引用本文： 劉晨茜, 汪婭蓓, 汪悅. 女性生殖行為與類風濕性關節炎的因果關系：一項孟德爾隨機化研究. 中國循證醫學雜志, 2024, 24(10): 1149-1155. doi: 10.7507/1672-2531.202312120 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
類風濕性關節炎（rheumatoid arthritis，RA）是一種常見的慢性炎癥性自身免疫性疾病，其特征在于關節組織的異常增生和滑膜的炎癥。該病的癥狀和體征涵蓋關節疼痛、僵硬和腫脹等[1]。盡管對其進行了廣泛的研究，但至今對RA的確切根源仍尚存爭議。有流行病學研究顯示，RA在男女之間的發病情況呈現明顯差異。根據我國2019年的數據[2]，女性患RA的標化發病率為16.89/10萬，是男性患病率的2.5倍。性激素在RA的發病和發展過程中可能扮演一定角色[3]。據估計，約有3/4的女性RA患者在懷孕后癥狀得到一定程度的緩解，但在分娩后可能會出現癥狀的復發。然而，RA與女性生殖行為之間的因果關系至今仍不明確。因此，要明確這些生殖行為與RA之間的關聯，還需進一步研究。
在傳統流行病學研究中，存在多種方法可用于推斷病因與疾病之間的關聯，例如觀察性研究和實驗研究。然而，由于存在反向因果關系和混雜因素，觀察性研究常因固有設計所致偏倚，無法確定明確的因果關系[4]。孟德爾隨機化（Mendelian randomization，MR）作為一種新興的因果推斷方法，能夠克服觀察性研究的限制[5]。MR分析利用單核苷酸多態性（single nucleotide polymorphisms，SNP）作為遺傳工具變量（instrumental variables，IV），來評估相關暴露對結果的影響[6,7]。MR的最大優勢在于作為工具變量的SNP是隨機分布的，從而避免了潛在的混雜因素或反向因果關系的影響。然而，MR也可能受到標記物之間的多效性或連鎖不平衡（linkage disequilibrium，LD）的影響[8]。有效的IV必須滿足三個假設：① 作為IV的SNP與暴露（生殖行為）顯著相關；② 作為IV的SNP與暴露和結局之間的潛在混雜因素無關；③ 作為IV的SNP與結局（RA）沒有直接關聯，其影響僅通過生殖行為產生因果聯系。若IV與混雜因素相關，則與前述假設相矛盾，可能導致潛在的偏倚和錯誤結論。為衡量IV混雜因素之間的關聯，可通過雙向MR、多變量MR來糾正其對結果的影響。基于此，本研究采用雙向MR方法來評估女性生殖行為與RA之間的潛在因果關系。
1 資料與方法
1.1 研究設計
本研究進行了雙向MR和多變量MR分析。雙向MR分析旨在探討4種生殖行為對RA的影響。研究對象均限定為歐洲血統，這在一定程度上減少了人口分層的偏倚。利用多變量MR來調整吸煙行為和肥胖對結局風險的直接影響。
本研究選取4種生殖行為包括初潮、絕經、首次妊娠年齡和末次妊娠年齡作為暴露因素，RA為結局指標。
1.2 數據來源
本研究所使用的GWAS匯總數據來自大型公開可檢索的Ieu Open GWAS項目數據庫。初潮和絕經的匯總統計數據分別涵蓋了252 514和69 360名參與者[9,10]。首次妊娠年齡的GWAS數據來自Mills等[11]的研究，包含542 901名個體。末次妊娠年齡數據則來自于UK Biobank[12]，樣本量為170 248名個體。有關RA的GWAS匯總數據來自Finngen聯盟的第九輪分析[13]。RA病例樣本量包括242 675名個體，其中包含2 813名RA患者和240 862名對照者。見表1。
