引用本文： 彭慶慧, 趙健, 林奕蝶, 姚強, 李紫君, 朱彩蓉. 生育史與女性激素相關癌癥的因果關聯：孟德爾隨機化研究. 中國循證醫學雜志, 2024, 24(8): 879-886. doi: 10.7507/1672-2531.202311171 復制
版權信息： ?四川大學華西醫院華西期刊社《中國循證醫學雜志》版權所有，未經授權不得轉載、改編
乳腺癌、卵巢癌及子宮內膜癌被稱為女性激素相關癌癥[1,2]。國際癌癥研究機構發布的全球癌癥數據[3]顯示，全球2020年女性激素相關癌癥新發病例約300萬例，占女性癌癥新發病例的三分之一；同年死亡病例約10萬例，占女性癌癥死亡病例的五分之一。
近年來，生育史在激素相關癌癥發生中的作用越來越受到關注[4,5]。既往證據提示，婦女在懷孕期間會經歷雌激素、孕激素等激素水平急劇增加[6]，這些變化可能會打破或重塑雌激素和孕激素平衡狀態，繼而影響激素相關癌癥的發生[7,8]。生育史通常采用生育子女數量和首次生育時間進行測量，目前關注生育史與激素相關癌癥的流行病學研究的結果并不一致。部分研究表明首次生育年齡大是乳腺癌[9]和卵巢癌[10]的潛在危險因素，生育子女數量增加可降低乳腺癌[11]、卵巢癌[12]及子宮內膜癌[13]的發生風險；有研究卻認為首次生育年齡與乳腺癌[14]、卵巢癌[15]和子宮內膜癌[16]無關。生育史與某種激素相關癌癥的相關性已日漸被重視，在此基礎上，本研究擬進一步探討生育史與三種激素相關癌癥的因果關聯。
隨著全基因組關聯研究（genome-wide association study，GWAS）的發展，應運而生的孟德爾隨機化（Mendelian randomization，MR）研究能夠利用大樣本量的GWAS匯總數據進行因果推斷，為探討此問題提供了新機會。近期一項多變量MR研究顯示，生育子女數量增加會導致子宮內膜癌發生風險降低[17]。然而，該研究利用的GWAS數據未區分不孕與正常生育婦女。由于不孕與正常生育婦女在遺傳基礎和激素相關癌癥的發生風險等方面存在明顯不同[18,19]，如果不對其進行區分，可能會導致以下問題：首先，在研究中引入混雜偏倚；其次，使得該MR研究只能采用同一組工具變量（instrumental variable，IV）代表不孕與正常生育婦女的生育子女數量特征，從而降低MR估計的準確性，使結果難以解釋[20]。
一項2023年發布的生育子女數量GWAS數據，針對不孕與正常生育婦女分別進行了GWAS分析，為在不孕與正常生育婦女中，探討生育子女數量對激素相關癌癥的影響提供了可能。考慮到既往研究的不足，本研究擬以生育子女數量和首次生育年齡作為暴露因素，以乳腺癌、卵巢癌及子宮內膜癌這三種可能存在與激素相關的共同致癌機制的激素相關癌癥[21]作為結局，基于新的GWAS匯總數據并通過MR方法，全面地探討生育史與女性激素相關癌癥的因果關聯。
1 資料與方法
1.1 暴露數據
暴露因素為生育史，通過生育子女數量和首次生育年齡進行測量。生育子女數量指女性活產子女數量，在不孕婦女（指有不孕史且在問卷調查時仍無子女的女性）中為無子女（二分類變量，以正常生育婦女作為參照），在正常生育婦女中則為曾生育子女數量（連續型變量），其GWAS數據來自劍橋大學的Apollo數據庫（表1）[22]。首次生育年齡（連續性變量）指女性首次分娩的年齡，其GWAS數據來自GWAS Catalog數據庫[23]。
表1
本研究數據來源
1.2 結局數據
結局為三種女性激素相關癌癥，即乳腺癌、子宮內膜癌及卵巢癌。乳腺癌的GWAS數據[24]可在國際乳腺癌研究聯盟官網獲取；子宮內膜癌的GWAS數據來自GWAS Catalog數據庫[25]；上皮性卵巢癌的GWAS數據[26]可在國際卵巢癌研究聯盟官網獲取（表1）。
1.3 IV選擇
