肠道微生物群与淋巴瘤之间的双向因果关系

摘要与主要研究

背景：多项研究表明，肠道微生物群与淋巴瘤的发展之间可能存在联系，尽管这种关系的确切性质尚不清楚。本研究旨在探讨肠道微生物群与淋巴瘤之间是否存在因果关系。

方法：采用双向双样本孟德尔随机化 （MR） 方法研究肠道菌群与各种淋巴瘤亚型之间的潜在因果关系。MR分析采用的主要方法是逆方差加权（IVW），并辅以其他方法，包括MR-Egger、加权中位数和加权模态方法。进行Cochrane Q检验、MR-PRESSO全局试验和MR-Egger截距试验以评估多效性和异质性。此外，还进行了反向MR分析，以探索潜在的反向因果效应。

结果：初步的MR分析确定了肠道微生物群中遗传责任与不同淋巴瘤亚型之间的36种因果关系。MR-PRESSO检验和MR-Egger回归均未检测到任何多效性，Cochran的Q检验未显示显著异质性。

结论：我们的MR分析揭示了肠道微生物群与淋巴瘤之间的实质性因果关系，为淋巴瘤的预防和管理微生物群提供了新的见解。

在我们的分析中，我们最初根据预定义的标准确定了合适的工具变量。经过数据协调，我们确定每个细菌分类群和淋巴瘤亚型都与多个SNP相关。此外，所有选定的SNP的F统计量都超过10，减轻了对IV强度的担忧。

肠道菌群对淋巴瘤的因果关系 采用四种MR方法研究特定细菌类群与各种淋巴瘤亚型之间的因果关系。

IVW分析表明，4个肠道微生物群分类群对DLBCL有因果作用，如图所示。我们发现瘤胃球菌科UCG002属（比值比（OR）：1.43,95%置信区间（CI）：1.01-2.01，p = 0.043）和Coprobacter属（OR：1.41,95%CI：1.01-1.96，p = 0.044） 与DLBCL的风险呈正相关。 相反，Alistipes属（OR：0.57,95%CI：0.33–0.98，p = 0.043）和Turicibacter属（OR：0.60,95%CI：0.38–0.96，p = 0.034 ）与DLBCL风险呈负相关。 加权中位数和加权模式分析均显示出手术室的一致趋势。

IVW分析表明，8个肠道微生物群分类群对FL有因果关系。我们发现杆菌目（OR：1.32,95% CI：1.02–1.73，p = 0.038）、拟杆菌属 S24 7 组（OR：1.50,95% CI：1.03–2.20，p = 0.036）、XIII 科（OR：1.99,95% CI：1.03–3.83，p = 0.040）、腹分歧杆 菌属（OR：1.53,95% CI：1.02–2.29，p = 0.040）和瘤胃梭菌属 9（OR： 1.83， 95% CI： 1.00–3.32， p = 0.048） 与 FL 风险呈正相关，而 Peptostreptococcaceae 家族 （OR： 0.63， 95% CI： 0.43–0.93， p = 0.019）、嗜血杆菌属 （OR： 0.70， 95% CI： 0.49–0.99， p = 0.049） 和瘤胃球菌科 NK4A214 组 （OR： 0.55， 95% CI： 0.32–0.93， p = 0.025） 与 FL 风险呈负相关。加权中位数和加权模式在OR中均表现出一致的趋势。

IVW 分析表明，11 个肠道微生物群分类群对成熟的 T/NK 细胞淋巴瘤具有因果作用。我们发现瘤胃球菌科UCG004属（OR：2.06,95%CI：1.05-4.04，p = 0.035 ）与成熟T/NK细胞淋巴瘤的风险呈正相关。相反，一些分类群与风险呈负相关，包括甲烷杆菌科（OR：0.51,95% CI：0.32-0.84，p = 0.007）和 甲烷杆菌属（OR：0.50,95% CI：0.27-0.92，p = 0.026）、乳杆菌科（OR ：0.51,95% CI：0.28-0.94，p = 0.031）和乳酸菌属（OR：0.51,95% CI：0.28-0.91，p = 0.023）， 疣菌科（OR：0.44,95%CI：0.20-0.98，p = 0.044 ）和Akkermansia属（OR：0.45,95%CI：0.20-0.98，p = 0.044），双 歧杆菌属（OR：0.51,95%CI：0.26-0.99，p = 0.047），氧化真杆菌属（ OR：0.44,95%CI：0.21-0.92，p = 0.030），瘤胃球菌科UCG014属（OR：0.41,95%CI：0.28-0.96， p = 0.040）和 Lachnospiraceae 属 UCG001 （OR： 0.38， 95% CI： 0.20–0.69， p = 0.002）。加权中位数和加权模式在OR中均表现出一致的趋势。