表1
樣本數據集的基本特征
在多變量MR研究中，身體質量指數（body mass index，BMI）的GWAS數據來自于UK Biobank，樣本量為461 460名個體[12]。吸煙行為的GWAS數據則源自Liu等[14]在Nature genetics發表的Meta分析，包括337 334名參與者。
1.3 IV的選擇
與暴露和結局相關的IV應符合以下要求：① 全基因組意義閾值為（P<5×10?8）；② 連鎖不平衡（r2<0.001，10 000 kb），去除連鎖不平衡的SNP；③ 對來自千人基因組計劃的歐洲血統樣本進行了r2值的估計，為減少弱工具變量的影響，單獨計算了每個SNP的F統計量，并過濾了F統計量小于10的弱工具。
1.4 統計分析
有研究表明，當不存在水平多效性和異質性時，逆方差加權法（inverse variance weighted，IVW）被認為是最穩定和準確的因果關系方法[15]，通常作為MR分析的首選統計方法[16]。在檢測到異質性的情況下，可采用隨機效應模型進行分析。此外，還可采用加權中位數（weighted median，WME）、基于加權模型的方法（weighted mode，WM）、MR-Egger回歸模型和簡單眾數法（simple mode，SM）四種互補方法，以評估結果的穩健性。多效性對WME模型的影響較小，當至少有50%的權重來自有效的IV時，WME模型的結果仍然是無偏倚的[17]。SM模型將單個的SNP形成聚類，將因果效應估計值定為最大SNP簇的因果效應估計值。WM使用相同的過程，但為每個SNP分配權重。MR-Egger方法將平均多效性效應估計為截距，允許所有遺傳變異都具有多效性，但其結果可能不夠精確[18]。
作為兩樣本MR的延伸，本研究采用了基于IVW的多變量MR。以探究多種風險因素對RA風險的因果影響[19]。研究的目標是證明女性生殖行為對RA風險的直接影響是否獨立于BMI和吸煙行為，并排除其可能介導的影響。本研究還采用了反向MR分析，以推斷在正向MR分析中已識別的女性生殖行為與RA之間是否存在反向因果關系。在多效性的鑒定和校正中，本研究采用了MR-PRESSO方法，通過逐步刪除SNP，然后對未被判斷為異質的SNP執行IVW法[20]。采用Cochran’s Q統計量來評估每個SNP的異質性[21]。采用留一法進行敏感性分析以評估MR對特定SNP的依賴性[22]。采用漏斗圖進行發表偏倚檢測。本研究所有統計分析使用R 4.3.0、Mendelian Randomization 0.9.0和TwoSample MR 0.5.7軟件包進行。
2 結果
2.1 IV信息
根據篩選標準，本研究包含了4個女性生殖行為的IV，結果顯示每個IV的F統計量均超過了10，這表明在研究中不存在弱工具變量。
2.2 兩樣本MR研究
使用Cochran’s Q檢驗檢測IV的異質性，P>0.05，可認為IV間不存在異質性，主要使用IVW進行因果關系的探討；反之，使用隨機效應模型。根據圖1所示，首次妊娠年齡和末次妊娠年齡與RA存在負相關的因果關系，而其他生殖行為則未顯示出因果關系。
圖1
女性生殖行為和類風濕性關節炎因果關系的孟德爾隨機化分析
