1. 摘要與主要研究

1.1 摘要

背景: 慢性腎臟?。–KD）的發(fā)病率和死亡率在世界范圍內(nèi)不斷上升，使其成為一個嚴重的公共衛(wèi)生問題。盡管已經(jīng)提出體內(nèi)含水量與 CKD 進展之間存在潛在相關(guān)性，但因果關(guān)系的存在仍不確定。本研究旨在確定體內(nèi)含水量對腎功能的因果影響。

方法: 來自英國生物樣本庫的全基因組關(guān)聯(lián)研究摘要數(shù)據(jù)用于評估與全身水團 （BWM） 相關(guān)的單核苷酸多態(tài)性 （SNP）。與腎功能有關(guān)的匯總統(tǒng)計數(shù)據(jù)來自CKDGen聯(lián)盟。主要腎功能結(jié)局指標包括估計腎小球濾過率（eGFR）、白蛋白尿、CKD 3-5 期和快速進展為 CKD （CKDi25）。雙樣本孟德爾隨機化 （MR） 分析估計了 BWM 與腎功能之間的潛在因果關(guān)系。采用逆方差加權(quán)MR法作為主要分析，并輔以幾種敏感的MR分析。

結(jié)果: BWM的增加與eGFR的降低呈相關(guān)性（β=-0.02;P = 6.95 × 10?16）。排除 13 個負責(zé)多效性的 SNP （P = 0.05），BWM 的增加也與尿白蛋白與肌酐比值的降低有關(guān)（β = ?0.16;P = 5.91 × 10?36）。BWM每增加一個標準差，CKD第3-5期的風(fēng)險增加32%（OR，1.32;95%CI，1.19-1.47;P = 1.43 × 10?7），CKDi25 的風(fēng)險增加 22%（OR，1.22;95% CI，1.07–1.38;P = 0.002）。

結(jié)論: BWM的增加與腎功能受損有關(guān)。主動管理體內(nèi)水分含量對預(yù)防慢性腎病的進展具有重要意義。

1.2 BWM對腎功能的總因果效應(yīng)

圖2顯示了MR分析中BWM對eGFR、UACR、CKD 3-5期和CKDi25的估計因果效應(yīng)。

圖3顯示了使用不同MR方法對每個結(jié)果的估計值的森林圖。

圖4提供了SNP-結(jié)果關(guān)聯(lián)和SNP-BWM關(guān)聯(lián)的散點圖，并可視化了每個SNP對腎功能的因果效應(yīng)估計。

1.3 WM和eGFR

IVW分析檢查了BWM和eGFR之間的關(guān)聯(lián)，提供了強有力的證據(jù)（β = ?0.02，P = 6.95 × 10?16）。MR-Egger截距檢驗未觀察到定向多效性（P = 0.52）。然而，觀察到顯著的異質(zhì)性（Cochran's Q<的P為 0.05），促使人們傾向于 IVW 的隨機效應(yīng)模型以增強結(jié)果的穩(wěn)健性。在留一分析中，β范圍為-0.025至-0.023，表明總體估計值不受單個SNP的影響。此外，MR-Egger （β = ?0.03;P = 2.28 × 10?4）和加權(quán)中位數(shù)（β = ?0.02;P = 1.27 × 10?11）始終支持BWM的增加，這與eGFR的降低有關(guān)。然而，由于療效有限，加權(quán)模式（β = ?0.02;P = 0.12）方法無統(tǒng)計學(xué)意義。

1.4 WM和UACR

MR分析提供了有利的證據(jù)，支持BWM的增加與UACR的減少之間存在強有力的相關(guān)性。異質(zhì)性分析顯示，顯著性水平為P<0.05，因此偏好IVW的隨機效應(yīng)模型以提高可靠性。MR-Egger 截距檢驗檢測到定向多效性 （P = 0.045）。MR-PRESSO用于識別和去除13個主要負責(zé)多效性的異常值SNP（rs113978196、rs114949263、rs1374370、rs143384、rs2101975、rs281385、rs2885697、rs34055910、rs34879158、rs4899012、rs6693481、rs67551338、rs77165542），隨后計算因果估計值。IVW分析的相關(guān)性非常顯著（β = ?0.16，P = 5.91 × 10?36）。 MR–Egger （β = ?0.14;P = 4.25 × 10?5）、加權(quán)中位數(shù) （β = ?0.15;P = 2.78 × 10?20）和加權(quán)模式（β = ?0.14;P = 2.33 × 10?3） 分析也支持BWM增加與UACR降低相關(guān)的斷言。在去除異常值后的留一分析中，β范圍為-0.161至-0.155，表明總體估計值不受單個SNP的影響。

