类风湿关节炎与2型糖尿病风险的两样本孟德尔随机化研究

摘要/Abstract

摘要：

目的探讨类风湿关节炎（rheumatoid arthritis， RA）与2型糖尿病（type 2 diabetes，T2D）风险的因果关系。方法使用公开的RA全基因组关联研究（genome-wide association study， GWAS）汇总数据集为暴露因素，2型糖尿病为结局变量；运用逆方差加权法、加权中位数法、MR-Egger回归法、简单模式和加权模式进行两样本孟德尔随机化（two-sample Mendelian randomization， TSMR）分析。结果选择了9个单核苷酸多态性作为工具变量，逆方差加权法支持RA与T2D风险之间的因果关系（OR= 1.10， 95%CI：1.07 ~ 1.12）；MR-Egger回归法表明也存在因果关联（OR= 1.11， 95%CI：1.08 ~ 1.14）。加权模式：OR= 1.10，95%CI： 1.08 ~ 1.12；简单模式：OR= 1.12，95%CI：1.06 ~ 1.18；加权众数法：OR= 1.10，95%CI： 1.08 ~ 1.13。工具变量之间可认为不存在异质性与水平多效性；使用“留一法”进行敏感性分析，因果效应稳健。结论TSMR分析结果支持RA与T2D风险增加存在因果关系。

郭浩阳, 汪伟, 常鑫, 金岳龙, 袁慧. 类风湿关节炎与2型糖尿病风险的两样本孟德尔随机化研究[J]. betway必威登陆网址（betway.com ）学报, 2022, 43(9): 703-706.

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图/表3

SNP	CHR	EA	OA	类风湿关节炎	2型糖尿病
rs10209110	2	T	C	-0.11	0.02	< 0.001	-6.80 × 10^-3	7.80 × 10^-3	0.388
rs13426947	2	A	G	0.14	0.02	< 0.001	0.02	9.90 × 10^-3	0.082
rs17630466	4	G	A	0.13	0.02	< 0.001	0.02	8.50 × 10^-3	0.042
rs2228145	1	C	A	-0.11	0.02	< 0.001	-0.02	7.90 × 10^-3	0.014
rs2812378	9	A	G	-0.11	0.02	< 0.001	1.00 × 10^-4	8.20 × 10^-3	0.988
rs660895	6	G	A	0.82	0.02	< 0.001	0.08	8.80 × 10^-3	< 0.001
rs6679677	1	A	C	0.47	0.03	< 0.001	0.05	0.01	< 0.001
rs6920220	6	A	G	0.14	0.02	< 0.001	-4.10 × 10^-3	8.70 × 10^-3	0.639
rs8026898	15	A	G	0.12	0.02	< 0.001	-4.70 × 10^-3	8.80 × 10^-3	0.596

SNP	CHR	EA	OA	类风湿关节炎	2型糖尿病
rs10209110	2	T	C	-0.11	0.02	< 0.001	-6.80 × 10^-3	7.80 × 10^-3	0.388
rs13426947	2	A	G	0.14	0.02	< 0.001	0.02	9.90 × 10^-3	0.082
rs17630466	4	G	A	0.13	0.02	< 0.001	0.02	8.50 × 10^-3	0.042
rs2228145	1	C	A	-0.11	0.02	< 0.001	-0.02	7.90 × 10^-3	0.014
rs2812378	9	A	G	-0.11	0.02	< 0.001	1.00 × 10^-4	8.20 × 10^-3	0.988
rs660895	6	G	A	0.82	0.02	< 0.001	0.08	8.80 × 10^-3	< 0.001
rs6679677	1	A	C	0.47	0.03	< 0.001	0.05	0.01	< 0.001
rs6920220	6	A	G	0.14	0.02	< 0.001	-4.10 × 10^-3	8.70 × 10^-3	0.639
rs8026898	15	A	G	0.12	0.02	< 0.001	-4.70 × 10^-3	8.80 × 10^-3	0.596

方法	SNPs	β	SE	OR（95%CI）	P
MR-Egger	9	0.10	0.02	1.11 （1.08，1.14）	< 0.001
加权中位数法	9	0.10	0.01	1.10 （1.08，1.12）	< 0.001
IVW	9	0.09	0.01	1.10 （1.07，1.12）	< 0.001
简单模式	9	0.11	0.03	1.12 （1.06，1.18）	0.003
加权模式	9	0.10	0.01	1.10 （1.08，1.13）	< 0.001

方法	SNPs	β	SE	OR（95%CI）	P
MR-Egger	9	0.10	0.02	1.11 （1.08，1.14）	< 0.001
加权中位数法	9	0.10	0.01	1.10 （1.08，1.12）	< 0.001
IVW	9	0.09	0.01	1.10 （1.07，1.12）	< 0.001
简单模式	9	0.11	0.03	1.12 （1.06，1.18）	0.003
加权模式	9	0.10	0.01	1.10 （1.08，1.13）	< 0.001

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