《The Journal of Maternal-Fetal & Neonatal Medicine》：Impact of fetal and maternal genetically predicted birth weight on cardiometabolic risk: a Mendelian randomization study of cytokine mediation in Europeans
背景
出生体重（Birth weight， BW）是新生儿健康的关键指标，也被认为是长期心脏代谢健康的预测因子。流行病学研究表明，出生体重异常的个体在成年后罹患2型糖尿病（Type 2 diabetes， T2D）、冠状动脉疾病（Coronary artery disease， CAD）、高血压等慢性疾病的风险更高。然而，由于存在社会经济地位、孕期母体行为等难以测量的混杂因素，在观察性研究中确立出生体重与远期疾病间的因果关系具有挑战性。孟德尔随机化（Mendelian randomization， MR）分析利用与出生体重相关的遗传变异作为工具变量，可以模拟随机对照试验，有助于解决混杂偏倚，从而更可靠地推断因果关系。
在出生体重研究中，来自母亲和子代的交织遗传因素构成了一个持续的挑战。早期研究难以充分区分母体和胎儿的遗传来源。早期生长遗传学（Early Growth Genetics， EGG）联盟的建立整合了全球出生队列的大规模资源。研究人员通过结构方程模型，首次将出生体重的遗传影响分离为胎儿成分和母体成分，这为精确分析胎儿和母体遗传预测的出生体重对心脏代谢风险的贡献提供了方法学基础。
此外，理解出生体重相关心脏代谢疾病的机制对于改善公共健康结局和制定有效的预防策略至关重要。全身性炎症可能是出生体重相关心脏代谢风险的一个基本致病机制。子宫内生长受限与脐带血促炎细胞因子水平升高和胎盘炎症有关，表明生命早期存在免疫激活。这种低度炎症可能在出生后持续存在。因此，本研究旨在通过两步法MR介导分析，量化41种核心细胞因子在胎儿特异性和母体特异性出生体重对相关结局影响中的介导程度。
方法
本研究采用了两样本MR框架，并利用遗传工具变量评估了胎儿特异性和母体特异性出生体重暴露对十种健康结局的影响。该MR研究严格遵循STROBE-MR报告规范。我们的MR分析依赖于三个核心假设。首先，选定的单核苷酸多态性（Single nucleotide polymorphisms， SNPs）必须与胎儿特异性或母体特异性出生体重强相关。其次，这些SNPs不应与潜在的混杂因素相关联。第三，它们必须仅通过出生体重影响结局。
本研究中使用的数据均来自公开数据库。所有暴露、结局和介导因子均来源于欧洲血统个体，但来自具有地理和人口统计学差异的不同队列，这些差异自然地最小化了样本重叠。将分析限制在欧洲血统人群中，通过最大限度地减少人群分层带来的偏倚，并确保等位基因频率和连锁不平衡模式的一致性，从而增强了内部有效性。研究的整体分析流程如图1所示。
胎儿特异性和母体特异性出生体重暴露的全基因组关联研究（Genome-wide association studies， GWAS）汇总数据分别来自EGG联盟和英国生物银行（UK Biobank）。胎儿特异性出生体重研究包含298，142个样本，评估了个体自身遗传对其出生体重的影响；而母体特异性出生体重研究包含210，267个样本，检验了母体遗传对子代出生体重的影响。
