作者：潘庆春，米雪芹等 

中国听力语言康复科学杂志

2024年07月09日

噪声被描述为一种长期或间歇性的不需要的声音。职业噪声暴露指个人8小时等效A声级（8 hours equivalent a sound level，LAeq，8 h）≥80 dB（A）且持续1年以上。

世界卫生组织估计，在高收入西欧国家（人口约3.4亿），每年最少有100万生命因噪声的直接或间接原因而丧失。在中国，噪声已成为主要的职业风险之一。噪声是一种非特定的生物压力源，可以影响人体的整个生理系统。噪声暴露过度刺激大脑，引发神经递质改变、活性氧水平、炎症和DNA损伤等分子变化，导致大脑组织学发生改变，包括皮层厚度和神经元密度下降，信号传递的改变，进而导致脑功能障碍，出现耳鸣、焦虑、抑郁、睡眠障碍等。

大量神经元之间的功能连通性（functional connectivity，FC）是构成复杂脑网络的基础。脑网络是沟通和协调不同脑区及执行任务的前提，这些脑网络内部和网络之间保持相对稳定，长期的噪声暴露可能会使患者的脑网络改变。

焦虑、抑郁及睡眠障碍等的产生和消失依赖于人体大脑的额顶网络。有学者对噪声性听损人群进行脑网络研究，但是该研究并不能反映噪声暴露与脑网络改变之间的直接关系。因此，为了排除听力的干扰，本文选择健听的职业噪声暴露人群进行研究。为了排除测试过程中噪声的影响，选择测试过程中不产生噪声的功能性近红外线光谱技术（functional near-infrared spectroscopy， fNIRS）进行脑网络功能测试。此外，额叶网络对高级认知功能至关重要，因此，本实验将对具有代表性的额叶网络进行研究，观察职业噪声暴露对额叶脑网络的影响，为后期噪声暴露与全脑网络改变的研究提供理论基础；为职业噪声人群的非听觉扩大预防工作提供依据，做到职业噪声的早防护。

1 资料与方法

1.1受试者

本项研究选择2023年9月～2023年10月某公交及客运司机作为职业噪声暴露人群。收集受试者详细的噪声暴露信息，包括耳部疾病、耳毒性药物使用情况、耳部感染史和职业病史。

噪声暴露者需满足以下条件：

1)从参与者职业生涯开始到调查日期，一直在工作类别和同一工作场所（噪声暴露区域）工作，每个工作场所的职业噪声水平都是从公司记录中收集；
2)至少在当前岗位工作1年以上，年龄18～60岁；
3)无因肿瘤和头部外伤引起的脑结构异常，避免脑损伤等因素对实验结果的影响；
4)无神经系统疾病；
5)无吸烟、饮酒习惯；
6)测试前一晚睡眠充足。

排除标准：

患者有慢性中耳炎、双侧或单侧听力损失，无法接受测试。根据工作岗位的A加权噪声暴露水平，LAeq，8 h＜80 dB（A）被认为无职业噪声暴露。

1.2 职业噪声评估

结合工作经历和职业噪声监测记录的信息计算职业噪声暴露量，通过病史采集收集工人的工作经历、工作年限。工作场所职业噪声每年由有资质的机构按照国家工业卫生标准（GBZ/T 189.8工作场所物理性介质的测量第8部分：噪音），通过声音分析仪（3M SoundPro，美国）测量15分钟加权平均等效声级。经测定，本研究噪声暴露人群的平均等效声压级为85 dB（A）。本研究方案得到了川北医学院附属医院伦理委员会批准。所有受试者均对实验内容知情同意并签字。

1.3 测试方法

受试者在脱离职业噪声并至少休息12小时后，在听力中心接受纯音测试（双耳测试频率点为0.25～8 kHz）、声阻抗测试；用医院焦虑和抑郁量表-焦虑分量表（hospital anxiety and depression scale-anxiety subscale，HADS-A）和抑郁分量表（hospital anxiety and depression scale-depression subscale，HADS-D）评估患者焦虑抑郁程度（0～7分为正常、8～10分为可疑、11～21分为焦虑/抑郁）。采用44通道便携式fNIRS成像装置实时监测受试者脑内氧合血红蛋白（oxyhemoglobin，HbO）和脱氧血红蛋白（deoxyhemoglobin， HbR）浓度的变化。受试者进入近红外评估室后舒适地坐下熟悉环境5分钟，降低紧张感；随后戴上近红外光谱帽子并闭眼，大脑处于放松状态，检查者关闭评估室灯光，开始收集受试者静态数据，持续8分钟。测试通道及电极分布见图1:

