研究文章

NETs相关炎症性状与2型糖尿病及其并发症的孟德尔随机化分析

DOI：

10.3791/71230

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2026年8月21日

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1Department of Laboratory Medicine, Zhongshan People's Hospital, 2Department of Advanced Diagnostic and Clinical Medicine, Zhongshan People's Hospital

本文内容

摘要

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

这项双样本MR研究确定了基因预测的与NETs相关的炎症性状与2型糖尿病并发症之间潜在的关联。基因预测的IL-6与糖尿病性冠状动脉疾病呈负相关，而NETs则与2型糖尿病的肾脏和外周循环系统并发症相关。敏感性分析总体上支持这些显著关联的稳定性。

摘要

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

中性粒细胞胞外诱捕网（NETs）相关的炎症特征在2型糖尿病（T2DM）及其并发症中发挥重要作用。值得注意的是，作为关键炎症细胞因子的IL-6，与NETs的形成以及T2DM及其并发症的发病机制密切相关。本研究旨在采用孟德尔随机化（MR）方法，探索NETs相关炎症特征与T2DM及其并发症之间的因果关联。研究采用两样本MR设计，数据来源于全基因组关联研究（GWAS），涵盖基于大样本人群的欧洲人群荟萃分析，用于T2DM及其并发症的研究。主要分析方法为逆方差加权法（IVW），并辅以MR-Egger回归、加权中位数法和加权众数法。敏感性分析包括MR-Egger、MR-PRESSO、Cochran’s Q检验和留一法，以评估研究结果的稳健性。研究结果表明，遗传预测的白细胞介素-6（IL-6）水平与糖尿病性冠状动脉疾病（CAD）呈负相关（OR = 0.8997，95% CI：0.8257–0.9803，P = 0.0158）。此外，NETs与伴有肾脏并发症的T2DM（OR = 0.97，95% CI 0.9428–0.998，P = 0.0358）以及伴有外周循环系统并发症的T2DM（OR = 1.0342，95% CI 1.002–1.0673，P = 0.037）存在显著关联。显著的IVW关联结果未显示异质性或水平多效性的证据。本研究提示，遗传预测的NETs相关炎症特征与特定T2DM并发症相关。遗传预测的IL-6与糖尿病性CAD呈负相关，而NETs则与T2DM的肾脏及外周循环系统并发症相关。

引言

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

2型糖尿病（T2DM）以胰岛素抵抗为特征，常伴随进行性β细胞功能障碍，在全球范围内已达到流行病水平1,2。T2DM的并发症包括心血管疾病、肾功能衰竭、神经病变和视网膜病变，不仅严重影响患者的健康和生活质量，也给全球医疗系统带来沉重负担，导致资源紧张、医疗成本上升，并对经济造成影响3,4。鉴于T2DM的多因素特性，有必要对其病因进行深入细致的探讨。越来越多的证据表明，中性粒细胞胞外诱捕网（NETs）参与了多种代谢性疾病，尤其是T2DM的病理生理过程。

中性粒细胞胞外诱捕网（NETs）是由去浓缩的DNA和颗粒蛋白构成的胞外网络结构，具有强大的杀菌特性5,6。无细胞DNA和瓜氨酸化组蛋白H3等标志物是NETosis的关键指标，可反映多种疾病中的炎症活动7,8。越来越多的证据表明，糖尿病可促进NETs的形成，从而加剧炎症反应和组织损伤9,10。临床上，升高的NETs标志物与高血糖以及多种糖尿病并发症的不良结局相关。例如，在ST段抬高型心肌梗死（STEMI）患者中，双链DNA（dsDNA）水平升高与血糖调节紊乱相关11；NETs组分与糖尿病视网膜病变的进展相关12，并可预测糖尿病足溃疡患者的截肢风险13。尽管存在这些关联，NETs与2型糖尿病（T2DM）及其并发症发生发展之间的确切因果关系仍有待进一步阐明。越来越多的证据表明，IL-6与NETs在代谢性炎症中存在双向相互作用。高血糖可使中性粒细胞处于易于发生NETosis的状态，而IL-6是这一依赖能量过程的强效诱导因子14。临床上，IL-6可独立预测2型糖尿病患者NETs标志物（如H3Cit和无细胞DNA）的升高，这些标志物与血栓前状态以及糖尿病视网膜病变等微血管并发症密切相关15,16。此外，感染诱导的NETosis可增强IL-6的转信号传导，形成一种相互调控的反馈环路17。综上所述，这些研究结果强调了IL-6与NETs在糖尿病病理环境中的紧密病理生理关联。

