肠道菌群与药物相关性骨坏死:两样本双向孟德尔随机化分析

背景:药物相关性骨坏死是一类应用药物后出现的严重不良反应。大量的证据表明,肠道菌群与药物相关性骨坏死有关。然而,肠道菌群对药物相关性骨坏死的因果关系尚不清楚。目的:采用孟德尔随机化方法来评估肠道菌群与药物相关性骨坏死风险之间的潜在因果关系。方法:使用MiBioGen联盟肠道菌群的全基因组关联分析(GWAS)汇总统计数据(n=13266)和芬兰R9数据库中药物相关性骨坏死的GWAS数据(264例药物相关性骨坏死患者和377013例健康对照者)。采用逆方差加权法、MR-Egger回归法、加权中位数法、加权模型法和简单模型法来研究肠道菌群与药物相关性骨坏死之间的因果关系。敏感性分析用于检验孟德尔随机化分析结果是否可靠。反向孟德尔随机化以全部肠道菌群作为结局进行效应分析和敏感性分析。结果与结论:①逆方差加权法结果显示,黏胶球形菌门、黏胶球形菌纲、黑色素杆菌纲、嗜胃杆菌目、红螺菌目、食物谷菌目和双歧杆菌属与药物相关性骨坏死呈直接的正向因果关联;甲烷杆菌纲、芽孢杆菌目、甲烷杆菌目、毛螺菌科、甲烷杆菌科、霍尔德曼氏菌属、毛螺菌属(UCG010)、厌氧杆菌和泰泽氏菌属与药物相关性骨坏死呈直接的负向因果关联。②反向孟德尔随机化结果显示,药物相关性骨坏死与梭菌科、消化链球菌科、链球菌科、梭状芽胞杆属和链球菌属呈直接的负向因果关联,与艾森伯格菌属呈直接的正向因果关联。③双向敏感性分析均未发现存在异质性或水平多效性。④结果证实,肠道菌群作为暴露,药物相关性骨坏死作为结局,7种细菌性状对药物相关性骨坏死呈正相关因果关系,9种细菌性状对药物相关性骨坏死呈负相关因果关系;药物相关性骨坏死作为暴露,肠道菌群作为结局,药物相关性骨坏死与5种细菌性状有负相关因果关系,与1种细菌性状有正相关因果关系。改变肠道菌群的多样性和组成,有望改善药物相关性骨坏死的发病与预后,为骨科疾病的研究提供了思路。     

他汀类药物与骨密度:一项药物靶向孟德尔随机化分析

背景:观察性研究表明他汀类药物可能对骨密度具有保护作用,这使其成为潜在的骨质疏松症治疗药物之一。目的:通过孟德尔随机化方法来评估药物靶点介导的脂质表型与骨密度之间的因果关系。方法:从IEU Open GWAS数据库获取了与他汀类药物相关的单核苷酸多态性以及骨密度相关数据。主要分析方法是逆方差加权法,同时也使用了加权中位数法、简单中位数法、加权中值方法和MR-Egger回归法。使用β值和95%CI来评估他汀类药物与骨密度之间的因果关系;另外,进行敏感性分析以验证结果的可靠性,使用Cochran’s Q检验来评估异质性,使用MR-Egger截距检验是否存在水平多效性。使用留一法分析确定是否有单个或多个单核苷酸多态性影响了结果。结果与结论:他汀类药物作用靶点——3-羟基-3-甲基戊二酰辅酶A还原酶介导的低密度脂蛋白胆固醇与足跟定量超声骨密度(β=-0.086,95%CI:-0.117至-0.055,P=5.42×10^(-8))和全身骨密度(β=-0.193,95%CI:-0.288至-0.098,P=7.35×10^(-5))呈显著相关。该研究结果支持了他汀类药物对骨密度的保护作用。这些发现不仅加深了对胆固醇相关基因和骨骼健康关系的理解,还揭示了改善骨密度的潜在治疗靶点。     

