儿童期体重指数及出生体重与未来妊娠期高血压及子痫前期-子痫因果关系的两样本孟德尔随机化研究

张美金 郭庆辉 许昌声, 彭峰 林金秀

目的：应用两样本孟德尔随机化（MR）方法探讨儿童期体重指数及出生体重与未来妊娠期高血压及子痫前期-子痫之间的因果联系。

方法：以单核苷酸多态性（SNP）为工具变量，从全基因组关联分析数据中筛出与儿童期体重指数及出生体重相关的SNP，用MR Egger 回归法、逆方差加权法（IVW）和加权中位数法3 种两样本MR 方法分析儿童期体重指数及出生体重与未来妊娠期高血压及子痫前期-子痫之间的因果关联。

结果：随着儿童体重指数增加，未来妊娠期高血压（IVW 的随机效应模型：OR=1.417，95%CI：1.144～1.755，P=0.001；加权中位数法：OR=1.277，95%CI：1.028～1.587，P=0.027）和子痫前期-子痫（IVW：OR=1.399，95%CI：1.130～1.733，P=0.002）发病风险均增加。出生体重与未来妊娠期高血压及子痫前期-子痫之间的因果关联无统计学意义（P 均＞0.05）。敏感性分析支持上述因果关联的稳健性。

结论：儿童期体重指数与未来妊娠期高血压及子痫前期-子痫之间存在正向因果关联。出生体重与未来妊娠期高血压及子痫前期-子痫之间的因果关联无统计学意义。

妊娠期高血压疾病是妊娠期常见并发症，严重威胁母婴健康[1]，是孕产妇死亡的第二大原因[2]，也是死产的重要原因[3]。针对妊娠期高血压疾病的预防干预具有重要意义。妊娠前体重指数≥28 kg/m2是妊娠期高血压疾病的重要危险因素之一[1]，研究提示儿童期肥胖和低出生体重可以引发多种心血管疾病，增加高血压风险[4-6]，同时多项观察性研究发现儿童期超重和肥胖、低出生体重与未来妊娠期高血压和子痫前期的风险增加有关[7-9]，但是儿童期肥胖及出生体重与未来妊娠期高血压疾病之间是否存在因果关联尚未见研究证实。

孟德尔随机化（MR）是利用遗传变异做为工具变量进行因果推断的流行病学研究方法，因遗传变异在配子形成时随机分配且早于疾病表型，MR 研究可以排除反向因果及混杂因素干扰，以弥补传统观察性研究的不足[10]。本研究拟采用暴露与结局来自于不同样本的两样本MR 方法，对儿童期肥胖、出生体重与未来妊娠期高血压疾病之间的关系进行因果推断。

1 资料与方法

1.1 研究设计

妊娠期高血压疾病包括妊娠期高血压、子痫前期-子痫、慢性高血压伴发子痫前期、妊娠合并慢性高血压。由于前两者与后两者发病机制及治疗方案差异较大，本文主要研究前两者。

两样本MR 研究需要满足3 个基本假设：（1）工具变量与暴露强相关；（2）工具变量与暴露或结局的混杂因素相互独立；（3）工具变量只能通过暴露作用于结局[11]。本研究中工具变量为单核苷酸多态性（SNP），暴露因素为儿童期肥胖和出生体重，结局变量为妊娠期高血压和子痫前期-子痫。基于以上假设，进行统计学分析，探讨因果联系。

1.2 数据来源

儿童期肥胖的暴露文件来自于早期生长遗传学联盟的最新全基因组关联研究（GWAS）汇总数据（http://www.egg-consortium.org），该研究纳入来自于26 项研究共39 620 名6～10 岁欧洲血统儿童，研究指标为年龄、性别校正的体重指数[12]。出生体重的GWAS 数据源于英国生物样本库（http://www.nealelab.is/uk-biobank），该研究总样本量为205 475 例，共纳入13 791 467 个SNP。妊娠期高血压、子痫前期-子痫的GWAS 数据取自FinnGen 联盟发布的第九版GWAS 汇总数据（https://www.finngen.fi/fi），前者包含8 502 例病例和194 266 例对照，后者包含7 212 例病例和194 266 例对照。

