類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎與2型糖尿病風(fēng)險(xiǎn)的兩樣本孟德爾隨機(jī)化研究

郭浩陽(yáng) 汪 偉 常 鑫 金岳龍 袁 慧

皖南醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生學(xué)院，安徽蕪湖 241000

全世界有4.15億人患有糖尿病，估計(jì)有1.93億人患有未確診的糖尿?。?］。2 型糖尿病（type 2 diabetes，T2D）占糖尿病患者的90%以上，其特征是由胰腺β細(xì)胞功能障礙和靶器官胰島素抵抗引起的相對(duì)胰島素缺乏［1-2］。我國(guó)由于人口老齡化和生活方式的改變，糖尿病患病率從1980年的0.67%迅速上升到2013 年的10.4%［3］。此外，年輕人中糖尿病的患病率相對(duì)較高且不斷增加［4］。環(huán)境因素包括肥胖、衰老、含有更多精制食品和脂肪的飲食模式、久坐不動(dòng)的生活方式和遺傳因素都促進(jìn)T2D流行［5-6］。

類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎（rheumatoid arthritis，RA）被定義為與慢性炎癥過(guò)程相關(guān)的全身性自身免疫性疾病，可損害關(guān)節(jié)和關(guān)節(jié)外器官［7］。既往流行病學(xué)研究表明，RA與T2D之間的關(guān)聯(lián)具有爭(zhēng)議性。Su等［8］的回顧性隊(duì)列研究中、Solomon等［9］的隊(duì)列研究中和Han等［10］的橫斷面研究中均發(fā)現(xiàn)，RA與T2D之間存在關(guān)聯(lián)。然而Simard等［11］的一項(xiàng)包含5 302名60歲以上患者的橫斷面研究中，未發(fā)現(xiàn)RA 與T2D 之間存在關(guān)聯(lián)。

由于反向因果關(guān)聯(lián)和混雜因素，觀察性研究獲得的結(jié)果往往容易出現(xiàn)爭(zhēng)議［12］，從而減弱了關(guān)于RA對(duì)T2D 影響的理解。兩樣本孟德爾隨機(jī)化法（twosample Mendelian randomization，TSMR）是一種利用遺傳變異作為工具變量（instrumental variable，IV）來(lái)評(píng)估暴露因素與結(jié)局之間的觀察性關(guān)聯(lián)是否與因果效應(yīng)一致的技術(shù)［13］。本研究收集已發(fā)表的數(shù)據(jù)，使用TSMR分析RA是否與T2D風(fēng)險(xiǎn)增加存在因果相關(guān)。

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源

單核苷酸多態(tài)性（single nucleotide polymorphism，SNP）作為工具變量，RA作為暴露因素，T2D為結(jié)局變量。通過(guò)網(wǎng)站（https：//gwas. mrcieu. ac. uk）收集相關(guān)的全基因組關(guān)聯(lián)研究（genome-wide association study，GWAS）數(shù)據(jù)集。對(duì)于暴露數(shù)據(jù)集，RA 來(lái)自一項(xiàng)GWAS 分析，包括13 838例病例和33 742例具有歐洲血統(tǒng)的對(duì)照組［14］。結(jié)局?jǐn)?shù)據(jù)集T2D的GWAS數(shù)據(jù)來(lái)自另一項(xiàng)獨(dú)立的GWAS分析，包括61 714例病例和1 178例具有歐洲血統(tǒng)的對(duì)照組［15］。

1.2 工具變量的篩選

設(shè)置P值（P＜5.0 × 10-8），為避免連鎖不平衡（linkage disequilibrium，LD）偏倚，與RA 相關(guān)的顯著SNP的LD須滿足以下條件：r2＜0.001、遺傳距離為10 000 kb。最后，選擇了9 個(gè)SNP 作為IV。從9 個(gè)選定的SNP 中，記錄效應(yīng)等位基因（effect allele，EA）、其他等位基因（other allele，OA）、等位基因效應(yīng)大?。é拢?biāo)準(zhǔn)誤（SE）和P值信息。

1.3 研究設(shè)計(jì)

