抽象
肺动脉高压(PAH)是一种罕见的疾病,可导致右心衰竭而过早死亡。它与升高的红细胞分布宽度(RDW)密切相关,这与几个铁状态生物标志物相关。高RDW值可提示早期缺铁或缺铁贫血。本研究探讨了RDW升高是否与多环芳烃相关。
两样本孟德尔随机(MR)方法应用于研究遗传易感性更高水平的RDW是否增加显影PAH的几率。使用所有可用的全基因组显著RDW变体进行初级和次级分析MR(N = 179)和五个全基因组显著RDW变体该行为通过全身铁状态,分别。
在多中心病例对照研究(病例数642例,疾病对照15 889例)中,我们证实了RDW与多环芳烃之间的观察相关性(OR 1.90, 95% CI 1.80-2.01)。基于RDW全基因组关联研究报告的估计值或我们自己的数据,主要的MR分析被充分支持去检测1.25到1.52或更高的因果关系(优势比)。没有证据表明RDW和多环芳烃之间存在因果关系因果1.07, 95% CI 0.92-1.24)或二次(or因果1.09,95%CI 0.77-1.54)MR分析。
结果表明,至少部分RDW与多环芳烃的观察关联是继发性疾病进展。铁治疗多环芳烃的试验结果应谨慎解释,因为观察到的任何改善可能与多环芳烃的发展没有机械联系。
抽象
孟德尔随机化使用迄今为止最大的多环芳烃队列的遗传数据,不支持红细胞分布宽度或缺铁是多环芳烃的一个原因,这在解释这种情况下的铁替代试验时是很重要的http://bit.ly/2PPaa88
介绍
肺动脉高压(PAH)是一种罕见的疾病,每百万发达国家的7-26的情况下,估计患病率[1]。它的特点是肺血管阻力增加引起血管收缩和肺小动脉的结构重塑,从而导致右心室肥大和终末期右心脏衰竭[2]。尽管提高认识和新的治疗选择,每年的死亡率仍然〜10%[1]。遗传PAH和特发性肺动脉高压患者的10-20%的约70-80%是已知的海港突变在II骨形态发生蛋白型受体(BMPR2)基因3.]。最近的“1000名PAH患者大量研究证实因果突变的患病率BMPR2,以及在其他五个建立基因(TBX4,ACVRL1,ENG,SMAD9和KCNK3),并在四个新基因(ATP13A3,SOX17,AQP1和GDF2),共占所研究个案的23.5% [4]。所有这些基因的罕见突变均为常染色体显性遗传,外显率降低,提示多环芳烃的发生受其他遗传、表观遗传和/或环境因素的影响。
我们和其他人已经表明,在PAH的生存密切相关的一个因素是红细胞分布宽度(RDW)5,6]。最近一项无假设的全表型分析表明,在几种疾病描述符中,多环芳烃与医院人群RDW的相关性最强(OR 2.0, 95% CI 1.75 - 2.4%, RDW每增加1%)[7]。RDW(测量个体红细胞大小变异性)是标准医院全血细胞计数的一部分,并可作为一种生物标志物。RDW与铁状态生物标志物相关,高值可提示早期缺铁或缺铁贫血[8]。RDW随铁作为可用的体内铁储存不能满足RBC合成的铁需求,导致在不同大小的红细胞增加。
铁缺乏常见于多环芳烃患者,目前正作为治疗靶点进行研究[9- - - - - -14]。观察到的两种性状之间的相关性并不一定意味着对一种性状的干预会改变另一种性状,而且有很多假阳性关联导致随机对照试验不成功的例子[15,16]。临床试验是昂贵且费时的,和招募可以挑战,特别是在罕见疾病。随着大量人口为基础的疾病为重点,研究基因数据,感兴趣的性状测试因果关系的日益普及已经通过利用在人群中的自然发生的遗传变异成为可能。的用于使用遗传变异体测试的因果关系的方法的集合被称为孟德尔随机(MR)[17,18]。MR已被成功地用于帮助优化干预和药物靶标,并确定了一些疾病的偶然因素[19- - - - - -23]。一般而言,与没有这种遗传支持的药物相比,具有遗传证据证明有效的候选药物在药物试验中更成功[24]。
RDW升高是多环芳烃的主要后果还是在这种情况下的因果关系仍有待研究。确定RDW水平的常见遗传变异已在非常大的群体研究中确定[25,比同等地位的研究更有力量。这使得RDW先生的一个强有力的候选人分析和我们的主要目的是分析流行病学RDW和多环芳烃通过评估因果关系之间的联系使用先生我们精制RDW和多环芳烃之间的联系使用生物标志物的估计数据642多环芳烃病例和> 15 000年控制肺动脉高压生物库帝国学院的常见疾病,英国多环芳烃队列和范德比尔特大学医学中心(VUMC)应用MR来研究是否从基因上倾向于较高水平的RDW会增加多环芳烃的发生几率。
方法
