Forschungsartikel

Mendelsche Randomisierungsanalyse von NET-assoziierten entzündlichen Merkmalen und Typ-2-Diabetes sowie dessen Komplikationen

DOI:

10.3791/71230

⸱

21. August 2026

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

In diesem Artikel

Zusammenfassung

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

Diese Zweistichproben-MR-Studie identifizierte mögliche Assoziationen genetisch vorhergesagter, mit NETs assoziierter entzündlicher Merkmale mit Komplikationen des Typ-2-Diabetes. Genetisch vorhergesagtes IL-6 war umgekehrt assoziiert mit diabetischer KHK, während NETs mit renalen und peripheren zirkulatorischen Komplikationen beim Typ-2-Diabetes assoziiert waren. Empfindlichkeitsanalysen stützten im Allgemeinen die Stabilität dieser signifikanten Assoziationen.

Zusammenfassung

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

Mit neutrophilen extrazellulären Fallen (NETs) assoziierte entzündliche Merkmale spielen eine bedeutende Rolle bei Typ-2-Diabetes mellitus (T2DM) und seinen Komplikationen. Insbesondere IL-6, ein zentraler entzündlicher Zytokin, ist eng mit der Bildung von NETs sowie der Pathogenese von T2DM und seinen Komplikationen verknüpft. Diese Studie hatte das Ziel, den kausalen Zusammenhang zwischen mit NETs assoziierten entzündlichen Merkmalen und T2DM sowie dessen Komplikationen mittels eines Mendelschen Randomisierungsansatzes (MR) zu untersuchen. Die Studie verwendete ein zweistufiges MR-Design mit Daten aus Genomweiten Assoziationsstudien (GWAS), die eine große populationsbasierte Metaanalyse mit europäischer Prägung für T2DM und seine Komplikationen umfasst. Primäre Analysemethode war die gewichtete Inverse-Variance-Methode (IVW), ergänzt durch MR-Egger-Regression, gewichtete Median- und gewichtete Modus-Methoden. Zur Beurteilung der Robustheit der Ergebnisse wurden Sensitivitätsanalysen durchgeführt, darunter MR-Egger, MR-PRESSO, Cochran’s Q und die Leave-one-out-Methode. Die Studie ergab, dass genetisch vorhergesagte Spiegel von Interleukin-6 (IL-6) umgekehrt mit koronarer Herzkrankheit bei Diabetes (CAD) assoziiert waren (OR = 0,8997, 95 % KI: 0,8257–0,9803, P = 0,0158). Außerdem zeigten NETs signifikante Assoziationen mit T2DM mit Nierenkomplikationen (OR = 0,97, 95 % KI 0,9428–0,998, P = 0,0358) und T2DM mit peripheren zirkulatorischen Komplikationen (OR = 1,0342, 95 % KI 1,002–1,0673, P = 0,037). Die signifikanten IVW-Assoziationen zeigten keine Hinweise auf Heterogenität oder horizontale Pleiotropie. Diese Studie legt nahe, dass genetisch vorhergesagte, mit NETs assoziierte entzündliche Merkmale mit bestimmten T2DM-Komplikationen verknüpft sind. Genetisch vorhergesagtes IL-6 war umgekehrt mit diabetischer CAD assoziiert, während NETs mit Nieren- und peripheren zirkulatorischen Komplikationen bei T2DM verknüpft waren.

Einleitung

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

Diabetes mellitus Typ 2 (T2DM), gekennzeichnet durch Insulinresistenz und häufig verbunden mit einem fortschreitenden Beta-Zell-Versagen, hat weltweit epidemische Ausmaße erreicht1,2. Zu den Komplikationen des T2DM gehören kardiovaskuläre Erkrankungen, Nierenversagen, Neuropathie und Retinopathie; diese belasten nicht nur die individuelle Gesundheit und Lebensqualität erheblich, sondern auch die Gesundheitssysteme weltweit, indem sie Ressourcen strapazieren, Kosten erhöhen und Volkswirtschaften beeinträchtigen3,4. Angesichts der vielschichtigen Natur des T2DM ist eine differenzierte Untersuchung seiner ätiologischen Faktoren erforderlich. Wachsende Evidenz verweist auf die Beteiligung von neutrophilen extrazellulären Fallen (NETs) an der Pathophysiologie verschiedener Stoffwechselerkrankungen, insbesondere im Zusammenhang mit T2DM.

Neutrophile extrazelluläre Fallen (NETs) sind extrazelluläre Netzwerke aus entfalteter DNA und Granulaproteinen, die starke mikrobizide Eigenschaften besitzen5,6. Marker wie zellfreie DNA und zitruillierte Histon H3 dienen als wichtige Indikatoren der NETose und spiegeln entzündliche Aktivität bei verschiedenen Erkrankungen wider7,8. Wachsende Hinweise deuten darauf hin, dass Diabetes die Bildung von NETs fördert und dadurch Entzündungen sowie Gewebeschäden verstärkt9,10. Klinisch korrelieren erhöhte NETs-Marker mit Hyperglykämie und ungünstigen Verläufen bei mehreren diabetischen Komplikationen. So sind beispielsweise erhöhte dsDNA-Spiegel mit einer Glukose-Dysregulation bei STEMI-Patienten assoziiert11, während NETs-Bestandteile mit dem Fortschreiten der diabetischen Retinopathie verknüpft sind12 und das Amputationsrisiko bei diabetischen Fußgeschwüren vorhersagen13. Trotz dieser Zusammenhänge bleibt der genaue kausale Zusammenhang zwischen NETs und der Entstehung von T2DM sowie dessen Komplikationen noch nicht vollständig geklärt. Wachsende Evidenz unterstreicht eine wechselseitige Interaktion zwischen IL-6 und NETs in der metabolischen Entzündung. Hyperglykämie sensibilisiert Neutrophile für die NETose, wobei IL-6 als starker Auslöser dieses energieabhängigen Prozesses fungiert14. Klinisch sagt IL-6 unabhängig erhöhte NETs-Marker (z. B. H3Cit und zellfreie DNA) beim Typ-2-Diabetes voraus, die stark mit prothrombotischen Zuständen und mikrovaskulären Komplikationen wie der diabetischen Retinopathie korrelieren15,16. Darüber hinaus kann eine infektionsbedingte NETose die IL-6-Trans-Signalübertragung verstärken und so eine reziproke Regulationschleife etablieren17. Insgesamt unterstreichen diese Befunde die eng gekoppelte Pathophysiologie von IL-6 und NETs, insbesondere im diabetischen Milieu.

