基于两样本孟德尔随机化法的BMI与阻塞性睡眠呼吸暂停综合征因果关系研究.pdf

38中国中西医结合耳鼻咽喉科杂志2 0 2 4年第32 卷第1期doi:10.16542/ki.issn.1007-4856.2024.01.008基于两样本孟德尔随机化法的 BMI 与阻塞性睡眠呼吸暂停综合征因果关系研究*韩新宇1刘钢金龙张娟1【摘要】目的探究身体质量指数（BodyMass Index,BMI）与阻塞性睡眠暂停综合征（Obstructive sleepapnea syndrome，OSAS)的因果关系。方法本研究从大规模全基因组关联研究的汇总数据中,选择相互交集的 BMI与 OSAS的单核苷酸多态性(SingleNucleotidePolymorphisms SNP)作为工具变量。采用逆方差加权(InverseVanceWeighted,IVW）、加权中位数、MR-Egger回归、简单模式和加权模型5种方法进行双样本孟德尔分析BMI与OSAS的因果关系。并采用敏感性分析，确保结果的稳健性。结果最终纳入7 3个SNP作为工具变量。逆方差加权、加权中位数、MR-Egger回归、简单模式和加权模型的比值（OR值）9 5%置信区间（9 5%CI)：1.0 0 37 13（1.0 0 2 2 36 1.0 0 519 3）1.0 0 37 47（1.0 0 147 5 1.0 0 6 0 2 3）1.0 5433（1.0 0 18 0 0 1.0 0 9 0 7 9）1.0 0 1333（0.9 9 57 50 1.0 0 6 9 47）、1.0 0 6 8 34(1.0 0 2 7 46 1.0 10 9 39）；P值均小于0.0 0 1；敏感性分析结果稳健。结论BMI升高可能是0 SAS的危险因素。【关键词】孟德尔随机化；身体质量指数；阻塞性睡眠暂停综合征；全基因组关联研究A study of the causal relationship between BMI and obstructive sleep apneasyudrome based on two-sample Mendelian randomizationHAN Xinyu,LIU Gang,JIN Long,ZHANG JuanDepartment of Otorhinolaryngology,the First Affiliated hospital of Anhui University of Chinese Medicine,AnhuiHefei,230001,ChinaAbstractObjective Investigate the causal relationship between Body Mass Index(BMI)and Obstructive Sleep Apnea Syndrome(OSAS).Methods From the summary data of large-scale genome-wide association studies,this study selected single nucleotidepolymorphisms(SNPs)of BMI and OSAS that have intersected with each other as instrumental variables.Five methods,includingInverse Vance Weighted(IVW),Weighted Median,MR-Egger regression,Simple mode,and Weighted model,were used to conduct atwo-sample Mendelian randomization analysis of the causal relationship between BMI and OSAS.Sensitivity analysis was alsoperformed to ensure the robustness of the results.Results A total of 73 SNPs were included as instrumental variables.Inverse VarianceWeighted(IVW),Weighted Median,MR-Egger regression,simple and weighted model ratio(odds ratio,OR),and 95%confidenceinterval(95%CI)were calculated:1.003713(1.002236 1.005193)1.003747(1.001475 1.006023),1.05433(1.001800 1.009079)1.001333(0.995750 1.006947)、1.0 0 6 8 34(1.0 0 2 7 46 1.0 10 9 39);a l l p-v a l u e s w e r e l e s s t h a n 0.0 0 1;s e n s i t i v i t y a n a l y s i s s h o w e drobust results.Conclusion Elevated BMI may be a risk factor for OSAS.Key words mendelian randomization;body mass Index;obstructive sleep apnea syndrome;genome wide association study阻塞性睡眠呼吸暂停综合征（ObstructiveSleepApnea Syndrome,OSAS）是一种常见的呼吸睡眠疾病，主要表现为睡眠时上气道反复塌陷或收缩，导致间歇性缺氧，伴有低氧血症、生理状态紊乱、睡眠质量下降和白天嗜睡等症状,2。流行病学研究报告*基金项目：2 0 2 0 年安徽省名中医工作室建设项目（中发展2 0 2 0 10 号）1安徽中医药大学第一临床医学院（安徽合肥，2 30 0 31)2安徽中医药大学第一附属医院耳鼻喉科（安徽合肥）通信作者：刘钢，主任医师.Email：ml 18 19 32 6 8 331 16 3.c o m称，全球国家和地区，30 6 9 岁人群的0 SAS患病率保持上升状态，占世界人口的14%。