供稿：卢薇，武汉大学
校稿：曾黎，武汉大学
推送：曾黎，武汉大学
今天给大家分享的文献发表在Science advances上，标题为Cesarean delivery and blood DNA methylation at birth and childhood: Meta-analysis in the Pregnancy and Childhood Epigenetics Consortium，通讯作者是哈佛大学的Jorge E. Chavarro教授。
全球超过五分之一的分娩方式为剖宫产，预计到2030年这一比例将增长至约三分之一。研究发现，相较于经阴道分娩的儿童，通过剖宫产（Cesarean delivery）方式出生的儿童面临更高的代谢、免疫及神经发育障碍风险，但具体机制目前尚未明确。剖宫产增加长期不良健康结果的风险可能的潜在机制之一是通过改变婴儿的表观遗传，如DNA甲基化（DNAm）。
多数现有研究因样本规模有限、混杂因素调整不足或未考虑细胞类型比例差异等因素而受到制约，导致不同研究间的结果难以重复。此外，关于剖宫产导致的表观遗传变异是否为暂时性还是持久性变化，目前也尚无定论。本研究旨在利用国际联盟（Pregnancy and Childhood Epigenetics Consortium，PACE）开展的全基因组关联研究（EWAS）的荟萃分析（mata-analysis），深入探究剖宫产与脐带血中DNA甲基化之间的关联，并进一步分析这种关联是否会延续至儿童早期阶段。
表1列出了参与研究的21个独立队列的名称、血统、新生儿数量、剖宫产数量、剖宫产比例、新生儿男性比例、孕前BMI、妊娠周数、DNA甲基化芯片，对于参与儿童血液DNAm分析的队列，列出了儿童的平均年龄。这些队列来自不同国家，大多数队列的参与者主要是欧洲血统，每个队列中通过剖宫产出生的新生儿数量和比例从7.9%到36.3%不等，用于测量DNA甲基化的芯片类型主要是450K和EPIC两种。
表1 参与荟萃分析的各个队列的特征
基因组膨胀（genomic inflation）是指由于混杂因素（如人群结构、相关性等）导致的假阳性结果增加，QQ图（Quantile-Quantile Plot）用于评估荟萃分析中是否存在基因组膨胀。在QQ图中，点应该围绕一条直线分布，如果存在基因组膨胀，点会系统地偏离这条直线。模型2在调整了多种混杂因素的模型1的基础上进一步调整了细胞类型比例，图1A的QQ图中大多数点都围绕着参考线（y=x）分布，表明出生时采集的脐带血没有明显的基因组膨胀（λ=1.08），这表明模型2较好地控制了混杂因素。
曼哈顿图（Manhattan Plot）用于展示EWAS或meta分析中各个位点的P值大小。x轴表示基因组位置，每个点代表一个CpG位点，y轴表示负对数变换后的P值（-log10(P)），这使得P值较小的位点更容易被识别。通常，会有一条阈值线表示基因组广泛显著性水平，本研究中使用的阈值是P < 1×10^-7。图1B中的曼哈顿图有六个CpG位点超过了阈值线，表明这些位点的DNA甲基化水平与剖宫产有显著关联。
图1 剖宫产与新生儿脐带血中DNAm相关性的固定效应荟萃分析
表2列出了六个与剖宫产显著相关的CpG位点的名称、基因位置、基因名称、样本数量、β值、标准误差、P值、异质性、效应方向。β值表示剖宫产与DNA甲基化水平变化之间的关联强度，正值表示剖宫产与较高的DNA甲基化水平相关，而负值则表示相反。I2用于评估不同研究间结果的一致性，I2值越高，表明研究间的异质性越大，除了cg13917614 (CNP)外，其他CpG位点都显示出一定程度的异质性，尤其是cg22348356 (RASA3)和cg20674490 (RUNX3)显示出高度异质性。“+”和“-”表示效应的方向，其中“+”表示剖宫产与较高的DNA甲基化水平相关，“-”则表示相反，符号的排列显示了不同队列中效应方向的一致性，大多数位点显示出一致的效应方向，表明剖宫产与这些位点的DNA甲基化水平升高相关。表2可知，这六个CpG位点在脐带血中的DNA甲基化水平与剖宫产有显著的正相关性。
表2 脐带血中与剖宫产相关联的六个CpG位点的固定效应荟萃分析
图2A的QQ图中点主要围绕参考线（y=x）分布，这表明在儿童时期的血液样本中，没有明显的基因组膨胀，模型2适当地控制了混杂因素（λ=1.00）。图2B中的曼哈顿图没有CpG位点超过阈值线（P < 1×10^-7），表明在儿童时期的血液样本中，没有发现与剖宫产显著相关的DNA甲基化位点。
图2 剖宫产与儿童期血液中DNAm之间关联的固定效应荟萃分析
