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基于孟德尔随机化分析全身炎症因子与肝癌发生风险的因果关系

发表时间:2024年09月04日阅读:161次 下载:74次 下载 手机版

作者: 李欣雨 1, 2 聂多锐 1 肖婷芬 1, 2 曹俊 1, 2 王志琪 1, 2 徐菲 1, 2 陈畅 1

作者单位: 1. 湖南中医药大学药学院(长沙 410208) 2. 湖南中医药大学中药学国家一流专业建设点(长沙 410208)

关键词: 炎症因子 肝癌 孟德尔随机化分析 GWAS

DOI: 10.12173/j.issn.1004-4337.202405145

基金项目: 湖南省教育厅优秀青年项目(23B0392);湖南省中医药科研课题一般项目(B2023010);湖南中医药大学2023年度大学本科生科研创新基金项目(2023BKS116);湖南中医药大学校级科研项目(Z2023YYJJ08)

引用格式: 李欣雨, 聂多锐, 肖婷芬, 曹俊, 王志琪, 徐菲, 陈畅. 基于孟德尔随机化分析全身炎症因子与肝癌发生风险的因果关系[J]. 数理医药学杂志, 2024, 37(8): 592-599. DOI: 10.12173/j.issn.1004-4337.202405001

Li XY, Nie DR, Xiao TF, Cao J, Wang ZQ, Xu F, Chen C. Causal association between systemic inflammatory factors and the risk of hepatocellular carcinoma based on Mendelian randomization[J]. Journal of Mathematical Medicine, 2024, 37(8): 592-599. DOI: 10.12173/j.issn.1004-4337.202405001[Article in Chinese]

摘要| Abstract

目的  探究全身炎症因子与肝癌发生风险之间的因果关系。

方法  本研究基于公开的全基因组关联研究(genome-wide association study,GWAS)数据库,以41个全身炎症因子为暴露因素,数据来源于一项样本量为8 293人的芬兰研究;以肝癌为结局变量,数据来源于芬兰数据库(FINNGen)。分别采用逆方差加权法(inverse variance weighted,IVW)、MR-Egger、加权中位数(weighted median estimator,WME)、加权模式法(weighted mode,WM)进行两样本孟德尔随机化分析,采用MR-Egger回归进行多效性分析,利用Cochran's Q检验进行异质性分析,采用“留一法”进行敏感性分析。

结果  两样本孟德尔随机化分析的IVW法结果显示,肿瘤坏死因子相关凋亡诱导配体(TNF-related apoptosis-inducing ligand,TRAIL)水平(OR=0.77,95%CI:0.61~0.97,P=0.025)、巨噬细胞集落刺激因子(macrophage-stimulating factor,MCSF)水平(OR=0.69,95%CI:0.50~0.95,P=0.024)和白细胞介素-18(interleukin-18,IL-18)水平(OR=0.77,95%CI:0.61~0.97,P=0.026)与肝癌发生风险呈负相关关系。

结论  TRAIL、IL-18、MCSF与肝癌存在潜在的负向因果关联,可能为肝癌的保护因素。

全文| Full-text

肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC,简称肝癌)是一种常见的消化道恶性肿瘤,具有发病隐匿、进展迅速、治疗效果不佳、预后极差的特点,死亡率居全球第三[1]。HCC的高致死率对人类健康构成严重威胁,因此寻找针对HCC的有效治疗方法已成为当前医学领域面临的重大挑战。

炎症因子是一种由免疫细胞和组织细胞分泌的蛋白质分子,可通过细胞之间的信息交流来调节机体的免疫和炎症反应。根据炎症因子不同的免疫调节作用,可将其分为促炎细胞因子和抗炎细胞因子[2]。Virchow于1863年首次阐述了炎症在癌症发展中的潜在作用:炎症细胞会浸润肿瘤细胞,并且慢性炎症与肿瘤间存在密切的相关性[3]。在肿瘤形成的早期,炎症细胞与促炎细胞因子作为启动因子显著影响肿瘤的发生与生长[4],因此炎症因子在HCC的发生、侵袭和转移过程中发挥着重要作用。研究表明,HCC患者白细胞介素-1β(interleukin -1beta,IL-1β)、单核细胞趋化蛋白1(monocyte chemoattractant protein 1,MCP-1)、转化生长因子-β(transforming growth factors-β,TGF-β)[5]、白细胞介素-22(interleukin-22,IL-22)[6]的表达水平升高,而白细胞介素-12(interleukin-12,IL-12)[7]、白细胞介素-36(interleukin-36,IL-36)[8]表达水平降低。然而,由于既往相关研究的样本量较小,统计效力受限,不同炎症因子与HCC之间的因果关系有待验证。

