2型糖尿病與年齡相關(guān)性黃斑變性之間的因果關(guān)系:一項孟德爾隨機化研究

劉 釗,王秋元,謝 仟,蔡善君

0 引言

年齡相關(guān)性黃斑變性(age-related macular degeneration,ARMD)是老年人群低視力乃至失明的主要原因[1]。目前全球ARMD的總患病率約為8.69%(年齡45～85歲),預(yù)計到2040年,患者數(shù)量將增長至2.88億[2]。因此,對于ARMD危險因素的研究及預(yù)防成為目前臨床工作中的重要研究方向。2007年, Klein等[3]進行的一項觀察性研究發(fā)現(xiàn),糖尿病病史與晚期滲出性ARMD的發(fā)病相關(guān)。但Chakravarthy等[4]進行的一項薈萃分析表明,糖尿病病史與ARMD的發(fā)病無明確聯(lián)系。分析上述研究結(jié)果的差異可能是由于觀察性流行病學(xué)研究中固有的偏見或混雜因素(如樣本量小,人口統(tǒng)計特征的異質(zhì)性,反向原因和選擇偏見)導(dǎo)致的。盡管隨機對照試驗是確定暴露與結(jié)果之間因果關(guān)系的黃金標準,但由于混雜因素和反向因果關(guān)系,依然可能出現(xiàn)偏差[5]。因此,本研究利用單核苷酸多態(tài)性(single nucleotide polymorphisms,SNPs)作為工具變量(instrumental variables,IVs),結(jié)合孟德爾隨機化(Mendelian randomization,MR)分析的方法研究暴露(T2DM)和結(jié)果(ARMD)之間的關(guān)系[6-7]。與傳統(tǒng)的觀察性研究相比,MR不容易受到混雜因素的影響。

1 資料和方法

1.1資料本研究數(shù)據(jù)使用FinnGen數(shù)據(jù)庫(https://www.finngen.fi/en)中全基因組關(guān)聯(lián)分析(Genome Wide Association Study, GWAS)公共可用數(shù)據(jù),納入暴露(T2DM)公共可用數(shù)據(jù)集(病例組17268例,對照組184778例,歐洲人群),同時根據(jù)《中國年齡相關(guān)性黃斑變性臨床診療指南(2023年)》[2]將結(jié)局(ARMD)公共可用數(shù)據(jù)集分為滲出性ARMD數(shù)據(jù)集(病例組2114例,對照組206601例,歐洲人群)和萎縮性ARMD數(shù)據(jù)集(病例組2469例,對照組206221例,歐洲人群)。研究設(shè)計滿足以下條件:(1)遺傳工具可預(yù)測目標暴露(P<5×10-8);(2)遺傳工具與潛在的混雜因素無關(guān);(3)遺傳工具僅通過目標暴露影響結(jié)果[7]。

1.2方法

1.2.1SNPs的篩查IVs的篩查條件:P<5×10-8,連鎖不平衡(LD,r2≤0.001),滿足Hardy-Weinberg平衡(H-W),遺傳距離<10 000kb。收集每個SNP的主要等位基因、等位基因頻率、β值、P值和標準誤差[8]。計算IVs的F值,確保F>10的IVs被納入研究,以避免弱IVs所引起的偏差[9]。此外,通過Phenosanner平臺篩查后發(fā)現(xiàn)rs55993634與ARMD存在關(guān)聯(lián),予以排除。經(jīng)數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)后,最終本研究納入30個SNPs。

1.2.2MR分析方法采用逆方差加權(quán)(inverse variance weighted,IVW)、加權(quán)中位數(shù)(weighted median,WM)、MR-Egger回歸并結(jié)合森林圖分析T2DM與ARMD之間的潛在關(guān)系以保證結(jié)果的可靠性[10-11]。當P<0.05時證明暴露(T2DM)與結(jié)果(ARMD)之間存在因果關(guān)系[10-11]。

1.2.3敏感性分析采用Cochran Q檢驗的P值判斷分析結(jié)果是否存在異質(zhì)性,當P≥0.05時,認為因果分析不存在異質(zhì)性[12-14]。漏斗圖也用于檢測異質(zhì)性,當SNPs分布對稱時表示結(jié)果不存在異質(zhì)性[13-14]。多效性通過MR-Egger回歸進行評估,并結(jié)合散點圖中MR-Egger回歸截距進行分析[13]。此外,為了評估每個SNP的影響,使用留一分析計算每個SNP的綜合影響[7]。

