基于孟德爾隨機化分析探討骨關節炎與2型糖尿病的關聯

AssociationBetween Osteoarthritisand Type2DiabetesMellitus Based on Mendelian Randomization Analysis

MALixin1，XUZujian12

（1.CollegeofItegrativeineseandWesternMedicine，outhwestedicalUniversity，Luzou646oo，ichuanCina；

.DepartmentofropdsdJots，latedspialoditoalseiceouwestcalUih

，Sichuan， China）

Abstract：Oel associationstudy（GW）sumarydatafrodfrenteseachinstutiossuchsrcOGENUKiobank）wersedOusedssure factorandTDMwasusedasanutcomevariableMultileMendelianrandomzation（M）analysisetods，includingversevariaceeihtin （VW）weida TDMrisk.ResultshrsusofIVWowdatOAsociatedigsofD（OR9%Co0O valueofMR-Egdosisttiatfgeegessodattsaedidottal polytropy .Cochrane'sQ test showed no heterogeneity in IVs .Sensitivity analysis showed that the causal effect was stable. Conclusion MR analysis support that OA is associated with an increased risk of T2DM.

Key Words：Osteoarthritis；Type2 diabetes melitus； Mendelian randomization； Genome-wide association study

骨關節炎（osteoarthritis，OA）是一種好發于老年群體的關節退行性疾病，其發病與多因素相關，如年齡、體重、炎性因子、創傷及遺傳等，常累及肩、脊柱、髖、膝等關節部位。0A的主要臨床表現為關節的腫痛、僵硬、畸形及活動障礙，以軟骨退變、軟骨下骨骨質改變、關節邊緣骨贅形成、滑膜炎性變、韌帶張力改變、關節囊病變、關節周圍肌肉退化為主要病理改變[，2]，嚴重影響患者的生活質量。據哈佛大學及世界衛生組織統計數據顯示，OA在全球范圍內影響超過3億人，并且患病人數呈現上升趨勢，已成為老年群體致殘的主要原因之一[4。膝骨關節炎在OA中最為常見，據統計，我國膝骨關節炎的總發病率約為 1 5 % ，其中一半的人因此最終成為殘疾。在OA的治療中，藥物治療和物理治療這類保守療法在疾病的早、中期廣泛應用，而到了晚期，手術治療，如膝關節鏡檢查清理術和膝關節置換術，則成為主要治療手段。然而，手術治療存在術后康復時間漫長、術后并發癥等弊端。因此，對于OA的早期預防尤為重要。2型糖尿?。╰ype2diabetesmellitus，

T2DM）是一種慢性多病因的代謝紊亂疾病，以糖脂代謝紊亂和胰島素分泌失調為特點。T2DM在在老年群體中廣泛存在，流行病學研究發現，我國老年T2DM患者人數居世界首位，約占全球老年T2DM患者人數的1/4。T2DM不僅嚴重影響著患者的生活質量，其高發病率也給社會造成了一定的經濟負擔。隨著研究的深入，OA與T2DM的關聯逐漸得到關注，研究發現在T2DM群體中OA發病風險約為普通人群的2倍8.9。T2DM不僅可能加快OA患者膝關節的退變，讓患者更早的需要接受膝關節置換術，同時，它也會增加手術的風險及術后并發癥出現的概率[。近年來，由于臨床上OA合并T2DM的患者逐漸增多，而此類患者與單純OA患者相比，臨床癥狀往往更嚴重，X線表現也更為典型，因此有學者提出OA是T2DM的并發癥。而研究顯示[II]，OA患者中T2DM的發病率也不低，約為 14 % 。孟德爾隨機化（mendelianrandomization，MR）提供了一種研究基因預測因果關聯的高效方法。在MR研究中，單核苷酸多態性（SNPs）被當作估算暴露與目標結局因果關系的工具變量（instrumentalvariable，IV）[12]。這些SNPs符合遺傳變異的隨機分布原則，并且由于遺傳變異在出生時則固定，不會隨著疾病發展而改變，從而消除了混雜偏移和反向因果關系的潛在問題[13]。MR呈現的因果效應估計值不含混雜因素造成的偏差，因此孟德爾隨機分析也被稱為“孟德爾去混雜”。本研究選擇了穩健相關的遺傳變異來探討暴露因素（Exposure）與結局變量（Outcome）之間的遺傳性關聯。MR方法中的遺傳變異累及終身效應反映了其對疾病的長期影響[15。鑒于此，本研究使用雙樣本MR以揭示OA與T2DM之間的因果關聯，現報道如下。

