郭浩陽 陶夢君 汪偉 李秀 袁慧

一些觀察性研究發(fā)現(xiàn)，心肌梗死與抑郁癥存在關(guān)聯(lián)。Stein等[1]的研究表明，心肌梗死患者中抑郁癥發(fā)生率顯著高于一般人群。一項納入10 785例心肌梗死患者的研究發(fā)現(xiàn)，抑郁癥在心肌梗死患者中很常見且長期存在[2]。Hosseini等[3]對196例心肌梗死患者進行5年隨訪后發(fā)現(xiàn)，抑郁癥與心肌梗死患者長期生活質(zhì)量下降有關(guān)。但心肌梗死與抑郁癥之間是否存在因果關(guān)聯(lián)，目前仍不明確。

孟德爾隨機化（Mendelian randomization，MR）分析用于評估觀察到的可改變暴露因素或風險因素與臨床結(jié)局之間的因果關(guān)系[4]，在隨機對照試驗檢查因果關(guān)系不可行、觀察性研究由于潛在混雜因素或反向因果關(guān)系而提供有偏見的關(guān)聯(lián)時，遺傳方法可作為評估因果關(guān)系的有效替代方法[5]。本研究收集已發(fā)表的數(shù)據(jù)，使用雙向兩樣本MR分析探討心肌梗死與抑郁癥之間是否存在雙向因果關(guān)系。

1 資料與方法

1.1 資料來源

通過網(wǎng)站（https://gwas.mrcieu.ac.uk）收集相關(guān)的全基因組關(guān)聯(lián)研究（GWAS）數(shù)據(jù)集。心肌梗死的GWAS數(shù)據(jù)集（ID：ebi-a-GCST011365）來自一項GWAS分析，包括14 825例患者和44 000例有歐洲血統(tǒng)的對照受試者[6]。抑郁癥的GWAS數(shù)據(jù)集（ID：ebi-a-GCST003769）來自另一項GWAS分析，包括122 210例有歐洲血統(tǒng)的受試者和6 019 632個單核苷酸多態(tài)性（SNP）[7]。

1.2 工具變量篩選

以SNP作為工具變量。為避免連鎖不平衡偏倚，與暴露因素相關(guān)的顯著SNP的連鎖不平衡須滿足以下條件：r2＜0.001、遺傳距離為10 000 kb。在結(jié)局變量的GWAS數(shù)據(jù)集中提取與暴露因素相關(guān)的顯著SNP，最終得到的工具變量，記錄效應等位基因（effect allele，EA）、等位基因效應值（β）、標準誤（SE）和P值等信息。使用F統(tǒng)計量檢驗工具變量的強度，當F＞10時，表明不存在弱工具變量偏倚[8]。

1.3 研究設計

MR分析中以SNP作為工具變量應滿足三個關(guān)鍵假設[9]：（1）SNP須與暴露因素緊密相關(guān)；（2） SNP獨立于混雜因素；（3）SNP僅通過暴露因素與臨床結(jié)局相關(guān)聯(lián)。

1.4 統(tǒng)計學方法

采用R4.2.2及R包（TwoSampleMR、MR-PRESSO）進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。協(xié)調(diào)有關(guān)暴露因素和臨床結(jié)局數(shù)據(jù)集的匯總統(tǒng)計數(shù)據(jù)，使得SNP對暴露因素的影響和SNP對臨床結(jié)局的影響分別對應相同的等位基因。

使用逆方差加權(quán)法（IVW)、加權(quán)中位數(shù)法、MR-Egger回歸法、簡單模式（simple mode法）和加權(quán)模式（weighted mode法）進行兩樣本MR分析，推斷因果關(guān)系，以IVW作為MR主要分析方法。IVW結(jié)合各個SNP的MR效應估計，得出潛在因果效應的總體加權(quán)估計[10]；當工具變量不存在水平多效性時，IVW分析結(jié)果最可靠[11]。即使高達50%的信息來自無效工具變量的遺傳變異，加權(quán)中位數(shù)法仍可獲得對因果效應的一致估計[12]；MR-Egger回歸法可確認工具變量是否存在水平多效性，水平多效性的效應估計值用截距表示[13]。當工具變量存在水平多效性時，MR-Egger回歸法對因果關(guān)系仍可得到無偏估計。MR-PRESSO檢驗通過移除異常值來檢測和校正水平多效性[14]。異質(zhì)性通過Cochran's Q檢驗進行量化，P＜0.05表明存在異質(zhì)性。如果工具變量之間存在異質(zhì)性，則使用IVW隨機效應模型估計因果效應。檢驗水準α取0.05，P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

2.1 心肌梗死對抑郁癥的因果效應

以心肌梗死為暴露因素、抑郁癥為結(jié)局變量，設置P值（P＜5.0×10-8），經(jīng)篩選最終確定62個SNP作為工具變量，F(xiàn)值均＞10。MR-Egger回歸的截距接近于0（Egger截距= -0.0002，P=0.855），表明工具變量不存在水平多效性，對MR分析結(jié)果影響不大（圖1A）。

