite inférieure de détection (LD) pour la daidzéine (0,40 ng / mL), 9 participants étaient en dessous de la LD inférieure pour la génistéine (0,20 ng / mL), 2 participants étaient en dessous de la LD inférieure pour l’équol (0,06 ng / mL), 29 participants étaient en dessous de la LD inférieure pour O-desméthylangolensine (0,20 ng / mL), 0 participant était en dessous de la LD inférieure pour l’entérodiol (0,04 ng/mL) et 0 participant était en dessous de la LD inférieure pour l’entérolactone (0,10 ng/mL) [16]. Dans le cas de résultats inférieurs à la LD, la valeur de cette variable est la LD divisée par la racine carrée de deux (https://wwwn.cdc.gov/Nchs/Nhanes/1999-2000/PHPYPA.htm#URXDAZ). La concentration de daidzéine, de génistéine, d’équol, d’O-desméthylangolensine, d’entérodiol et d’entérolactone dans les phytoestrogènes urinaires a été corrigée par la créatinine dans cette étude. La moyenne géométrique et les tertiles de chaque métabolite des phytoestrogènes (ug/g de créatinine) ont été présentés dans le tableau supplémentaire 1.

Le résultat a été considéré comme UL. Les participants à la base de données NHANES ont été classés comme patients atteints d’AMT lorsqu’ils ont répondu « Oui » à la question « Un médecin ou un autre professionnel de la santé vous a-t-il déjà dit que vous aviez des fibromes utérins? ».

Nous avons extrait certaines caractéristiques des participants de la base de données NHANES, notamment l’âge (années), la race/l’origine ethnique (Blancs non hispaniques/Noirs non hispaniques/autres), l’état matrimonial (marié/jamais marié/autres), le niveau d’éducation [lycée et moins/diplôme d’études secondaires/développement de l’enseignement général (GED) ou équivalent/diplôme d’un collège ou d’un associé en arts (AA)/diplômé d’un collège ou d’un collège ou supérieur], ratio pauvreté-revenu (PIR,  < 1,0/≥ 1,0), tabagisme (oui/non), consommation d’alcool (oui/non), IMC (kg/m2), tour de taille (cm), cotinine (ng/mL), âge à la ménarche (années), état ménopausique (oui/non), retrait des ovaires (oui/non), hystérectomie (oui/non), utilisation d’hormones féminines (oui/non), hormones/modificateurs hormonaux, grossesse (oui/non), nombre de gravidités, fibres (gm) et énergie totale (kcal). Le PIR a été classé comme dans la base de données NHANES ≥ 1,0 (ce qui signifie que le revenu du ménage était supérieur au seuil de pauvreté) et < 1,0 (ce qui signifie que le revenu du ménage est égal ou inférieur au seuil de pauvreté). Le tabagisme et le statut de consommation d’alcool dans la base de données NHANES étaient basés sur l’auto-déclaration des participants. L’IMC a été calculé en divisant le poids (kg) par la taille au carré (m2). La cotinine mesurée dans le sérum a été évaluée par dilution isotopique - chromatographie liquide à haute performance / spectrométrie de masse en tandem d’ionisation chimique à pression atmosphérique. De même, lorsque le résultat est inférieur à la LD, la valeur de la cotinine est la LD divisée par la racine carrée de deux. Des informations sur l’âge à la ménarche, le statut ménopausique, le statut d’ablation des ovaires, l’utilisation d’hormones féminines, d’hormones/modificateurs hormonaux, l’état de grossesse et le nombre de gravidités ont été obtenues à partir du questionnaire sur la santé génésique. L’utilisation d’hormones féminines a été jugée par l’auto-déclaration « Avez-vous/A-t-on déjà utilisé des hormones féminines telles que l’œstrogène et la progestérone? » et le code médicament 97-101 dans la base de données NHANES. Les hormones/modificateurs hormonaux ont été définis selon les codes de médicaments [97–98, 97–103, 97–288, 97–295, 97–377, 97–411, 97–413, 97–414, 97–416, 97–417, 97–418, 97–420, 97–422, 97–423, 97–426, 97–495].

