在肿瘤领域生信卷的如火如荼之际，很多非肿瘤小众领域的小伙伴却焦头烂额。由于数据缺乏，期刊相对较少，idea不好找，辛辛苦苦完成了论文，也不知道投往何处。再加上接连投稿被拒，心中更是没底儿。如果你也经受同样的困扰，那一定要把握住孟德尔随机化这次机会！今天闪电给大家分享这篇发表在中科院2区《IOVS》上的研究《Causal Relationships Between Glycemic Traits and Myopia》，看似平平无奇的近视，碰上孟德尔随机化，也能老树开新花，一招逆袭JCR一区！
本研究属于双向孟德尔随机化研究，从标题上可以一眼看出，暴露因素是血糖特征，结局变量是近视，作者将“万金油”的血糖与近视联系在了一起。第二步、模式图与数据来源
在解读孟德尔随机化的文章时，小伙伴们一定要牢记3大假设，这是孟德尔随机化最底层的逻辑（①关联性假设；②独立性假设；③排他性假设），不记得的小伙伴可以去翻看往期推文（点击跳转：花10分钟就能全面了解孟德尔随机化）本篇属于多种暴露对应单一结局的孟德尔随机化研究，暴露因素包含6种血糖特征，分别是脂联素（Adiponectin）、体重指数（BMI）、空腹血糖（FBG）、空腹胰岛素（FINS）、糖化血红蛋白（HbA1c）和胰岛素原（Proinsulin）。本研究中，暴露因素选择十分巧妙，将临床常见且热门的指标——血糖特征作为切入点，通过MR结合起来就令人眼前一亮，普普通通的指标也能发挥大作用！作者首先将血糖特征作为暴露因素，近视表型作为结局，进行MR分析。然后将具有统计学意义的脂联素和糖化血红蛋白反过来作为结局，而近视表型则作为暴露因素，本质上属于双向MR研究。表1 暴露因素GWAS数据集来源
脂联素（Adiponectin）来源于ADIPOGen财团，由国际上100多个不同单位组成，是目前样本量最大的GWAS研究。BMI、空腹血糖、糖化血红蛋白和空腹胰岛素数据也都来自样本量最大的前几个GWAS研究，且发布年份较新。而胰岛素原在OpenGWAS上有且仅有一个GWAS数据。近视表型则来源于UK Biobank数据库，其权威性不言而喻。Tips：在OpenGWAS数据库中针对某一暴露的GWAS数据往往有很多个，大家挑选时记得3个原则。①样本量尽量大；②检测SNPs位点尽可能多；③数据释放年份尽可能新哦！近些年人们逐渐发现糖摄入与近视发展有关，然而相关结果仍存在争议。有研究提出高血糖会导致近视转变，然而另一项研究却发现糖尿病组和对照组的近视没有显著差异。由于近视受到遗传和环境因素的双重影响。因此，先前研究之间的差异可能是由于观察性研究中固有的偏倚或混杂因素造成的。对于血糖特征，选择关联性强（P<5×10-8）的SNPs作为工具变量，去除连锁不平衡条件为r2<0.001，clumping distance =10000 kb。这两项是主要的筛选条件，小伙伴们一定要牢记。
逆方差加权法（inversevariance weighted, IVW）
加权中位数法（weighted median method）
加权模式（weighted mode method）
MR-Egger法
(本研究以IVW结果为主，只有当IVW结果具有统计学意义，同时4种方法的效应值方向一样时，才被认定为阳性结果)水平多效性（2种）：MR-PRESSO法、Egger截距法异质性（1种）：留一法（leave-1-SNP-out）Steiger检验：用于检验每一个SNP的方向性是否正确，防止反向因果。如果方向错误，则剔除该SNP。Tips：在本研究中，由于有6个暴露因素，需要做6次比较，因此作者进行了Bonferroni 矫正，只有当P值小于0.05/6时，MR结果才具备统计学意义。
表格结果显示，只有在脂联素（Adiponectin）和糖化血红蛋白（HbA1c）对近视的效应评估中，同时满足以下这2个条件：②4种方法的效应值方向一致（OR全部>1或全部<1）
注：每一个黑点代表一个SNP，每条线的斜率对应于每种方法的估计MR效应。在六种血糖性状中，遗传预测的脂联素水平与近视的发病率呈显著负相关（Adiponectin: OR=0.990，Pivw = 2.66×10−3），而较高的糖化血红蛋白水平则与近视风险的增加密切相关（HbA1c: OR = 1.022，Pivw= 3.06 × 10−5）。尽管经过Bonferroni 矫正（α=0.0083），IVW结果仍然具有统计学意义。此外，MR-PRESSO法和Egger截距法的P值均大于0.05，表明没有发现水平多效性的证据，结果稳健。
注：留一法的原理是依次剔除1个SNP，计算剩下的SNP对结局的总效应。以图中蓝框为例，去除SNP731839后，脂联素工具变量中（左图）余下的12个SNP对近视的总效应仍然呈负相关。如果依次去掉所有SNP，结果全都不变，则说明结果稳健。从留一法结果中来看，作者均未发现显著的异常值。尽管在脂联素对近视的效应评估中（左图），如红框所示，去掉SNP17366568后，结果不再具有统计学意义，但是效应方向未改变，总体仍然稳健。
孟德尔随机化分析的假设基于工具变量先影响暴露，然后再通过暴露影响结局。这个假定的方向性需要Steiger检验进行验证。对于Steiger检验结果，主要关注第4列，如果为TRUE，则证明方向性正确，证实了所选取的工具变量先影响了脂联素（Adiponectin），然而才影响了近视发生。表4孟德尔随机化结果（近视对脂联素和糖化血红蛋白的影响）
在文章最后，作者进行了反向孟德尔随机化，将具有统计学意义的脂联素和糖化血红蛋白作为结局变量，而近视则作为暴露因素，结果未观察到统计学意义上的任何关联（P>0.05）。脂联素是一种主要由脂肪细胞产生和分泌的蛋白质激素，在调节血清葡萄糖和脂质代谢中起着至关重要的作用。在本研究中发现，脂联素是近视的保护因素，增加脂联素水平可以降低近视的风险。而较高水平的糖化血红蛋白则会导致近视风险增加。提示在临床实践中，血糖控制策略对于降低近视风险是必要的。作者推测，一方面是与短暂的晶状体折射率改变有关。另一方面可能与脉络膜血液灌注有关，有研究显示强化糖尿病控制后，患者的脉络膜厚度显著增加，这提示HbA1c水平与脉络膜厚度呈负相关。首先，本研究属于多对一的双向MR研究，工作量充足。同时与往期分享的文章相比，多了Steiger方向性检验，并对P值进行了Bonferroni 矫正，统计学上更加严谨。其次，本研究基于小众领域——近视，相对没有肿瘤领域那么卷，并且将最常见且有争议的血糖特征与近视关联在一起，切入点十分巧妙，很值得学习，也为更多小众领域的小伙伴们指出了一条极具前景的方向。。最后，本文GWAS数据集均来自最新的大样本队列，结果可靠。并且讨论中，作者对脂联素和糖化血红蛋白与近视的潜在关联进行了合理解释，令人信服。以上都是本研究能冲上眼科权威期刊《IOVS》的重要原因。当然！在此基础上，还可以叠加多变量孟德尔随机化、中介孟德尔，以及临床队列，进一步提高文章影响因子，后续都会给小伙伴们分享到，记得关注闪电后续推文奥！撰文丨闪 电
审核丨 暁
排版丨阿 洛
