本研究是一项利用孟德尔随机化（Mendelian randomization, MR）方法探讨糖尿病肾病（Diabetic Nephropathy, DN）及其相关风险因素与年龄相关性黄斑变性（Age-Related Macular Degeneration, AMD）之间因果关系的原创性研究。
第一， 研究作者、机构与发表信息
本研究的主要作者包括Xiaxue Chen（第一作者）、Lanlan Chen、Yi Lin以及通讯作者Guangyu Li。作者单位分别来自中国吉林大学第二医院眼科、吉林大学第一医院肝胆胰外科及普外中心、以及重庆医科大学附属第三医院眼科。该研究发表于期刊 Gene 的第889卷（2023年），文章识别号为147787，于2023年9月7日在线发表，并于2023年9月6日正式被接受。
第二， 学术背景与研究目的
本研究属于遗传流行病学与眼科学、肾脏病学的交叉领域，具体聚焦于利用遗传工具变量推断疾病间的因果关系。年龄相关性黄斑变性（AMD）是当今工业化国家不可逆性视力丧失的首要原因，但其确切病因和机制尚不完全清楚。糖尿病肾病（DN）是糖尿病常见且严重的微血管并发症。此前，一项基于英国大型队列的观察性研究发现DN与AMD风险之间存在强关联，但观察性研究易受混杂因素和反向因果关系影响，无法确立因果方向。
与此同时，DN本身与一系列代谢风险因素相关，包括血糖特征、血压、血脂特征、尿酸和肥胖。而其中一些因素（如血脂）也与AMD的发病风险在既往研究中被报道存在关联，但结果并不一致，且同样面临因果关系不明确的问题。
孟德尔随机化（MR）方法利用遗传变异作为工具变量来推断暴露因素与结局之间的因果关系，因其遵循孟德尔独立分配定律，能有效规避传统观察性研究中的混杂和反向因果问题。随着全基因组关联研究（Genome-Wide Association Studies, GWAS）的快速发展和大规模汇总数据的公开，MR研究的可行性和效力大大增强。
基于此，本研究的主要目的是：1） 探究糖尿病肾病（DN）与AMD（包括总体AMD、干性AMD和湿性AMD）之间是否存在因果关联；2） 探究DN的一系列已知风险因素（血糖、血压、血脂、尿酸、肥胖）与AMD风险之间是否存在独立的因果关联。
第三， 详细研究流程与方法
本研究采用了双样本孟德尔随机化（Two-sample MR）的分析框架，并辅以多变量孟德尔随机化（Multivariable MR）进行验证。整个研究流程严格遵循MR分析的三项核心假设：1） 工具变量（遗传变异）与暴露因素强相关；2） 工具变量与任何可能混淆暴露-结局关系的混杂因素无关；3） 工具变量只能通过暴露因素影响结局，而不能存在其他直接路径。
研究流程主要包括以下几个步骤：
1. 数据来源与工具变量选择： 研究从已公开发表的多个大型GWAS联盟的汇总统计数据中获取遗传工具变量。所有数据均来自欧洲血统人群，以确保人群同质性，避免人口分层带来的偏倚。 * 暴露因素数据： * 糖尿病肾病（DN）： 数据来自FinnGen生物银行R8版本，包含213,746名欧洲参与者（3,283例病例）。 * DN相关风险因素： 分为五类。 * 血糖特征： 来自MAGIC联盟，包括2小时餐后血糖、空腹血糖、空腹胰岛素和糖化血红蛋白（HbA1c），样本量约281,416人。 * 血压： 来自国际血压联盟（ICBP），包括收缩压和舒张压，样本量达757,601人。 * 血脂特征： 来自全球脂质遗传学联盟（GLGC），包括高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、总胆固醇（TC）和甘油三酯（TG），样本量高达1,654,960人。 * 尿酸： 来自全球尿酸遗传学联盟（GUGC），样本量为110,347人。 * 肥胖： 以体重指数（BMI）为代表，数据来自GIANT联盟，样本量为681,275人。 * 结局数据： * 年龄相关性黄斑变性（AMD）： 同样来自FinnGen数据库，包含429,209名欧洲参与者。结局细分为三类：总体AMD、干性AMD（包括地图样萎缩）和湿性（新生血管性）AMD。 * 工具变量筛选： * 从各暴露因素的GWAS汇总数据中，选取与暴露因素在全基因组水平上显著相关（P < 5×10⁻⁸）的单核苷酸多态性（SNP）作为候选工具变量。 * 对SNP进行连锁不平衡（LD）修剪（r² < 0.01），以确保工具变量的独立性。 * 计算每个SNP的F统计量以评估工具变量强度（F = β²/SE²），剔除弱工具变量（F < 10）。所有暴露因素所用SNP的平均F值均远大于10（见表1），表明不存在弱工具变量偏倚。
2. 统计分析与因果推断： * 主要分析方法： 采用逆方差加权法（Inverse-Variance Weighted, IVW）作为主要的因果效应估计方法。该方法假设所有工具变量均有效（无水平多效性），通过整合所有SNP的Wald比率估计值来得到总的因果效应估计。 * 补充与敏感性分析： 为了验证结果的稳健性并检测潜在偏倚，研究同时采用了多种补充分析方法，包括MR-Egger回归、加权中位数法、简单众数法和加权众数法。 * 异质性与多效性检验： * 使用Cochran‘s Q检验评估SNP间的异质性。若存在显著异质性（P < 0.05），则采用随机效应IVW模型。 * 使用MR-Egger回归的截距项检验水平多效性（即工具变量通过非暴露途径影响结局）。 * 使用MR-PRESSO方法检测并剔除异常值（Outliers），然后重新评估因果效应。 * 留一法敏感性分析： 依次剔除每一个SNP后重复MR分析，以检查结果是否由某个单一强效SNP驱动，从而评估结果的稳定性。 * 多变量孟德尔随机化： 为了在调整了其他相关风险因素后，评估某个特定暴露（如某种血脂）对AMD的独立因果效应，研究进行了多变量MR分析。 * 软件与显著性水平： 所有分析均使用R软件（4.2.3版本）及相应的“TwoSampleMR”、“MRPRESSO”、“MVMR”等软件包完成。统计显著性阈值设定为P < 0.05且错误发现率（FDR）< 0.05。
第四， 主要研究结果
1. 糖尿病肾病（DN）与AMD的因果关系： * 单变量MR分析（IVW法）显示，基因预测的DN与AMD风险增加存在显著的因果关联。 * 对于总体AMD，DN每增加1个标准差（SD），其比值比（OR）为1.24（P = 1.03 × 10⁻⁸），意味着风险增加24%。 * 对于干性AMD，OR为1.17（P = 2.27 × 10⁻⁴），风险增加17%。 * 对于湿性AMD，OR为1.33（P = 5.15 × 10⁻⁶），风险增加33%。 * 其他MR方法（加权中位数法、众数法等）得到了相似的结果，支持了IVW发现的稳健性。 * 留一法敏感性分析表明，没有任何单个SNP能主导上述关联，结果稳定。 * MR-Egger截距检验未发现显著的水平多效性证据（P > 0.05），且MR-PRESSO分析也未检测到异常值。这些敏感性分析共同强化了DN与AMD之间存在因果关联的结论。
2. DN相关风险因素与AMD的因果关系： * 无显著关联的因素： 对血糖特征（2小时血糖、空腹血糖、空腹胰岛素、HbA1c）、收缩压/舒张压、尿酸以及BMI进行的单变量MR分析均未发现它们与总体AMD存在显著的因果关联。 * 有显著关联的血脂因素： * 高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）： 基因预测的HDL-C水平升高与AMD风险增加存在因果关联。HDL-C每增加1个SD，AMD的OR为1.23（P = 2.69 × 10⁻³），即风险增加23%。 * 甘油三酯（TG）： 基因预测的TG水平升高与AMD风险降低存在因果关联。