基于孟德爾隨機化方法探討473種腸道菌群與百日咳因果關系

中圖分類號：R516.6 文獻標志碼：A DOI ： 10.3969/j .issn.1003-1383.2025.08.008

Investigation on causal relationship between 473 gut microbiota and pertussis based on Mendelian randomization method

JIANGXijuan'，LIAO Bicai2 （1.Department of Pediatrics，Beihai Tuberculosis Preventionand Treatment Hospital， Beihai 536o，Guangxi，China; 2.DepartmentofPediatrics，Guangxi Zhuang AutonomousRegionEthnic Hospital，Nanning53oo，Guangxi，China）

【Abstract】ObjectiveToinvestigate causal relationship between 473gut microbiotaandpertusis by genome-wide Mendelianrandomization method.MethodsGut microbiotadata were derived from genome-wideassociation study（GWAS）， whichincludedatotalof5959samplescovering 473gutmicrobiotaspecies.Pertussisdata wereextractedfromtheFinnGenR9 database（147casesand332343controls）.Inverse variance weighted（IVW）methodwasusedforbidirectionaltwo sample Mendelian randomization analysis to evaluate the causal effect of gut microbiota on pertusis，and Cochran's Q test，MR-Egger intercepttest，andMR-PRESSO wereusedtoexamineheterogeneityandpleiotropy.ResultsAtotalof 2Ogutmicrobiota were identifiedascausalllinked topertusis.Among them，11microbiota exhibitedprotectiveefects，withUBA7177showingthe strongest protection （OR=0.1404，95% CI ： 0.0240 - 0.8214， P=0.0294 ）；9 species increased the risk of pertussis，with Lawsonella spOO2161175 presenting the highest risk（ OR=15.2697 ，95%CI： 2.3443-99.4593，P=0.0044）. Conclusion

Acausal relationship exists between gutmicrobiotaandpertusis，and targeted modulationof specificmicrobiotamayffer novel strategies for the prevention and treatment of pertussis.

【Keywords】 gut microbiota；pertussis；Mendelian randomization；causal relationship；genome-wide association study （GWAS）

百日咳是一種由百日咳桿菌（bordetellapertus-sis）引起的急性呼吸道傳染病，其特征性癥狀包括劇烈的咳嗽發作和特有的“雞鳴”樣吸氣聲，在兒童群體中尤為顯著[1]。盡管通過疫苗接種，百日咳的發病率在全球范圍內顯著下降，但近年來，由于疫苗效力下降、病原體變異及免疫力減弱等因素，某些地區的百日咳病例再次上升[2-5]，這一流行趨勢引起了公共衛生專家的關注。此外，疫苗保護的不完全性和免疫逃逸現象使得百日咳的控制更加復雜，這提示我們需要對首日咳的發病機制和預防策略進行更深人的研究[6]。百日咳的發病機制涉及多種因素，包括遺傳、環境和微生物因素[1]。

近年來，腸道菌群（gutmicrobiota）與多種免疫相關疾病的關聯性受到廣泛關注。人類腸道菌群包含多達1000 種不同的物種[7]。腸道菌群常被稱為“第二內分泌器官”，其產生的代謝物可影響新陳代謝、炎癥反應及其他生理過程[7]。研究表明，腸道菌群不僅在維持宿主代謝和免疫功能方面發揮重要作用，還可能通過調節宿主免疫反應影響呼吸道疾病的發生與發展[8-9]。已有研究證實，某些特定腸道菌群與呼吸道感染、哮喘等免疫相關疾病存在潛在關聯[10]。然而，腸道菌群與百日咳之間的因果關系尚未得到明確闡釋。

孟德爾隨機化（Mendelianrandomization，MR）是一種利用遺傳變異信息來研究因果關系的流行病學方法。通過比較不同遺傳變異攜帶者的表型差異，該方法可以推斷遺傳變異與表型之間的因果關系。因此，MR方法可以有效減少混雜因素的影響[]本研究旨在探討腸道菌群在百日咳發病機制中的潛在因果關系。

