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摘要
背景：越来越多的证据表明，帕金森病（PD）和炎症性肠病（IBD）之间存在密切联系，且已成为全球性的健康负担。然而，它们之间的因果关系和共同发病机制尚不确定。此外，这两种疾病目前均无法治愈。因此，我们的目标是基于它们在肠-脑轴（GBA）中的共同病理生理机制，鉴定它们之间的因果关系和共享的新型治疗靶点。
方法：利用多种数据集进行双向孟德尔随机化（MR）的荟萃分析，以估计它们之间的因果关系。然后，在复合零假设下进行多效性分析（PLACO），并结合功能映射和遗传关联注释（FUMA）分析，以识别多效性基因。接下来，利用血液、大脑和肠道的表达数量性状位点（eQTL）进行药物靶点MR分析，以寻找两种疾病的共同因果基因。共定位分析确保了相应基因的eQTL与疾病共定位。进行富集分析和蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络分析，以探索共同的发病机制途径。通过所有分析的基因被视为药物靶点。
结果：我们的MR荟萃分析揭示了疾病之间的双向因果关系，PD对IBD、克罗恩病（CD）、溃疡性结肠炎（UC）的合并比值比（OR）分别为1.050（95%置信区间[CI] 1.014-1.086）、1.044（95% CI 0.995-1.095）、1.063（95% CI 1.016-1.120）；IBD、CD、UC对PD的合并OR分别为1.003（95% CI 0.973-1.034）、1.035（95% CI 1.004-1.067）、1.008（95% CI 0.977-1.040）。总体而言，我们鉴定了277个、216个和201个基因分别为PD与IBD、CD、UC之间的多效性基因。共有733个基因被分类为第3级（仅在一种组织中发现）的可成药靶点，57个为第2级（在两种组织中发现，其中51个为蛋白质编码基因），9个（此处原文可能存在笔误，应为“其中9个达到更高级别标准或具有特殊意义”，但根据上下文，我们理解为在三种组织中都发现的基因虽未明确分级，但在此提及）在三种组织中发现。在60个超过第2级的蛋白质编码可成药靶点中，18个与多效性基因重叠，并富集在线粒体、抗原呈递、加工和免疫细胞调节途径中。3个可成药基因（LRRK2、RAB29和HLA-DQA2）通过了共定位分析。LRRK2和RAB29已被报道为多效性基因，而RAB29和HLA-DQA2首次被报道为潜在的药物靶点。
结论：本研究建立了两种疾病之间可靠的因果关系、可能的共享药物靶点和共同的发病机制途径，这对同时干预和治疗这两种疾病具有重要意义。
关键词：帕金森病；炎症性肠病；肠-脑轴；孟德尔随机化；药物靶点；数量性状位点
引言
帕金森病（PD）传统上被认为起源于黑质致密部多巴胺能神经元的早期显著死亡。这种神经退行性疾病的特征表现为震颤、运动迟缓、肌强直、姿势反射和平衡障碍，以及众多其他运动异常[1]。另一方面，炎症性肠病（IBD）包括两种亚型，即克罗恩病（CD）和溃疡性结肠炎（UC），是一种常见且复杂的胃肠道疾病，其特点为间歇性、慢性或进行性肠道炎症。IBD的发病机理据推测涉及一系列破坏肠道黏膜、免疫系统和微生物群之间平衡的过程[2]。PD和IBD之间一个显著的相似之处在于，这两种疾病都缺乏有效、特异性的治疗方法。
PD和IBD在普通人群中的患病率均为0.3%，对全球疾病负担做出了显著“贡献”[1]。有趣的是，越来越多的研究表明这两种疾病之间存在密切联系。从流行病学角度来看，几项全面的荟萃分析报告，IBD患者患PD的风险显著增加，风险比（RRs）分别为1.41、1.24和1.17，风险率（HR）为1.39[3-6]。相反，也有报道指出PD患者中IBD的发病率增加[7]。但并非所有队列研究都支持这一观点，需要更深入的研究来探讨两者之间的因果关系和机制[8]。
从发病机制的角度来看，肠-脑轴（GBA）逐渐成为连接这两种疾病的重要纽带。这可以追溯到Braak的假设，即PD可能起源于胃肠道，而现在GBA理论已经通过大量实验得到了完善。最近的研究发现，PD的标志性病理特征——α-突触核蛋白，可以在IBD患者和大鼠模型的腹侧中脑组织中发现，这有力地支持了Braak的假设[9, 10]。而GBA连接大脑和肠道的具体途径主要集中在血液和迷走神经上[11]。众多研究表明，在炎症状态下，血脑屏障（BBB）和肠道上皮屏障会受到损伤，来自肠道的细胞因子和代谢产物可以转移到大脑[11, 12]。至于迷走神经，最近的证据表明它是α-突触核蛋白的一条通路[13]。然而，有几项研究表明，这种通信可能是双向的，而不是从肠道到大脑的单向通信，这表明在这两种疾病中肠道和大脑之间存在复杂的相互作用[14, 15]。