我国的OSAS发病率约为3%，患病人群大约为1.7 6 亿3.4。此外，OSAS可导致多种并发症,包括认知障碍、心血管疾病、代谢性疾病和其他全身性疾病。考虑到 OSAS的高患病率和有害后果，调查OSAS的危险因素以促进OSAS筛查和预防至关重要。身体质量指数(Body Mass Index,BMI)是一种用于评估个体有无超重和肥胖的工具，计算方式是Chin J Otorhinolaryngol Integ Med 2024.Vol.32.No.139体重除以身高的平方回。许多观察性研究发现BMI与 OSAS之间存在正相关7。然而,观察性研究容易受到混杂因素的影响,而且不能确定因果顺序的方向,除非设计确保暴露和结果之间严格的时间和因果顺序8。因此,在大多数关于BMI和OSAS的观察性研究中，尚不清楚肥胖是否会增加患病风险，或者OSAS 患者是否更容易变得肥胖。肥胖与OSAS之间的关联也可能是由潜在的生活方式或环境因素引起。孟德尔随机化（Mendelian Randomization,MR）是一种遗传流行病学方法，是评估BMI和OSAS因果作用的有用工具9。通过使用单核苷酸多态性(Single Nucleotide Polymorphism,SNP)等遗传变异，作为可以改变疾病和危险因素的工具变异。MR研究暴露与结局关系的因果推断。根据孟德尔遗传定律,遗传变异不易受到混杂因素的影响,因为SNP是在配子形成过程中随机分配的。此外,反向因果关系影响可以最小化,因为SNP不会随着疾病的进展而改变2 。为此,我们通过使用SNP作为可以判断疾病危险因素的工具变异,进行一项双样本 MR研究,检验BMI与OSAS的因果关系。我们旨在为肥胖是导致OSAS的因素，提供重要证据。资料与方法1数据来源本研究使用数据来自IEUOpenGWAS项目(mrcieu.ac.uk)网站。OpenGWAS数据库是一个公开数据集的数据库，通过严格的质量控制13。该网站于2023年4月10 日登人。从全基因组关联研究（G e n o me W i d e A s s o c i a t i o n St u d y,CW A S）数据中获得了样本量为339 2 2 4,SNP数量为2 555511的BMI数据集（ieu-a-2)；样本量为46 30 10,SNP数量为SNPEArs977747Grs17381664Crs7550711Trs2820292Crs7531118Crs543874Grs657452Grs11165643Trs1460676Crs1528435Trs1016287Crs2890652C9851867的0 SAS数据集（ukb-b-16781）。样本均来自欧洲血统，不限男女。2SNP筛选在GWAS数据库中，所有SNPs都会聚集在一起，为避免SNPs聚集。设置阈值设置为P510-s，连锁不平衡（R2=0.01、k b=50 0 0),从BMI的GWAS数据集中筛选出显著的SNPs。与OSAS数据集的SNPs相交后,排除与OSAS直接相关的SNPs。计算F统计值以估计样本重叠效应和弱仪器偏差，并排除工具变量较弱(F值 10)的SNPs。3因果关系验证方法采用逆方差加权（Inverse VanceWeighted,IVW）、加权中位数、MR-Egger回归、简单模式和加权模型5种方法分析,验证BMI与 OSAS之间的因果关系。4敏感度分析首先,使用CochranQ检验来评估个体SNP之间的异质性。其次，使用漏斗图观察SNPs分布情况。再采用MR-Egger截距检验，测试SNPs的水平多效性。最后,通过一次去除单个 SNP进行“leaveone-out方法分析。5统计学分析本研究采用R4.2.0软件,使用双样本MR包，进行统计分析。结果1 SNP的筛选90 个与BMI相关的 SNPs，以阈值P 10,表明没有弱工具变量，见表1。表1BMI与OSAS相关SNPsOAEAFT0.584693T0.425C0.0339A.0.5083T0.6083A0.2667A0.5833C0.575T0.2167C0.5833T0.675T0.125BETA-0.0001451280.02010.06590.01810.03310.0497-0.02270.02210.02090.0175-0.02280.0279SE0.000148990.00310.00870.00290.0030.00370.00310.0030.00380.0030.00330.0049P0.334.57E-115.06E-145.45E-101.88E-282.29E-402.12E-131.43E134.98E-084.77E094.36E-121.24E-08F31.3642.0457.3738.95121.73180.4353.6254.2630.2534.0247.7332.4240中国中西医结合耳鼻咽喉科杂志2 0 2 4年第32 卷第1期SNPrs13021737rs6713510rs10182181rs12986742rs17203016rs7599312rs3849570rs6804842注：EA(effect allele）：效应等位基因;OA(other allele)：其它等位基因;EAF：效应等位基因频率;BETA：等位基因效应值；SE:BETA的标准误差。2MR分析结果显示,BMI与OSAS之间存在因果关系。