Compte tenu de la nature de l’échantillonnage complexe de la base de données NHANES, nous avons utilisé une analyse pondérée : variables de poids pour la mesure des métabolites urinaires (WTSB2YR et WTSPH2YR) et variables de plan d’étude (SDMVPSU et SDMVSTRA). Les données de mesure ont été testées pour la normalité à l’aide de Kolmogorov-Smirnov, et les données de mesure normalement distribuées ont été décrites comme moyennes (erreur type) [moyenne (ET)] et comparées entre deux groupes à l’aide d’échantillons indépendants test t; les données non normales ont été décrites comme médianes et quartiles [M (Q1, Q3)] et comparées entre les groupes à l’aide du test de somme du rang U de Mann-Whitney. Les données catégoriques ont été décrites comme le nombre de cas et le rapport de composition N (%) et comparées entre les groupes à l’aide du test du chi carré et les données de rang à l’aide du test de la somme des rangs. Dans la présente étude, nous avons adopté la méthode d’interpolation multiple par équation en chaîne basée sur la forêt aléatoire pour certaines données manquantes des variables. Le paquet miceforest en python est utilisé pour le traitement d’interpolation (https://pypi.org/project/miceforest/). Une analyse de sensibilité a été effectuée sur les données avant et après interpolation (tableau supplémentaire 2). Les logiciels SAS (version 9.4), Python (version 3.9) et R (version 4.0) ont été utilisés pour les analyses statistiques. P < 0,05 a été considéré comme une différence statistiquement significative.

Tout d’abord, nous avons effectué une régression logistique univariée pondérée pour cribler les covariables. Ensuite, une régression logistique pondérée a été utilisée pour analyser l’association entre les métabolites uniques des phytoestrogènes urinaires et l’AMT. Le rapport des cotes (RC) et l’intervalle de confiance (IC) à 95 % ont été calculés dans l’étude. Enfin, nous avons adopté trois modèles statistiques : la régression par somme quantile pondérée (WQS), la régression par machine à noyau bayésien (BKMR) et les modèles de calcul g quantile (qgcomp), pour étudier les effets de six métabolites mixtes sur l’UL.

La régression WQS a été utilisée pour étudier les effets de six métabolites mixtes sur l’AMT et identifier le métabolite prédominant. L’échantillon de l’étude a été divisé au hasard en ensemble de données d’apprentissage (30 %, n = 474) et ensemble de données de validation (70 %, n = 1 105). L’exposition à chaque métabolite de l’ensemble de données d’entraînement a d’abord été divisée en tertiles. Les tertiles ont ensuite été additionnés pour générer un score global des tertiles pour chaque métabolite. Un poids empirique pour chaque métabolite du mélange a été estimé à l’aide de la méthode d’amorçage [17]. Le score WQS est une combinaison de six métabolites mélangés, représentant la charge corporelle entière de six phytoestrogènes urinaires [10]. Le poids de chaque métabolite dans le score WQS indique la contribution de chaque métabolite au résultat global [18]. Les métabolites dont le poids estimé est supérieur à 0,333 (1/3) ont été considérés comme des contributeurs significatifs au score WQS. En utilisant 10 000 échantillons bootstrap de l’ensemble de données d’entraînement (30%), nous avons calculé les poids pour les scores WQS. À l’aide de l’ensemble de données de validation (70 %), nous évaluons la signification statistique des scores WQS [19]. De plus, la régression WQS exige que toutes les associations exposition-résultat soient orientées dans la même direction. Par conséquent, nous avons estimé séparément les effets positifs et négatifs des six métabolites sur l’AMT. Le paquet R gWQS a été adopté pour effectuer l’analyse.

GQCOMP est un modèle linéaire paramétré et généralisé basé sur l’application du calcul G, visant à évaluer l’effet de l’augmentation simultanée de toutes les expositions dans le mélange [20]. Dans cette étude, la fonction gqcomp.noboot a été appliquée pour estimer les effets de l’exposition, qui divise six métabolites mixtes en tertiles, attribue un poids positif ou négatif à chaque métabolite. Si un métabolite a des effets multiples dans différentes directions, un poids positif ou négatif est interprété comme la proportion d’effets d’exposition qui ont un effet négatif (ou positif) sur l’AMT, avec un poids total allant jusqu’à 2. La relation entre chaque paramètre de métabolite et les métabolites mixtes a été évaluée séparément, et les modèles de résultats ont été utilisés pour estimer les tailles d’effet mises à l’échelle, les coefficients spécifiques aux variables et les valeurs p globales d’ajustement du modèle. Les métabolites dont le poids estimatif est supérieur à 0,05 ont été considérés comme des contributeurs significatifs aux scores gqcomp. Le paquet R qgcomp a été adopté pour effectuer l’analyse.