1.5 WM 和 CKD 階段 3-5

在IVW MR分析中，BWM每增加一個標準差，CKD3-5期的風(fēng)險增加32%（OR，1.32;95%CI，1.19-1.47;P = 1.43 × 10-7）。MR-Egger 截距檢驗未檢測到定向多效性 （P = 0.73）。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，IVW隨機效應(yīng)模型的P<0.05是優(yōu)選的。在留一分析中，估計值范圍為1.30（95%CI，1.17-1.43）至1.34（95%CI，1.20-1.48）。與IVW分析一致，MR-Egger（OR，1.38;95%CI，1.06-1.79）和加權(quán)中位數(shù)（OR，1.26;95%CI，1.09-1.46）分析都支持BWM是CKD3-5期的潛在危險因素。然而，加權(quán)模式（OR，1.17;95% CI，0.77–1.77）分析沒有統(tǒng)計學(xué)意義。

1.6 BWM 和 CKDi25

BWM 對 CKDi25 的估計因果效應(yīng)在方向和幅度上與 CKD 第 3-5 階段觀察到的因果效應(yīng)密切相關(guān)。BWM每增加一個標準差，CKDi25的風(fēng)險就會增加22%（OR，1.22;95%CI，1.07-1.38;P = 2.00 × 10?3）。未檢測到定向多效性（P = 0.89）和異質(zhì)性（P = 0.59）。在留一分析中，OR范圍為1.20（95%CI，1.06-1.36）至1.23（95%CI，1.09-1.40）。與IVW方法一致，加權(quán)中位數(shù)（OR，1.27;95%CI，1.02–1.58;P = 0.03）具有統(tǒng)計學(xué)差異。盡管MR-Egger（OR，1.19;95%CI，0.87-1.64）和加權(quán)模式（OR，1.28;95%CI，0.84-1.94）在幅度上與IVW的估計值相似，但它們沒有統(tǒng)計學(xué)意義。這可能歸因于療效有限，需要進一步進行更有利的分析以建立潛在的因果關(guān)系。

2. 統(tǒng)計學(xué)方法

我們利用全身水量（BWM）作為工具變量來識別與身體水分含量相關(guān)的遺傳變異。與BWM相關(guān)的GWAS數(shù)據(jù)來自英國生物銀行，包括454,888名歐洲血統(tǒng)的參與者的綜合隊列。參與者使用BIA設(shè)備進行體水測量。BWM數(shù)據(jù)是使用Tanita BC418MA體成分分析儀獲得的，測量全身生物阻抗，精確到0.1公斤。英國生物樣本庫隊列中的人群是通過英國的22個評估中心招募的，主要收集疾病和生活方式信息以及基因型數(shù)據(jù)。所有志愿者都簽署了知情同意書，該研究得到了西北多中心研究倫理委員會的批準。種群特征和方案的詳細信息可從英國生物樣本庫（http://www.ukbiobank.ac.uk/about-biobank-uk/）獲得。

薈萃分析中與估計腎小球濾過率（eGFR）、白蛋白尿和CKD相關(guān)的GWAS數(shù)據(jù)來自慢性腎臟病遺傳學(xué)（CKDGen）聯(lián)盟，作為腎功能的衡量標準。使用慢性腎臟病流行病學(xué)合作公式（針對個體>18歲）或Schwartz公式（針對個體≤18歲）估計GFR。GWAS（n = 765,348）使用血清肌酐估計GFR，血清肌酐是量化腎功能和定義CKD的主要生物標志物，主要包括歐洲人（n = 567,460）和少數(shù)亞洲人和多個血統(tǒng)。通過白蛋白與肌酐比值（UACR）測量白蛋白尿，在過夜或24小時尿液收集中測量。UACR的GWAS數(shù)據(jù)在歐洲血統(tǒng)的參與者中進行了專門分析。CKD 3-5 期定義為 eGFR <60 mL/min/1.73 m2。CKD 3-5 期的 GWAS 數(shù)據(jù)包括23個歐洲血統(tǒng)隊列（n = 480,698;41,395例和439,303例對照）。此外，為了更好地反映體內(nèi)含水量對CKD和腎功能的動態(tài)影響，我們選擇了一個額外的終點：快速進展為CKD（CKDi25），定義為eGFR從基線下降≥25%，同時從非CKD進展為CKD。CKDi25 的 GWAS 數(shù)據(jù)包括42個歐洲血統(tǒng)隊列。