1.3 统计学方法

1.3.1 工具变量筛选

GWAS 数据中与暴露相关的工具变量SNP 需达到全基因组显著性水平：P＜5×10-8。为避免连锁不平衡，设置r2＜0.001，遗传距离为10 000 kb。获得的暴露相关SNP 与结局GWAS 数据进行匹配，剔除回文SNP、不存于结局数据中的SNP（不寻找代理）。MR-PRESSO 方法用于筛选离群值，若存在离群值则予剔除。

F统计量用于评估工具变量SNP 的效力，F=（N-k-1）/k×R2/（1-R2），R2=β2/（β2+N×SE2），N为总样本量，k为工具变量数，R2为工具变量解释暴露的程度，β为效应大小，SE为β的标准误[13]。F＞10 提示不存在弱工具变量偏倚。应用Steiger Filtering 分析评估是否存在反向因果[14]。

1.3.2 统计方法

本研究采用MR Egger 回归法、逆方差加权法（IVW）、加权中位数法3 种两样本MR 分析方法，IVW 为主要分析方法。IVW 假设所有工具变量均为有效工具变量，加权中位数法假设超过一半工具变量为有效工具变量，MR Egger 回归法考虑截距项的存在。结果用OR和95%CI表示。检验水准α设为0.05。

1.3.3 敏感性分析

异质性分析：计算Cochran'sQ统计量评估工具变量的异质性，若存在显著异质性，则采用IVW 的随机效应模型进行MR 分析。进行逐个剔除检验评估逐一剔除单个SNP 后剩余SNP 对结局的效应。多效性分析：使用MR Egger 截距项评估工具变量的多效性，P＜0.05 提示存在多效性。以上分析使用R-4.3.0及RStudio-2023.03.0-386 软件实现。

2 结果

2.1 SNP 相关信息

本研究筛选出的4 组SNP 相关信息如表1 所示，应用MR-PRESSO 方法分别剔除0、1、4、1 个离群值后，各确定16、15、79、82 个SNP 作为工具变量，F统计量均大于10，提示不易发生弱工具变量偏倚。根据Cochran'sQ统计量及其P值，儿童期体重指数与妊娠期高血压的因果分析工具变量、出生体重与子痫前期-子痫的因果分析工具变量均存在异质性（P均＜0.05），后续MR 分析采用IVW 的随机效应模型为主要分析方法。

表1 SNP 相关信息及MR 分析相关统计量

我们使用Steiger Filtering 分析来识别正确的推理方向，4 次MR 分析均显示不存在反向因果（P均＜0.05）。

2.2 MR 分析结果（图1）

图1 MR 分析散点图

儿童期体重指数与妊娠期高血压存在正向因果关联：随着儿童体重指数增加未来妊娠期高血压风险增加（IVW 的随机效应模型：OR=1.417，95%CI：1.144～1.755，P=0.001；加权中位数法：OR=1.277，95%CI：1.028～1.587，P=0.027）。

IVW 分析结果提示儿童期体重指数与子痫前期-子痫之间也存在正向因果关联：随着儿童体重指数增加，未来子痫前期-子痫风险增加（IVW：OR=1.399，95%CI：1.130～1.733，P=0.002），MR Egger 回归法及加权中位数法分析显示差异无统计学意义（P均＞0.05），但3 种分析方法因果效应方向一致（图1B）。

MR 分析显示遗传代理的出生体重与未来妊娠期高血压、子痫前期-子痫之间的因果关联均无统计学意义（P均＞0.05）。

2.3 敏感性分析

应用逐个剔除检验进一步评价因果关联的稳健性，逐一剔除单个SNP 后检测剩余SNP 对结局的效应，结果如图2 所示，未发现明显异质性。

MR Egger 截距项分析显示，儿童期体重指数与妊娠期高血压（P=0.244）、子痫前期-子痫（P=0.279），出生体重与妊娠期高血压（P=0.530）、子痫前期-子痫（P=0.492）的因果关联不受工具变量的水平多效性影响。

