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肥胖与急性呼吸窘迫综合征的孟德尔随机化研究

2024-07-12 146 上传者：管理员

摘要：目的探讨肥胖与急性呼吸窘迫综合征(acute respiratory distress syndrome, ARDS)的遗传因果效应。方法使用公开的全基因组关联汇总数据，进行双样本双向孟德尔随机化(Mendelian randomization, MR)分析。分别从开放全基因组关联研究(IEU Open GWAS)数据库和芬兰数据库(FinnGen)获取肥胖的6种表型和ARDS的遗传数据。使用逆方差加权法(IVW)、MR-Egger法、加权中位数法和简单中位数法评估暴露与结局的因果关系。并对结果的异质性和水平多效性进行敏感性分析。结果体重指数(OR=1.93,95%CI 1.20～3.10,P=0.007)、体质量(OR=1.93,95%CI 1.18～3.15,P=0.009)、全身脂肪量(OR=1.87,95%CI 1.12～3.11,P=0.017)、躯干脂肪量(OR=1.75,95%CI 1.07～2.87,P=0.027)及腰围(OR=2.22,95%CI 1.24～3.97,P=0.007)与ARDS有正向因果关系。在反向MR分析中，只有ARDS与腰围有显著关系(OR=1.00,95%CI 1.00～1.01,P=0.034)。敏感性分析未发现明显的异质性和水平多效性。结论肥胖与ARDS之间具有因果关系，肥胖会增加ARDS的发生风险，肥胖患者作为ARDS的高风险人群，在临床中应当引起重视。

关键词：
ARDS
MR
双样本
孟德尔随机化
急性呼吸窘迫综合征
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急性呼吸窘迫综合征(acute respiratory distress syndrome, ARDS)是一种急性炎症性肺损伤，表现为双侧肺水肿、弥漫性炎症、低氧血症和低氧合指数[1],与肺血管通透性增加、肺重量增加和通气肺组织损伤有关[2]。每年ARDS导致美国约 75 000 人死亡，影响全球约 300 万人[3]。有研究[4]表明，在大流行期间由新型冠状病毒肺炎(COVID-19)引起的 ARDS患病率高达32.2%。尽管支持治疗有所改善，如降低潮气量[5]、较高的呼气末正压[6]以及俯卧位通气[7]等，但仍有40%的院内病死率[8]。而ARDS患者在出院后也都出现了不同程度的认知障碍，其原因被认为与神经炎症机制、血脑屏障破坏以及治疗期间的机械通气和液体管理有关[9],严重影响了ARDS幸存者的生活质量[10]。因此，识别ARDS的危险因素，进行早期干预和诊断并制定治疗策略至关重要。

由于食物摄入过多和缺乏体育锻炼，肥胖已经成为全球主要的可预防疾病，据统计[11],全球有超过20亿人超重或肥胖。体重指数(body mass index, BMI)是临床筛查肥胖的常用标准，世界卫生组织将BMI≥25 kg/m2定义为超重，BMI≥30 kg/m2定义为肥胖[12],在我国有超过一半的成年人超重或肥胖[13]。肥胖是糖尿病[14]、高血压[15]、冠心病[16]等疾病的重要危险因素。然而近期在心血管疾病领域却提出了“肥胖悖论”,“肥胖悖论”认为与体质量正常的患者相比，超重和轻度至中度肥胖患者的生存率显著提高[17]。肥胖被认为是一些疾病的保护性因素。“肥胖悖论”不仅存在于心血管疾病，在肺部疾病中也有类似的研究。一项纳入630例患者的研究[18]发现，肥胖慢性阻塞性肺疾病患者急性发作的频率显著降低。几项关于肺炎的研究[19,20,21]表明，肥胖社区获得性肺炎患者的30天病死率显著低于正常体质量者。然而有研究[22]将这种保护作用归为混杂因素的影响。几项队列研究[23,24]将BMI归为ARDS的危险因素，认为BMI会增加ARDS的发生风险。也有研究[25,26]认为肥胖会降低ARDS患者的病死率，起到一定的保护性作用。传统的观察性研究受到各种因素的影响，难免会产生偏倚，无法进行因果推断，因此，肥胖与ARDS发生风险之间的关系仍不清楚，需要进一步的研究去证实。