1 材料與方法

1.1研究設計本研究以473種腸道菌群作為暴露因素，將與之顯著相關的單核苷酸多態性（singlenucleotidepolymorphism，SNPs）作為工具變量（instrumentalvariables，IVs），并以百日咳作為結局變量。為控制混雜因素和反向因果偏倚，MR分析基于以下三個假設[\"：（1）工具變量必須與暴露水平顯著相關;（2）工具變量獨立于混雜因素；（3）工具變量僅通過暴露（腸道菌群）與結局（百日咳）相關聯。具體見圖1。

注：假設1為關聯性假設，所選基因與暴露因素密切相關；假設2為獨立性假設，SNP與混雜因素無關；假設3為排他性假設，SNP只通過暴露因素對結局產生作用圖1孟德爾隨機化的3個假設

1.2數據來源我們從開放數據庫免費獲取了以下數據：從全基因組關聯研究（GWAS）中獲得的473個腸道菌群組樣本（GCST90032172-GCST90032644），用于研究5959名個體的2801種微生物分類單元和7967866個人類遺傳變異。這些微生物分類單元包括11個門、19個綱、24個目、62個科、146個屬和209個種[12]。此外，我們還從芬蘭數據庫（https：//r9finngen.fi）獲取了百日咳數據，包括147例病例和332343例對照。以上兩組人群均為歐洲人群。本研究使用公開數據庫的匿名數據，無需倫理審批。1.3SNP的選擇最初，基于GWAS數據，我們選擇了與IVs相關的全基因組范圍內的SNP（ Plt;5× 10^-8 ）[1]。然而，這一嚴格標準僅篩選出有限數量的 SNP 。為避免樣本量過小導致的誤差，我們將顯著性閾值放寬至 5×10^-5 。隨后，采用連鎖不平衡分簇方法，排除了不必要的SNP（ r²lt;0.01 ，窗口大小為500kb r²lt;0.001 ，窗口大小為 10 000kb [13]。對于回文SNP，我們通過等位基因頻率確定了正鏈。所選的工具變量均滿足 F 統計量閾值 gt;10 ，確保因果估計不受弱工具偏差的影響[14]

1.4孟德爾隨機化分析我們使用R語言（版本4.3.3）中的“TwoSampleMR”和MR-PRESSO軟件包進行兩樣本孟德爾隨機化分析。該分析采用了穩健的方差逆加權（IVW）薈萃分析方法。IVW方法具有較高的統計效能，能夠有效整合多個工具變量的效應，從而提高估計的準確性和可靠性。此外，IVW方法的計算過程相對簡單，易于實現，且結果解釋直觀，這使得該方法特別適用于處理大規模的GWAS數據[1]。MR分析結果以比值比（OR）及其 95% 置信區間（CI）表示。當IVW的 P 值小于0.05，且IVW與MR-Egger方法的結果方向一致時，認為結果具有統計學意義。

1.5敏感性分析我們采用MR-PRESSO和MR-Egger回歸來檢驗潛在的水平多效性效應。其中，MR-PRESSO用于檢測顯著的異常值，并通過去除異常值來校正水平多效性效應。隨后，使用Cochran's Q 檢驗評估異質性[15]。統計顯著性標準設定為 Plt;0.05 。此外，我們進行了逐一排除敏感性測試，以評估單個SNP是否對因果效應產生顯著影響。

1.6反向MR分析為了探討百日咳是否對腸道菌群具有因果影響，我們進行了反向MR分析（即以百日咳作為暴露因素，腸道菌群屬作為結果變量）。該分析使用與百日咳相關的SNP作為 IV 。

2結果

2.1腸道菌群與百日咳的因果關系在腸道菌群與百日咳的遺傳分析研究中，我們發現了20種腸道菌群與百日咳存在因果關系。其中，9種菌群與百日咳風險呈正相關，包括雙歧桿菌、CAG-194sp002441865、CAG-269sp001916065、多雷氏菌、甘草酸裂解糞鏈菌、勞森氏菌sp002161175、普雷沃氏菌sp900318625、銅綠假單胞菌和UBA7182。其中，勞森氏菌sp002161175的風險最高（ OR=15. 2697 95%CI_！2.3443～ 99.4593，P=0.00 ）。另外，11種菌群對百日咳具有保護作用，包括CAG-822、CAG-83 sp002392625、CAG-841 sp002479075、脫硫桿菌門A、脫硫彎桿菌科、脫硫彎桿菌目、脫硫彎桿菌綱、回腸朗布氏菌、UBA11963、UBA7177和勝瓦利斯菌sp002998355。其中，UBA7177的保護作用最為顯著（ OR=0 .1404， 95% CI：0.0240 ～ 0.8214， P= 0.0294）。相關數據詳見圖2。

