引用本文： 宿罡, 劉釗, 蔡善君. 血壓升高增加增生型糖尿病視網膜病變發生風險的孟德爾隨機化分析. 中華眼底病雜志, 2024, 40(2): 142-147. doi: 10.3760/cma.j.cn511434-20230707-00301 復制
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糖尿病視網膜病變（DR）是糖尿病常見微血管并發癥[1]，隨疾病發展最終可能進展為增生型DR（PDR）并嚴重影響患者視力。探索和控制PDR的危險因素對于延緩糖尿病患者視力下降具有重要價值。既往研究發現，血壓[收縮壓（SBP）、舒張壓（DBP）]與PDR的發生、發展密切相關[2-4]。然而，Perais等[5]系統分析了PDR的危險因素，并未發現實質性證據支持血壓的變化與PDR之間存在聯系。此外，國內目前尚無一項大型隨機對照研究系統分析和證明血壓變化與PDR之間的關系。孟德爾隨機化（MR）分析是一種通過遺傳工具變量（IV）作為可能混淆或受反向因果關系影響暴露的工具，以評估暴露對于結局的效應[6-7]。既往已有國內外學者使用該方法對疾病及可能的危險因素進行分析，如較高的體重指數、腰臀比和吸煙與DR之間存在因果關系[8]。本研究采用MR分析全基因組關聯研究（GWAS）數據，初步探索血壓變化與PDR發生之間的潛在聯系。現將結果報道如下。
1 對象和方法
1.1 數據來源
采用GWAS的匯總統計數據，進行雙樣本MR分析。MR設計須滿足以下3個條件：（1）IV可預測目標暴露（P＜5×10?8）；（2）IV與潛在的混雜因素無關；（3）IV僅通過目標暴露影響結果[6]（圖1）。選擇SBP（ukb-b-20175）、DBP（ukb-a-359）作為暴露；PDR（finn-b-DM_RETINA_PROLIF）作為結局。SBP、DBP的IV來自英國醫學研究委員會綜合流行病學單位（MRC-IEU）和Neale實驗室（Neale Lab）的公開可用數據；結局數據（病例組8 681例，對照組204 208例，歐洲人群）來自FinnGen數據庫（
圖1
孟德爾隨機化設計框架
工具變量與暴露相關（相關性假設）、獨立于混雜因素（獨立性假設）、僅通過暴露影響結局（排除限制假設）
表1
數據來源
1.2 IV
IV篩查條件：P<5×10-8，連鎖不平衡（LD，r2≤0.001），滿足Hardy-Weinberg平衡（H-W），遺傳距離＜10 000 kb。收集每個單核苷酸多態性（SNP）的主要等位基因、等位基因頻率、β值、P值和標準誤差[8]。計算IV的F值，確保F＞10的IV被納入研究，以避免弱IV所引起的偏差[9]。為避免提取SNP時相關協變量干擾最終結果，通過Phenoscanner平臺對所有暴露SNP進行篩查，發現rs1229984、rs13107325、rs1940735、rs2977334、rs4639796、rs13107325、rs1872167、rs2524080、rs507666以及rs6565192與結局（PDR）相關，予以排除。
排除rs11592442、rs12779675、rs1290790、rs2246832、rs28667801、rs10195405、rs10260816、rs11718573、rs2238435、rs2274224、rs28667801、rs9834975等12個具有中等等位基因頻率的SNP以及不相容等位基因rs17811915。最終納入231個SBP相關SNP以及168個DBP相關SNP，分析方式采用比值比（OR）及95%可信區間（CI），分析軟件為R（版本4.1.0）[10]。
1.3 統計學方法
采用逆方差加權（IVW）、加權中位數（WM）、MR-Egger回歸并結合森林圖分析血壓（SBP、DBP）與PDR之間的潛在關系[11-12]。由于研究包含了2個暴露，存在多重對比，因此進行了Bonferroni分析，P＜0.025（0.05/2）時證明暴露（血壓）與結局（PDR）之間存在因果關系[11, 13]。