健康结局的GWAS汇总数据主要来自多个大型联盟。CAD、心肌梗死（Myocardial infarction， MI）、静脉血栓栓塞（Venous thromboembolism， VTE）、高血压和系统性硬化症（Systemic sclerosis， SSc）的数据来自FinnGen R11。脑梗死（Cerebral infarction， CI）和系统性红斑狼疮（Systemic lupus erythematosus， SLE）的数据来自Pan-UKBB。T2D数据来自DIAGRAM联盟。空腹血糖（Fasting glucose， FG）和空腹胰岛素（Fasting insulin， FI）的数据来自非糖尿病个体的GWAS子集。
对于炎症细胞因子介导因子，数据来源于8293名芬兰个体中41种细胞因子的遗传关联研究。
在进行MR分析之前，我们使用Python对GWAS汇总数据进行了标准化处理。选择与胎儿特异性、母体特异性出生体重、十种健康结局以及41种细胞因子相关的SNPs时，使用了全基因组显著性阈值。对于某些细胞因子，由于缺乏全基因组显著的SNPs，采用了既定的次级宽松阈值以获得足够的遗传工具进行MR分析。所有的遗传工具都满足F统计量大于10的标准。使用严格的连锁不平衡标准对SNPs进行聚类，以保持工具变量的独立性，这对于减少相关的水平多效性至关重要。
MR分析用于评估胎儿特异性和母体特异性出生体重与十种健康结局之间的因果关系。此外，还评估了相关结局对母体特异性出生体重的反向因果效应。主要分析使用逆方差加权法。默认使用随机效应IVW模型来解释工具变量之间潜在的异质性，而当Cochran‘s Q检验显示无异质性时，则应用固定效应模型。为确保因果推断的稳健性，采用了多种互补方法，包括加权中位数法、简单中位数法和MR-Egger回归法。多种方法结果的一致性加强了因果推断。使用MR-Egger截距检验评估方向性多效性。
敏感性分析包括使用Cochran’s Q检验评估异质性，通过MR-Egger截距检验评估多效性，并使用MR-PRESSO进行进一步评估和检验，以识别和校正离群SNPs。为评估因果关系的方向，应用了Steiger检验来比较每个SNP在暴露和结局中解释的方差。对于母体出生体重的工具变量，应用了更保守的阈值来解释自然的母胎遗传相关性。采用了多重检验校正。
采用两步法MR来估计细胞因子在胎儿特异性和母体特异性出生体重对相关结局影响中的介导作用。我们仅对显著的暴露-结局对进行介导分析。对于每一对，所有41种细胞因子都作为潜在的介导因子进行了测试。通过将Benjamini-Hochberg错误发现率校正分别应用于每个暴露-结局对来确定显著性，要求暴露-介导因子和介导因子-结局关联都具有P值小于0.05。我们以探索性的方式使用两步法MR来评估41种细胞因子的个体介导效应，从而避免多重共线性问题并实现更简单的解释。
两步法MR介导分析的有效性依赖于几个关键假设：出生体重与细胞因子之间无交互作用；细胞因子与结局之间无混杂；标准MR中假设的线性关系；介导因子工具变量无水平多效性；以及正确的时间顺序，即出生体重在出生时确定，而细胞因子在生命后期测量。
分析主要在R语言环境中进行，使用了TwoSampleMR、MR-PRESSO和RMediation等软件包。同时使用ieugwasr包访问GWAS数据。此外，使用Python及其相关包进行数据预处理。
结果
胎儿特异性出生体重对十种健康结局的因果效应
经过Benjamini-Hochberg校正的IVW分析显示，胎儿特异性出生体重对七种健康结局具有显著的因果效应：T2D、FI、FG、CAD、MI、VTE和SLE。除VTE外，胎儿特异性出生体重与所有相关结局呈负相关。VTE的风险随出生体重的增加而增加（比值比>1）。森林图直观地展示了这些因果效应。
除SLE外，所有相关结局均观察到显著的异质性。通过MR-Egger检验检测到T2D和FG存在多效性，而MR-PRESSO在除SLE外的每个相关结局中识别出至少五个多效性SNPs。