孟德尔随机化（Mendelian Randomization, MR）是一种强大的统计学方法，利用自然界中存在的遗传变异作为工具变量，估计可改变的暴露因素对健康结局的因果效应，从而揭示复杂疾病的发生通路18。该方法基于孟德尔遗传定律，通过利用减数分裂过程中等位基因的随机分配，使研究人员能够在观察性研究中推断因果关系，从而克服传统流行病学方法在确立因果关联方面的一些局限性19。

迄今为止，关于利用孟德尔随机化（MR）研究基因预测的中性粒细胞胞外诱捕网（NETs）相关炎症性状与2型糖尿病（T2DM）及其并发症之间因果关系的报道仍十分有限。因此，本研究旨在采用两样本MR分析方法，探讨NETs相关炎症性状与T2DM及其并发症之间的潜在因果关联。

方案

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研究设计

本研究采用双样本孟德尔随机化（MR）方法，探讨中性粒细胞胞外陷阱（NETs）相关炎症性状与2型糖尿病（T2DM）及其并发症之间的因果关系。MR分析框架依赖于三个关键假设20：1）遗传变异必须与暴露因素显著相关；2）遗传变异仅通过暴露因素影响结局（排除多效性）；3）遗传变异不能与任何混杂因素相关。有关本研究流程的详细概述，请参见图1。本论文遵循MR-STROBE指南报告MR研究，以确保研究的透明度和可重复性达到严格标准21。

数据来源

本MR分析所使用的全基因组关联研究（GWAS）数据来源于GWAS公共数据库。关于2型糖尿病（T2DM）的汇总水平GWAS数据，包括针对欧洲人群的最大规模荟萃分析，涵盖74,124例病例和824,006例对照，以及一项在欧洲开展的前瞻性嵌套病例队列研究，包含9,978例病例和12,348例对照22。对于糖尿病并发症，包括伴有肾脏并发症的T2DM和伴有外周循环系统并发症的T2DM，本研究从相关研究中获取了GWAS汇总统计资料，其中病例为患有特定并发症的T2DM患者，对照为无T2DM的个体。数据来源的详细信息见补充表1。

与中性粒细胞胞外诱捕网（NETs）相关的炎症性状的全基因组关联研究（GWAS）数据来自GWAS数据库（见补充表2）。为解决生物学特异性方面的异质性问题，本研究根据所纳入暴露因素在中性粒细胞生物学中的功能作用，将其分为两个不同类别：（1）NETosis核心相关因子：该类别包括直接参与NETs结构形成或染色质去凝集酶促过程的标志物。具体包括NETs本身、髓过氧化物酶（MPO）、中性粒细胞弹性蛋白酶（NE）以及MPO-DNA复合物。MPO和NE是组蛋白降解和染色质去凝集的关键酶，而MPO-DNA复合物是NETs的特异性替代标志物23。（2）NETs相关炎症介质：该类别包括作为NETosis上游调节因子或下游效应分子的细胞因子和介质，这些因子虽与NETosis密切相关，但也参与更广泛的炎症通路。该组包括白细胞介素-6（IL-6）24、肿瘤坏死因子-α（TNF-α）25、中性粒细胞明胶酶相关脂质运载蛋白水平（NGAL）26以及细胞通讯网络因子1（CCN1）27。