PAH的定义
PAH被国际商定的标准定义[26,具体指肺动脉压>25 mmHg,肺血管阻力>3 Woods单位,肺毛细血管楔压<15 mmHg。合并有肺动脉高压的患者被排除在外,这些患者都被认为是特发性、遗传性或厌食性多环芳烃。
资料:有贡献的研究中的遗传和表型资料
在我们的分析中,我们同时使用个人层面和总结性的数据。个人层面的数据,包括临床实验室RDW均可以从国子监肺动脉高压生物样本库和多中心英国PAH队列,促进协作和专家肺动脉高压中心之间的数据和样本在英国共享(研究524名PAH患者www.ipahcohort.com)。
此外,基于医院人群的VUMC研究为另外118例PAH患者和15 889例常见疾病对照组(RDW)提供了纵向临床实验室测量、详细的临床诊断和全基因组基因型阵列数据(基因分型平台:Illumina MEGAex)。补充表S1)。VUMC主机挂在门诊常规临床评估过程中收集的血液来源的基因数据的电子医疗记录的集合,所有患者办理入住手续时显示的知情同意书[27(https://victr.vanderbilt.edu/pub/biovu/)排除标准(补充图S1)和基因型阵列数据的归集描述补充方法。
两个RDW和PAH易感性摘要级数据分别在MR中使用分析以最大化样本大小,因此,统计功效。Genetic instruments serving as a proxy for RDW were obtained from the largest-to-date (>170 000 individuals) genome-wide association study (GWAS) on haematological traits (here referred to as the “RDW GWAS”) in a population-based study by Astle等。(25]。
来自英国PAH人群的特发性和家族性PAH案件有相当一部分是全基因组测序为英国国家健康研究所生物资源(NIHRBR)的一部分[4,28]学习。For genetic effects on PAH susceptibility we used a recent study published by our group and others investigating, in the largest-to-date GWAS, the effects of common genetic variation on PAH risk (“PAH GWAS”) involving 11 744 individuals, of which 2085 were PAH cases. The results of the PAH GWAS were combined through the meta-analysis of four independent studies, one of which is the NIHRBR, with 847 PAH cases and 5048 rare disease controls. The other major contributing study, the US PAH Biobank (PAHB), used a control population with mixed common diseases recruited from outpatient clinics (694 PAH cases and 1560 controls), while the two smaller studies used population-based controls, with 269 and 275 PAH cases and 1068 and 1983 controls in the Pulmonary Hypertension Allele-Associated Risk and British Heart Foundation Pulmonary Arterial Hypertension studies, respectively [4]。
统计分析
为了确认和完善RDW和多环芳烃之间的关系,我们结合了来自帝国理工学院肺动脉高压生物库、英国多环芳烃队列和VUMC研究的多环芳烃患者,并将他们与来自门诊诊所的VUMC的常见疾病对照(补充方法和补充表S1)。