基于这一理论基础，许多研究尝试用各种方法挖掘PD和IBD之间可能的机制和治疗方法。一项研究通过微阵列数据分析和分子对接认为CXCR4可能是潜在的可成药靶点，另一项研究则通过加权基因共表达网络分析（WGCNA）提出BTK、NCF2、CRH、FCGR3A和SERPINA3是潜在的分子机制[16, 17]。
在本研究中，我们关注了PD和IBD之间的潜在联系，并基于双向孟德尔随机化（MR）方法进行了荟萃分析，以建立这两种疾病之间可靠的因果关系，解决以往研究结果中的不一致性[18-20]。确定这种因果关系将有助于识别这两种疾病共同的风险因素，并可能通过针对与这些风险因素相关的途径来预防其中一种疾病。
此外，鉴于目前这两种疾病都缺乏有效的治疗方法，而GBA可能成为连接PD和IBD的纽带，因此针对GBA上的共同药物位点是一种可行的方法[1]。最近的研究强调了基因表达数量性状位点（eQTL）作为关键的组学整合数据，揭示了解释基因表达水平变异的遗传变异[21]。这些eQTL作为功能中介，用于研究各种疾病中遗传学的潜在生物学机制，并开发潜在的药物靶点。
在本研究中，我们使用了来自大脑、血液和肠道组织（包括小肠、横结肠和乙状结肠）的eQTL来模拟GBA，并识别共享的药物靶点。然后，使用共定位方法对这些靶点进行测试，并与通过PLACO和FUMA分析获得的多效性基因进行比较。最后进行了功能富集分析。
因此，我们的研究不仅证实了以往的研究结果，还揭示了这两种疾病之间新的、有基因支持的多效性药物靶点，以及通过富集分析得到的它们可能的潜在信号通路和功能。我们的研究结果有助于拓展对这两种疾病潜在治疗方法和机制的理解。
方法
整体研究设计如图1所示。以下提供了所用方法和材料的更多详细信息。
双向两样本孟德尔随机化（MR）分析
在本研究中，采用双向两样本MR方法来评估帕金森病（PD）和炎症性肠病（IBD）之间可能的因果关系，即两种疾病轮流作为暴露因素或结局，如图1所示。为了从旨在模拟现实生活中的随机对照试验（RCTs）的MR分析中获得合理的结果，在选择合格的工具变量（IV）时必须遵循三条主要规则，这是进行MR的第一步也是最重要的一步：（1）IV与暴露因素存在稳健关联；（2）无混杂因素与IV和结局相关；（3）IV仅通过暴露因素与结局相关[22]。因此，首先，为了获得与暴露因素密切相关的IV，我们选择了达到全基因组显著性水平（p值<5 × 10−8）的单核苷酸多态性（SNP）；然后，在MR分析后，计算MR-Egger的截距作为多效性的指标；最后，通过FastTraitR方法去除任何与结局相关表型关联的IV（p值<5 × 10−5）。对于从暴露因素中选择的每个SNP，计算F统计量为[beta/SE]2，以量化工具变量的强度（超过10被认为足够）。
选择IV后，在暴露因素和结局之间进行MR分析。首先，我们根据暴露因素和结局调和受影响等位基因的频率，以确保它们相互匹配。其次，关于MR的具体细节，我们基于连锁不平衡（LD，r2=0.0001）和基因组区域（聚类窗口100,000千碱基）对SNP进行聚类，以获得更可靠的结果。丢弃回文遗传变异，并在进一步的MR分析中使用LD得分>0.8的缺失遗传变异的代理。将逆方差加权（IVW）方法的最终结果作为主要MR结果，因为它们以最高的可靠性整合了所有IV的效应。
在敏感性分析中，还使用了其他4种MR方法，包括MR-Egger、加权中位数模式、简单模式和加权模式，以辅助IVW解释。同时进行了MR后分析，包括异质性检验（计算Cochrane’s Q值以评估IV的异质性，p<0.05认为存在IV异质性）和多效性检验（MR-Egger回归截距检验，p<0.05认为存在水平多效性），以确定MR结果中是否存在异质性和多效性[23, 24]。由于存在异质性，采用了乘法随机效应IVW模型，如果存在多效性，则整个MR结果被丢弃。此外，应用Steiger过滤分析以确保效应方向是从暴露因素到结局，而不是相反[25]。最后，使用MR多效性残差和异常值（MR-PRESSO）方法检测与其他IV不同的异常值，并在去除异常值后计算校正的因果效应[26]。使用校正后的结果重新进行荟萃分析，以支持和验证最终结论。