在首次妊娠年齡與RA的關聯研究中，從首次妊娠年齡的GWAS中提取67個顯著相關水平（P<5×10?8）和連鎖不平衡（r2<0.001，10 000 kb）的SNP，并與RA的數據集進行了合并。經過篩選，刪除了11個回文SNP，并進行了MR-PRESSO分析以檢測離群值，結果發現一個離群值。SNP的F統計量為29.69～143.75。最終納入50個SNP進行MR分析。5種統計方法顯示了相似的趨勢，總體效應方向一致，表現為負相關。MR-Egger、WME、IVW、SM、WM的結果分別為［OR=0.74，95%CI（0.55，1.00），P=0.056］、［OR=0.89，95%CI（0.81，0.98），P=0.019］、［OR=0.91，95%CI（0.85，0.98），P=0.011］、［OR=0.84，95%CI（0.66，1.06），P=0.141］、［OR=0.84，95%CI（0.70，1.00），P=0.060］，結果表明女性首次妊娠年齡可能是RA的保護因素。
另外，在末次妊娠年齡與RA的關聯研究中，從末次妊娠年齡的GWAS中提取6個顯著相關水平（P<5×10?8）和連鎖不平衡（r2<0.001，10 000 kb）的SNP，并與RA的數據集進行了合并。經過篩選，無回文SNP，無MR-PRESSO離群值，SNP的F統計量為31.36～74.46。最終納入6個SNP進行MR分析。5種統計方法顯示了一致的結果，總體效應方向也為負相關。具體來說，IVW方法的統計學結果呈現顯著性。MR-Egger、WME、IVW、SM、WM的結果分別為［OR=0.13，95%CI（0.01，1.31），P=0.159］、［OR=0.55，95%CI（0.28，1.06），P=0.074］、［OR=0.54，95%CI（0.31，0.93），P=0.026］、［OR=0.55，95%CI（0.21，1.48），P=0.291］、［OR=0.48，95%CI（0.20，1.04），P=0.121］，結果表明女性末次妊娠年齡可能同樣是RA的保護因素。
2.3 敏感性分析
如表2所示，首次妊娠年齡與末次妊娠年齡不存在水平多效性［P（首次妊娠年齡-RA）=0.169、P（末次妊娠年齡-RA）=0.283］。Cochran’s Q檢驗結果表明女性妊娠行為與RA的異質性較小。MR-PRESSO多效性測試未能檢測到離群SNP，這表明所選擇的工具變量對于與RA的因果關系的影響相對可靠。如附件圖1所示，留一法結果表明，即便消除任何一個SNP，也未見對因果相關的估計造成顯著影響，這顯示MR分析結果具有穩健性。在漏斗圖中，呈現的因果效應分布也基本對稱，未顯示出明顯的偏倚，見附件圖2。
表2
兩樣本孟德爾隨機化研究的敏感性分析
2.4 反向MR分析結果
如圖2所示，通過對女性生殖行為及RA進行反向MR分析，發現首次妊娠年齡與RA間存在正向因果關系［OR=1.07，95%CI（1.02，1.11），P=0.001］，末次妊娠年齡結果顯示與RA間不存在因果關系。附件表1結果顯示，反向MR結果敏感性分析均未發現存在異質性或水平多效性，且無離群值。
圖2
女性生殖行為和類風濕性關節炎因果關系的反向孟德爾隨機化分析
2.5 多變量MR研究
如圖3所示，考慮到BMI和吸煙行為的影響后，我們對女性生殖行為進行了多變量MR分析。結果表明，女性首次生殖年齡與RA風險仍然存在負向因果關系［OR=0.88，95%CI（0.80，0.97），P=0.010］。此外，女性末次生殖年齡也與RA風險呈負向因果關系［OR=0.68，95%CI（0.48，0.97），P=0.033］。然而，初潮和絕經的結果則無明顯的關系。
圖3
女性生殖行為和類風濕性關節炎因果關系的多變量孟德爾隨機化分析
3 討論
本研究采用雙向MR方法，探討了女性4種生殖行為特征與RA之間的關系。并通過應用多變量MR方法剔除了可能潛在的混雜因素（BMI和吸煙行為），從而提高了結果的準確性和可信度。結果表明，在遺傳水平上，女性妊娠年齡與RA有明顯因果關系，而初潮和絕經與RA無因果關系。妊娠年齡與RA發病風險負相關。反向MR分析顯示，首次妊娠年齡與RA發病正相關，末次妊娠年齡與RA無因果關系。多變量MR分析也證實，妊娠年齡是RA的保護因素。總之，不論是首次還是末次懷孕，妊娠均可能對RA具有保護作用。
