يصف هذا البروتوكول سير عمل قابلاً للتكرار للتوزيع العشوائي المندلي بعينتين لتقييم الارتباط السببي المحتمل بين السكتة الدماغية الإقفارية والخرف الوعائي باستخدام الإحصائيات الملخصة لدراسات الارتباط على مستوى الجينوم المتاحة علنًا.
مقالة منهجية
العلاقة السببية بين السكتة الدماغية الإقفارية والخرف الوعائي: دراسة بعشوائية مندلية
26 مشاهدة
⸱
سبتمبر 11, 2026
في هذه المقالة
ملخص
الملخص
تعد السكتة الدماغية الإقفارية (IS) سببًا رئيسيًا للإعاقة والوفيات في جميع أنحاء العالم، كما يعتبر الخرف الوعائي (VaD) نوعًا فرعيًا شائعًا من الخرف المرتبط بإصابات الأوعية الدموية الدماغية. وقد أشارت الدراسات الرصدية إلى وجود علاقة بين السكتة الدماغية الإقفارية والخرف الوعائي، إلا أن هذه الدراسات عرضة لعوامل مربكة وللسببية العكسية. يصف هذا البروتوكول سير عمل قابل للتكرار للتعشية المندلية (MR) ذات العينتين لتقييم الارتباط السببي المحتمل بين السكتة الدماغية الإقفارية والخرف الوعائي باستخدام إحصائيات ملخصة من دراسات الارتباط الجينومي الكامل (GWAS) المتاحة علنًا. تم استخراج الأدوات الجينية المرتبطة بالسكتة الدماغية الإقفارية من مجموعة بيانات GWAS عامة، بينما تم الحصول على ارتباطات النتائج الخاصة بالخرف الوعائي من مجموعة بيانات GWAS عامة للخرف الوعائي. تتوفر معرفات مجموعات البيانات المقابلة في قسم البروتوكول. وبعد مطابقة النتائج وتنسيق الأليلات، تم الاحتفاظ بـ 51 من تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNPs) للتحليل النهائي للتعشية المندلية. يتضمن سير العمل اختيار المتغيرات الأدواتية، وتجميع عدم التوازن الارتباطي، وتنسيق الأليلات، وتقييم قوة الأداة، وتحليل الوزن المرجح لتباين عكسي (IVW)، وتحليل الوسيط المرجح، وتحليل MR-Egger، واختبار عدم التجانس، وتقييم تعدد التأثيرات الأفقي، وتحليل الحساسية باستبعاد متغير واحد. وفي التحليل النموذجي، أظهرت طريقة IVW ارتباطًا إيجابيًا بين السكتة الدماغية الإقفارية المتوقعة جينيًا وخطر الإصابة بالخرف الوعائي، كما أعطت طريقة الوسيط المرجح نتيجة متوافقة من حيث الاتجاه. وكان تقدير MR-Egger متسقًا في الاتجاه ولكن لم يصل إلى الدلالة الإحصائية. بناءً على ذلك، يجب تفسير هذه النتائج على أنها أدلة تشير إلى تأثير سببي محتمل، وليس كدليل قاطع على السببية. قد يساعد هذا البروتوكول الباحثين في تطبيق سير عمل شفاف وقابل للتكرار للتعشية المندلية لاستقصاء النتائج المرتبطة بأمراض الأوعية الدموية الدماغية باستخدام بيانات GWAS العامة.
المقدمة
تُعد السكتة الدماغية الإقفارية (IS) سببًا رئيسيًا للإعاقة الشديدة والوفاة في جميع أنحاء العالم1. ووفقًا لأحدث البيانات الواردة من دراسة عبء المرض العالمي، فقد انخفض معدل الإصابة العالمي بالسكتة الدماغية الإقفارية، لكنها لا تزال تشكل عبئًا كبيرًا، خاصة في أوروبا الشرقية وشرق آسيا وآسيا الوسطى وأفريقيا جنوب الصحراء الكبرى2,3. علاوة على ذلك، فإن معدل الإصابة بالسكتة الدماغية الإقفارية في ارتفاع مستمر في البلدان ذات المؤشر الاجتماعي الديموغرافي (SDI) المنخفض، ومن المتوقع أن يستمر هذا الارتفاع من عام 2020 إلى عام 2030.
أشارت العديد من الدراسات الوبائية إلى وجود صلة محتملة بين أمراض الأوعية الدموية الدماغية والخرف الوعائي (VaD)4,5. وبشكل خاص في الصين، يُعد الخرف الوعائي أحد أكثر أنواع الخرف شيوعاً بين كبار السن، ويرتبط الانتشار المرتفع للسكتة الدماغية الإقفارية (IS) ارتباطاً وثيقاً بحدوث الخرف الوعائي. ومع ذلك، فإن معظم الدراسات الحالية هي دراسات رصدية، وقد تحد عوامل مثل الارتباك المتبقي، والسببية العكسية، والاختلافات في تعريف المرض من التفسير السببي. لذا، هناك حاجة إلى مناهج تحليلية إضافية لتقييم ما إذا كانت السكتة الدماغية الإقفارية (IS) تشارك بشكل محتمل في تطور الخرف الوعائي (VaD).
قد تؤثر السكتة الدماغية الإقفارية (IS) على ظهور الخرف الوعائي (VaD) من خلال عدة آليات. إذ يمكن أن يؤدي التلف الوعائي الدماغي الناجم عن IS إلى عدم كفاية التروية الدماغية وما يتلو ذلك من تغيرات تنكسية عصبية6. بالإضافة إلى ذلك، قد يرتبط VaD بالإصابة الوعائية الدماغية المزمنة، وتلف الأوعية الدقيقة، والاستجابات الالتهابية التي تلي IS7,8. لذا، فإن استقصاء العلاقة بين IS وVaD أمر مهم لفهم الروابط المرضية المحتملة وتوجيه استراتيجيات الوقاية المستقبلية.
تعد العشوائية المندلية (MR) طريقة تحليلية تستخدم المتغيرات الجينية كمتغيرات أدواتية لتقييم الارتباطات السببية المحتملة بين التعرض والنتيجة9. ومقارنةً بالدراسات الرصدية التقليدية، يمكن للعشوائية المندلية تقليل التداخل والتحيز الناتج عن السببية العكسية في ظل افتراضات صحيحة للمتغيرات الأدواتية. ومقارنةً بالتجارب العشوائية ذات الشواهد أو النماذج التجريبية، يمكن للعشوائية المندلية استخدام الإحصائيات الملخصة لدراسات الارتباط الجيني واسعة النطاق (GWAS) لتقييم الارتباطات ذات الصلة سريريًا عندما تكون دراسات التدخل المباشر غير ممكنة أو غير أخلاقية أو يصعب إجراؤها. وقد بحثت الدراسات الجينية الحديثة التي استخدمت مناهج العشوائية المندلية في الارتباط بين IS وVaD10. ومع ذلك، تظل الأوصاف التفصيلية على مستوى البروتوكول لاختيار أداة التعرض، واستخراج بيانات النتيجة، ومواءمة الأليلات، وتقييم قوة الأداة، واختبار التباين، وتقييم تعدد التأثيرات الجينية، وتحليلات الحساسية، أمرًا مهمًا لضمان إمكانية تكرار التنفيذ.
يُعد هذا البروتوكول مناسباً عندما تكون الإحصائيات الملخصة لدراسات الارتباط الجينومي الكامل (GWAS) المتاحة علناً متوفرة لكل من التعرض والنتيجة محل الاهتمام، وعندما يمكن اختيار أدوات جينية صالحة للتعرض، ويكون الهدف من سؤال البحث هو تقييم ارتباط سببي محتمل بدلاً من تحديد الآليات البيولوجية بشكل مباشر. وبناءً على ذلك، تقدم هذه الدراسة بروتوكول العشوائية المندلية (MR) بعينتين لتقييم الارتباط السببي المحتمل بين السكتة الدماغية الإقفارية (IS) والخرف الوعائي (VaD) باستخدام الإحصائيات الملخصة لدراسات GWAS المتاحة علناً. والهدف من ذلك هو توفير سير عمل تحلي قابل للتكرار بدلاً من تحديد آليات بيولوجية نهائية. يصف هذا البروتوكول عملية اختيار الأدوات الجينية، ومطابقة النتائج، وتنسيق الأليلات، وتقدير العشوائية المندلية (MR)، وتحليلات الحساسية، ويستخدم الارتباط بين IS وVaD كمثال تمثيلي.