孟德尔随机化(Mendelian randomization,MR)以遗传变异为工具变量来估计和量化表型与结局间的因果关系,具有样本量大、能够免受混杂及其他因素的影响等优点[9]。本研究采用两样本MR分析法对全身炎症因子与HCC的因果关系进行验证,为预防及治疗HCC提供有力的循证依据。

1 资料与方法

1.1 研究设计

以41个全身炎症因子为暴露因素,与41个炎症因子相关的单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms,SNPs)作为MR分析的工具变量(instrumental variables,IVs),以HCC为结局变量,运用两样本MR分析的方法进行因果分析。MR分析中选择的IVs必须满足以下3个假设:①IVs与暴露因素显著相关;②IVs只能通过暴露因素影响结局,对结局无直接影响;③IVs在暴露因素与结局的关联性中无混杂因素[10],见图1。

  • 图1 两样本MR分析研究示意图
    Figure 1.Schematic diagram of a two-sample MR analysis

1.2 数据来源

本研究数据均来源于公开可用的全基因组关联研究(genome-wide association study,GWAS)数据库。HCC的遗传数据来自于FINNGen数据库[11]。41个全身炎症因子的SNPs来自于Ahola-Olli AV等的GWAS[12],该研究纳入三项独立人群队列的8 293名芬兰人,包括芬兰年轻人的心血管风险研究、FINRISK1997研究和FINRISK2002研究。

1.3 IVs的选择

为满足MR分析的第一大假设,IVs需满足以下条件:①在全基因组水平上有意义(P<5×10-8);②连锁不平衡参数(R2)<0.001,碱基物理距离(distance)<10 000 kb[13];③代表MR的强度F值>10[14],F=R2(N-2)/(1-R2);④排除与混杂因素(乙型肝炎、丙型肝炎、酒精性肝病等)有关的SNPs。

1.4 MR分析

采用逆方差加权法(inverse variance weighted,IVW)、MR-Egger、加权中位数(weighted median estimator,WME)、加权模式法(weighted mode,WM)进行两样本MR分析。以IVW法的结果为准(P<0.05为具有统计学意义),采用MR-Egger回归进行多效性分析(P<0.05说明存在水平多效性),通过多效性残差和离群值(MR pleiotropy residual sum and outlier,MR-PRESSO)检验剔除影响多效性的离群SNPs,采用Cochran's Q检验进行异质性分析(P<0.05说明存在异质性),采用“留一法”进行敏感性分析。

2 结果

2.1 IVs的选择

在41个全身炎症因子中,只有27个具有至少一个全基因组显著SNPs(P<5×10-8),而41个在使用较高临界值时均至少具有一个SNPs(P <5×10-6)[15]。这些所有SNPs均包含在分析中,见表1,F统计量均大于10,表明结果受到弱IVs影响的概率较小。

  • 表格1 41种炎症因子
    Table 1.41 inflammatory factors
    注:*具有至少一个全基因组显著SNPs(P<5×10-8)的炎症因子。

2.2 MR分析结果

当使用具有较高显著性临界值的SNPs时(P <5×10-6),IVW法分析结果显示,肿瘤坏死因子相关凋亡诱导配体(TNF-related apoptosis-inducing ligand,TRAIL)水平(OR=0.77,95%CI:0.61~0.97,P=0.025)、巨噬细胞集落刺激因子(macrophage-stimulating factor,MCSF)水平(OR=0.69,95%CI:0.50~0.95,P=0.024)和白细胞介素-18(interleukin -1beta,IL-18)水平(OR=0.77,95%CI:0.61~0.97,P=0.026)与HCC发生风险呈负相关关系,见图2。MR-Egger和MR-PRESSO未检测到TRAIL、MCSF和IL-18的潜在水平多效性(P>0.05),MR-Egger回归结果见图3。采用Cochran's Q检验未检测到TRAIL(P=0.699)、MCSF(P=0.974)和IL-18(P=0.978)的异质性,见表2。在使用WME法的MR分析中,IL-18水平(OR=0.73,95%CI:0.53~1.00,P=0.049)与HCC发生风险呈负相关,而TRAIL水平和MCSF水平与HCC发生风险无显著相关性。但经“留一法”分析,结果显示有个别SNPs对MR分析具有显著影响,见图4。

  • 图2 与HCC发生风险具有因果联系的炎症因子效应值森林图
    Figure 2.Forest plot of inflammatory factor effector values with causal association to the risk of HCC

  • 图3 炎症因子与HCC发生风险的MR散点图
    Figure 3.MR scatter plot of inflammatory factors and risk of HCC
    注:A. TRAIL与HCC发生风险;B. MCSF与HCC发生风险;C. IL-18与HCC发生风险。

  • 表格2 敏感性分析结果
    Table 2.Results of sensitivity analysis

  • 图4 炎症因子与HCC发生风险的“留一法”敏感性分析结果
    Figure 4.Results of leave-one-out analysis of inflammatory factors and risk of HCC
    注:A. TRAIL与HCC发生风险;B. MCSF与HCC发生风险;C. IL-18与HCC发生风险。