Die Mendelsche Randomisierung (MR) ist eine leistungsstarke statistische Methode, die natürlicherweise auftretende genetische Varianten als instrumentelle Variablen nutzt, um kausale Effekte modifizierbarer Expositionen auf Gesundheitsergebnisse zu schätzen und Einblicke in komplexe Krankheitspfade zu gewinnen18. Dieser Ansatz, der auf Mendels Gesetzen der Vererbung beruht, ermöglicht es Forschenden, in Beobachtungsstudien Kausalität abzuleiten, indem sie die zufällige Verteilung von Allelen während der Meiose ausnutzen und so einige der Einschränkungen traditioneller epidemiologischer Methoden bei der Herstellung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen umgehen19.

Bisher liegen nur begrenzte Berichte über MR-Studien vor, die den kausalen Zusammenhang zwischen genetisch vorhergesagten, mit NETs assoziierten entzündlichen Merkmalen und Typ-2-Diabetes (T2DM) sowie dessen Komplikationen untersuchen. Daher zielt die vorliegende Studie darauf ab, potenzielle kausale Zusammenhänge zwischen mit NETs assoziierten entzündlichen Merkmalen und T2DM sowie dessen Komplikationen mittels einer Two-Sample-MR-Analysemethode zu untersuchen.

Protokoll

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

Studienaufbau

Diese Studie verwendete einen Two-Sample-MR-Ansatz, um die kausale Beziehung zwischen mit NETs assoziierten entzündlichen Merkmalen und Typ-2-Diabetes (T2DM) sowie dessen Komplikationen zu untersuchen. Der MR-Ansatz basiert auf drei zentralen Annahmen20: 1) die genetische Variante muss stark mit der Exposition assoziiert sein, 2) die genetische Variante darf den Endpunkt nur über die Exposition beeinflussen (Ausschluss von Pleiotropie), und 3) die genetische Variante darf nicht mit irgendwelchen Störfaktoren assoziiert sein. Für einen detaillierten Überblick über den Ablauf dieser Studie siehe Abbildung 1. Die Arbeit folgt den MR-STROBE-Richtlinien für die Berichterstattung von MR-Studien und gewährleistet so hohe Standards an Transparenz und Reproduzierbarkeit21.

Datenquellen

Die in dieser MR-Analyse verwendeten Daten aus genomweiten Assoziationsstudien (GWAS) stammten aus öffentlichen GWAS-Datenbanken. Hinsichtlich der summarischen GWAS-Daten zu Typ-2-Diabetes (T2DM) wurden die umfangreichste Metaanalyse einer europäischen Population mit 74.124 Fällen und 824.006 Kontrollen sowie eine prospektive, nested case-cohort-Studie aus Europa mit 9.978 Fällen und 12.348 Kontrollen einbezogen22. Für diabetische Komplikationen, einschließlich T2DM mit Nierenkomplikationen und T2DM mit peripheren zirkulatorischen Komplikationen, wurden in dieser Studie die zusammenfassenden GWAS-Statistiken aus Untersuchungen bezogen, bei denen die Fälle T2DM-Patienten mit der jeweiligen spezifischen Komplikation waren und die Kontrollen Personen ohne T2DM darstellten. Detaillierte Angaben zu den Datenquellen finden sich in Ergänzungstabelle 1.

GWAS-Daten für mit NETs assoziierte entzündliche Merkmale wurden aus dem GWAS-Katalog bezogen (siehe Zusätzliche Tabelle 2). Um die Heterogenität in der biologischen Spezifität zu berücksichtigen, kategorisierte diese Studie die eingeschlossenen Expositionen in zwei unterschiedliche Gruppen basierend auf ihren funktionellen Rollen in der Neutrophilen-Biologie: (1) Kernfaktoren der NETose: Diese Kategorie umfasst Marker, die direkt an der strukturellen Bildung von NETs oder am enzymatischen Prozess der Chromatin-Entfaltung beteiligt sind. Konkret wurden in dieser Studie NETs selbst, Myeloperoxidase (MPO), Neutrophile Elastase (NE) sowie der MPO-DNA-Komplex eingeschlossen. MPO und NE sind essentielle Enzyme für den Histonabbau und die Chromatin-Entfaltung, während der MPO-DNA-Komplex ein spezifischer Surrogatmarker für NETs ist23. (2) Mit NETs assoziierte entzündliche Mediatoren: Diese Kategorie umfasst Zytokine und Mediatoren, die als upstream regulierende Faktoren oder als downstream wirksame Effektoren eng mit der NETose verknüpft sind, jedoch auch an breiteren entzündlichen Signalwegen beteiligt sind. Zu dieser Gruppe gehören Interleukin-6 (IL-6)24, Tumornekrosefaktor-alpha (TNF-α)25, die Konzentration von neutrophilen Gelatinase-assoziiertem Lipocalin (NGAL)26 und der Faktor des zellulären Kommunikationsnetzwerks 1 (CCN1)27.

Die in dieser Studie verwendeten Daten stammten aus Datenbanken mit offenen Zugang oder aus früheren Studien veröffentlichten GWAS; daher war für diese Forschung keine ethische Genehmigung erforderlich.

Auswahl genetischer Instrumente im Zusammenhang mit NETs

Da die NET-Bildung einen dynamischen biologischen Prozess darstellt, der in herkömmlichen GWAS nicht direkt gemessen wird, verwendete diese Studie einen genbasierten Ansatz, um genetische Instrumente für mit NETs assoziierte entzündliche Merkmale zu identifizieren. Ein umfassender Satz von 257 Genen, von denen bekannt ist, dass sie entscheidend an der Bildung und Regulation von NETs beteiligt sind, wie beispielsweise MPO, sowie Gene, die für Histone und neutrophile Granulaproteine kodieren, wurde aus etablierten mechanistischen Studien und der publizierten Literatur zusammengestellt.28.

Auswahl der Instrumentenvariablen

Um robuste genetische Instrumente für mit NETs assoziierte entzündliche Merkmale zu identifizieren, verwendete diese Studie einen sequenziellen Filterungsworkflow unter Nutzung von GWAS-Zusammenfassungsstatistiken. Die spezifischen Arbeitsschritte waren wie folgt:

Erste Auswahl: Genetische Varianten, die signifikant mit den Expositionseigenschaften assoziiert waren, wurden29 basierend auf einer Signifikanzschwelle von P < 5 × 10⁻6 extrahiert.