البروتوكول
استخدمت هذه الدراسة إحصائيات ملخصة من دراسات GWAS المتاحة علناً. وقد حصلت الدراسات الأصلية على موافقة مجلس المراجعة المؤسسية والموافقة المستنيرة من المشاركين. ولم تكن هناك حاجة إلى موافقة أخلاقية إضافية لهذا التحليل الثانوي.
1. تصميم الدراسة وبيان الأخلاقيات
- استخدم تصميم العشوائية المندلية (MR) بعينتين لتقييم الارتباط السببي المحتمل بين السكتة الإقفارية (IS) والخرف الوعائي (VaD).
- استخدم فقط الإحصائيات الملخصة لدراسات الارتباط الجينومي الواسع (GWAS) المتاحة علنًا. وبما أن جميع الدراسات الأصلية المدرجة في مجموعات بيانات GWAS قد حصلت على موافقة مجلس المراجعة المؤسسية والموافقة المستنيرة من المشاركين، فلا يلزم الحصول على موافقة أخلاقية إضافية لهذا التحليل الثانوي.
- حدد السكتة الإقفارية (IS) كعامل تعرض والخرف الوعائي (VaD) كحصيلة قبل استخراج البيانات.
2. تحضير البرمجيات
- إجراء جميع التحليلات باستخدام برنامج R الإحصائي.
- تحميل حزمة TwoSampleMR لاستخراج الأدوات، واستخراج بيانات النتائج، وتنسيق الأليلات، وتقدير العشوائية المندلية (MR)، واختبار عدم التجانس، وتحليلات الحساسية. تحميل حزمة MRPRESSO لتقييم تعدد الأشكال الأفقي الشامل والمتغيرات الشاذة المحتملة.
- استخدام الوظائف الأساسية التالية في سير العمل: extract_instruments، وextract_outcome_data، وharmonise_data، وmr، وgenerate_odds_ratios، وmr_heterogeneity، وmr_pleiotropy_test، وmr_singlesnp، وmr_leaveoneout، وmr_scatter_plot، وmr_forest_plot، وmr_funnel_plot، وmr_leaveoneout_plot. استخدام MRPRESSO::mr_presso لإجراء الاختبار الشامل لـ MR-PRESSO، وعند الاقتضاء، اختبارات القيم الشاذة والتشويه.
3. اختيار مجموعة بيانات التعرض وفحص المتغيرات الأدواتية
- استخرج تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNPs) المرتبطة بالسكتة الإقفارية (IS) من مجموعة بيانات IEU OpenGWAS رقم ebi-a-GCST901864. تتضمن مجموعة البيانات هذه 1,929 حالة إصابة بالسكتة الإقفارية و472,192 من المجموعة الضابطة، بإجمالي حجم عينة يبلغ 484,121 مشاركاً.
- اختيار تعددات النوكليوتيدات المفردة (SNPs) المرشحة المرتبطة بـ IS باستخدام عتبة دلالة قدرها p < 5 × 10-6.
- الـ p < 5 × 10-6 تُستخدم هذه العتبة في هذا البروتوكول التمثيلي للاحتفاظ بعدد كافٍ من الأدوات المستقلة لإجراء تحليلات الحساسية. ونظراً لأن هذه العتبة أقل صرامة من عتبة الدلالة التقليدية على مستوى الجينوم، فإن النتائج المستندة إلى هذه الأدوات يجب تفسيرها على أنها استكشافية وإيحائية بدلاً من كونها نهائية.
- قم بإجراء تجميع عدم التوازن الارتباطي (linkage disequilibrium clumping) للاحتفاظ بتعددات الأشكال للنيوكليوتيدات المفردة (SNPs) المستقلة. استخدم r2 عتبة قدرها 0.01 ونافذة تكتل تبلغ 10,0 kb.
- استخدم أمر R التالي لاستخراج الأدوات المرشحة:
استخراج_الأدوات(النتائج = "ebi-a-GCST9001864"، p1 = 5e-06, clump = TRUE) - احسب إحصائية F لكل تعدد شكل نووي مفرد (SNP) تم الاحتفاظ به باستخدام الصيغة F = (β/SE)2، حيث β ويمثل SE و SNP–exposure effect estimate تقدير تأثير التعرض لمتعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة والخطأ المعياري، على التوالي.
- استبعاد تعددات الأشكال للنيوكليوتيدات المفردة (SNPs) ذات الإحصائية F < 10 لتقليل مخاطر انحياز الأدوات الضعيفة. لخص توزيع إحصائيات F باستخدام الحد الأدنى، والحد الأقصى، والوسيط، والمدى الربيعي (IQR).
4. استخراج مجموعة بيانات النتائج
- استخرج ارتباطات نتائج VaD من مجموعة بيانات FinnGen GWAS التي تحمل الرمز finn-b-F5_VASCDEM. تتضمن مجموعة البيانات هذه 81 حالة VaD و21,508 من عناصر التحكم.
- استخرج ارتباطات النتائج لجميع SNPs المختارة والمرتبطة بـ IS باستخدام دالة extract_outcome_data.
- ابحث عن SNPs بديلة (proxy SNPs) عندما لا تكون SNPs المستهدفة متاحة مباشرة في مجموعة بيانات النتائج. احتفظ بالمتغيرات المطابقة بدلاً منها عند توفر معلومات بديلة صالحة وتوافق في الأليلات.
- استخدم أمر R التالي لاستخراج مجموعة بيانات النتائج:
extract_outcome_data(snps = exp_dat$SNP, outcomes = "finn-b-F5_VASCDEM", access_token = NULL)
5. توحيد الأليلات والاحتفاظ بتعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNP)
- قم بتوحيد مجموعات بيانات التعرض والنتائج قبل إجراء تحليل MR.
- قم بمحاذاة الأليل المؤثر والأليل الآخر بحيث تتوافق تقديرات تأثير SNP-التعرض وSNP-النتيجة مع نفس الأليل المؤثر.
- افحص SNPs أثناء عملية التوحيد لتحديد عدم تطابق الأليلات، وارتباطات النتائج غير المتوفرة، ومحاذاة الأليلات الغامضة. احتفظ بـ SNPs التي تتوفر لها تقديرات تأثير التعرض والنتيجة بعد التوحيد.
- استخدم أمر R التالي لتوحيد الأليلات: harmonise_data(exposure_dat = exp_dat, outcome_dat = out_dat, action = 1)
- سجّل عدد SNPs التي تم استخراجها في البداية من مجموعة بيانات التعرض، وعدد SNPs ذات ارتباطات النتائج المتوفرة، وعدد المتغيرات المطابقة بالوكالة (proxy-matched variants)، وعدد SNPs التي تم الاحتفاظ بها للتحليل النهائي لـ MR.
6. تحليل التوزيع العشوائي المندلي الأساسي وتحليلات الحساسية
- إجراء تحليل MR الأساسي باستخدام طريقة المرجح بتباين عكسي (IVW).
- إجراء تحليلات MR تكميلية باستخدام طريقتي الوسيط المرجح وMR-Egger لتقييم اتساق التقدير السببي في ظل افتراضات مختلفة.
- استخراج نسب الأرجحية (ORs) وفترات الثقة (CIs) بنسبة 95% من تقديرات MR.
- استخدام أوامر R التالية لتشغيل تحليل MR وحساب نسب الأرجحية (ORs):
res <- mr(dat)
res <- generate_odds_ratios(res) - بما أنه يتم تقييم ارتباط أساسي واحد محدد مسبقًا بين التعرض والنتيجة، يتم تحديد عتبة تصحيح بونفيروني للاستدلال الأساسي لـ MR على أنها 0.05/1 = 0.05. وتُستخدم قيمة p ثنائية الجانب < 0.05 كعتبة للدلالة الإحصائية لتحليل IVW الأساسي.