BKMR est une approche supervisée, qui pourrait identifier des associations non linéaires et non additives de l’exposition-résultat [21]. Dans cette étude, le modèle BKMR avec 10 000 itérations a été adopté. La génistéine, l’équol et l’entérodiol ont été divisés en deux groupes en fonction de leur corrélation positive avec l’AMT, tandis que la daidzéine, l’O-desméthylangolensine et l’entérolactone ont été divisées en un seul groupe en fonction de leur corrélation négative avec l’UL. L’effet combiné a été calculé en comparant des métabolites mixtes égaux ou supérieurs au 60e percentile avec le 50e percentile. La probabilité d’inclusion postérieure du groupe (GroupPIP) et la probabilité d’inclusion postérieure conditionnelle (CondPIP) représentent la probabilité de chaque groupe et métabolite dans chaque groupe inclus dans le modèle, représentant leur contribution à l’effet global. Le paquet R bkmr a été adopté pour effectuer l’analyse.

Le tableau 1 présente les caractéristiques générales de 1 579 participants admissibles. L’âge moyen était de 37,81 ans. Environ 69,00 % des participantes ont déclaré avoir consommé de l’alcool et 32,14 % ont indiqué qu’elles étaient ménopausées. De plus, tous les participants ont été divisés en groupe UL (n = 204) et groupe non-UL (n = 1 375). L’âge, la race ou l’origine ethnique, l’état matrimonial, la consommation d’alcool, l’IMC, le tour de taille, l’état ménopausique, l’ablation des ovaires, l’utilisation d’hormones féminines, d’hormones/modificateurs hormonaux, le nombre de gravidités et l’énergie totale étaient significativement différents entre le groupe UL et le groupe non UL (P < 0,05).

Comme le montre le tableau supplémentaire 3, le résultat de la régression logistique univariée a indiqué que l’âge, la race ou l’origine ethnique, l’état matrimonial, la consommation d’alcool, l’IMC, le tour de taille, le statut ménopausique, l’ablation des ovaires, l’utilisation d’hormones féminines, d’hormones/modificateurs hormonaux et d’énergie totale pourraient être des covariables pour la présente étude. La régression logistique pondérée a été utilisée pour évaluer l’effet individuel de chaque métabolite sur l’AMT (tableau 2). Après ajustement pour l’âge, la race / origine ethnique, l’état matrimonial, le statut de consommation d’alcool, l’IMC, le tour de taille, le statut ménopausique, le statut d’ablation des ovaires, l’utilisation d’hormones féminines, d’hormones / modificateurs hormonaux et d’énergie totale, l’équol dans le tertile 3 a montré une association significative avec l’AMT (modèle 1: RC = 1,92, IC à 95%: 1,07-3,43, P = 0,029). Après ajustement supplémentaire pour tenir compte de l’âge, de la race ou de l’origine ethnique, de l’état matrimonial, de la consommation d’alcool, de l’IMC, du tour de taille, de la ménopause, de l’ablation des ovaires, de l’utilisation d’hormones féminines, d’hormones/modificateurs hormonaux, de l’énergie totale, de la daidzéine, de la génistéine, de l’O-desméthylangolensine, de l’entérodiol et de l’entérolactone, l’association de l’équol dans le tertile 3 avec l’AMT est demeurée significative (modèle 2 : RC = 1,92, IC à 95 % : 1,09-3,38, P = 0,024 ; Figue. 2).

L’association entre le métabolite unique des phytoestrogènes urinaires et les léiomyomes utérins chez les femmes dans le modèle de régression logistique multivariable. D’autres métabolites du phytoestrogène urinaire ont été ajustés en fonction de l’âge, de la race ou de l’origine ethnique, de l’état matrimonial, de la consommation d’alcool, de l’indice de masse corporelle, du tour de taille, de l’état ménopausique, de l’ablation des ovaires, de l’utilisation d’hormones féminines, d’hormones/modificateurs hormonaux et de l’énergie totale

Le modèle WQS a été utilisé pour estimer l’effet combiné de six métabolites de phytoestrogènes urinaires sur l’AMT. Dans le modèle ajusté (tableau 3), les métabolites mixtes des phytoestrogènes urinaires avaient une association positive avec l’AMT (P = 0,011), et une augmentation tertile de l’indice WQS était liée à une augmentation de 68 % du risque d’AMT (IC à 95 % : 1,12-2,51). Nous avons également calculé les poids chimiques estimés de pour chaque indice WQS (Fig. 3). Le produit chimique le plus pondéré dans le modèle WQS était l’équol, suivi de l’entérodiol et de la génistéine.