在MR中IV需滿足三個假設：與暴露密切相關（相關性假設）、獨立于研究中的潛在混雜因素（獨立性假設）及僅通過暴露與結局相關（排他性假設）。為滿足相關性假設，選擇與生育子女數量（無子女、曾生育子女數量）和首次生育年齡顯著相關（P<5×10?8）的單核苷酸多態性（single nucleotide polymorphism，SNP）作為候選IV。為滿足排他性假設，去除連鎖不平衡以及可能存在水平多效性影響的SNP（PhenoScanner 數據庫）。在分析過程中，去除回文SNP以及提示反向因果的SNP（MR Steiger過濾法[27]），以確保獲得有效的IV。如果SNP在結局數據中無法匹配，使用LDlink識別r2>0.8的替代SNP并進行匹配。此外，整合曾生育子女數量和首次生育年齡的IV集，去除連鎖不平衡后，作為多變量孟德爾隨機化（multivariable Mendelian randomization，MVMR）分析的IV集。
1.4 統計分析
1.4.1 單變量MR分析
本研究采用單變量MR方法，調查無子女、曾生育子女數量及首次生育年齡與女性激素相關癌癥的因果關聯。根據MR操作指南[28,29]的建議，本研究將采用乘法隨機效應的逆方差加權法（inverse-variance weighted，IVW）[30]作為主要分析方法，通過對每個SNP的Wald比值進行逆方差加權獲得效應估計值。相較其他方法，如果IV滿足不存在水平多效性的假設，IVW法能夠提供最準確的因果估計且擁有最高的統計功效。為證明主要分析結果的穩健性和可靠性，本研究還將采用三種基于不同的假設以獲得可靠的結果的敏感性分析方法：MR-PRESSO[31]、MR-Egger[32]和加權中位數[33]。
1.4.2 MVMR分析
由于既往研究提示生育子女數量與首次生育年齡相關[22]，本研究擬采用MVMR方法[34]，在正常生育婦女中，進一步調查曾生育子女數量、首次生育年齡對女性激素相關癌癥的直接因果效應。該方法可以通過考慮暴露因素之間的關聯，獲得各個暴露對結局的直接因果效應。
1.4.3 軟件信息
在R 軟件（4.2.3 版）中，采用TwoSampleMR R軟件包（0.5.6 版）進行單變量MR分析，采用MVMR R軟件包（0.3 版）進行MVMR分析。
1.5 可靠性檢驗
為檢驗相關性假設，本研究在單變量MR中使用F統計量，MVMR中使用條件F統計量，來評估存在弱IV偏倚的可能性。為檢驗排他性假設，研究通過MR-Egger回歸截距檢驗和MR-PRESSO檢驗來探索是否存在潛在水平多效性及其程度，并通過Cochran’s Q統計量來檢驗異質性程度。使用留一法評價單個SNP對暴露與結局關系的影響程度。
2 結果
2.1 IV選擇結果
通過研究流程（附件圖1），確定了3、11及33個SNP分別作為無子女、曾生育子女數量及首次生育年齡的候選IV（表2），并在分析過程中進一步去除了回文SNP、反向因果SNP以及沒有替代SNP的IV，以得到有效IV集。
表2
與生育史相關的SNP基本信息
2.2 單變量MR分析
與正常生育婦女相比，不孕婦女（無子女）的乳腺癌發生風險更高［OR=1.07，95%CI（1.05，1.09），P<0.01］，但子宮內膜癌和卵巢癌發生風險沒有明顯差異。此外，沒有觀察到曾生育子女數量和首次生育年齡與三種激素相關癌癥的因果關聯（圖1、圖2）。敏感性分析結果與IVW結果一致（附件圖2）。
圖1
單變量孟德爾隨機化分析結果（IVW法）
圖2
生育史與女性激素相關癌癥相關性的散點圖
a：無子女與乳腺癌；b：無子女與卵巢癌；c：無子女與子宮內膜癌；d：曾生育子女數量與乳腺癌；e：曾生育子女數量與卵巢癌；f：曾生育子女數量與子宮內膜癌；g：首次生育年齡與乳腺癌；h：首次生育年齡與卵巢癌；i：首次生育年齡與子宮內膜癌。
2.3 MVMR分析