- لوضع الدقة الإحصائية للتحليل الأساسي في سياقها نظرًا للعدد المحدود من حالات VaD، يتم إجراء حساب لقوة اختبار والد ثنائي الجانب بعد تحليل البيانات (post hoc) بناءً على تقدير IVW الملحوظ والخطأ المعياري الخاص به. يتم حساب القوة باستخدام معلمة عدم المركزية βIVW/SEIVW عند مستوى α ثنائي الجانب قدره 0.05. ويتم حساب الحد الأدنى للتأثير القابل للكشف المقابل لقوة 80% كـ exp[(z0.975 + z0.80) × SE]. ونظرًا لأن IS هو تعرض ثنائي ويتم التعبير عن ارتباطات SNP-التعرض بمقياس لوغاريتم الأرجحية، يتم تقديم هذا التحليل كتقييم وصفي للدقة مشروط بالتأثير بدلاً من كونه حسابًا محددًا مسبقًا لحجم العينة1.
7. تحليلات التباين، وتعدد الأنماط الظاهرية الأفقي، وتحليل استبعاد عنصر واحد
- قيّم التباين بين تعدد أشكال النيوكليوتيدات المفردة (SNPs) باستخدام إحصائية Cochran’s Q.
- استخدم أمر R التالي لحساب إحصائيات التباين:
mr_heterogeneity(dat) - قيّم تعدد الأنماط الظاهرية الأفقي الاتجاهي باستخدام اختبار تقاطع MR-Egger.
- استخدم أمر R التالي لحساب تقاطع MR-Egger:
mr_pleiotropy_test(dat) - قيّم تعدد الأنماط الظاهرية الأفقي الشامل والمتغيرات الشاذة المحتملة باستخدام MR-PRESSO مع 10,0 محاكاة، وعتبة دلالة قدرها 0.05، مع تفعيل اختباري القيم الشاذة والتشويه12.
- استخدم أمر R التالي لتحليل MR-PRESSO:
set.seed(20260729)
mr_presso(
BetaOutcome = "beta.outcome",
BetaExposure = "beta.exposure",
SdOutcome = "se.outcome",
SdExposure = "se.exposure",
OUTLIERtest = TRUE,
DISTORTIONtest = TRUE,
data = dat,
NbDistribution = 10,
SignifThreshold = 0.05
) - أجرِ تحليل SNP الفردي لتقدير تأثير كل SNP بشكل منفصل.
- استخدم أمر R التالي لتحليل SNP الفردي:
res_single <- mr_singlesnp(dat) - أجرِ تحليل استبعاد واحد (leave-one-out analysis) عن طريق إزالة SNP واحد بالتتابع وتكرار تحليل IVW.
- استخدم أمر R التالي لتحليل استبعاد واحد:
res_loo <- mr_leaveoneout(dat)
8. التصوير والإخراج
- إنشاء مخطط تشتت (scatter plot) لإظهار تقديرات العشوائية المندلية (MR) عبر الطرق المختلفة.
- إنشاء مخطط غابة (forest plot) لإظهار تقديرات تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (single-SNP) وتقدير MR الإجمالي.
- إنشاء مخطط قمعي (funnel plot) لتقييم تماثل التقديرات الخاصة بكل SNP بصرياً.
- إنشاء مخطط استبعاد واحد (leave-one-out plot) لتقييم ما إذا كان التقدير الإجمالي مدفوعاً بـ SNP واحد.
- استخدام أوامر R التالية لإنشاء المخططات:
mr_scatter_plot(res, dat)
mr_forest_plot(res_single)
mr_funnel_plot(res_single)
mr_leaveoneout_plot(res_loo) - تصدير نتائج MR، وجدول المتغيرات المساعدة، وجدول ارتباط النتائج، ومخرجات تحليل الحساسية لغرض إعداد التقارير وقابلية التكرار.
النتائج
الشكل 1 يلخص هذا النص سير العمل العام لبروتوكول العشوائية المندلية ذات العينات الثنائية، بدءاً من اختيار مجموعة البيانات وفحص الأدوات، وصولاً إلى تحليلات الحساسية وتصور النتائج. وتُعرض أدناه المخرجات التمثيلية لكل مرحلة.
المتغيرات instrumentals الجينية ومراقبة جودة التوافق
في البداية، تم استخراج ما مجموعه 52 من تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNPs) المرتبطة بـ IS من مجموعة بيانات GWAS الخاصة بالتعرض، باستخدام عتبة دلالة p < 5 × 10-6. بعد ذلك، تم استخراج الارتباطات بالنتائج من مجموعة بيانات GWAS الخاصة بـ VaD. وبعد مطابقة النتائج، والبحث عن البدائل (proxy searching)، وتوحيد الأليلات، تم الاحتفاظ بـ 51 من الـ SNPs للتحليل النهائي للعشوائية المندلية (MR analysis). وقد تم مطابقة متغيرين باستخدام SNPs بديلة. تظهر الأدوات الجينية التي تم الاحتفاظ بها في الجدول 1. تراوحت إحصائيات F لـ 51 أداة تم الاحتفاظ بها من 20.91 إلى 46.06، بمتوسط 25.08 ومدى ربيعي (IQR) يتراوح بين 2.95–30.71. لم تكن هناك أي SNP محتفظ بها ذات إحصائية F أقل من 10، مما يشير إلى احتمال منخفض لحدوث تحيز ناتج عن ضعف الأداة.
تقديرات MR لكل من IS و VaD
أظهر مخطط التبعثر اتجاه ومقدار تقديرات التوزيع العشوائي المندلي (MR) الخاصة بتعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNP) عبر طرق MR المختلفة (الشكل 2). وأظهرت طريقتا المتوسط المرجح العكسي (IVW) والوسيط المرجح ارتباطات إيجابية، بينما كان تقدير MR-Egger متسقًا من حيث الاتجاه ولكنه لم يصل إلى الدلالة الإحصائية.
أظهر المخطط الغابوي لتقديرات تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNP) الفردية الارتباطات الخاصة بكل SNP مع خطر الإصابة بـ VaD (الشكل 3). وتلخص تقديرات العشوائية المندلية (MR) الإجمالية في الشكل 4. أظهرت طريقة IVW ارتباطاً إيجابياً ذا دلالة إحصائية بين IS المتوقع جينياً وخطر الإصابة بـ VaD (OR = 1.63, 95% CI: 1.21–2.21, p = 0.013). كما أعطت طريقة الوسيط المرجح تقديراً معنوياً متوافقاً (OR = 1.60, 95% CI: 1.06–2.42, p = 0.0240). وكان تقدير MR-Egger متسقاً من حيث الاتجاه ولكنه لم يصل إلى الدلالة الإحصائية (OR = 2.21, 95% CI: 0.97–5.01, p = 0.0645).
شملت دراسة الارتباط الجينومي الكامل (GWAS) لنتائج الخرف الوعائي (VaD) في مشروع FinnGen نحو 81 حالة و21,508 من المجموعة الضابطة. وفي حساب لاحق لاختبار Wald ثنائي الجانب بناءً على تقدير IVW الملحوظ، بلغت القوة الإحصائية المقدرة لتحليل IVW الأساسي 89.5% عند قيمة α = 0.05. وكان الحد الأدنى للتأثير القابل للكشف المقابل لقوة إحصائية قدرها 80% هو نسبة أرجحية (OR) بلغت 1.54. وفي المقابل، كان الحد الأدنى للتأثير القابل للكشف لتحليل MR-Egger هو نسبة أرجحية (OR) بلغت 3.23، وهو ما تجاوز تقدير MR-Egger الملحوظ والمتسق اتجاهياً (OR = 2.21). وبناءً على ذلك، ينبغي تفسير نتيجة MR-Egger غير الدالة إحصائياً على أنها تعكس الدقة المحدودة لمقدر الحساسية الأقل كفاءة هذا، بدلاً من اعتبارها في حد ذاتها دليلاً ضد اتجاه تقدير IVW الأساسي.