图1 本研究概述。首先，在帕金森病（PD）与炎症性肠病（IBD）、克罗恩病（CD）、溃疡性结肠炎（UC）之间进行双向孟德尔随机化（MR）分析。其次，进行荟萃分析以整合PD与IBD、CD、UC之间的因果效应。然后，我们进行了复合零假设下的多效性分析（PLACO）和功能映射结合遗传关联注释（FUMA）分析，以鉴定与疾病相关的多效性基因。此外，还进行了药物靶点MR分析，以估计血液、大脑和肠道中可成药的表达数量性状位点（eQTL）对PD和IBD的因果效应，从而鉴定共享的药物靶点。共定位分析验证了基因与疾病之间的关联，而基因功能分析阐明了可能的药物靶点在生物过程中的作用。在最后一步中，我们将药物靶点MR和FUMA的结果进行交集分析，以生成可靠的共享药物靶点。MR，孟德尔随机化；PD，帕金森病；IBD，炎症性肠病；CD，克罗恩病；UC，溃疡性结肠炎；PLACO，复合零假设下的多效性分析；FUMA，功能映射结合遗传关联注释；eQTL，表达数量性状位点。
元分析与全基因组关联研究（GWAS）数据集选择
为了巩固我们对帕金森病（PD）与炎症性肠病（IBD）之间因果关系的结论，我们选择了多个PD和IBD的GWAS数据集来进行双向两样本孟德尔随机化（MR）分析，并将其逆方差加权（IVW）结果（p<0.05）以比值比（ORs）的形式用于下一步的元分析，同时给出相应的95%置信区间（CIs）。
为了实现这一跨数据分析，我们主要从GWAS Catalog和IEU Open GWAS项目数据库中，根据以下几个标准选择了与IBD和PD相关的GWAS数据集：（1）来自同一种族且数据间人口重叠尽可能低的GWAS数据，以减少人群偏差；（2）GWAS中应包含尽可能多的与表型相关的显著单核苷酸多态性（SNPs）（至少足以进行IVW分析），以确保MR结果的可靠性；（3）GWAS的病例和对照数量最好超过10,000，以确保该GWAS能代表该人群。
元分析中使用的所有统计上显著的IVW结果（p<0.05）均以比值比（ORs）表示，并给出相应的95%置信区间（CIs）。在元分析中，使用固定效应模型（异质性评分I²<50%）合并相应暴露-结果组的OR值。
GWAS数据集
根据三个选择标准，我们选择了一个PD GWAS数据集、四个IBD GWAS数据集、三个CD GWAS数据集和三个UC GWAS数据集。
PD GWAS数据集
PD的GWAS汇总数据来自国际帕金森病基因组学联盟，这是目前最大的PD GWAS数据集。该GWAS共包括482,730个发现样本和991,367个复制样本，均来自欧洲人群[PD的病例/对照（发现+复制）：33,674+22,632/449,056+991,367]。GWAS汇总数据来自GWAS Catalog和IEU OpenGWAS项目数据库[27]。
IBD、CD、UC GWAS数据集
IBD、UC和CD的汇总统计数据来自几个GWAS数据集：（1）最新的、样本量最大的IBD元分析GWAS，共包含59,957名主要为欧洲血统的参与者[IBD的病例/对照：25,042/34,915；UC：12,366/33,609；CD：12,194/28,072][28]；（2）另一个欧洲人群的IBD GWAS，包含34,652名发现样本和51,998名复制样本[IBD的病例/对照（发现+复制）：12,882+25,273/21,770+26,715；UC：6,968+10,679/20,464+26,715；CD：5,956+14,594/14,927+26,715][29]；（3）FinnGen第9版中注册的芬兰IBD患者KELA数据[IBD的病例/对照：7,625/369,652；UC：5,034/371,530；CD：1,665/375,445][30]；（4）英国生物样本库的IBD GWAS数据集，仅包含IBD GWAS汇总数据[IBD的病例/对照：7,045/449,282]。数据来自GWAS Catalog和IEU Open GWAS项目数据库[31]。
PLACO和FUMA分析
使用PLACO来鉴定PD与IBD（包括其亚型）之间潜在的多效性SNPs[32]。该方法将PD和IBD患者的两个GWAS数据集合并为一个。然后，将生成的GWAS数据进行FUMA分析（https://fuma.ctglab.nl/snp2gene），通过设置PPLACO <10E-6，在±250 kb范围内且连锁不平衡（LD）r²>0.2的条件下，将SNPs归入单个遗传位点，以表征两种疾病之间潜在的多效性基因[33]。
eQTL MR分析
eQTL MR分析的基本原理与两样本MR分析相同，不同之处在于选择每个基因组的eQTLs作为暴露数据。为了获得能代表相应基因表达水平的工具变量（IVs），我们选择了在基因编码区域±100 kb范围内，既满足全基因组显著性阈值p<5E-08又满足错误发现率（FDR）<0.05的SNPs（对于GTEX的eQTLs，我们选择满足全基因组显著性阈值p<5E-06的SNPs，以获得更多SNPs，避免仅剩余一个SNP进行MR分析）[34]。然后，在1,000,000千碱基范围内，以r²<0.3为阈值对IVs进行聚类[34]。其余分析过程与上述两样本MR分析完全相同，FDR<0.05的结果被认为具有统计显著性。在本研究中，我们应用了药物靶点MR分析，利用来自人脑、血液和肠道的eQTL数据集，探索PD和IBD共享的新型因果基因，这可以进一步揭示它们之间的联系。