1資料與方法

1.1數據來源本研究使用來自不同GWAS數據庫的OA（包括膝骨關節炎與髖關節骨關節炎）和T2DM的匯總數據進行雙樣本的MR研究。為了減少種族差異可能造成的混雜偏倚，本研究將研究對象限定為來自不同地理區域的歐洲血統群體。其中，OA的匯總統計數據來自arcOGEN聯盟，包含了3498個個體和11009個SNPs，T2DM的匯總統計數據來自UKBiobank數據庫，該數據庫包含了2972個個體和459961個SNPs。通過執行混合模型邏輯回歸模型，調整性別、年齡、主成分、遺傳相關性和基因分型批次來分析SNPs。研究人員可以在其官方網站上找到有關UKBiobank的詳細信息并下載有關T2DM的GWAS數據（https：//www.ukbiobankac.uk/），數據源的詳細信息見表1。

1.2工具變量的選擇在MR分析中，遺傳變異被用作估計因果關系的工具。如果滿足某些條件，MR分析可對T2DM和OA相關性狀之間的因果關系提供無偏見的估計。這些條件包括： ① 選定的IV只與OA相關； ② 符合條件的暴露IV獨立于任何混雜因素； ③I V 只通過OA影響T2DM（如圖1）。該研究嚴格遵循最新的STROBE-MR指南[。當與OA相關的SNPs達到 的全基因組顯著性閾值時，被選為潛在的 I V 。為確保用作IV的遺傳變異之間的獨立性，本研究將分組的連鎖不平衡（LD）閾值設定為 值 lt; 0 . 0 0 1 ，窗口大小為 1 0 0 0 k b， 。為了在不同的準確性和一致性分析中選擇SNPs作為IV，本研究在GWAS分析中結果變異缺失時不使用替代SNPs來代替，并將效應等位基因頻率（EAF）設為0.001。弱IV通常是指與暴露相關性不強的等位基因，在解釋暴露的遺傳變異方面效果較差。所以弱IV的存在會導致估計值與真實值的偏差增大。因此，本研究還協調了暴露數據集和結局數據集中的EAF，排除了所有帶有回文的SNPs。F統計量用于衡量IV的強度，計算公式為： ，其中 代表SNP對暴露的解釋程度，N代表樣本量。 的公式可表示為 2×B E T A2×E A F×（ 1 - E A F） ，其中BETA指暴露效應值。在沒有EAF的情況下， 則為BETA2/（BETA 。

1.3數據分析OA與T2DM風險之間的關系采用隨機效應的逆方差加權法（inversevarianceweighted，IVW）進行評估。為確保研究結果的可靠性，本研究要求IVW的結果顯著，并且加權中位數（Weightedmedian，WM）和MR-Egger敏感性分析結果需一致。同時，使Cochrane'sQ檢驗法評估T2DM相關SNPs對OA影響的異質性。當檢測到異質性時，則采用MR-PRESSO方法移除具有異質性的IV，并再次進行MR分析。另外，使用MR-Egger檢驗的截距評估潛在的多重效應。并使用PhenoScanner[7移除或省略與混雜因素明顯相關的 。不同MR方法的結果用散點圖直觀顯示，OA的因果效應用幾率比（OR）和相應的 9 5 % 置信區間 （ C I ） 表示。最后，所有統計分析均使用R軟件（4.1.0版）中的\"TwoSampleMR\"軟件包進行。雙側 P lt; 0 . 0 5 為差異有統計學意義。1.4數據和資源可用性本研究使用的所有數據均來自基因聯盟公開發布的GWAS數據庫，無需再次經過醫學倫理審核。