为了测试RDW和PAH之间的因果关系,我们从两个不重叠的数据集应用,需要对风险因素(这里RDW)遗传仪器效果估计两样本MR战略和成果(这里PAH)(补充方法和补充图S2)。RDW的遗传工具包括RDW GWAS中与RDW水平相关的遗传变异,在研究特异性的全基因组水平上具有显著性(p<8.31×10)−9)。在PAH GWAS,179点的变体(包括12代理的具有最小ř变体20.8)从212独立(R的2<0.01)RDW数量性状基因座不包括13种回文变体(A / T或C / G)与中间的等位基因频率(次要等位基因频率之后(QTL)是可利用的> 45%),以确保的效果对于两个性状变可以协调,以相同的等位基因。为了获得因果估计,我们应用加权的逆方差(IVW)29]和加权中值[30.] 方法。我们使用科克伦的Q-测试(评估从每个QTL的因果估计之间的异质性补充方法)。
在初步的MR分析中,我们纳入了所有可用的全基因组显著RDW QTL (n=179)。次级分析明确测试了缺铁在rdww - pah关联中的作用,使用了5个RDW QTL定位于与铁稳态相关的基因(HFE,TMPRSS6,TFRC和TFR2)从全基因组显著性RDW QTL (补充图S2)。这五种RDW QTL同时增加血清铁、铁蛋白和转铁蛋白饱和度,降低转铁蛋白,反映全身铁状态(补充表S2)并且首先通过一个独立的GWAS(铁的遗传学状态)报告为至少两种上述铁状态的生物标志物的[全基因组显著信号31]。这五个RDW QTL足以解释方差在RDW GWAS比例最高的信号中,突出RDW水平的铁可用性的重要性。
此外,我们验证了RDW遗传仪器为我们从VUMC常见的疾病控制RDW水平的代理。要做到这一点,我们在回归为每个单独构建的RDW遗传风险得分(GRS)的第一个可用RDW测量(补充方法)和得到的方差的解释比例(R2)。将R2对于同一RDW GRS在RDW GWAS研究人群(英国生物库(UKB)和间隔)从RDW-QTL协会的汇总统计数据(计算补充方法)。
由于遗传变异体通常解释在相关性状的变异性的一小部分,MR研究通常需要较大的样品尺寸,以检测非零因果效应。计算我们的功率,以检测在当前MR分析因果关联[32]使用R2VUMC估计值和RDW GWAS估计值(补充方法)。
结果
用RDW QTL进行遗传风险评分
我们估计,179 RDW QTL可以解释>变异的12%(R212.7%,在他们被发现在RDW GWAS人口RDW水平(英国生物银行和间隔),95%CI为12.32%-12.99%)。所述RDW GRS构建的VUMC控制在第一个可用的RDW测量解释的变异的2.6%(95%CI 2.17-3.19%)(补充表S3)。该组五个变体特定于铁状态解释的估计1.7%UKB和INTERVAL种群RDW变异性(95%CI 1.62-1.87%),而他们解释总量的0.7%(95%CI 0.43-0.92%)变异RDW在VUMC对照(补充表S3)。所述RDW GWAS研究人群具有更低的平均水平RDW比我们共同疾病对照(UKB和INTERVAL 13.45; 13.60 VUMC)和较低的标准偏差(UKB和INTERVAL 0.82; VUMC 1.40),这可能在R之间的差异部分解释2估计在这些研究中。
检测因果关系的统计能力
与该解释的相对高比例的基因仪器(R212%)在水平RDW的总变化(图2我们有80%的能力去检测一个小到1.25(优势比)的因果关系。如果被解释的真实方差更接近VUMC控制中的估计值(R22.6%;图2(绿色曲线),这个变成了1。52。当遗传工具解释的方差很小时(R21.7%;图2,蓝色曲线),我们是有限的,与我们的样本大小,到≥1.7的比值比。然而,如果在我们的观察性分析来计算RDW的效果(OR 1.80-2.01)是因果性的,任一两个MR分析中,基于R2从RDW GWAS估计,将具有> 80%的功率,以检测幅度的效果。使用基于VUMC数据估计,全部采用179 RDW QTL(分析图2,绿色曲线)将有足够的(> 80%)的功率在我们的样本,而铁专用模型(图2紫色曲线)将动力不足。
RDW-PAH因果关系