采用Q統計量的P值判斷分析結果是否存在異質性，當異質性檢驗結果P≥0.05時，認為因果分析不存在異質性[14]。繪制漏斗圖檢測異質性，當SNP分布對稱時表示結果不存在異質性[15]。多效性評估通過散點圖中MR-Egger回歸截距確定，當截距為0時提示研究存在多效性[14-15]。此外，為評估每個SNP的影響，使用留一分析計算每個SNP的綜合影響[8]。
2 結果
MR分析發現，IVW、WM結果顯示，SBP、DBP升高均增加PDR的發病風險（P＜0.05）；MR-Egger結果顯示，SBP、DBP升高與PDR發病風險無相關性（P＞0.05）（表2，圖2）。
表2
MR分析結果
圖2
血壓與增生型糖尿病視網膜病變發病風險的森林圖
MR：孟德爾隨機化；IVW：逆方差加權；WM：加權中位數；
敏感性分析結果顯示，MR分析結果存在異質性（P＜0.05），但未出現多效性（表3）。散點圖顯示，異質性未對MR分析結果產生多效性偏差（圖3）。漏斗圖表明可能的干擾因素對因果聯系產生影響的可能性較小（圖4）。留一敏感性分析表明，在依次剔除暴露的每個SNP后，剩余的SNP對分析結果未產生顯著影響（圖5）。
表3
孟德爾隨機化敏感性分析
圖3
血壓與PDR發病風險的散點圖分析
3A示收縮壓；3B示舒張壓 SNP：單核苷酸多肽性；PDR：增生型糖尿病視網膜病變；MR：孟德爾隨機化
圖4
血壓與增生型糖尿病視網膜病變發病風險的漏斗圖分析
4A示收縮壓；4B示舒張壓 MR：孟德爾隨機化
圖5
血壓與增生型糖尿病視網膜病變發病風險的留一分析
5A示收縮壓；5B示舒張壓
3 討論
PDR是糖尿病患者視力嚴重受損的主要原因[16-17]。因此，分析PDR的危險因素并采取進一步預防措施，一直是眼科臨床工作者關注的重點。盡管既往研究已經發現血壓與PDR發生之間存在聯系[2-5]，但其結論一直存在爭議，且缺乏大型隨機對照試驗進行驗證。本研究采用MR探索并分析血壓與PDR之間的潛在聯系，結果提示血壓可能是促進PDR發生的因素之一。由于所選用數據集中并未提及具體血壓范圍，因此本研究結論僅適用于廣義的血壓升高[SBP＞140 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa）和（或）DBP＞90 mm Hg]，具體的血壓閾值尚需要進一步研究確定。
本研究應用IVW和WM作為主要分析方法。根據IVW分析，SBP、DBP升高均可能促進PDR的發生和發展，與WM分析結果相同。雖然MR-Egger結果顯示，SBP、DBP升高與PDR發病風險無相關性，但計算結果的方向與上述兩種分析方法的方向一致。同時，由于IVW的結果最有價值，與森林圖一致，也可以認為SBP和DBP的升高增加了PDR的風險[18]。雖然分析結果存在異質性，但是由于MR分析的加權中位數結果同樣具有統計學意義。因此，出現異質性并不會影響MR分析結果的可靠性。然而，需要強調的是，這并不代表血壓是促進PDR發生的唯一因素，不能忽視其他潛在的影響因素。
盡管高血壓及其并發癥已引起廣泛關注，但高血壓與PDR的關系尚未得到系統深入分析，其具體發病機制也不完全清楚。根據本研究結果以及既往研究，我們推測血壓變化引起PDR的原因可能如下：（1）當視網膜血管的血壓升高時，首先會出現血管痙攣和血管張力增加，導致血管狹窄，這是局部血管通過肌源性和代謝機制改變調整血流的結果[19-20]。視網膜中央動脈、靜脈直徑是評估系統性視網膜血管收縮最常用方法[21]。Kawasaki等[22]研究表明，視網膜中央動脈直徑縮小和視網膜中央靜脈直徑擴大與平均動脈壓升高相關，這表明高血壓患者視網膜血管管腔狹窄，導致視網膜缺血并進一步促進PDR的發生。（2）血壓持續升高導致動脈硬化，從而引起血流阻力增加、血液灌注量減少和視網膜缺血[23]，進而促進PDR的發生。（3）高血壓引起的動脈收縮也會加劇DR進展，增加PDR的發生率[2, 24-25]。需要注意的是，本研究結果著重強調的是血壓升高與PDR發病之間的關系，并不涉及PDR的疾病進展。
臨床中對于糖尿病患者，早期血壓監測以及干預仍具有重要意義。通過早期發現和干預糖尿病患者的血壓變化，可能有助于延緩PDR的發生，提高糖尿病患者的生活質量。但也需要更大規模、長期臨床研究得到驗證。