表3列出了在之前的脐带血分析中与剖宫产有显著关联的六个CpG位点。表3中所有的β值都接近于0，且所有的P值都远大于1.0×10^-7，表明这些CpG位点在儿童时期的DNA甲基化与剖宫产之间没有统计学上的显著关联。除了cg20674490 (RUNX3)位点显示出低度异质性外，其他位点在不同队列间的结果高度一致，没有显著的异质性，说明这些CpG位点的DNA甲基化与剖宫产之间的关系在不同队列中是一致的，增强了研究结果的可靠性。
表3 儿童血液样本中与剖宫产相关联的六个CpG位点的固定效应荟萃分析
剖宫产与新生儿脐带血中的CD4 T细胞、CD8 T细胞、B细胞的FE模型合并效应值大于0，置信区间不包括0，显示显著的正效应，表明剖宫产可能对这些免疫细胞比例有正向影响（图3A、3B、3F）。剖宫产与新生儿脐带血中的粒细胞、NK细胞、nTREG细胞的FE模型合并效应值小于0，置信区间不包括0，显示显著的负效应，表明剖宫产可能对这些免疫细胞比例有负向影响（图3C、3D、3G）。剖宫产与新生儿脐带血中的单核细胞的FE模型合并效应置信区间包括0，表明整体效应可能不显著（图3E）。
图3 剖宫产与新生儿脐带血中不同细胞类型比例之间关联的固定效应荟萃分析
剖宫产与儿童时期血液中的NK细胞、CD8 T细胞、CD4 T细胞、单核细胞、粒细胞、B细胞的FE模型合并效应置信区间都包括0，整体效应都不显著，表明在整体水平上剖宫产与这些免疫细胞类型之间的关联不具有统计学意义（图4）。
图4 剖宫产与儿童时期血液中不同细胞类型比例之间关联的固定效应荟萃分析
综上所述，研究识别出新生儿脐带血中六个与剖宫产相关的CpG位点，这些位点的DNA甲基化水平在剖宫产新生儿中比阴道分娩新生儿高0.4%至0.7%，但与剖宫产相关的DNA甲基化差异在儿童时期并不持久。另外，出生时的不同细胞类型比例与分娩方式有关，但在儿童时期没有差异。
文章编号：472
原文链接：
https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adr2084
原文引用：
Siwen Wang, Emma Casey, Joanne Sordillo, Sofía Aguilar-Lacasaña, Fernanda Morales Berstein, Richard J Biedrzycki, Sonia Brescianini, Su Chen, Amy Hough, Elena Isaevska, Woo Jin Kim, Marion Lecorguillé, Sebastian Shaobo Li, Christian M Page, Jaehyun Park, Stefan Röder, Kristina Salontaji, Gillian Santorelli, Yidan Sun, Sungho Won, Eric Zillich, Lea Zillich, Isabella Annesi-Maesano, S Hasan Arshad, Mariona Bustamante, Charlotte A M Cecil, Hannah R Elliott, Susan Ewart, Janine F Felix, Luigi Gagliardi, Siri E Håberg, Gunda Herberth, Barbara Heude, John W Holloway, Anke Huels, Wilfried Karmaus, Gerard H Koppelman, Stephanie J London, Sunni L Mumford, Lorenza Nisticò, Maja Popovic, Franca Rusconi, Enrique F Schisterman, Dan J Stein, Tabea Send, Henning Tiemeier, Judith M Vonk, Martine Vrijheid, Joseph Leo Wiemels, Stephanie H Witt, John Wright, Edwina H Yeung, Heather J Zar, Ana C Zenclussen, Hongmei Zhang, Marie-France Hivert, Jorge E Chavarro*. Cesarean delivery and blood DNA methylation at birth and childhood: Meta-analysis in the Pregnancy and Childhood Epigenetics Consortium.Sci. Adv., 2024, 10 (48), eadr2084.
