牙周炎与干燥综合征的因果关系：一项孟德尔随机化研究

谢培莉， 郭辰淼， 余挺

广州医科大学口腔医学院·附属口腔医院·广东省口腔组织修复与重建工程技术研究中心·广州市口腔再生医学基础与应用研究重点实验室，广东 广州（510182）

牙周炎是一种菌斑微生态失调与宿主免疫反应异常相互强化导致的慢性系统性感染性炎症性疾病，可导致失牙并影响生活质量［1］。全球重度牙周炎患病率为23.6%［2］，我国重度牙周炎患病率超30%［3］。牙周炎与五十多种系统性疾病相关联，包括炎症性疾病、自身免疫病、肿瘤等，一般通过系统性炎症和感染性转染与系统性疾病产生联系［4］。

干燥综合征（Sjögren’s syndrome，SS）是一种以外分泌腺体功能障碍为特征的系统性自身免疫病，可导致口腔干燥、进食障碍、味觉减退等［5］，常与类风湿性关节炎、系统性红斑狼疮等自身免疫病共发。SS 在中国和欧洲的患病率分别为0.33%～0.77%［6］，0.04%［7］。近年，SS 与牙周炎的关联性研究逐渐增多。一项纳入五项研究的荟萃分析显示，SS 患者的牙周炎患病风险较非SS 组高1.12 倍［8］。另一项系统评价则显示，SS 患者的菌斑指数、探诊深度、附着丧失等指标与非SS 组无显著性差异［9］。目前，SS 是否是牙周炎的风险指标，仍不明确。一些研究表明，牙周炎可能加重某些自身免疫病的风险，如类风湿性关节炎［10］、系统性红斑狼疮［11］。然而，牙周炎是否与SS 的患病风险相关，则研究极少。一项回顾性队列研究发现，牙周炎患者后续发生SS 的风险增加约50%，在调整吸烟、饮酒等协变量后该风险水平下降［12］。总之，探究二者双向关系的研究较少，证据级别不高，或研究之间存在较大异质性。探索这一问题，有助于为牙周炎与SS 等自身免疫病共发的患者的临床诊治提供参考。

既往探索牙周炎与SS 的关联性研究均采用传统临床研究设计方法，大部分为观察性研究，存在样本量小、混杂因素不可控、无法随机分配疾病等问题。孟德尔随机化（Mendelian randomization，MR）分析是一种探索疾病间因果关系的新方法，使用全基因组关联研究（genome-wide association study，GWAS）数据，以单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism，SNP）等遗传变异作为工具变量（instrumental variable，Ⅳ），利用配子形成时的随机分配以模拟疾病的随机分配过程。而且，该方法基于的GWAS 数据样本量一般较大，可进行双向因果关联分析。本文拟通过MR 分析，探究牙周炎和SS 的双向因果关系。

1 资料和方法

1.1 GWAS 数据源

为避免人群分层（即SNP 与表型的关联在不同种族之间存在异质性）引起的偏倚，应选取不同地区的同种族GWAS 数据，以获得不重叠的样本。据此，对牙周炎和SS 相关的GWAS 开放数据进行全面检索（表1），最终纳入两份无样本重叠的欧洲人种数据。

牙周炎的GWAS 数据来自英国的Gene-Lifestyle Interactions in Dental Endpoints（GLIDE）联盟，共45 563 例样本，包括17 353 例牙周炎病例和28 210 例对照［13］。牙周炎的诊断主要采用了CDC/AAP 标准，包括社区牙周指数、探诊深度等指标［14］。SS的GWAS 数据来自芬兰的FinnGen 数据库，含214 435 例 样 本，包 括1 290 例SS 患 者 和213 145 例对照［15］。

表1 相关表型的全基因组关联研究数据信息汇总Table 1 Summary information of GWAS data for relevant phenotypes

1.2 工具变量的筛选

为建立稳健的MR 模型，被选为工具变量的SNP 需满足三个假设（图1）：①关联性，所选SNP须与暴露存在一定的关联强度；②独立性，SNP 与任何参与“暴露→结局”通路的混杂因素无关联；③排他性，SNP 仅通过作用于暴露而影响研究结局，即SNP 无显著的水平多效性［16］。

为确保SNP 的独立性，筛选r2＜0.01 的SNP，且要求每两个SNP 之间的物理距离＞10 000 kb，以避免SNP 之间物理位置临近所致的连锁不平衡。采用MR-Egger 回归的截距项评估SNP 的排他性，并剔除有显著水平多效性的SNP。