孟德尔随机化(Mendelian randomization, MR)是一种利用遗传变异作为工具变量进行因果推断的分析方法[27]。与暴露有关遗传变异在减数分裂期间被随机分配[28],合适的遗传变异将作为工具变量。MR排除了混杂因素对结果的影响，类似于随机对照试验[29]。当随机对照试验检查因果关系不可行，并且观察性研究由于混杂或反向因果关系而提供有偏差的关联时，MR提供了一个可以进行因果推断的工具[30]。因此，本研究利用双样本双向MR的方法，探讨肥胖与ARDS之间潜在的因果关系。

1、材料与方法

1.1 研究设计

本研究遵循MR加强流行病学观察性研究报告指南(strengthening the reporting of Mendelian randomization studies, STROBE-MR)[31]。使用肥胖与ARDS的全基因组关联研究(genome-wide association studies, GWAS)汇总数据选择合适的单核苷酸多态性(SNP)作为工具变量。目的为研究肥胖与ARDS之间的双向因果关系。工具变量在MR分析中需要满足三大核心假设：①相关性：工具变量与暴露因素密切相关；②独立性：工具变量与混杂因素无关；③排他性：工具变量仅通过暴露影响结局[30]。所有数据均来自已发表研究或公开数据库，因此不需要额外的伦理审查。

1.2 肥胖的GWAS汇总数据

从开放全基因组关联研究(IEU Open GWAS)数据库获取了肥胖相关的暴露数据，包括体重指数(BMI)、体质量、全身脂肪量、躯干脂肪量、腰围和臀围。选择样本量大和测序深度高的数据，这些数据已被用于其他的MR研究[32,33]。暴露数据均来自欧洲样本，相关汇总数据信息见表1。

1.3 ARDS的GWAS汇总数据

ARDS的遗传数据来源于芬兰数据库(FinnGen)[(访问时间为2024年2月20日)],研究队列由提供知情同意的欧洲血统个体组成。FinnGen 研究项目整合了来自芬兰生物银行和芬兰健康登记处的与疾病终点相关的遗传数据，其中包含357例成年ARDS病例和406 536例对照，共计406 893例参与者。

1.4 工具变量的选择

为满足MR的三大假设，对工具变量进行严格筛选。首先，筛选出与暴露密切相关的SNP(P<5×10-8),在反向MR分析中，为获得足够多SNP,使用较宽松阈值(P<1×10-5)。其次，删除10 000 kb范围内与最显著SNP决定系数(r2)>0.001的SNP,保证筛选出的SNP之间相互独立。计算F值量化遗传变异强度，F<10表明存在弱工具变量，应当删除[34]。通过检索PhenoScanner 数据库[(访问时间：2024年2月20日)]去除与混杂因素相关的SNP。将最终纳入的SNP作为工具变量。

1.5 MR分析

使用4种方法进行双样本双向MR分析，包括逆方差加权法(inverse variance weighted, IVW)、MR-Egger法、加权中位数法(weighted median)、简单中位数法(simple median)。评估暴露与结局的主要方法是IVW[35],其他方法作为补充分析方法。无法匹配及具有回文序列的SNP被排除在外。为确保结果稳定性，通过Cochran′s Q检验、Egger-截距法和MR-PRESSO法对异质性和水平多效性进行敏感性分析。Cochran′s Q检验用于检测工具变量之间的异质性程度[36],P>0.05为无异质性。使用Egger-截距法和MR-PRESSO法对水平多效性进行检验[37,38],P<0.05为存在水平多效性，表明工具变量会通过暴露以外的其他因素影响结局，这违反了三大假设中的独立性假设。此外，通过MR-PRESSO法识别任何可能导致水平多效性的因素，如发现异常值，则将其删除并重新进行MR分析。为评估结果稳健性，使用留一法(leave-one-out)观察异常值，漏斗图观察对称性进行敏感性分析。肥胖与ARDS之间因果效应采用比值比(OR)和95%置信区间(CI)表示。双样本MR研究分析使用R软件(4.3.2版)、“Two Sample MR”R软件包(0.5.7版本)以及“MR-PRESSO”R软件包(1.0版本)进行分析。P<0.05为差异有统计学意义。