近年來，關于月經和RA之間的關系一直存在爭議。目前的數據表明初潮與RA的疾病進展和嚴重程度之間關系不明顯[23]。然而，針對絕經前后的RA發病情況，某些數據顯示55～64歲的女性患病率最高[24]。這些現象引發了一種假設，即女性激素在RA疾病發展中可能扮演著重要角色[25]。更年期是女性生命中一個關鍵的生理轉變階段，絕經的開始與激素水平下降密切相關，被認為是導致RA發病率增加的一個推動因素[26]。Alpizar-Rodriguez等[27]的研究表明，卵巢功能急劇下降可能有助于與RA相關的自身免疫疾病的發展。激素水平變化被認為可能是絕經前后某些疾病演變的觸發因素[28]。過去的研究表明，觸發RA，特別是在絕經前的女性，可能與雌激素受體的多態性有關[29]。RA與性激素平衡的改變有關，其特點是雌激素含量較高，而雄激素含量較低[30]。然而，也有研究認為性激素的變化不足以解釋初潮對RA的影響，而不同年齡可能是更具解釋力的因素。例如，Kobak等[31]進行了年齡較小和較大RA患者的疾病進展和表現的比較，結果顯示，相對于年輕患者，老年患者在發病時更容易出現急性發作、全身癥狀，更頻繁地累及大關節，但類風濕因子陽性率降低。多數研究表明，年齡是影響疾病嚴重程度的一個因素。Kuiper等[32]確認了發病年齡較大與疾病嚴重程度增加之間的直接關系。Pawlowska等[33]的研究報告稱，隨著年齡增長，由于CD4+標志物的激活增加，疾病嚴重程度也會增加。而Kobak等[31]則指出，老年人患RA時，疾病嚴重程度更高，這與Camacho等[34]的研究一致。這些研究結果表明，隨著年齡增長，RA的表現和進展趨于加重。與初潮相比，絕經后RA的發病率增加，這一現象似乎更能說明年齡與RA之間的關聯性。
妊娠期間RA癥狀自然緩解的現象最早由Philip Hench于1938年首次描述[35]。在20世紀80年代之前的數十年間，約有63%～90%的患者觀察到了妊娠對疾病的有益影響[36-38]。然而，隨著自20世紀90年代以來，對RA疾病治療的新方法的普及，更多的RA患者能夠在疾病活動較低的情況下懷孕[39,40]，因此，懷孕期間RA改善的比例已低于過去的水平，目前大約在48%～65%之間[41,42]。妊娠期間RA患者疾病活動的自然改善，暗示促炎和抗炎機制在妊娠期間重新達到平衡狀態。此外，胎兒抗原以及高水平的雌激素、孕激素和人絨毛膜促性腺激素，是誘導這種有益免疫調節的重要因素。隨后，胎兒-母體界面出現了先天性和適應性免疫系統的變化，并在全身誘導出一種耐受性環境。因此，妊娠期間RA癥狀的改善可能是與妊娠相關的免疫調節的一種附帶現象。
本研究采用了MR研究方法，獲得了一系列可靠的結果。首先，與觀察性研究和RCT相比，MR分析具有避免混雜因素、節省時間和資源的優勢；其次，本研究沒有觀察到潛在的水平多效性，這加強了結果的可信度；最后，本研究還進行了反向MR和多變量MR分析以進一步驗證結果的可靠性。然而，本研究也存在一些限制。首先，生殖行為是一種性別特異性變量，但RA、吸煙和BMI的GWAS并不僅限于女性。其次，研究數據僅涉及歐洲人群，限制了結果的泛化性。另外，盡管已采取措施來識別和消除異常變異，但像所有已發表的MR研究一樣，不能完全排除未觀察到的多效性對結果的潛在影響[43]。在MR分析中，每種方法都有其優缺點，本研究采用了5種基于不同假設的方法，可能導致結果的不一致性，進而使研究的結論顯得模糊[44]。