圖1 心肌梗死與抑郁癥風險因果關(guān)聯(lián)的兩樣本MR分析結(jié)果

因工具變量不存在水平多效性，使用IVW作為主要分析方法進行MR分析，結(jié)果顯示，心肌梗死與抑郁癥風險增加存在因果關(guān)系（OR=1.022，95%CI：1.008～1.037，P=0.002），見圖1A、1C和表1。

表1 心肌梗死與抑郁癥風險因果關(guān)聯(lián)的兩樣本孟德爾隨機化分析結(jié)果

采用IVW和MR-Egger回歸法檢測工具變量之間的異質(zhì)性。MR-Egger回歸法結(jié)果顯示，Cochran's Q = 60.40，Q_df = 60，P=0.461；IVW結(jié)果顯示，Cochran's Q = 60.44，Q_df = 61，P=0.496（圖1B）；這說明，工具變量之間不存在異質(zhì)性。MR-PRESSO檢驗顯示，工具變量不存在水平多效性（global test RSSobs= 77.99，P=0.371），未發(fā)現(xiàn)離群值。

采用留一法（leave-one-out法）進行敏感性分析，逐個去除SNP，剩余SNP的因果效應與全部SNP的MR分析結(jié)果比較，以確定因果關(guān)聯(lián)是否由單個工具變量所致。敏感性分析結(jié)果表明，MR分析結(jié)果穩(wěn)?。▓D1D）。

2.2 反向MR分析（抑郁癥對心肌梗死的因果效應）

以抑郁癥為暴露因素、心肌梗死為結(jié)局變量。為納入更多的SNP，本研究設置更寬松的P值（P＜5.0×10-7）[15]。經(jīng)篩選最終確定6個SNP作為工具變量，F(xiàn)值均＞10。水平多效性檢驗表明，工具變量不存在水平多效性（Egger截距= -0.002，P=0.935），見圖2A。MR分析結(jié)果表明，抑郁癥與心肌梗死風險增加不存在因果關(guān)系（IVW：OR=1.434，95%CI：0.931～2.209，P=0.102），見表2和圖2B。

表2 抑郁癥與心肌梗死風險因果關(guān)聯(lián)的兩樣本孟德爾隨機化分析結(jié)果

圖2 抑郁癥與心肌梗死風險因果關(guān)聯(lián)的兩樣本MR分析散點圖（2A）和森林圖（2B）

在異質(zhì)性檢驗中（圖3A），MR-Egger回歸法顯示，Cochran's Q = 10.37，Q_df = 4，P=0.035，表明工具變量之間有微弱的異質(zhì)性；IVW結(jié)果顯示，Cochran's Q =10.39，Q_df = 5，P=0.065，表明工具變量之間無異質(zhì)性。由于MR-Egger回歸法顯示工具變量之間存在異質(zhì)性，使用IVW隨機效應模型估計因果效應（P=0.102）。MR-PRESSO檢驗顯示，工具變量不存在水平多效性（global test RSSobs= 13.83，P=0.173），未發(fā)現(xiàn)離群值。敏感性分析顯示，MR分析結(jié)果可靠（圖3B）。

圖3 抑郁癥與心肌梗死風險因果關(guān)聯(lián)的兩樣本MR分析漏斗圖（3A） 和敏感性分析（3B）

3 討論

流行病學證據(jù)表明，心肌梗死與抑郁癥之間存在關(guān)聯(lián)。來自中國臺灣的一項隊列研究表明，抑郁癥是心肌梗死患者最常見的心理癥狀,心肌梗死會增加抑郁癥的發(fā)病風險[16]。一項包含3 482例心肌梗死患者的隨訪研究顯示，心肌梗死患者發(fā)生抑郁癥的風險明顯增加，但抑郁癥患者發(fā)生心肌梗死的風險并未顯著增加[17]。Meijer等[18]發(fā)表的一項Meta分析顯示，心肌梗死后發(fā)生的抑郁癥與心肌梗死患者全因死亡風險增加有關(guān)（OR=2.25，95%CI：1.73～2.93，P＜0.001）。Zuidersma等[19]開展的一項隨機對照試驗顯示，在心肌梗死后發(fā)生抑郁癥的患者中，與未接受治療者相比，接受抑郁癥治療的患者死亡風險明顯降低（HR=0.52，95%CI：0.28～0.97）。

本研究對公開的GWAS數(shù)據(jù)集進行MR分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，心肌梗死與抑郁癥風險增加存在因果關(guān)系（IVW：OR=1.022，95%CI：1.008～1.037，P=0.002），抑郁癥與心肌梗死風險增加不存在因果關(guān)系（IVW：OR=1.434，95%CI：0.931～2.209，P=0.102）。這與Chi等[17]的研究結(jié)果一致。