2、结果

2.1 工具变量

在进行肥胖对ARDS影响的MR分析时，根据工具变量筛选条件，在肥胖的6个表型BMI、体质量、全身脂肪量、躯干脂肪量、腰围和臀围中分别找到480、326、269、271、355和279个SNP,在PhenoScanner数据库中检索与结局ARDS相关混杂因素后，分别删除7、9、4、3、10和6个SNP。研究ARDS对肥胖影响时，在结局BMI中未找到符合条件的SNP,因此无法进行MR分析。剩余的5个结局表型体质量、全身脂肪量、躯干脂肪量、腰围和臀围中分别找到满足条件的13、13、13、12和13个SNP,在PhenoScanner数据库未找到与结局相关的混杂因素。计算F统计量，发现F均>10,表明无弱工具变量。所有纳入的SNP均符合上述工具变量的筛选条件。

表1 本研究使用的关于肥胖和ARDS全基因组关联研究汇总数据

2.2 肥胖对ARDS的影响

2.2.1 肥胖对ARDS影响的MR分析

IVW基因预测的BMI(OR=1.93, 95%CI 1.20～3.10, P=0.007)、体质量(OR=1.93, 95%CI 1.18～3.15, P=0.009)、全身脂肪量(OR=1.87, 95%CI 1.12～3.11, P=0.017)、躯干脂肪量(OR=1.75, 95%CI 1.07～2.87, P=0.027)及腰围(OR=2.22, 95%CI 1.24～3.97, P=0.007)与ARDS之间有统计学意义，表明这5种肥胖指标是ARDS发生风险的危险因素。臀围(OR=1.61, 95%CI 0.99～2.63, P=0.056)与ARDS之间无统计学意义。MR-Egger法、加权中位数法、简单中位数法均无统计学意义，但其效应值方向与IVW一致(OR>1)。见图1、2。

2.2.2 肥胖对ARDS影响的敏感性分析

Cochran′s Q检验表明，肥胖的6种指标对ARDS的工具变量均不存在异质性(P>0.05)。Egger-截距法P值和MR-PRESSO法Global test P值均>0.05,表示不存在水平多效性。见表2。

留一法分析中，未发现明显异常影响结局的SNP,漏斗图对称性良好，表明结果稳定可靠。

表2 肥胖与ARDS因果关系的敏感性分析

2.3 ARDS对肥胖的影响

2.3.1 ARDS对肥胖影响的MR分析

在反向ARDS对肥胖影响的MR分析中，IVW结果显示，只有基因预测的ARDS对腰围(OR=1.00, 95%CI 1.00～1.01, P=0.034)有统计学意义。而基因预测ARDS对体质量(OR=1.00, 95%CI 1.00～1.00, P=0.760)、全身脂肪量(OR=1.00, 95%CI 1.00～1.01, P=0.453)、躯干脂肪量(OR=1.00, 95%CI 1.00～1.01, P=0.318)和臀围(OR=1.00, 95%CI 1.00～1.00, P=0.883)均无统计学意义。见图3、4。

图1 肥胖对ARDS影响的MR散点图

图2 肥胖对ARDS影响的MR森林图

图3 ARDS对肥胖影响的MR散点图

2.3.2 ARDS对肥胖影响的敏感性分析

异质性检验显示，Cochran′s Q检验P值均>0.05,表明不存在异质性。多效性检验显示，Egger-截距法和MR-PRESSO法的P均>0.05,表明工具变量不通过暴露以外的其他途径影响结局。见表3。