2 結(jié)果

2.1MR分析IVW分析顯示,T2DM與滲出性ARMD的發(fā)病存在聯(lián)系,且增加了滲出性ARMD的發(fā)病風險(OR=1.14,95%CI1.01～1.28,P=0.021),MR-Egger回歸分析結(jié)果(OR=1.30,95%CI1.01～1.67,P=0.049)支持上述結(jié)論。盡管WM分析結(jié)果(OR=1.10,95%CI0.93～1.30,P=0.257)并無統(tǒng)計學(xué)意義,但其結(jié)果的方向與上述兩種分析方法相同(表1),由于IVW分析結(jié)果最具判斷價值,且該結(jié)果與森林圖相吻合(圖1),因此認為T2DM與滲出性ARMD的發(fā)病相關(guān)。IVW、WM、MR-Egger回歸分析結(jié)果均顯示,T2DM與萎縮性ARMD的發(fā)病無相關(guān)性。上述結(jié)果表明,T2DM患者發(fā)生滲出性ARMD的風險增加,但與發(fā)生萎縮性ARMD無明顯聯(lián)系。

圖1 SNPs森林圖分析 A:滲出性ARMD;B:萎縮性ARMD。

表1 T2DM與ARMD發(fā)病風險之間因果關(guān)系的MR分析結(jié)果

2.2敏感性分析異質(zhì)性分析結(jié)果顯示,對于滲出性ARMD,IVW分析(Cochran Q=24.68,P=0.694)和MR-Egger回歸分析(Cochran Q=23.38,P=0.713)均未出現(xiàn)異質(zhì)性;對于萎縮性ARMD,IVW分析(Cochran Q=30.99,P=0.365)和MR-Egger回歸分析(Cochran Q=29.07,P=0.408)也均未出現(xiàn)異質(zhì)性。多效性分析結(jié)果顯示,滲出性ARMD(Intercept=-0.018,P=0.264)和萎縮性ARMD(Intercept=-0.020,P=0.184)的分析結(jié)果均不存在多效性。散點圖分析也證明了上述結(jié)果(圖2)。漏斗圖表明可能的干擾因素對因果聯(lián)系產(chǎn)生影響的可能性較小(圖3)。留一敏感性分析表明,依次剔除T2DM的每個SNP后,剩余的SNPs對分析結(jié)果未產(chǎn)生顯著影響(圖4)。

圖2 SNPs散點圖分析 A:滲出性ARMD;B:萎縮性ARMD。

圖3 T2DM與ARMD基因預(yù)測漏斗圖 A:滲出性ARMD;B:萎縮性ARMD。

圖4 SNPs留一分析 A:滲出性ARMD;B:萎縮性ARMD。

3 討論

本研究通過雙樣本MR分析發(fā)現(xiàn),T2DM與滲出性ARMD發(fā)生之間存在潛在因果關(guān)系,為后續(xù)進一步研究提供了有利的參考。

IVW方法評估每個SNP對結(jié)果的影響,并以結(jié)果作為權(quán)重進行Meta分析,以評價綜合因果效應(yīng)[15]。本研究中,IVW假設(shè)認為這些SNPs無多效性,同時考慮到GWAS的結(jié)果多為表型標準化后做出來的,故認為結(jié)果和暴露之間是正比例關(guān)系,此外,IVW的統(tǒng)計效能也最具有參考價值[15]。因此,本研究將IVW分析作為MR分析的主要方法,將WM、MR-Egger回歸以及森林圖分析作為補充分析方法以提高研究結(jié)果的可靠性。本研究發(fā)現(xiàn),T2DM患者發(fā)生滲出性ARMD的風險增加,但與萎縮性ARMD的發(fā)生無明顯聯(lián)系。Lee等[16]通過一項回顧性隊列研究也同樣證明T2DM患者發(fā)生滲出性ARMD的幾率增加。但Chakravarthy等[4]通過一項大型Meta分析發(fā)現(xiàn),糖尿病病史與ARMD的發(fā)生發(fā)展之間并無確定聯(lián)系。導(dǎo)致上述研究結(jié)果差異的原因可能是樣本量、人口統(tǒng)計特征的異質(zhì)性及選擇偏見等,本研究通過MR分析T2DM與ARMD之間的潛在聯(lián)系,有效避免了上述干擾因素,使得分析結(jié)果更具參考價值。