نظراً لتقييم ارتباط تعريض-نتيجة أولي واحد محدد مسبقاً، كانت عتبة تصحيح بونفيروني (Bonferroni) للاستدلال الأساسي في العشوائية المندلية (MR) هي 0.05/1 = 0.05. وبناءً على ذلك، استوفت نتيجة طريقة الوزن العكسي (IVW) عتبة الدلالة المصححة. وبشكل عام، توفر هذه النتائج دليلاً إيحائياً على وجود تأثير إيجابي محتمل لـ IS المتوقع جينياً على خطر الإصابة بـ VaD، وذلك بالاعتماد بشكل أساسي على تقدير IVW وبدعم من تحليل الحساسية للوسيط المرجح. ومع ذلك، كان تقدير MR-Egger متسقاً من حيث الاتجاه ولكنه لم يصل إلى الدلالة الإحصائية؛ لذا لا ينبغي تفسير هذه النتائج كدليل قاطع على السببية.
تحليلات عدم التجانس وتعدد التأثيرات الأفقي
تم تقييم التباين بين تعدد أشكال النيوكليوتيدات المفردة (SNP) باستخدام إحصائية Q لكوكران. وقد أسفر اختبار التباين بطريقة المجموع المرجح العكسي (IVW) عن Q = 57.46 مع 50 درجة حرية (p = 0.218)، بينما أسفر اختبار التباين بطريقة MR-Egger عن Q = 56.7 مع 49 درجة حرية (p = 0.208). ولم تشر هذه النتائج إلى وجود تباين جوهري عبر التقديرات الخاصة بـ SNP. كما تم تقييم تعدد الأشكال الأفقي الموجه باستخدام اختبار تقاطع MR-Egger؛ حيث بلغ تقاطع MR-Egger قيمة -0.0195 (SE = 0.0253, p = 0.4)، مما يشير إلى عدم وجود دليل إحصائي على تعدد الأشكال الأفقي الموجه. أُجري تحليل MR-PRESSO باستخدام 51 من SNPs المتوافقة والمحتفظ بها مع 10,00 محاكاة. وأظهر الاختبار العام لـ MR-PRESSO عدم وجود دليل على تعدد الأشكال الأفقي العام (RSSobs = 59.61; empirical p = 0.238). ونظراً لأن الاختبار العام لم يكن ذا دلالة إحصائية، فإن اختبارات القيم المتطرفة والتشوه الفردية لم تكن قابلة للتطبيق، ولم يتم إنشاء تقدير مصح للقيم المتطرفة. وفر المخطط القمعي تقييماً بصرياً لتماثل التقديرات الخاصة بـ SNP (الشكل 5). ويرد تفصيل إعدادات ونتائج MR-PRESSO في الجدول التكميلي 1.
تحليل الحساسية باستبعاد عنصر واحد والتحقق من صحة مخرجات البروتوكول
أُجري تحليل استبعاد عنصر واحد (Leave-one-out analysis) لتقييم ما إذا كانت تقديرات التوزيع العشوائي المندلي (MR) الإجمالية مدفوعة بأي تعدد شكل للنيوكليوتيدات المفردة (SNP) بمفرده. وأظهر مخطط استبعاد عنصر واحد أن الإزالة المتتالية لكل تعدد شكل للنيوكليوتيدات المفردة على حدة لم تغير التقدير الإجمالي بشكل جوهري (الشكل 6)، مما يشير إلى عدم هيمنة أي أداة جينية واحدة على هذا الارتباط. وتُظهر هذه النتائج التمثيلية مجتمعةً المخرجات العملية لسير عمل التوزيع العشوائي المندلي (MR) ثنائي العينات الموضح في هذا البروتوكول. جدول 1 يوضح الأدوات الجينية المستبقى عليها بعد عملية اختيار تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNP) ومواءمتها. الشكل 2 يوضح اتجاه تقديرات التوزيع العشوائي المندلي (MR) عبر الطرق المختلفة، الشكل 3 تعرض تقديرات خاصة بتعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNP)، الشكل 4 تلخص تقديرات المندلية العشوائية (MR) الإجمالية، الشكل 5 يدعم التقييم البصري لتعدد الأنماط الظاهرية أو عدم التماثل، و الشكل 6 يُقيّم تأثير تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNPs) الفردية. الجدول التكميلي 2 يربط كل خطوة رئيسية في البروتوكول بالمخرج التحققي المقابل لها.
جميع الإحصائيات الملخصة الخام لدراسات الارتباط الجينومي الكامل (GWAS) التي تم تحليلها في هذه الدراسة متاحة للعموم. تم الحصول على مجموعة بيانات التعرض للسكتة الدماغية الإقفارية من قاعدة بيانات IEU OpenGWAS تحت معرف مجموعة البيانات ebi-a-GCST901864. كما تم الحصول على مجموعة بيانات نتيجة الخرف الوعائي من مجموعة بيانات FinnGen GWAS تحت معرف مجموعة البيانات finn-b-F5_VASCDEM. وتتوفر جداول المتغيرات الأدواتية المستخرجة، ومجموعة بيانات التحليل الموحدة، وجداول نتائج التوزيع العشوائي المندلي (MR)، وملفات المخرجات ذات الصلة كملفات تكميلية.
الشكل 1مخطط سير عمل بروتوكول التوزيع العشوائي المندلي لعنتين. يلخص هذا الشكل الخطوات الرئيسية للبروتوكول، بما في ذلك اختيار مجموعة بيانات التعرض، وفحص المتغيرات الأداتية، واستخراج بيانات النتائج، وتنسيق الأليلات، وتقدير التوزيع العشوائي المندلي (MR)، واختبار التباين، وتقييم تعدد التأثيرات الأفقي، وتحليل استبعاد عنصر واحد، والتصور البياني. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.
الشكل 2مخطط تشتت لـ MR تقديرات الارتباط بين السكتة الدماغية الإقفارية (IS) والخرف الوعائي (VaD). تمثل كل نقطة تقديراً خاصاً بتعدد أشكال النيوكليوتيدات المفردة (SNP). وتمثل الخطوط المجهزة الارتباط التقديري الذي تم الحصول عليه باستخدام طرق مختلفة من التوزيع العشوائي المندلي (MR). يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.
الشكل 3مخطط غابة لتقديرات المندلية العشوائية لـ SNP منفرد. يوضح هذا الشكل التقديرات الفردية الخاصة بكل تعدد أشكال النيوكليوتيدات المفردة (SNP) للارتباط بين المتغيرات الجينية المرتبطة بالـ IS وخطر الإصابة بالخرف الوعائي (VaD). وتمثل الخطوط الأفقية فترات الثقة بنسبة 95%. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.
الشكل 4مخطط غابة للتحليل العشوائي المندلي الإجمالي التقديرات عبر الطرق المختلفة. يلخص هذا الشكل تقديرات العشوائية المندلية (MR) الإجمالية التي تم الحصول عليها باستخدام طرق المرجح بتباين عكسي (IVW)، والوسيط المرجح، وMR-Egger. وتمثل الخطوط الأفقية فواصل الثقة 95%.
MR: العشوائية المندلية؛ IVW: المرجح بتباين عكسي. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.
الشكل 5مخطط القمع لـ MR الخاص بتعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNP) تقديرات. يوضح هذا الشكل توزيع تقديرات التوزيع العشوائي المندلي (MR) الخاصة بتعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNP)، وهو ما يتيح التقييم البصري للتماثل عبر الأدوات الجينية. MR: التوزيع العشوائي المندلي؛ IVW: المرجح بتباين عكسي. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.