基于孟德尔随机化分析躯干及下肢脂肪量与椎间盘退变的因果关系

背景：近期观察性研究发现局部脂肪量对于椎间盘退变评估有重要意义,而肥胖长期被认为是椎间盘退变的危险因素之一,作为肥胖核心因素的脂肪量在既往研究中与椎间盘退变的因果关系尚不明确。目的：探讨不同分布的脂肪量与椎间盘退变的因果关系,以帮助增加对椎间盘退变发病机制的认知及制定预防、治疗及预后的策略。方法：从公开发表的IEU Open GWAS中以强相关性及满足连锁不平衡为条件提取躯干及下肢脂肪量的遗传位点作为工具变量,结合Finn Gen最新第9版数据库中选取椎间盘退变作为结局进行孟德尔随机化分析,通过逆方差加权法、MR-Egger回归、简单中位数法、加权中位数法和加权中值法等回归模型的OR值和95%CI评估躯干及下肢脂肪量与椎间盘退变间的因果关系。使用Cochran’s Q检验评估遗传工具变量的异质性,使用MR-Egger截距检验评估多效性,使用留一法评估作为工具变量的单核苷酸多态性对暴露和结局因果关系影响的敏感性。结果与结论：(1)逆方差加权法检测结果显示,躯干脂肪量与椎间盘退变发病风险呈正向因果关联(OR=1.25,95%CI:1.15-1.35,P <0.001),双下肢脂肪量与...     

血压与心血管疾病的关系:一项孟德尔随机化研究

血压在各种心血管疾病的发展和预后中起着至关重要的作用,但受限于传统流行病学的研究方法,并不能明确血压与心血管疾病之间的因果关系。孟德尔随机化 （MR） 研究是近年兴起的研究因果关系的方法。本项研究利用两样本 MR 方法探究血压 （舒张压/收缩压） 与常见心血管疾病之间的因果关系。结果显示,舒张压与脑动脉瘤 （OR=2.00, 95%CI：1.58~2.52,P=5.92 × 10^-9 ）,主动脉瘤 （OR=2.04,95%CI：1.69~2.46,P=9.02 × 10^-14）,胸主动脉瘤 （OR=2.21, 95%CI：1.61~3.05,P=1.26 × 10^-6 ）,房颤 （OR=1.26,95%CI：1.16~1.37,P=4.74 × 10^-8 ）,心肌梗死 （OR=1.89,95%CI： 1.68~2.13,P=1.06×10^-25）,心衰 （OR=1.34,95%CI：1.23~1.45,P=1.12×10^-12） 和缺血性中风 （OR=1.60,95%CI：1.47~ 1.74,P=2.77×10^-29） 之间均存在显著的因果关系。收缩压与脑动脉瘤 （OR=2.04,95%CI：1.62~2.57,P=1.76×10^-9 ）,主动脉瘤 （OR=1.29,95%CI：1.06~1.56,P=9.37×10^-3 ）,房颤 （OR=1.29,95%CI：1.18~1.42,P=3.55×10^-8 ）,心肌梗死 （OR= 1.89,95%CI：1.68~2.13,P=8.09×10^-26）,心衰 （OR=1.37,95%CI：1.27~1.47,P=2.01×10^-16） 和缺血性中风 （OR=1.49, 95%CI：1.37~1.62,P=1.59×10^-20） 之间也存在显著的因果关联。遗传变异预测的收缩压和舒张压与心肌梗死、房颤、心衰和缺血性中风的风险升高显著相关,并大幅度增加动脉瘤的风险。及早发现和积极管理高血压,对心血管健康至关重要。 降低血压是预防和控制心血管疾病的重要措施之一。通过调整生活方式和药物治疗,可以有效控制血压,减少心血管疾病的风险。     