Filterung nach der Frequenz der Minor-Allele (MAF): Um die statistische Aussagekraft sicherzustellen, wurden Einzelnukleotid-Polymorphismen (SNPs) mit einer MAF ≤ 0,01 ausgeschlossen30.

LD-Klumpenbildung (LD Clumping): Um Störungen durch Kopplungsungleichgewicht (Linkage Disequilibrium, LD) zu verringern, wurden unabhängige SNPs mithilfe der Klumpenbildungsfunktion ausgewählt, wobei die Parameter auf r2 < 0,001 innerhalb eines 10.000-kb-Fensters festgelegt wurden31.

Beurteilung der Instrumentenstärke: Die Stärke jedes verbliebenen IV wurde mittels der F-Statistik quantifiziert, berechnet als F = R2 × (N-2) / (1-R2). Es wurden nur SNPs mit einer F-Statistik > 10 beibehalten, um eine Verzerrung durch schwache Instrumente zu minimieren32.

Identifizierung von Proxy-SNPs und Datenharmonisierung

Um fehlende SNPs im Ergebnisdatensatz zu beheben, wurde in dieser Studie eine Stellvertretersuche und ein Datensynchronisationsprozess durchgeführt:

Proxiesubstitution: Wenn ein Ziel-SNP aus der Expositions-GWAS in der Outcome-GWAS nicht verfügbar war, nutzte diese Studie die LDproxy()-Funktion basierend auf dem europäischen Referenzpanel des 1,000 Genomes Projects. Ein Kandidaten-Proxy-SNP wurde nur dann ausgewählt, wenn er eine hohe Kopplungsunabhängigkeit (LD) mit dem ursprünglichen SNP aufwies (r2> 0,8). Falls kein geeigneter Proxy gefunden wurde, wurde der SNP ausgeschlossen.

Harmonisierung: Expositions- und Ergebnisdatensätze wurden mithilfe der Funktion harmonise_data() aus dem TwoSampleMR-Paket (R-Version 4.0.5) angeglichen. In dieser Studie wurde der Parameter action = 2 festgelegt, um alle SNPs automatisch auf den Vorwärtstrang auszurichten und palindromische SNPs mit mehrdeutiger Strangorientierung zu entfernen.

Überprüfung: Nach der Harmonisierung hat diese Studie den harmonisierten Datensatz manuell überprüft, um sicherzustellen, dass die Effekt-Allelfrequenzen zwischen den Expositions- und Outcomedaten übereinstimmten.

MR-Analyse und Sensitivitätsprüfungen

Die kausale Inferenz wurde mit dem TwoSampleMR-Paket (R-Version 4.0.5) durchgeführt.

Primäre und sekundäre Analysen: Diese Studie verwendete die Methode der inversen Varianzgewichtung (Inverse Variance Weighted, IVW) als Hauptansatz33. Ergänzende Analysen wurden mithilfe der MR-Egger34-, gewichteten Median- und gewichteten Modus-Methode durchgeführt, um die Robustheit zu gewährleisten35.

Sensitivitätsanalysen: Die Heterogenität zwischen den Instrumentalvariablen wurde mithilfe des Cochran’schen Q-Tests36 über die Funktion mr_heterogeneity() bewertet. Horizontale Pleiotropie wurde mit dem MR-Egger34-Intercept-Test (mr_pleiotropy_test()) überprüft.

Ausreißererkennung: Diese Studie verwendete das MR-PRESSO-Paket zur Erkennung potenzieller Ausreißer37. Die Funktion mr_presso() wurde mit 1.000 Simulationen durchgeführt. Identifizierte Ausreißer-SNPs (P < 0,05) wurden entfernt, und die kausalen Schätzungen wurden erneut berechnet, um die Stabilität der Ergebnisse zu überprüfen. Zusätzlich wurde eine Leave-One-Out-Analyse durchgeführt, um sicherzustellen, dass der kausale Zusammenhang nicht durch einen einzelnen SNP verursacht wurde38.

Statistische Korrektur

Um Mehrfachprüfungen zu berücksichtigen, wurden die aus den MR-Analysen erhaltenen P-Werte mittels der False-Discovery-Rate-(FDR-)Methode korrigiert. Dies erfolgte unter Verwendung der Funktion P.adjust() in R mit dem Parameter method = „fdr“. Assoziationen mit einem korrigierten P-Wert (PFDR) < 0,05 galten als statistisch signifikant.

Ergebnisse

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

Ausgewählte instrumentelle Variablen

Diese Studie führte eine MR-Analyse unter Verwendung von mit NETs assoziierten entzündlichen Merkmalen als Exposition durch. Zu diesem Zweck wurden insgesamt 106 IVs identifiziert, deren Einzelheiten in Supplementary Table 3 angegeben sind. Die F-Statistiken dieser IVs wiesen einen Durchschnittswert von 26,46 auf, mit einem Bereich von einem Minimum von 20,6 bis zu einem Maximum von 250,4.

Wenn Typ-2-Diabetes mellitus und seine verschiedenen Komplikationen (diabetische Ketoazidose, Nierenkomplikationen, okuläre Komplikationen, neurologische Komplikationen und periphere zirkulatorische Komplikationen) als Endpunkte gewählt wurden, konnten Informationen zu drei SNPs in den Zusammenfassungsdaten nicht zugeordnet werden. In dieser Studie wurden Ersatz-SNPs verwendet (ergänzende Tabelle 4).

Kausaler Zusammenhang zwischen NET-assoziierten entzündlichen Merkmalen und Typ-2-Diabetes sowie dessen Komplikationen

Die primären Ergebnisse der IVW-Methode werden präsentiert in Tabelle 1, während Zusatz-Tabelle 5 beschreibt die komplementären MR-Schätzungen, die mittels MR-Egger, gewichtetem Median und gewichtetem Modus ermittelt wurden. Insbesondere zeigten die IVW-Ergebnisse statistisch signifikante Assoziationen zwischen Interleukin-6 (IL-6)-Spiegeln und diabetischer KHK (OR = 0,8997, 95 % KI 0,8257–0,9803, P = 0,0158), was mit dem Ergebnis der gewichteten Median-Methode übereinstimmt. Diese Befunde legen nahe, dass IL-6 genetisch mit den kardiovaskulären Komplikationen des Diabetes assoziiert ist. Darüber hinaus zeigten die Ergebnisse der IVW-Analyse, dass NETs signifikant mit Typ-2-Diabetes mellitus mit Nierenkomplikationen assoziiert sind (OR = 0,97, 95 % KI 0,9428–0,998), P=0.0358) und T2DM mit peripheren zirkulatorischen Komplikationen (OR = 1,0342, 95 % CI 1,002–1,0673, P = 0,037). Das Streudiagramm und das Forest-Plot für die oben genannten positiven Ergebnisse sind dargestellt in Abbildung 2.