2.2敏感性分析對腸道菌群與百日咳的關聯結果進行敏感性分析。MR-Egger回歸結果表明不存在水平多效性；IVW方法的Cochran‘s Q 檢驗顯示SNPs之間不存在異質性（表1）。此外，留一法分析表明，沒有單一SNP對總體評估結果產生主導影響（見圖3）。

2.3出版偏倚為評估研究結果是否受到出版偏倚的影響，我們進行了漏斗圖的可視檢查。漏斗圖可用于顯示研究結果的對稱性，從而判斷是否存在出版偏倚。結果表明，勞森氏菌sp002161175、回腸朗布氏菌、普雷沃氏菌 sp900318625 、勝瓦利斯菌sp002998355、UBA7182、CAG-194 sp002441865以及脫硫桿菌門A等8種菌群存在偏倚（見圖4）。

2.4反向孟德爾隨機化分析為了檢驗反向因果關系，我們將百日咳作為暴露變量，腸道菌群作為結果變量。結果顯示，百日咳影響26種腸道菌群的變化，包括厭氧馬賽桿菌sp001305115、擬桿菌A、棱形雙歧桿菌、CAG-826、CAG-841 sp002479075、孢子球狀梭菌E型、梭狀梭菌M型、梭菌Msp001304855、柯林斯菌屬、鏈狀糞桿菌、糞桿菌屬、乳鏈糞桿菌、纖維桿菌科、纖維桿菌目、纖維桿菌、厚壁菌門E型、黃素裂解菌sp900199495、KLE1615sp900066985、KLE1615、勞森氏菌sp000492175、勞森氏菌sp002161175、巨球菌sp900066485、合成單胞菌綱、UBA1066sp900317515、UBA11963和UBA8621。然而，大部分OR值接近1，表明百日咳對這26種腸道菌群水平的影響較弱（見圖5）。

表120種腸道菌群基因多效性和異質性分析

注：NA表示未檢測到異常值

圖320種腸道菌群對百日咳影響的MR留一法敏感性分析

3討論

“腸-肺軸”理論表明，微生物群落能夠影響呼吸系統健康[16-17]。具體而言，腸道菌群通過調節系統性免疫反應對肺部健康產生影響，并在呼吸系統疾病的發病機制中發揮關鍵作用[18]。目前，腸道菌群與哮喘[19-20]以及慢性阻塞性肺疾病[21]的關系已得到廣泛研究。然而，據我們所知，本研究首次通過孟德爾隨機化分析揭示了腸道菌群與百日咳之間的因果關系。研究結果表明，某些特定的腸道菌群可能對百日咳的發生具有重要調節作用，這為探索腸道菌群調節與呼吸道感染疾病之間的聯系提供了新的證據。

3.1腸道菌群的保護作用研究結果顯示，在20種與百日咳存在因果關聯的腸道菌群中，11種對百日咳的發生具有保護作用。其中，UBA7177表現出最強的保護作用（ OR=0 . 1404， 95% CI：0.0240～0.8214， P=0.0294 ）。腸道菌群的保護機制可能包括以下幾個方面：首先，這些微生物群可能通過競爭排斥機制抑制致病菌在腸道的定植和生長[12]。例如，某些益生菌（如乳酸桿菌和雙歧桿菌）已被證實能夠通過分泌抗菌物質或占據腸道上皮細胞表面來阻止致病菌的入侵和定植[23]。其次，保護性微生物群可能通過調節宿主免疫系統發揮其作用。研究表明，某些腸道菌群能夠促進IL-10、TGF- ?β 等抗炎細胞因子的分泌，從而降低全身炎癥反應，增強宿主的免疫防御能力[24]。這些抗炎因子可調節免疫細胞活性，促進調節性T細胞（regulatoryTcells，Tregs）的生成，維持免疫穩態，減少百日咳等呼吸道感染的發生[25]。此外，保護性微生物群可能通過增強腸道屏障功能來降低病原體的侵襲風險。腸道屏障由機械屏障、化學屏障和免疫屏障共同構成，可有效阻止病原體進入人體。某些腸道菌群能夠通過促進黏液層生成、增加緊密連接蛋白表達、調節免疫細胞活性等途徑來增強腸道屏障的完整性[26]。

