糖尿病，遗传易感性和阿尔茨海默病：基于英国生物数据库的回顾性队列研究

袁师其，马文，黄夏璇，黄韬，彭敏，徐安定，吕军

1.暨南大学附属第一医院神经内科，广东广州 510630；2.西安交通大学医学部公共卫生学院，陕西西安 710061；3.暨南大学附属第一医院临床研究部，广东广州 510630

阿尔茨海默病（Alzheimer disease，AD）是一种起病隐匿的进行性发展的中枢神经系统退行性疾病［1］。最近的统计数据显示，全世界约有5 000 万人患有阿尔茨海默症或其他类型的痴呆症［2］。已经被世界卫生组织确定为优先的公共卫生问题［3］。AD 病理的主要特征是淀粉样斑块和神经原纤维缠结。此外，还可以看到神经纤维丝损害、营养不良的神经突、相关的星形胶质细胞增生和小胶质细胞激活，并且经常与脑淀粉样血管病并存［4］。其发病机制极其多样复杂，主要机制为β-淀粉样蛋白（Amyloid β-protein，Aβ）的沉积、 Tau 蛋白的过度磷酸化、代谢障碍、感染等诸多因素引起该疾病的发生［5］。

糖尿病是全球最常见的内分泌和代谢疾病，被认为是认知功能障碍或痴呆的独立危险因素，尤其是与AD 密切关联［6-7］。2 型糖尿病与AD 风险增加之间存在的关联机制包括胰岛素抵抗、胰岛素缺乏、胰岛素受体受损、葡萄糖毒性、血管炎症和脑血管损伤，同时也有β 淀粉样蛋白的产生和清除之间的不平衡、异常的tau 磷酸化以及结构和功能神经元损伤等［7-9］。

AD 被认为是遗传和环境因素共同作用的结果，并且遗传因素占有重要的地位［3，10］。因此，研究糖尿病，遗传易感性和AD 的关联对预防AD 非常重要。据所知，目前缺乏相关的研究报道研究糖尿病，遗传易感性和AD 之间的关联。

英国生物数据库是目前为止世界范围内最大的人群研究数据库。本研究的目的是基于英国生物数据库研究糖尿病与AD 风险之间的关联。为了进一步评估糖尿病与AD 的遗传易感性之间的关系，本研究在计算每个参与者的AD 基因风险评分（Genetic risk score，GRS）后，进一步探讨了潜在的遗传易感性／糖尿病交互作用及对AD 风险的影响。

1 资料与方法

1．1 研究人群

公共数据库是专门为在开放平台上存储科研数据而设计的，已经被广泛运用于科学研究［11］。英国生物数据库（UK biobank，UKB）是世界上最大的生物医学样本数据库，包含了2006年—2010年由50 多万志愿者组成的基于人群的队列研究的数据［12］。UKB 的研究得到了西北多中心研究伦理委员会的批准（Northwest Multicenter Research Ethics Committee），所有参与者都同意参加这项研究并签署了知情同意书［13-14］。本研究获得使用这批数据的权限，申请号为76636。

1．2 参与者暴露因素和基本特性的确定

糖尿病根据英国生物数据库所登记的记录确定（https：／ ／biobank.ndph.ox.ac.uk）。随访时间从注册日起至AD 诊断、死亡或本次研究随访结束日期（2020年12月7日），上述事件以先发生者为准。参与者其他记录数据也来自英国生物数据库，有基线数据缺失或未记录的参与者，缺失部分数据记录为缺失值。

社会剥夺指数：即汤森（Townsend）剥夺指数，该指数基于四个变量：没有汽车的家庭、过度拥挤的家庭、非自住家庭和家庭失业人数［15］。

1．3 遗传风险评分的定义

本研究未纳入英国生物数据库新发现的单核苷酸多态性（SNPs）位点以降低假阳性结果，基于全基因组关联研究选择了29 个与AD 显著相关的单核苷酸多态性（SNPs）［16-18］。所选单核苷酸多态性（SNPs）见补充材料。对于UKB 的每个个体，AD 遗传风险评分（AD-GRS）是使用既往发布的加权方法确定的［19］。每个SNP 的效应大小（β 系数）来源于全基因组关联分析结果的报告［18］。每个参与者根据五分位法被分为：高遗传风险（5 分位）、中遗传风险（2-4 分位）或低遗传风险（1 分位）。

