循环代谢物与原发性醛固酮增多症之间的潜在因果关系：基于孟德尔随机化分析的发现

观察性研究表明，代谢产物可能对原发性醛固酮增多症的发展产生影响。然而，这些关联是否具有因果性仍不确定。本研究旨在评估循环代谢产物与原发性醛固酮增多症之间的因果关系。我们采用双样本MR分析方法来探讨这一因果关联。循环代谢产物的汇总数据来自一项大规模已发表的全基因组关联研究，而原发性醛固酮增多症的数据则来自FinnGen R12，包括931例病例和479,069名欧洲血统的对照者。因果效应的估计采用反向方差加权方法，同时应用MR-Egger回归、加权中位数和加权众数方法作为补充分析，以评估结果的稳健性。为验证观察到的关联的可靠性，我们还进行了敏感性分析和反向MR分析。此外，使用MetaboAnalyst 5.0开展了代谢通路富集分析。最终，我们鉴定出59种与原发性醛固酮增多症在统计学上具有名义相关性的代谢物/代谢比（P IVW < 0.05），其中37种表现出正向的、提示性因果关系，另有29种表现出负向的、提示性因果效应。通路分析突出了两个显著富集的代谢通路：甘油磷脂代谢（p = 4.63 × 10⁻⁵）和甘油三酯代谢（p = 0.041）。

总体MR分析结果

本次分析共纳入480,000名欧洲血统的个体，包括931例原发性醛固酮增多症患者和479,069名健康对照者。本研究仅报告与原发性醛固酮增多症呈正向关联的代谢物结果。所有阳性代谢物所对应的SNP数量介于11至85之间，其遗传预测效应的F统计值均大于10，说明工具变量具有良好的解释力。四种MR方法的结果共同识别出49种血清代谢物和17种代谢比与原发性醛固酮增多症存在关联（IVW法P<0.05，且四种方法结果方向一致）。其中，有7种代谢物的结构和功能尚未明确，包括X-11852、X-11849、X-12410、X-12816、X-13431、X-12117和X-17438。59种已明确结构的代谢物/代谢比涉及多种代谢通路，包括氨基酸、脂类、碳水化合物和维生素代谢。其中，37种代谢物/代谢比显示出与原发性醛固酮增多症之间具有正向提示性因果关系（OR>1），而29种则呈现负向提示性因果效应（OR<1）。

血清代谢物与原发性醛固酮增多症的关联

通过IVW方法分析发现，有32种已明确结构的代谢物/代谢比和5种未定义代谢物与原发性醛固酮增多症呈正向提示性因果关系。另有27种已明确结构的代谢物/代谢比和2种未定义代谢物与原发性醛固酮增多症呈负向提示性因果关系。

另外三种MR方法（MR-Egger、加权众数、加权中位数）的结果在因果效应的方向和强度上与IVW方法基本一致。然而，当采用Bonferroni校正（显著性阈值p<0.05/1400≈3.57×10⁻⁵）进行严格显著性检验时，所有代谢物均未达到统计学显著水平，提示本研究结果仅为提示性因果关联。

敏感性分析显示，66种代谢物/代谢比均未表现出异质性或水平多效性（p>0.05）。逐个SNP排除分析表明，未发现单个SNP对MR结果产生显著影响。

原发性醛固酮增多症与血清代谢物的因果关联

我们进行了双向MR分析，以评估原发性醛固酮增多症与1400种代谢物/代谢比之间是否存在反向因果关系。IVW方法作为主要分析方法，其余三种方法作为补充手段。四种方法的结果一致，均未发现原发性醛固酮增多症对代谢物具有反向因果影响（p>0.05）。

代谢组分析

我们对42种结构明确且与原发性醛固酮增多症具有提示性因果关系的代谢物进行了代谢通路分析。借助KEGG和HMDB数据库，我们成功映射了其中的36种代谢物。分析结果显示，有两个代谢通路可能与原发性醛固酮增多症相关：甘油磷脂代谢通路（p=4.63×10⁻⁵）和甘油三酯代谢通路（p=0.041）。因此，我们推测这些代谢物所涉及的代谢机制可能在原发性醛固酮增多症的发生和发展中发挥作用。