本研究結果證明了血壓（SBP、DBP）和PDR之間的聯系。考慮到PDR的高致盲率，對糖尿病患者進行早期血壓監測和及時干預可有效延緩DR的進展和PDR的發生。這一結論為后續的臨床工作提供了有益的參考。
糖尿病視網膜病變（DR）是糖尿病常見微血管并發癥[1]，隨疾病發展最終可能進展為增生型DR（PDR）并嚴重影響患者視力。探索和控制PDR的危險因素對于延緩糖尿病患者視力下降具有重要價值。既往研究發現，血壓[收縮壓（SBP）、舒張壓（DBP）]與PDR的發生、發展密切相關[2-4]。然而，Perais等[5]系統分析了PDR的危險因素，并未發現實質性證據支持血壓的變化與PDR之間存在聯系。此外，國內目前尚無一項大型隨機對照研究系統分析和證明血壓變化與PDR之間的關系。孟德爾隨機化（MR）分析是一種通過遺傳工具變量（IV）作為可能混淆或受反向因果關系影響暴露的工具，以評估暴露對于結局的效應[6-7]。既往已有國內外學者使用該方法對疾病及可能的危險因素進行分析，如較高的體重指數、腰臀比和吸煙與DR之間存在因果關系[8]。本研究采用MR分析全基因組關聯研究（GWAS）數據，初步探索血壓變化與PDR發生之間的潛在聯系。現將結果報道如下。
1 對象和方法
1.1 數據來源
采用GWAS的匯總統計數據，進行雙樣本MR分析。MR設計須滿足以下3個條件：（1）IV可預測目標暴露（P＜5×10?8）；（2）IV與潛在的混雜因素無關；（3）IV僅通過目標暴露影響結果[6]（圖1）。選擇SBP（ukb-b-20175）、DBP（ukb-a-359）作為暴露；PDR（finn-b-DM_RETINA_PROLIF）作為結局。SBP、DBP的IV來自英國醫學研究委員會綜合流行病學單位（MRC-IEU）和Neale實驗室（Neale Lab）的公開可用數據；結局數據（病例組8 681例，對照組204 208例，歐洲人群）來自FinnGen數據庫（
圖1
孟德爾隨機化設計框架
工具變量與暴露相關（相關性假設）、獨立于混雜因素（獨立性假設）、僅通過暴露影響結局（排除限制假設）
表1
數據來源
1.2 IV
IV篩查條件：P<5×10-8，連鎖不平衡（LD，r2≤0.001），滿足Hardy-Weinberg平衡（H-W），遺傳距離＜10 000 kb。收集每個單核苷酸多態性（SNP）的主要等位基因、等位基因頻率、β值、P值和標準誤差[8]。計算IV的F值，確保F＞10的IV被納入研究，以避免弱IV所引起的偏差[9]。為避免提取SNP時相關協變量干擾最終結果，通過Phenoscanner平臺對所有暴露SNP進行篩查，發現rs1229984、rs13107325、rs1940735、rs2977334、rs4639796、rs13107325、rs1872167、rs2524080、rs507666以及rs6565192與結局（PDR）相關，予以排除。
排除rs11592442、rs12779675、rs1290790、rs2246832、rs28667801、rs10195405、rs10260816、rs11718573、rs2238435、rs2274224、rs28667801、rs9834975等12個具有中等等位基因頻率的SNP以及不相容等位基因rs17811915。最終納入231個SBP相關SNP以及168個DBP相關SNP，分析方式采用比值比（OR）及95%可信區間（CI），分析軟件為R（版本4.1.0）[10]。
1.3 統計學方法
采用逆方差加權（IVW）、加權中位數（WM）、MR-Egger回歸并結合森林圖分析血壓（SBP、DBP）與PDR之間的潛在關系[11-12]。由于研究包含了2個暴露，存在多重對比，因此進行了Bonferroni分析，P＜0.025（0.05/2）時證明暴露（血壓）與結局（PDR）之間存在因果關系[11, 13]。
采用Q統計量的P值判斷分析結果是否存在異質性，當異質性檢驗結果P≥0.05時，認為因果分析不存在異質性[14]。繪制漏斗圖檢測異質性，當SNP分布對稱時表示結果不存在異質性[15]。多效性評估通過散點圖中MR-Egger回歸截距確定，當截距為0時提示研究存在多效性[14-15]。此外，為評估每個SNP的影響，使用留一分析計算每個SNP的綜合影響[8]。