本研究使用的数据来源于开放获取数据库或先前研究中发表的全基因组关联研究（GWAS），因此本研究无需伦理审批。

NETs 相关遗传工具的选择

鉴于中性粒细胞胞外诱捕网（NETs）的形成是一个动态的生物学过程，无法通过传统的全基因组关联研究（GWAS）直接测量，本研究采用基于基因的方法来鉴定与NETs相关炎症性状的遗传工具。研究从已建立的机制性研究和已发表的文献中系统整理出一组共257个已知在NETs形成与调控中起关键作用的基因，包括MPO、组蛋白编码基因以及中性粒细胞颗粒蛋白编码基因28。

工具变量选择

为了确定与中性粒细胞胞外诱捕网（NETs）相关炎症特征的可靠遗传工具，本研究使用全基因组关联研究（GWAS）汇总统计数据实施了逐步筛选流程。具体操作步骤如下：

初步筛选：根据显著性阈值 P < 5 × 10⁻6，提取与暴露性状显著相关的遗传变异29。

次要等位基因频率（MAF）过滤：为确保统计功效，排除次要等位基因频率（MAF）≤ 0.01 的单核苷酸多态性（SNPs）30。

连锁不平衡（LD）剪枝：为减少连锁不平衡（LD）混杂的影响，采用剪枝函数在10,000 kb窗口范围内筛选独立的SNP，参数设定为r2 < 0.00131。

工具变量强度评估：使用 F 统计量对每个剩余的工具变量（IV）的强度进行量化，计算公式为 F = R2 × (N-2) / (1-R2)。仅保留 F 统计量 > 10 的 SNP，以尽量减少弱工具变量偏差32。

代理 SNP 鉴定与数据整合

为解决结局数据集中缺失的SNP，本研究进行了代理搜索和数据整合过程：

替代位点选择：当暴露性状的全基因组关联研究（GWAS）中的目标单核苷酸多态性（SNP）在结局GWAS中不可用时，本研究基于1,000基因组计划的欧洲人群参考面板，使用LDproxy()函数寻找替代位点。仅当候选替代SNP与原始SNP具有高度连锁不平衡（r2 > 0.8）时，才被选为替代位点。若未找到符合条件的替代位点，则该SNP被剔除。

数据标准化：使用 TwoSampleMR 软件包（R 版本 4.0.5）中的 harmonise_data() 函数对暴露和结局数据集进行对齐。本研究将参数 action 设置为 2，以自动将所有 SNP 校正至正链，并移除具有模糊链方向的回文 SNP。

验证：在完成数据整合后，本研究通过人工检查整合后的数据集，确认暴露数据与结局数据之间的效应等位基因频率具有一致性。

MR 分析与敏感性检验

使用 TwoSampleMR 软件包（R 版本 4.0.5）进行因果推断。

主要分析与次要分析：本研究采用逆方差加权法（Inverse Variance Weighted, IVW）作为主要分析方法33。为确保结果的稳健性，还使用MR-Egger34、加权中位数法和加权众数法进行了补充分析35。

敏感性分析：通过 mr_heterogeneity() 函数使用 Cochran’s Q 检验36 评估工具变量（IVs）间的异质性。使用 MR-Egger34 截距检验（mr_pleiotropy_test()）评估水平 pleiotropy。

异常值检测：本研究采用 MR-PRESSO 软件包检测潜在的异常值37。使用 mr_presso() 函数进行 1,000 次模拟分析。移除识别出的异常值 SNP（P ＜ 0.05），并重新计算因果效应估计值，以验证结果的稳定性。此外，还进行了留一法分析，以确保因果关联并非由单个 SNP 所驱动38。

统计学校正

为校正多重检验，使用错误发现率（FDR）方法对MR分析得到的P值进行校正。该方法通过R语言中的P.adjust()函数实现，参数设置为method = "fdr"。校正后的P值（PFDR）< 0.05的关联被认为具有统计学显著性。

结果

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选定的工具变量

本研究采用与中性粒细胞胞外诱捕网（NETs）相关的炎症性状作为暴露因素进行孟德尔随机化（MR）分析。为此共确定了106个工具变量（IVs），具体信息见补充表3。这些工具变量的F统计量平均值为26.46，最小值为20.6，最大值为250.4。

以2型糖尿病及其多种并发症（糖尿病酮症酸中毒、肾脏并发症、眼科并发症、神经并发症和外周循环并发症）作为结局时，三个SNP的信息在汇总数据中无法匹配。本研究使用了替代SNP（补充表4）。

