オーストラリアの高齢者における循環銅濃度と銅/亜鉛比の増加は精神的苦痛の減少と関連しているが、認知能力は低下していない

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Greater Circulating Copper Concentrations and Copper/Zinc Ratios are Associated with Lower Psychological Distress, But Not Cognitive Performance, in a Sample of Australian Older Adults

要旨

銅と亜鉛の異常な安定性は神経変性と関連している。本研究では、オーストラリアの高齢者を対象に、循環銅・亜鉛および銅/亜鉛比と認知機能、うつ病や不安の症状、神経栄養因子との関連を調査した。この横断的研究(n=139)では、血漿銅、血清亜鉛、神経栄養因子(脳由来神経栄養因子(BDNF血管内皮増殖因子、インスリン様増殖因子-1)を評価した。認知は、コグステート・バッテリーおよび実行機能の行動評価インベントリ(BRI)(成人版)を用いて評価した。不安および抑うつの症状は、Hospital Anxiety and Depression Scaleを用いて評価した。銅(β=-0.024;95%CI=-0.044,-0.004;p=0.019)および銅/亜鉛比(β=-1.99;95%CI=-3.41,-0.57;p=0.006)は、抑うつ症状の低下と関連していたが、認知とは関連していなかった。血漿中の銅はBDNFと中程度の正の相関を示した(β=-0.004;95%CI=0.000,0.007;p=0.021)。亜鉛はいずれの転帰とも関連していなかった。結論として、地域居住の高齢者を対象にしたサンプルでは、循環銅濃度が高く、銅/亜鉛比が高いほど、抑うつ症状の低下(認知ではなく)と関連があり、銅はBDNF濃度とも正の関連があった。

キーワード

亜鉛、銅、銅/亜鉛、認知、認知症、うつ病、不安、神経栄養因子

1. はじめに

加齢は自然に起こる生理的プロセスであり、身体的および認知的な衰えによって特徴づけられる。脳の神経化学的および神経解剖学的構造に変化が見られ、シナプス可塑性に悪影響を与え、萎縮の一因となる [1,2]。加齢はまた、酸化ストレスに対するニューロンの脆弱性の増加と関連しており、ニューロンの成長と維持をサポートする脳由来神経栄養因子(BDNF)の濃度低下など、神経栄養因子の濃度変化の潜在的な重要性を強調している[3]。このような神経栄養因子の濃度低下は、多くの高齢者が経験している加齢に伴う認知機能の低下や神経変性疾患の発症における重要なイベントである炎症性プロセスや酸化ストレス[4,5]による損傷を脳細胞に与えやすくする[6]。実際、認知機能の低下の遠因である認知症は、世界で約5,000万人が影響を受けていると推定されている[7]。この数は2030年には7,500万人、2050年には1億3,200万人に増加すると予想されており、医療制度に多大な負担を強いている[7]。認知症は、神経炎症と酸化ストレスによって特徴づけられるうつ病と本質的に関連している[8]。うつ病は、慢性的な低悪性度の炎症反応、細胞介在性免疫の活性化、進行性の神経病理学[9]が関与する複雑な疾患であり、神経変性を引き起こし、後に認知症の発症に寄与する可能性がある[10]。うつ病は認知症の多くの危険因子の一つである[11]だけでなく、2030年までに障害の原因の第一位になると推定されている[12]。

銅や亜鉛などの金属イオンは、脳機能や神経細胞の恒常性維持に不可欠な役割を果たしており[13]、これらの金属の長期的な不均衡は神経変性や神経障害と関連している[14]。これは、活性酸素種の産生が増加することで脳内の免疫反応が抑制されずに誘発されるためと考えられており[15]、炎症性メディエーターのアップレギュレーションを介して脳の損傷につながる可能性がある[16]。銅は、神経伝達物質の合成など、いくつかの生物学的プロセスの触媒として働く必須の遷移金属である。しかし、銅の輸送が障害されると、血中に蓄積して脳内で枯渇するため、認知症の最も一般的な形態であるアルツハイマー病などの神経変性疾患と関連している[17]。銅は、抗酸化酵素スーパーオキシドジスムターゼなど、いくつかの金属酵素の中で亜鉛と相乗的に働く。亜鉛は、細胞の生存に関連する多くの生化学的・分子的プロセスに不可欠な成分であり、銅とは異なり、ヒトにおける毒性は非常に低い[18]。しかし、亜鉛の欠乏は認知症のリスクを高める可能性があることが研究で示唆されており[19,20]、そのため亜鉛の補給は、認知的に無傷の人の認知と感情行動(怒りや抑うつなど)の調節を改善する可能性がある[21]。