图1 近红外光谱通道及头帽示意图注：A通道示意图；B头帽示意图

1.4 数据分析

近红外光谱静息状态数据分析采用基于matlab的NirSpark进行预处理，计算受试者静息状态下HbO，再利用NirSpark软件的Network模块提取受试者静息状态测量各时间点的HbO数据，转换为功能连接强度的度量，进行功能连通性（functional connectivity，FC）分析。

1.5 统计分析

采用SPSS 26.0进行χ2检验、独立样本t检验及Mann-Whitney u检验，比较噪声组与对照组的差异。其中性别、耳鸣人数采用χ2检验；年龄、血压、血糖采用t检验；HADS-A、HADS-D得分采用Mann-Whitney u检验。P＜0.05认为有统计学意义。

2 结果

2.1 一般资料

共纳入病例资料494例，其中健听的噪声暴露者276例（噪声组），无职业噪声暴露者218例（对照组）。结果显示，两组间性别、年龄、血压、血糖及HADS-D得分均无差异，两组HADS-A得分有显著差异（P＜0.001），见表1。

表1　对照组和噪声组一般资料［n（%）或（±s）］

注：a为χ2值；b为t值；c为z值；*P<0.05；**P<0.01；***P<0.001

2.2 噪声组与对照组不同程度焦虑受试者的分布情况

由上可知，噪声组的焦虑程度与对照组有差异。为了进一步了解噪声组和对照组的焦虑状况，笔者分别统计了噪声组及对照组不同程度焦虑的百分比。HADS-A评分结果显示，噪声组HADS-A得分主要集中在正常状态和临界程度，对照组主要集中在正常状态，见图2　噪声组和对照组不同等级HADS-A得分分布情况:

噪声组HADS-A得分

对照组HADS-A得分

2.3 噪声组额叶脑网络FC研究结果显示

噪声组与对照组双侧额叶FC均有统计学差异，左额叶FC组间差异更明显，见图3:

图3　噪声组的脑网络功能连通性FC分析  注：*P<0.05；**P<0.01；***P<0.001

为了形象的展示噪声对额叶脑网络FC的影响，选取噪声组及对照组患者静息态下的fNIRS额叶HbO浓度图进行展示。噪声组患者的静息状态额叶HbO浓度高于对照组（噪声组在HbO浓度图中表现为红色及橙色，而对照组则为黄色）。典型病例如图4所示:

A 噪声组额叶HbO浓度

B 对照组额叶HbO浓度

图4　噪声组和对照组在静息态下的近红外脑FC成像HbO浓度比较  注：区域标识1、2、3表示噪声组与对照组HbO含量差异有统计学意义；HbO浓度由高到低在图中逐渐显示为红色、橙色、黄色、绿色、蓝色

2.4 噪声暴露时间与额叶FC的相关性

对双侧额叶FC与职业噪声暴露持续时间进行相关性分析，结果显示，噪声暴露时间与双侧额叶FC存在正相关关系，见图5:

A 左额叶

B右额叶

图5　噪声暴露时间与脑网络FC的相关性

2.5 噪声组焦虑与额叶FC的相关性

HADS-A得分与FC呈正相关（左侧额叶和右侧额叶相关性无差异），见图6:

A左额叶

B右额叶

图6　噪声组HADS-A得分与脑网络FC的相关性

3 讨论

3.1 健听的职业噪声暴露人群额叶脑网络的研究

尽管人脑解剖结构固定不变，但功能却十分广泛，能够实现行动、感知和认知。大脑功能可被描述为局部神经元作用的整合形成功能不同的脑网络，这些网络内部和网络之间保持相对稳定的关系。局部神经元功能整合是大脑皮层区域之间信息传递的基础。

早在20世纪70年代初，神经生理学研究发现，额叶区域对高阶认知功能至关重要，额叶脑网络功能紊乱会出现行为和认知异常，其功能取决于区域内和区域间的连通性。脑网络FC指一个神经系统与另一个神经系统的关联，可以很好的描述脑网络内大量神经元之间的联系。