如果研究結(jié)果存在異質(zhì)性則表明分析結(jié)果受到混雜因素的干擾導(dǎo)致數(shù)據(jù)的準確性受到影響[17]。因此,本研究采用Cochran Q檢驗的P值以及漏斗圖進行異質(zhì)性分析,結(jié)果表明,對于滲出性ARMD,IVW分析(Cochran Q=24.68,P=0.694)和MR-Egger回歸分析(Cochran Q=23.38,P=0.713)均未出現(xiàn)異質(zhì)性,同樣,對于萎縮性ARMD,IVW分析(Cochran Q=30.99,P=0.365)和MR-Egger回歸分析(Cochran Q=29.07,P=0.408)也均未出現(xiàn)異質(zhì)性。同時,漏斗圖表明SNPs分布基本對稱,進一步證明本研究結(jié)果受到其他混雜因素干擾的可能性較小,MR分析結(jié)果可靠。此外,MR分析的基本原則是IVs只通過暴露影響結(jié)果,如果IVs可以避開暴露直接影響結(jié)果,則該MR分析結(jié)果無意義[17]。根據(jù)研究結(jié)果是否存在多效性可以判斷該原則成立與否,因此,本研究通過MR-Egger回歸截距進行了多效性檢測,研究結(jié)果表明,滲出性ARMD(Intercept=-0.018,P=0.264)和萎縮性ARMD(Intercept=-0.020,P=0.184)的分析結(jié)果均不存在多效性,進一步證明了本研究結(jié)果的有效性及可靠性。

ARMD是老年人群低視力乃至失明的主要原因[1],2040年全球ARMD患者數(shù)量預(yù)計將達到2.88億[2]。我國70歲以上人群ARMD的患病率為20.2%[18],且隨著我國人口老齡化的加劇,ARMD患者數(shù)量也在持續(xù)上升。對于早期及中期ARMD,既往研究發(fā)現(xiàn)補充抗氧化維生素、葉黃素、玉米黃質(zhì)及礦物質(zhì)等可延緩視力損傷速度及減少視力嚴重下降的患者比例[19-24]。因此,ARMD的早期診斷干預(yù)及積極監(jiān)測對于該病的預(yù)后至關(guān)重要。據(jù)國家統(tǒng)計局第七次全國人口普查數(shù)據(jù)[25]顯示,2020 年我國老年人口(≥60歲)占總?cè)丝诘?8.7%(2.604億),其中約30%的老年人罹患糖尿病且T2DM占5%以上。隨著人口老齡化的不斷加劇及科學(xué)的不斷進步,部分學(xué)者開始分析T2DM與ARMD這兩種老年性疾病之間的聯(lián)系,但既往研究對于兩者的關(guān)系仍存有爭議[3-4,16],目前尚不能明確T2DM與ARMD的發(fā)病是否存在可能的聯(lián)系。同時,尚無大型隨機對照研究系統(tǒng)性分析及比較T2DM與ARMD發(fā)病之間的因果關(guān)系。

本研究通過MR分析T2DM與ARMD發(fā)病之間可能的因果關(guān)系以期為后續(xù)臨床工作提供參考。結(jié)果表明,T2DM與滲出性ARMD的發(fā)病存在潛在聯(lián)系,T2DM可能促進滲出性ARMD的發(fā)生。結(jié)合既往研究結(jié)果認為T2DM可能通過引起視網(wǎng)膜微血管的損傷及視網(wǎng)膜結(jié)構(gòu)的改變最終促進滲出性ARMD的發(fā)生[26],同時晚期糖基化終末產(chǎn)物的積累和氧化應(yīng)激或線粒體功能障礙等炎癥反應(yīng)對血流動力學(xué)的干擾也與ARMD的發(fā)生發(fā)展密切相關(guān)[27-28]。因此,應(yīng)該鼓勵T2DM患者規(guī)律地進行眼底病?？茝?fù)診以密切監(jiān)測滲出性ARMD及糖尿病相關(guān)性視網(wǎng)膜病變的發(fā)生。此外,建議及早篩查T2DM以預(yù)測發(fā)生滲出性ARMD的風險有利于更多的T2DM無癥狀患者早期診斷,早期治療。

綜上所述,本研究結(jié)果表明T2DM與滲出性ARMD之間存在因果關(guān)系。由于ARMD具有高致盲率,認識和控制ARMD的危險因素對降低其患病率及早診早治具有重要意義。