多基因风险评分与主动脉瓣钙化的相关性：一项多民族动脉粥样硬化研究

《Journal of the American Heart Association》：Association of Polygenic Risk Scores With Aortic Valve Calcium: The Multi‐Ethnic Study of Atherosclerosis

　　摘要

背景
主动脉瓣钙化（AVC）是导致主动脉狭窄的主要过程。我们研究了多基因风险评分（PRS）是否在传统动脉粥样硬化性心血管疾病风险因素之外也与AVC相关。

方法
我们纳入了6812名参加MESA（多族裔动脉粥样硬化研究）的参与者，他们在首次访问时通过计算机断层扫描（CT）检测出AVC。使用先前发表的PRS，我们计算了每个祖先组内的加权PRS。通过多元逻辑回归建模并应用Bonferroni校正方法，研究了每增加1个标准差（SD）的PRS与AVC >0之间的横断面关联。平均年龄为62岁，53%为女性，913人（13.4%）在基线时存在AVC >0。

结果
冠状动脉疾病（危险比[HR]，1.16 [95% CI, 1.07–1.26]）、收缩压（HR，1.1 [95% CI, 1.02–1.2]）、低密度脂蛋白胆固醇（HR，1.16 [95% CI, 1.06–1.25]）和脂蛋白(a)（HR，1.11 [95% CI, 1.02–1.20]）的PRS与AVC显著相关，而其他PRS（包括冠状动脉钙化[HR，1.02 [95% CI, 0.94–1.10]和C反应蛋白[HR，0.97 [95% CI, 0.89–1.05]）则无关。在按性别分层的分析中，冠状动脉疾病、低密度脂蛋白胆固醇和脂蛋白(a)的PRS在两性中都与AVC >0显著相关（P<0.05），而收缩压PRS在女性中呈边缘显著性（HR，1.10 [95% CI, 0.97–1.25]），在男性中显著（HR，1.11 [95% CI 1.00–1.24]）。

结论
我们的结果证实了致动脉粥样硬化脂质在AVC发病机制中的作用，并表明收缩压和冠状动脉疾病的遗传风险因素也是重要的风险因素。冠状动脉钙化PRS与AVC >0无关，这强烈表明AVC和冠状动脉钙化的钙化途径存在显著差异。

非标准缩写和首字母缩略词
AVC：主动脉瓣钙化

临床视角
新发现是什么？
• 冠状动脉疾病、收缩压、低密度脂蛋白胆固醇和脂蛋白(a)的多基因风险评分与主动脉瓣钙化（AVC） >0显著相关，而冠状动脉钙化和C反应蛋白的多基因风险评分与AVC无关。

临床意义是什么？
• 这些结果证实了致动脉粥样硬化脂质作为AVC风险因素的重要性，并表明收缩压的多基因风险评分与AVC显著相关，强调了收缩压作为一个重要的但未被充分认识的风险因素及其作为潜在治疗靶点的作用。
• 这些结果有助于更好地理解AVC的发病机制和风险因素，这对于识别减缓或预防AVC和主动脉狭窄发展的治疗策略至关重要。

主动脉瓣钙化性疾病是美国最常见的瓣膜疾病，其特征是主动脉瓣钙化（AVC），这是导致严重主动脉狭窄（AS）的主要过程。1主动脉瓣钙化性疾病是一种多因素疾病，尽管传统心血管疾病（CVD）风险因素被认为是AVC启动阶段的主要贡献者，但对其机制仍不完全清楚。2, 3, 4, 5 目前，没有批准的治疗方法来预防或减缓AVC或AS的发展。因此，更好地理解AVC的致病途径及其关联强度至关重要。

孟德尔随机化已经确定了脂蛋白(a)（Lp(a)）与AVC之间的显著因果关联，大规模遗传分析有望揭示新的生理途径并提高识别AVC高风险个体的能力。6同时，人们对多基因风险评分（PRS）作为识别CVD高风险个体和确定致病途径的工具越来越感兴趣。7, 8, 9 使用单核苷酸变异（SNVs）衍生的PRS已验证适用于冠状动脉疾病（CAD）、亚临床动脉粥样硬化（如冠状动脉钙化[CAC]）和传统CVD风险因素。10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 因此，我们探讨了9种不同的PRS是否与AVC显著相关，以及这些PRS是否提供了超出传统CVD风险因素的额外信息，以便更好地研究导致AVC的致病途径。