また、亜鉛と銅はアルツハイマー病においても相乗的な役割を持つ可能性が高く、銅は酸化ストレスを促進し、亜鉛を体組織から排除する[18,22]。したがって、銅と亜鉛の個々の栄養状態が気になるだけでなく、これら2つの金属のバランスが重要であるように思われる。実際、研究では、銅と亜鉛の比(Cu/Zn比)を計算することで、酸化ストレスや炎症反応に関する貴重な情報が得られることが示唆されている[23]。加齢は亜鉛の状態の低下と関連しており、その結果Cu/Zn比が増加しており、これは認知症患者でも観察されている[24]。そこで本研究では、オーストラリアのコミュニティ居住高齢者を対象に、血漿銅濃度と血清亜鉛濃度、Cu/Zn比、神経栄養因子、認知機能、心理的苦痛との関係を調査した。

2. 材料と方法

2.1. 研究デザイン

この横断的研究は、Seniors’ Thinking, Exercise and Protein Study(STEPS無作為化比較試験(RCT)のベースラインデータを二次分析したものである。この研究は、ディーキン大学の身体活動・栄養研究所内で、ヘルシンキ宣言に定められたガイドラインに従って実施された。人間を対象としたすべての手順は、オーストラリアのディーキン大学人間研究倫理委員会(プロジェクト番号:2013-166)によって承認された。研究に参加する前に、すべての参加者から書面によるインフォームドコンセントを得た。この試験は、オーストラリア・ニュージーランド臨床試験登録簿(www.actr.org.au に ACTRN12613001153707 として登録されている)に登録された。

2.2. 参加者

本研究には、60歳以上の地域居住者の男女154名が登録された。参加者は、オーストラリアのメルボルンおよびビクトリア州の周辺地域のコミュニティグループから、地元メディアのキャンペーン、地元コミュニティグループでのプレゼンテーション、および口コミによって募集された。興味のある参加者は電話でスクリーニングされ、以下の基準に基づいて除外された [25]。現在または過去3ヵ月間に週150分以上の中等度強度の身体活動または抵抗運動に参加したこと(過去3ヵ月間);現在のがんまたは手術を含む急性または末期の疾患、および試験前12ヵ月未満の放射線治療/化学療法の中止。運動プログラムへの参加が制限されるような機能障害、糖尿病治療のためのインスリンの使用、体格指数(BMI)が40を超えていること、慢性肝疾患、セリアック病、潰瘍性大腸炎、クローン病の存在、過去6ヶ月間の経口コルチコステロイドの使用、または試験およびその要件にコミットすることができないこと。参加資格のある参加者は、老年期うつ病尺度(GDS)[26]と認知症については携帯型精神状態調査票(SPMSQ)[27]を用いてスクリーニングを行った。GDSのスコアが6以上、またはSPMSQのスコアが2以上の参加者は研究から除外された。この横断的分析では、血漿銅、血清亜鉛、またはアポリポ蛋白E(APOE)遺伝子型のデータが欠落していたため、15人の参加者が除外された。このようにして、合計139名の参加者が本研究に含まれた。