在正常生育婦女中，考慮首次生育年齡的影響后，曾生育子女數量增加會導致乳腺癌發生風險降低［OR=0.61，95%CI（0.43，0.85），P<0.01］。然而，曾生育子女數量對卵巢癌和子宮內膜癌無直接因果效應。控制曾生育子女數量后的首次生育年齡對三種激素相關癌癥均無直接因果效應（表3）。
表3
多變量孟德爾隨機化分析結果
2.4 可靠性檢驗
在單變量MR中，SNP的F統計量范圍在29.8～49.6之間，表明受弱IV偏倚影響的可能性較小；在MVMR中，曾生育子女數量和首次生育年齡的條件F統計量在6.8～12.7之間，表明可能存在弱IV偏倚的影響；Cochran’s Q統計量、MR-Egger截距和MR-PRESSO全局檢驗提示，曾生育子女數量與子宮內膜癌以及首次生育年齡與子宮內膜癌的因果估計，可能受異質性和水平多效性的影響；其余的因果估計受異質性和水平多效性影響的可能性較小（表4）。
表4
使用不同方法評估異質性和水平多效性
3 討論
本研究結果表明，相比于正常婦女，不孕婦女（無子女）的乳腺癌發生風險更高。在正常生育婦女中，曾生育子女數量增加可能會降低乳腺癌發生風險。未發現首次生育年齡與激素相關癌癥以及生育子女數量與卵巢癌、子宮內膜癌存在因果關聯。首次生育年齡和曾生育子女數量與子宮內膜癌的關聯分析可能受到異質性和水平多效性影響。
相對于正常生育婦女，不孕婦女（無子女）面臨更高的乳腺癌風險。實驗研究表明，不孕癥患者往往存在激素代謝紊亂，伴隨較低的孕激素水平[35]。然而，無孕激素拮抗的雌激素可能促使乳腺癌發生[8,36]。本研究為此結論提供了基于大樣本人群的因果證據。一項基于歐洲婦女的大型隊列研究發現，不孕癥與乳腺癌的發生不存在關聯[37]。結論差異可能是由于這項隊列研究未將無子女和有子女的婦女區分開，導致其結果受到生育情況的影響。
正常生育婦女中，生育子女數量增加可能會導致乳腺癌發生風險降低。究其原因，可能是生育多個子女的婦女經歷多次懷孕和哺乳，這期間的停經減少了婦女暴露于高水平雌激素的時長[38]，而且由于泌乳需要，乳腺細胞趨于分化成熟，從而降低乳腺癌發生的風險[39]。一項2019年發表的日本隊列研究也發現，生育多個子女是乳腺癌發生風險的保護因素[40]，但該研究受限于隨訪數據較早（早于2000年）且未將不孕和正常生育婦女區分開。本研究在歐洲正常生育婦女中驗證了該結論，為生育子女數量與乳腺癌的關聯提供了更多證據。
首次生育年齡與乳腺癌的發生無關。一項利用英國生物銀行GWAS數據進行的MR研究發現[14]，首次生育年齡與乳腺癌發生無因果效應，與本研究結論一致。然而，一項1970年基于亞洲婦女的病例-對照研究提示，與未生育婦女相比，首次生育年齡低于34歲的婦女乳腺癌發生風險無明顯差異，首次生育年齡高于35歲的婦女面臨更高的乳腺癌發生風險[41]，提示首次生育年齡對乳腺癌發生的影響可能是非線性的，該關聯有待使用非線性方法進一步探究。此外，有研究者認為，乳腺癌發生的影響因素應為從月經初潮到首次生育的間隔時間，而非首次生育年齡[42,43]，該觀點尚待進一步確證。
生育子女數量與卵巢癌、子宮內膜癌可能無因果關聯。既往研究提示，生育多個子女可能降低卵巢癌[12]和子宮內膜癌[13]的發生風險，但觀察性研究潛在的選擇偏倚及殘余混雜等可能影響結果的可靠性。一項MR研究發現生育子女數量與子宮內膜癌有因果關聯，但該研究未將不孕癥婦女與正常生育婦女區分開，誤用IV[17]，從而導致結果不可靠。
為了確保結果的可靠性，本研究不僅采用了嚴格合理的IV篩選流程，還檢驗了MR的三個關鍵假設。盡管檢驗結果提示絕大部分的因果估計未受到明顯的異質性和水平多效性影響，敏感性分析結果進一步證明，即使存在異質性和水平多效性影響，本研究結果仍穩健且可靠。本研究存在一定的局限性：① 所使用GWAS研究為歐洲人群，限制了研究結論的外推；② 受限于數據可獲得性，研究未探討生育史與激素相關癌癥的潛在非線性關系，以及生育史與三種激素相關癌癥亞型的因果關系。