方法
本研究的支持数据可应合理要求向相应作者索取。MESA（多族裔动脉粥样硬化研究）是一项前瞻性队列研究，包括6814名基线时无已知CVD的参与者，来自美国6个研究中心，基线访问发生在2000年至2002年之间。队列设计和参与者样本的详细描述已先前报道。17每个研究站的机构审查委员会都审查并批准了这项研究。所有参与者都提供了书面知情同意书。有2名参与者在基线访问时没有AVC数据，因此被排除在分析之外。其余6812名参与者的基因型数据在基线MESA访问期间（2000–2002年）同时收集。使用Affymetrix 6.0 SNV阵列进行SNV基因分型。18 使用1000 Genomes cosmopolitan phase 3 version 5参考单倍型来推断SNV。通过pi-hat相关性>0确定密切相关的个体，每对中随机移除一个。使用EIGENSOFT软件包利用SNV基因型进行人群分层，并确认自我报告的种族或民族。19, 20, 21 所有祖先异常值都被从分析中移除。这些分析使用了先前发表的CAD、CAC以及CVD风险因素（血压、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、甘油三酯、Lp(a)、CRP（C反应蛋白）和糖尿病的PRS评分（表1）。MESA队列只包含以下PRS的部分衍生队列：收缩压（SBP）、舒张压（DBP）、CRP、CAC、LDL-C和糖尿病的衍生队列，但不包括CAD或Lp(a)的PRS。每个参与者的加权PRS计算公式为PRSi=∑ikβ?j×dosageij$$ {\mathrm{PRS}}_i={\sum}_i^k\left({\hat{\beta}}_j\times {\mathrm{dosage}}_{ij}\right) $$其中PRSi是受试者i的多基因评分；dosageij是受试者i和变异体j在推断后成为杂合子（概率≈1.0）或纯合子（概率≈2.0）效应等位基因携带者的后验概率；κ是受试者i的多基因评分中的独立变异数；β?j$$ {\hat{\beta}}_j $$是从全基因组关联研究摘要统计中获得的变异体j的权重。然后在每个祖先组内标准化PRS，首先根据自我报告的种族进行标准化，随后基于主成分排除异常值。19

表1. 多基因风险评分衍生队列的特征
| SNV数量 | 衍生队列 | 种族和民族 | 作者，Y |
| --- | --- | --- | --- |
| 冠状动脉疾病 | 241 | 白人（73%），黑人（19%），西班牙裔（8%） | Tcheandjieu等人，2022 |
| 冠状动脉钙化 | 11 | CHARGE | 欧洲人（75%），非洲人（25%） | Kavousi等人，2023 |
| 收缩压 | 17 | 80 | 英国生物银行，国际血压联盟，百万退伍军人计划 | 欧洲人（100%） | Keaton等人，2023 |
| 舒张压 | 17 | 61 | 英国生物银行，国际血压联盟，百万退伍军人计划 | 欧洲人（100%） | Keaton等人，2023 |
| 低密度脂蛋白胆固醇 | 44 | 全球脂质遗传联盟 | 欧洲人（80%），东亚人（9%），非洲人（6%），西班牙裔（3%），南亚人（2%） | Graham等人，2021 |
| 甘油三酯 | 48 | 全球脂质遗传联盟 | 欧洲人（80%），东亚人（9%），非洲人（6%），西班牙裔（3%），南亚人（2%） | Graham等人，2021 |
| 脂蛋白(a) | 43 | 英国生物银行 | 欧洲人（94%），非洲/黑人（2%），南亚人（2%），东亚人（1%），混合/未知（2%） | Trinder等人，2020 |
| C反应蛋白 | 26 | 英国生物银行，CHARGE | 欧洲人（74%），混合（23%），东亚人（3%） | Said等人，2022 |
| 糖尿病 | 12 | 89 | 2型糖尿病全球基因组学倡议 | 欧洲人（60%），东亚人（20%），非裔美国人（11%），西班牙裔（6%），南亚人（3%） | Suzuki等人，2024 |

AVC在MESA首次访问时通过电子束CT扫描仪在3个研究中心和多探测器CT在另外3个研究中心进行量化。这两种成像方式在测量心脏钙化方面具有相当的可重复性。22 扫描图像在集中读取中心（Harbor-UCLA）进行处理和解释。AVC定义为主动脉瓣叶的钙化以及从主动脉瓣叶延伸到主动脉根部的钙化。23 扫描未使用静脉注射对比剂，使用Agatston方法量化AVC值。24 因此，只有钙化病灶的峰值密度至少为130 Hounsfield单位且面积至少为1 mm2时才包含在计算中，以避免假阳性值。AVC评分的读取者间（4.4%）和扫描间（9.7%）变异性较低。23 对于这些分析，AVC被量化为缺失（AVC=0）或存在（AVC >0），因为我们的主要目的是检查个体PRS是否与AVC有因果关联，而不是与AVC的负担或量有关。25 我们还进行了敏感性分析，将AVC作为连续变量进行考察。AVC使用ln(AVC +1)进行对数转换，因为它呈零膨胀和右偏态。26 基线人口统计信息和医疗史（包括性别、种族、民族和吸烟状况）在首次访问时自我报告。SBP和DBP测量三次并记录为第二次和第三次值的平均值。高血压定义为≥140/90 mm Hg或使用抗高血压药物。甘油三酯使用夜间空腹样本在合作研究临床实验室（明尼阿波利斯，MN）测量。LDL-C使用Friedewald方法计算，除非甘油三酯≥400 mg/dL的参与者，否则不计算LDL-C。27 Lp(a)使用乳胶增强浊度免疫测定法（Denka Siken）在Health Diagnostic Laboratory（里士满，VA）测量。28 hs-CRP（高敏感性CRP）使用BNII nephelometer通过颗粒增强免疫浊度测定法（N High Sensitivity CRP，Dade Behring Inc，迪尔菲尔德，IL）测量。29 糖尿病定义为空腹血糖≥126 mg/dL或使用降糖药物。高血压定义为血压≥140/90 mm Hg，这与之前的MESA出版物一致，但并非所有血压指南都采用这一定义。30, 31