3.2腸道菌群的促病作用本研究發現了9種顯著增加百日咳感染風險的腸道菌群，其中勞森氏菌（Lachnospiraceaesp002161175）表現出最強的促病效應（ OR=15.2697 ， P=0.0044 ）。這一發現凸顯了腸道菌群的雙重作用：某些菌群通過增強炎癥反應或削弱免疫防御機制來增加百日咳感染的風險。研究表明，部分致病菌能夠產生毒素，誘導炎癥反應并抑制免疫細胞功能，從而損害宿主的防御機制并增加感染風險[27]。例如，革蘭氏陰性菌（如大腸桿菌和沙門氏菌）可通過其脂多糖（LPS）誘導強烈的炎癥反應，導致免疫失調和組織損傷，進而增加呼吸道感染的風險[28]。因此，減少或抑制這些致病菌群的過度生長可能為降低百日咳發病率提供新的方向。具體而言，通過益生菌或特定抗生素調節菌群結構可能有助于減弱這些致病菌群的影響。

圖420種腸道菌群對百日咳影響出版偏倚圖

3.3研究的局限性盡管本研究揭示了腸道菌群與百日咳之間的潛在因果關聯，但仍存在一些局限性。首先，孟德爾隨機化方法依賴于遺傳工具的質量和準確性。盡管我們盡力控制了混雜因素，遺傳變異的多效性仍可能對結果造成影響。其次，本研究的樣本量雖然較大，但百日咳病例數量較少。在20種有陽性意義的腸道菌群中，有8種存在明顯偏倚，因此需要謹慎解讀結論。未來需要更大規模的數據集以進一步驗證研究結果。此外，本研究基于歐洲人群的基因數據，可能在其他人種中不具備完全的可推廣性。3.4臨床與公共衛生意義本研究的發現具有重要的臨床和公共衛生意義。一方面，通過識別與百日咳感染風險相關的腸道菌群，我們為制定新的預防策略提供了潛在的靶點。特定的腸道菌群，例如UBA7177，表現出顯著的保護作用。這表明未來可以通過益生菌補充或飲食干預來增強這種有益菌群的存在，進而降低百日咳的發病率。另一方面，對于像勞森氏菌這樣的致病菌群，靶向干預這些菌群或限制其增殖可能有助于減少呼吸道感染的風險。

參考文獻

[1] DECKER M D，EDWARDS K M. Pertussis （whooping cough）[J].JInfectDis，2021，224（12 suppl2）：S310- S320.

[2] SMOUTE，MELLOND，RAE M. Whooping cough rises sharplyin UK and Europe[J].BMJ，2024，385： q736.

[3] MAHASE E. Whooping cough：over 3OOO cases reportedinCzechRepublicsofarthisyear[J].BMJ，2024， 384：q729.

[4] KMIETOWICZ Z. Whooping cough： five infants die in England this year as cases continue to rise[J].BMJ， 2024，385：q1059.

[5] HUA C Z，HE H Q， SHU Q. Resurgence of pertusis ： reasons and coping strategies[J]. World JPediatr， 2024，20（7） ：639-642.

[6] ZHANG H，PATENAUDE B， ZHANG H， et al. Global vaccine coverage and childhood survival estimates： 1990-2019[J]．Bull World Health Organ，2024，102 （4） ：276-287.

[7] ARENAS-GOMEZ C M，GARCIA-GUTIERREZ E，ESCOBAR J S， et al. Human gut homeostasis and regeneration：the role of the gut microbiota and its metabolites [J].Crit Rev Microbiol，2023，49（6） ：764-785.

[8] BONCHEVA I， POUDRIER J， FALCONE E L.Role of the intestinal microbiota in host defense against respiratory viral infections[J]. Curr Opin Virol，2024，66： 101410.

[9] MARRELLA V，NICCHIOTTI F， CASSANI B. Microbiota and immunity during respiratory infections ： lung and gut affair[J]. Int JMol Sci，2024，25（7） ：4051.