綜上所述，本研究首次采用單變量和多變量MR方法，利用新的GWAS匯總數據，在不孕和正常生育婦女中，為生育子女數量與乳腺癌的因果關系提供了更多證據，并提示適量生育有利于預防乳腺癌。
乳腺癌、卵巢癌及子宮內膜癌被稱為女性激素相關癌癥[1,2]。國際癌癥研究機構發布的全球癌癥數據[3]顯示，全球2020年女性激素相關癌癥新發病例約300萬例，占女性癌癥新發病例的三分之一；同年死亡病例約10萬例，占女性癌癥死亡病例的五分之一。
近年來，生育史在激素相關癌癥發生中的作用越來越受到關注[4,5]。既往證據提示，婦女在懷孕期間會經歷雌激素、孕激素等激素水平急劇增加[6]，這些變化可能會打破或重塑雌激素和孕激素平衡狀態，繼而影響激素相關癌癥的發生[7,8]。生育史通常采用生育子女數量和首次生育時間進行測量，目前關注生育史與激素相關癌癥的流行病學研究的結果并不一致。部分研究表明首次生育年齡大是乳腺癌[9]和卵巢癌[10]的潛在危險因素，生育子女數量增加可降低乳腺癌[11]、卵巢癌[12]及子宮內膜癌[13]的發生風險；有研究卻認為首次生育年齡與乳腺癌[14]、卵巢癌[15]和子宮內膜癌[16]無關。生育史與某種激素相關癌癥的相關性已日漸被重視，在此基礎上，本研究擬進一步探討生育史與三種激素相關癌癥的因果關聯。
隨著全基因組關聯研究（genome-wide association study，GWAS）的發展，應運而生的孟德爾隨機化（Mendelian randomization，MR）研究能夠利用大樣本量的GWAS匯總數據進行因果推斷，為探討此問題提供了新機會。近期一項多變量MR研究顯示，生育子女數量增加會導致子宮內膜癌發生風險降低[17]。然而，該研究利用的GWAS數據未區分不孕與正常生育婦女。由于不孕與正常生育婦女在遺傳基礎和激素相關癌癥的發生風險等方面存在明顯不同[18,19]，如果不對其進行區分，可能會導致以下問題：首先，在研究中引入混雜偏倚；其次，使得該MR研究只能采用同一組工具變量（instrumental variable，IV）代表不孕與正常生育婦女的生育子女數量特征，從而降低MR估計的準確性，使結果難以解釋[20]。
一項2023年發布的生育子女數量GWAS數據，針對不孕與正常生育婦女分別進行了GWAS分析，為在不孕與正常生育婦女中，探討生育子女數量對激素相關癌癥的影響提供了可能。考慮到既往研究的不足，本研究擬以生育子女數量和首次生育年齡作為暴露因素，以乳腺癌、卵巢癌及子宮內膜癌這三種可能存在與激素相關的共同致癌機制的激素相關癌癥[21]作為結局，基于新的GWAS匯總數據并通過MR方法，全面地探討生育史與女性激素相關癌癥的因果關聯。
1 資料與方法
1.1 暴露數據
暴露因素為生育史，通過生育子女數量和首次生育年齡進行測量。生育子女數量指女性活產子女數量，在不孕婦女（指有不孕史且在問卷調查時仍無子女的女性）中為無子女（二分類變量，以正常生育婦女作為參照），在正常生育婦女中則為曾生育子女數量（連續型變量），其GWAS數據來自劍橋大學的Apollo數據庫（表1）[22]。首次生育年齡（連續性變量）指女性首次分娩的年齡，其GWAS數據來自GWAS Catalog數據庫[23]。
表1
本研究數據來源
1.2 結局數據
結局為三種女性激素相關癌癥，即乳腺癌、子宮內膜癌及卵巢癌。乳腺癌的GWAS數據[24]可在國際乳腺癌研究聯盟官網獲取；子宮內膜癌的GWAS數據來自GWAS Catalog數據庫[25]；上皮性卵巢癌的GWAS數據[26]可在國際卵巢癌研究聯盟官網獲取（表1）。
1.3 IV選擇