الشكل 6تحليل الحساسية باستبعاد عنصر واحد. يوضح هذا الشكل تقدير التوزيع العشوائي المندلي (MR) بعد إزالة كل تعدد أشكال النيوكليوتيدات المفردة (SNP) بالتتابع. استُخدم هذا المخطط لتقييم ما إذا كان التقدير الإجمالي مدفوعًا بأي أداة جينية واحدة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.
| لا. | تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة | الجين | كروموسوم | التحليل الكهربائي (EA) | الالتهاب المفصلي العظمي | EAF.IS | EAF.VD | الخطأ المعياري لـ β (SE) | VD β (الخطأ المعياري) | إحصائية F | R² |
| 1 | rs10886430 | GRK5 | 10 | ج | A | 0.118244 | 0.09536 | 0.1147 (0.0220) | -0.0172 (0.0852) | 27.18 | 5.61E-05 |
| 2 | rs10936572 | LOC107986051 | 3 | ت | ج | 0.179643 | 0.1235 | -0.0512 (0.0104) | 0.1444 (0.0743) | 24.24 | 5.01E-05 |
| 3 | rs1045239 | PDE3A | 12 | A | ج | 0.492943 | 0.4629 | 0.0604 (0.0089) | 0.0303 (0.0494) | 46.06 | 9.51E-05 |
| 4 | rs1047532 | LOC105369698 | 12 | جي | جـ | 0.305214 | 0.1513 | 0.0499 (0.0105) | 0.0159 (0.0689) | 22.59 | 4.6E-05 |
| 5 | rs1065836 | CUX2 | 12 | A | ج | 0.159123 | 0.07442 | -0.0608 (0.0103) | 0.0245 (0.0929) | 34.84 | 7.20E-05 |
| 6 | rs105378 | ATP2B1 | 12 | ت | جـ | 0.203466 | 0.07522 | -0.0540 (0.0098) | -0.1174 (0.0916) | 30.36 | 6.27E-05 |
| 7 | rs17140252 | - | 14 | A | ج | 0.041216 | 0.06988 | 0.1568 (0.0311) | 0.1498 (0.0967) | 25.42 | 5.25E-05 |
| 8 | rs17343276 | - | 10 | جـ | A | 0.030533 | 0.0431 | -0.0905 (0.0196) | -0.1449 (0.1233) | 21.32 | 4.40E-05 |
| 9 | rs1831940 | HDAC7 | 12 | A | جـ | 0.251914 | 0.3526 | 0.0631 (0.0130) | 0.1226 (0.0513) | 23.56 | 4.87E-05 |
| 10 | rs1880613 | DNM2 | 19 | A | ج | 0.184857 | 0.1804 | -0.0613 (0.0110) | 0.1499 (0.0640) | 31.06 | 6.41E-05 |
| 11 | rs1244502 | LOC124903748 | 16 | A | ج | 0.271667 | 0.3193 | 0.0605 (0.0112) | 0.0218 (0.0527) | 29.18 | 6.03E-05 |
| 12 | rs12509595 | - | 4 | سي | ت | 0.297929 | 0.3124 | 0.0577 (0.0091) | 0.1462 (0.0533) | 40.2 | 8.30E-05 |
| 13 | rs1263109 | - | 3 | تـ | ج | 0.360897 | 0.3263 | 0.0436 (0.0089) | 0.0395 (0.0526) | 24 | 4.96E-05 |
| 14 | rs1275980 | KCNK3 | 2 | ت | سي | 0.498545 | 0.5481 | -0.0582 (0.0094) | -0.0128 (0.0495) | 38.33 | 7.92E-05 |
| 15 | rs1312351 | - | 4 | A | ت | 0.616442 | 0.5065 | 0.0552 (0.0097) | 0.0818 (0.0493) | 32.38 | 6.69E-05 |
| 16 | rs147871383 | MIR9AHG | 21 | A | جـ | 0.02368 | 0.01925 | 0.2259 (0.0494) | 0.2534 (0.1903) | 20.91 | 4.32E-05 |
| 17 | rs16918175 | - | 10 | سي | ت | 0.104037 | 0.0811 | -0.0649 (0.0131) | 0.0332 (0.0895) | 24.54 | 5.07E-05 |
| 18 | rs17182166 | ACVR1 | 2 | ت | ج | 0.12494 | 0.137 | 0.0751 (0.0156) | -0.0046 (0.0703) | 23.18 | 4.79E-05 |
| 19 | rs190679 | - | 15 | A | ج | 0.211386 | 0.1239 | 0.0438 (0.0095) | -0.0342 (0.0758) | 21.26 | 4.39E-05 |
| 20 | rs1948696 | ITGB5 | 3 | سي | تـ | 0.650138 | 0.6041 | -0.0459 (0.0091) | 0.0219 (0.0501) | 25.44 | 5.25E-05 |
| 21 | rs1973765 | LSP1 | 11 | سي | تـ | 0.486717 | 0.4124 | 0.0441 (0.0092) | -0.0229 (0.0505) | 22.98 | 4.75E-05 |
| 22 | rs2429123 | CACNA1C, DCP1B | 12 | سي | تـ | 0.729926 | 0.725 | 0.0473 (0.0098) | 0.0190 (0.0549) | 23.3 | 4.81E-05 |
| 23 | rs247561 | - | 8 | تـ | A | 0.873442 | 0.8382 | -0.0589 (0.0116) | -0.0570 (0.0674) | 25.78 | 5.3E-05 |
| 24 | rs245015 | MSH3 | 5 | A | ج | 0.685061 | 0.6562 | -0.0456 (0.0089) | 0.0065 (0.0519) | 26.25 | 5.42E-05 |
| 25 | rs2501968 | CENPQ | 6 | ج | A | 0.465302 | 0.4229 | -0.0490 (0.0086) | -0.0879 (0.0498) | 32.46 | 6.71E-05 |
| 26 | rs252620 | - | 7 | ج | A | 0.252144 | 0.2459 | 0.0500 (0.0092) | 0.0505 (0.0576) | 29.54 | 6.10E-05 |
| 27 | rs284160 | TGFBR3 | 1 | A | ج | 0.192644 | 0.1186 | 0.0572 (0.0096) | 0.1573 (0.0768) | 35.5 | 7.3E-05 |
| 28 | rs2842870 | PMF1, PMF1-BGLAP | 1 | كربون | ت | 0.360398 | 0.3434 | -0.0446 (0.0087) | -0.0727 (0.0518) | 26.28 | 5.43E-05 |
| 29 | rs280492 | NCOR2 | 12 | كربون | ت | 0.035841 | 0.01984 | -0.1293 (0.0266) | -0.1917 (0.1781) | 23.63 | 4.8E-05 |
| 30 | rs35790371 | RBFOX1 | 16 | A | ج | 0.005125 | 0.001903 | 0.5587 (0.1176) | 0.1447 (0.5420) | 22.57 | 4.6E-05 |
| 31 | rs5752720 | TTC28 | 22 | ت | جـ | 0.28441 | 0.1844 | 0.0422 (0.0091) | -0.0311 (0.0635) | 21.51 | 4.4E-05 |
| 32 | rs57694670 | SH3PXD2A | 10 | ج | A | 0.433638 | 0.3834 | -0.0507 (0.0086) | 0.0080 (0.0507) | 34.76 | 7.18E-05 |
| 33 | rs646201 | - | 7 | ت | ج | 0.881494 | 0.8329 | -0.0765 (0.0151) | -0.0567 (0.0662) | 25.67 | 5.30E-05 |
| 34 | rs6843082 | - | 4 | A | ج | 0.65294 | 0.6907 | -0.0438 (0.0092) | -0.0568 (0.0534) | 22.67 | 4.68E-05 |
| 35 | rs7091346 | SH3PXD2A | 10 | ت | كربون | 0.45273 | 0.2664 | -0.0582 (0.0098) | -0.0143 (0.0552) | 35.27 | 7.28E-05 |
| 36 | rs7194129 | CFDP1 | 16 | ت | ج | 0.573691 | 0.5538 | 0.0399 (0.0084) | 0.0293 (0.0495) | 22.56 | 4.6E-05 |
| 37 | rs7341574 | ZFPM2 | 8 | تـ | كـ | 0.313243 | 0.3895 | 0.0463 (0.0094) | -0.0774 (0.0505) | 24.26 | 5.01E-05 |
| 38 | rs745183 | - | 6 | ج | A | 0.103042 | 0.1166 | 0.1280 (0.0220) | 0.1253 (0.0777) | 33.85 | 6.9E-05 |
| 39 | rs74617384 | حمض الليزوفوسفاتيديك | 6 | ت | A | 0.070999 | 0.04573 | 0.1415 (0.0281) | -0.0532 (0.1162) | 25.36 | 5.24E-05 |
| 40 | rs74849463 | PIK3C2B | 1 | تـ | ج | 0.240949 | 0.2043 | 0.0445 (0.0092) | -0.0319 (0.0616) | 23.4 | 4.83E-05 |