TG每增加1个SD，AMD的OR为0.83（P = 0.02），即风险降低17%（保护性作用）。 * 其他血脂： 低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）和总胆固醇（TC）与AMD未发现显著的因果关联。 * 对于HDL-C和TG的分析，MR-Egger和加权中位数法等补充分析也支持了IVW的结果。异质性检验显示HDL-C和TG的分析存在异质性，因此采用了随机效应IVW模型，结果依然显著。
第五， 研究结论与意义
本研究首次通过孟德尔随机化分析提供了糖尿病肾病（DN）是年龄相关性黄斑变性（AMD）的因果风险因素的强遗传学证据。DN不仅与总体AMD风险增加相关，而且分别与干性和湿性AMD亚型的风险增加相关。
此外，研究揭示了特定血脂与AMD风险的独特因果模式：升高的高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）水平会增加AMD风险，而升高的甘油三酯（TG）水平则可能具有保护作用。这一发现挑战了传统上认为HDL-C是“好胆固醇”的简单认知，在AMD的语境下提示其可能扮演了促氧化或促炎的不利角色。同时，研究未发现血糖、血压、尿酸和肥胖与AMD存在因果关联。
科学价值： 1. 确立因果关系： 超越了既往观察性研究的局限，为DN与AMD之间的关联提供了因果方向性的证据，将两者从“相关”推进到“因果”。 2. 揭示新机制线索： 关于HDL-C和TG的发现为AMD的发病机制提供了新的研究方向。作者在讨论中提出假设：视网膜黄斑区高代谢状态产生大量活性氧，可能导致HDL-C功能失调，转化为促氧化、促炎症颗粒，阻碍视网膜色素上皮细胞的胆固醇外流，并促进低密度脂蛋白氧化，最终导致视网膜和Bruch膜中氧化副产物积累，引发炎症和玻璃膜疣沉积，从而驱动AMD进展。 3. 提示共同病理生理基础： DN与AMD均为微血管疾病，且都可能涉及补体系统异常（文中提及甘露糖结合凝集素、H-纤维胶凝蛋白、补体C3等可能在DN中起作用，而补体因子H与AMD密切相关）。本研究结果提示两者可能共享某些共同的系统性或局部性病理机制，如慢性炎症、氧化应激或补体系统失调。
应用价值： 1. 临床实践启示： 研究结果强烈建议，对于糖尿病患者，尤其是已出现糖尿病肾病的患者，临床医生应提高对其眼底状况（特别是黄斑）的筛查和监测意识，将其视为AMD的高危人群进行管理。 2. 风险分层与预防： 血脂谱，特别是HDL-C和TG的水平，可能作为评估AMD风险的生物标志物。调整血脂（并非单纯降低LDL，而是可能需要关注HDL的功能和TG水平）或许成为AMD预防的新策略。 3. 药物研发靶点： 研究指出DN与AMD的因果联系，以及HDL-C/TG的作用，为寻找同时干预这两种疾病的共同通路或靶点提供了遗传学依据。
第六， 研究亮点
第七， 其他有价值内容
研究在讨论部分也坦诚地指出了其局限性： 1. 人群局限性： 所有GWAS数据均来自欧洲血统人群，因此研究结论在推广至其他种族人群时需要谨慎。 2. 潜在多效性： 尽管已通过各种方法检验和控制，但完全排除未知的或复杂的水平多效性影响仍是MR研究固有的挑战。 3. 遗传代理与真实暴露： MR研究评估的是“基因预测”的终生暴露水平，这可能与个体一生中实际测量的环境或行为暴露不完全等同。 4. 机制探索受限： 由于缺乏相关GWAS汇总数据，本研究未能深入分析补体系统成分（如H-纤维胶凝蛋白、C3、膜攻击复合物等）在DN与AMD共同通路中的作用，这是未来需要进一步研究的方向。
这项研究通过先进的遗传学方法，为理解糖尿病肾病与年龄相关性黄斑变性这两种重要年龄相关疾病的联系提供了强有力的因果证据，并揭示了血脂异常在AMD病因中的复杂角色，对未来的基础研究、临床预防和治疗策略具有重要的启示意义。