eQTL GWAS数据集
为了获取合适的eQTL GWAS数据集，我们查阅了相关文献，并发现了来自3个联盟的5个不同组织的5个eQTL数据集。
血液eQTL数据集
血液eQTL数据集来自eQTLGen[35]，其中从31,684名健康欧洲人的血液样本中获得了16,144个基因的完全显著的顺式eQTLs（FDR<0.05）。
脑eQTL数据集
脑eQTL数据集来自PsychENCODE联盟，其中从1,387名主要为欧洲人群的脑样本中获得了15,188个基因的完全显著的顺式eQTLs（FDR<0.05，且至少10个样本中每百万映射片段的每千碱基片段数>0.1，以及所有SNP信息）[36]。
肠道eQTL数据集
最后，我们从基因型-组织表达项目（GTEx）V.8中获得了肠道的顺式eQTLs，包括所有三个可用部分（小肠、横结肠和乙状结肠），分别包含来自174、368和318个欧洲人群组织样本的4,445、8,266和7,362个基因[37]。
共定位分析
随后对第二层级以上的药物靶点进行共定位分析，以确定我们总结的eQTL SNP是否真正代表我们认为的基因表达水平，并与我们研究的疾病共定位。有研究表明，如果一个SNP位于两个或多个基因区域，其对目标疾病的影响将是混合的，而共定位分析将有助于确定目标基因和疾病共享因果遗传变异（系统性药物可靶向全基因组孟德尔随机化鉴定阿尔茨海默病的治疗靶点）。为此，我们提出了五个假设：PPH0，与任一性状均无关联；PPH1，与基因表达相关联但不与疾病相关联；PPH2，与疾病相关联但不与基因表达相关联；PPH3，与基因表达和疾病均相关联，但具有不同的因果变异；PPH4，与基因表达和疾病均相关联，且共享一个因果变异。较低的PPH3+PPH4值不能支持零假设[38]。因此，我们将分析限制在PPH3+PPH4值≥0.8的基因上[38]。
通路富集分析和蛋白质-蛋白质网络
为了调查通过MR分析鉴定的基因的生物功能和信号通路，我们通过基因本体论（GO）和京都基因和基因组百科全书（KEGG）方法进行了富集分析[39]。
此外，为了探索先前报道的多效性基因与本研究中鉴定的基因之间的相互作用，我们使用检索相互作用基因的搜索工具（STRING）数据库版本12（https://string-db.org/）构建了蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络。
R包
所有统计分析均在R（版本4.3.0）中进行，使用了以下包：“TwoSampleMR”（版本0.5.7）[25]、“FastTraitR”（版本1.0）、“MRPRESSO”（版本1.0）、“PLACO”（版本0.1.1）和“coloc”（版本5.2.3，默认设置）。数据可视化使用了R包，包括“forestploter”和“heatmap”。
结果
以帕金森病（PD）为暴露因素，炎症性肠病（IBD）为结局
共确定了19个与PD相关的单核苷酸多态性（SNP）作为工具变量（IV），但在与IBD、克罗恩病（CD）和溃疡性结肠炎（UC）进行一致性检验后，仅保留了部分IV（图2），且所有F统计量均大于10（范围29.91至774.77）（补充表1）。在敏感性分析（补充表2）中，通过MR-Egger截距未检测到多效性效应，且通过Cochran’s Q检验统计量评估的每个工具变量估计值存在异质性，这通过乘法随机效应模型得到了解决。通过全局检验评估的潜在多效性，使用MR-PRESSO识别了导致潜在多效性的潜在异常值，对于IBD、CD和UC的结局，校正异常值后的结果保持相似（图2）。Steiger过滤在显著结果中未检测到“错误”方向（补充表2）。
在逆方差加权（IVW）估计值的荟萃分析中，PD对IBD、CD和UC的合并比值比（OR）分别为1.050 [95%置信区间（CI）1.014, 1.086]、1.044 [95% CI 0.995, 1.095]和1.063 [95% CI 1.016, 1.12]，且未发现异质性>50%。这些结果表明，PD患者比健康对照组更有可能发展为IBD、UC，以及可能的CD。此外，结果对MR-PRESSO校正具有稳健性（IBD 1.038 [95% CI 1.007, 1.070]、CD 1.044 [95% CI 0.995, 1.095]、UC 1.046 [95% CI 1.005, 1.089]）。