綜上所述，該研究采用MR方法，結果表明妊娠年齡可能與RA發病風險負相關，初潮和絕經與RA無因果關系。
類風濕性關節炎（rheumatoid arthritis，RA）是一種常見的慢性炎癥性自身免疫性疾病，其特征在于關節組織的異常增生和滑膜的炎癥。該病的癥狀和體征涵蓋關節疼痛、僵硬和腫脹等[1]。盡管對其進行了廣泛的研究，但至今對RA的確切根源仍尚存爭議。有流行病學研究顯示，RA在男女之間的發病情況呈現明顯差異。根據我國2019年的數據[2]，女性患RA的標化發病率為16.89/10萬，是男性患病率的2.5倍。性激素在RA的發病和發展過程中可能扮演一定角色[3]。據估計，約有3/4的女性RA患者在懷孕后癥狀得到一定程度的緩解，但在分娩后可能會出現癥狀的復發。然而，RA與女性生殖行為之間的因果關系至今仍不明確。因此，要明確這些生殖行為與RA之間的關聯，還需進一步研究。
在傳統流行病學研究中，存在多種方法可用于推斷病因與疾病之間的關聯，例如觀察性研究和實驗研究。然而，由于存在反向因果關系和混雜因素，觀察性研究常因固有設計所致偏倚，無法確定明確的因果關系[4]。孟德爾隨機化（Mendelian randomization，MR）作為一種新興的因果推斷方法，能夠克服觀察性研究的限制[5]。MR分析利用單核苷酸多態性（single nucleotide polymorphisms，SNP）作為遺傳工具變量（instrumental variables，IV），來評估相關暴露對結果的影響[6,7]。MR的最大優勢在于作為工具變量的SNP是隨機分布的，從而避免了潛在的混雜因素或反向因果關系的影響。然而，MR也可能受到標記物之間的多效性或連鎖不平衡（linkage disequilibrium，LD）的影響[8]。有效的IV必須滿足三個假設：① 作為IV的SNP與暴露（生殖行為）顯著相關；② 作為IV的SNP與暴露和結局之間的潛在混雜因素無關；③ 作為IV的SNP與結局（RA）沒有直接關聯，其影響僅通過生殖行為產生因果聯系。若IV與混雜因素相關，則與前述假設相矛盾，可能導致潛在的偏倚和錯誤結論。為衡量IV混雜因素之間的關聯，可通過雙向MR、多變量MR來糾正其對結果的影響。基于此，本研究采用雙向MR方法來評估女性生殖行為與RA之間的潛在因果關系。
1 資料與方法
1.1 研究設計
本研究進行了雙向MR和多變量MR分析。雙向MR分析旨在探討4種生殖行為對RA的影響。研究對象均限定為歐洲血統，這在一定程度上減少了人口分層的偏倚。利用多變量MR來調整吸煙行為和肥胖對結局風險的直接影響。
本研究選取4種生殖行為包括初潮、絕經、首次妊娠年齡和末次妊娠年齡作為暴露因素，RA為結局指標。
1.2 數據來源
本研究所使用的GWAS匯總數據來自大型公開可檢索的Ieu Open GWAS項目數據庫。初潮和絕經的匯總統計數據分別涵蓋了252 514和69 360名參與者[9,10]。首次妊娠年齡的GWAS數據來自Mills等[11]的研究，包含542 901名個體。末次妊娠年齡數據則來自于UK Biobank[12]，樣本量為170 248名個體。有關RA的GWAS匯總數據來自Finngen聯盟的第九輪分析[13]。RA病例樣本量包括242 675名個體，其中包含2 813名RA患者和240 862名對照者。見表1。
表1
樣本數據集的基本特征
在多變量MR研究中，身體質量指數（body mass index，BMI）的GWAS數據來自于UK Biobank，樣本量為461 460名個體[12]。吸煙行為的GWAS數據則源自Liu等[14]在Nature genetics發表的Meta分析，包括337 334名參與者。