2.3. 人口統計学と臨床評価

参加者は、社会統計学的、生活習慣学的、病歴などの情報を自己記入式の質問票で提供した。学歴は、小学校・高等学校、専門学校修了、または大学修了に分類された。心血管疾患(心血管疾患)の既往歴は、自己申告による心臓発作、脳卒中、心臓病の既往歴と定義した。習慣的な身体活動時間は、Community Healthy Activities Model Program for Seniors(CHAMPS)の身体活動質問票[28]を使用した自己申告情報に基づいて、過去4週間の身体活動時間を推定した。身長は壁に取り付けたスタディオメーターを用いて0.1cm単位で測定し、体重は校正済みの電子デジタルスケールを用いて0.1kg単位で測定した。体格指数(BMI)は、体重(kg)÷2乗身長(m2)から算出した。

2.4. 血液サンプル

参加者は、メルボルンに複数の採取センターを有する商業病理クリニックに参加し、絶食した朝の静脈血液サンプルを採取した。血液は、EDTA空腸器(処理後の全血および血漿を得るため)および微量元素を含まない空腸器(処理後の血清を得るため)に採取した。血漿および血清は、微量元素を含まないポリエチレン製のディスポーザブルピペットを用いて、3000×gで15分間、4℃で遠心分離することにより分離した。サンプルは分析まで-80℃の微量元素フリーポリバイアルに保存した。

2.5. 銅と亜鉛の濃度

血漿中の銅濃度は、誘導結合プラズマ質量分析法 (ICP-MS) (7700x システム、アジレント・テクノロジーズ、メルボルン、オーストラリア) により測定した。アッセイの精度は、血漿サンプルと同じプロトコルを使用して調製した標準参照物質として、再構成された凍結乾燥血清中のSeronorm™微量元素 (Sero AS, Billingstad, Norway) を使用して評価した。Seronorm™ 標準物質中の銅の分析回収率の測定値は、メーカーのガイドラインに従って許容範囲内でした(測定された Seronorm = 153 (SD 28) µg/dL; 認定範囲 = 170-200 µg/dL)。

血清亜鉛濃度は、直接吸引による炎原子吸光光度法(AAS)(Varian SpectrAA-800,Varian Inc. 血清亜鉛分析の精度は、プールされたヒト血清サンプルを用いて確認し、方法の精度は、血清UTAK認証基準対照(66816 Normal Range、ロット番号A4913)を用いて確認した。UTAKコントロールにおける亜鉛の分析回収率の測定値は許容範囲内でした(測定UTAK = 60.8 (SD 2.8) µg/dL; 認定範囲 = 51.8-70.2 µg/dL)。血清亜鉛は炎症状態によって影響を受けることが示されているため[29]、亜鉛濃度は、回帰補正アプローチ[29]を用いて、急性および慢性炎症状態の両方を反映する炎症マーカーであるインターロイキン(IL)-6について調整した。このアプローチの最初のステップとして、基準となるIL-6値は、対数変換された値の最下位の値の最大値によって決定された。次に、この基準値を観察されたIL-6値から差し引いて、調整されたIL-6を決定した。亜鉛を従属変数として、調整されたIL-6を独立変数として、線形回帰モデルを開発した。次いで、回帰モデルから得られた係数(β)を、以下の式を用いて、亜鉛に対する炎症の影響を調整するために使用した。調整亜鉛=生亜鉛-β(調整IL-6)[29]。調整された亜鉛値は、Cu/Zn比を計算するために使用された。

IL-6は、製造業者の推奨に従ってMilliplex T Cell高感度ヒトサイトカインパネル(Millipore Billerica, MA, USA)を用いて測定したが、アッセイ内変動係数(%CV)は5.9~11.7%、アッセイ間の%CVは7.3~15.7%であった。

2.6. 血清中の神経栄養因子濃度

神経栄養マーカーである BDNF および血管内皮増殖因子(VEGF)は市販の DuoSet ELISA キット(R & D Systems, Minneapolis, MN, USA)を使用して測定し、測定値のイントラ CV は 3.9~5.9%で、測定値のイントラ CV は 4.4~14.7%でした。インスリン様成長因子1(IGF-1)は、Immulite 2000 IGF-1化学発光免疫測定法(Siemens Healthcare Diagnostics, Los Angeles, CA, USA)を用いて測定し、測定中の%CVは3.1,測定間の%CVは6.2であった。