在MR中IV需滿足三個假設：與暴露密切相關（相關性假設）、獨立于研究中的潛在混雜因素（獨立性假設）及僅通過暴露與結局相關（排他性假設）。為滿足相關性假設，選擇與生育子女數量（無子女、曾生育子女數量）和首次生育年齡顯著相關（P<5×10?8）的單核苷酸多態性（single nucleotide polymorphism，SNP）作為候選IV。為滿足排他性假設，去除連鎖不平衡以及可能存在水平多效性影響的SNP（PhenoScanner 數據庫）。在分析過程中，去除回文SNP以及提示反向因果的SNP（MR Steiger過濾法[27]），以確保獲得有效的IV。如果SNP在結局數據中無法匹配，使用LDlink識別r2>0.8的替代SNP并進行匹配。此外，整合曾生育子女數量和首次生育年齡的IV集，去除連鎖不平衡后，作為多變量孟德爾隨機化（multivariable Mendelian randomization，MVMR）分析的IV集。
1.4 統計分析
1.4.1 單變量MR分析
本研究采用單變量MR方法，調查無子女、曾生育子女數量及首次生育年齡與女性激素相關癌癥的因果關聯。根據MR操作指南[28,29]的建議，本研究將采用乘法隨機效應的逆方差加權法（inverse-variance weighted，IVW）[30]作為主要分析方法，通過對每個SNP的Wald比值進行逆方差加權獲得效應估計值。相較其他方法，如果IV滿足不存在水平多效性的假設，IVW法能夠提供最準確的因果估計且擁有最高的統計功效。為證明主要分析結果的穩健性和可靠性，本研究還將采用三種基于不同的假設以獲得可靠的結果的敏感性分析方法：MR-PRESSO[31]、MR-Egger[32]和加權中位數[33]。
1.4.2 MVMR分析
由于既往研究提示生育子女數量與首次生育年齡相關[22]，本研究擬采用MVMR方法[34]，在正常生育婦女中，進一步調查曾生育子女數量、首次生育年齡對女性激素相關癌癥的直接因果效應。該方法可以通過考慮暴露因素之間的關聯，獲得各個暴露對結局的直接因果效應。
1.4.3 軟件信息
在R 軟件（4.2.3 版）中，采用TwoSampleMR R軟件包（0.5.6 版）進行單變量MR分析，采用MVMR R軟件包（0.3 版）進行MVMR分析。
1.5 可靠性檢驗
為檢驗相關性假設，本研究在單變量MR中使用F統計量，MVMR中使用條件F統計量，來評估存在弱IV偏倚的可能性。為檢驗排他性假設，研究通過MR-Egger回歸截距檢驗和MR-PRESSO檢驗來探索是否存在潛在水平多效性及其程度，并通過Cochran’s Q統計量來檢驗異質性程度。使用留一法評價單個SNP對暴露與結局關系的影響程度。
2 結果
2.1 IV選擇結果
通過研究流程（附件圖1），確定了3、11及33個SNP分別作為無子女、曾生育子女數量及首次生育年齡的候選IV（表2），并在分析過程中進一步去除了回文SNP、反向因果SNP以及沒有替代SNP的IV，以得到有效IV集。
表2
與生育史相關的SNP基本信息
2.2 單變量MR分析
與正常生育婦女相比，不孕婦女（無子女）的乳腺癌發生風險更高［OR=1.07，95%CI（1.05，1.09），P<0.01］，但子宮內膜癌和卵巢癌發生風險沒有明顯差異。此外，沒有觀察到曾生育子女數量和首次生育年齡與三種激素相關癌癥的因果關聯（圖1、圖2）。敏感性分析結果與IVW結果一致（附件圖2）。
圖1
單變量孟德爾隨機化分析結果（IVW法）
圖2
生育史與女性激素相關癌癥相關性的散點圖
a：無子女與乳腺癌；b：無子女與卵巢癌；c：無子女與子宮內膜癌；d：曾生育子女數量與乳腺癌；e：曾生育子女數量與卵巢癌；f：曾生育子女數量與子宮內膜癌；g：首次生育年齡與乳腺癌；h：首次生育年齡與卵巢癌；i：首次生育年齡與子宮內膜癌。
2.3 MVMR分析
在正常生育婦女中，考慮首次生育年齡的影響后，曾生育子女數量增加會導致乳腺癌發生風險降低［OR=0.61，95%CI（0.43，0.85），P<0.01］。然而，曾生育子女數量對卵巢癌和子宮內膜癌無直接因果效應。控制曾生育子女數量后的首次生育年齡對三種激素相關癌癥均無直接因果效應（表3）。
