摘要

目的 基于双样本孟德尔随机化(MR)分析方法探讨1型糖尿病(T1DM)与慢性阻塞性肺疾病(COPD)的因果关系。方法 T1DM、COPD数据集来自IEU OPEN GWAS，均为欧洲人，其中T1DM数据集样本量为24 280例，单核苷酸多态性(SNP)为12 783 129个；COPD数据集样本量为462 933例，SNP 为9 851 867个。采用R 4.3.2软件中的TwoSampleMR包进行MR分析，其中逆方差加权法(IVW)为主要MR分析方法，MR-Egger回归、加权中位数法、简单模型、加权模型为次要MR分析方法。采用Cochran's Q检验评估与T1DM强相关的SNP间的统计学异质性，采用MR-Egger回归的截距项评估与T1DM强相关的SNP的水平多效性，采用留一法分析单个SNP对MR分析结果的影响，采用漏斗图分析MR分析结果受潜在因素的影响。结果 本研究最终筛选出14个与T1DM强相关的SNP。IVW分析结果显示，T1DM可增加COPD发生风险〔OR=1.000 3，95%CI(1.000 1～1.000 5)，P<0.001〕；MR-Egger回归、加权中位数法、简单模型、加权模型分析结果亦显示，T1DM可增加COPD发生风险(P<0.05)。Cochran's Q检验结果显示，与T1DM强相关的SNP间无统计学异质性(P>0.05)；MR-Egger回归的截距项分析结果显示，与T1DM强相关的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T1DM强相关的SNP后，MR分析结果无明显改变。漏斗图分析结果显示，MR分析结果受潜在因素的影响较小。结论 T1DM可增加COPD发生风险。

关键词