3 讨论

本研究应用两样本MR 分析儿童期体重指数及出生体重与未来妊娠期高血压、子痫前期-子痫之间的因果联系，结果显示，随着儿童体重指数增加，未来妊娠期高血压与子痫前期-子痫发病风险增加，但出生体重与未来妊娠期高血压、子痫前期-子痫之间不存在因果关联。进一步进行敏感性分析未见强影响的SNP 工具变量和水平多效性，因果关联具有稳健性。

对妊娠期高血压疾病危险因素的早期识别干预，有助于减少孕产妇及胎儿死亡率。妊娠前肥胖状态是妊娠期高血压疾病的重要危险因素，儿童期肥胖常延续至成年期肥胖及妊娠前肥胖[15]。一项包含49 600 名女性的观察性研究发现，高于平均水平的儿童体重指数值和从儿童到成年的持续性超重与日后妊娠期高血压和子痫前期的风险增加有关，而受孕前体重指数正常化可降低风险[7]。Li 等[16]亦通过对Bogalusa 心脏研究数据进行分析得到相似结论。以上研究结果与本研究应用MR 方法得到的儿童期体重指数与未来妊娠期高血压、子痫前期-子痫之间的因果联系是一致的。这些关联的确切机制尚不清楚，可能与两者共有的代谢异常、危险因素、内皮损伤相关。Hoffman 等[17]在综合分析大量研究的基础上，提出假设：生长不良会导致许多生理适应，包括表观遗传学、能量代谢率及底物代谢等的变化，这些适应性改变可能会在环境改善后促进慢性病，这种假设与健康和疾病的发展起源学说相符。虽目前流行病学研究已为因果关联提供了确凿证据，但生物学机制未完全明确，仍需进一步探索。

研究发现低出生体重的足月儿较正常出生体重的足月儿患心血管疾病的风险更高[18]，也更容易出现儿童期肥胖和成年期肥胖[19]。Wagata 等[20]及Dempsey 等[21]通过一系列观察性研究也发现相同现象。但本研究未发现出生体重与未来妊娠期高血压及子痫前期-子痫之间之间的联系。本研究旨在利用遗传学工具来判断因果联系，MR 的证据等级介于观察性研究和随机对照实验之间，本研究与既往观察性研究之间结果的差异可能与观察性研究易受社会经济环境混杂因素干扰有关。种族特异性可能是研究结果差异的另一种原因，Innes 等[22]研究发现低出生体重和未来妊娠期高血压之间的关联在非西班牙裔纽约白人女性中显著，但在黑种人女性中不显著。另外本研究使用混合性别人群的出生体重GWAS 数据亦可能稀释因果关联，后续需要女性特异性的多种族GWAS 数据来对本研究进行进一步验证。

本研究的优势：（1）基于MR 的研究假设，MR可有效规避混杂因素和反向因果对本研究因果关联的影响，MR 的证据等级高于观察性研究；（2）本研究数据源于公共获取数据库，样本总量大，具有良好的统计效能。

本研究的劣势：（1）本研究纳入欧洲人群，但未包含东亚人群，人群特异性限制了研究结果的外推性，目前包含东亚人群的GWAS 公共数据库数量较少，期待后续相关人群GWAS 数据公开以进一步分析；（2）本研究主要研究妊娠期高血压疾病，但儿童期体重指数及出生体重数据源于混合性别人群，这可能稀释本研究的因果关联，目前尚无女性特异性儿童期体重指数或儿童期肥胖GWAS 数据，未来需要进一步用性别特异性GWAS 数据验证本文结论。

综上所述，通过两样本MR 分析方法，本研究提示随着儿童期体重指数的增加，未来妊娠期高血压及子痫前期-子痫发病风险增加，加强儿童期肥胖的筛查干预，减少儿童期肥胖对于守护母婴健康具有重要临床意义，防治高血压应从儿童做起。

利益冲突：所有作者均声明不存在利益冲突