2.7. APOEジェノタイピング

APOE遺伝子型は、MassARRAY Assay Design 4.0ソフトウェア(Agena Bioscience, San Diego, CA, USA)を用いて設計されたポリメラーゼ連鎖反応(PCR)ベースのアッセイを用いて全血中のAPOE遺伝子型を評価した。最初のPCRステップは45サイクル(アニーリング温度56℃)で、PCR産物をエビアルカリホスファターゼで処理し(37℃で15分85℃で5分間変性させた。iPLEX延長ステップは、5サイクル(52℃〜85℃の間)のロットを40サイクル行った。得られたiPLEX延長生成物を、SpectroCLEAN樹脂(SEQUENOM、サンディエゴ、カリフォルニア州、米国)を用いて脱塩し、次いで、SpectroCHIPs GenII(SEQUENOM、サンディエゴ、カリフォルニア州、米国)上にスポッティングして、MassARRAY Analyser Compact MALDI-TOF MS(Agena Bioscience、サンディエゴ、カリフォルニア州、米国)を用いて分析した。本研究において、APOEキャリアの状態は、APOE ε4対立遺伝子の存在(1または2コピー:ε4キャリア)または不在(0コピー:非ε4キャリア)によって定義された。

2.8. 認知機能および抑うつ症状

認知能力は、注意力、記憶力、処理速度、実行機能など、さまざまな認知機能の有効かつ感度の高い測定を提供し、高齢者で検証されているCogstateコンピュータ化認知テスト[30]を使用して評価された[31,32]。すべての認知評価は、マウスとヘッドフォンを使用したラップトップで行われた。以前に報告されたように[25]、書面と口頭での指示が与えられ、参加者には5つの認知タスクを完了する前に練習用のトライアルが許可された。この研究で使用されたCogstateテストは、簡単な反応時間と精神運動機能(Detection、DET選択反応時間と視覚的注意(Identification、IDN視覚認識記憶と注意(One card learning task、OCLワーキングメモリと注意(One-back task、ONB)を測定するゲームライクなトランプ刺激とタスクに基づいている。さらに、参加者は迷路のようなタスク(Groton Maze Learning, GML)を完了した。DET、IDNおよびONBは反応時間(ミリ秒単位)を用いて採点され、OCLの精度は正解数を用いて採点され、GML課題は1回のセッションでの5回の連続試行におけるエラーの合計数を用いて採点された [31,32]。DET と IDN のスコアは log10 変換を用いて正規化し、OCL と ONB のスコアはアークサイン平方根変換を用いて正規化した。生のスコアは、本研究に参加した全サンプルの平均と標準偏差を用いてzスコアに変換した。これら5つのテスト[30]から3つの複合スコアが計算された: i) 作業記憶/学習。i) 作業記憶/学習:OCLとONBの平均zスコアに対応する;ii) 注意/精神運動機能。注意・精神運動機能:DET および IDN の z スコアの平均値に対応する;および iii) 全般的認知機能。注意・精神運動機能:DET と IDN の z スコアの平均値に対応し、グローバル認知機能:5 つのタスクすべての z スコアの平均値で表される。

遂行機能の自己報告も、Behavior Rating of Inventory Executive Function-Adult version(BRIEF-A) [33] を用いて行った。これは、執行機能のさまざまな側面を測定する75の質問からなる自己報告書で、理論的および経験的に導き出された9つの重ならない臨床尺度で構成されている。これらの尺度には、抑制、自己モニター、計画/組織化、シフト、開始、タスクモニター、感情コントロール、ワーキングメモリ、および資料の整理が含まれる [33]。各質問には、「決してない」「時々ある」「よくある」のいずれかの回答の選択肢があった。これはその後、リストアップされたそれぞれの行動が先月に問題となった頻度について記録された。各回答は1~4の数値スコアに対応し、これらを合計して各サブドメインのスコアを提供した。抑制、シフト、感情コントロールの各サブドメインを合計して行動調節指数(BRI)スコアとし、その他のサブドメインを合計してメタ認知指数(MI)スコアとした。最後に、BRIとMIを合計して総合的なグローバル・エグゼクティブ・コンポジット(GEC)サマリー・スコアを提供した [33]。結果については、各スケールについてTスコアが導出され、スコアが高いほど実行機能障害の程度が高く、障害のレベルが高いことを示した。

