孟德尔随机化阐明了酒精对端粒的影响
关于饮酒与端粒大小之间关系的观察性研究结果一直相互矛盾。 在迄今为止规模最大的此类研究中，涉及 4,567 名参与者，饮酒与端粒大小的基线或纵向变化之间没有相关性 [9]。 对共有 2623 名参与者的两个美国队列的第二次分析也发现了无效结果 [10]。 一些较小的研究（样本量从 255 到 1800 不等）发现大量饮酒与澳元之间存在关联。 据报道，与对照组相比，AUD 参与者的端粒长度更短 [11]。 在一项针对赫尔辛基商人的纵向研究中，中年饮酒量增加与老年人端粒变短有关 [8]。 在一项韩国研究中，每天饮酒 30 克与老年参与者的端粒缩短有关 [12]。 这种关联在那些经历过酒精冲洗的人中更为强烈，这增加了乙醛是乙醇的有毒分解产物的有趣可能性。 最近对 27 项研究的回顾发现，其中 10 项表明饮酒与端粒大小之间存在显着相关性 [13]。 这些研究使用横截面和纵向设计。 大多数参与者是欧洲人，年龄从 30 岁到 70 岁不等。 在大多数研究中，饮酒与 LTL 呈正相关。 关于用于测量端粒和对饮酒进行分类的方法的研究的异质性阻碍了荟萃分析和汇总数据。
MR 旨在确定结果的潜在因果决定因素。 它估计了基因预测的暴露水平与预期结果之间的关系。 与大多数其他分析观察数据的方法相比，其目的是减少残留混杂和反向因果关系的问题。 借助 MR，遗传代理可用于研究遗传预测变异性对饮酒或 AUD 风险的影响。 迄今为止，尚未对酒精和端粒进行 MR 研究。
我们对两种酒精表型进行了大规模观察研究：饮酒、AUD 和白细胞。 然后，我们进行了线性 MR 分析，以检查饮酒量/AUD/LTL 之间因果关系的证据。 我们比较了我们的遗传和观察方法产生的估计。 他们分别进行分析的动机是酒精使用特征之间的遗传差异。 虽然与 AUD 有适度的遗传相关性，但其他特征，如每周饮用的饮料数量或 AUDIT C（酒精使用障碍识别测试消费 – 一种 3 项筛选工具）在遗传相关性方面具有不同的模式 [13]。 由于有许多关于饮酒与健康结果之间可能存在 J 形关系的猜测 [15]，因此进行了非线性 MR 来检查饮酒与端粒大小之间的形状和关系。
来源和详细信息：
https://www.nature.com/articles/s41380-022-01690-9