Die MR-Egger-Regressionsresultate zeigten keine Hinweise auf horizontale Pleiotropie in der Analyse, wie im Folgenden detailliert beschrieben Tabelle 2. Aufgrund der Heterogenitätsresultate des Cochran’schen Q-Tests (Tabelle 2) und Einfülltrichter-Diagramme (Abbildung 3A–C), wird beobachtet, dass keines der P Die Werte für die Q-Statistik liegen unterhalb des konventionellen Schwellenwerts von 0,05, was auf keine signifikante Heterogenität zwischen den Instrumentalvariablen für die primären interessierenden Endpunkte dieser Studie hinweist.

Darüber hinaus identifizierte die MR-PRESSO-Analyse (Tabelle 3) einen Ausreißer (rs139237904), wenn CCN1 als Exposition und T2DM als Ergebnis betrachtet wurde; die Ergebnisse blieben nach dessen Ausschluss nicht signifikant. Ebenso wurden, wenn MPO die Exposition und T2DM das Ergebnis war, zwei Ausreißer (rs10916508 und rs6544660) erkannt, und die nicht signifikanten Ergebnisse blieben nach deren Entfernung bestehen. Bei NGAL als Exposition und T2DM als Ergebnis wurde ein Ausreißer (rs10497219) gefunden, und die negativen Ergebnisse wurden nach dessen Ausschluss beibehalten. Im Fall von TNF-α als Exposition und T2DM mit Ketoazidose als Ergebnis war ein einzelner Ausreißer (rs10103048) vorhanden, und der Ausschluss veränderte das nicht signifikante Ergebnis nicht. Wenn jedoch NGAL mit T2DM und neurologischen Komplikationen assoziiert wurde, wurden zwei Ausreißer (rs10497219 und rs1287048) identifiziert, und nach deren Entfernung wurden die Ergebnisse positiv, was auf eine signifikante Assoziation hinweist. Die „Leave-one-out“-Analyse (Abbildung 3D–F) liefert weitere Belege für die Robustheit der Ergebnisse. Zusammenfassend legt diese MR-Analyse eine mögliche Rolle von IL-6 und NETs in der Ätiologie diabetischer Komplikationen nahe, die einer weiteren Untersuchung bedarf.

VERFÜGBARKEIT VON DATEN:

Alle während dieser Studie generierten oder analysierten Daten sind in diesem Artikel sowie in Supplementary Table 1, Supplementary Table 2, Supplementary Table 3, Supplementary Table 4 und Supplementary Table 5 enthalten.

figure-results-1
Abbildung 1: Studiendesign in dieser MR-Studie. (A) MR-Analysen basieren auf drei zentralen Annahmen. (B) Skizze des Studiendesigns. NETs: neutrophile extrazelluläre Fallen; T2DM: Typ-2-Diabetes mellitus; SNP: Einzelnukleotid-Polymorphismus; MR: Mendelsche Randomisierung; IVW: invers gewichtete Varianz; MR-PRESSO: Mendelsche Randomisierungs-Test auf Pleiotropie mittels Restsumme und Ausreißererkennung Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.

figure-results-2
Abbildung 2: Kausaler Zusammenhang zwischen NET-assoziierten entzündlichen Merkmalen und Typ-2-Diabetes (T2DM) sowie dessen Komplikationen. (A) Streudiagramm, das den Zusammenhang zwischen IL-6-Spiegeln und diabetischer koronarer Herzkrankheit (CAD) zeigt. (B) Streudiagramm, das den Zusammenhang zwischen NETs und Typ-2-Diabetes mit Nierenkomplikationen zeigt. (C) Streudiagramm, das den Zusammenhang zwischen NETs und Typ-2-Diabetes mit peripheren zirkulatorischen Komplikationen zeigt. (D) Wald-Plot der IL-6-Spiegel bei diabetischer CAD. (E) Wald-Plot der NETs bei Typ-2-Diabetes mit Nierenkomplikationen. F: Wald-Plot der NETs bei Typ-2-Diabetes mit peripheren zirkulatorischen Komplikationen. Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.

figure-results-3
Abbildung 3: Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse. (A) Einfüll-Diagramm der IL-6-Spiegel bei diabetischer KHK. (B) Einfüll-Diagramm der NETs bei T2D mit Nierenkomplikationen. (C) Einfüll-Diagramm der NETs bei T2D mit peripheren zirkulatorischen Komplikationen. (D) Leave-one-out-Sensitivitätsanalyse der IL-6-Spiegel bei diabetischer KHK. (E) Leave-one-out-Sensitivitätsanalyse der NETs bei T2D mit Nierenkomplikationen. (F) Leave-one-out-Sensitivitätsanalyse der NETs bei T2D mit peripheren zirkulatorischen Komplikationen. Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.

Tabelle 1: Primäre kausale Assoziation von NETs-assoziierten entzündlichen Merkmalen mit T2DM und seinen Komplikationen Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

Tabelle 2: Ergebnisse zur Heterogenität und Pleiotropie der instrumentellen Variablen Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

Tabelle 3: Ergebnisse von MR-PRESSO Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

Erweiterte Tabelle 1: Datenquellen für T2DM und seine Komplikationen Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Erweiterte Tabelle 2: Datenquelle für mit NETs assoziierte entzündliche Merkmale Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Erweiterte Tabelle 3: Auswahl der instrumentellen Variablen (IVs) Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Erweiterte Tabelle 4: Liste der Proxy-SNPs, die in der MR-Analyse verwendet wurden Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Ergänzungstabelle 5: Komplementäre MR-Schätzungen für die kausalen Zusammenhänge zwischen mit NETs assoziierten entzündlichen Merkmalen und Komplikationen des Typ-2-Diabetes Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Diskussion