中性粒细胞胞外诱捕网相关炎症特征对2型糖尿病及其并发症的因果关联

IVW 方法的主要结果见表1，而补充表5详细列出了通过 MR-Egger、加权中位数和加权众数方法获得的互补性孟德尔随机化估计值。值得注意的是，IVW 结果显示白细胞介素-6（IL-6）水平与糖尿病性冠状动脉疾病（CAD）之间存在统计学显著关联（OR = 0.8997，95% CI 0.8257–0.9803，P = 0.0158），该结果与加权中位数方法的结果一致。这些发现提示 IL-6 在遗传学上与糖尿病的心血管并发症相关。此外，IVW 分析结果还表明中性粒细胞胞外诱捕网（NETs）与伴有肾脏并发症的 2 型糖尿病（T2DM）显著相关（OR = 0.97，95% CI 0.9428–0.998，P=0.0358） 以及伴有外周循环系统并发症的 T2DM（OR = 1.0342，95% CI 1.002–1.0673，P = 0.037）。上述阳性结果的散点图和森林图见图2。

MR Egger 回归结果表明，分析中未发现水平多效性的证据，具体如 表2. 根据Cochran’s Q检验所呈现的异质性结果（表 2) 和 漏斗图（图3A–C)，可以观察到没有一个 P Q统计量的值低于0.05的传统阈值，表明本研究中主要结局的工具变量之间不存在显著异质性。

此外，MR-PRESSO 分析（表3）在以 CCN1 为暴露因素、T2DM 为结局时识别出一个离群值（rs139237904）；排除该离群值后，结果仍无统计学意义。类似地，当以 MPO 为暴露因素、T2DM 为结局时，检测到两个离群值（rs10916508 和 rs6544660），去除后结果依然不显著。当以 NGAL 为暴露因素、T2DM 为结局时，发现一个离群值（rs10497219），排除后阴性结果仍然成立。在以 TNF-α 为暴露因素、T2DM 合并酮症酸中毒为结局的情况下，存在一个离群值（rs10103048），排除后并未改变其无显著性的结果。然而，当 NGAL 与 T2DM 合并神经病变相关时，识别出两个离群值（rs10497219 和 rs1287048），在将其去除后，结果转为阳性，提示存在显著关联。‘逐一剔除’分析（图3D–F）进一步证实了研究结果的稳健性。综上所述，本项 MR 分析提示 IL-6 和 NETs 可能在糖尿病并发症的病因学中发挥潜在作用，值得进一步研究。

数据可用性：

本研究中生成或分析的所有数据均包含在本文以及补充表1、补充表2、补充表3、补充表4和补充表5中。

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图1： 本MR研究的研究设计。（A）MR分析依赖于三个核心假设。（B）研究设计示意图。NETs：中性粒细胞胞外诱捕网；T2DM：2型糖尿病；SNP：单核苷酸多态性；MR：孟德尔随机化；IVW：逆方差加权；MR-PRESSO：孟德尔随机化多效性残差平方和离群值检测 请点击此处查看此图的放大版本

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图2：中性粒细胞胞外诱捕网（NETs）相关炎症特征对2型糖尿病及其并发症的因果关联。（A）IL-6水平与糖尿病性冠状动脉疾病（CAD）之间关联的散点图。（B）NETs与伴有肾脏并发症的2型糖尿病（T2D）之间关联的散点图。（C）NETs与伴有外周循环系统并发症的2型糖尿病（T2D）之间关联的散点图。（D）IL-6水平在糖尿病性冠状动脉疾病中的森林图。（E）NETs对伴有肾脏并发症的2型糖尿病（T2D）的森林图。F：NETs对伴有外周循环系统并发症的2型糖尿病（T2D）的森林图。请点击此处查看该图的放大版本。