2 結果
MR分析發現，IVW、WM結果顯示，SBP、DBP升高均增加PDR的發病風險（P＜0.05）；MR-Egger結果顯示，SBP、DBP升高與PDR發病風險無相關性（P＞0.05）（表2，圖2）。
表2
MR分析結果
圖2
血壓與增生型糖尿病視網膜病變發病風險的森林圖
MR：孟德爾隨機化；IVW：逆方差加權；WM：加權中位數；
敏感性分析結果顯示，MR分析結果存在異質性（P＜0.05），但未出現多效性（表3）。散點圖顯示，異質性未對MR分析結果產生多效性偏差（圖3）。漏斗圖表明可能的干擾因素對因果聯系產生影響的可能性較小（圖4）。留一敏感性分析表明，在依次剔除暴露的每個SNP后，剩余的SNP對分析結果未產生顯著影響（圖5）。
表3
孟德爾隨機化敏感性分析
圖3
血壓與PDR發病風險的散點圖分析
3A示收縮壓；3B示舒張壓 SNP：單核苷酸多肽性；PDR：增生型糖尿病視網膜病變；MR：孟德爾隨機化
圖4
血壓與增生型糖尿病視網膜病變發病風險的漏斗圖分析
4A示收縮壓；4B示舒張壓 MR：孟德爾隨機化
圖5
血壓與增生型糖尿病視網膜病變發病風險的留一分析
5A示收縮壓；5B示舒張壓
3 討論
PDR是糖尿病患者視力嚴重受損的主要原因[16-17]。因此，分析PDR的危險因素并采取進一步預防措施，一直是眼科臨床工作者關注的重點。盡管既往研究已經發現血壓與PDR發生之間存在聯系[2-5]，但其結論一直存在爭議，且缺乏大型隨機對照試驗進行驗證。本研究采用MR探索并分析血壓與PDR之間的潛在聯系，結果提示血壓可能是促進PDR發生的因素之一。由于所選用數據集中并未提及具體血壓范圍，因此本研究結論僅適用于廣義的血壓升高[SBP＞140 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa）和（或）DBP＞90 mm Hg]，具體的血壓閾值尚需要進一步研究確定。
本研究應用IVW和WM作為主要分析方法。根據IVW分析，SBP、DBP升高均可能促進PDR的發生和發展，與WM分析結果相同。雖然MR-Egger結果顯示，SBP、DBP升高與PDR發病風險無相關性，但計算結果的方向與上述兩種分析方法的方向一致。同時，由于IVW的結果最有價值，與森林圖一致，也可以認為SBP和DBP的升高增加了PDR的風險[18]。雖然分析結果存在異質性，但是由于MR分析的加權中位數結果同樣具有統計學意義。因此，出現異質性并不會影響MR分析結果的可靠性。然而，需要強調的是，這并不代表血壓是促進PDR發生的唯一因素，不能忽視其他潛在的影響因素。
盡管高血壓及其并發癥已引起廣泛關注，但高血壓與PDR的關系尚未得到系統深入分析，其具體發病機制也不完全清楚。根據本研究結果以及既往研究，我們推測血壓變化引起PDR的原因可能如下：（1）當視網膜血管的血壓升高時，首先會出現血管痙攣和血管張力增加，導致血管狹窄，這是局部血管通過肌源性和代謝機制改變調整血流的結果[19-20]。視網膜中央動脈、靜脈直徑是評估系統性視網膜血管收縮最常用方法[21]。Kawasaki等[22]研究表明，視網膜中央動脈直徑縮小和視網膜中央靜脈直徑擴大與平均動脈壓升高相關，這表明高血壓患者視網膜血管管腔狹窄，導致視網膜缺血并進一步促進PDR的發生。（2）血壓持續升高導致動脈硬化，從而引起血流阻力增加、血液灌注量減少和視網膜缺血[23]，進而促進PDR的發生。（3）高血壓引起的動脈收縮也會加劇DR進展，增加PDR的發生率[2, 24-25]。需要注意的是，本研究結果著重強調的是血壓升高與PDR發病之間的關系，并不涉及PDR的疾病進展。
臨床中對于糖尿病患者，早期血壓監測以及干預仍具有重要意義。通過早期發現和干預糖尿病患者的血壓變化，可能有助于延緩PDR的發生，提高糖尿病患者的生活質量。但也需要更大規模、長期臨床研究得到驗證。
本研究結果證明了血壓（SBP、DBP）和PDR之間的聯系。考慮到PDR的高致盲率，對糖尿病患者進行早期血壓監測和及時干預可有效延緩DR的進展和PDR的發生。這一結論為后續的臨床工作提供了有益的參考。
