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孟德尔随机化:减少混杂因素干扰的析因利器,1/3论文发在6+ SCI期刊

孟德尔随机化:减少混杂因素干扰的析因利器,1/3论文发在6+ SCI期刊

科学

让科研和SCI论文成为临床工作的副产品。


关键词:临床科研;孟德尔随机化

在针对患者的临床研究中,最重要、也是最难的就是降低混杂因素的干扰,尤其是还有太多未知的混杂因素;也由此,随机安慰剂试验(RCT)研究成为临床最受信赖的证据。

对于临床科研中比例最高的观察性研究,如果能够找到降低混杂因素干扰的方法,也同样能够提高严谨可靠的结果。
孟德尔随机化就是减少临床研究中混杂因素干扰的重要的手段【1】。

(图源:Ref. 1)


孟德尔随机化 (Mendelian randomization, MR) 是一种用于观察性研究的统计技术,通过使用遗传变异(如SNPs)作为工具变量,研究风险因素(如,暴露于特定环境因素、生活方式因素或药物)与结局(例如,疾病或特征)之间的因果关系。

由于孟德尔随机化研究可以帮助建立因果关系并为开发新的治疗干预措施提供证据,所以已被用于各种研究领域,包括流行病学、药理学和遗传学。

作为临床科研的新工具,孟德尔随机化研究提高了临床科研的质量,由此也更容易发表在高水平SCI期刊。

13%孟德尔随机研究论文发表在10+SCI期刊,约1/3论文发表在6+SCI期刊。



为系统了解孟德尔随机化研究的应用进展,本期做一个初步的快速分析,展示该领域的最新进展。

1,孟德尔随机化SCI论文呈现爆发式增长

目前该领域相关研究文章共有5102篇;
2013年,该领域SCI论文发文仅79,2022年发文达到了1405篇,占到所有文章近1/3。
其中中国学者发文1803篇,遥遥领先于其他国家学者。


孟德尔随机化的起点是2003年Smith等率先提出了借用遗传变量作为变量工具,来研究环境因素对于疾病影响【2】。
2015年Bowden等引入Egger回归,使得孟德尔随机化有了可靠的分析方法;成了应用于临床观察性研究的突破点【3】。


2,被医学院和医院广泛应用于研究领域

A,医学院校占主体
从各个大学的发文量看,发文最多的是Bristol大学;后面依次为香港大学、剑桥大学、中南大学、首都医科大学、浙江大学、四川大学、Uppsala大学、复旦大学、牛津大学等。


B,医院研究

因为孟德尔随机化研究主要是为了解决可能的因果联系,所以医院成为研究主体。

从医院发文累计影响因子看,麻省总医院、Herlev医院、Rigshospitalet、华西医院、Groningen大学医学中心、Leiden大学医学中心等发文量最多。


C,专家

由于孟德尔随机化研究是一个新的方法学,所以目前科研成果还集中在少数人手里。

如果看该领域内最有影响力的专家,大家可以看到,几乎2/3的专家都有密切的联系,尤其是大咖们似乎有非常明显的师承联系。



3,发文期刊


针对孟德尔随机化的研究论文发文期刊分析显示,这些论文发表最多的期刊是Int J Epidemiol (IF 9.7),其次是Front Genet(IF 4.8),Sci Rep(IF 5),J Clin Endocrinol Metab (IF 6.1),Nutrients(IF 2.2),及Nat Commun (IF 17.7)。

还有很多发表于学术顶刊!

(可视化作图:文献鸟)


部分期刊审稿时间很短。


4,涉及的研究领域


孟德尔随机化已经应用于几乎临床所有科室的研究,研究最多的疾病主要包括糖尿病、肥胖、中风、癌症、心脏病等常见病。


尽管孟德尔随机化研究有广泛的应用场景,但目前应用最广泛的仍然是风险因素、析因研究、遗传异质性等


举例:


1,加拿大的研究团队利用孟德尔随机化研究了代谢组学,发表在Nat Genet(IF 41)杂志。


Chen Y, et al. Genomic atlas of the plasma metabolome prioritizes metabolites implicated in human diseases. Nat Genet. 2023 Jan;55(1):44-53. doi: 10.1038/s41588-022-01270-1. Epub 2023 Jan 12. PMID: 36635386; PMCID: PMC7614162.


简析:

这篇论文是典型的生物工程论文,研究者做了非常高质量的解析和创新性思考


2,丹麦的研究组则把基因的meta分析孟德尔随机化研究结合起来研究血栓的风险因素,研究发表于Nat Genet(IF 41)


Hassan W, et al. The Progress and Research Trends of Statin Medications: Advanced Epidemiological and Bibliometrical Assessment. Curr Probl Cardiol. 2023 Feb 9:101638. 


3,中国学者应用孟德尔随机化研究、利用英国生物数据库、探索新冠发生重症的遗传易感性,发表于J Med Virol (IF 21)。


Yao Y, Song H, Zhang F, Liu J, Wang D, Feng Q, Rao S, Jiang C. Genetic predisposition to blood cell indices in relation to severe COVID-19. J Med Virol. 2023 Jan;95(1):e28104. doi: 10.1002/jmv.28104. Epub 2022 Sep 10. PMID: 36039015; PMCID: PMC9538306.


简析:

利用开放数据库做孟德尔随机研究,可以此为模板。


写在最后,
每个方法学都有其适用范围。
孟德尔随机研究更适用于探索某种暴露或治疗因素与某种健康结局之间的因果关系。例如,研究抽烟对肺癌风险的影响,或某种药物治疗对心血管疾病的预防效果等。这时候充分利用开放的数据库可能会有意想不到的研究发现。

美国恒祥咨询公司(Healsan Consulting LLC, HS)从2016年开始大数据分析项目,特别擅长于文献计量学、医学统计分析和服务。
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参考文献:

【1】Davies NM, Holmes MV, Davey Smith G. Reading Mendelian randomisation studies: a guide, glossary, and checklist for clinicians. BMJ. 2018 Jul 12;362:k601. doi: 10.1136/bmj.k601. PMID: 30002074; PMCID: PMC6041728.

【2】 Smith GD, Ebrahim S. 'Mendelian randomization': can genetic epidemiology contribute to understanding environmental determinants of disease? Int J Epidemiol. 2003 Feb;32(1):1-22. doi: 10.1093/ije/dyg070. PMID: 12689998.

【3】 Bowden J, Davey Smith G, Burgess S. Mendelian randomization with invalid instruments: effect estimation and bias detection through Egger regression. Int J Epidemiol. 2015 Apr;44(2):512-25. doi: 10.1093/ije/dyv080. Epub 2015 Jun 6. PMID: 26050253; PMCID: PMC4469799.



编辑:Henry,微信号:Healsan助理:ChatGPT
分析机构:
Healsan Consulting,擅长医学生物大数据分析、临床数据库利用及医学统计分析;成为越来越多生物制药公司、科研机构和医生科学家“外挂医学科研部”。


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