噪声被认为是一种常见的环境污染源，它通过产生生理和心理压力，对人们的健康构成威胁。噪声通过增加氧化应激、改变神经递质水平、影响细胞结构等对中枢神经系统造成损害。

长期噪声暴露会导致额顶网络萎缩及FC降低。本研究与之前学者的研究结果不一致，发现噪声组额叶脑网络FC增加。分析原因可能是：（1）纳入的噪声强度不同。本研究纳入的人群为某运输公司员工，经测定，平均职业噪声暴露强度为85 dB（A），属于低剂量的职业噪声暴露。本研究未纳入中等及更高强度职业噪声暴露人群，不同职业噪声强度是否对额叶脑网络产生不同影响值得进一步研究；（2）本研究仅纳入健听的职业噪声暴露人群。众所周知，听力损伤是职业噪声的主要危害。噪声性听力损失患者因耳蜗功能受损，听神经之间的纤维丢失，神经细胞低自发性放电率减少，上行冲动减少，中枢产生稳态适应，导致抑制性神经递质减少，兴奋性神经递质增加，进而导致脑网络连通性改变。而本研究健听的职业噪声暴露人群也出现了脑网络功能连通性的改变。这种改变是临床未测到的隐性听力损失带来的还是噪声直接导致，或者是两者共同作用的结果，值得进一步研究。本研究发现，额叶FC与职业噪声暴露时间呈正相关关系，可能是噪声暴露后抑制性神经递质GABA水平下降，兴奋性神经递质乙酰胆碱及谷氨酸的水平增加，进而导致额叶脑细胞之间的FC随噪声暴露时间而改变。

3.2 健听的职业噪声暴露人群焦虑的研究

噪声与焦虑显著相关，且不同噪声源对焦虑的影响差异不显著，噪声每增加10 dB（A），焦虑几率就会增加9%。高水平的机场噪声暴露与焦虑状态的增加有关。此外，暴露于夜间道路交通噪音可能会增加个人使用抗焦虑催眠药的次数，随着噪声烦恼程度的增加，脱压和焦虑也会增加。本研究发现，噪声组的焦虑得分高于对照组，与之前的研究结果一致。本研究还发现，噪声组额叶FC与焦虑HADS-A得分呈正相关。压力-分裂假说认为，噪声可通过反复刺激内分泌系统和自主神经系统，增加生理唤醒和压力激素分泌（如肾上腺素和皮质醇）。这些反应的长期激活可能会导致包括焦虑在内的精神障碍。本研究虽纳入健听的低强度职业噪声暴露人群，但是焦虑量表评分已经和对照组有差异，因此，笔者认为低强度的职业噪声暴露人群即使健听，也需要进行防护，以预防焦虑等非听觉损伤的产生。

4 结论

本研究发现：

1)职业噪声暴露人群在听力出现异常前已经出现了脑FC改变和亚临床症状；随着噪声暴露时间的增加，脑网络FC改变更加明显；非听觉系统的改变会随着噪声暴露时间的增加而更加明显；

2)职业噪声暴露人群焦虑与脑网络FC的变化呈现一定相关性；

3)基于fNIRS的额叶脑网络研究可为职业噪声暴露人群全脑网络的研究提供理论基础，为职业噪声人群的非听觉扩大预防工作提供依据。

本研究还存在一些局限性：

1)本研究是一项横断面设计，因此限制了因果推论；

2)尽管本研究考虑了混杂因素，但仍有其他因素没有包括在内，如慢性肾病、闲暇时间噪声暴露、高血压持续时间、缺血缺氧性疾病等；

3)本研究纳入的职业噪声人群均为85 dB（A），未来需要纳入更高强度的噪声暴露人群进行分层研究；

4)本研究纳入的职业噪声暴露人群工作年限最长为15年，未来需要纳入更长年限的噪声暴露人群进行分层研究。

5)本研究仅纳入健听的职业噪声暴露人群，未来需要纳入不同程度噪声性听力损失的人群进行分层研究；

6)本研究仅研究了额叶脑网络内部的连通性，未来需对额叶脑网络与其他脑网络之间的连通性及全脑网络FC进一步研究。

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