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學者結(jié)合孟德爾隨機化（MR）＋NHANES數(shù)據(jù)庫＋自有數(shù)據(jù)＋預測模型＋中介分析，其中NHANES＋自有數(shù)據(jù)用于驗證MR結(jié)果。如此面面俱到的文章，不學習一下實在有些可惜！糖尿病視網(wǎng)膜病變（DR）是糖尿病患者視力受損甚至失明的主要原因之一，全球約三分之一的患者深受其困擾。盡管現(xiàn)有治療方法不斷進步，仍有近40%的患者療效不佳。面對這一挑戰(zhàn)，研究者開始將目光投向更早期的干預——能否通過血液中的生物標志物和日常飲食，在疾病惡化前捕捉風險信號？2025年3月31日，天津醫(yī)科大學學者用NHANES數(shù)據(jù)庫，在期刊《Diabetes & Metabolism Journal》（醫(yī)學二區(qū)，IF=6.8）發(fā)表題為：“The Causal Relationship and Association between Biomarkers, Dietary Intake, and Diabetic Retinopathy: Insights from Mendelian Randomization and Cross-Sectional Study”的研究論文。在該項研究中，研究團隊通過孟德爾隨機化（MR）分析生物標志物和飲食因素與DR及其三種亞型[非增殖性DR（NPDR）、嚴重非增殖性DR（SNPDR）、增殖性DR（PDR）]的因果關(guān)聯(lián)，并用NHANES數(shù)據(jù)庫和我國天津眼科醫(yī)院的橫斷面數(shù)據(jù)進行驗證。 本公號回復“ 原文”即可獲得文獻PDF等資料。想用NHANES發(fā)文，看看這個可一鍵提取和分析數(shù)據(jù)的NHANES Online平臺！如感興趣請聯(lián)系鄭老師團隊，微信號：aq566665 本研究分為兩階段進行： 第一階段：通過兩樣本孟德爾隨機化（MR）分析35種生物標志物和226種飲食因素與DR及其亞型的因果關(guān)聯(lián)。數(shù)據(jù)來自UK Biobank和FinnGen數(shù)據(jù)庫（GWAS數(shù)據(jù)）； 第二階段：使用橫斷面數(shù)據(jù)對結(jié)果進行驗證。數(shù)據(jù)來源于美國NHANES數(shù)據(jù)庫（2005-2008年，5,425例≥40歲的糖尿病患者）和中國天津隊列（2018-2024年，2,161例DR患者和對照），涵蓋多民族、多中心樣本以增強結(jié)果普適性。
圖1 研究設(shè)計流程 MR分析結(jié)果顯示，共有8種生物標志物與DR及其亞型存在顯著的因果關(guān)聯(lián)。其中：
- 糖化血紅蛋白（HbA1c）、血糖（GLU）、谷丙轉(zhuǎn)氨酶 （ALT）和胰島素樣生長因子 1 （IGF1）與DR風險呈正因果關(guān)聯(lián)，表明DR風險可能增加；
- 而高密度脂蛋白膽固醇（HDL-C）、載脂蛋白 A （ApoA）、ALT/天冬氨酸轉(zhuǎn)氨酶 （AST） 比值和性激素結(jié)合球蛋白 （SHBG）則對DR風險具有保護作用。
圖2 生物標志物與DR及其亞型的關(guān)聯(lián) 同時，NHANES數(shù)據(jù)庫和天津隊列的橫斷面數(shù)據(jù)的結(jié)果，均支持上述的因果關(guān)聯(lián)。
 表1 NHANES數(shù)據(jù)庫結(jié)果模型3：調(diào)整年齡、性別、種族、體重指數(shù)、教育程度和所有其他協(xié)變量。此外，研究團隊還根據(jù)天津隊列的數(shù)據(jù)開發(fā)了列線圖用于預測DR風險，結(jié)果顯示該模型的預測性能良好。圖3 列線圖的開發(fā)流程及結(jié)果接著，研究團隊探究了226種飲食因素與DR及其亞型之間的因果關(guān)聯(lián)，結(jié)果顯示，飲食中奶酪攝入能夠顯著降低DR風險，而酒精攝入則增加風險。
表3 飲食與DR之間的因果關(guān)聯(lián)中介分析結(jié)果進一步表明，某些飲食可以通過作用于 HDL-C、ApoA 和 HbA1c 等生物標志物來影響DR的進展，這表明在DR患者的護理中應(yīng)強調(diào)飲食管理。綜上，研究結(jié)果證實了HbA1c、HDL-C等生物標志物與DR的因果關(guān)聯(lián)，并且支持將HDL-C、HbA1c作為DR預測標志物，并強調(diào)個性化飲食干預的潛力，為臨床預防和管理DR提供了新策略。
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