3 讨论

本研究通过MR分析系统评估了全身41种炎症因子与HCC发生风险间的因果关系,结果提示TRAIL、IL-18、MCSF的表达水平与HCC发生风险呈负相关关系。

TRAIL是肿瘤坏死因子超家族中的一员,是一种由281个氨基酸构成的Ⅱ型跨膜蛋白。胸腺、脾脏、小肠、结肠等多种人类组织以及自然杀伤(natural killer,NK)细胞、B细胞、单核细胞、树突状细胞等免疫细胞中均有TRAIL的表达,TRAIL在免疫调节、炎症反应和细胞凋亡等活动中也起到关键作用[16-17]。TRAIL通过诱导细胞凋亡来特异性杀伤多种肿瘤细胞,但对非肿瘤细胞无明显细胞毒性[18]。Piras-Straub等检测到在66%肝癌的肿瘤中,TRAIL表达水平显著低于周围非癌性肝组织[19],这提示TRAIL表达水平的降低可能是HCC发生的标志。推测高水平TRAIL降低HCC发生风险的机制可能是其与肝癌细胞中DR4、DR5促凋亡受体结合触发细胞凋亡,也可能是诱导肝癌细胞中RIP与c-FLIP基因沉默,从而诱导HCC细胞凋亡[20-21]。因此,TRAIL可作为HCC治疗的重要靶点。Helmy等的研究表明,上调TRAIL的表达可以改善HCC大鼠的肝功能,减缓HCC进展[22];冯全林等运用重组人TRAIL蛋白有效地诱导人肝癌细胞HepG2凋亡[23]。以上研究均提示TRAIL是HCC的保护因素。

IL-18是细胞因子IL-1家族的成员之一,最早被描述为“干扰素-γ诱导因子”,与IL-1β密切相关,作为无活性前体合成,由Caspase-1进行切割,可经蛋白酶-3胞外加工,且具有诱饵受体。IL-18是NK细胞与极化Th1细胞、巨噬细胞相互作用的重要介质,能够增强NK细胞和细胞毒性T淋巴细胞的细胞毒活性[24]。转染了IL-18基因的Lewis肺癌细胞株LLC[25]、C6胶质瘤细胞[26]和小鼠卵巢癌细胞OVHM[27]的体内致瘤性均显著降低。临床数据显示,原发性HCC患者血清中的IL-18表达量明显低于正常人[28],该研究为本研究结果提供了有力支持。研究表明,IL-18在HCC肿瘤生长中总体发挥抑制作用,调节淋巴细胞的积累及其功能[29]。对H22荷瘤小鼠应用不同剂量的rmIL-18,结果表明,对肿瘤生长速度的抑制作用和小鼠的存活率与剂量呈正相关关系;另外,使用相同剂量的rmIL-18,肿瘤内应用的抗肿瘤效果较腹腔内应用更为显著[30]。据此推测IL-18对HCC的保护机制主要是通过促进肿瘤浸润性T细胞的分化、活性和存活来抑制肿瘤生长。

MCSF又称CSF-1,是一种主要存在于骨髓腔内、具有谱系特异性的细胞因子,是由键间二硫键连接而成的二聚体糖蛋白。MCSF能够刺激单核巨噬细胞生长形成集落,诱导巨噬细胞增殖分化[31]。对于肿瘤细胞,MCSF发挥着双重作用。Kirma等的研究表明,MCSF高表达促进乳腺癌转基因小鼠癌前肿瘤变化的发展[32];Eubank等的研究证实,MCSF的表达会诱导人单核细胞产生血管内生长因子(VEGF),促进肿瘤形成新生血管,利于肿瘤的进展[33]。然而,Kawakami等的研究发现,MCSF能够在体外抑制人卵巢癌细胞的生长[34]。国内外MCSF对HCC的相关临床研究较少,两者间的因果关系还有待进一步研究证实。

本研究利用两样本MR分析提供了可靠的结果,但也存在一定的局限性:首先,本研究用于MR分析的样本量较少,筛选出的有效SNPs数量较少,部分炎症因子无法筛选出符合条件的SNPs。虽然降低临界值以助IVs的筛选,但可能无法完全避免弱IVs对结局的影响。其次,研究人群为芬兰人群,欧洲人群与其他人群存在个体差异,提示本研究结果不可直接应用于亚洲人群。最后,本研究探讨的关联较不稳健,尤其是MCSF与HCC的关联受第一个SNP的影响较大。

综上所述,本研究通过MR分析对全身炎症因子与HCC发生风险进行因果关系的探讨,结果显示,在欧洲人群中,TRAIL、IL-18、MCSF与HCC存在潜在的负向因果关联,可能为HCC的保护因素。本研究结果有待进一步实验证实,但可以为HCC的防治提供新思路。

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