| 41 | rs757241 | AFAP1-AS1 | 4 | سي | ج | 0.673377 | 0.6704 | -0.0681 (0.0145) | -0.0274 (0.0523) | 22.06 | 4.56E-05 |
| 42 | rs7609321 | CNNM2 | 10 | A | ج | 0.052085 | 0.02979 | -0.0691 (0.0150) | -0.2215 (0.1464) | 21.22 | 4.38E-05 |
| 43 | rs7670136 | - | 4 | سي | ت | 0.571088 | 0.6269 | -0.0473 (0.0101) | 0.0391 (0.0509) | 21.93 | 4.53E-05 |
| 44 | rs745924 | المتفطرات غير السلية | 11 | ت | C | 0.056457 | 0.02996 | 0.1632 (0.0331) | 0.0444 (0.1477) | 24.31 | 5.02E-05 |
| 45 | rs782034 | - | 8 | ت | كربون | 0.246549 | 0.2949 | -0.0643 (0.0127) | -0.1327 (0.0648) | 25.63 | 5.29E-05 |
| 46 | rs7859727 | CDKN2B-AS1 | 9 | ت | C | 0.518845 | 0.4151 | 0.0569 (0.0087) | 0.0281 (0.0498) | 42.77 | 8.83E-05 |
| 47 | rs7989823 | COL4A1, COL4A2 | 13 | سي | A | 0.591615 | 0.6188 | 0.0527 (0.0089) | 0.0693 (0.0518) | 35.06 | 7.24E-05 |
| 48 | rs7960344 | - | 17 | ج | ت | 0.102808 | 0.1031 | 0.0651 (0.0130) | -0.1596 (0.0805) | 25.08 | 5.18E-05 |
| 49 | rs80315 | CASZ1 | 1 | سي | ت | 0.445525 | 0.4139 | 0.0416 (0.0089) | 0.0444 (0.0501) | 21.85 | 4.51E-05 |
| 50 | rs912 | LOC10505841 | 5 | A | ج | 0.436595 | 0.3573 | 0.0407 (0.0085) | -0.0274 (0.0523) | 22.93 | 4.74E-05 |
| 51 | rs979380 | - | 17 | A | ج | 0.531844 | 0.6197 | -0.0417 (0.0084) | -0.0196 (0.0506) | 24.64 | 5.09E-05 |
| تشير EAF.IS و EAF.VD إلى تكرارات الأليل المؤثر في مجموعات بيانات التعرض للسكتة الدماغية الإقفارية ونتيجة الخرف الوعائي، على التوالي. إحصائية F = (β/SE)². قيمة R² لكل SNP = F/(F + N − 2)، حيث N = 484,121. تم اختيار تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNPs) باستخدام p < 5 × 10-6 وتجميع عدم التوازن الارتباطي باستخدام r² < 0.01 ضمن نافذة قدرها 10,00 كيلوباز (kb). | |||||||||||
الجدول 1: الأدوات الجينية للسكتة الدماغية الإقفارية وارتباطات تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNP) المقابلة لها مع النتائج الخاصة بالخرف الوعائي (VaD). يسرد الجدول 51 SNP نهائية، بما في ذلك معرف SNP، والجين المرتبط، والكروموسوم، والأليلات، وتردد الأليل المؤثر (EAF)، وتقديرات ارتباط SNP بالسمة، وإحصائيات F، وقيمة R2 لكل SNP. تم اختيار SNPs عند قيمة p < 5 × 10-6 وتم تجميعها عند r2 < 0.001 ضمن 10,0 kb. يشير EAF.IS و EAF.VD إلى ترددات الأليل المؤثر في مجموعات بيانات IS و VD، على التوالي. Chr.: الكروموسوم؛ EA: الأليل المؤثر؛ OA: الأليل الآخر؛ EAF: تردد الأليل المؤثر؛ IS: السكتة الدماغية الإقفارية؛ VD: الخرف الوعائي. يرجى الضغط هنا لتحميل هذا الجدول.
الجدول التكميلي 1. تقييم MR-PRESSO للتعددية الظاهرية الأفقية لتحليل السكتة الدماغية الإقفارية والخرف الوعائي. يلخص هذا الجدول تحليل MR-PRESSO الذي تم إجراؤه لتقييم التعددية الظاهرية الأفقية الشاملة والمتغيرات الشاذة المحتملة باستخدام مجموعة البيانات المتوافقة النهائية المكونة من 51 SNPs.يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.
الجدول التكميلي 2. خطوات البروتوكول والمخرجات التحققية المقابلة لها. يربط هذا الجدول كل خطوة رئيسية من البروتوكول بالمخرج التمثيلي المقابل لها وموقع ذكرها في المخطوطة، مما يوضح تنفيذ والتحقق من سير العمل التحلي.يرجى النقر هنا لتنزيل هذا الملف.
المناقشة
تقدم هذه الدراسة بروتوكول تعشية مندلية (MR) لعينة ثنائية لتقييم الارتباط السببي المحتمل بين السكتة الدماغية الإقفارية (IS) والخرف الوعائي (VaD) باستخدام إحصائيات ملخصة من دراسات الارتباط الجينومي الكامل (GWAS) المتاحة للعموم. وفي التحليل التمثيلي، دعمت طريقتا الوزن الم inverse-variance (IVW) والوسيط المرجح وجود ارتباط إيجابي بين السكتة الدماغية الإقفارية المتوقعة جينياً وخطر الإصابة بالخرف الوعائي، بينما كان تقدير MR-Egger متسقاً من حيث الاتجاه ولكنه لم يصل إلى الدلالة الإحصائية. وبناءً على ذلك، توفر هذه النتائج أدلة تشير إلى تأثير سببي محتمل، بدلاً من أن تكون دليلاً قاطعاً على السببية.
تعتبر العلاقة الملاحظة منطقية من الناحية البيولوجية في سياق الإصابة الوعائية الدماغية. إذ يمكن أن تؤدي السكتة الدماغية الإقفارية (IS) إلى إصابة عصبية إقليمية، وضعف في التروية الدماغية، وما يتلو ذلك من تغيرات تنكسية عصبية. وقد أظهرت الدراسات السابقة أن الخرف الوعائي (VaD) غالباً ما يحدث في ظل انخفاض تدفق الدم الدماغي أو تلف الأوعية الدموية الدماغية13,14. كما قد تساهم التغيرات الوعائية الدماغية المزمنة التي تلي السكتة الدماغية الإقفارية في تدهور القدرات المعرفية وزيادة خطر الإصابة بالخرف الوعائي15. بالإضافة إلى ذلك، قد توفر الإصابة الوعائية الدقيقة بعد السكتة الدماغية، والاستجابات الالتهابية، والخلل الوظيفي الوعائي العصبي المزمن، روابط بيولوجية محتملة بين السكتة الدماغية الإقفارية والخرف الوعائي. ومع ذلك، لا يمكن لبروتوكول التوزيع العشوائي المندلي (MR) الحالي إثبات هذه الآليات بشكل مباشر، ويجب تفسير النتائج جنباً إلى جنب مع الدراسات المستقبلية للتحقق من الآليات والتحقق السريري.
لم يصل تقدير MR-Egger إلى الدلالة الإحصائية. ويجب تفسير هذه النتيجة بحذر بدلاً من اعتبارها تعارضاً مباشراً مع نتائج IVW والوسيط المرجح. يمكن لـ MR-Egger تقديم تقديرات أكثر قوة تجاه أشكال معينة من تعدد الأنماط الظاهرية الموجه، ولكنها عادة ما تملك قوة إحصائية أقل، خاصة عندما تكون تأثيرات الأدوات متواضعة. في هذا التحليل، لم يشير تقاطع MR-Egger إلى تعدد أنماط ظاهرية أفقي موجه ذي دلالة إحصائية، كما لم تظهر اختبارات التباين تبايناً جوهرياً بين SNPs. بالإضافة إلى ذلك، لم يظهر الاختبار الشامل لـ MR-PRESSO أي دليل على تعدد أنماط ظاهرية أفقي شامل. وتقلل تحليلات الحساسية هذه من القلق بشأن تعدد الأنماط الظاهرية الأفقي الموجه أو الشامل القابل للقياس، لكنها لا تستبعد جميع المصادر المحتملة للانحياز أو تثبت السببية.
