当免疫系统“误伤”妊娠：基因告诉我们流产的另一种原因

研究目的

复发性流产是一种多因素疾病，免疫系统调节异常被认为可能是其重要原因之一。本研究利用MR方法，探讨免疫细胞表型与流产风险之间的因果关系。

研究材料与方法

本研究基于公开数据库的全基因组关联研究（GWAS）汇总统计数据，进行了双样本MR分析。主要分析采用逆方差加权法（IVW）回归，并辅以Wald比值法和MR-Egger回归以评估结果稳健性。使用MR-PRESSO检测多效性，并通过敏感性分析评估工具变量的有效性与异质性。

研究结果

MR-Egger分析未发现免疫细胞表型与流产风险之间存在显著因果关系。

然而，IVW和Wald比值法均提示某些免疫细胞类型与流产风险存在统计学显著关联：HLA DR+ CD4+和CD8+ T细胞比例升高与流产风险增加相关（p<0.005）；外周淋巴细胞总数升高与流产风险降低相关（p=0.011）；TCRγδ T细胞和CD4+ T细胞上的FSC-A指标升高可能对流产具有保护作用（p<0.01）；相反，粒细胞比例较低及髓系树突状细胞上的FSC-A值较低与流产风险升高有关（p<0.05）。

MR-PRESSO全局检验结果显示显著多效性（p<0.001），提示部分遗传变异可能同时影响其他性状，从而对初步MR估计造成偏倚。

研究结论

免疫细胞的组成与流产风险之间存在着复杂的相互作用，为解释妊娠丢失的免疫学机制提供了新的见解。这些结果需要进一步的研究来证实这些关联，并探索与免疫相关的妊娠并发症的潜在治疗靶点。

因果效应评估

使用IVW回归分析发现，若干免疫细胞表型与流产风险之间存在统计学显著关联。相反，粒细胞比例下降及髓系树突状细胞FSC-A降低（p<0.05）与流产风险升高相关，提示先天免疫失调可能影响胚胎着床或胎盘形成。

在单SNP分析中，CD33⁺HLA-DR⁺CD14^dim细胞的两个关键变异（rs3865444，p=0.092；rs74253876，p=0.309）单独未达显著性，但综合IVW分析显示显著保护效应（β=−0.0203，p=0.0498）。这提示较高的CD33⁺HLA-DR⁺CD14^dim细胞水平可能通过单核或树突状细胞调节促进母胎免疫耐受，从而降低流产风险。尽管单个SNP效应不显著，合并估计结果表明这些细胞亚群可能在妊娠维持中发挥稳定作用。

HLA-DR⁺CD4⁺和CD8⁺T细胞亚群（无论以淋巴细胞百分比、T细胞百分比或绝对计数表示）均与流产风险显著正相关（p均≈0.002）。HLA-DR为T细胞活化标志物，其表达升高提示抗原呈递及效应功能增强，可能导致母胎免疫耐受破坏与炎症反应增强，从而诱发妊娠丢失。这与既往研究中“T细胞过度活化削弱妊娠免疫环境”的发现一致。

总白细胞中T细胞比例升高（p=0.00059）与流产风险增加相关，提示T细胞过度扩增可能激活炎症通路；而绝对淋巴细胞计数升高（p=0.011）则呈保护效应，反映不同淋巴细胞亚群在维持免疫平衡中的不同作用。TCRγδT细胞（p=0.0025）和CD4⁺T细胞FSC-A升高（p=0.0085）亦表现为保护因素，可能有助于维持母胎免疫耐受。相反，粒细胞比例降低（p=0.024）与流产风险升高相关，提示妊娠早期需要充分的粒细胞免疫防御；同时，髓系树突状细胞FSC-A降低（p=0.048）与流产风险增加有关，提示树突状细胞功能在妊娠维持中的关键作用。

单SNP分析未发现显著效应，但IVW整合结果（β=−0.0309，p=0.0484）支持FSC-A下降与风险上升相关。这可能反映较小或颗粒性减弱的树突状细胞处于低活化状态，降低过度T细胞刺激与炎症信号，从而有助于妊娠成功。

敏感性分析

初步MR分析显示边界效应（β=0.00095，SD=0.00051，t=1.856，p=0.0639），经异常值校正后结果未变，说明未检测到有影响力的异常SNP。MR-PRESSO全局检验提示显著结果（RS Sobs=905.3957，p<0.001），表明免疫细胞计数变异可能影响自然流产风险。

研究设计

本研究遵循STROBE-MR指南开展。采用双样本孟德尔随机化设计，从两个独立的GWAS中提取汇总数据。MR分析结果的可靠性建立在以下关键假设之上：

1）相关性假设：所选遗传变异作为工具变量（IV）必须与目标免疫细胞表型显著相关；

2）无多效性假设：IV仅通过免疫细胞表型影响复发性流产风险，不经由其他途径；

3）最小混杂假设：IV与免疫细胞表型及复发性流产风险之间的关联不受混杂因素影响。

MR分析

采用逆方差加权法（IVW）为主方法估计免疫细胞表型对复发性流产风险的因果效应；同时使用加权中位数法和MR-Egger回归进行敏感性分析。

为检测潜在偏倚与假设违背，进行了以下检验：异质性检验：使用Cochran’s Q检验，p<0.05视为存在异质性；水平多效性检验：通过MR-Egger截距项与MR-PRESSO全局检验，p<0.05提示多效性存在；若检测到多效性，则采用替代MR方法重新估计；多重检验校正：使用Bonferroni校正，所有表格和图中的p值均为校正后结果。为防止弱工具偏倚，计算每个IV的F统计量（F=β²/SE²），F>10视为合格。

此外，通过分层分析控制遗传血统差异，并以母亲年龄、BMI、孕产次数等变量进行敏感性分析。采用逐一剔除（Leave-One-Out, LOO）方法检测单个SNP的影响，并通过Steiger定向检验确认因果方向（即SNP对暴露的效应强于对结局的效应）。

统计分析

在分析前通过Shapiro-Wilk检验和直方图评估基因关联分布，必要时进行对数转换以改善正态性；通过Breusch-Pagan检验检测回归模型的异方差性。主要采用IVW回归法，当IV有效时用于主分析；同时使用加权中位数法与MR-Egger回归以增强稳健性。应用MR-PRESSO全局检验识别并调整多效性异常值，Cochran’s Q检验用于异质性评估（p<0.05为显著）。采用Bonferroni校正调整多重比较（校正阈值p<0.0083=0.05/(3×2)）。

总体而言，本研究基于孟德尔随机化分析提供了遗传学层面的因果证据，揭示了免疫细胞组成与复发性流产风险之间存在复杂的生物学联系。特定免疫细胞亚群（如HLA-DR⁺T细胞、粒细胞及树突状细胞）异常可能通过母胎免疫耐受失衡影响妊娠结局，而维持淋巴细胞稳态与特定T细胞亚型功能则具有潜在保护作用。研究结果为理解流产的免疫学机制提供了新的线索，也提示免疫调节可能成为未来预防与治疗复发性流产的重要方向。后续研究可进一步整合多组学数据与纵向人群队列，深入解析免疫通路在妊娠维持中的关键环节，为个体化免疫干预与生殖健康管理政策提供科学依据。