CKDGen 聯(lián)盟以薈萃分析的形式發(fā)布摘要級數(shù)據(jù)，以年齡和性別為協(xié)變量（CKDGEN 薈萃分析數(shù)據(jù)集 （uni-freiburg.de））。所有參與者都提供了知情同意書，當(dāng)?shù)貍惱砦瘑T會批準了該研究。

首先，單核苷酸多態(tài)性（SNP）與暴露因子密切相關(guān)，選取單核苷酸多態(tài)性作為工具變量，濾波條件為P < 5 × 10?8。其次，選定的遺傳工具應(yīng)滿足獨立性和連鎖不平衡（LD）效應(yīng)，LD參數(shù)（r2）為<0.001，與遺傳距離的LD參數(shù)（r2）<1 MB。此外，為了確保工具變量與暴露因子之間的相關(guān)性強度，我們用F統(tǒng)計量>10篩選了工具變量。使用公式 F = R2（N?2）/（1?R2） 估計F值，其中 N 表示 GWAS 數(shù)據(jù)中的樣本量，R2表示工具變量解釋暴露因子的程度。R2的具體公式如下：R2 = 2 × （1?EAF） × EAF× β 2，其中 EAF 是效應(yīng)等位基因頻率，β是SNP對暴露因子的影響大小。第三，我們使用PhenoScanner檢查暴露相關(guān)的SNP是否與腎功能的潛在危險因素相關(guān)，PhenoScanner是一種將人類基因型與表型相關(guān)聯(lián)的擴展工具 （www.phenoscanner.medschl.cam.ac.uk）。

在英國生物樣本庫數(shù)據(jù)集中，565個SNP與BWM相關(guān)，閾值為P < 5 × 10?8，r 2 < 0.001。在檢查了潛在的混雜因素，如肥胖、體重指數(shù)、高脂血癥、高血壓、糖尿病、飲酒和吸煙后，剩下416個SNP用于后續(xù)分析。接下來，將這些SNP對齊以獲得效應(yīng)等位基因，去除不協(xié)調(diào)的回文SNP，并對剩余的SNP進行MR分析。這些SNP的F統(tǒng)計量超過了10的閾值，表明工具變量很強。

雙樣本逆方差加權(quán)（IVW）是估計因果關(guān)系的主要方法。IVW方法假設(shè)所有遺傳變異都是有效的工具變量，并且具有很強的因果關(guān)系檢測能力。特別是，它要求遺傳變異僅通過研究中的暴露影響結(jié)果（截距限制為零）。此外，我們還使用MR-Egger、加權(quán)中位數(shù)和加權(quán)模式來改進IVW的估計值，并測試MR結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性。與IVW相比，MR-Egger回歸只需要滿足以下假設(shè)：工具變量多效性與工具變量與暴露之間的關(guān)聯(lián)無關(guān)。即使超過50%的遺傳工具無效，加權(quán)中位數(shù)方法仍然可以提供有效的因果推斷。加權(quán)模式分析放寬了多效性假設(shè)，當(dāng)遺傳變異超過50%時，仍然可以計算估計值。依次對GWAS數(shù)據(jù)提供的每個SNP進行MR分析。當(dāng)上述四種不同的MR方法對因果效應(yīng)產(chǎn)生相似的估計時，就確定了BWM與腎功能之間因果關(guān)系的穩(wěn)定性和可靠性。

為了確保MR結(jié)果的準確性和可靠性，我們隨后使用MR-Egger截距檢驗和留一分析評估了水平性多效性。MR-PRESSO方法通過去除異常值來檢測和校正多效性，從而縮小置信區(qū)間。用于識別異質(zhì)性的Cochran Q檢驗。所有分析均在R版本4.2.3中使用TwoSampleMR和MRPRESSO軟件包進行。

3 .小結(jié)

根據(jù)《Front Endocrinol》上發(fā)表的一篇題為"Whole-body water mass and kidney function: a Mendelian randomization study"的研究，通過孟德爾隨機化分析，發(fā)現(xiàn)BWM的增加與腎功能受損有關(guān)。這些發(fā)現(xiàn)表明主動管理體內(nèi)水分含量對預(yù)防慢性腎病的進展具有重要意義。

本文通過對已發(fā)表的孟德爾隨機化研究進行系統(tǒng)評價，發(fā)表二區(qū)文章，IF=5.2，影響因子也比較高，為我們提供了一種新的發(fā)文思路，趕快學(xué)起來吧！