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

Diese Studie verwendet einen Two-Sample-MR-Ansatz, um die Assoziationen zwischen mit NETs verbundenen entzündlichen Merkmalen und Typ-2-Diabetes (T2DM) sowie dessen Komplikationen zu untersuchen. Die Hauptbefunde deuten auf eine statistisch signifikante inverse Assoziation zwischen genetisch vorhergesagten IL-6-Spiegeln und diabetischer koronarer Herzkrankheit (CAD) hin. Dieser Befund könnte die komplexe genetische Architektur der IL-6-Signalwege widerspiegeln, anstatt einen direkten schützenden Effekt zirkulierenden IL-6 auf kardiovaskuläre Diabeteskomplikationen darzustellen. Zudem zeigt diese Studie Assoziationen zwischen NETs und verschiedenen diabetischen Komplikationen auf, einschließlich renaler und peripherer Durchblutungsstörungen bei Patienten mit T2DM. Diese Assoziationen unterstreichen die Bedeutung von NETs bei der Pathogenese diabetesbedingter Komplikationen und könnten zukünftige therapeutische Strategien, die auf diese entzündlichen Signalwege abzielen, maßgeblich beeinflussen.

Die Assoziation zwischen IL-6 und diabetischer KHK war Gegenstand intensiver Diskussionen, wobei Studien unterschiedliche Perspektiven zur Rolle von IL-6 präsentieren. Diese Studie legt nahe, dass IL-6 eine komplexe, negative Assoziation mit diabetesbedingten kardiovaskulären Komplikationen haben könnte. Cupido et al.39 bestätigen diese Ergebnisse und verbinden eine Störung des IL-6-Signalwegs mit einem verringerten Risiko für kardiometabolische Erkrankungen. Im Gegensatz dazu beobachteten Indumathi et al.40 eine Hypomethylierung und Überexpression von IL-6 bei diabetischen Probanden, was auf eine pathogene Rolle bei der KHK hinweist. Dies steht im Einklang mit Shrivastav et al.41 und Chittaragi et al.42, die erhöhte IL-6-Spiegel als proinflammatorische Treiber und prognostische Marker bei diabetischer KHK identifizierten. Liu et al.43 betonen jedoch die duale Natur von Adipokinen wie IL-6 bei der Atherosklerose; diese kontextabhängige Dualität erklärt wahrscheinlich die widersprüchlichen Befunde zwischen den Studien. Die Diskrepanz der Ergebnisse könnte auf mehrere Faktoren zurückzuführen sein. Erstens könnte die Heterogenität der Studiendesigns, der Patientenpopulationen und der Methoden zur Messung der IL-6-Spiegel zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen führen44. Zweitens ist die zeitliche Beziehung zwischen IL-6 und der Entwicklung der KHK komplex und könnte sowohl kausale als auch reaktive Komponenten beinhalten, die in Querschnitts- oder sogar einigen Längsschnittstudien möglicherweise nicht vollständig erfasst werden45.

Während die vorliegende Studie und mehrere andere eine signifikante Assoziation zwischen IL-6 und diabetischer KHK nahelegen, bleibt die genaue Natur dieser Beziehung komplex und könnte durch verschiedene biologische und methodologische Faktoren beeinflusst sein. Es ist erwähnenswert, dass diese MR-Analyse eine statistisch signifikante negative Assoziation zwischen genetisch vorhergesagten IL-6-Spiegeln und diabetesbedingter KHK anzeigt (OR=0.8997), was im Gegensatz zur herkömmlichen Auffassung steht, dass IL-6 die kardiovaskuläre Pathologie fördert. Diese Diskrepanz könnte auf die komplexe Doppelrolle von IL-6 bei Entzündung und Gewebereparatur46 zurückzuführen sein oder darauf, dass die in der MR-Analyse verwendeten genetischen Instrumente einen spezifischen biologischen Signalweg der IL-6-Signalübertragung widerspiegeln, der sich von der gesamten systemischen Wirkung unterscheidet. Die in dieser Studie beobachtete negative Assoziation sollte nicht einfach so interpretiert werden, dass IL-6 einen kardioprotektiven Effekt hätte; vielmehr spiegelt sie wahrscheinlich die komplexen genetischen Mechanismen wider, die dem IL-6-Rezeptor-Signalweg zugrunde liegen. Alternativ könnte die beobachtete negative Assoziation durch kompensatorische Mechanismen oder negative Rückkopplungsschleifen innerhalb des Entzündungsnetzwerks beeinflusst sein, die in herkömmlichen Beobachtungsstudien nicht vollständig erfasst werden. Zukünftige Forschungsarbeiten sollten darauf abzielen, diese Komplexitäten durch gut konzipierte Längsschnittstudien aufzuklären und die multifaktorielle Natur der KHK-Pathogenese zu berücksichtigen.

Die Rolle von NETs bei diabetischen Komplikationen, insbesondere im Zusammenhang mit Nierenerkrankungen, wird zunehmend als bedeutender Vermittler von Entzündungen und Gewebeschäden anerkannt. Magaña-Guerrero et al.12 verknüpfen NETs mit Hyperglykämie und Nierenversagen bei diabetischer Retinopathie und positionieren sie damit als Marker für den Krankheitsverlauf. Im Kontext der diabetischen Nierenerkrankung (DKD) zeigen Liu et al.47, dass eine Hochregulation von Midkine die Nierenschädigung fördert, indem sie die Bildung von NETs verstärkt, während Zheng et al.48 nachweisen, dass NETs eine glomeruläre endotheliale Dysfunktion und Pyroptose auslösen, Effekte, die durch eine Behandlung mit DNase I abgeschwächt werden. Jenseits dieser experimentellen Befunde haben aktuelle MR- und transkriptomische Analysen spezifische, mit NETs assoziierte Gene (z. B. CLIC3, GBP2) als kausale Risikofaktoren für die proliferative diabetische Retinopathie identifiziert28. Interessanterweise steht dieser genetische Befund im deutlichen Gegensatz zu den Ergebnissen einer negativen Assoziation mit Nierenkomplikationen und unterstreicht so die gewebespezifischen Wirkmechanismen von NETs. Insgesamt ergänzt die vorliegende Studie dieses Bild, indem sie eine signifikante kausale Assoziation zwischen NETs und peripheren Durchblutungsstörungen beim Typ-2-Diabetes (T2DM) aufzeigt. Weitere Forschung ist erforderlich, um das komplexe Zusammenspiel von Faktoren aufzuklären, die die Rolle von NETs bei der diabetischen Nephropathie beeinflussen könnten.