Poids de l’indice de régression du modèle WQS pour les léiomyomes utérins. Le modèle a été ajusté en fonction de l’âge, de la race ou de l’origine ethnique, de l’état matrimonial, de la consommation d’alcool, de l’indice de masse corporelle, du tour de taille, de l’état ménopausique, de l’ablation des ovaires, de l’utilisation d’hormones féminines, d’hormones/modificateurs hormonaux et de l’énergie totale

À l’instar du modèle WQS, une augmentation tertile de l’indice gpcomp était associée au risque d’AMT dans le modèle ajusté (tableau 4, RC = 1,51, IC à 95 % : 1,05-2,18, P = 0,027). La figure 4 montre le poids estimé de chaque métabolite sur le risque d’AMT. L’équol avait le poids positif le plus élevé, suivi de la génistéine et de l’entérodiol, respectivement.

Poids de l’indice de régression du modèle GQCOMP du mélange sur le risque de léiomyomes utérins. Le modèle a été ajusté en fonction de l’âge, de la race ou de l’origine ethnique, de l’état matrimonial, de la consommation d’alcool, de l’indice de masse corporelle, du tour de taille, de l’état ménopausique, de l’ablation des ovaires, de l’utilisation d’hormones féminines, d’hormones/modificateurs hormonaux et de l’énergie totale

Le tableau supplémentaire 4 résume le GroupPIP et le CondPIP dérivés du modèle BKMR pour six métabolites. Le groupe PIP de deux groupes (génistéine, équol et entérodiol; 0,34) était supérieur à celui d’un groupe (daidzéine, O-desméthylangolensine et entérolactone; 0,04). L’entérodiol (CondPIP = 0,89) a contribué le plus au modèle pour le risque d’AMT. La figure 5 indique les associations globales entre six métabolites et le risque d’AMT. Bien que les concentrations élevées de tous les métabolites n’aient pas été statistiquement différentes de celles de leur 50e centile, l’effet global sur l’AMT du mélange d’expositions aux quantiles du 60e et au-dessus a montré une tendance à la hausse. Comme tous les autres métabolites étaient à leurs niveaux médians, l’équol et l’entérodiol ont une corrélation positive sur le risque d’AMT, tandis que l’entérolactone a une corrélation négative (Fig. 1 supplémentaire). De plus, nous avons également constaté qu’il pourrait y avoir une interaction entre l’entérodiol et l’entérolactone sur le risque d’AMT (Fig. 2 supplémentaire).

Effets combinés de six métabolites de phytoestrogènes urinaires sur le risque de léiomyomes utérins. Le modèle a été ajusté en fonction de l’âge, de la race ou de l’origine ethnique, de l’état matrimonial, de la consommation d’alcool, de l’indice de masse corporelle, du tour de taille, de l’état ménopausique, de l’ablation des ovaires, de l’utilisation d’hormones féminines, d’hormones/modificateurs hormonaux et de l’énergie totale

Dans cette étude portant sur 1 579 femmes américaines, nous avons évalué la relation entre les phytoestrogènes urinaires et le risque d’AMT en utilisant un certain nombre de modèles statistiques. Dans l’ensemble, la régression logistique multivariée pondérée a indiqué une corrélation entre le risque d’équol et le risque d’AMT. Par les modèles WQS et gpcomp, nous avons observé une association positive entre les métabolites mixtes des phytoestrogènes urinaires et le risque d’UL. Le modèle WQS a également identifié que l’équol apportait la plus grande contribution dans l’association entre le mélange de métabolites de phytoestrogènes urinaires et le risque d’AMT. Dans le modèle BKMR, il n’y avait pas d’association significative entre les métabolites mixtes globaux et l’AMT est apparu, mais il y avait une tendance à l’augmentation. De plus, l’équol et l’entérodiol ont également montré une corrélation positive avec le risque d’UL dans les modèles gpcomp et BKMR.

