你晚上睡觉会开盏灯嘛？Lancet子刊超8万人7年随访研究：晚上睡觉别开灯!夜间光照越亮，2型糖尿病风险越高，最高增加67%!

你晚上睡觉会开盏灯嘛？Lancet子刊超8万人7年随访研究：晚上睡觉别开灯！夜间光照越亮，2型糖尿病风险越高，最高增加67%！

来源：100医药网 2024-07-27 10:59

研究表明，夜间光照较亮和生物节律紊乱与2型糖尿病的发病风险增加显著相关。避免夜间光照可能是降低2型糖尿病风险的一种有效策略。

近年来熬夜党越来越多，随着科技的发展，如今夜里伴我们入睡的不再是月亮、星星，而是各式灯光照耀下的霓虹闪烁以及多种多样的电子产品。

现代人与人造光已经密不可分，从早起看消息、回消息、刷新闻，到睡前看抖音、看剧。越来越多的人暴露于电子光线下，但是长期暴露在人造光下，我们的身体健康是否会受到影响？

相关研究表明较高的夜间人造光暴露与超重、肥胖风险升高13-22%有关[1]；此外，越来越多的研究证实，风险不仅仅和饮食相关，也和夜间人造光暴露程度息息相关。

鉴于此，近日发表在子刊的研究利用1300万小时的光传感器数据，深入探索了个体光照暴露的具体模式与英国生物库参与者中2型糖尿病发病风险之间的潜在关联[2]，下面一起来看看吧！

此研究一共纳入了84790名参与者,他们有完整的每日光照分布时间,并且在光照追踪之前没有2型糖尿病(排除4085例)。平均随访期为7.91 1.2年，最长随访期为9.55年。在670844人/年的随访中共观察到1997例2型糖尿病病例(每1000人年2.98例)。

夜间光线越亮，患2型糖尿病的风险越高

对模型进行因素调整后，所有数据均显示夜间(00:30-06:00)光线更亮，则患2型糖尿病的风险更高，二者呈正相关关系：与夜间光照暴露在0-50%的参与者相比,夜间光照暴露在90-100%、70-90%和50-70%的参与者患2型糖尿病风险更高。具体表现是，与夜间光照暴露水平最低的0-50%的参与者相比，夜间光照暴露最为显著的90-100%的参与者，其患病风险增幅高达67%。

相反，白天(07:30-20:30)光线更亮，则患2型糖尿病的风险更低，二者呈反向相关关系：与白天光照暴露在0-50%的参与者相比,白天光照暴露在90-100%、70-90%和50-70%的参与者患2型糖尿病风险更低。

对心代谢风险因素（高BMI、和高比率）、睡眠时长、昼夜节律类型、光周期、精神健康（抑郁和焦虑症状）等因素进行调整，以及排除轮班工人后，依然可以发现夜间光照时间长短与患2型糖尿病风险呈正相关。

综上所述，夜间光照时间长短会直接导致2型糖尿病患病风险增高，且光照-糖尿病关系没有显著的性别特异性差异。

这一研究的涉及人群范围可就广了呀！上夜班的人群、喜欢夜里玩会手机才入睡的人群、甚至于怕黑需要开灯才能睡着的人群，都可能会导致2型糖尿病患病风险激增噢。

图1：按夜间光照射程度划分的2型糖尿病累积发病率

昼夜节律紊乱会导致更高的2型糖尿病患病风险

夜间接受的光照增加，也就意味着他/她可能存在昼夜颠倒的现象，那么昼夜节律紊乱跟2型糖尿病患病风险之间是否存在联系呢？

研究发现，在不同模型调整水平上，相较于参与者昼夜节律相位的平均水平，处于相位早期或晚期的个体，均展现出更高的2型糖尿病风险预测值。这一发现强调了昼夜节律相位与糖尿病风险之间的潜在联系。

表1：模型昼夜节律变量对2型糖尿病风险的影响

夜间光照和遗传风险均可独立预测2型糖尿病发病率

当模型中同时纳入多基因风险和夜间光照作为附加预测因素时，两者均被证实为2型糖尿病事件的稳固且独立的预测指标。此外，多基因风险增加所带来的糖尿病风险提升幅度，与夜间光照强度变化（即从0-50%到90-100%）所引发的风险变化相当，这表明遗传与环境因素在糖尿病风险预测中具有相似的重要性。

表2：多基因风险或评分多基因风险评分加光照来预测发生2型糖尿病的风险

小结

上述研究表明，夜间光照较亮和生物节律紊乱与2型糖尿病的发病风险增加显著相关。避免夜间光照可能是降低2型糖尿病风险的一种有效策略。

随着我国经济的快速增长和城市化进程的加速，城市的夜间照明范围不断扩大，越来越多的人长时间暴露于人造光源之下，打破了自然的昼夜节律。写字楼内灯火通明，许多上班族不得不熬夜加班；同时，越来越多的人选择在睡前使用手机，夜生活场所如夜市和酒吧也常常人声鼎沸。

这一切都表明，人造光已成为现代生活中不可或缺的一部分。然而，为了维护健康，我们还是要尽可能减少不必要的夜间光照暴露，例如，早点睡觉以及在睡觉时关上灯吧！

参考文献：

[1] Lai KY, Sarkar C, Ni MY, Gallacher J, Webster C. Exposure to light at night (LAN) and risk of obesity: A systematic review and meta-analysis of observational studies. Environ Res. 2020;187:109637. doi:10.1016/j.envres.2020.109637

[2] Daniel P. Windred, Angus C. Burns, Martin K. Rutter, et al. Personal light exposure patterns and incidence of type 2 diabetes: analysis of 13 million hours of light sensor data and 670,000 person-years of prospective observation. The Lancet Regional Health - Europe, Volume 42, 2024, 100943, ISSN 2666-7762.

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