研究设计

本研究采用双样本双向MR分析方法，评估1400种代谢物/代谢比与原发性醛固酮增多症之间的因果关系。此外，我们还基于MR分析结果开展代谢组分析，以探索代谢物影响原发性醛固酮增多症的潜在代谢通路。MR分析遵循三项基本假设：（1）工具变量（IV）与暴露因素之间存在强相关性（相关性假设）；（2）工具变量与影响暴露-结局关系的混杂因素无关（独立性假设）；（3）工具变量仅通过暴露因素影响结局变量（排他性假设）。本研究的设计与报告严格遵循STROBE-MR指南。

数据来源

关于单核苷酸多态性与血清代谢物之间关联的汇总统计数据来自一项已发表的大型全基因组关联研究，该研究涵盖了1400种血清代谢物/代谢比，并划分为八大类主要代谢类别：氨基酸、碳水化合物、辅酶与维生素、能量代谢、脂质、核苷酸、肽类及外源物质。原发性醛固酮增多症相关SNP的汇总数据来自FinnGen R12数据库，包括931例病例（依据登记数据中ICD-8、9和10的E26编码识别）和479,069名对照者。所有参与者均为欧洲血统。由于本研究所使用的数据均为公开可用数据，因此无需额外的伦理审批或知情同意。

工具变量筛选

为确保工具变量的有效性，其筛选过程需满足MR分析的三大基本假设。因此，我们制定了严格的筛选标准。考虑到达到全基因组显著性的SNP数量有限，我们将初筛p值阈值设定为1×10⁻⁵，并排除了与结局变量相关的SNP。对于每种血清代谢物，我们设定连锁不平衡阈值为r²<0.001，遗传窗口设为10,000 kb，以排除高度相关的SNP，仅保留相互独立的SNP。此外，为减少弱工具变量带来的偏倚，我们计算了每个SNP的F值，仅保留F值大于10的强工具变量。F值的计算公式为：F = R² × (N − 2)/(1 − R²)，其中R²为所选SNP对暴露变量解释的方差比例，N为GWAS的样本量。

MR分析

在MR分析中，我们采用传统的固定效应反向方差加权方法评估暴露对结局的因果效应。若Cochran’s Q统计量提示方差存在异质性，我们则采用随机效应IVW方法进行调整。为进一步验证结果的可靠性，我们还开展了逐个SNP剔除分析，以评估是否存在单个SNP对总体因果关系的显著影响。我们采用比值比及其95%置信区间来量化暴露与结局之间的关联。当满足以下四项标准时，我们认为某代谢物与原发性醛固酮增多症之间存在提示性因果关系：（1）IVW分析p值<0.05；（2）四种MR方法在因果方向上保持一致；（3）Steiger检验确认因果方向正确；（4）无异质性与多效性存在。所有分析均使用R语言4.3.0版本中的TwoSampleMR软件包完成。

代谢通路分析

通过MR方法筛选出的阳性代谢物纳入代谢通路分析，分析依据KEGG与HMDB数据库进行。我们首先在人体代谢物数据库（HMDB）中查询相关代谢物ID。为探索与原发性醛固酮增多症生物学过程可能相关的代谢物聚类或通路，我们利用MetaboAnalyst 5.0（https://www.metaboanalyst.ca/）富集分析模块开展代谢通路分析。

本研究通过双样本孟德尔随机化方法系统评估了1400种循环代谢物/代谢比与原发性醛固酮增多症之间的因果关联，结合多种统计方法确保结果的稳健性与可靠性。分析共识别出59种与疾病相关的代谢物/代谢比，其中37种呈正向提示性因果效应，29种呈负向提示性因果效应。敏感性分析与反向MR分析结果一致，未发现反向因果关系及混杂偏倚。此外，代谢通路富集分析进一步揭示了甘油磷脂代谢和甘油三酯代谢可能在疾病发生机制中发挥重要作用。研究结果提示血清代谢物在原发性醛固酮增多症的发病过程中可能具有潜在影响，为其早期筛查及干预策略提供了新的科学依据。