VW分析表明，七个肠道微生物群分类群对其他和未指定类型的NHL具有因果影响，如图所示。我们发现梭状芽胞杆菌目（OR：1.71,95% CI：1.07–2.76，p = 0.026）、Defluviitaleaceae 科（OR：1.47,95% CI：1.03–2.11，p = 0.034）、黄酮属（OR：1.82,95% CI：1.02–3.25，p = 0.042）和 Phascolarctobacterium 属（OR：1.64,95% CI：1.00–2.69，p = 0.048）与其他未指定类型的 NHL 的风险呈正相关。 相反，扁豆门（OR：0.72,95% CI：0.53–0.98，p = 0.038）、 杆菌目（OR：0.75,95% CI：0.58–0.97，淋巴瘤风险，而淋巴瘤门 p = 0.027）和 Slackia 属（OR：0.60,95% CI：0.39–0.92，p = 0.018）与风险呈负相关。 加权中位数和加权模式在OR中均表现出一致的趋势。

IVW分析表明，6个肠道微生物群分类群对HL有因果影响，如图所示。我们发现双歧杆菌科（OR：1.85,95% CI：1.08–3.16，p = 0.025） 和腹杆菌属（OR：1.68,95% CI：1.00–2.80，p = 0.049）与 HL 风险呈正相关，而 Desulfovibrionaceae 家族（OR：0.53,95% CI：0.29–0.99，p = 0.045）、乳杆菌科（OR：0.65,95 % CI：0.44–0.97， p = 0.035）、Candidatus Soleaferrea 属 （OR： 0.58， 95% CI： 0.40–0.86， p = 0.007） 和 Coprobacter 属 （OR： 0.63， 95% CI： 0.42–0.96， p = 0.031） 与 HL 风险呈负相关。加权中位数和加权模式在OR中均表现出一致的趋势。

在敏感性分析中，我们评估了水平多效性和异质性，详见补充表S12-S13和补充图S2。 MR-PRESSO测试显示这些SNP中没有水平多效性的迹象，如全局测试中超过0.05的p值所示。此外，根据 Cochran's Q 统计，由于跨仪器效应，我们没有检测到多效性，IVW 的 Cochran's Q 超过 0.05。MR-Egger 分析证实了定向多效性的缺失，其 p 值截距也大于 0.05。此外，留一分析证明了结果的稳健性和稳定性。肠道菌群的敏感性分析表明与淋巴瘤亚型有显著的因果关系，见表1。

淋巴瘤对肠道菌群的因果影响我们进行了反向MR分析，以探索淋巴瘤亚型与正向显著细菌之间的潜在因果关系。考虑到使用p 5 × 10的严格阈值鉴定的淋巴瘤相关SNP的鉴定有限<-8，我们采用了更宽松的阈值来减轻因SNP数量不足而产生的潜在不准确性。 除了其他和未指定类型的NHL与Lentisphaerae门之间的反向因果关系，该门被排除在外以保证我们结果的稳健性，我们通常使用IVW方法没有发现统计学上的显着关联。

统计学方法

肠道微生物群GWAS信息是从MiBioGen联盟进行的详尽微生物组GWAS中获得的（Kurilshikov等人，2021）。这个多种族GWAS包括来自24个研究队列的18,340人。该分析利用通过16S核糖体RNA基因测序获得的图谱，考虑了年龄、性别、研究特定因素和遗传主要成分等变量，证明了常染色体人类遗传变异与肠道微生物群之间的联系。本研究共包含196个分类单元，包括119属、32科、20目、16类和9门，不包括那些无法明确分类或命名的分类单元。

淋巴瘤 GWAS 我们从 FinnGen 数据库 （https://www.finngen.fi/en） 中检索了淋巴瘤的数据。HL的GWAS包括780例病例和299952对照。对于NHL，GWAS数据涵盖了各种亚型：弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）有1010例和287137对照，滤泡性淋巴瘤（FL）有1081例和299952对照，成熟T/NK细胞淋巴瘤有335例和299952对照，以及其他和未指定类型的NHL有1088例和299952对照。这种全面的分类提供了关于遗传变异的更准确和广泛的数据，有助于我们在 MR 研究中探索肠道微生物群与不同恶性淋巴瘤病理亚型之间的因果关系。