不安および抑うつ症状は、Hospital Anxiety and Depression Scale(HADS)[34]を用いて評価した。HADS質問票は、非精神科患者の心理的苦痛を測定するための自己報告ツールであり、地域社会の集団で広く使用されている [35,36]。HADS評価尺度は、4点リッカート尺度(各項目は0~3点で評価され、スコアが高いほど重度のうつ病または不安を表す)の14項目で構成され、うつ病の感情的および認知的側面を評価する7つの質問、および不安の感情的および認知的側面を評価する7つの質問が含まれる。結果は、各7項目(最大21項目)で構成されるサブスケール「うつ」と「不安」として報告される。どちらかのサブスケールのスコアが11以上の場合は、心理的な病的状態が存在する可能性が高いことを示し、スコアが8~10の場合は軽度の病的状態の可能性を示し,0~7の場合は正常な心理状態を示すと考えられている[34]。

2.9. 統計的分析

すべての統計分析は、STATA/SE 15.0 for Windows (StataCorp LLC, College Station, TX, USA)を使用して実施した。データは、正規分布している場合は平均値±標準偏差(SD)として、正規分布していない場合は中央値(25%、75%)としてShapiro Wilk 検定に基づいて示された。カテゴリ変数は n (%)で示された。認知転帰と金属(血漿銅、血清亜鉛、およびCu/Zn比)との関係を調べるために重線形回帰モデルを使用し、以下の共変量で調整した。性別、年齢、BMI、APOEε4ステータス、教育レベル、心血管疾患の既往歴、および習慣的な中等度・活発な身体活動。金属と神経栄養因子との関連を調べるために、線形回帰モデルも使用した。これらのモデルは、教育を除いて同じ共変量で調整した。上述のように同じ共変量で調整した多変量モデルで、認知転帰と神経栄養因子(従属変数)と金属マーカーとの関連について性の相互作用があるかどうかを検証したところ、有意な相互作用は観察されなかった。正規性および分散の同質性という統計的仮定を満たすために、神経栄養因子(BDNF、IGF-1,およびVEGF)は、回帰分析に含めるために対数変換した。タイプIIエラーを最小化するための多重比較の補正は行われておらず、p値<0.05は有意と考えられた。これは二次解析であることを考慮して、調査に先立って検出力の計算は行われなかった。しかし、我々の所見で観測された最も低い有意なR2を考慮して決定係数(R2)についてF検定を計算したところ(0.07)、推定検出力は0.61であった。

3. 結果

表1に本研究に参加した参加者の人口統計学的特徴を示す。この研究集団は、ほとんどが女性(63%)で構成され、平均年齢は70.7歳(範囲65~84歳)で、21%がAPOEε4キャリアに分類されていた。この研究集団では、男性(n = 22)の15.8%が亜鉛欠乏(血清濃度<74μg/dL)[37]、女性(n = 31)の22.3%が亜鉛欠乏(血清濃度<70μg/dL)[37]であった。

表1

重回帰分析では、銅およびCu/Zn比と不安症状または認知パフォーマンスとの間に有意な関連は認められなかった(図1,表2)。しかし、血漿中の銅濃度が高く、Cu/Zn比が高いほど、HADSうつ病尺度で評価される心理的苦痛のレベルが低いことと関連していた(図2,表2)。血清亜鉛濃度は、認知アウトカムまたはHADSサブスケールのいずれとも関連していなかった(図1および図2,表2)。

図1 Cogstateグローバル認知機能

原文参照


 

(A)-(C)およびBRIEF-Aグローバルエグゼクティブ複合体(D)-(F)と銅(対数変換値)(A,D亜鉛(IL-6で調整)(B,E)およびCu/Zn比(C,F)との関連。結果は、年齢、性別、BMI、習慣的身体活動量(週に精力的な活動に費やしたkJAPOEの遺伝子型(ε4のキャリア/非キャリア教育(小学校/高校/専門学校/大学心血管疾患の既往歴(はい/いいえ)で調整した。