我们使用179个RDW QTL进行了初步的MR分析,测试了RDW对多环芳烃发展的因果关系,发现两者之间没有显著的关系(IVW或因果1.07, 95% CI 0.93-1.23;问假定值0.57;图3)。基于五个RDW QTL的二次MR分析提供了一种用于铁状态上PAH因果效应(没有证据IVW OR因果1.09, 95% CI 0.77-1.54;问假定值0.91;图3)。加权中值法对违反磁共振仪器假设的情况更有说服力,它对初级(或高级)数据也得出了类似的估计因果1.11, 95% CI 0.89-1.38)和二次(OR因果1.04, 95% CI 0.68-1.59) MR分析。
先生如果比值比估计的主要分析表明真正的因果效应的大小,多环芳烃病例的数量需要检测这样一个因果效应的遗传工具解释方差的10% RDW∼20 600(1:4.6比相同的情况下:控制在本研究中)来实现功率在5%的假阳性率80% (p = 0.05)。我们分别测试了导致PAH GWAS的四项研究中估计的因果效应之间的异质性(补充数据S1和S2)评估是否在其控制人口的性质差异产生的器乐变种异质效应估计。在IVW估计两个异质性试验(主要MR:Q = 0.83,DF = 3,P = 0.84;次级MR:Q = 0.55,DF = 3,P = 0.91)没有检测到在所述因果效应之间相当大的变异四个基于一个随机效应模型有助于研究(补充数字S3和S4)。
讨论
我们采用双样本MR方法来检测RDW水平升高(与缺铁有关)与PAH之间的流行病学关系是否具有因果关系。我们在大样本病例和常见疾病对照中评估了RDW对多环芳烃的影响。通过使用遗传变异作为RDW的工具,我们发现没有证据表明RDW对多环芳烃的影响达到了观察性研究所建议的程度。
以前的研究表明,铁缺乏在多环芳烃中很常见,并与预后不良、运动能力下降和血流动力学恶化有关[9,11,13]。甲生理链接已在健康志愿者中,说明了铁输注减毒急性缺氧诱导的肺动脉压的上升[33,34]和大鼠其中慢性缺铁导致肺动脉高压[35]。这种关系可以用铁的作用,动摇缺氧诱导因子来驱动,从而缺乏可模拟缺氧状态[36]。我们的研究证实了协会提出RDW PAH利用医院的控制人口和情况下从多个中心(1.90的效果一个标准单位RDW, 1.4%),支持最近hypothesis-free phenome-wide分析显示,在几个疾病描述符,多环芳烃与RDW最密切相关的一个类似的效应值(-2.4或2.0,95% CI 1.75每增加% RDW) (7]。我们的MR分析,充分把握度发现这种规模的效果对RDW的因果作用。我们没有发现在这个级别的因果效应,这一事实表明,至少有一些观察到的相关的是继发本病。
这项研究的结果可能会出现是在与补铁的肺动脉高压患者的疗效,这主要集中在功能的能力,而不是疾病病理的早期临床研究的赔率。一个n open-label study of 20 patients with idiopathic PAH with iron deficiency reported improved iron status, 6-min walk distance and quality of life (QoL) 2 months after a single infusion of 1000 mg ferric carboxymaltose [14]。一个nother open-label study in 15 iron-deficient idiopathic PAH patients reported improvement of iron status, QoL and exercise endurance capacity on cardiopulmonary exercise testing after receiving 1000 mg of intravenous iron [10]。两项临床研究都没有安慰剂对照,尽管Viethenet al。(14]相比,他们的干预组一组谁没有收到铁输液匹配铁充足的患者。该补铁PAH可能对肌肉功能必须通过从这些驱动心血管病理不同机制的好处,例如[它仍然可能37]。
使用来自大财团数据MR研究支持的铁状态在其它疾病的因果关系。遗传仪器(两个变种HFE还有一个变体TMPRSS6在这些研究中使用)也被用来在我们的中学MR分析。G生病了同事们发现铁对冠状动脉疾病有保护作用因果0.94每sd血清铁的变化)[38,但增加了心脏栓塞性卒中的风险(IVW或因果1.16每sd铁)39]。作者认为,铁对冠状动脉疾病和中风的相反影响可能是由于不同的潜在机制。Pichler等。(19研究表明,铁元素可以预防帕金森病(IVW或IVW)的发生因果0.88每sd铁)。缺铁是常见的危险因素,在常见的疾病,这些因果效应的估计是温和的;这项研究是未通电检测的效果,如果这也是PAH如此。