2結果

的點對稱分布，說明IVs之間差異較小，表明因果關聯受到潛在偏倚影響的可能性較小，見圖6。基于這些結果可見，IVWs的結果是可靠的。

id.exposure method OR（95% CI） pval

ieu-a-1170 MREgger 1.006（0.992 to 1.019） 0.431

ieu-a-1170 Inverse varianceweighted ↓ 1.002 （1.000 to 1.003） 0.012

ieu-a-1170 Weightedmode 1.002（1.000 to1.004） 0.154

ieu-a-1170 Simplemode 1 1.002（0.999 to 1.004） 0.200

ieu-a-1170 Weightedmedian A 1.002（1.000 to 1.004）0.016

0.99 -1 1.01 1.02

IVW法結果顯示，OA和T2DM的高風險相關一 ，見圖2、圖 的OR值與IVW的OR值方向是一致的，為OA和T2DM之間的因果關系提供了進一步支持，見圖4。MR-Egger回歸顯示，所有與OA相關的 SNPs都不具有水平多向性（Intercept 0 . 0 0 ， S E=0 . 0 0 ， P=0 . 5 7 ） ；在CochranesQ檢驗中，所有因果分析中Q統計量的 P 值均 gt; 0 . 0 5 ，表明在IVs中不存在異質性（MR-Egger： ， 。敏感性分析使用\"留一法\"（leave-one-out）分析以確定因果關系是否是由單個IV導致的，結果顯示均在“0\"的右側，進一步證實了結果的穩定性，見圖5。漏斗圖顯示了納入的SNPs基本對稱，代表因果關聯

3討論

OA與T2DM均是常見的慢性疾病，既往研究發現在T2DM群體中，OA的發病率遠高于普通人群，并且流行病學研究與觀察性研究皆提示T2DM是OA的獨立危險因素[18，19]，故逐漸形成了T2DM是OA發病原因的觀念。本研究利用MR分析，IVW法結果（ 支持OA與T2DM風險增加之間存在因果關聯，與CuiZ等[20]和XingX等的發現一致。本研究結果對流行病學和觀察性研究結論提出了挑戰，為了解二者的關聯性提供了新的視角。傳統觀念認為T2DM患者的軟骨破壞和滑膜炎癥等是由于代謝紊亂與軟骨退變的結合導致的，從而漸漸出現了“糖尿病骨關節炎\"的概念[22，但近年來的研究顯示了不同的結果，如LouatiK等[和KendzerskaT等[23]發現OA患者中T2DM的發病率同樣不低，約為 1 4 % ～ 2 5 % 。另外，YoshimuraN等發現，定義為糖化血紅蛋白（HbA1c）分數 ？ 5 . 5 % 的DM與OA進展不存在獨立相關。這些結果提示了應當重新思考T2DM與OA的關系。

而在另一個層面，有研究發現OA與T2DM存在共病機制，兩者皆存在IL-6、TNF、IL-1β等9個核心靶點[25，說明二者的發病皆與炎癥反應有關。

雖然OA和T2DM之間關聯的機制尚未得到明確解釋，但一種可能的解釋是，無論是OA導致的關節活動受限，致使患者久坐行為的增加和體力消耗的減少，還是在使用激素藥物控制OA癥狀的漫長治療過程中，皆容易引起體重的增長2，而體重增長是T2DM的重要風險因素。此外，OA的促炎細胞因子、慢性關節炎癥和內皮功能障礙也可能導致胰島素抵抗和β細胞破壞，并最終導致糖尿病。因此，OA與T2DM之間的關聯可能是一種雙向關系。

本MR研究具有以下幾個優勢：首先，本研究通過大規模的GWAS元分析，擴展了對T2DM和OA的了解；其次，MR分析使用來自不同數據庫的暴露和結果數據集，全面研究T2DM和OA之間的潛在關聯，盡量避免數據重疊、混雜因素和反向因果關系，提供了更精確的相關性；第三，本研究使用多種方法進行重復分析，并得到一致結果。敏感性分析和IV強度評估證實了研究結果不受偏倚的影響。

然而，本研究也存在一些局限性。首先，為減少人口結構偏倚，本研究將MR分析的對象限定為歐洲血統的人群，但這影響了其結果對其他種族人群的普適性。此外，由于遺傳變異在出生時就固定了，但人的健康狀況在不同人生階段各不相同，因此本研究無法評估人不同生命階段的OA與T2DM風險的關系。最后，本研究的OR值相對較低。期待未來進一步的研究為探討OA與T2DM的關系提供更多的證據。

本MR研究結果支持OA與T2DM風險增加之間存在因果關聯，OA是T2DM的危險因素。后期需大樣本的RCT進一步闡明OA與T2DM的具體作用機制。

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收稿日期：2024-03-05；修回日期：2024-03-19

編輯/王萌