IVW:0R=1.003713(1.0022361.005193);加权中位数:0 R=1.003747(1.0014751.006023);MR Egger回归：1.0 0 5433（1.0 0 18 0 0 1.0 0 9 0 7 9)；简单模型：0 R=方法IVW加权中位数MR Egger回归简单模型加权模型EAGAGCGAAGOAAGATAGCASNP7373737373EAF0.8750.48330.50.50.20.29170.36670.575表2 5种五种MR方法的OR值和9 5%CI1.003713(1.002236 1.005193)1.003747(1.001475 1.006023)1.005433(1.0018001.009079)1.001333(0.995750 1.006947)1.006834(1.002746 1.010939)MRTestInverse variance weightedMR EggerSimplemodeBETA0.06040.01640.03090.02070.0211-0.02140.01830.01831.001333（0.9 9 57 50 1.0 0 6 9 47)；加权模型：0 R=1.006834(1.0027461.010939）,见表2、图1。五种方法,表明BMI与OSAS具有正相关性。BMI上升会带来 OSAS的风险,见图2。OR 值(9 5%CI)SE0.00390.00290.00290.00360.00380.00330.00330.003P5.44E-541.97E-088.07E-268.92E-093.41E-084.73E-111.93E-088.02E-10P值0.0010.0010.0010.0010.05），表明没有水平多效性。0.040.020.040.06SNPeffect on Ilid:ieu-a-2图2 散点图“leaveone-out方法，从图4可以看出，剔除任何一个SNP后，剩余SNP的结果都在有效线的右侧,且总结果(红色)也在无效线的右侧,说明任何单一SNP对结局不产生影响。各检测方法证明，本研究MR的结果稳健。0.08Chin J Otorhinolaryngol Integ Med 2024.Vol.32.No.141MRMethodInverse variance weightedMREgger500-400-200-100-0.010.0000.002MRieme-reroutidieuaZonDiayrcesmainiCD10.G473Sepaproeaidhukb-b-18781图3散点图讨论众所周知,肥胖是OSAS的可能危险因素，但这种关联的因果关系在MR分析中尚未报道。我们本次MR研究旨在揭示肥胖与OSAS之间的因果关系。这项双样本MR研究结果显示,BMI升高可能是OSAS的危险因素。IVW:0R=1.003713(1.0022361.005193),这表明,BMI指数的增加，患0 SAS的风险高1.0 0 3倍。从流行病学的角度来看，肥胖人群的OSAS患病率是普通人群的12 30 倍。此外,研究还显示,肥胖人群中患有0 SAS的比例可高达6 0%9 0%l4。从生理学的角度来看,肥胖往往导致脂肪在颈部和喉咙周围的堆积，这可能导致上呼吸道的狭窄或阻塞。这种脂肪沉积会增加呼吸时的阻力，使得睡眠呼吸变得更加困难15。肥胖状态下,脂肪细胞会释放一系列的细胞因子，如白介素-6 和肿瘤坏死因子_,这些因子与炎症反应密切相关。慢性的炎症反应可能会影响呼吸控制中枢的敏感性，从而增加OSAS 的风险。肥胖与胰岛素抵抗之间存在关联，这可能导致交感神经系统的过度活跃。交感神经系统的过度活跃与OSA的发病机制相关,因为它可能导致喉咙肌肉的过度收缩,加剧呼吸道的阻塞。脂肪组织也可能对睡眠呼吸控制产生直接影响。特别是腹部肥胖与OSA的发生有关,可能通过压迫横隔肌,减小肺的容积,从而增加呼吸的劳动18 。以上研究,与本研究结果是一致的,即肥胖是发生 OSAS的危险因素。同时,本研究也存在一些局限性。首先,由于所有数据都来自欧洲血统的人群,因此结果并不代表真正的随机人群样本，也不适用于其他种族。其次，0.000.004.tsorsivilyaidysisfa0.01Piv图4“leaveone-out方法尽管本研究进行了各种敏感性分析来检验MR研究的假设，但也很难完全排除工具变量的水平多效性。最后，目前GWAS数据的样本量仍然不够大，未来需要使用更多的GWAS数据进行更深人的研究。综上所述，本研究采用双样本MR分析对GWAS数据进行分析和探索，结果显示BMI升高可能是OSAS的危险因素，提示积极控制体重可减少OSAS的发生。参考文献1陈雪，刘燕娜。阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的临床研究进展J.重庆医学,2 0 17,46(8):112 8-1131.2黄斌，杨增荣，黄毅，等阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征的治疗研究进展J重庆医学，2 0 16,45(30)：430 0-4303.3 Lyons MM,Bhatt NY,Pack AI,et al.Global burden ofsleep-disorderedbreathinganditsiimplications.Respirology.2020,25(7):690-702.4潘悦达，王东博，韩德民.我国成人阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征患病率的Meta分析J医学信息，2 0 19,32(7):73-77+81.5 陈宝元.阻塞性睡眠呼吸暂停综合征是多种疾病的源头疾病.临床内科杂志,2 0 17,34(1):5-6.6席焕久，李文慧，刘莹莹.体质测量在超重和肥胖研究中的应用J.人类学学报，2 0 2 1,40(2):32 8-345.7白春杰，李淑芝，刘子哗，等体质量指数和阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征的相关性研究.重庆医学，2 0 19,48(22):4.8Evans DM,Davey Smith G.Mendelian Randomization:New Applications in the Coming Age of Hypothesis-FreeCausality.Annu Rev Genomics Hum Genet.2015,16:327-350.(下转第37 页)0.02Chin J Otorhinolaryngol Integ Med 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