表3
多變量孟德爾隨機化分析結果
2.4 可靠性檢驗
在單變量MR中，SNP的F統計量范圍在29.8～49.6之間，表明受弱IV偏倚影響的可能性較小；在MVMR中，曾生育子女數量和首次生育年齡的條件F統計量在6.8～12.7之間，表明可能存在弱IV偏倚的影響；Cochran’s Q統計量、MR-Egger截距和MR-PRESSO全局檢驗提示，曾生育子女數量與子宮內膜癌以及首次生育年齡與子宮內膜癌的因果估計，可能受異質性和水平多效性的影響；其余的因果估計受異質性和水平多效性影響的可能性較小（表4）。
表4
使用不同方法評估異質性和水平多效性
3 討論
本研究結果表明，相比于正常婦女，不孕婦女（無子女）的乳腺癌發生風險更高。在正常生育婦女中，曾生育子女數量增加可能會降低乳腺癌發生風險。未發現首次生育年齡與激素相關癌癥以及生育子女數量與卵巢癌、子宮內膜癌存在因果關聯。首次生育年齡和曾生育子女數量與子宮內膜癌的關聯分析可能受到異質性和水平多效性影響。
相對于正常生育婦女，不孕婦女（無子女）面臨更高的乳腺癌風險。實驗研究表明，不孕癥患者往往存在激素代謝紊亂，伴隨較低的孕激素水平[35]。然而，無孕激素拮抗的雌激素可能促使乳腺癌發生[8,36]。本研究為此結論提供了基于大樣本人群的因果證據。一項基于歐洲婦女的大型隊列研究發現，不孕癥與乳腺癌的發生不存在關聯[37]。結論差異可能是由于這項隊列研究未將無子女和有子女的婦女區分開，導致其結果受到生育情況的影響。
正常生育婦女中，生育子女數量增加可能會導致乳腺癌發生風險降低。究其原因，可能是生育多個子女的婦女經歷多次懷孕和哺乳，這期間的停經減少了婦女暴露于高水平雌激素的時長[38]，而且由于泌乳需要，乳腺細胞趨于分化成熟，從而降低乳腺癌發生的風險[39]。一項2019年發表的日本隊列研究也發現，生育多個子女是乳腺癌發生風險的保護因素[40]，但該研究受限于隨訪數據較早（早于2000年）且未將不孕和正常生育婦女區分開。本研究在歐洲正常生育婦女中驗證了該結論，為生育子女數量與乳腺癌的關聯提供了更多證據。
首次生育年齡與乳腺癌的發生無關。一項利用英國生物銀行GWAS數據進行的MR研究發現[14]，首次生育年齡與乳腺癌發生無因果效應，與本研究結論一致。然而，一項1970年基于亞洲婦女的病例-對照研究提示，與未生育婦女相比，首次生育年齡低于34歲的婦女乳腺癌發生風險無明顯差異，首次生育年齡高于35歲的婦女面臨更高的乳腺癌發生風險[41]，提示首次生育年齡對乳腺癌發生的影響可能是非線性的，該關聯有待使用非線性方法進一步探究。此外，有研究者認為，乳腺癌發生的影響因素應為從月經初潮到首次生育的間隔時間，而非首次生育年齡[42,43]，該觀點尚待進一步確證。
生育子女數量與卵巢癌、子宮內膜癌可能無因果關聯。既往研究提示，生育多個子女可能降低卵巢癌[12]和子宮內膜癌[13]的發生風險，但觀察性研究潛在的選擇偏倚及殘余混雜等可能影響結果的可靠性。一項MR研究發現生育子女數量與子宮內膜癌有因果關聯，但該研究未將不孕癥婦女與正常生育婦女區分開，誤用IV[17]，從而導致結果不可靠。
為了確保結果的可靠性，本研究不僅采用了嚴格合理的IV篩選流程，還檢驗了MR的三個關鍵假設。盡管檢驗結果提示絕大部分的因果估計未受到明顯的異質性和水平多效性影響，敏感性分析結果進一步證明，即使存在異質性和水平多效性影響，本研究結果仍穩健且可靠。本研究存在一定的局限性：① 所使用GWAS研究為歐洲人群，限制了研究結論的外推；② 受限于數據可獲得性，研究未探討生育史與激素相關癌癥的潛在非線性關系，以及生育史與三種激素相關癌癥亞型的因果關系。
綜上所述，本研究首次采用單變量和多變量MR方法，利用新的GWAS匯總數據，在不孕和正常生育婦女中，為生育子女數量與乳腺癌的因果關系提供了更多證據，并提示適量生育有利于預防乳腺癌。
