🦠 Влияние кишечной флоры на варикоз 🦠

...было изучено методом менделевской рандомизации.

Об этом кричит заголовок китайского исследования, опубликованного в марте 2025 года в журнале Phlebology и заставившего меня хотя бы поверхностно изучить принципы подобных работ.

Итак, речь идёт о полногеномном поиске ассоциаций (GWAS) - это когда людям из популяции проводят полную расшифровку ДНК (секвенирование генома) и параллельно собирают прочую клинико-лабораторную информацию, включая наиболее частые биомаркеры и наличие заболеваний. В итоге получается база данных, которая находится в открытом доступе и часто имеет встроенный специальный статистический инструментарий на языке R. Это сделано для того, чтобы каждый китаец исследователь мог на свой лад попробовать выявить ассоциацию однонуклеотидных полиморфизмов (SNP), факторов риска и заболеваний.

При этом сам метод менделевской рандомизации предназначен для установления причинно-следственной связи между воздействием (обычно, фактор риска образа жизни, подверженный выраженному ко-фаундингу в наблюдательных исследованиях) и исходом (развитие заболевания), для чего используется инструментальная переменная - т.е. генетический вариант (один или совокупность SNP).

Для того, чтобы это понять, нужно определить два основных условия:
🧬Гены в популяции распределяются случайно, что является вариантом рандомизации, ничем не уступающим формату РКИ;
🧬Гены являются инструментальной переменной, которая должна обязательно соответствовать трём требованиям:
1️⃣Допущение релевантности - иметь выраженную корреляцию с оцениваемым воздействием (фактором риска), например, вариант гена ацетальдегиддегидрогеназы (ААДГ) для потребления алкоголя или PCSK9 для уровня ЛПНП;
2️⃣Допущение независимости - не иметь прямого влияния на изучаемый исход (заболевание) и не быть подверженным воздействию скрытых ко-фаундеров, что определяется весьма условно и основано на известных представлениях о патогенезе заболеваний: например, мы не имеем представлений и не предполагаем прямое влияние ААДГ на сердечно-сосудистые заболевания;
3️⃣Ограничение исключений - влиять на изучаемый исход (заболевание) исключительно через оцениваемое воздействие (фактор риска) и не влиять через другие воздействия: здесь речь идёт о плейотропности генов, которая может быть вертикальной (влияние на разные, но схожие исходы, например артериальное давление и инфаркт) и горизонтальной (влияние на разные факторы риска, например, ААДГ и курение).

При проведении такого анализа сначала находят SNP, сильно ассоциированные с воздействием (p<0,000000005). Это может быть сделано как в отдельной выборке (двухвыборочное исследование) так и в той же самой, где будет определяться связь генов с исходом (одновыборочное исследование). Первый вариант обычно подразумевает большее число образцов и увеличение мощности.

Далее следуют абсолютно незнакомые методы статистического анализа, направленные на проверку релевантности инструментальной переменной и её соответствия трём допущениям (R^2, MAF, F).

В конце концов, изучается связь между SNP и наличием или отсутствием исхода (заболевания), опять же, с помощью статистических инструментов с непривычными названиями, специально разработанных для МР-исследований (я их просто оставлю тут без попыток глубоко вникнуть): inverse variance weighted (IVW) test, weighted mode,  MR-Egger regression, weighted median estimator (WME). В финале получается красивая тепловая диаграмма (см. пример в следующем посте), содержащая факторы, оказывающие протективное и провоцирующее влияние на исход (я пока даже не разобрался, как её читать) и знакомые отношения шансов, которые можно интерпретировать.

Самое главное, что вывод подразумевает влияние не SNP, а ассоциированного с ним воздействия (фактора риска), на вероятность исхода (алкоголь и сердечно-сосудистые заболевания через ген ААДГ).

Так вот, что сделали китайцы: в качестве инструментальной переменной они использовали данные о генетическом материале микроорганизмов в человеческом пищеварительном тракте (122,110 SNP, относящихся к 211 таксонам) из одной базы данных, отобрали 2085 SNP с высокой степенью корреляции (p<0,000005) с 196 таксонами (воздействие - бактериальный таксон, который мог включать отдел, класс, порядок, семейство и род, но не вид) и определили их влияние на риск развития варикозной болезни по другой базе данных, включающей 31,719 пациентов с варикозной болезнью и 357,111 здоровых людей (двухвыборочное исследование).

В результате получилась какая-то трудновоспроизводимая и противоречивая чушь (даже не пытайтесь вспомнить такие названия из курса микробиологии - мы их не учили):

🛡Защитным эффектом в отношении варикоза обладали род Terrisporobacter (ОШ, 0,903; 95% ДИ, 0,818-0,996), род Coprococcus2 (ОШ, 0,877; 95% ДИ, 0,781-0,984) и род Ruminococcus gnavus (ОШ, 0,910; 95% ДИ, 0,847-0,977);

⚔️Повышали риск развития варикоза род Flavonifractor (ОШ, 1,179; 95% ДИ, 1,034-1,344); род RuminococcaceaeUCG009 (ОШ, 1,094; 95% ДИ, 1,021-1,172); род Eubacteriu coprostanoligenes (ОШ, 1,172; 95% ДИ, 1,010-1,361) и семейство Ruminococcaceae (ОШ, 1,202; 95% ДИ, 1,072-1,348).



Да-да,  вы всё правильно заметили: семейство Ruminococcaceae увеличивало риск варикозной болезни, а род Ruminococcus gnavus снижал. Вот такие вот причуды менделевской рандомизации.

Авторы обсуждают, как бактерии могут модулировать воспаление и влиять на обмен железа, а я же задаюсь вопросом: при чём тут менделевская рандомизация?

Кишечная флора - это дело наживное, определяемая не случайным распределением генов, а многочисленными скрытыми ко-фаундерами (культура, география, питание, грудное вскармливание и пр.). На мой взгляд, такой подход, хоть и может быть реализован подобными инструментами, но противоречит исходной сути метода. 

Но я не являюсь специалистом и пока лишь поверхностно изучил эту тему, поэтому передаю вопрос знатокам.

Получается, что статья представляет более методологический, чем научно-практический интерес. А чтобы понять менделевскую рандомизацию советую ещё почитать это и это.

А в качестве заключения я бы хотел привести цитату из этой статьи про то, как интерпретировать МР-исследования:

"A well conducted Mendelian randomisation study that reasonably satisfies the above assumptions often provides more reliable evidence than a conventional observational study. But the findings should be interpreted in the context of existing evidence from other sources, using different study designs, and clinical guidelines should not be rewritten solely on the basis of Mendelian randomisation results."

Иначе говоря, результаты МР-исследований не должны противоречить данным клинических исследований, в том числе наблюдательных, к которым они, по своей сути, принадлежат, но могут их уточнять. Также они не могут стать основной для пересмотра клинических рекомендаций.