母体特异性出生体重对十种健康结局的因果效应
经过Benjamini-Hochberg校正后，母体特异性出生体重与四种健康结局显示出显著的因果关系：FI、高血压、CAD和MI。所有关系均呈负相关（比值比<1）。森林图展示了这些关联。
在四个相关结局中观察到显著的异质性，但MR-Egger未检测到多效性。然而，MR-PRESSO在每个相关结局中识别出至少五个多效性SNP离群值。
FI、高血压、CAD和MI对母体特异性出生体重的因果效应（反向MR分析）
我们对四种与母体特异性出生体重相关的结局进行了反向MR分析。经过Benjamini-Hochberg方法调整P值后，高血压、CAD和MI与母体特异性出生体重呈显著的负相关。高血压与母体特异性出生体重的负相关最强，得到了敏感性分析的支持。
MR-PRESSO对水平多效性的校正
我们使用MR-PRESSO来探讨出生体重与相关结局因果关系分析中工具变量的水平多效性。在七种健康结局中识别出表现出水平多效性的SNPs。在排除多效性SNPs后，胎儿特异性出生体重与这些结局之间因果关系的显著性较校正前有所增加，其中对T2D的影响最为显著。与高血压相关的P值从0.084变为0.004，表明统计学显著性增加。母体特异性出生体重与相关结局之间的因果关系在统计校正后减弱，但仍然显著。
出生体重通过细胞因子对相关结局的遗传介导分析
步骤1：出生体重对41种细胞因子水平的因果效应
以IVW结果作为判断标准。胎儿特异性出生体重对六种细胞因子水平显示出显著的负向因果效应，包括PDGF-BB、MIP-1β、IL-12p70、HGF、IFN-γ和G-CSF。
MIP-1β显示出异质性且未通过Steiger检验。MR-Egger检验显示出生体重对IL-12p70和G-CSF存在水平多效性效应，而MR-PRESSO显示出生体重仅对MIP-1β表现出水平多效性效应。
母体特异性出生体重对13种细胞因子水平显示出显著的负向因果效应，包括VEGF、MIF、SDF-1α、PDGF-BB、MIP-1β、IL-12p70、IL-17、IL-10、HGF、IL-4、IFN-γ、G-CSF和FGF基本型。
未检测到显著的异质性或多效性，但HGF在MR-PRESSO中显示出潜在的水平多效性。
步骤2：出生体重相关细胞因子对出生体重相关健康结局的因果效应
我们使用IVW方法进行主要分析，评估了六种胎儿特异性出生体重相关细胞因子对七种胎儿特异性出生体重相关结局的影响。两种细胞因子对三种结局显示出显著的正向因果效应：PDGF-BB水平与VTE相关；MIP-1β水平与T2D和FI均相关。
评估了13种母体特异性出生体重相关细胞因子对四种母体特异性出生体重相关结局的影响。三种细胞因子对三种结局显示出显著的正向因果效应：SDF-1α和MIP-1β水平与FI相关；IL-4水平与CAD和MI均相关。
在所有工具变量中未观察到异质性，MR-Egger检验和MR-PRESSO分析提供了排除水平多效性的补充证据。
MR分析中已识别细胞因子从出生体重到相关健康结局的介导效应
PDGF-BB介导了胎儿特异性出生体重与VTE之间的因果关系，介导比例为-8.512%。MIP-1β介导了胎儿特异性出生体重与T2D之间以及胎儿特异性出生体重与FI之间的因果关系，介导比例分别为0.692%和1.868%。
IL-4介导了母体特异性出生体重与CAD之间的因果关系（介导比例：5.651%），同时也介导了母体特异性出生体重与MI之间的因果关系（介导比例：5.887%）。SDF-1α和MIP-1β均介导了母体特异性出生体重与FI之间的因果关系，介导比例分别为5.773%和2.87%。