图2 根据孟德尔随机化（MR）分析，暴露因素IBD、CD、UC与结局PD之间的因果关系。通过逆方差加权分析获得的估计比值比（OR），使用固定效应荟萃分析，将来自四个IBD结局数据库和三个CD及UC结局数据库的结果进行了合并。PD，帕金森病；IBD，炎症性肠病；CD，克罗恩病；UC，溃疡性结肠炎；OR，比值比；CI，置信区间。
IBD作为暴露因素，PD作为结局
当因果分析的方向相反时，代表IBD、CD和UC的SNP数量有所不同（图3），但所有F统计量均大于10，表明具有足够的效力（补充表1）（范围29.91至774.77）。在敏感性分析中，与PD到IBD的分析类似，未检测到多效性效应，异质性通过乘法随机效应模型得到解决，且MR-PRESSO异常值校正后的结果保持相似（图3）。Steiger过滤在暴露与结局之间未检测到“错误”方向（补充表2）。在逆方差加权（IVW）估计值的荟萃分析中，IBD、CD和UC对PD的合并比值比（OR）分别为1.003 [95%置信区间（CI）0.973, 1.034]、1.035 [95% CI 1.004, 1.067]和1.008 [95% CI 0.977, 1.040]，且未发现异质性>50%。CD对PD具有正向因果效应，但IBD或UC对PD没有。这些结果表明，CD患者比UC患者更有可能发展为PD。此外，MR-PRESSO校正后的结果保持稳健（IBD 0.990 [95% CI 0.964, 1.017]、CD 1.029 [95% CI 1.001, 1.058]、UC 1.012 [95% CI 0.982, 1.044]）。
PLACO结合FUMA识别多效性基因
为了识别PD与IBD（包括其亚型）之间可能的多效性基因，我们选择了样本量和SNP数量最大的两个全基因组关联研究（GWAS）数据集（Nalls MA和de Lang等）。然后，将GWAS数据输入PLACO以获得重叠的GWAS数据。FUMA帮助我们注释新获得的GWAS数据，结果识别出277个、216个和201个基因分别为PD与IBD、CD、UC之间的多效性基因，这为我们提供了可能的共享药物靶点范围，其重叠关系如图4所示（补充表3）。
图3 根据孟德尔随机化（MR）分析，暴露因素IBD、CD、UC与结局PD之间的因果关系。通过逆方差加权分析获得的估计比值比（OR），使用固定效应荟萃分析，将来自四个IBD暴露数据库和三个CD及UC暴露数据库的结果进行了合并。PD，帕金森病；IBD，炎症性肠病；CD，克罗恩病；UC，溃疡性结肠炎；OR，比值比；CI，置信区间。
图4 PD、IBD、CD、UC之间多效性基因的重叠关系。在通过PLACO和FUMA分析获得的多效性基因中，109个基因在PD、IBD、CD和UC中共享；50个基因在PD、IBD和UC中共享；64个基因在PD、IBD和CD中共享；6个基因在PD、CD和UC中共享。PD，帕金森病；IBD，炎症性肠病；CD，克罗恩病；UC，溃疡性结肠炎；OR，比值比；CI，置信区间。
PD与IBD的共享药物靶点
我们使用了来自大脑、血液和肠道（包括小肠、横结肠和乙状结肠）的eQTL数据集，以提取相应基因的eQTL。从大脑eQTL数据集中提取了总共15,188个基因，经聚类后剩余7,427个基因；从血液eQTL数据集中提取了16,144个基因，经聚类后剩余15,055个基因；从小肠eQTL数据集中提取了4,445个基因，经聚类后剩余4,169个基因；从横结肠eQTL数据集中提取了8,266个基因，经聚类后剩余7,809个基因；从乙状结肠eQTL数据集中提取了7,362个基因，经聚类后剩余6,975个基因。在对PD和IBD进行孟德尔随机化（MR）分析后，发现733个基因仅在一种组织类型中对PD和IBD均有显著（FDR<0.05）因果效应（定义为第三级药物靶点），57个基因（51个蛋白编码基因）在两种组织类型中具有显著（FDR<0.05）因果效应（定义为第二级药物靶点），以及9个基因在所有类型组织（包括血液、大脑和肠道）中均具有显著（FDR<0.05）因果效应（定义为第一级药物靶点）（补充表3）。我们认为，只有第二级的基因有可能通过溶酶体相关途径将PD和IBD联系起来，因此，共有60个第二级以上的蛋白编码基因被纳入下一步分析，其效应值的β值如图5所示。接下来，我们的目标是识别在同一组织中对PD和IBD具有相同效应方向的基因。