在这种MR分析的光,对于RDW和PAH的关联替代的解释必须考虑;即,该原因PAH凸起RDW(反向因果关系,例如还原的氧递送和/或溶血有关PAH可能刺激网状细胞增多,这将增加RDW)或PAH和高架RDW由独立共同的机制而引起的。一种这样的机制是慢性炎症,这是PAH的共同特征[40]并导致铁的胞内封存。其可以修改RDW其他机制,如叶酸或维生素B12可以研究其与PAH关联。为了直接检验是否PAH是为提高RDW水平所需的PAH更强的遗传仪器不是由PAH GWAS标识的当前已知的常见变异因果。
我们研究的一个重要优势在于通过广泛的合作获得表型和遗传数据的样本量。考虑到多环芳烃的罕见性,必须汇集几个中心的数据,以便调查多环芳烃的常见遗传变异,并测试因果关系。我们的研究有一定的局限性。我们的观察性研究的对照组没有被特别选择来代表多环芳烃的风险人群。多环芳烃高危人群的一个例子是致病性患者的亲属BMPR2突变(和其他罕见的致病突变)。给定家族性/可遗传的PAH(雌性〜42%,而在携带已知突变的男性~14%)的降低的外显率[41],跟进受影响的个人,尤其是亲属窝藏与PAH相关的基因突变的家庭,将是一个非常宝贵的源识别PAH的环境诱因。
尽管我们努力排除与条件,可能影响RDW,并使用第一个可用RDW测量控制,我们预计RDW水平的遗传效应与常见疾病的个人和健康志愿者的群体之间的差异。将R2一个遗传变异描述了在一个特定的时间在一个特定的人群中表型所解释的变异。因此,不可能有适用于多个种群或多个时间点的同一种群的单个种群参数。尽管R2在RDW GWAS估计很可能是向上偏移(因为它包含的发现以及复制样本),它可能会更好地反映的程度比在将R无病的人群的遗传变异影响长期RDW水平2从VUMC疾病控制,谁可以预计将有更多的变量RDW水平因合并症估计。这凸显了在MR研究评估能力的潜在挑战。We now estimate that >20 000 PAH patients would be required to detect any likely causal effect of iron deficiency.
这是需要注意的重要的,在我们的MR分析,因果效应利用GWAS PAH的结果[估计4]。四个独立的研究促进了PAH GWAS的比较他们的PAH情况下根据不同的标准选择的控制群组的等位基因频率的总体结果。该NIHRBR研究采用控制人口与罕见疾病的混合物,而来自美国的其他主要贡献研究中所使用的混合常见的疾病控制。使用基于人群的对照组的两个较小的贡献研究;一个优选的设计用于估计共同的危险因素的替代性遗传变异体的影响。选择偏差可能影响对疾病的易感性器乐遗传变异的估计。如果对照组群富集也受关注的风险因素条件下尤其如此。
结论
有高架RDW,缺铁的替代和PAH之间的关联强的观测证据。然而,这种MR分析并不表明RDW的因果联系的疾病的发展。我们的研究能检测尺寸与观察到的类似的因果效应。一个更温和的因果效应的可能性依然存在,但显著更大的研究人群将需要检测它。扩大国际合作和细致的跟踪,在高危人群将允许日益复杂的研究设计,调查的因果关系,共享与其他条件和PAH总体的遗传易感性的潜在机制。
补充材料
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致谢
我们衷心感谢的病人招募健康研究生物资源的英国国家研究所的参与 - 罕见的疾病(NIHR BR-RD)的研究,特发性和遗传性PAH的英国国家队列,和健康/美国国家心脏,肺全国学院,和血液研究所主办的国家生物样本和数据仓库的PAH(又名PAH生物资料库)。我们感谢医生,护士的研究和协调在英国,欧洲,并在38个肺动脉高压中心横跨美国参与PAH生物银行(www.pahbiobank.org)。
脚注
这篇文章有提供补充材料www.qdcxjkg.com
利益冲突:A.乌尔里希有没有透露。
利益冲突:J. Wharton没有什么要披露的。
利益冲突:T.E.塞耶有没有透露。
利益冲突:E.M. Swietlik没有什么要披露的。
利益冲突:T.R。阿萨德没有透露。
利益冲突:A.A.德赛有没有透露。
利益冲突:S.格拉夫有没有透露。
利益冲突:L. Harbaum没有什么要披露的。
M.亨伯特报告赠款和个人费用从拜耳和葛兰素史克,从Actelion公司,默克公司和来自美国治疗,外提交作品的个人费用:利益冲突。