总体而言，胎儿特异性出生体重对T2D、FI、FG、CAD、MI和SLE具有保护性关联，但增加了VTE的风险。母体特异性出生体重与高血压、CAD、MI和FI呈保护性关联。介导分析表明，PDGF-BB、MIP-1β、SDF-1α和IL-4部分介导了出生体重对心脏代谢结局的影响，尽管介导比例有限。敏感性分析支持这些因果估计的稳健性，尽管在某些关联中检测到异质性和多效性。
讨论
本研究使用MR分析评估了胎儿和母体遗传预测的出生体重对十种健康结局的因果效应。我们发现，胎儿和母体遗传预测的出生体重都对CAD、MI和FI产生负向因果效应。此外，母体遗传预测的出生体重强烈且负向地影响高血压，而胎儿遗传的贡献很小。相反，遗传预测的胎儿出生体重独立影响T2D、FG、VTE和SLE，母体遗传的影响很小。此外，介导分析表明，出生体重对心脏代谢风险的遗传影响部分由PDGF-BB、MIP-1β、SDF-1α和IL-4介导，共同暗示了这两代人中这些关联背后潜在的炎症通路。
值得注意的是，胎儿和母体遗传预测的出生体重均与CAD和MI的风险呈负向因果关联，这表明低出生体重子代及其母亲共享心血管疾病的易感性。健康与疾病发育起源（Developmental Origins of Health and Disease， DOHaD）理论提出，低出生体重增加成年后心血管疾病风险主要归因于子宫内环境因素。临床证据证实，分娩小于胎龄儿会增加母亲长期心血管住院和死亡的风险。早期的MR研究表明，遗传决定的低出生体重会因果性地增加CAD和MI的风险，但并未区分胎儿和母体的遗传影响。Warrington及其同事首次区分了母体和胎儿遗传对身高、血压和血糖的影响，但未包括CAD或MI。最近的一项MR研究表明，低出生体重的胎儿遗传效应导致CAD，独立于母体影响和子宫内暴露。我们的研究结果支持胎儿和母体遗传效应共同促成低出生体重与CAD和MI风险之间的关联。低出生体重子代风险的增加可能部分源于从母亲那里遗传的易感性。怀有低出生体重胎儿的母亲易感CAD风险，这可以通过遗传传递增加其子代的疾病风险，并通过损害子宫内环境而加剧。因此，对有CAD病史的女性进行孕前干预和产前监测，可能改善胎儿和母体健康结局，并有助于中断这种CAD风险的代际循环。此外，MR介导分析显示，抗炎因子IL-4部分介导了母体遗传预测的出生体重对CAD和MI的负向因果效应。IL-4水平升高可以通过减少心血管疾病中的炎症来保护血管，并可以促进心脏修复和伤口愈合。先前的研究表明，怀有低出生体重子代的女性比健康孕妇具有更高的血清IL-4水平。我们的发现支持一种由增强的IL-4活性介导的抗炎机制，该机制降低了分娩低出生体重子代的母亲患CAD和MI的风险。
值得注意的是，在与母体特异性出生体重相关的结局中，T2D和FG并未与FI同时出现，而FI则与CAD和MI一起出现在这些母体效应中。这种模式意味着FI与心血管健康密切相关。众所周知，高胰岛素血症不仅会导致高血糖，还会促成心血管疾病的发生。胰岛素抵抗是连接高血糖、高血压和高脂血症的主要病理生理因素，并导致全身性炎症、氧化应激和动脉粥样硬化。慢性低度炎症是诱导胰腺β细胞功能障碍和胰岛素抵抗的关键驱动因素。我们的研究表明，在子代和母亲中，MIP-1β部分介导了低出生体重与FI水平升高之间的因果关系。作为一种促炎介质，MIP-1β可能将低出生体重与长期的胰腺功能障碍和胰岛素信号失调联系起来，从而潜在地增加了两代人患CAD的风险。我们还发现SDF-1α部分介导了母体特异性出生体重与FI水平之间的负向关系。作为一种自分泌胰岛素脱敏剂，SDF-1α促进肥胖相关炎症和胰岛素抵抗。它可能与MIP-1β协同作用，创造一个促炎微环境，导致怀有低出生体重子代的母亲其胰腺β细胞发生适应性改变和胰岛素分泌改变。