図2 HADSうつ病尺度

原文参照


 

(A)-(C)およびHADS不安尺度(D)-(F)と(A,D亜鉛(IL-6で調整)(B,E)およびCu/Zn比(C,F)との関連。結果は、年齢、性、BMI、習慣的身体活動(週に精力的に活動した時間kJAPOEの遺伝子型(ε4のキャリア/非キャリア教育(小学校/高校/専門学校/大学および心血管疾患の既往歴(はい/いいえ)で調整した。HADS、Hospital Anxiety and Depression Scale。

表 2 高齢者における血漿銅、血清亜鉛およびCu/Zn比と認知転帰およびHADS尺度との関連(n=139)。

原文参照


 

重回帰分析でも、血漿銅濃度とBDNFとの間には中程度の正の関連が認められたが、血清亜鉛およびCu/Zn比はいずれの神経栄養因子とも関連していなかった(表3)。

表3 高齢者における血漿銅、血清亜鉛およびCu/Zn比と神経栄養因子との関連(n = 139)

原文参照

4. 議論の内容

この研究から得られた主な知見は、地域社会に住む高齢者を対象としたサンプルにおいて、血漿中の銅濃度と銅/Zn比が高いほど、抑うつ症状の低下と関連していることであった。さらに、この研究では、血漿銅濃度と神経栄養因子BDNFとの間に適度な関連が観察された。対照的に、金属指標と認知能力やその他の神経栄養因子との間には何の関連も観察されなかった。しかし、我々の知見の推定検出力は 0.61 であることを考えると、この知見は慎重に解釈しなければならないことに注意が必要である。

我々の研究集団では、血漿中の銅はHADSうつ病尺度との関連性はわずかではあるが有意であり、銅濃度が高いほど心理的苦痛が低いことを示していた。銅はチロシン水酸化酵素とドーパミン水酸化酵素という酵素に含まれており、気分に重要な役割を果たす神経伝達物質の合成に関与している[38]。私たちの知る限りでは、これは地域に住む高齢者の銅の状態と心理的苦痛との関連を調査した初めての研究であるため、同じような集団を対象とした他の研究との比較はできない。うつ病患者を調査する場合、現在の文献によると、率直なうつ病患者は、うつ病のない対照群に比べて血中銅濃度が高いことが示されている[39]。しかし、メタアナリシスに含まれた16の研究のサブグループ分析では、50歳以上の人では銅とうつ病の関係は観察されなかったため、年齢が銅とうつ病の関係を決定する要因であることが明らかになった[39]。さらに、これらの研究で報告された血中銅濃度(範囲:75-134 µg/dL)[39]は、我々の研究で観察された値を上回っており、異なる技術を用いて測定された可能性があることを考えると、さらなる比較は困難である。食品中の銅濃度は、土壌や農業技術(土壌改良、殺菌剤や殺菌剤の使用など)によって異なる[40]。食事からの摂取に加えて、銅への曝露は、地下水や家庭の配管システムに関連する飲料水中の銅濃度にも依存する。例えば、水が酸性の特性を持つ地域で銅製の配管を使用すると、配管の腐食が起こり、水道水の銅含有量が増加する可能性がある[41]。我々の知る限りでは、本研究が行われた地域(オーストラリアのビクトリア州)の集団における銅の曝露に関するデータはない。

我々の研究では、Cu/Zn比が高いほどHADSうつ病尺度で評価される心理的苦痛のレベルが低いことと関連していたが、HADS不安尺度や認知パフォーマンスには有意な関連は観察されなかった。この研究では、Cu/Zn比が2を超える参加者はいなかったが、これは高齢者における炎症反応の亢進および亜鉛の栄養状態の低下と関連している [42]。このマーカーは銅と亜鉛のバランスを反映しており、70歳以上の高齢者の障害および死亡率と正の相関がある[23]。単純な栄養指標というよりは、Cu/Zn比は酸化ストレスや炎症反応と関連していることがほとんどである[23,43]。血清亜鉛はHADSうつ病尺度とは関連していなかったことから、銅が関連を促進していることが示唆される。したがって、我々の知見は、銅が神経伝達物質合成の補因子として作用し、脳の健康を維持する上で重要な役割を果たしている可能性があるという考えを裏付けるものである[38]。