留一法未发现明显异常工具变量，漏斗图基本对称，表明结果可靠。

图4 ARDS对肥胖影响的MR森林图

表3 ARDS与肥胖因果关系的敏感性分析

3、讨论

通过MR分析发现，基因预测的BMI、体质量、全身脂肪量、躯干脂肪量和腰围与ARDS有统计学意义，表明BMI、体质量、全身脂肪量、躯干脂肪量和腰围的升高会增加ARDS的发生风险，而基因预测的臀围与ARDS的发生风险无关。反向MR分析表明，基因预测的ARDS与体质量、全身脂肪量、躯干脂肪量和臀围无关，只与腰围有关，但效应值较低。通过检索既往文献，未发现相关研究，其具体机制还需进一步探索。

ARDS的特点是炎症反应导致肺微血管内皮及肺泡上皮受损[39]。肺微血管通透性增高导致肺泡腔内充满富含炎症细胞的蛋白质水肿液[40],严重影响肺泡的气体交换功能，肺通气/血流比例失调，进而导致呼吸窘迫。虽然ARDS的发病机制还未完全明确，但炎症反应被认为起到重要的作用[41]。ARDS病理学研究认为，炎症细胞释放炎症介质和细胞因子在消灭病原体的同时间接介导肺脏炎症反应，导致肺泡-上皮屏障破坏[40]。肥胖与炎症状态之间存在显著关联，具体表现为循环中性粒细胞、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、白细胞介素-1β(IL-1β)和白细胞介素-8(IL-8)升高，慢性炎症影响机体免疫反应[42]。脂肪组织促炎性改变会导致促炎和抗炎脂肪因子之间不平衡，被认为是肥胖导致急性肺损伤的重要危险因素[43]。临床研究观察到高BMI肥胖COVID-19患者发展为ARDS的风险较高[44,45],肥胖被认为是ARDS的危险因素，本研究结果与此一致。此外，肥胖患者由于胸壁及腹内脂肪量增加，胸壁和膈肌运动受到限制，导致功能残气量减少[46],而残气量下降会影响肺顺应性，导致肺不张，增加ARDS发生风险[47]。以上基础和临床研究的证据都表明肥胖会增加ARDS的发生风险，因此，在临床实践中对肥胖患者应当加以重视。

本研究为首个利用双样本双向MR探究肥胖与ARDS之间因果关系的研究。与传统观察性研究相比，双向 MR 设计避免了混杂因素的影响并消除反向因果关系。敏感性分析没有发现明显的异质性和水平多效性，表明研究结果稳健。当然本研究也存在一些不足，首先，虽全部使用欧洲血统 GWAS 汇总数据减少人种不同偏差，但研究结果在不同人群中的普遍性仍不确定，需进一步大样本GWAS研究更新研究结果。其次，由于数据类型限制，只进行肥胖与ARDS发生风险之间的研究，而未进行肥胖与ARDS死亡风险之间的探索。最后，本研究仅从遗传学角度对肥胖与ARDS之间的关系进行分析，其作用机制还需要进一步基础研究探索。

综上所述，肥胖会增加ARDS的发生风险。因此，肥胖患者作为ARDS高风险人群，在临床中应当引起重视。肥胖患者体质量管理对于降低ARDS的发生风险或许会起到一定作用。

参考文献:

[9]刘艳玲,党红星.急性呼吸窘迫综合征后认知功能障碍研究进展[J].儿科药学杂志,2024,30(2):55-60.

[10]王志勇,徐磊.急性呼吸窘迫综合征存活者长期结局研究进展[J].天津医药,2018,46(6):600-605.

[13]佚名.中国超重/肥胖医学营养治疗指南(2021)[J].中国医学前沿杂志(电子版),2021,13(11):1-55.

[41]凌亚豪,魏金锋,王爱平,等.急性肺损伤和急性呼吸窘迫综合征发病机制的研究进展[J].癌变·畸变·突变,2017,29(2):151-154.

基金资助:国家自然科学基金面上项目(82274320);国家自然科学基金面上项目(82374379); 山东省自然科学基金项目(ZR2020MH392); 山东省自然科学联合基金项目(ZR2021LZY027);

文章来源:梁明昊,任秀红,靳敏燕,等.肥胖与急性呼吸窘迫综合征的孟德尔随机化研究[J].中国急救医学,2024,44(07):586-592.