Obwohl diese Studie eine mögliche Assoziation zwischen IL-6 und diabetischer KHK sowie eine signifikante Korrelation zwischen NETs und anderen diabetischen Komplikationen identifizierte, bedarf die Interaktion zwischen diesen beiden entzündlichen Mediatoren weiterer Untersuchungen. Obwohl in dieser Studie keine dedizierte MR-Analyse durchgeführt wurde, um den kausalen Weg von IL-6 zu NETs-assoziierten entzündlichen Merkmalen zu prüfen, legt eine umfangreiche experimentelle Evidenz nahe, dass IL-6 als übergeordneter Treiber NETs-assoziierter entzündlicher Eigenschaften wirken könnte.

Biologisch gesehen ist IL-6 ein zentraler Zytokin in der Akutphaseantwort49 und wurde als Vorläufer für die Bildung von NETs bei Neutrophilen nachgewiesen50. Erhöhte IL-6-Spiegel, die im hyperglykämischen Mikromilieu des Diabetes häufig beobachtet werden51, können den JAK/STAT3-Signalweg in Neutrophilen aktivieren52. Diese Aktivierung stellt einen entscheidenden Schritt für die transkriptionelle Hochregulation der peptidylarginin-Deiminase 4 (PAD4)53 dar, dem Enzym, das für die Histon-Citrullinierung und die Chromatin-Entfaltung verantwortlich ist54, charakteristische Merkmale der NETose54. Daher ist es biologisch plausibel, eine sequenzielle pathologische Achse zu postulieren: Eine systemische Hochregulation von IL-6 fördert eine übermäßige Bildung von NETs, was wiederum endotheliale Schäden und Thrombosen verstärkt und zu verschiedenen diabetischen Komplikationen führt, einschließlich diabetischer KHK und renaler Läsionen. Zukünftige Studien, die multivariable MR-Analysen oder Mediationsanalysen nutzen, sind erforderlich, um den Ausmaß, in dem die schädlichen Wirkungen von IL-6 über NETs vermittelt werden, formal zu quantifizieren.

Der hier vorgestellte analytische Rahmen bietet erhebliches Potenzial für zukünftige Anwendungen. Methodisch gesehen kann dieser Arbeitsablauf auf die multivariable MR (MVMR) erweitert werden, um die unabhängigen kausalen Effekte korrelierter Expositionen zu untersuchen und so komplexe biologische Signalwege umfassender zu analysieren. Darüber hinaus würde die Integration von Kolokalisierungsanalysen in zukünftige Versionen helfen, zu überprüfen, ob Exposition und Ergebnis dieselbe kausale Variante teilen, wodurch das Risiko einer Verzerrung durch Kopplungsungleichgewicht weiter verringert wird. Klinisch gesehen liefert dieser Ansatz einen robusten Fahrplan zur Validierung von Arzneimittelzielen. Durch die systematische Filterung nach horizontaler Pleiotropie und die Sicherstellung der Instrumentengültigkeit kann dieser Rahmen therapeutische Ziele priorisieren, die eine höhere Wahrscheinlichkeit des klinischen Erfolgs aufweisen. Letztendlich könnte die Übertragung dieser genetischen Erkenntnisse in Risikovorhersagemodelle präzisionsmedizinische Strategien ermöglichen, indem Hochrisikogruppen identifiziert werden, die am meisten von einer frühen Intervention profitieren würden.

Diese Studie verwendet einen Two-Sample-MR-Ansatz, der genetische Varianten als instrumentelle Variablen (IVs) nutzt, um Kausalität nachzuweisen, und dadurch einen robusten Rahmen bietet, um den Zusammenhang zwischen NETs-assoziierten entzündlichen Merkmalen und Typ-2-Diabetes (T2DM) sowie dessen Komplikationen zu untersuchen. Dieser Ansatz verbessert Beobachtungsstudien, indem er mittels MR Verwechslungseinflüsse und umgekehrte Kausalität vermindert. Im Gegensatz zu Standard-MR-Methoden, die ausschließlich auf IVW-Schätzungen basieren, integriert diese Studie robuste Sensitivitätsanalysen (gewichteter Median, MR-Egger) und Prüfungen auf Pleiotropie. Dieser multimethodische Rahmen gewährleistet, dass kausale Schätzungen nicht durch ungültige Instrumente verursacht werden, und bietet somit eine höhere Validität als Analysen mit nur einer Methode. Darüber hinaus wird die Reproduzierbarkeit dieses Ansatzes durch einen standardisierten, transparenten Protokollablauf für Datenharmonisierung und Qualitätskontrolle sichergestellt, wodurch der in komplexen genetischen Analysen häufig beobachtete „Replikationskrisen“ begegnet wird. Hinsichtlich Effizienz und Anwendbarkeit reduziert diese optimierte Pipeline den rechnerischen Aufwand, der mit manueller Datenaufbereitung verbunden ist, und ermöglicht die schnelle Untersuchung mehrerer Phänotypen. Diese Skalierbarkeit macht den Rahmen nicht nur allgemein anwendbar für Analysen, sondern auch für hochdurchsatzfähige phänome-weite Assoziationsuntersuchungen und stellt damit ein vielseitigeres Werkzeug zur Erforschung komplexer biologischer Netzwerke dar als starre, einstufige Beobachtungsansätze.

Die Studie weist jedoch Einschränkungen auf. Die Verwendung genetischer Instrumente setzt voraus, dass die ausgewählten Varianten mit der interessierenden Exposition und dem Outcome über einen einzigen Pfad assoziiert sind, was die Komplexität biologischer Systeme möglicherweise nicht vollständig erfasst. Zweitens könnte die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse auf andere ethnische oder geografische Populationen begrenzt sein, da diese Studie ihre MR-Analyse hauptsächlich auf Daten aus europäischen Populationen stützte. Drittens erfordern die spezifischen molekularen Regulationsnetzwerke und zugrundeliegenden biologischen Mechanismen weitere Aufklärung durch nachfolgende experimentelle Studien, obwohl diese Studie potenzielle Assoziationen zwischen NETs-assoziierten entzündlichen Merkmalen und Typ-2-Diabetes sowie dessen Komplikationen identifiziert hat. Es ist wichtig anzumerken, dass signifikante kausale Assoziationen auf bestimmte Komplikationen beschränkt waren, wie beispielsweise diabetische koronare Herzkrankheit, Nieren- und periphere Kreislaufkomplikationen, und nicht einheitlich bei allen untersuchten diabetischen Endpunkten beobachtet wurden. Außerdem kann MR zwar Verwirrungseffekte reduzieren, jedoch nicht alle möglichen Quellen von Bias berücksichtigen, wie unbeobachtete Umweltfaktoren oder Populationsstratifizierung.