总结来说，10个基因对所有类型组织均有正向效应（GPR161、LRRK2、MAEL、MAPT、SLC41A3、RAB29、NMT1、ATP23、ZYG11B和ERCC3）；12个基因对所有类型组织均有负向效应（CPEB1、CTSS、HORMAD1、MAN2B2、SRPK1、TBRG4、TXNDC16、ENTR1、ZNF641、DCAKD、HLA-DQA2和HLA-DOB）；以及2个基因（ASB1和GALK2）在同一组织中具有一致效应，但在不同组织间具有相反效应，而其余具有拮抗效应的基因可被视为PD和IBD的独立药物靶点（图5）。随后，我们将我们的结果与多效性基因列表进行了比较，发现70个基因与eQTL MR分析的结果重叠，其中包括18个被归为第二级以上的基因，其分布如图6所示（补充表3）。我们还总结了以往研究中报道的PD与IBD之间的44个多效性基因，其中包括10个与我们第二级以上的药物靶点重叠的基因，以及17个与PLACO和FUMA识别的多效性基因重叠的基因（补充表3）[1, 40, 41]。值得注意的是，XPO1、RAB29、KANSL1、PNKD、TMBIM1、MAPT和LRRK2在这三组中均被发现。
共定位分析结果
随后，我们进行了共定位分析，以进一步确定60个基因的eQTL是否共享因果遗传变异，使用的是基因编码区±100 kb范围内的SNP（图7）。结果表明，大多数已识别的基因可能仅与一种疾病（PD或IBD）共享因果变异。然而，有几个基因（HLA-DQA2、LRRK2、RAB29、NRBP1和PPM1G）在两种疾病中均产生了显著结果，这意味着它们同时被共享。我们随后关注了HLA-DQA2、LRRK2和RAB29，因为它们在同一组织中具有一致的效应。LRRK2在血液、大脑、横结肠和乙状结肠之间在这两种疾病中共享因果变异。RAB29在大脑、小肠、横结肠和乙状结肠之间在这两种疾病中共享因果变异。HLA-DQA2在血液、小肠、横结肠和乙状结肠之间在这两种疾病中共享因果变异。值得注意的是，LRRK2和RAB29也在我们通过PLACO和FUMA分析识别的PD、IBD、CD和UC共享的多效性基因中被发现，且这两个基因对所有三种类型组织均有正向效应，表明它们在PD和IBD中可能发挥重要作用。
富集和PPI网络分析
我们使用GO和KEGG方法对PD和IBD潜在的共同发病机制进行了富集分析。有趣的是，我们发现所有具有正向效应的基因均富集在与线粒体调节、蛋白质定位和加工相关的通路中（补充图1）。相反，具有保护效应的基因主要富集在通过主要组织相容性复合体（MHC）II类蛋白的抗原加工和呈递以及吞噬体通路中，这一结果同时得到了GO和KEGG分析的支持（补充图1）。随后，我们为两种疾病之间的正向基因和负向基因分别构建了PPI网络（补充图2）。发现LRRK2与MAPT和RAB29相互作用，而HLA-DQA2与CTSS和HLA-DOB密切相互作用（补充图2），这与富集的生物通路一致。
最后，我们基于第二级以上的基因与以往识别的多效性基因的组合构建了一个PPI网络，该网络显著连接和富集（P=1.05E-04），并收敛于抗原加工、线粒体蛋白质加工和免疫细胞调节，这与我们的富集分析结果一致，并增强了我们结果的可信度（图8）。
图5 药物-靶点孟德尔随机化（MR）结果的热图。热图展示了血液、大脑和肠道（小肠、横结肠和乙状结肠）表达数量性状位点（eQTLs）对帕金森病（PD）、炎症性肠病（IBD）、溃疡性结肠炎（UC）和克罗恩病（CD）因果估计的β值（仅显示超过2级阈值的基因）。CD，克罗恩病；PD，帕金森病；IBD，炎症性肠病；UC，溃疡性结肠炎
图6 药物靶点与帕金森病（PD）、炎症性肠病（IBD）、克罗恩病（CD）和溃疡性结肠炎（UC）中多效基因的重叠关系。A：来自药物靶点孟德尔随机化（MR）的70个药物靶点是PD、IBD、CD和UC中的多效基因。B：超过2级阈值的18个药物靶点是PD、IBD、CD和UC中的多效基因。C：超过2级阈值的药物靶点基因在PD-IBD、PD-CD和PD-UC中的多效性分布。CD，克罗恩病；PD，帕金森病；IBD，炎症性肠病；UC，溃疡性结肠炎。
讨论
目前，越来越多的证据支持帕金森病（PD）与炎症性肠病（IBD）之间的观察性关联和遗传相关性。我们基于孟德尔随机化（MR）的荟萃分析评估了它们之间的因果关系。此外，我们鉴定了200多个基因为多效基因，并总共鉴定了799个基因（733个1级药物靶点、57个2级药物靶点和9个3级药物靶点）作为潜在的药物靶点。其中，LRRK2、RAB29和HLA-DQA2由于其在两种疾病上的一致效应和共定位，成为最重要的药物靶点。值得注意的是，LRRK2和RAB29在所有四种疾病（PD、IBD、CD、UC）中均被鉴定为多效基因，这强化了它们作为共享药物靶点的角色，而RAB29和HLA-DQA2首次被报道为这两种疾病的药物靶点。这三个基因为针对这两种疾病的药物开发指明了新的方向。