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图3：敏感性分析结果。（A）糖尿病性冠心病中IL-6水平的漏斗图。（B）伴有肾并发症的2型糖尿病中NETs的漏斗图。（C）伴有外周循环系统并发症的2型糖尿病中NETs的漏斗图。（D）IL-6水平对糖尿病性冠心病的逐一剔除敏感性分析。（E）NETs对伴有肾并发症的2型糖尿病的逐一剔除敏感性分析。（F）NETs对伴有外周循环系统并发症的2型糖尿病的逐一剔除敏感性分析。 请点击此处查看该图的放大版本。

表1：与中性粒细胞胞外诱捕网（NETs）相关的炎症性状对2型糖尿病及其并发症的主要因果关联 请点击此处下载该表格。

表2：工具变量的异质性与多效性检验结果 请点击此处下载该表格。

表3：MR-PRESSO分析结果 请点击此处下载该表格。

补充表 1：2 型糖尿病及其并发症的数据来源 请点击此处下载该文件。

补充表 2：与 NETs 相关的炎症性状的数据来源 请点击此处下载该文件。

补充表 3：工具变量（IV）的选择 请点击此处下载该文件。

补充表 4：MR 分析中使用的代理 SNP 列表 请点击此处下载该文件。

补充表 5：NETs 相关炎症性状与 2 型糖尿病并发症之间因果关联的互补 MR 估计值 请点击此处下载该文件。

讨论

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

本研究采用两样本孟德尔随机化（MR）方法，探讨中性粒细胞胞外诱捕网（NETs）相关炎症性状与2型糖尿病（T2DM）及其并发症之间的关联。主要研究结果表明，基因预测的IL-6水平与糖尿病性冠状动脉疾病（CAD）之间存在具有统计学意义的负向关联。该发现可能反映了IL-6信号通路复杂的遗传结构，而非循环IL-6对糖尿病心血管并发症具有直接保护作用。此外，本研究还揭示了NETs与多种糖尿病并发症之间的关联，包括T2DM患者的肾脏并发症和周围循环系统并发症。这些关联突显了NETs在糖尿病相关并发症发病机制中的重要性，并可能为未来针对这些炎症通路的治疗策略提供依据。

IL-6 与糖尿病性冠状动脉疾病（CAD）之间的关联一直存在较大争议，不同研究对 IL-6 作用的描述存在差异。本研究表明，IL-6 可能与糖尿病相关的心血管并发症存在复杂的负向关联。Cupido et al.39 的研究结果支持这一观点，指出 IL-6 信号通路的紊乱与心脑代谢性疾病风险降低相关。相反，Indumathi et al.40 在糖尿病患者中观察到 IL-6 的低甲基化及其过表达，提示其在冠状动脉疾病中可能具有致病作用。这一观点与 Shrivastav et al.41 以及 Chittaragi et al.42 的研究一致，后者均将升高的 IL-6 水平视为糖尿病性冠状动脉疾病中的促炎驱动因素及预后标志物。然而，Liu et al.43 强调了如 IL-6 等脂肪因子在动脉粥样硬化中具有双重性质；这种依赖于微环境的双重性可能是导致不同研究结果相互矛盾的原因。研究结果之间的不一致可能归因于多种因素：首先，研究设计、受试人群以及 IL-6 水平检测方法的异质性可能导致结论差异44；其次，IL-6 与冠状动脉疾病发生之间的时序关系复杂，可能同时包含因果关系和反应性关联，而横断面研究甚至部分纵向研究可能无法充分揭示这一关系45。

尽管本研究及多项其他研究均提示IL-6与糖尿病性冠状动脉疾病（CAD）之间存在显著关联，但这种关系的确切性质仍较为复杂，可能受到多种生物学和方法学因素的影响。值得注意的是，本项孟德尔随机化（MR）分析显示，基因预测的IL-6水平与糖尿病相关CAD之间存在具有统计学意义的负向关联（OR=0.8997），这与传统观点认为IL-6促进心血管病理过程的看法相矛盾。这种差异可能源于IL-6在炎症与组织修复中所具有的复杂双重作用46，或由于MR分析中所使用的遗传工具可能反映了IL-6信号通路中某一特定生物学路径，而该路径不同于其整体系统性效应。本研究中观察到的负向关联不应简单地解释为IL-6具有心脏保护作用；相反，它更可能反映了IL-6受体信号通路背后复杂的遗传机制。此外，所观察到的负向关联也可能受到炎症网络内部尚未在传统观察性研究中充分捕捉到的代偿机制或负反馈回路的影响。未来的研究应通过设计良好的纵向研究，并结合CAD发病机制的多因素特性，进一步阐明这些复杂性。