类风湿性关节炎中免疫相关基因表达及免疫细胞的双样本孟德尔随机化分析

背景:类风湿性关节炎是一种慢性全身性自身免疫疾病,研究其涉及的免疫学特征改变对诊断和治疗具有重要意义。目的:通过生物信息学方法筛选类风湿性关节炎中免疫相关生物标志物,分析其免疫细胞浸润变化及与免疫细胞的潜在因果关系。方法:基于GEO与ImmPort数据库,采用差异表达分析筛选类风湿性关节炎中表达上调的免疫相关基因,采用GO与KEGG富集分析探索这些上调基因的潜在作用。采用支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)、最小绝对收缩和选择算法(Lasso)筛选类风湿性关节炎中免疫特征基因,独立的数据集进行差异验证,绘制特征基因的受试者工作特征曲线评价诊断性能。采用免疫细胞浸润分析类风湿性关节炎中免疫细胞的差异情况及特征基因与免疫细胞的相关性。最后,进行孟德尔随机化分析,以确定免疫细胞中单核细胞与类风湿性关节炎的因果效应。结果与结论:①筛选得到了39个在类风湿性关节炎中高表达的差异基因,GO富集分析显示其主要富集在趋化性、细胞因子活性、免疫受体活性等过程,KEGG富集分析显示其在肿瘤坏死因子信号通路、白细胞外周迁移等途径显著富集;②通过Lasso与SVM-RFE两种机器学习算法确定了5个特征基因,分别为CXCL13、SDC1、IGLC1、PLXNC1和SLC29A3,独立的数据集对特征基因验证发现他们同样在类风湿性关节炎样本中高表达,5个特征基因在2个数据集中的AUC值均大于0.8;③免疫细胞浸润发现大多数免疫细胞如单核细胞、自然杀伤细胞等在类风湿性关节炎样本里表现出更高的浸润水平,相关性分析显示5个特征基因与记忆B细胞、不成熟B细胞等呈正相关性,逆方差加权法发现单核细胞与类风湿性关节炎发病风险相关。     

肥胖和骨质疏松之间的关联:一项两样本双向孟德尔随机化分析

背景:多项临床研究观察表明肥胖与骨质疏松症之间存在密切关系,但肥胖与骨质疏松症之间是否存在遗传因果效应尚不清楚。目的:利用大规模全基因组关联研究的汇总数据,通过孟德尔随机化分析探究肥胖和骨质疏松之间的关联。方法:肥胖数据来自人体特征遗传调查(GIANT)和英国生物样本库(UKBB)的汇总统计数据。骨质疏松症的数据来自从骨质疏松症遗传因素联盟(GeFOS)获得的2种骨密度表型:全身骨密度和跟骨骨密度。逆方差加权法为主要分析方法,基于Egger回归的孟德尔随机化法(Mendelian randomization method based on Egger regression,MR-Egger)和加权中位数法作为补充方法来计算肥胖遗传变异与骨质疏松症之间的因果关联。采用敏感性分析来验证结果的可靠性,利用Cochran’s Q检验分析结果的异质性,利用MR-Egger截距检验分析结果的水平多效性,留一法评估合并的逆方差加权法估计值是否具有潜在影响的单核苷酸多态性。结果与结论:①肥胖对骨质疏松症的影响:除身体质量指数与前臂骨密度外,身体质量指数、腰臀比、经身体质量指数调整的腰臀比与全身骨密度、跟骨骨密度、前臂骨密度、腰椎骨密度及股骨颈骨密度两两之间呈正向因果关系;进一步Meta分析显示,肥胖会增加骨密度的风险(OR=1.08,95%CI:1.05-1.11,P<0.01);②骨质疏松症对肥胖的影响:除了前臂骨密度、腰椎骨密度作为暴露因素对肥胖有因果关系外,其他数据集均显示全身骨密度、跟骨骨密度、股骨颈骨密度与肥胖之间不呈现因果效应;进一步Meta分析显示,骨密度并不会增加肥胖的风险(OR=0.99,95%CI:0.98-1.01,P<0.01)。③结果证实:肥胖与骨质疏松之间存在因果关系,即肥胖可能是骨质疏松症的危险性因素,但未发现骨质疏松症对于肥胖的因果关联。     

真实世界研究的统计方法(二)：工具变量和孟德尔随机化

本讲座首先介绍真实世界研究中有别于倾向性评分的另一类统计方法:工具变量法。该方法绕开混杂变量, 借助"工具变量"实现类似于随机化的效果;进而介绍利用与生物学属性相关联的重要基因为工具变量的孟德尔随机化方法。