Figure 1 Three basic assumptions to be satisfied by instrumental variables selected图1 工具变量需满足的三个假设

1.3 MR 分析

采用逆方差加权（inverse variance weighted，IVW）、MR-Egger 回归、加权中位数（weighted median，WM）3 种方法评估牙周炎与SS 之间的因果效应。IVW 法对每个IV 的Wald 比值加权，要求使用的SNP 均满足MR 的三个假设，较MR Egger 回归、WM 法有较高的统计效力［18］。

为确保所选用的SNP 符合MR 的三个假设，进行多种敏感性分析，包括异质性检验、多效性检验和留一法（leave-one-out）分析；其中异质性检验包括Cochran’sQ检验及多效性残差和异常值法（MR-pleiotropy residual sum and outlier，MR-PRESSO）；Cochran’sQ统计量是IVW 估计值的方差加权，P＞0.05 说明SNP 之间不存在显著的异质性；MRPRESSO 检测到造成异质性的SNP 离群值时（P＜0.05），则剔除该离群值后再次分析。多效性检验以MR-Egger 回归的截距项评估，若截距项的95%CI包括原点，即认为没有水平多效性［19］。留一法通过逐一去除各个SNP 并计算剩余SNP 的合并效应，分别评估每个SNP 对总因果效应的影响。

1.4 统计学分析

使用R 软件（version 4.1.1）中的Two Sample MR工具包（version 0.5.6）和MR-PRESSO 工具包（version 1.0）进行统计学分析。使用比值比（odds ratio，OR）描述因果效应。除特殊说明，统计学检验水准为α=0.05。

2 结 果

2.1 工具变量筛选结果

根据工具变量筛选标准，以SS 作为暴露工具变量时提取到9 个SNP；以牙周炎作为暴露工具变量时共获取6 个SNP 作为工具变量（表2、表3）。

2.2 SS 与牙周炎的双向因果效应分析

IVW 结果显示，SS 对牙周炎无因果效应（OR=1.017，95%CI= 0.956 ～1.082，P= 0.592）。反之，牙周炎对SS 的因果效应亦无显著性（OR= 1.024，95%CI= 0.852 ～1.230，P= 0.802）。MR Egger、WM法进行双向分析所得结果与IVW 法一致（表4）。

表2 SS 作为暴露工具变量时所纳入的SNP 信息Table 2 Information of SNPs selected as instrumental variable of exposure from Sjögren’s syndrome

表3 牙周炎作为暴露工具变量时所纳入的SNP 信息Table 3 Information of SNPs selected as instrumental variable of exposure from periodontitis

表4 SS 与牙周炎的双向因果效应分析结果Table 4 The results of bidirectional casual association analysis between Sjögren’s syndrome and periodontitis

2.3 敏感性分析

对纳入的工具变量（SNP）进行异质性检验及多效性分析。以SS 为暴露，牙周炎为结局时，使用Cochran’s Q 进行异质性检验，结果显示纳入的SNP 之间没有异质性（P＞0.05）。MR-PRESSO 全局检验显示，纳入的SNP 不存在显著异质性（P＞0.05）。MR-Egger 回归截距项检验表明，水平多效性不会造成MR 分析效应量的偏倚（P＞0.05）。以牙周炎为暴露，SS 为结局，进行以上敏感性分析，均未发现显著异质性及水平多效性（表5）。留一法分析（即逐个剔除纳入的SNP 再分析）发现，没有单个SNP 可对MR 分析的效应量产生显著影响（图2）。

3 讨 论

基于公开的大样本GWAS 数据，首次采用孟德尔随机化分析方法，探索牙周炎与SS 的双向因果关联，以较严格的系列标准筛选满足MR 三项假设的工具变量，多种敏感性测试表明分析结果可靠。结果显示，牙周炎与SS 不存在显著的双向因果关联。

表5 双向孟德尔随机化分析敏感性检验结果Table 5 The results of sensitivity analyses of MR analysis

Figure 2 Leave-one-out tests for the sensitivity of Mendelian randomization analysis图2 Leave-one-out 法检验孟德尔随机化分析的敏感性