為更好的估計(jì)因果效應(yīng)，MR 分析中SNP 做為IV應(yīng)滿足3個(gè)關(guān)鍵假設(shè)［16］：①選定的IV須與暴露因素緊密相關(guān)；②IV 應(yīng)獨(dú)立于混雜因素；③IV 只能通過(guò)暴露因素影響結(jié)局，不通過(guò)其他途徑。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

協(xié)調(diào)有關(guān)暴露和結(jié)果數(shù)據(jù)集的匯總統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，使得SNP 對(duì)暴露的影響和SNP 對(duì)結(jié)果的影響分別對(duì)應(yīng)相同的等位基因。采用逆方差加權(quán)法（inverse variance weighted，IVW）、加權(quán)中位數(shù)法、MR-Egger回歸法、簡(jiǎn)單模式和加權(quán)模式進(jìn)行TSMR分析，以推斷因果關(guān)系。當(dāng)每個(gè)遺傳變異滿足IV假設(shè)時(shí)，IVW將不同SNP因果效應(yīng)的Wald ratio估計(jì)值相結(jié)合，對(duì)暴露對(duì)結(jié)局的因果效應(yīng)提供一致的估計(jì)［17］；當(dāng)至少一半的SNP是有效的IV時(shí)，加權(quán)中位數(shù)法可以獲得對(duì)因果效應(yīng)的一致估計(jì)［18］；MR-Egger回歸法用于確認(rèn)IV的水平多效性是否存在，其截距代表水平多效性的效應(yīng)估計(jì)值［19］。統(tǒng)計(jì)分析采用R 4.1.0 進(jìn)行，檢驗(yàn)水準(zhǔn)α=0.05。

2 結(jié) 果

2.1 SNPs基本信息

最終經(jīng)篩選確定9 個(gè)SNPs 作為IV，詳見表1。MR-Egger 回歸的截距可以作為一個(gè)指標(biāo)，表明IV的水平多效性是否影響了MR分析的結(jié)果。截距接近0，P ＞0.05（Egger_intercept = -0.005，P=0.368），表明IV 不存在水平多效性，影響MR 分析結(jié)果的可能性不大。見圖1A。

表1 與類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎與2型糖尿病相關(guān)的工具變量的基本信息

2.2 TSMR分析

5 種方法得到的結(jié)果均支持RA 與T2D 風(fēng)險(xiǎn)增加的因果關(guān)系。IVW 方法結(jié)果：OR= 1.10，95%CI：1.07 ～1.12，P＜0.001；MR-Egger：OR= 1.11，95%CI：1.08 ～1.14，P＜0.001；加權(quán)中位數(shù)法：OR=1.10，95%CI：1.08 ～1.12，P＜0.001；Simple mode：OR=1.12，95%CI：1.06 ～1.18，P=0.003；Weighted mode：OR= 1.10，95%CI：1.08 ～1.13，P＜0.001。詳見表2，圖1A、1B。

2.3 異質(zhì)性檢驗(yàn)和敏感性分析

使用Cochran’s Q檢驗(yàn)和漏斗圖來(lái)檢驗(yàn)IV間的異質(zhì)性。MR-Egger 回歸法結(jié)果為Cochran’s Q =10.30，P=0.172；IVW結(jié)果為Cochran’s Q=11.67，P=0.167，P ＞0.05，可認(rèn)為IV間不存在異質(zhì)性，因果相關(guān)受到IV之間差異影響的可能性不大。漏斗圖表明，單個(gè)SNP作為IV產(chǎn)生的因果相關(guān)的點(diǎn)，基本呈對(duì)稱分布，表明IV之間差異小，見圖1C。敏感性分析使用“留一法”（leave-one-out）逐個(gè)去除SNP，剩余SNPs的因果效應(yīng)與全部SNPs的MR分析結(jié)果比較，以確定因果關(guān)聯(lián)是否由單個(gè)IV導(dǎo)致，結(jié)果均在“0”的右側(cè)，表明去除任意一個(gè)SNP都不會(huì)對(duì)因果相關(guān)估計(jì)產(chǎn)生較大影響，MR分析結(jié)果穩(wěn)健，見圖1D。

