基于孟德尔随机化分析研究儿童肥胖与妊娠期糖尿病的因果关系及性激素结合球蛋白的调节作用

黄 晶,龙俊青

(广西壮族自治区妇幼保健院产科,南宁 530003)

妊娠期糖尿病(gestational diabetes mellitus,GDM)是孕产妇和围产期发病率和死亡率的主要原因,GDM与不良的产科和新生儿结局有关[1]。识别影响GDM发生发展的病因并进行早期干预,对预防和延缓GDM的发生和发展有重要意义。在过去几十年里,在全球范围内儿童肥胖的发病率日益上升,对公共卫生构成了重大威胁[2]。研究证实,早期超重与高血压、糖尿病等多种疾病有关,儿童肥胖可能对人类健康产生重大影响[3-4]。已有研究证实肥胖是GDM发病的危险因素,然而,关于儿童肥胖对GDM发病影响的研究很少,儿童肥胖是否有助于GDM的发展尚不清楚,对于儿童肥胖与GDM之间的因果关系及其调节机制的认识仍然有限[5-6]。此外,性激素结合球蛋白(sex hormone-binding globulin,SHBG)作为一种重要的生物标志物,可能在调节儿童肥胖与GDM之间的关系中发挥重要作用。本研究进行了双样本孟德尔随机化分析,探讨儿童肥胖和GDM发病风险之间的因果关系,并进一步探讨SHBG在这一关系中的调节作用。

1 资料与方法

1.1 数据来源 儿童肥胖的全基因组关联研究(Genome-wide association study,GWAS)荟萃统计数据基于早期生长遗传学联盟(Early Growth Genetics Consortium,EGG),其中纳入肥胖儿童5530例(小于18岁,BMI在相应年龄的第95位百分位或以上)和健康对照儿童8318例(ID:ieu-a-1096)[7]。GDM的荟萃统计数据来自FinnGen联盟的GWAS数据,其中纳入GDM患者5687例(住院诊断代码ICD-10:O24.4)和健康对照孕妇117892例(ID:finn-b-GEST_DIABETES)。与SHBG相关的的荟萃统计数据GWAS的荟萃分析纳入370125例欧洲白种人(ID:ebi-a-GCST90012109)[8]。所有数据均通过MRCIEU GWAS在线数据库(https://gwas.mrcieu.ac.uk)获取。见表1。

表1 孟德尔随机化分析中使用的全基因组关联研究数据汇总信息

1.2 遗传性工具变量的选择 为了获得可靠的工具变量,必须满足孟德尔随机化的3个关键假设:(1)工具变量与儿童肥胖特征密切相关;(2)工具变量独立于暴露-结果关系的混杂因素;(3)工具变量与混杂因素之间相互独立。互由严格选择的SNP作为工具变量纳入孟德尔随机化在10000kb窗口内筛选具有全基因组意义(P<5×10-8)和连锁不平衡(r2<0.001)的遗传变异,以保证各个工具变量相互独立,排除基因多效性的影响。为了避免微弱的工具变量的偏差,评估所选工具变量与暴露的相关强度,F>10时被认为工具变量存在强相关而不存在弱偏倚。

1.3 统计学处理 采用逆方差加权(inverse-variance weighted,IVW)分析作为主要分析方法,采用MR-Egger、加权中位数(weighted median)、加权模式(weighted mode)和简单模式(simple mode)方法作为敏感性分析,以评估IVW法估计的稳健性。采用孟德尔随机多效性残差和离群值(MR-PRESSO)检测所选SNPs中具有水平多效性的离群值。使用CochranQ统计检验评估异质性,并基于MR-Egger回归模型截距确定水平多效性。如果满足以下条件,则认为存在中介:(1)暴露因素与研究结局相关,但未调整中介(β0);(2)暴露因素与中介之间存在相关性(β1);(3)中介与研究结局相关(β2)。中介比计算为(β1×β2)/β0[9]。所有统计分析均使用R4.3.0软件及“TwoSampleMR”、“Mendelian Randomisation”软件包进行数据分析,P<0.05为有显著统计学意义。

2 结 果

2.1 儿童肥胖对GDM的因果关系 IVW法结果显示,儿童肥胖增加了GDM的风险(OR=1.329,95%CI为1.200～1.473,P=5.3×10-8)。加权中位数、简单模式和加权模式证实了IVW分析结果稳健性,见图1。IVW法结果显示,SHBG是GDM的保护因素(OR=0.683,95%CI为0.530～0.880,P=0.003),加权中位数和加权模式与IVW分析结果一致,见图1。儿童肥胖对SHBG表现为负性调节作用(OR=0.978,95%CI为0.964～0.993,P=0.003),见图1。

