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孟德尔随机化（MR）已经盛行一段时间了，第一波人都吃到红利了！当然，现在入场也并不晚，只是我们需要用到新思路和新方法了。毕竟，数据不会说谎，让我们用事实说话。人类对孟德尔随机化的开发不足1%（笑:-D）。MR本是确认“暴露”与“结果”之间因果关系的工具，那么，当我们把“暴露”与“结果”替换为两种疾病，也就是论述“疾病X”与“疾病Y”之间是否存在因果关系，这就是经典的“双疾病分析”了。将MR与双疾病分析进行串联，则是目前创新性非常高的思路。当然，“双疾病分析”虽然香，也是很讲技巧的。比如，两种疾病该如何选择了？有什么原则了？是不是所有的两种疾病都能作分析了？所以光宝今天给大家推荐的文献，就能很好的解答这个问题。按照这个思路来选择，既无违和感，又创新性强！好的，光宝不卖关子了，今天这篇文献利用MR分析慢性阻塞性肺病 （COPD） 与抑郁症的因果关系。那既然精神类疾病可以研究COPD，那是否能研究其他疾病了？这样一发散，新思路不就都来了。将MR与双疾病串联，是当前非常好的研究思路。除了本文提到的精神系统疾病，其实免疫性疾病、代谢性疾病、循环系统疾病、肿瘤等也都非常适用。小伙伴如果感兴趣，就多多点赞或者留言反馈，光宝会给大家推荐其它相关思路。(ps：光宝这里现在就有几个自我感觉很精彩的双疾病+MR的创新点子，被抢发了也确实可惜，如果对这个思路感兴趣，但暂时没想到好的研究角度，或者数据获取、分析等存在技术限制，欢迎找光宝来拿吧)。定制生信分析
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题目：评估慢性阻塞性肺疾病与抑郁症之间的因果关系：一项双向孟德尔随机化研究
杂志：Journal of Affective Disorders
影响因子：IF=4.9
发表时间：2024年2月
公众号回复【999】领取原文PDF文献，文献编号：241021
研究背景
慢性阻塞性肺病（COPD）表现为持续的呼吸道问题，常与抑郁共存。研究显示，COPD患者中抑郁比例为10%-57%，但两者的因果联系直接证据很少。数据来源
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研究思路
本研究采用双样本孟德尔随机化法，遵循三个原则：遗传工具变量（IV）与暴露高度相关（P < 5×10-8，F统计量>10），无暴露与结果间的混杂因素，IV仅通过暴露影响结果。通过MR-Egger回归等五种方法探讨COPD与抑郁的遗传联系。分析运用R软件和TwoSampleMR包，显著性水平P < 0.05。![]()
主要结果
1.工具变量选择
筛选与疾病关联紧密的SNP（P<5×10^-8，F>10）。从FinnGen、PGC和UKB等数据库中选出74个SNP作为初步工具变量，进一步协调数据后，选定的SNP将用于后续的孟德尔随机化分析。IVW分析显示，COPD遗传倾向与抑郁无显著关联。Cochrane Q检验揭示数据异质性显著（P=0.000286），MR-Egger截距未发现COPD定向多效性证据（P=0.226）。（表1）（图1）。表1 慢性阻塞性肺病与抑郁症之间关系的MR结果
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图1 慢性阻塞性肺病对抑郁症的因果效应
3. 抑郁症与慢性阻塞性肺病的因果关系
反向孟德尔随机化分析显示，高遗传性抑郁倾向可能促进COPD发展。Cochrane Q检验揭示数据异质性（P=0.003），MR-Egger截距未发现显著的定向多效性（P=0.186）（表2）（图2）。表2 抑郁症与慢性阻塞性肺病之间关系的MR结果
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图2 抑郁症对慢性阻塞性肺病的因果影响
4. 补充分析检查抑郁症与慢性阻塞性肺病之间的因果关系
在补充孟德尔随机化分析中，发现了进一步的证据支持这样一种观点，即较高的抑郁症遗传易感性可能是导致COPD发病的一个因素。值得注意的是，Cochrane的Q检验显示这些结果中没有显著的异质性（0.720）。此外，MR-Egger截距表明在凹陷中不存在定向多效性（P = 0.629）（表3）（图3）。表3 抑郁症与慢性阻塞性肺病之间关系的MR结果
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图3 抑郁症对慢性阻塞性肺病的因果效应-补充分析
文章小结
综上，本文利用MR分析，确定COPD不会增加抑郁症的风险，也就是说，本文是一个阴性结果。当然，相比一般的分子机制实验，阴性结果在MR分析中相对常见，也是能被期刊接受的。总之，MR+双疾病，既是兼顾临床和基础的理想思路，同时也是当前MR内卷中的一条极有价值的出路，各位医生朋友不要错过这个点哦。光宝从文献阅读中，想到几个创新性非常高的思路，快来拿吧！需要各种文章思路复现，记得来找我吧！
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