圖1 類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎與2型糖尿病風(fēng)險(xiǎn)的兩樣本孟德爾隨機(jī)化分析結(jié)果

表2 類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎與2型糖尿病風(fēng)險(xiǎn)的兩樣本孟德爾隨機(jī)化分析

3 討 論

本研究使用公開的GWAS 數(shù)據(jù)集，運(yùn)用TSMR分析，IVW（OR= 1.10，95%CI：1.07 ～1.12，P＜0.001）結(jié)果支持RA與T2D風(fēng)險(xiǎn)增加存在因果相關(guān)。

流行病學(xué)證據(jù)表明，RA 與T2D 之間存在關(guān)聯(lián)。多項(xiàng)流行病學(xué)調(diào)查顯示，RA患者胰島素抵抗的發(fā)生高于一般人群［20］，RA 患者中T2D 的患病率增加［21］。一項(xiàng)對(duì)11項(xiàng)病例對(duì)照研究和8項(xiàng)隊(duì)列研究進(jìn)行的薈萃分析顯示，RA 患者患T2D 的風(fēng)險(xiǎn)增加［22］。RA 和糖尿病有共同的炎癥病理基礎(chǔ)［23］，可作為解釋RA和T2D 之間關(guān)聯(lián)的可能機(jī)制。近年來(lái)多項(xiàng)研究顯示，T2D 是一種慢性炎癥疾病，炎癥在胰島素抵抗和胰腺β 細(xì)胞功能損傷的過(guò)程中發(fā)揮了重要作用［24-25］。大量研究也證實(shí)，RA的相關(guān)炎癥介質(zhì)，如白細(xì)胞介素-1β（interleukin-1β，IL-1β）、白細(xì)胞介素-6（interleukin-6，IL-6）和腫瘤壞死因子α（tumor necrosis factor α，TNF-α）與胰島素抵抗密切相關(guān)［24，26］。

糖皮質(zhì)激素是治療RA 的常用免疫抑制劑，盡管小劑量和短期使用糖皮質(zhì)激素在RA的治療中極為有效，但也可能產(chǎn)生一系列不良反應(yīng)，其中包括促進(jìn)血糖升高誘發(fā)糖尿病，因此專家建議盡早停用糖皮質(zhì)激素，將風(fēng)險(xiǎn)降至最低［24，27］。研究表明，接受甲氨蝶呤和羥氯喹（HCQ）等抗風(fēng)濕藥物治療的RA患者患T2D 的風(fēng)險(xiǎn)降低，且高血糖得到有效控制［28-30］。用于治療RA的生物制劑，如IL-1β拮抗劑、IL-6拮抗劑和TNF-α拮抗劑對(duì)血糖控制也有一定的作用［24］。然而也有部分觀察性研究表明，RA 不會(huì)增加患T2D 的風(fēng)險(xiǎn)［31-32］。因此，僅靠觀察性研究很難明確RA與T2D的因果關(guān)系。

MR分析使用遺傳變異來(lái)估計(jì)受這些遺傳變異影響的表型的健康后果［33］。這是一種相對(duì)新穎的流行病學(xué)研究方法，用遺傳變異來(lái)推斷暴露因素與結(jié)局變量之間的因果效應(yīng)。MR分析為研究關(guān)聯(lián)提供了一種方法，而沒(méi)有傳統(tǒng)流行病學(xué)研究固有的偏差，如反向因果關(guān)聯(lián)、潛在混雜因素。本研究不足之處在于結(jié)果基于歐洲人群，獲得的因果關(guān)系可能存在種族偏差，還需要在其他人群中進(jìn)一步研究來(lái)證實(shí)。

綜上所述，使用IVW、加權(quán)中位數(shù)法和MR-Egger回歸法、簡(jiǎn)單模式、加權(quán)模式的結(jié)果估計(jì)是一致的。TSMR分析結(jié)果支持RA與T2D風(fēng)險(xiǎn)增加的因果關(guān)系。

利益沖突所有作者均聲明不存在利益沖突