1．4 结局评估

结局由每个参与者的登记以及住院（AD 诊断）和死亡登记的数据决定。获取UKB 数据权限后可访问（https：／ ／biobank.ndph.ox.ac.uk）。

1．5 统计学分析

所有的统计分析都是在R 软件（版本4.1.0）中执行的.对于连续变量基线数据，在对分组数据进行正态性检验（K-S 检验）后，连续变量用标准差的平均值（正态分布）或四分位数范围的中位数表示（非正态分布），并用t检验或Wilcoxon 秩和检验比较组间差异。对于分类变量资料，采用卡方检验比较不同组的基线特征。使用了Cox 比例风险模型研究变量与结局的关联。以P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2．1 对照组与糖尿病组参与者的临床基本特征比较

最初，502 490 例参与者数据被收集，排除纳入研究前已被诊断为AD，没完成基因测序，缺乏是否有糖尿病病史记录及年龄小于60 岁的参与者。最终有211 643 例参与者被纳入在本研究中。其中糖尿病组参与者2 535 例，对照组参与者209 108 例，参与者的平均随访时间11.6年。

在对照组与糖尿病组参与者的临床基本特征比较中，糖尿病组与非糖尿病组的年龄、种族、社会剥夺指数、性别、教育程度，饮酒、心梗、脑梗及高血压病差异有统计学意义（P＜0.001）。相对于非糖尿病组，糖尿病组有更高男性比例、抽烟、心梗、脑梗死及高血压病人群；更低的社会剥夺指数、白种族人群、受教育程度及饮酒比例。见表1。

表1 对照组与糖尿病组参与者的临床基本特征比较

2．2 Kaplan-Meier 风险曲线分析对照组与糖尿病组中AD 风险

为了进一步者研究非糖尿病组与糖尿病组中AD患者患病率随时间变化的特征，本研究使用了Kaplan-Meier 风险曲线，并采用了log-rank 检验进行组间差异比较。见图1。相对于非糖尿病组，糖尿病组有更高的AD 患病风险（P＜0.001），并且随着随访时间的延长，2 组间的差异更加明显。

图1 对照组与糖尿病组中AD 的Kaplan-Meier 风险曲线分析，采用log-rank 检验进行组间差异比较。

2．3 COX 比例风险模型研究不同因素与AD 的风险的关联

本研究下一步采用Cox 比例风险模型分析不同因素对AD 风险的影响。在选择P＜0.05 的变量进入最终的COX 比例风险模型后，通过年龄、社会剥夺指数、教育程度，饮酒、心梗、糖尿病、脑梗死和高血压病对模型进行调整。年龄越大（P＜0.001，HR=1.203）、社会剥夺指数越高（P=0.0147，HR=1.028）、受教育程度越低（P=0.002，HR =1.331）、患有心脏病（P＜0.001，HR=1.533）、脑梗死（P＜0.001，HR=2.37）、糖尿病（P＜0.001，HR=1.956）及高血压（P＜0.001，HR=1.297）的参与者有更高的AD 风险。同时本研究的结果也发现目前饮酒有更低的AD 风险（P＜0.001，HR=0.582）。见图2。

图2 Cox 比例风险模型评估AD 的风险比（Hazard ratio）。调整年龄、社会剥夺指数、教育程度，饮酒、心梗、糖尿病、脑梗死和高血压病，垂线“1”表示参考值线。

2．4 糖尿病、AD 遗传风险评分（AD-GRS）与AD 风险的关联

如前所述，AD 被认为是遗传和风险因素共同导致的。因此，本研究进一步研究糖尿病、AD 遗传风险评分与AD 风险的关联，并探讨潜在的AD 遗传风险评分（AD-GRS）与糖尿病交互作用。COX 比例风险模型调整年龄、社会剥夺指数、教育程度，饮酒、心梗、脑梗死和高血压病后，log-rank 检验被用来进行组间差异比较。糖尿病与AD-GRS 对AD 的风险未见明显的交互作用（P＞0.05）。与不合并糖尿病的低ADGRS 组相比，随着遗传风险评分增加及合并糖尿病，AD 风险越高，合并糖尿病的高AD-GRS 组有最高的AD 风险（P＜0.001，HR =4.451）。相对于合并糖尿病的低AD-GRS 组，不合并糖尿病的高AD-GRS 组有更低的遗传风险（P＜0.001），表明在低AD-GRS 和高AD-GRS 参与者中，不合并糖尿病能够抵消遗传风险对AD 的风险。同时，在高AD-GRS 组中，合并有糖尿病的参与者AD 风险更高。见图3。