また、銅と BDNF 濃度との間には中程度の正の相関が見られたが、亜鉛および Cu/Zn 比は神経栄養因子とは関連していなかった。BDNFはニューロトロフィンと呼ばれるタンパク質の一種であり、ニューロンを含むいくつかの細胞タイプの生存、成長、可塑性に関与している[44]。脳の健康維持におけるニューロトロフィンの重要性を考慮して、BDNF の低濃度と神経変性疾患 [45] やうつ病 [46] との関連性が研究されてきた。しかし、健康な高齢者では血清BDNFと認知能力との関連は観察されなかった[47]。このことは、BDNFの変化は認知機能の低下に先行するものではなく、低下と同時に起こる可能性があることを示唆している[47]。亜鉛と銅はBDNFの合成と機能に不可欠な役割を果たしている。これら2つの金属はマトリックスメタロプロテアーゼをアップレギュレートし、プロBDNFからBDNFへの成熟を促進し[48,49]、BDNF発現の増加に伴う神経成長因子(ニューロトロフィン)によって開始されるカスケードを強化する[50,51]。さらに、銅はチロシンホスファターゼ活性を阻害することで、神経トロフィンの活性を良好に制御している[51]。私たちの知る限りでは、今回の研究は、地域に住む高齢者を対象に、銅の循環濃度と BDNF の関連性を調べた初めての研究である。これらの知見は、血漿中の銅濃度と抑うつ症状との関連性や、我々の研究集団で見られた BRI(有意性は認められなかったが)のように、認知能力が向上する傾向と一致している。これは二次解析であり、今回の研究に先立って検出力の計算は行われていないことを考えると、認知機能が損なわれていない集団や、今回の研究で見つかった血漿銅濃度よりも高い血漿銅濃度の人でも、この関連性が肯定的に保たれているかどうかを明らかにするために、さらなる研究を行うことをお勧めする。

銅の状態と認知能力との間には何の関連性もなかったが、前述のように BRI には有意ではない傾向が見られた。これらの知見は、神経伝達物質の合成に関与する金属酵素の補酵素として銅が不可欠であると考える銅のホメオスタシスの概念を検証するものである[39,52]。同様に、以前に行われた、認知機能の高い地域住民の高齢者を対象とした横断的研究では、血漿中の銅濃度が高い女性(>215 µg/dL)は、血漿中の銅濃度が低い女性(<90 µg/dL)よりも認知機能が低いことが示されている[53]。しかし、低血漿銅濃度と中濃度(≧90~215 µg/dL)の血漿銅濃度の間には認知機能の差は認められなかった。男性では、認知能力と銅の状態との間に逆U字型の関連が観察され、銅濃度が非常に低くても非常に高くても、中程度の銅濃度の血漿中濃度と比較して、長期記憶力、計算力、視覚運動注意力などのテストで認知能力が低下していた[53]。私たちの研究結果と一致し、この研究は、銅が認知機能の維持に重要な神経伝達物質の合成に不可欠であるという考えを裏付けている。我々の研究は、認知機能に接触している高齢者を対象としたものであるが、認知症の主要な形態であるアルツハイマー病患者では、銅の状態と認知機能との関連の方向性が、そうでない人とは異なるようであることに注目することの重要性を強調する。メタ解析では、アルツハイマー病患者の血清・血漿中の銅濃度が健常者と比較して増加していることが報告されている[20]。しかし、メタアナリシスに含まれていた参加者の銅濃度は、我々の集団の銅濃度よりも高かった(対照群の最低平均値:70μg/dL)[20]ことを考慮しなければならず、したがって、銅濃度の低い集団でもアルツハイマー病患者と対照群の間で銅の状態にこのような違いがあるかどうかは不明である。銅と亜鉛について観察されたのと同様に、Cu/Zn比は認知結果と関連していないが、GECについては有意ではない傾向が観察されている。Gonzalez-Dominguezら[24]は以前、アルツハイマー病患者は健常対照者よりもCu/Zn比が高いことを報告している。しかし、イタリアの高齢者を対象とした別の研究では、我々の研究集団で見られるように、Cu/Zn比が炎症の増加に関連する2以上のカットオフ[23]以下の場合、認知とCu/Zn比との関連は正確ではないかもしれないことが示唆された。