利益冲突:N.W.莫瑞尔的报告从Actelion公司和形态发生-IX,外提交作品的个人费用。
利益冲突:W.C.尼科尔斯有没有透露。
利益冲突:F. Soubrier有没有透露。
利益冲突:L.索斯盖特有没有透露。
利益冲突:D-A。Tregouet没有什么要透露的。
利益冲突:钢筋混凝土TREMBATH报告从易普森制药,个人收费咨询委员会工作的非执行董事会成员从国王学院医院NHS信托基金会,境外提交作品的个人费用。
利益冲突:E.L。布里泰恩报道了用于从拜耳咨询委员会的工作,提交作品之外的个人费用。
利益冲突:M.R.威尔金斯从VIFOR制药,外提交的工作报告补助。
利益冲突:I. Prokopenko没有什么要披露的。
利益冲突:C.J. Rhodes向Actelion报告提交作品之外的个人费用。
支持声明:该作品引用在这里被从NIHR BR-RD,英国心脏基金会的资金支持(SP / 12 /29836分之12),心血管研究卓越(的BHF剑桥和帝国中心RE / 18 /34215分之4), UK Medical Research Council (MR/K020919/1), the Dinosaur Trust, and BHF Programme grants to R.C. Trembath (RG/08/006/25302), N.W. Morrell (RG/13/4/30107) and M.R. Wilkins (RG/10/16/28575). Funding for the PAH Biobank is provided by NIH/NHLBI HL105333. Vanderbilt University Medical Center's BioVU is supported by numerous sources: institutional funding, private agencies, and federal grants that include the NIH funded Shared Instrumentation Grant S10RR025141; and CTSA grants UL1TR002243, UL1TR000445, and UL1RR024975. Genomic data are also supported by investigator-led projects that include U01HG004798, R01NS032830, RC2GM092618, P50GM115305, U01HG006378, U19HL065962, R01HD074711; and additional funding sources listed athttps://victr.vanderbilt.edu/pub/biovu/。E.L. Brittain获得美国国立卫生研究院R01 HL146588、美国心脏协会教员奖学金(13FTF16070002)和Gilead PAH奖学金计划的资助。通过RC2GM092618对VESPA样品进行基因分型。作者承认使用了由卫生部财政支持提供的BRC核心设施通过美国国家卫生研究所(NIHR)综合生物医学研究中心奖:NHS信托帝国理工学院,剑桥大学医院和人的圣托马斯NHS信托基金会与伦敦国王学院合作,国王学院医院NHS信托基金会和NIHR资助帝国NIHR临床研究机构。C.J. Rhodes获得英国心脏基金会中级基础科学研究奖学金(FS/15/59/31839)。L. Southgate基金由惠康信托机构战略支持基金(204809/Z/16/Z)资助,资助对象为伦敦大学圣乔治学院。一、Prokopenko由Wellcome Trust (WT205915)和EU H2020 (DYNAhealth,项目编号633595)支持。莫瑞尔是英国心脏基金会教授和国家健康研究所(NIHR)的高级研究员。W.C. Nichols由NIH NHLBI HL105333支持。A.A. Desai获得NIH NHLBI R01HL136603的支持。本文的资助信息已存入交叉引用出资者注册。
- 收到2019年7月25日。
- 接受2019年10月29日。
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