绝经是一个重要的生命事件，其特征是月经停止。这一阶段伴随着性激素分泌模式的变化，如黄体期孕酮葡萄糖醛酸酯（PDG）下降、卵泡期促卵泡激素（FSH）升高、黄体期雌酮升高以及抗苗勒氏管激素下降[1]、[2]、[3]、[4]。
最近的研究表明，使用标准化指标来描述每日性激素分泌模式（称为“熵”）可以揭示激素行为与常见研究结果（如最后一次月经的时间[5]和血管舒缩症状的普遍性[6]）之间的新关系。在这里，规律性指的是模式随时间的变化可预测性，而复杂性指的是信号内的结构丰富度。关于激素分泌模式，这些研究基于这样一个观点：熵指标非常适合识别和描述通常定义绝经前后月经周期的激素相互作用的变化。本研究在此基础上进一步探讨了每日性激素产生的熵（称为激素熵）与体内污染物水平之间的关系，并评估了这些关系背后的激素谱。
广泛存在的环境污染物，特别是具有内分泌干扰特性的污染物，如邻苯二甲酸盐、酚类、全氟烷基物质（PFAS；也称为“永久性化学物质”）和某些金属，会干扰天然内源性激素的作用，从而改变激素和稳态系统[7]。大量研究表明，酚类[8]、[9]、[10]、邻苯二甲酸盐[11]、[12]、PFAS[13]、[14]和金属[15]的存在与性激素水平的变化有关。此外，这些关系与绝经过渡期相关，污染物暴露已被证明与早期绝经和/或卵巢功能障碍有关[16]、[17]、[18]、[19]、[20]、[21]。据我们所知，目前尚无研究评估环境污染物与激素熵之间的关系。
我们使用熵来量化每日尿液检测的黄体生成素（LH）、FSH、雌激素结合物（E1C）和PDG的复杂性/规律性。从整个月经周期的每日测量数据中计算了模糊熵（FuzzEn）[22]、[23]和分布熵（DistEn）[24]。对于这两种熵指标，较高的值表示更多的不规律性和/或复杂性，但它们强调时间序列的不同特征。FuzzEn衡量时间序列的不可预测性/随机性，而DistEn关注时间点背后的系统复杂性[25]。包含这两种指标的动机来自对心率熵的研究，尽管由于衰老导致系统复杂性明显降低，但仍发现高度的不可预测性/随机性[26]。
在我们的研究中，激素熵指标与近期的单次血清和尿液样本进行了配对，检测了39种污染物，包括金属、酚类/对羟基苯甲酸酯、邻苯二甲酸盐和PFAS。由于熵的增加通常表示失调/混乱的增加，直观上认为下丘脑-垂体-卵巢轴的任何干扰都会增加尿液性激素的熵。然而，在一个健康的生育年龄月经周期中，LH、FSH、E1C和PDG的轨迹本身就表现出一定程度的熵，这是由激素之间的复杂反馈和相互作用网络决定的。鉴于这种复杂性，很难预测这种内分泌系统的干扰如何表现为熵的变化。
因此，本研究有三个主要目标，每个后续目标都是基于前一个目标的结果：
O1：对于每个激素熵指标，确定可能与其相关的污染物子集。
O2：测试污染物水平升高与激素熵变化之间存在显著关联的假设。
O3：评估污染物水平升高与激素熵之间显著关系背后的激素谱。