图3 糖尿病与AD 遗传风险（AD-GRS）的关联对AD 风险的影响。COX 比例风险模型调整年龄、社会剥夺指数、教育程度，饮酒、心梗、脑梗死和高血压病，垂线“1”表示参考值线。

本研究结果表明随着遗传风险评分增加及合并糖尿病，AD 风险越高。同时，在低AD-GRS 和中ADGRS 参与者中，不合并糖尿病能够抵消遗传风险对AD 的风险。

3 讨论

AD 是一种进行性神经退行性疾病，不可逆且致残，会造成巨大的社会经济负担，目前尚无治愈方法［20-21］。多年来在轻度至中度进行的临床试验产生令人失望的结果，同时，随着越来越多的危险因素被流行病学证据证实，这促进了对AD 进行一级预防和二级预防这一举措的发展［22-23］。

年龄增长和血管危险因素，包括糖尿病、高血压、心梗、脑梗死等已知会增加包括AD 的痴呆症的风险［24-25］。虽然中风对痴呆症发展的影响主要出现在晚年，但在早年和中年接触心血管危险因素也与认知恶化有关［26］。同时，低的经济水平也是认知功能危险因素之一［24］。本研究得出年龄越大、社会剥夺指数越高、患有心脏病、脑梗死、糖尿病及高血压的参与者有更高的AD 风险，这与本研究研究结果相一致。虽然对酒精和痴呆症进行了广泛的研究，但低剂量酒精摄入对痴呆的影响仍存在争议［27-28］。本研究的结果也发现目前饮酒有更低的AD 风险，但本研究没有进一步研究不同剂量饮酒对AD 的影响，未来的研究需要进一步进行。在评估教育水平和AD 之间的关系时，以往的观察分析发现教育水平和痴呆之间呈反比关系［29］，并且教育水平低是众所周知的AD 风险因素［30-31］。认知储备假说及研究表明，受教育程度较高的人比认知储备较低的人在更接近诊断时间时开始经历认知下降加速，并且他们的认知功能下降速度更快［30］。

如前所述，目前研究表明AD 被认为是遗传和环境因素共同作用的结果，并且遗传因素占有重要的地位［9］。因此，研究环境因素，遗传易感性与AD 的关系尤其重要。本研究结果表明随着遗传风险评分增加及合并糖尿病，AD 风险越高。同时，在低AD-GRS 和高AD-GRS 参与者中，不合并糖尿病能够抵消遗传风险对AD 的风险。关于糖尿病与AD 的发病机制，已经提出多种因素在糖尿病患者的认知能力下降中起作用。例如，即使在认知功能正常的糖尿病前期个体中，胰岛素抵抗已被证明与脑葡萄糖代谢降低有关［32-33］；除高血糖外，炎症介质、血流变化学因素和下丘脑-垂体-肾上腺轴缺陷可能在认知功能障碍中发挥重要作用［32］。血糖控制不佳可能会增加患阿尔茨海默氏症的风险的这种关系是如此强烈，以至于有人将阿尔茨海默氏症称为“大脑糖尿病”或“3 型糖尿病”［34-35］，其理论基础是淀粉样蛋白β（Aβ）前体蛋白毒性的加工和Aβ 的清除均归因于胰岛素信号受损，并且胰岛素抵抗能引起生物能量失调和并进展为AD［34］。因此，糖尿病的预防及血糖的控制对降低AD 风险至关重要。

本研究研究结果表明随着遗传风险评分增加及合并糖尿病，AD 风险越高。同时，在低AD-GRS 和高AD-GRS 参与者中，不合并糖尿病能够抵消遗传风险对AD 的风险。

尽管本研究已经调整了多个混杂因素，但是仍不能排除未发现混杂因素；同时，没有把糖尿病分为1 型糖尿病和2 型糖尿病也是本研究的局限性之一，但人群中大多数糖尿病患者为2 型糖尿病，因此，本研究可能对2 型糖尿病患者更有意义；再有，参与者在随访过程中可能有糖尿病控制良好或控制不佳的变化，这一部分随访数据的缺失，也是研究的局限性之一；最后，本研究研究人群主要为欧洲人群，对欧洲以外的人群研究需要未来进一步进行，但研究结果对其他地域人群也有参考作用。