銅の状態と認知との関連を調査する際には、銅への毒性学的曝露というよりも、内因性の調節機構の失敗が、脳への銅の輸送を低下させる可能性があることが研究で示されている[17]。これは、血漿中の非結合型セルロプラスミン(非Cp)銅濃度の上昇と、酸化反応を起こしにくいセルロプラスミン(Cp)に結合した銅の減少との関連がある[17]。この考え方を裏付けるように、軽度認知障害(MCI)やアルツハイマー病患者では、健康な対照者と比較して非Cp銅が高いことがいくつかの研究で報告されている[54,55,56]。さらに、Squittiら[57]は、MCIからアルツハイマー病への転化の唯一の有意な予測因子が非銅であることを示した。今回の研究では、Cpと非Cpの両方を含む総銅のみを測定しているため、銅の状態と認知の関係を調べることはできなかった。

本研究では、亜鉛欠乏症は男性の15.8%、女性の22.3%に認められ、これはドイツ[58]とオーストラリア[59]の健康な地域住民の高齢者を対象とした以前の報告と一致している。高齢者は、腸管吸収の低下や亜鉛トランスポーター蛋白質の変化、薬物相互作用、食事中の亜鉛摂取量の低下など、様々な生理機能の加齢に伴う変化により亜鉛欠乏症のリスクが高くなっており[37,60]、老年性認知症[19,20]やうつ病[61,62]のリスクを高める可能性がある。この集団では血清亜鉛と認知転帰または神経栄養因子との関連は観察されなかった。これは、厳密な選択基準により参加者のサンプルが均質であったために、「認知的に健康すぎる」コホートになってしまい、亜鉛が認知機能に及ぼす有意な影響が除外されてしまった可能性があることが、少なくとも部分的には説明されている。本研究では、亜鉛への曝露と認知結果との関連は調査していないが、我々の知見は、アルツハイマー病のリスクを減らすために亜鉛の摂取量を変更することを推奨する決定的な証拠を提示していない先行研究と一致している[19]。さらに、血清亜鉛は、亜鉛の状態を評価するために最もよく用いられるバイオマーカーの一つであるにもかかわらず、感度が限られており、重度の欠乏がない人では一般的に食事からの亜鉛摂取には反応しないことを強調している[63,64]。

この研究の強みは、血漿銅および血清亜鉛バイオマーカーとともにCu/Zn比が含まれていること、および神経栄養因子の評価が含まれていることである。この研究の限界は、食事またはサプリメントを介した亜鉛および銅の摂取に関する情報がデータ解析に考慮されていないことである。さらに、血漿中の総銅のみが測定され、Cp銅および非Cp銅の濃度は調査されていない。対象基準が限定されていたため、比較的健康な高齢者の集団が対象となった可能性があり、したがって、すべての高齢者に対するこれらの所見の一般化可能性は除外されていることを認めている。さらに、これは横断分析に限定した先行研究のデータの二次分析であるため、本研究に先立ってパワー計算が行われておらず、因果関係が推測されない可能性がある。

5. 結論

まとめると、オーストラリアの高齢者を対象にしたサンプルでは、血漿中の銅の濃度が高く、銅/亜鉛の比率が高いほど、心理的苦痛が低いことがわかった。さらに、血漿中の銅は、脳の可塑性に重要な役割を果たすことが知られている神経栄養因子であるBDNFの濃度と正の相関があった。対照的に、血清亜鉛は認知能力、心理的苦痛、神経栄養因子とは関連していなかった。