Des études antérieures se sont concentrées sur la relation entre les produits chimiques individuels et les résultats pour la santé, mais en fait, les humains sont souvent exposés à des mélanges de plusieurs polluants / produits chimiques [19, 22]. Au cours des dernières années, plusieurs nouvelles méthodes statistiques ont été mises au point pour évaluer l’impact de l’exposition à des mélanges chimiques sur les résultats pour la santé, notamment la régression WQS [17,18,19], gpcomp [20] et BKMR [21]. Un examen a évalué la relation entre l’exposition à des mélanges de substances perfluoroalkylées et polyfluoroalkylées et les effets nocifs sur la santé, et a souligné l’importance du WQS et du BKMR pour l’évaluation des effets de l’exposition aux mélanges [23]. De plus, une étude transversale réalisée dans la population américaine a révélé une association positive entre les expositions combinées au mercure, à l’arsenic, au cadmium et au plomb mesurées dans l’urine et le taux de filtration glomérulaire estimé plus élevé à l’aide de la régression WQS [24], et ils ont également indiqué qu’il pourrait y avoir une influence sur la fonction rénale pour l’exposition à plusieurs métaux. Dans l’étude de Zhang Y, et al., ils ont rapporté que l’exposition mixte de dix produits chimiques perturbateurs endocriniens couramment exposés avait une association positive significative avec l’UL dans les modèles WQS et BKMR, la distribution du poids a montré les poids les plus élevés pour le mercure (poids = 0,35) et l’équol (poids = 0,29) [10]. Cependant, à notre connaissance, l’association entre les métabolites mixtes des phytoestrogènes urinaires et de l’UL n’a pas été étudiée jusqu’à présent.

Contrairement à l’étude précédente [5, 10, 23], cette étude a examiné l’effet mixte de six métabolites du phytoestrogène urinaire (daidzéine, génistéine, équol, O-desméthylangolensine, entérodiol et entérolactone) sur le risque d’AMT par trois approches (régression WQS, qgcomp et BKMR). Ces résultats ont également indiqué que les métabolites mixtes des phytoestrogènes urinaires étaient positivement liés au risque d’AMT, l’effet le plus important étant celui de l’équol. Equol était lié à un risque accru d’UL. Nos résultats sont également cohérents avec des études antérieures [10]. L’équol, un métabolite de l’isoflavone de soja daidzéine, a une activité œstrogénique et antioxydante [25]. Plusieurs études ont montré que l’équol a un impact bénéfique sur les maladies métaboliques [26, 27]. Mais, les maladies dépendantes des œstrogènes telles que l’UL, sont susceptibles d’être exacerbées par les effets œstrogéniques de l’équol. Comme décrit dans une étude animale, l’équol peut déclencher une hyperplasie du tissu utérin en augmentant la hauteur des cellules épithéliales luminales et l’épaisseur du myomètre et du stroma, ce qui conduit davantage à l’UL [28]. Nos résultats concordent avec une étude antérieure selon laquelle l’œstradiol pouvait stimuler la croissance de l’AMT et était considéré comme associé à un risque accru d’AMT [29]. Bien que nous ayons trouvé des effets combinés de métabolites mixtes sur le risque d’AMT, le mécanisme moléculaire lié à la relation entre les phytoestrogènes et l’UL reste incertain. Une exploration plus approfondie est nécessaire en ce qui concerne les mécanismes potentiels au sein de l’association.

La principale force de cette étude a été l’utilisation de la régression WQS, de qgcomp et de BKMR, ce qui nous a permis d’évaluer les métabolites mixtes des phytoestrogènes urinaires et du risque d’UL. Certaines limites de cette étude devraient être prises en compte. Tout d’abord, en raison de la conception de cette étude transversale, il y avait une limite dans la relation causale entre les phytoestrogènes urinaires et l’UL. Deuxièmement, certains facteurs de confusion possibles manquaient dans cette base de données NHANES, tels que les antécédents familiaux d’UL. Nous n’avons pas ajusté les antécédents d’hystérectomie parce qu’ils peuvent être une conséquence du résultat [30]. Troisièmement, pour les participants à la base de données NHANES, un seul échantillon d’urine ponctuel n’a été prélevé que pour l’analyse des métabolites. Les concentrations de métabolites des phytoestrogènes peuvent varier au fil du temps. Quatrièmement, nous avons exclu 4 587 femmes qui ne mesuraient pas les concentrations urinaires de phytoestrogènes. Les phytoestrogènes urinaires ont été testés chez 1/3 des participants âgés de 6 ans et plus dans la base de données NHANES. Cependant, cette étude a pris en compte les poids dans l’analyse, de sorte que le biais était relativement faible. Des études prospectives avec des échantillons de grande taille sont justifiées pour analyser plus en détail la relation entre les phytoestrogènes urinaires et l’AMT, ainsi que les mécanismes connexes.