1.3 IV的選擇
與暴露和結局相關的IV應符合以下要求：① 全基因組意義閾值為（P<5×10?8）；② 連鎖不平衡（r2<0.001，10 000 kb），去除連鎖不平衡的SNP；③ 對來自千人基因組計劃的歐洲血統樣本進行了r2值的估計，為減少弱工具變量的影響，單獨計算了每個SNP的F統計量，并過濾了F統計量小于10的弱工具。
1.4 統計分析
有研究表明，當不存在水平多效性和異質性時，逆方差加權法（inverse variance weighted，IVW）被認為是最穩定和準確的因果關系方法[15]，通常作為MR分析的首選統計方法[16]。在檢測到異質性的情況下，可采用隨機效應模型進行分析。此外，還可采用加權中位數（weighted median，WME）、基于加權模型的方法（weighted mode，WM）、MR-Egger回歸模型和簡單眾數法（simple mode，SM）四種互補方法，以評估結果的穩健性。多效性對WME模型的影響較小，當至少有50%的權重來自有效的IV時，WME模型的結果仍然是無偏倚的[17]。SM模型將單個的SNP形成聚類，將因果效應估計值定為最大SNP簇的因果效應估計值。WM使用相同的過程，但為每個SNP分配權重。MR-Egger方法將平均多效性效應估計為截距，允許所有遺傳變異都具有多效性，但其結果可能不夠精確[18]。
作為兩樣本MR的延伸，本研究采用了基于IVW的多變量MR。以探究多種風險因素對RA風險的因果影響[19]。研究的目標是證明女性生殖行為對RA風險的直接影響是否獨立于BMI和吸煙行為，并排除其可能介導的影響。本研究還采用了反向MR分析，以推斷在正向MR分析中已識別的女性生殖行為與RA之間是否存在反向因果關系。在多效性的鑒定和校正中，本研究采用了MR-PRESSO方法，通過逐步刪除SNP，然后對未被判斷為異質的SNP執行IVW法[20]。采用Cochran’s Q統計量來評估每個SNP的異質性[21]。采用留一法進行敏感性分析以評估MR對特定SNP的依賴性[22]。采用漏斗圖進行發表偏倚檢測。本研究所有統計分析使用R 4.3.0、Mendelian Randomization 0.9.0和TwoSample MR 0.5.7軟件包進行。
2 結果
2.1 IV信息
根據篩選標準，本研究包含了4個女性生殖行為的IV，結果顯示每個IV的F統計量均超過了10，這表明在研究中不存在弱工具變量。
2.2 兩樣本MR研究
使用Cochran’s Q檢驗檢測IV的異質性，P>0.05，可認為IV間不存在異質性，主要使用IVW進行因果關系的探討；反之，使用隨機效應模型。根據圖1所示，首次妊娠年齡和末次妊娠年齡與RA存在負相關的因果關系，而其他生殖行為則未顯示出因果關系。
圖1
女性生殖行為和類風濕性關節炎因果關系的孟德爾隨機化分析
在首次妊娠年齡與RA的關聯研究中，從首次妊娠年齡的GWAS中提取67個顯著相關水平（P<5×10?8）和連鎖不平衡（r2<0.001，10 000 kb）的SNP，并與RA的數據集進行了合并。經過篩選，刪除了11個回文SNP，并進行了MR-PRESSO分析以檢測離群值，結果發現一個離群值。SNP的F統計量為29.69～143.75。最終納入50個SNP進行MR分析。5種統計方法顯示了相似的趨勢，總體效應方向一致，表現為負相關。MR-Egger、WME、IVW、SM、WM的結果分別為［OR=0.74，95%CI（0.55，1.00），P=0.056］、［OR=0.89，95%CI（0.81，0.98），P=0.019］、［OR=0.91，95%CI（0.85，0.98），P=0.011］、［OR=0.84，95%CI（0.66，1.06），P=0.141］、［OR=0.84，95%CI（0.70，1.00），P=0.060］，結果表明女性首次妊娠年齡可能是RA的保護因素。
