欢迎来到雪梨的生信套路~！今天介绍一篇“新上加新”的文献，将空气污染+代谢组的热点组合起来的同时，研究的疾病对象是近年受到更多关注的代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）。利用UK Biobank大规模人群队列，0实验发表在Journal of Hepatology（IF=26.8）！跟着中山大学大佬团队的思路，来看看怎么轻松上分吧：
我只知道环境变化可以直接和疾病联系起来，没想到中间这层代谢特征。
大多数研究对代谢物进行了单独分析，很少有研究调查已确定的代谢组变化对空气污染导致的 MASLD 风险增加的影响。代谢物是新陈代谢的中间产物或最终产物，会影响细胞的生理机能，并代表对环境暴露的反应变化。
对于肝脏来说，肝脏的一些生理功能受环境因素的调控。代谢组学是一种很有前途的方法，可通过描述代谢途径紊乱的特征来探索空气污染影响健康的机制。
之前没有看过使用中介分析的孟德尔文献呢，感觉在这篇文献中作用很重要。
中介分析用来调查代谢特征能否解释污染物与MASLD之间的关联。直接效应代表空气污染物与 MASLD 之间的关联；间接效应代表由代谢特征介导的空气污染物与 MASLD 之间的关联。对代谢成分与MASLD之间因果关系的综合分析强调了代谢组在MASLD中的综合作用，为了解与 PM2.5、PM10、NO2 和 NOx 相关的 MASLD 风险增加的代谢生物学机制提供了有希望的见解。
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Association of metabolic signatures of air pollution with MASLD: Observational and Mendelian randomization study
空气污染的代谢特征与 MASLD 的关系：观察和孟德尔随机化研究
期刊：Journal of Hepatology
IF：26.8
发布时间：2024/09/17
技术路线
构建与空气污染物相关的代谢特征
数据来源：英国生物样本库（UK Biobank）
空气污染物暴露评估：利用双线性插值法计算每位参与者住所附近的 PM2.5、PM10、NO2 和 NOx 年平均浓度。
代谢组学分析：使用核磁共振 (NMR) 光谱对 280,000 名参与者的血浆进行代谢组学分析，共识别出 251 种代谢物。
弹性网络回归分析：通过弹性网络回归模型分析 251 种代谢物与四种空气污染物（PM2.5、PM10、NO2、NOx）之间的关联，并分别构建各自的代谢特征。
分析空气污染物与代谢特征之间的关联
Cox 比例风险模型：使用 Cox 比例风险模型分析空气污染物与 MASLD 发病风险之间的关联。
关联分析：分析空气污染物与代谢特征之间的关联。
分析代谢特征在空气污染物增加 MASLD 风险中的介导作用
孟德尔随机化 (MR) 分析：使用两样本 MR 分析探索代谢特征与 MASLD 风险之间的潜在因果关系。
中介分析：使用中介分析模型检验代谢特征在空气污染物与 MASLD 之间的关联中是否起中介作用。
实验结果
Fig1 构成代谢特征的代谢物与空气污染和MASLD的关系
Fig2 用于验证分析方法的空气污染代谢特征流程图
Fig3 空气污染相关的代谢特征与MASLD的孟德尔随机化分析
Fig4 空气污染相关代谢特征在空气污染和MASLD之间关系的中介分析
局限性
首先，有必要进行更多的研究来复制研究结果；使用独立的实验验证队列（最好是来自不同国家的队列）将会加强这里观察到的关联。
其次，对基线代谢生物标志物的测量限制了对代谢特征的动态变化及其随着时间推移对 MASLD 风险的影响的探索。
第三，本研究中的空气污染暴露是根据基线时报告的居住地址进行评估的，这可能会导致暴露的错误分类。由于UK Biobank没有调查参与者入选前的生活方式，因此只调查了他们入选时的生活方式。这一限制使我们无法将患者的长期居住地（和生活方式）等因素纳入空气污染评估。
最后，由于基因分析仅限于白种人，种族同质性导致可推广性受到限制。
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