本研究特别发现，高血压主要通过母体遗传效应与低出生体重相关，胎儿遗传效应的贡献很小，这与临床上常见的观察结果一致，即高血压女性先兆子痫、子宫内生长受限和低出生体重婴儿的发生率更高。据推测，与低出生体重子代相关的母体高血压可能通过损害胎盘功能、改变营养可用性和促炎状态等机制扰乱子宫内环境，从而损害胎儿发育。不利的子宫内条件可能导致胎儿发生表观遗传变化，例如RAS相关基因的异常甲基化，这可能永久性地改变基因表达，并增加低出生体重子代患高血压的风险。这一发现与DOHaD假说相符，该假说强调生命早期环境因素以及基因-环境相互作用。因此，针对母亲血压和子宫内环境的孕期干预，可能比仅关注胎儿风险因素的干预更能有效预防与低出生体重相关的子代高血压。
在本研究中，我们发现胎儿遗传预测的出生体重比母体遗传效应影响更广泛的疾病。具体而言，胎儿遗传因素独立地贡献了与出生体重相关的T2D、VTE和SLE风险。Warrington及其同事发现，胎儿遗传与低出生体重的联系会增加子代患T2D的风险，而母体遗传影响则不会。类似地，最近的一项MR研究证实，出生体重的胎儿遗传决定因素与T2D及其亚型相关，而非母体遗传因素。他们的发现与我们的结果一致。胎儿中与低出生体重相关的遗传变异可能同时导致胎儿生长受限和胰岛功能受损，从而导致胰岛素分泌受损，并在以后生活中发展出更高的T2D风险。
根据我们的发现，胎儿遗传预测的出生体重独立影响VTE和SLE，这在以往的研究中鲜有报道。VTE是我们研究的唯一与出生体重呈正相关的健康结局，这种相关性得到了间接证据的支持，表明高出生体重会增加子代发生VTE的风险。我们还发现PDGF-BB部分降低了遗传预测的胎儿出生体重对VTE风险的正向影响。在与高出生体重相关的VTE形成中，PDGF-BB可能充当保护剂而非致病因子，但这需要进一步的实验验证。关于SLE，先前关于出生体重与SLE风险之间负相关的证据基于间接观察。虽然SLE是一种自身免疫性疾病，但未发现细胞因子介导出生体重与SLE之间的关联。炎症细胞因子可能主要介导心脏代谢疾病中的代谢性炎症，但在SLE等自身免疫性疾病中，占主导地位的适应性免疫反应可能掩盖了它们的作用。
我们研究的一个关键优势在于采用了子代-母亲双暴露MR设计，区分了与出生体重相关的胎儿和母体遗传效应。这种方法使我们能够确定主要的遗传贡献者是来自母亲、胎儿还是两者兼有。我们的研究表明，胎儿和母体遗传预测的出生体重均与CAD、MI和FI呈负相关。然而，对其他结局的影响是不同的：胎儿特异性出生体重独立影响T2D、FG、VTE和SLE，而母体特异性出生体重主要影响高血压。我们的发现为未来出生体重相关疾病的病因学研究提供了宝贵的见解。其次，我们的研究整合了两个队列中41种细胞因子的两步法MR介导分析，全面评估了连接胎儿和母体遗传预测的出生体重与心脏代谢风险的炎症通路。我们已经确定了参与这些因果关系的几种特定细胞因子，这可以部分解释与出生体重相关疾病相关的炎症机制。
我们的研究存在一些局限性。首先，我们来源的GWAS数据的欧洲血统限制了我们结果的普适性，未来的研究应该在多祖先人群中进行这些关联性的检验。其次，我们的分析包括了41种细胞因子，但并未完全捕捉炎症环境的复杂性。细胞因子GWAS的有限样本量可能降低了介导分析的统计效力。尽管我们的结果表明MIP-1β、IL-4、PDGF-BB和SDF-1α可能介导出生体重对心脏代谢发病机制的影响，但估计的介导比例相对较低。需要进一步的实验研究来确认它们的具体作用并阐明潜在的生物学机制。
结论
这项MR研究提供了证据，表明胎儿和母体遗传预测的出生体重都独立影响心脏代谢风险，部分是通过炎症通路实现的。这些发现强调了最佳出生体重对子代及其母亲长期健康的重要性。未来的研究应在不同人群中验证这些关联，并利用整合多组学数据的纵向研究来全面阐明潜在的炎症机制。