我们的荟萃分析显示，PD可能对IBD [比值比（OR）: 1.038, 95%置信区间（CI）1.007–1.070]和UC [OR: 1.046, 95% CI 1.005–1.089]具有正向因果效应，而CD可能对PD具有正向因果效应[OR: 1.029, 95% CI 1.001–1.058]。这意味着PD患者患IBD（风险高出1.038倍）和UC（风险高出1.046倍）的可能性更高，而CD患者患PD（风险高出1.029倍）的可能性更高。我们认为，以往研究未得出相同结论是因为它们依赖于单一的全基因组关联研究（GWAS）数据集。为解决这一问题，我们使用了包括来自英国生物样本库、FinnGen和其他来源的GWAS数据在内的多种欧洲人群数据进行了荟萃分析，以最小化潜在偏倚。我们的最终结果表明，PD和IBD之间可能存在双向关联。
数十年前，Braak等考虑了胃肠道（GI）系统在PD中的作用，并首先基于在肠神经中发现α-突触核蛋白（α-syn）的积聚，提出PD起源于肠道的假设[42]。Braak提出，α-syn可以通过迷走神经从肠道传输到大脑[42]。这一观点得到了证据的支持，即在PD早期阶段，α-syn以尾-头方向向大脑传播，并在IBD患者和大鼠的腹侧中脑组织中积聚[10, 43]。这可能解释了为什么CD可能对PD具有因果效应，因为CD患者的肠道α-syn表达增加，而UC患者则不然[44]。然而，多项证据表明，肠道和大脑之间的通信是双向的。瑞典的一项研究报告称，PD诊断后，IBD的发病率显著增加（调整后的相对风险（RR）=1.40, 95% CI 1.20–1.80）[7]。在实验方面，一项研究揭示，大鼠黑质纹状体多巴胺能系统的损伤导致结肠炎症和氧化应激标志物水平升高，以及局部肾素-血管紧张素系统的促炎症臂激活[45]。其他研究表明，α-syn可能在大脑中积聚，并通过迷走神经或血液传输到肠神经，从而引起肠道炎症[15, 46–48]。
尽管PD和IBD之间的联系仍存在争议，但普遍认为它们是通过肠-脑轴（GBA）介导的。在我们的研究中，我们选择了大脑、血液和胃肠道来模拟GBA，因为大脑和肠道在GBA中扮演终点或起点的角色，而血液被认为是其中一条途径。这一观点得到了近期研究的支持，即PD和IBD患者的血脑屏障（BBB）和肠道上皮屏障完整性可能受损，允许炎症细胞因子、免疫细胞或肠道微生物群的代谢产物进行双向通信[11, 12]。此外，一项研究证明，在IBD患者中，含有大量免疫细胞的血液可能被激活，从而引起神经炎症[49]。同时，LRRK2在外周血单核细胞中高度表达，可能参与炎症过程，这与我们的最终发现一致[11]。
在我们的研究中，LRRK2、RAB29和HLA-DQA2成为三个最重要的共享药物靶点。值得注意的是，这是首次报道RAB29和HLA-DQA2为可成药基因。这一发现为PD和IBD指出了新的潜在药物靶点。这三个基因相关途径的异常调节可以被视为疾病发展的指标。LRRK2（富含亮氨酸重复激酶2）是一个与PD和IBD均相关的知名基因和蛋白质。它是一个大蛋白（2527个氨基酸，286 kDa），具有多个结构域，功能为激酶、GTP酶或蛋白质相互作用的支架[50]。LRRK2中的G2019S突变是与PD相关的最常见突变，可能占所有PD病例的1%[51]。越来越多的证据表明，LRRK2在PD和IBD中均发挥关键作用。例如，G2019S突变以及LRRK2中的N2018D和M2397T突变可以增加PD和CD的风险[1]，而N551K和R1398H是PD和克罗恩病的常见保护性位点[11]。
RAB29（RAS癌基因家族成员）是RAB GTP酶家族的成员，常与LRRK2密切相关，但以往未与IBD发病机制相联系。它被认为是LRRK2的主要调节因子，控制其激活、定位和潜在的生物标志物磷酸化，因为RAB29可以招募LRRK2到反式高尔基体网络的膜上，并极大地刺激其激酶活性[52]。同时，作为LRRK2的底物，LRRK2的ROC结构域与GTP结合可促进RAB29介导的激活和LRRK2的激酶活性[52]。这一发现表明，LRRK2的激酶活性在两种疾病中均发挥重要作用，且LRRK2和RAB29协同控制其活性。此外，它们还调节吞噬作用和溶酶体相关细胞器的生物发生，这被认为与PD和IBD的发病机制有关[52, 53]。
另一方面，HLA-DQA2（主要组织相容性复合体，II类，DQα2）属于人类白细胞抗原（HLA II类）α链家族，首次发现与PD相关。它编码的蛋白质位于细胞内囊泡中，在MHC II类分子的肽段装载过程中发挥核心作用，通过帮助释放肽结合位点上的CLIP分子而实现。目前关于HLA-DQA2的有限研究发现它与多种免疫疾病相关，包括原发性抗磷脂综合征、克罗恩病、系统性红斑狼疮和类风湿关节炎[54–57]。此外，一项研究发现HLA-DQA2可能是原发性硬化性胆管炎的保护性因素，这表明其在免疫调节中的复杂作用[58]。