心肌梗死患者抑郁癥風險增加的原因尚不清楚，可能與以下幾個原因有關(guān)。首先，炎癥可能起到一定作用。有證據(jù)表明，促炎細胞因子如腫瘤壞死因子α （TNF-α）、白細胞介素-6 （IL-6）等在心肌梗死發(fā)作后升高[20-21]。抑郁癥患者的促炎細胞因子水平也升高，包括白細胞介素-1β（IL-1β）、IL-6、TNF-α等[22-23]。IL-1β由巨噬細胞、內(nèi)皮細胞和星形膠質(zhì)細胞產(chǎn)生，穿過血腦屏障，改變下丘腦-垂體-腎上腺（HPA）軸，減少5-羥色胺從突觸間隙的再攝取，導致抑郁[24-25]。IL-6是一種多效性細胞因子,其濃度與身體疲憊感、抑郁和苦惱等社會心理風險因素呈正相關(guān)[26]。研究發(fā)現(xiàn)，抑郁的軀體癥狀（如睡眠障礙、乏力、食欲減退）與高IL-6水平相關(guān)[27]。TNF-α主要與免疫功能和炎癥相關(guān)，可增加血腦屏障的通透性，導致抑郁發(fā)生[28]。其次，疾病帶來的心理負擔。心肌梗死發(fā)作會給患者帶來創(chuàng)傷后應激障礙，由于面臨死亡風險而產(chǎn)生心理負擔，引發(fā)緊張的感覺和反應，包括抑郁癥和焦慮癥[29]。第三，遺傳因素也起到一定作用。NFKBIA基因通過調(diào)節(jié)促炎癥基因的表達在動脈粥樣硬化性疾病中發(fā)揮作用，也與抑郁癥患者的自殺行為有關(guān)，可能參與急性心肌梗死誘發(fā)抑郁癥的過程[30]。Sun等[31]的研究表明，S100A9是S100家族中的一種小型鈣結(jié)合蛋白，通過介導巨噬細胞或小膠質(zhì)細胞炎癥在急性心肌梗死后抑郁癥發(fā)生過程中發(fā)揮重要作用。

對于抑郁癥與心肌梗死風險增加的因果關(guān)系，既往的觀察性研究和MR分析結(jié)論并不一致。Huang等[32]的一項隊列研究顯示，抑郁癥患者發(fā)生冠狀動脈疾?。ò募」Ｋ溃┑娘L險明顯高于對照組（HR=1.32，95%CI：1.14～1.53，P＜0.001）。Lu 等[33]的MR研究發(fā)現(xiàn)，抑郁癥與心肌梗死風險增加存在因果關(guān)系；本MR分析結(jié)果與之不一致，原因可能是GWAS數(shù)據(jù)集的不同，未來更新GWAS是必要的。一些潛在因素可能影響抑郁癥與心肌梗死之間的關(guān)聯(lián)，如糖尿病。Semenkovich 等[34]發(fā)現(xiàn)，抑郁癥會增加2型糖尿病的發(fā)生風險。研究表明，糖尿病是心肌梗死的危險因素[35]，糖尿病患者餐后血糖高峰導致的血糖波動與動脈粥樣硬化密切相關(guān)[36]。Lu 等[33]的MR研究雖然發(fā)現(xiàn)抑郁癥與心肌梗死風險增加存在因果關(guān)系，但2型糖尿病的中介效應占24.1%，當調(diào)整2型糖尿病后，兩者之間的因果關(guān)系消失（P=0.08）?？梢姡鄬τ谶z傳因素而言，心肌梗死的風險主要來自環(huán)境因素。一項病例對照研究也得出了相似的觀點，即外部環(huán)境因素占心肌梗死風險的絕大部分[37]。

MR研究以與潛在風險因素密切相關(guān)的遺傳變異作為工具變量，來確定風險因素是否是疾病的病因[38]。與傳統(tǒng)的觀察性研究相比，MR研究不易受反向因果關(guān)聯(lián)和潛在混雜因素的影響。本研究的不足之處如下：首先，MR分析結(jié)果基于歐洲人群，獲得的因果關(guān)系可能存在種族偏差，結(jié)果的外推性受限；其次，用于分析的SNP可能由于遺傳多態(tài)性而與其他性狀相關(guān)，并產(chǎn)生混雜偏倚，這可能影響因果推斷；最后，工具變量的強度依賴于GWAS的樣本量，需要開展更大規(guī)模的GWAS，以確定更多的遺傳變異用于MR研究。

總之，本研究發(fā)現(xiàn)，心肌梗死與抑郁癥風險增加存在因果關(guān)系，但抑郁癥與心肌梗死風險增加不存在因果關(guān)系。本研究結(jié)果提示，應關(guān)注心肌梗死患者的早期心理變化，早期評估，并給予抑郁癥患者有效的抗抑郁治療。

利益沖突：所有作者均聲明不存在利益沖突