摘要

目的 采用双向两样本孟德尔随机化(MR)分析方法探讨代谢紊乱与心肌梗死的因果关系。方法 在全基因组关联研究(GWAS)网站选取代谢紊乱数据集和心肌梗死数据集，均为2021年欧洲人群。其中代谢紊乱数据集样本量为218 792例，单核苷酸多态性(SNP)数量为16 380 466个；心肌梗死数据集样本量为461 823例，SNP数量为24 172 914个。本研究以逆方差加权法(IVW)分析结果为主，MR-Egger回归、简单模式、加权模式、加权中位数法分析结果为补充。采用Cochran's Q检验分析SNP间的统计学异质性，采用MR-Egger回归的截距项分析SNP的水平多效性，采用留一法分析单个SNP对IVW分析结果的影响。结果 本研究最终纳入12个与代谢紊乱高度相关的SNP，55个与心肌梗死高度相关的SNP。正向MR分析的IVW分析结果显示，代谢紊乱可增加心肌梗死发生风险〔OR=1.898，95%CI(1.589～2.268)，P<0.01〕；MR-Egger回归、简单模式、加权模式、加权中位数法分析结果亦显示，代谢紊乱可增加心肌梗死发生风险(P<0.01)。反向MR分析的IVW分析结果显示，心肌梗死可增加代谢紊乱发生风险〔OR=1.157，95%CI(1.099～1.218)，P<0.01〕；MR-Egger回归、简单模式、加权中位数法分析结果亦显示，心肌梗死可增加代谢紊乱发生风险(P<0.01)。Cochran's Q检验结果显示，与代谢紊乱、心肌梗死高度相关的SNP间均存在统计学异质性(P<0.01)。MR-Egger回归的截距项分析结果显示，与代谢紊乱、心肌梗死高度相关的SNP不存在水平多效性(P>0.05)。留一法分析结果显示，逐一剔除与代谢紊乱、心肌梗死高度相关的SNP后，MR分析结果均无明显改变。结论 代谢紊乱可增加心肌梗死发生风险，心肌梗死也可增加代谢紊乱发生风险，二者互为因果。

关键词