统计分析
包括CVD风险因素在内的人口统计数据根据是否存在AVC进行分层。使用Student’s t检验评估组间差异，使用卡方检验评估二元特征差异。我们测试了每个单独的9个PRS与匹配临床表型之间的关联，以确保PRS与预期特征显著相关。对9个PRS进行了成对相关性分析，以评估可能的重叠效应。为了检查每个PRS与AVC >0风险之间的关联，我们使用逐步调整的模型进行了逻辑回归分析，如下：
• 模型1：年龄、种族、民族、性别、研究中心
• 模型2：模型1 + 高血压、糖尿病、LDL-C、甘油三酯、hs-CRP和吸烟状况
• 模型3：模型2 + Lp(a)。
还进行了分层多元逻辑回归建模，以检查性别和种族或民族的潜在差异，并使用模型1的调整变量进行了图形报告。对于主要分析，Bonferroni校正后的P值<0.05被认为具有统计学意义。对于性别和种族或民族分层差异的次要分析，由于这些分层分析的统计功效较低，非Bonferroni校正后的P值<0.05也被认为具有统计学意义。还进行了逐步消除PRS的逻辑回归建模，以检查哪些PRS与AVC独立相关。我们检查了连续变量高1个标准差的PRS评分，以保持可比性，因为测量值不同。对于分类变量，参考组是不存在疾病或风险因素。

为了进一步研究SBP和LDL-C与AVC之间的因果关联，使用了1780个SNVs的SBPPRS和442个SNVs的LDL-CPRS进行孟德尔随机化。我们没有进行孟德尔随机化来研究CAD与AVC之间的关联，因为CAD被认为不是AVC的直接致病因素，我们的主要目标是研究AVC的风险途径。

结果
总体而言，AVC >0的参与者年龄较大，更可能是男性，并且具有更多的CVD风险因素（表2）。白人参与者的AVC >0患病率最高（45.3%），而中国参与者的AVC >0患病率最低（7.4%）。关于PRS之间的关系，SBP和DBP之间存在中等程度的相关性，但其他PRS之间的相关性较低（图1）。每个独立的PRS都与匹配的临床表型有非常强的关联（表3）。总体而言，这些结果有助于更好地理解急性脑血管病（AVC）的发病机制和风险因素，这对于寻找治疗策略以减缓或预防AVC和动脉粥样硬化性卒中（AS）的发展至关重要。

**资金来源**
MESA项目及其SHARe（SNP健康协会资源）项目由美国国家心肺血液研究所（National Heart, Lung, and Blood Institute）与MESA研究团队合作开展并支持。MESA项目的资助来自以下合同：75N92020D00001、HHSN268201500003I、N01‐HC‐95159、75N92020D00005、N01‐HC‐95160、75N92020D00002、N01‐HC‐95161、75N92020D00003、N01‐HC‐95162、75N92020D00006、N01‐HC‐95163、75N92020D00004、N01‐HC‐95164、75N92020D00007、N01‐HC‐95165、N01‐HC‐95166、N01‐HC‐95167、N01‐HC‐95168、N01‐HC‐95169、UL1‐TR‐000040、UL1‐TR‐001079、UL1‐TR‐001420、UL1TR001881、DK063491以及R01HL105756。SHARe基因分型的资金由美国国家心肺血液研究所的合同N02‐HL‐64278提供。

**致谢**
基因分型工作在Affymetrix公司（美国加利福尼亚州圣克拉拉）以及哈佛大学和麻省理工学院的Broad研究所（美国马萨诸塞州波士顿）完成，使用的是Affymetrix的Genome-Wide Human SNP Array 6.0平台。作者感谢MESA研究项目的所有研究人员、工作人员以及参与者的宝贵贡献。完整的MESA研究人员和机构名单可访问网址：http://www.mesa-nhlbi.org。