选择合格的静脉注射为了保证我们关于肠道微生物群与淋巴瘤易感性之间可能关联的研究结果的准确性和真实性，我们采用了一系列质量控制措施来确定最佳的独立静脉注射。首先，选择用作静脉注射的SNP需要表现出与肠道微生物群的显着相关性。为了探索潜在的因果关联，我们采用了 p = 1 × 10 的位点范围显着性阈值-5，与先前分析中经常使用的阈值一致（Liu 等人，2022 年;Lopera-Maya 等人，2022 年）。此外，在反向MR分析中，我们采用了宽松的全基因组显著性阈值，p = 5×10-6鉴定与淋巴瘤相关的 SNP（Su 等人，2023 年;Xie 等人，2023 年）。其次，为了减轻由于强连锁不平衡 （LD） 导致的潜在偏差，我们进行了 LD 分析，阈值设置为 r² < 0.001，聚集距离为 10,000 kb，使用 1000 个基因组计划欧洲样本作为参考面板（Purcell 等人，2007 年）。第三，为了尽量减少任何潜在的混杂因素，在 PhenoScanner 网站上评估了每个 SNP（Kamat 等人，2019 年）。第四，从结局数据集中检索所选SNP的GWAS汇总数据，SNP与结局密切相关（p < 5 × 10-5）被排除在外。第五，为了评估水平多效性的潜在影响，我们进行了MR-Egger回归检验和MR-PRESSO分析。同时，我们排除了回文SNP，以避免与链方向或等位基因编码相关的潜在偏差，并删除了模棱两可和重复的SNP。最后，如果 F 统计量低于 10，则省略 IV，使用以下方程计算：F = R2 (n – k – 1）/k（1 –R2 ).这里R2 表示所有 SNP 所占的方差比例，n 表示总样本量，k 表示 SNP 的数量。

为了研究因果关系，采用逆方差加权 （IVW） 方法作为综合效应估计的主要方法（Burgess 等人，2013 年）。使用各种方法进行补充计算，其中包括 MR-Egger、加权模式和加权中位数，每种方法都考虑了关于潜在多效性的不同假设（Bowden 等人，2015 年，2016 年）。这些互补方法的结果与IVW估计值的一致性增强了我们研究结果的可信度。对于显著性评估，应用了Bonferroni校正，通过将0.05除以每个水平上存在的独立细菌分类群的总数来设置每个分类水平的显着性阈值：门（p < 5.6 × 10–3）、类（第 3.1 × 10 <–3）、顺序 （p < 2.5 × 10–3）、家庭（第 < 页 1.6 × 10–3）和属（p < 4.2 × 10–4).此外，介于既定显著性阈值和 0.05 之间的 p 值被解释为暗示潜在的因果关系。

我们计算了异质性统计量Q来评估效应估计。使用MR多效性残差和异常值（MR-PRESSO）方法鉴定异常值SNP（Verbanck等人，2018）。此外，我们实施了留一技术来评估单个仪器对 MR 结果的潜在影响。

我们使用统计软件R（4.2.2版）进行所有分析，采用TwoSampleMR（0.5.6版）和MR-PRESSO（1.0版）软件包。。

汇总数据集可通过OPEN GWAS免费访问。我们利用了参与研究的数据，这些研究已获得监督人体实验标准的委员会的伦理许可。这消除了对本研究的额外伦理批准的需要。

小结

该研究采用双向双样本孟德尔随机化方法,探讨了肠道微生物群与不同类型淋巴瘤之间的潜在因果关系。结果显示,多个肠道细菌分类群与弥漫性大B细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、成熟T/NK细胞淋巴瘤以及其他未指定类型的非霍奇金淋巴瘤存在显著的因果关系。例如,瘤胃球菌科UCG002属和Coprobacter属与弥漫性大B细胞淋巴瘤风险呈正相关,而Alistipes属和Turicibacter属则与其风险呈负相关。此外,一些细菌分类群如双歧杆菌科和腹杆菌属也与霍奇金淋巴瘤风险呈正相关。反向分析未发现淋巴瘤与肠道微生物群之间存在明显的反向因果关系。这些发现为进一步探索肠道微生物在淋巴瘤发病机制中的作用提供了新的见解,并为预防和管理淋巴瘤提供了潜在的微生物学靶点。这项研究对于未来的预防和治疗策略制定具有重要意义，为我们提供了一种新的发文思路，赶快学起来吧！