中性粒细胞胞外诱捕网（NETs）在糖尿病并发症中的作用，特别是在肾脏疾病背景下， increasingly 被认为是介导炎症和组织损伤的重要因素。Magaña-Guerrero 等12 将 NETs 与糖尿病视网膜病变中的高血糖和肾功能衰竭相关联，将其视为疾病进展的标志物。在糖尿病肾病（DKD）背景下，Liu 等47 研究表明，中期因子（midkine）的上调通过促进 NETs 的形成而加剧肾损伤，而 Zheng 等48 则发现 NETs 可诱导肾小球内皮功能障碍和细胞焦亡，而 DNase I 治疗可减轻这些效应。除这些实验发现外，近期的孟德尔随机化（MR）和转录组学分析已鉴定出特定的 NETs 相关基因（如 CLIC3、GBP2）是增殖性糖尿病视网膜病变的因果风险因素28。有趣的是，这一遗传学证据与 NETs 在肾脏并发症中呈负相关的结果形成鲜明对比，凸显了 NETs 作用的组织特异性机制。本研究通过揭示 NETs 与 2 型糖尿病（T2DM）外周循环并发症之间存在显著的因果关联，进一步补充了这一研究图景。未来仍需深入研究以阐明可能影响 NETs 在糖尿病肾病中作用的各种复杂因素之间的相互作用。

尽管本研究发现了IL-6与糖尿病性冠心病（CAD）之间可能存在关联，以及中性粒细胞胞外诱捕网（NETs）与其他糖尿病并发症之间存在显著相关性，但这两种炎症介质之间的相互作用仍需进一步研究。尽管本研究未进行专门的孟德尔随机化（MR）分析以检验从IL-6到NETs的因果通路，但大量实验证据表明，IL-6可能作为NETs相关炎症特征的上游驱动因子发挥作用。

从生物学角度看，IL-6 是急性期反应中的关键细胞因子49，已被证实可启动中性粒细胞形成中性粒细胞胞外诱捕网（NETs）50。在糖尿病的高糖微环境中常观察到 IL-6 水平升高51，这可激活中性粒细胞内的 JAK/STAT3 信号通路52。该激活是肽基精氨酸脱亚胺酶 4（PAD4）转录上调的关键步骤53，而 PAD4 是介导组蛋白瓜氨酸化和染色质去浓缩的酶54，这两者均为 NETosis 的典型特征54。因此，可以合理假设存在一条连续的病理轴：系统性升高的 IL-6 促进 NETs 的过度形成，进而加剧内皮损伤和血栓形成，导致多种糖尿病并发症，包括糖尿病性冠状动脉疾病（CAD）和肾损伤。未来需要采用多变量孟德尔随机化（MR）或中介分析的研究，以正式量化 IL-6 的有害作用在多大程度上通过 NETs 介导。

本文提出的分析框架在未来的应用中具有重要意义。从方法学角度来看，该工作流程可扩展至多变量孟德尔随机化（MVMR），以解析相关暴露因素的独立因果效应，从而更全面地揭示复杂的生物学通路。此外，在后续迭代中整合共定位分析，有助于验证暴露因素与结局是否共享相同的因果变异位点，进一步降低连锁不平衡偏倚的风险。在临床层面，该方法为药物靶点的验证提供了坚实的蓝图。通过系统性地筛选水平多效性并确保工具变量的有效性，该框架能够优先筛选出临床成功概率更高的治疗靶点。最终，将这些遗传学发现转化为风险预测模型，有望推动精准医学策略的实施，识别出最可能从早期干预中获益的高风险亚群。