[10] XUES，ABDULLAHI R，WU N，et al. Gut microecological regulation on bronchiolitis and asthma in children：a review[J]. Clin Respir J，2023，17（10） ： 975- 985.

[11] BURGESS S，BUTTERWORTH A， THOMPSON S G. Mendelian randomization analysis with multiple genetic variants using summarized data[J]. Genet Epidemiol， 2013，37（7） ：658-665.

[12] QIN Y W，HAVULINNA A S，LIU Y，et al. Author Correction：combined effects of host genetics and diet on human gut microbiota and incident disease in a single population cohort[J]. Nat Genet，2024，56（3）： 554.

[13]GANAPATHIRAJU M K， SUBRAMANIAN S，CHAPARALA S，et al. A reference catalog of DNA palindromes in the human genome and their variations in 1000 Genomes[J].Hum Genome Var，2020，7（1）：40.

[14] BURGESS S， SMALL D S， THOMPSON S G. A review of instrumental variable estimators for Mendelian randomization[J]. Stat Methods Med Res，2017，26（5）： 2333-2355.

[15] SKRIVANKOVA V W， RICHMOND RC，WOOLF B A R，et al.Strengthening the reporting of observational studies in epidemiology using mendelian randomization： the STROBE-MR statement[J]. JAMA，2021，326 （16）：1614-1621.

[16] BUDDENKF，GELLATLY SL，WOOD DL，et al. Emerging pathogenic links between microbiota and the gut-lungaxis[J]. NatRev Microbiol，2017，15（1）：55- 63.

[17] 慕之勇，魏艷玲，李寧，等.“腸-肺\"軸與肺部疾病關 系的研究進展[J].解放軍醫學雜志，2020，45（11）： 1178-1183.

[18] CHUNXI L，HAIYUE L，YANXIA L，et al. The gut microbiota and respiratory diseases：new evidence[J].J ImmunolRes，2020，2020：2340670.

[19] HUM，ZHAOX，LIUY，etal.Complex interplayof gutmicrobiota between obesity and asthma in children [J].Front Microbiol，2023，14：1264356.

[20] ASLAMR，HERRLESL，AOUNR，etal.Linkbetween gut microbiota dysbiosis and childhood asthma： insights froma systematic review[J].JAllergy Clin ImmunolGlob，2024，3（3）：100289.

[21] LIMEY，SONGEJ，SHINHS.Gut microbiome as a possible cause of occurrence and therapeutic target in chronic obstructive pulmonary disease[J].JMicrobiol Biotechnol，2023，33（9）：1111-1118.

[22] ZHANG Y，RAN Z，TIAN M，et al. Commensal microbes affect host humoral immunity to Bordetella pertussis infection[J].Infect Immun，2019，87（10）： e00421-19.

[23] GAVZYSJ，KENSISKIA，LEEZL，etal.Bifidobacteriummechanismsofimmunemodulationandtolerance [J].Gut Microbes，2023，15（2）：2291164.

[24] NEZIRAJT，SIEWERTL，POSSNECKER E，et al. Therapeutic targeting of gut-originating regulatory B cells in neuroinflammatory diseases[J]. Eur J Immunol，2023，53（11） ：e2250033.

[25] PRAME KUMAR K，OOI JD，GOLDBERG R. The interplay between the microbiota，diet and T regulatory cells in the preservation of the gut barrier ininflammatoryboweldisease[J].FrontMicrobiol，2O23，14： 1291724.

[26] ILLIANOP，BRAMBILLAR，PAROLINIC.Themutualinterplayofgutmicrobiota，dietand humandisease [J].FebsJ，2020，287（5）：833-855.

[27] MAPJ，WANGMM，WANGY.Gut microbiota：a newinsight into lungdiseases[J]. Biomed Pharmacother，2022，155：113810.

[28] KONDOY，LEDDEROSEC，SLUBOWSKICJ，etal. FrontlineScience：EscherichiacoliuseLPSasdecoyto impair neutrophil chemotaxis and defeat antimicrobial host defense[J]. JLeukocBiol，2019，106（6）：1211- 1219.

（收稿日期：2024-09-26 修回日期：2025-01-10）（編輯：梁明佩）