En résumé, nos résultats impliquaient une association de l’équol et de l’UL. Il est important de noter que la régression WQS, les modèles qgcomp et BKMR ont été adoptés pour analyser les effets combinés des métabolites mixtes sur le risque d’AMT. Une association positive entre les métabolites mixtes du phytoestrogène urinaire et de l’UL a également été identifiée, avec la plus grande contribution de l’équol. Cette étude fournit des preuves que le mélange phytoestrogénique-métabolite urinaire était étroitement lié au risque d’AMT chez les femmes et des recherches supplémentaires sont nécessaires pour explorer le mécanisme détaillé.

Les ensembles de données générés et/ou analysés au cours de la présente étude sont disponibles dans la base de données NHANES, https://wwwn.cdc.gov/nchs/nhanes/.

Léiomyomes utérins

Enquête nationale sur la santé et la nutrition

Centre national des statistiques de la santé

Chromatographie liquide haute performance

Spectrométrie de masse

Indice de masse corporelle

Erreur-type

Rapport de cotes

Intervalle de confiance

Somme quantile pondérée

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Département d’obstétrique et de gynécologie, Le premier hôpital affilié de l’Université Soochow, No.899 Pinghai Road, Suzhou, 215006, R.P. Chine

Fang Yang et Youguo Chen

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FY et YC ont conçu l’étude. FY a écrit le manuscrit. FY et YC ont recueilli, analysé et interprété les données. YC a examiné de manière critique, révisé et approuvé le manuscrit. Tous les auteurs ont lu et approuvé le manuscrit final.

Correspondance avec Youguo Chen.

L’exigence d’approbation éthique et de consentement éclairé des sujets pour cela a été levée par le comité d’examen institutionnel du premier hôpital affilié de l’Université Soochow, car les données ont été consultées à partir de NHANES (une base de données accessible au public). Toutes les méthodes ont été appliquées conformément aux directives et réglementations pertinentes.

Sans objet.

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

Springer Nature reste neutre en ce qui concerne les revendications juridictionnelles dans les cartes publiées et les affiliations institutionnelles.

Distribution des taux urinaires de phytoestrogènes. Tableau supplémentaire 2. Analyse de sensibilité des données avant et après interpolation. Tableau supplémentaire 3. La sélection des covariables par régression logistique univariée. Tableau supplémentaire 4. GroupPIP et CondPIP de six métabolites.

Fonction exposition-réponse univariée entre l’exposition aux métabolites et l’AMT avec fixation de tous les autres métabolites à leur niveau médian. Le modèle a été ajusté en fonction de l’âge, de la race ou de l’origine ethnique, de l’état matrimonial, de la consommation d’alcool, de l’indice de masse corporelle, du tour de taille, de la ménopause, de l’ablation des ovaires, de l’utilisation d’hormones féminines, d’hormones/modificateurs hormonaux et de l’énergie totale.

Fonction exposition-réponse bivariée pour les métabolites dans l’AMT, avec le métabolite de l’exposition 1 à ses niveaux de 10 %, 50 % et 90 % et les autres métabolites fixés à leurs niveaux médians. Le modèle a été ajusté en fonction de l’âge, de la race ou de l’origine ethnique, de l’état matrimonial, de la consommation d’alcool, de l’indice de masse corporelle, du tour de taille, de la ménopause, de l’ablation des ovaires, de l’utilisation d’hormones féminines, d’hormones/modificateurs hormonaux et de l’énergie totale.

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Réimpressions et autorisations

Yang, F., Chen, Y. Phytoestrogènes urinaires et le risque de léiomyomes utérins chez les femmes américaines. BMC Women’s Health 23, 261 (2023). https://doi.org/10.1186/s12905-023-02381-5

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Reçu: 17 janvier 2023

Acceptée : 20 avril 2023

Publication : 13 mai 2023

DEUX : https://doi.org/10.1186/s12905-023-02381-5

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