另外，在末次妊娠年齡與RA的關聯研究中，從末次妊娠年齡的GWAS中提取6個顯著相關水平（P<5×10?8）和連鎖不平衡（r2<0.001，10 000 kb）的SNP，并與RA的數據集進行了合并。經過篩選，無回文SNP，無MR-PRESSO離群值，SNP的F統計量為31.36～74.46。最終納入6個SNP進行MR分析。5種統計方法顯示了一致的結果，總體效應方向也為負相關。具體來說，IVW方法的統計學結果呈現顯著性。MR-Egger、WME、IVW、SM、WM的結果分別為［OR=0.13，95%CI（0.01，1.31），P=0.159］、［OR=0.55，95%CI（0.28，1.06），P=0.074］、［OR=0.54，95%CI（0.31，0.93），P=0.026］、［OR=0.55，95%CI（0.21，1.48），P=0.291］、［OR=0.48，95%CI（0.20，1.04），P=0.121］，結果表明女性末次妊娠年齡可能同樣是RA的保護因素。
2.3 敏感性分析
如表2所示，首次妊娠年齡與末次妊娠年齡不存在水平多效性［P（首次妊娠年齡-RA）=0.169、P（末次妊娠年齡-RA）=0.283］。Cochran’s Q檢驗結果表明女性妊娠行為與RA的異質性較小。MR-PRESSO多效性測試未能檢測到離群SNP，這表明所選擇的工具變量對于與RA的因果關系的影響相對可靠。如附件圖1所示，留一法結果表明，即便消除任何一個SNP，也未見對因果相關的估計造成顯著影響，這顯示MR分析結果具有穩健性。在漏斗圖中，呈現的因果效應分布也基本對稱，未顯示出明顯的偏倚，見附件圖2。
表2
兩樣本孟德爾隨機化研究的敏感性分析
2.4 反向MR分析結果
如圖2所示，通過對女性生殖行為及RA進行反向MR分析，發現首次妊娠年齡與RA間存在正向因果關系［OR=1.07，95%CI（1.02，1.11），P=0.001］，末次妊娠年齡結果顯示與RA間不存在因果關系。附件表1結果顯示，反向MR結果敏感性分析均未發現存在異質性或水平多效性，且無離群值。
圖2
女性生殖行為和類風濕性關節炎因果關系的反向孟德爾隨機化分析
2.5 多變量MR研究
如圖3所示，考慮到BMI和吸煙行為的影響后，我們對女性生殖行為進行了多變量MR分析。結果表明，女性首次生殖年齡與RA風險仍然存在負向因果關系［OR=0.88，95%CI（0.80，0.97），P=0.010］。此外，女性末次生殖年齡也與RA風險呈負向因果關系［OR=0.68，95%CI（0.48，0.97），P=0.033］。然而，初潮和絕經的結果則無明顯的關系。
圖3
女性生殖行為和類風濕性關節炎因果關系的多變量孟德爾隨機化分析
3 討論
本研究采用雙向MR方法，探討了女性4種生殖行為特征與RA之間的關系。并通過應用多變量MR方法剔除了可能潛在的混雜因素（BMI和吸煙行為），從而提高了結果的準確性和可信度。結果表明，在遺傳水平上，女性妊娠年齡與RA有明顯因果關系，而初潮和絕經與RA無因果關系。妊娠年齡與RA發病風險負相關。反向MR分析顯示，首次妊娠年齡與RA發病正相關，末次妊娠年齡與RA無因果關系。多變量MR分析也證實，妊娠年齡是RA的保護因素。總之，不論是首次還是末次懷孕，妊娠均可能對RA具有保護作用。
