BIOI最新速递 肌少症相关特征、体重指数与卵巢癌风险：通过多变

　　孟德尔随机化（Mendelian randomization, MR）是一种被广泛接受的分析方法，用于在观察性研究中确定因果关系，尤其是存在潜在混杂因素和反向因果关系的情况下。使用工具变量的MR方法可用于阐明肌少症和卵巢癌风险之间的潜在因果关系。

　　卵巢癌是最常见的妇科恶性肿瘤之一。由于卵巢癌的症状和体征通常较为轻微，大多数患者确诊时已是疾病晚期，因此预后情况并不乐观，预计的5年生存率仅在17%~29%之间。肌少症是一种表现为骨骼肌质量、力量和功能进行性丧失的疾病，它与癌症患者的不良预后密切相关。有研究表明，肌少症可能与卵巢癌患者的不良手术结局和较高的死亡风险有关。一项在亚洲人群中进行的倾向评分匹配队列研究指出，肌少症可能是卵巢癌的危险因素，并报告了校正发病率比为1.43。然而，目前关于肌少症与卵巢癌风险之间的关联的证据仍然有限。

　　作者分析中使用的工具变量满足MR分析的三个关键假设（图1）：(i)与肌少症相关特征表现出强关联的遗传变异体；(ii)独立于潜在混杂因素的遗传变异；(iii)遗传变异仅通过风险因素影响卵巢癌风险，而不涉及其他途径（排除限制性假设）。

　　作者通过在英国生物库欧洲血统参与者的数据中识别全基因组显著的单核苷酸多态性（SNP），创建了与肌少症和卵巢癌相关的遗传工具。该研究考虑的肌少症相关特征包括四肢瘦体重、日常的步行速度、右手握力和中等至剧烈体力活动水平。作者选择了与这些特征相关的先导SNPs，并有条件地展示了全基因组显著关联，作为研究肌少症相关性状和卵巢癌之间因果关系的遗传工具。

　　在孟德尔随机化分析阶段，为了评估与肌肉减少症相关的个体特征对卵巢癌风险的影响，使用逆方差加权（IVW）方法进行了单变量MR分析。随后实施了旨在解决多效性问题的敏感性分析。这些分析包括加权中位估计量、MR多效残差和和离群值分析。为了进一步探索研究结果的稳健性，并考虑到潜在的混杂因素，进行了多变量MR分析。此外，作者还进行了校正BMI的多变量MR分析，以避免肥胖引起的潜在混杂。

　　在单变量和多变量MR分析中，所有与暴露特征相关的遗传变异都与卵巢癌表现出高度显著的相关性（表1）。

　　作者使用了三种不同的方法来评估因果效应：加权中位数法、IVW法和MR-Egger法。多变量MR分析显示，在考虑了BMI后，遗传预测的较慢的日常步行速度与卵巢癌风险之间存在显著关联。相反，没有发现足够的证据表明其他肌肉减少症相关特征，即四肢肌肉量、右手握力、中等到剧烈的体力活动水平与卵巢癌之间存在因果关系（图2）。

　　图2 多变量孟德尔随机化分析中肌肉减少症相关性状和体重指数与卵巢癌的关联

　　这项研究为肌少症和卵巢癌之间的因果关联提供了遗传学证据支持。这些发现强调了在早期预防和干预策略中早期识别卵巢癌可改变的危险因素以降低不良结局风险的必要性。但作者指出，仍需进一步的研究来证实这一发现，并阐明这种关联背后的生物学机制。

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