目前，SS 并非牙周炎的危险因素这一观点得到较多研究支持。有临床研究发现，SS 患者的探诊深度、附着丧失等指标与非SS 组无显著差异［9］；另有干预性研究发现，经毛果芸香碱治疗后，SS 患者唾液流速及流量增加，但牙周指标并未改善［20］。亦有研究支持SS 为牙周炎的风险因素。一项纳入五项研究的荟萃分析显示，SS 患者的牙周炎患病风险较健康对照组高1.12 倍（OR= 2.12,95%CI=1.43 ～3.17）。然而，该证据的可靠性较低，牙周炎的关键指标探诊深度在两组间无明显差异，附着丧失合并值的95%CI下限为0［8］。另一方面，尚少有研究调查牙周炎是否为SS 的风险因素。一项回顾性队列研究发现，牙周炎患者后续发生SS 风险增加了约50%，但在调整吸烟、饮酒等协变量后该风险水平下降［12］。

总体而言，牙周炎与SS 之间的关联尚未有明确定论，主要存在以下问题。①SS 和牙周炎存在共同的风险因素（如吸烟、高脂血症等）［21］，这些风险因素作为混杂变量可造成结果偏倚［12］；②牙周炎和SS 均为系统性疾病，常与其他疾病共发［22-25］，这些共发病可能使两者产生间接关联［26］。例如，4% ～31%的SS 患者伴发类风湿关节炎，后者又是牙周炎的风险因素［27］；③针对牙周炎和SS 的关联性研究大多是横断面调查及病例对照研究［9］，样本量受限，难以排除混杂因素，存在反向因果效应等影响；④二者均为系统性慢性疾病，从伦理角度考虑，不适合开展长期随访的队列研究；⑤模拟两种疾病共发的动物模型研究和体外实验很少，缺乏机制性研究支持。

基于本MR 分析得出的牙周炎与SS 缺乏双向因果联系的发现，除了印证现有临床研究的整体性结论，至少有如下启示。①牙周炎与SS 的患病率存在明显差距［28］，牙周炎患者伴发SS 的概率明显小于SS 患者伴发牙周炎的概率。对于SS 患者伴发牙周炎的情况，临床层面尚不能认为前者是后者的潜在风险，两种疾病以分别防治为主。即便如此，由于SS 患者的治疗药物多为糖皮质激素、免疫抑制剂等［28］，这类免疫抑制剂可能增加牙周炎的风险或对牙周治疗预后造成影响；②SS 与牙周炎均为宿主免疫反应异常导致的疾病［29］，两者缺乏因果效应暗示其背后的异常免疫反应缺乏直接联系；③SS 和牙周炎均有一定的遗传易感性，两种疾病在遗传变异方面可能有明显异质性。而且，相对于传统的临床研究，MR 分析存在不少优势。①能够有效避免反向因果效应。既往病例对照中所观察到的现象仅能提供二者的潜在关联性，无法确定两种疾病的先后顺序，因此可能导致反向因果；②由于遗传变异在配子形成时既已决定，先于混杂因素对个体的作用，因此MR 分析理论上能有效避免各种混杂因素的干扰；③从配子形成到慢性病发生本身就是一种长期的“观察”，MR 分析所采用的工具变量不受干预性研究的影响，此种回溯性规避了长期随访的伦理风险。；④MR 分析是基于遗传变异的随机分配原则之上的，因此其证据级别高于观察性研究。

本研究存在一些局限性。首先，SS 患病率与性别相关，本研究受限于数据集，无法对牙周炎和SS 分别进行性别分层分析。然而，SS 在女性中的患病率远高于男性（9∶1），说明性别因素对结果造成的偏倚可能很小［20］，使用性别分层数据或能取得更为稳健的阴性结果。其次，亚洲人群GWAS数据较少，本研究采用的GWAS 数据库均源自欧洲人群。一项基于中国人群的横断面调查结果显示，SS 患者的牙周及无牙颌情况与无系统性疾病的健康人群相比无显著差异（P＞0.05），SS 并未增加牙周炎的患病风险［30］，与本研究基于欧洲人种的分析结果一致。然而，本研究结论是否可向欧洲种族以外的人群推广仍待验证。

综上，MR 分析不支持牙周炎与SS 之间存在双向的因果关联，该结论是否可向欧洲种族以外的人群推广仍待验证。

【Author contributions】Xie PL, Guo CM processed the research,collected, analyzed the data, and wrote the article.Yu T designed the study and reviewed the article.All authors read and approved the final manuscript as submitted.