近年來，關于月經和RA之間的關系一直存在爭議。目前的數據表明初潮與RA的疾病進展和嚴重程度之間關系不明顯[23]。然而，針對絕經前后的RA發病情況，某些數據顯示55～64歲的女性患病率最高[24]。這些現象引發了一種假設，即女性激素在RA疾病發展中可能扮演著重要角色[25]。更年期是女性生命中一個關鍵的生理轉變階段，絕經的開始與激素水平下降密切相關，被認為是導致RA發病率增加的一個推動因素[26]。Alpizar-Rodriguez等[27]的研究表明，卵巢功能急劇下降可能有助于與RA相關的自身免疫疾病的發展。激素水平變化被認為可能是絕經前后某些疾病演變的觸發因素[28]。過去的研究表明，觸發RA，特別是在絕經前的女性，可能與雌激素受體的多態性有關[29]。RA與性激素平衡的改變有關，其特點是雌激素含量較高，而雄激素含量較低[30]。然而，也有研究認為性激素的變化不足以解釋初潮對RA的影響，而不同年齡可能是更具解釋力的因素。例如，Kobak等[31]進行了年齡較小和較大RA患者的疾病進展和表現的比較，結果顯示，相對于年輕患者，老年患者在發病時更容易出現急性發作、全身癥狀，更頻繁地累及大關節，但類風濕因子陽性率降低。多數研究表明，年齡是影響疾病嚴重程度的一個因素。Kuiper等[32]確認了發病年齡較大與疾病嚴重程度增加之間的直接關系。Pawlowska等[33]的研究報告稱，隨著年齡增長，由于CD4+標志物的激活增加，疾病嚴重程度也會增加。而Kobak等[31]則指出，老年人患RA時，疾病嚴重程度更高，這與Camacho等[34]的研究一致。這些研究結果表明，隨著年齡增長，RA的表現和進展趨于加重。與初潮相比，絕經后RA的發病率增加，這一現象似乎更能說明年齡與RA之間的關聯性。
妊娠期間RA癥狀自然緩解的現象最早由Philip Hench于1938年首次描述[35]。在20世紀80年代之前的數十年間，約有63%～90%的患者觀察到了妊娠對疾病的有益影響[36-38]。然而，隨著自20世紀90年代以來，對RA疾病治療的新方法的普及，更多的RA患者能夠在疾病活動較低的情況下懷孕[39,40]，因此，懷孕期間RA改善的比例已低于過去的水平，目前大約在48%～65%之間[41,42]。妊娠期間RA患者疾病活動的自然改善，暗示促炎和抗炎機制在妊娠期間重新達到平衡狀態。此外，胎兒抗原以及高水平的雌激素、孕激素和人絨毛膜促性腺激素，是誘導這種有益免疫調節的重要因素。隨后，胎兒-母體界面出現了先天性和適應性免疫系統的變化，并在全身誘導出一種耐受性環境。因此，妊娠期間RA癥狀的改善可能是與妊娠相關的免疫調節的一種附帶現象。
本研究采用了MR研究方法，獲得了一系列可靠的結果。首先，與觀察性研究和RCT相比，MR分析具有避免混雜因素、節省時間和資源的優勢；其次，本研究沒有觀察到潛在的水平多效性，這加強了結果的可信度；最后，本研究還進行了反向MR和多變量MR分析以進一步驗證結果的可靠性。然而，本研究也存在一些限制。首先，生殖行為是一種性別特異性變量，但RA、吸煙和BMI的GWAS并不僅限于女性。其次，研究數據僅涉及歐洲人群，限制了結果的泛化性。另外，盡管已采取措施來識別和消除異常變異，但像所有已發表的MR研究一樣，不能完全排除未觀察到的多效性對結果的潛在影響[43]。在MR分析中，每種方法都有其優缺點，本研究采用了5種基于不同假設的方法，可能導致結果的不一致性，進而使研究的結論顯得模糊[44]。
綜上所述，該研究采用MR方法，結果表明妊娠年齡可能與RA發病風險負相關，初潮和絕經與RA無因果關系。