图7 共定位结果的热图。该热图显示了帕金森病（PD）、炎症性肠病（IBD）、溃疡性结肠炎（UC）和克罗恩病（CD）中，血液、大脑和肠道（小肠、横结肠和乙状结肠）中表达基因的PPH3+PPH4共定位值，这些基因的超出第2层阈值。CD：克罗恩病；PD：帕金森病；IBD：炎症性肠病；UC：溃疡性结肠炎。
图8 利用药物靶点孟德尔随机化（MR）识别的基因（超出第2层阈值）与先前报道的多效基因构建的蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络。该蛋白质-蛋白质相互作用网络使用了通过药物靶点MR方法识别的基因（超出第2层阈值）以及先前报道的多效基因。红色箭头表示我们识别的基因与先前报道的多效基因之间的重叠基因。黄色箭头表示我们新发现的、但先前未报道的基因。
我们总结了PD和IBD之间的多效基因，以便与利用来自各种GBA组织的eQTL鉴定新型药物靶点的结果进行比较。发现70个基因和超过2级阈值的18个基因存在明显重叠是合理的。多效基因在抗原加工、线粒体蛋白质加工和免疫细胞调节方面富集。新发现的药物靶点也与线粒体和抗原呈递相关的途径密切相关。在对PD和IBD发展具有正向效应的基因亚组中，发现这些基因在与线粒体调节、线粒体蛋白质定位和加工相关的途径中富集。这一发现与将IBD与神经退行性疾病联系起来的致病机制一致，包括异常蛋白质聚集、线粒体功能障碍伴能量产生受损和活性氧产生增加、异常自噬[11, 12]。这些途径被认为是多种神经退行性疾病的核心机制，并有助于IBD的炎症[59, 60]。与保护性基因相关的抗原呈递和加工对于建立免疫耐受和有效的免疫反应至关重要。抗原呈递减少会加重PD和IBD患者的免疫状况。因此，与线粒体功能和免疫调节相关的生物学过程可能是PD和IBD之间共享的核心致病机制。
关于我们药物靶点的临床应用，目前，针对LRRK2-G2019S的LRRK2-in-1和其他小分子拮抗剂药物已开发用于PD患者，并处于临床试验阶段，但没有证据表明它们可以应用于CD患者[61]。因此，未来在IBD患者中应用LRRK2抑制剂是一个值得考虑的选项。尽管目前还没有直接针对RAB29和HLA-DQA2的药物，但抑制它们的生物学途径是一个值得的选择，例如，抑制RAB29和LRRK2的结合将降低LRRK2的激酶活性[52]。或者，核心药物靶点在多种组织（包括大脑、血液和肠道）中显示出效应，这意味着具有全身治疗效果，但根据GBA理论，肠道和大脑之间存在更多通信途径，包括神经、免疫、内分泌和代谢通信方式，因此，探索我们药物靶点在其他途径中的效应可能是一个方向[62]。
局限性
本研究存在若干局限性。首先，研究缺乏蛋白质数量性状位点（pQTL）数据集。由于pQTL数据量较少，且pQTL与表达数量性状位点（eQTL）数据集之间的重叠度较低，我们选择了基因范围更广的eQTL数据集，以识别更多潜在的药物靶点。
其次，虽然帕金森病（PD）起源于基底神经节，但由于基底神经节的eQTL数据有限，我们使用的eQTL数据来自人类顶叶。
第三，从不同eQTL数据集中聚合的基因数量不同，这可能导致因基因错位而遗漏某些孟德尔随机化（MR）结果。此外，GTEx eQTL数据集的样本量相对较小；然而，我们使用了三个不同的GTEx eQTL数据集来交叉验证我们的发现。但缺乏其他非欧洲人群的数据。
最后，尽管缺乏来自外周神经的eQTL数据集，但考虑到迷走神经被认为是帕金森病（PD）和炎症性肠病（IBD）之间关联的很可能的通路，且肠道微生物的代谢产物被认为是肠道-大脑轴（GBA）的关键介导因子，建议未来的分析应结合来自外周神经和肠道微生物的eQTL数据集。
结论
本研究不仅建立了帕金森病（PD）与炎症性肠病（IBD）之间可靠的因果关系，并确定了药物靶点，而且为研究这两种疾病之间的遗传相关性提供了一种新方法。在多种肠道-大脑轴（GBA）组织中确定的因果基因在与线粒体蛋白质加工和定位以及抗原呈递和加工相关的通路中显著富集。这些发现表明，通过GBA可能存在共同的致病途径。在本研究中，LRRK2、RAB29和HLA-DQA2是在多种组织中对PD和IBD具有积极或保护作用的三个最具说服力的药物靶点，它们在GBA其他组织中的作用值得进一步探讨。
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