首都医科大学学者2区｜肠道微生物群与泌尿系统肿瘤之间的因果关系：一项两样本孟德尔随机化研究

肠道微生物群失调与包括癌症在内的多种疾病有关。肠道微生物群在泌尿系统肿瘤中的独特作用越来越受到重视。然而，肠道菌群失调是否应该是膀胱癌（BCa）、前列腺癌（PCa）或肾癌（KCa）的病因之一仍存在争议。

今天小盟今天分享的文章是2023年9月11日发表于《BMC cancer》（Q2）题目为Causal associations between gut microbiota and urological tumors: a two-sample mendelian randomization study肠道微生物群与泌尿系统肿瘤之间的因果关系：一项两样本孟德尔随机化研究。本研究旨在研究肠道微生物群泌尿系统肿瘤之间的因果关系。

材料和方法

MiBioGen 联盟的微生物组全基因组关联研究 (GWAS)（24 个基于人群的队列的 18,340 个样本）被用作暴露数据。此外，结果数据（951 例 BCa 病例和 307,092 例对照；1,631 例 KCa 病例和 238,678 例对照；79,148 例 PCa 病例和 61,106 例对照）是从 FinnGen 和 PACTICAL 联盟的 GWAS 中提取的。为了检测 BCa、PCa 和 KCa 的潜在致病细菌性状，采用逆方差加权或 Wald 比率方法进行了两个样本孟德尔随机化 (MR) 分析。随后进行了敏感性分析，以探讨主要结果的稳健性。最后，进行反向 MR 分析以减轻反向因果关系。

研究设计与流程图

主要结果

1.工具变量的概述

经过一系列严格的质量控制程序，选择与19种细菌性状相关的27个SNP（p＜5×10−8，R2＜0.01）作为IVs进行分析。MR分析中使用的IVs具有在30.07至200.70范围内的F统计量，所有这些统计量都超过了>10的阈值。这表明了稳健的仪器强度，并减轻了弱仪器偏差的潜在影响。受可用IVs数量的限制，敏感性分析仅限于双歧杆菌。值得注意的是，在包括目、科和属在内的分类水平上，统计效应大小保持相对一致。

2.肠道微生物群和BCa

在MR分析的背景下，一项综合评估显示，7种细菌特征（包括门、纲、目、科和属的不同分类水平）在统计学上与BCa风险相关。这表明特定细菌特征在BCa病因中的潜在作用。

在上述特征中，双歧杆菌科相同类别的细菌，共享由rs182549、rs7322849和rs7570971表示的相同IVs。如表1所示，IVW分析得出结论，双歧杆菌与BCa风险升高存在因果关系（OR:1.496，95%CI:1.039–2.154，p=0.030）；双歧杆菌和双歧杆菌科也获得了类似的结果（OR:1.505，95%CI:1.40-2.179，p=0.030；OR:11.505，95%CI:10.40-2.180，p=0.030）。加权中位数分析的结果也保持稳健（OR:1.512，95%CI:1.011–2.260，p=0.044；OR:1.522，95%CI:1.005–2.305，p=0.047；OR:11.522，95%CI:10.012–2.290，p=0.043）。在双歧杆菌属的更高分类水平中观察到的因果关系，特别是放线菌属（门）和放线菌门（类），与BCa风险增加的结果相呼应（OR:1.765，95%CI:1.034–3.013，p=0.037；OR:1.546:95%CI:1.018–2.349，p=0.041）。此外，Ruminococcustourques组和Allisonella各只有一个SNP，表现出潜在的因果关系通过Wald比率分析确定（OR:3.656，95%CI:1.248–10.706，p=0.018；或：0.534、95%置信区间：0.348–0.818，p分别为0.004）。

在随后的分析中，Cochran的Q检验没有显示任何适用细菌性状的任何统计学显著异质性（p>0.05）。应用留一分析，未发现对IVW估计有重大影响的单一SNP。此外，在MR Egger试验中检测到较少的定向多效性（双歧杆菌，截距p=0.964；双歧杆菌科，截距p=0.944；双歧杆菌目，截距p=0.0944）。考虑到缺乏足够的SNPs，对其他细菌性状进行敏感性分析是不可行的。

图2

3.肠道微生物群和PCa或KCa

遗传学证据表明，通过Wald比率分析确定，Allisonella对前列腺癌风险有负面影响（OR:0.894，95%CI:0.805–0.994，p=0.038）。同时，瘤胃球菌组和丹毒梭菌与KCa风险升高有因果关系（OR:3.798，95%CI:1.154–12.504，p=0.028；OR:2.310，95%CI:1.007–5.301，p=0.048），如Wald比率分析所示。没有足够的SNPs来对上述细菌特征进行敏感性分析。

4.反向MR分析

采用与SNP选择的主要分析一致的阈值，反向MR分析未能确定BCa、PCa、KCa和肠道微生物群之间的任何因果关系。

这项MR研究支持了肠道微生物群与BCa、PCa或KCa有因果关系的遗传学证据，并分别提出了特定的细菌特征。研究结果为探索肠道微生物群影响泌尿系统肿瘤的复杂机制提供了新的视角。

转自：“朗盟医学”微信公众号

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