基于孟德尔随机化探究高血压与抑郁症的因果关系

目的 采用两样本孟德尔随机化方法探究高血压与抑郁症的相关性，以便指导临床早期干预。方法 从布里斯托尔大学的IEU GWAS数据库中选择高血压与抑郁症的GWAS数据，以高血压作为暴露因素，并从高血压数据集中获取与其显著相关的单核苷酸多态性（SNPs）作为工具变量。抑郁症的数据集作为结局变量。采用逆方差加权法、加权中位数法以及MR-Egger回归等方法进行高血压与抑郁症的两样本孟德尔随机化分析，以OR值来评价高血压与抑郁症之间的因果关系，并借助Cochran’s Q统计量和MR Egger法评估异质性和水平多效性。结果 高血压与抑郁症存在正相关关系，逆方差加权法（OR=1.481,95%CI 1.209-1.815,P<0.001）、加权中位数法（OR=1.626,95%CI 1.188-2.226,P=0.002）以及MR-Egger回归（OR=2.002,95%CI 1.142-3.509,P=0.016），不存在多效性及异质性。结论 高血压与抑郁症之间存在正向的因果关联，这表明高血压是抑郁症的危险因素，提示临床医师在高血压患者诊疗过程中应积极进行心理疏导。