ومع ذلك، يجب مراعاة العدد المحدود من حالات الخرف الوعائي (VaD) عند تفسير هذه النتائج. وعلى الرغم من أن تحليل IVW الأساسي كان لديه قوة تقديرية بعدية بلغت 89.5% بناءً على حجم التأثير الملحوظ، إلا أن هذه النتيجة وصفية ولا ينبغي تفسيرها على أنها تبرير مسبق لحجم العينة. وقد أدى العدد المحدود من الحالات بشكل خاص إلى تقليل دقة مقدرات الحساسية الأقل كفاءة؛ حيث كان الحد الأدنى للتأثير القابل للكشف بنسبة 80% بالنسبة لـ MR-Egger هو OR بقيمة 3.23، وهو أكبر من التقدير الملحوظ. وبناءً على ذلك، فإن نتيجة MR-Egger غير الدالة إحصائياً لا تزيل حالة عدم اليقين بشأن مقدار الارتباط. كما أن حسابات القوة هذه لا تعالج الانحياز المحتمل المتعلق بصلاحية الأداة، أو تداخل العينات، أو عدم تجانس النمط الظاهري، أو التعددية المظاهرية الأفقية المتبقية.
تُعد عدة خطوات تحليلية بالغة الأهمية لضمان موثوقية سير عمل هذه الدراسة المندلية العشوائية (MR). أولاً، يجب تحديد مجموعات بيانات GWAS للتعرض والنتيجة بوضوح باستخدام معرفات مجموعة البيانات أو معلومات الوصول. ثانياً، يجب إجراء اختيار تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNP) وتجميع عدم التوازن الارتباطي باستخدام عتبات محددة مسبقاً للحصول على أدوات جينية مستقلة. ثالثاً، يجب تقييم قوة الأداة باستخدام إحصائيات F لتقليل مخاطر انحياز الأداة الضعيفة. رابعاً، يُعد توحيد الأليلات ضرورياً لضمان أن تقديرات (SNP-التعرض) و(SNP-النتيجة) تتوافق مع نفس أليل التأثير. وأخيراً، يجب استخدام تحليلات التباين، وتعدد التأثيرات الأفقي، وتحليل استبعاد واحد (leave-one-out) لتقييم ما إذا كان التقدير الأساسي يتأثر بتأثيرات SNP غير متسقة، أو تعدد تأثيرات توجيهي، أو أداة جينية مهيمنة واحدة.
تشمل المصادر الشائعة للفشل أو الانحياز في سير العمل هذا نقص SNPs المرتبطة بالتعرض، وضعف الأدوات، وعدم توفر SNPs للنتيجة، وعدم دقة محاذاة الأليلات، والمتغيرات المتناظرة (palindromic variants)، وعدم تطابق SNPs البديلة (proxy SNPs)، وعدم التجانس عبر تقديرات SNP المحددة، وتعدد التأثيرات الأفقي (horizontal pleiotropy)، وعدم تطابق المجموعات السكانية، وعدم تجانس النمط الظاهري، واحتمالية تداخل العينات. يمكن معالجة هذه المشكلات من خلال التحقق من معرفات مجموعة بيانات GWAS، وتطبيق عتبات متسقة لاختيار SNPs والتجميع (clumping)، وتوثيق استخدام SNPs البديلة، وفحص مخرجات المواءمة، وتلخيص إحصائيات F، وتفسير تقديرات MR جنبًا إلى جنب مع نتائج عدم التجانس، وتعدد التأثيرات، وتحليلات استبعاد عنصر واحد (leave-one-out). في حالة اكتشاف عدم تجانس أو تعدد تأثيرات جوهري، يجب تفسير تقدير IVW الأساسي بحذر، والنظر في إجراء تحليلات حساسية إضافية أو استخدام مجموعات بيانات بديلة.
يجب أيضاً مراعاة احتمالية تداخل العينات. فقد تم اشتقاق كل من دراسة GWAS للتعرض ودراسة GWAS لنتائج FinnGen من موارد ذات أصول أوروبية، ولم يكن من الممكن تحديد مدى تداخل المشاركين كمياً من الإحصائيات الملخصة المتاحة. قد يؤدي هذا التداخل إلى تحيز تقديرات MR ذات العينتين نحو الارتباطات الرصدية، خاصة عندما لا تكون الأدوات مرتبطة بقوة بالتعرض. ويجب أخذ هذا القصور في الاعتبار عند تفسير النتيجة التمثيلية.
بالمقارنة مع الدراسات الرصدية التقليدية القائمة على الأتراب أو دراسات الحالات والشواهد، يمكن لـ MR تقليل العوامل المربكة وتحيز السببية العكسية في ظل افتراضات المتغيرات الأدواتية الصحيحة. ومع ذلك، تظل الدراسات الرصدية ذات قيمة في تقدير معدل حدوث المرض، والأنماط الزمنية، والإنذار السريري. وبالمقارنة مع التجارب العشوائية المنضبطة أو النماذج التجريبية، يمكن لـ MR تقييم الارتباطات السببية المحتملة باستخدام البيانات الجينية الموجودة عندما تكون دراسات التدخل المباشر غير ممكنة أو غير أخلاقية. ومع ذلك، لا يمكن لـ MR الكشف مباشرة عن الآليات الخلوية أو استبدال التحقق الآلي. لذا، يجب النظر إلى هذا البروتوكول على أنه مكمل لدراسات الأتراب، والتحليلات المقطعية، والنماذج الحيوانية، والتجارب الخلوية، وليس بديلاً عنها.
استكشفت الدراسات السابقة عوامل الخطر الوعائية والنتائج المرتبطة بالخرف باستخدام مقاربات وبائية وجينية. فعلى سبيل المثال، ارتبط مرض السكري وارتفاع ضغط الدم بخطر الإصابة بالخرف في أبحاث سريرية وسكانية سابقة16. كما بحثت الدراسات الحالية القائمة على العشوائية المندلية (MR) في السكتة الإقفارية (IS)، والخرف الوعائي (VaD)، وآليات المراضة المشتركة ذات الصلة. وتختلف المخطوطة الحالية عن هذه الدراسات في هدفها الأساسي؛ فبدلاً من السعي لتحديد أهداف جزيئية جديدة أو التحقق تجريبياً من آليات المرض، يركز هذا المقال على تقديم بروتوكول قابل للتكرار لإجراء تحليل العشوائية المندلية لعينةين باستخدام إحصائيات ملخصة من دراسات الارتباط الجينومي الواسع (GWAS) المتاحة علنًا.
هناك عدة قيود لهذا البروتوكول. أولاً، استند التحليل إلى إحصائيات ملخصة من دراسات GWAS متاحة علناً، وقد لا تكون النتائج قابلة للتعميم بشكل كامل على المجموعات السكانية غير الأوروبية أو مجموعات البيانات ذات تعريفات الحالات المختلفة. ثانياً، تم استخدام عتبة اختيار SNP مخففة (p < 5 × 10-6) للاحتفاظ بعدد كافٍ من الأدوات المستقلة لتحليلات الحساسية. وعلى الرغم من أن جميع الأدوات التي تم الاحتفاظ بها كانت تمتلك F-statistics >10، إلا أن هذه العتبة أقل صرامة من عتبة الدلالة المعتادة على مستوى الجينوم، وقد تشمل متغيرات ذات ارتباطات تعرض أضعف أو أقل قوة. لذلك، يجب تفسير النتائج التمثيلية على أنها استكشافية وإيحائية بدلاً من كونها أدلة قطعية على السببية. ثالثاً، على الرغم من أن MR يمكن أن يقلل من التحيّز الناجم عن العوامل المربكة والسببية العكسية، إلا أنه لا يمكنه استبعاد التعددية الشكلية الأفقية، أو التصنيف الخاطئ للنمط الظاهري، أو تداخل العينات، أو التحيّز الناتج عن الأدوات غير الصالحة. رابعاً، يشير تقدير MR-Egger غير الدال إحصائياً إلى ضرورة توخي الحذر في التفسير السببي. خامساً، لا يتضمن هذا البروتوكول تجارب خلوية، أو نماذج حيوانية، أو تحققاً من مجموعة أترابية مستقلة؛ وستكون هذه المنهجيات قيمة لتوضيح الآليات البيولوجية والقابلية للتطبيق السريري.