本研究采用双样本孟德尔随机化（MR）方法，利用遗传变异作为工具变量（IVs）来推断因果关系，从而为探讨中性粒细胞胞外诱捕网（NETs）相关炎症性状与2型糖尿病（T2DM）及其并发症之间的关联提供了一个稳健的分析框架。该方法通过MR分析减少混杂因素和反向因果关系的影响，优于传统的观察性研究。与仅依赖逆方差加权（IVW）估计的标准MR方法不同，本研究整合了多种稳健的敏感性分析方法（如加权中位数法、MR-Egger回归）并进行了多效性检验。这种多方法联合分析框架确保了因果效应估计不受无效工具变量的驱动，相较于单一方法分析具有更高的有效性。此外，通过标准化且透明的数据整合与质量控制流程，本研究保障了结果的可重复性，有助于应对复杂遗传分析中常见的“重复性危机”。在效率与适用性方面，这一简化的分析流程降低了人工数据整理所带来的计算负担，能够快速筛查多种表型。这种可扩展性不仅使该框架广泛适用于各类分析，还可用于高通量的全表型组关联扫描（PheWAS），相较于僵化、单步骤的观察性方法，为探索复杂的生物网络提供了更灵活且多功能的工具。

然而，本研究也存在一些局限性。首先，遗传工具的使用依赖于一个假设，即所选变异仅通过单一通路与感兴趣的暴露因素和结局相关，这一假设可能无法完全反映生物系统的复杂性。其次，由于本研究的孟德尔随机化分析主要基于欧洲人群的数据，因此研究结果在其他种族或地理人群中的普适性可能受限。第三，尽管本研究发现了中性粒细胞胞外陷阱（NETs）相关炎症性状与2型糖尿病（T2DM）及其并发症之间的潜在关联，但具体的分子调控网络和潜在的生物学机制仍需通过后续实验研究进一步阐明。值得注意的是，显著的因果关联仅限于特定并发症，如糖尿病性冠状动脉疾病（CAD）、肾脏病变和外周循环系统并发症，并未在所有检测的糖尿病结局中一致出现。此外，虽然孟德尔随机化方法可减少混杂偏倚，但无法完全排除所有潜在的偏倚来源，例如未测量的环境因素或人群分层问题。

此外，由于遗传数据来源于特定人群，研究结果的普适性可能受到限制，因此需要在不同人群中进行重复验证以确认这些结果。尽管本研究利用了大规模的全基因组关联研究（GWAS）汇总统计学数据，但缺乏来自临床队列或实验模型的补充性多组学测序数据，限制了对所观察到的因果关联背后分子机制和转录变化的验证能力。本孟德尔随机化（MR）分析流程需要进行特定调整，以应对分析中的挑战，特别是在等位基因一致性校正和多效性方面。为减轻回文单核苷酸多态性（SNP）带来的链取向模糊问题，本研究修改了分析流程，严格排除等位基因频率处于中间范围（>0.42）的变异位点。此外，为排查潜在的水平多效性，本研究将MR-PRESSO异常值检验整合到该分析流程中，从而能够迭代剔除无效的工具变量，确保最终的因果效应估计具有稳健性，且不受多效性异常值的驱动。

MR 结果的有效性在很大程度上依赖于若干关键的分析步骤。首先，工具变量（IV）的严格筛选至关重要。本研究通过遵循严格的全基因组显著性阈值（P<5×10-6）并对连锁不平衡进行剪枝（r2<0.001），最大限度地降低了弱工具偏倚的风险，确保所选的 SNP 与暴露因素具有强关联性。其次，因果效应估计的稳健性取决于对水平多效性（horizontal pleiotropy）的处理。本研究采用了多种互补的方法，特别是 MR-Egger、加权中位数法（weighted median）和 MR-PRESSO，提供了必要的保障；这些方法结果的一致性，结合 MR-Egger 截距项无显著性，支持了工具变量仅通过暴露途径影响结局的假设。尽管遗传变异可作为 NET 相关炎症特征的替代指标，但它们可能无法完全反映体内 NETosis 动态、实时的变化过程，因为从生殖系基因型到转录激活及蛋白释放的调控通路涉及复杂的生物学过程，并非严格线性。在可重复性方面，本研究使用大规模、公开可用的 GWAS 汇总统计资料，确保了分析结果可被独立验证。分析流程的透明性，包括数据整合与异常值剔除的具体参数，使得本研究结果能够被精确复现。上述步骤共同增强了本研究的内部有效性，并为未来研究提供了可重复的分析框架。