图1 儿童肥胖对GDM的因果关系

2.2 异质性检验和水平多效性结果 Cochran's Q和MR-PRESSO检验结果显示,儿童肥胖与GDM分析的工具变量间无明显异质性及多效性(P>0.05)。而SHBG与GDM分析的工具变量间存在异质性,不存在多效性,可认为SHBG与GDM发生存在因果关系;儿童肥胖与SHBG分析的工具变量之间存在异质性,不存在多效性,可认为SHBG与GDM的发生存在因果关系。见表2。

表2 孟德尔随机化敏感性分析结果

2.3 多因素孟德尔随机化分析结果 儿童肥胖是GDM的独立危险因素(OR=1.134,95%CI为1.004～1.280,P=0.043),SHBG不是GDM的独立危险因素(OR=0.858,95%CI为0.583～1.262,P=0.436),见表3。

表3 多因素孟德尔随机化分析结果

2.4 中介效应分析 儿童肥胖在SHBG发生的效应值(β1)为-0.022,SHBG在GDM发生的效应值(β1)为-0.381,儿童肥胖在GDM发生的效应值(β0)为0.285,中介效应比为β=(β1×β2)/β0=2.9%。

3 讨 论

本研究通过进行孟德尔随机化单变量分析及多变量分析探讨儿童肥胖与GDM之间的因果关系,并研究了SHBG在其中的调节作用。本研究结果表明,儿童肥胖与GDM之间存在因果关系,并且这种关系可能受到SHBG的调节。孟德尔随机化分析结果显示,儿童肥胖、SHBG与GDM之间存在显著的因果关系。通过使用基因变异作为工具变量,发现儿童肥胖对GDM的发生有促进作用。这一结果与以往的观察性研究相一致,进一步支持了儿童肥胖与GDM之间的因果关系。进一步通过多变量分析及中介效应分析SHBG在儿童肥胖与GDM之间的调节作用,结果表明SHBG对GDM起较强的保护作用(OR=0.683),而儿童肥胖则对SHBG起负性调节作用。本研究结果表明在儿童肥胖可能通过负性调控SHBG导致GDM的发病风险显著增加,其中介效应比值仅为2.9%,据此推测SHBG可能还存在和其他因素相关的调控作用。

本研究证实儿童肥胖增加了GDM的风险。儿童肥胖与多种慢性疾病发展有因果关系,包括高血压和2型糖尿病[10-11]。然而,很少有研究关注儿童肥胖与GDM之间的关系,仅有一些观察性研究报道[12]。与传统的观察性流行病学研究相比,孟德尔随机化分析可以为儿童肥胖和GDM之间的因果关系提供最重要的证据,可能克服了未测量的混杂因素和可能扭曲观察性研究的反向因果关系[13]。观察性研究的结果得到了使用孟德尔随机化分析获得的儿童肥胖和GDM因果关系假设的证实[14-15]。研究显示,儿童高体质量指数导致妊娠高血压和GDM风险增加可能与肥胖相关的代谢变化(胰岛素抵抗、炎症增加和氧化应激)有关[16-18]。本研究还发现SHBG可能在儿童肥胖与GDM之间的关系中起到调节作用。SHBG是一种与性激素相关的蛋白,它在体内调节着性激素的活性。一项孟德尔随机化研究表明,较早的月经初潮年龄可能通过调控SHBG参与GDM的发病[19]。本研究结果显示,儿童肥胖对SHBG具有负性调控作用,这表明SHBG可能参与了儿童肥胖对GDM发病的影响。由此可见,SHBG在GDM发病中参与多种因素对GDM发病的调控。多因素分析显示SHBG并不能独立发挥GDM发病的调控作用。本研究也有一些局限性,在单因素孟德尔随机分析中假设儿童肥胖、SHBG和GDM的关系均是线性的,因此,需进一步利用个体水平的数据进行研究验证儿童肥胖、SHBG及GDM之间潜在的非线性因果关系,进一步的功能研究有助于理解SHBG在这一过程中的具体作用机制。

综上所述,成人肥胖等潜在混杂因素的影响可能部分解释了现有研究中相互矛盾的观察结果。使用孟德尔随机化方法减少潜在的混杂因素,本研究建立在GWAS公共数据基础上,证实儿童肥胖独立于成人肥胖对GDM有因果关系和不利影响。儿童肥胖与GDM之间存在因果关系,并且这种关系可能通过SHBG发挥中介调节作用。这些研究结果表明儿童肥胖作为GDM风险预测和预防的关键指标有着重要意义。这一结果为预防和控制儿童肥胖和GDM提供了重要的理论和实践依据,也为预防和治疗GDM提供了新的思路,也为进一步探究儿童肥胖与GDM之间的机制提供了重要的线索。然而,儿童肥胖相关GDM的发病机制有待进一步研究。