بالإضافة إلى ذلك، تم نمذجة السكتة الإقفارية (IS) كنمط ظاهري عام. لم يتم تصميم هذا البروتوكول التمثيلي لتحديد ما إذا كانت أي ارتباطات تعزى إلى السكتة الدماغية الناتجة عن تصلب الشرايين الكبيرة، أو انسداد الأوعية الصغيرة، أو السكتة الدماغية الانصمامية القلبية، أو أي نوع فرعي آخر. وبناءً على ذلك، لا ينبغي تفسير النتيجة كدليل على تأثير خاص بنوع فرعي معين. ويجب أن تطبق الدراسات المستقبلية سير العمل نفسه على مجموعات بيانات GWAS ذات قوة إحصائية عالية ومحددة لأنواع فرعية، وذلك باستخدام خطة تحليل منسقة ومحددة مسبقًا.
قد تمتد التطبيقات المستقبلية لهذا البروتوكول إلى ما هو أبعد من السكتة الإقفارية (IS) والخرف الوعائي (VaD). حيث يمكن تطويع سير العمل نفسه لتقييم علاقات التعرض والنتائج الأخرى في الأمراض الوعائية الدماغية، أو التنكس العصبي، أو التمثيل الغذائي، أو الالتهابية، أو القلبية الوعائية عند توفر إحصائيات ملخصة مناسبة من دراسات الارتباط الجينومي الكامل (GWAS). كما قد تعمل الدراسات المستقبلية على توسيع سير العمل هذا من خلال دمج التحقق المستقل من دراسات GWAS، أو التوزيع العشوائي المندلي (MR) ثنائي الاتجاه، أو التوزيع العشوائي المندلي متعدد المتغيرات، أو التوزيع العشوائي المندلي الوسيط، أو التكامل مع الأدلة التجريبية والقائمة على الأفواج.
باختصار، يوفر هذا البروتوكول سير عمل قابلاً للتكرار لإجراء تحليل العشوائية المندلية (MR) لعينتين باستخدام الإحصائيات الملخصة لدراسات الارتباط الجينومي الكامل (GWAS) المتاحة للعموم. وتقدم النتائج التمثيلية دليلاً يشير إلى وجود ارتباط إيجابي محتمل بين مؤشر الصدمة (IS) المتوقع جينياً وخطر الإصابة بالخرف الوعائي (VaD)، وهو ما تدعمه بشكل أساسي طريقتا المرجح العكسي للتباين (IVW) والوسيط المرجح، بينما لم تصل تقديرات MR-Egger إلى الدلالة الإحصائية. ومع ذلك، لا ينبغي تفسير هذه النتائج على أنها إثبات ميكانيكي نهائي؛ إذ تبرز الحاجة إلى دراسات تحقق مستقلة قائمة على السكان وأبحاث تجريبية لمزيد من التوضيح للآليات البيولوجية والأهمية السريرية لهذا الارتباط.
الإفصاحات
يصرح المؤلفون بعدم وجود أي تضارب في المصالح المالية. لم يتم استخدام أي أدوات ذكاء اصطناعي (AI) أو نماذج لغوية كبيرة (LLM) في كتابة هذه المخطوطة أو تحريرها أو إعدادها.
شكر وتقدير
لم يتلقَّ المؤلفون أي تمويل محدد لإجراء هذه الدراسة.
المواد
| الاسم | الشركة | رقم فهرسي | التعليقات |
|---|---|---|---|
| مجموعة بيانات FinnGen GWAS | FinnGen | finn-b-F5_VASCDEM | مجموعة بيانات GWAS عامة استُخدمت كمصدر للنتائج الخاصة بالخرف الوعائي |
| قاعدة بيانات IEU OpenGWAS | MRC Integrative Epidemiology Unit, University of Bristol | ebi-a-GCST901864 | مجموعة بيانات GWAS عامة استُخدمت كمصدر للتعرض للسكتة الدماغية الإقفارية |
| برنامج R | R Foundation for Statistical Computing | غير قابل للتطبيق | برنامج إحصائي استُخدم لتحليل MR |
| RStudio | Posit Software, PBC | غير قابل للتطبيق | بيئة تطوير متكاملة استُخدمت لتشغيل نصوص R البرمجية |
| حزمة TwoSampleMR | MRC Integrative Epidemiology Unit, University of Bristol | غير قابل للتطبيق | حزمة R استُخدمت لاستخراج الأدوات، والمواءمة، وتحليل MR، وتحليلات الحساسية |
| حزمة MRPRESSO | CRAN | Version 1.0 | حزمة R استُخدمت لتقييم تعدد الأنماط الظاهرية الأفقي الشامل والأدوات الشاذة المحتملة |
| حزمة writexl | CRAN | غير قابل للتطبيق | حزمة R استُخدمت لتصدير جداول النتائج كملفات xlsx |
المراجع
- Sharma R, Lee K. Advances in treatments for acute ischemic stroke. BMJ. 2025;389:e076161.
- Zhu H, et al. Interleukins and ischemic stroke. Front Immunol. 2022;13:828447.
- Feske SK. Ischemic stroke. Am J Med. 2021;134(12):1457-1464.
- Lin HF, et al. Apolipoprotein E polymorphism in ischemic cerebrovascular diseases and vascular dementia patients in Taiwan. Neuroepidemiology. 2004;23(3):129-134.
- Semplicini A, et al. Hypertension and cerebrovascular diseases: a specific role of vascular protection for the prevention of dementia. J Cardiovasc Pharmacol. 2001;38(Suppl 2):S79-S82.
- Bulwa Z, et al. Management of blood pressure after acute ischemic stroke. Curr Neurol Neurosci Rep. 2019;19(6):29.
- Hosoki S, Tanaka T, Ihara M. Diagnostic and prognostic blood biomarkers in vascular dementia: from the viewpoint of ischemic stroke. Neurochem Int. 2021;146:105015.
- Yamagata K. Docosahexaenoic acid inhibits ischemic stroke to reduce vascular dementia and Alzheimer's disease. Prostaglandins Other Lipid Mediat. 2023;167:106733.
- Yeung S, Luo S, Iwagami M, Goto A. Introduction to Mendelian randomization. Ann Clin Epidemiol. 2025;7(1):27-37.
- Luo J, et al. Cardiovascular diseases and risk of dementia in the general population. Eur J Prev Cardiol. 2025:zwaf129. Available from: https://academic.oup.com/eurjpc
- Burgess S. Sample size and power calculations in Mendelian randomization with a single instrumental variable and a binary outcome. Int J Epidemiol. 2014;43(3):922-929. Available from: https://academic.oup.com/ije/article/43/3/922/757361
- Verbanck M, et al. Detection of widespread horizontal pleiotropy in causal relationships inferred from Mendelian randomization between complex traits and diseases. Nat Genet. 2018;50(5):693-698. Available from: https://www.nature.com/articles/s41588-018-0099-7
- Ng S, et al. Updates on vascular dementia. Stroke Vasc Neurol. 2025;10(5):542-550.
- Sanders AE, Schoo C, Kalish VB. Vascular Dementia. StatPearls Publishing; Treasure Island (FL); 2025. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/
- Ho JP, Powers WJ. Contemporary management of acute ischemic stroke. Annu Rev Med. 2025;76(1):417-429.
- Yen FS, et al. Diabetes, hypertension, and the risk of dementia. J Alzheimers Dis. 2022;89(1):323-333.