综上所述，本研究采用双样本孟德尔随机化方法，探讨中性粒细胞胞外诱捕网（NET）相关炎症性状与2型糖尿病（T2DM）及其并发症之间的关联。研究结果表明，白细胞介素-6（IL-6）水平与糖尿病性冠状动脉疾病（CAD）之间存在显著关联，提示IL-6在糖尿病心血管并发症中可能发挥重要作用。此外，本研究还揭示了NETs与多种糖尿病并发症之间的关联，包括肾脏并发症和外周循环系统并发症，强调了NET相关炎症性状在糖尿病相关疾病发病机制中的重要性。这些发现有助于深入理解炎症、葡萄糖代谢和血管健康在T2DM中的复杂相互作用。尽管本研究为NETs在糖尿病并发症中的作用提供了有价值的证据，但也指出所涉及的生物学机制十分复杂，仍需进一步研究以阐明其确切通路及潜在的治疗靶点。

披露

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

作者声明不存在任何竞争利益。

致谢

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

本研究由中山市社会科学与技术研究重大项目（资助号：2021B3013）和中山市社会科学与技术研究项目（资助号：2022B1080）资助。资助方在研究设计、数据收集与分析、发表决定或稿件撰写过程中均未参与。

材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
CCN1GWAS 目录GCST90277805http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90277001-GCST90278000/GCST90277805/harmonised/GCST90277805.h.tsv.gz
糖尿病性冠心病GWAS 目录GCST006405http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST006001-GCST007000/GCST006405/Fall_gwas_results_any_chd_tab.txt.gz
IL-6GWAS 目录GCST90010146http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90010001-GCST90011000/GCST90010146/harmonised/33303764-GCST90010146-EFO_0007937.h.tsv.gz
MPOGWAS 目录GCST90087967http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90087001-GCST90088000/GCST90087967/harmonised/35078996-GCST90087967-EFO_0011039.h.tsv.gz
MPO-DNAGWAS 目录GCST90013658http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90013001-GCST90014000/GCST90013658/harmonised/33717105-GCST90013658-EFO_0005243.h.tsv.gz
MR-PRESSO 软件包GitHub (rondolab)版本 1.0R 软件包，用于检测并校正多效性对因果估计的影响。
NEGWAS 目录GCST90162366http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90162001-GCST90163000/GCST90162366/harmonised/GCST90162366.h.tsv.gz
NETsGWAS 目录GCST90137414http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90137001-GCST90138000/GCST90137414/harmonised/GCST90137414.h.tsv.gz
NGALGWAS 目录GCST90161504http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90161001-GCST90162000/GCST90161504/harmonised/GCST90161504.h.tsv.gz
R 软件统计计算 R 基金会版本 4.0.5所有分析所使用的主要统计计算环境。
2 型糖尿病FINN R9T2Dhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_T2D.gz
伴酮症酸中毒的 2 型糖尿病FINN R9E4_DM2KETOhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_E4_DM2KETO.gz
伴神经系统并发症的 2 型糖尿病FINN R9E4_DM2NEUhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_E4_DM2NEU.gz
伴眼科并发症的 2 型糖尿病FINN R9E4_DM2OPTHhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_E4_DM2OPTH.gz
伴外周循环障碍的 2 型糖尿病FINN R9E4_DM2PERIPHhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_E4_DM2PERIPH.gz
伴肾脏并发症的 2 型糖尿病FINN R9E4_DM2RENhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_E4_DM2REN.gz
TNF-aGWAS 目录GCST004426http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST004001-GCST005000/GCST004426/harmonised/27989323-GCST004426-EFO_0004684.h.tsv.gz
TwoSampleMR 软件包GitHub (MRCIEU)版本 0.6.22R 软件包，用于进行孟德尔随机化分析。

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