Darüber hinaus könnte die Übertragbarkeit der Ergebnisse durch die spezifischen Populationen, aus denen die genetischen Daten stammen, eingeschränkt sein, und eine Reproduktion in unterschiedlichen Populationen ist erforderlich, um diese Ergebnisse zu bestätigen. Obwohl diese Studie auf großskaligen GWAS-Zusammenfassungsstatistiken basiert, schränkt das Fehlen zusätzlicher Multi-Omics-Sequenzierungsdaten aus klinischen Kohorten oder experimentellen Modellen die Möglichkeit ein, die molekularen Mechanismen und transkriptionellen Veränderungen, die den beobachteten kausalen Assoziationen zugrunde liegen, zu validieren. Dieser MR-Arbeitsablauf erforderte spezifische Anpassungen, um analytische Herausforderungen zu bewältigen, insbesondere bezüglich der Allel-Harmonisierung und der Pleiotropie. Um Strangmehrdeutigkeiten bei palindromen SNPs entgegenzuwirken, wurde die Pipeline in dieser Studie so modifiziert, dass Varianten mit intermediären Allelfrequenzen (>0,42) strikt ausgeschlossen wurden. Weiterhin wurde zur Behebung möglicher horizontaler Pleiotropie der MR-PRESSO-Outlier-Test in diesen Arbeitsablauf integriert. Dies ermöglichte die schrittweise Entfernung ungültiger instrumenteller Variablen und gewährleistete, dass die endgültigen kausalen Schätzungen robust waren und nicht durch pleiotrope Ausreißer verursacht wurden.

Die Gültigkeit der MR-Ergebnisse hängt stark von mehreren kritischen analytischen Schritten ab. Zunächst ist die sorgfältige Auswahl der Instrumentvariablen (IVs) von entscheidender Bedeutung. Durch die Einhaltung strenger genomweiter Signifikanzschwellen (P<5×10-6) und das Clumping bezüglich des Kopplungsungleichgewichts (r2<0.001) minimierte diese Studie das Risiko einer Verzerrung durch schwache Instrumente und stellte sicher, dass die ausgewählten SNPs stark mit der Exposition assoziiert sind. Zweitens hängt die Robustheit der kausalen Schätzungen davon ab, horizontale Pleiotropie angemessen zu berücksichtigen. Zu diesem Zweck verwendete die Studie mehrere komplementäre Methoden – speziell MR-Egger, gewichteten Median und MR-PRESSO –, die einen notwendigen Schutz bieten; die Konsistenz zwischen diesen Methoden sowie nicht signifikante MR-Egger-Achsenabschnitte stützen die Annahme, dass die Instrumentvariablen den Endpunkt ausschließlich über die Exposition beeinflussen. Obwohl genetische Variationen als Proxy für NET-assoziierte entzündliche Merkmale dienen können, spiegeln sie möglicherweise nicht vollständig die dynamischen, zeitlich variablen Schwankungen der NETose in vivo wider, da die regulatorischen Signalwege vom Keimbahn-Genotyp über die transkriptionelle Aktivierung bis hin zur Proteinfreisetzung komplexe biologische Prozesse umfassen, die nicht strikt linear sind. Hinsichtlich der Reproduzierbarkeit gewährleistet die Nutzung großer, öffentlich zugänglicher GWAS-Zusammenfassungsstatistiken, dass diese Analyse unabhängig überprüfbar ist. Die Transparenz der analytischen Vorgehensweise, einschließlich der spezifischen Parameter für die Harmonisierung und das Entfernen von Ausreißern, ermöglicht die exakte Nachbildung dieser Ergebnisse. Insgesamt stärken diese Schritte die interne Validität der Studie und bieten einen reproduzierbaren Rahmen für zukünftige Untersuchungen.

Zusammenfassend verwendet diese Studie einen Two-Sample-MR-Ansatz, um den Zusammenhang zwischen NET-assoziierten entzündlichen Merkmalen und Typ-2-Diabetes (T2DM) sowie dessen Komplikationen zu untersuchen. Die Ergebnisse deuten auf einen signifikanten Zusammenhang zwischen IL-6-Spiegeln und diabetischer koronarer Herzkrankheit (CAD) hin und unterstreichen eine mögliche Rolle von IL-6 bei den kardiovaskulären Komplikationen des Diabetes. Darüber hinaus zeigt diese Studie Assoziationen zwischen NETs und verschiedenen diabetischen Komplikationen auf, einschließlich renaler und peripherer zirkulatorischer Komplikationen, was die Bedeutung NET-assoziierter entzündlicher Merkmale bei der Pathogenese diabetesbedingter Erkrankungen verdeutlicht. Diese Erkenntnisse tragen zum Verständnis des komplexen Zusammenspiels von Entzündung, Glukosestoffwechsel und vaskulärer Gesundheit bei T2DM bei. Obwohl die Studie wertvolle Hinweise auf die Rolle von NETs bei diabetischen Komplikationen liefert, räumt sie auch die Komplexität der zugrundeliegenden biologischen Mechanismen ein und betont die Notwendigkeit weiterer Forschung, um die genauen Signalwege und potenziellen therapeutischen Zielstrukturen aufzuklären.

Offenlegungen

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

Die Autoren erklären, dass sie keine konkurrierenden Interessen haben.

Danksagungen

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

Die Studie wurde unterstützt durch das Großprojekt für Forschung in Sozialwissenschaft und Technologie von Zhongshan (Förderkennzeichen: 2021B3013) und das Projekt für Forschung in Sozialwissenschaft und Technologie von Zhongshan (Förderkennzeichen: 2022B1080). Die Fördergeber hatten keinerlei Einfluss auf das Studiendesign, die Datensammlung und -analyse, die Entscheidung zur Veröffentlichung oder die Erstellung des Manuskripts.

Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
CCN1GWAS-KatalogGCST90277805http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90277001-GCST90278000/GCST90277805/harmonised/GCST90277805.h.tsv.gz
Diabetische KHKGWAS-KatalogGCST006405http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST006001-GCST007000/GCST006405/Fall_gwas_results_any_chd_tab.txt.gz
IL-6GWAS-KatalogGCST90010146http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90010001-GCST90011000/GCST90010146/harmonised/33303764-GCST90010146-EFO_0007937.h.tsv.gz
MPOGWAS-KatalogGCST90087967http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90087001-GCST90088000/GCST90087967/harmonised/35078996-GCST90087967-EFO_0011039.h.tsv.gz
MPO-DNAGWAS-KatalogGCST90013658http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90013001-GCST90014000/GCST90013658/harmonised/33717105-GCST90013658-EFO_0005243.h.tsv.gz
MR-PRESSO-PaketGitHub (rondolab)Version 1.0R-Paket zur Detektion und Korrektur pleiotroper kausaler Schätzungen.
NEGWAS-KatalogGCST90162366http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90162001-GCST90163000/GCST90162366/harmonised/GCST90162366.h.tsv.gz
NETsGWAS-KatalogGCST90137414http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90137001-GCST90138000/GCST90137414/harmonised/GCST90137414.h.tsv.gz
NGALGWAS-KatalogGCST90161504http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90161001-GCST90162000/GCST90161504/harmonised/GCST90161504.h.tsv.gz
R-SoftwareR Foundation for Statistical ComputingVersion 4.0.5Hauptsächliche statistische Rechenumgebung für alle Analysen.
T2DFINN R9T2Dhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_T2D.gz
T2D mit KetoazidoseFINN R9E4_DM2KETOhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_E4_DM2KETO.gz
T2D mit neurologischen KomplikationenFINN R9E4_DM2NEUhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_E4_DM2NEU.gz
T2D mit ophthalmologischen KomplikationenFINN R9E4_DM2OPTHhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_E4_DM2OPTH.gz
T2D mit peripherer DurchblutungsstörungFINN R9E4_DM2PERIPHhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_E4_DM2PERIPH.gz
T2D mit NierenkomplikationenFINN R9E4_DM2RENhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_E4_DM2REN.gz
TNF-aGWAS-KatalogGCST004426http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST004001-GCST005000/GCST004426/harmonised/27989323-GCST004426-EFO_0004684.h.tsv.gz
TwoSampleMR-PaketGitHub (MRCIEU)Version 0.6.22R-Paket zur Durchführung der Mendelschen Randomisierungsanalyse.

Referenzen

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Tanase DM, et al. The intricate relationship between type 2 diabetes mellitus (T2DM), insulin resistance (IR), and nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD). J Diabetes Res. 2020;2020:3920196.
  2. Yan Y, et al. Prevalence, awareness and control of type 2 diabetes mellitus and risk factors in Chinese elderly population. BMC Public Health. 2022;22(1):1382.
  3. Dugani SB, Mielke MM, Vella A. Burden and management of type 2 diabetes in rural United States. Diabetes Metab Res Rev. 2021;37(5):e3410.
  4. Rodriquez IM, O'Sullivan KL. Youth-onset type 2 diabetes: Burden of complications and socioeconomic cost. Curr Diab Rep. 2023;23(5):59-67.
  5. Zhang H, et al. Neutrophil, neutrophil extracellular traps and endothelial cell dysfunction in sepsis. Clin Transl Med. 2023;13(1):e1170.
  6. Hidalgo A, et al. Neutrophil extracellular traps: From physiology to pathology. Cardiovasc Res. 2022;118(13):2737-53.
  7. Goggs R, Jeffery U, Levine DN, Li RHL. Neutrophil-extracellular traps, cell-free DNA, and immunothrombosis in companion animals: A review. Vet Pathol. 2020;57(1):6-23.
  8. Tilley DO, et al. Histone H3 clipping is a novel signature of human neutrophil extracellular traps. Elife. 2022;11.
  9. Shafqat A, et al. Emerging role of neutrophil extracellular traps in the complications of diabetes mellitus. Front Med (Lausanne). 2022;9:995993.
  10. Njeim R, et al. NETosis contributes to the pathogenesis of diabetes and its complications. J Mol Endocrinol. 2020;65(4):R65-76.
  11. Helseth R, et al. Glucose associated NETosis in patients with ST-elevation myocardial infarction: An observational study. BMC Cardiovasc Disord. 2019;19(1):221.
  12. Magana-Guerrero FS, et al. Spontaneous neutrophil extracellular traps release are inflammatory markers associated with hyperglycemia and renal failure on diabetic retinopathy. Biomedicines. 2023;11(7).
  13. Ibrahim I, et al. Neutrophil extracellular traps (NETs) are associated with type 2 diabetes and diabetic foot ulcer related amputation: A prospective cohort study. Diabetes Ther. 2024;15(6):1333-48.
  14. Joshi MB, et al. High glucose modulates IL-6 mediated immune homeostasis through impeding neutrophil extracellular trap formation. FEBS Lett. 2013;587(14):2241-6.
  15. Bryk AH, et al. Predictors of neutrophil extracellular traps markers in type 2 diabetes mellitus: Associations with a prothrombotic state and hypofibrinolysis. Cardiovasc Diabetol. 2019;18(1):49.
  16. Park JH, et al. Evaluation of circulating markers of neutrophil extracellular trap (NET) formation as risk factors for diabetic retinopathy in a case-control association study. Exp Clin Endocrinol Diabetes. 2016;124(9):557-61.
  17. Winslow S, et al. Multi-omics links IL-6 trans-signalling with neutrophil extracellular trap formation and Haemophilus infection in COPD. Eur Respir J. 2021;58(4).
  18. Bowden J, Holmes MV. Meta-analysis and Mendelian randomization: A review. Res Synth Methods. 2019;10(4):486-96.
  19. Birney E. Mendelian randomization. Cold Spring Harb Perspect Med. 2022;12(4).
  20. Sanderson E, et al. Mendelian randomization. Nat Rev Methods Primers. 2022;2.
  21. Skrivankova VW, et al. Strengthening the reporting of observational studies in epidemiology using Mendelian randomization: The STROBE-MR statement. JAMA. 2021;326(16):1614-21.
  22. Liang YC, et al. Association of circulating inflammatory proteins with type 2 diabetes mellitus and its complications: A bidirectional Mendelian randomization study. Front Endocrinol (Lausanne). 2024;15:1358311.
  23. Papayannopoulos V, Metzler KD, Hakkim A, Zychlinsky A. Neutrophil elastase and myeloperoxidase regulate the formation of neutrophil extracellular traps. J Cell Biol. 2010;191(3):677-91.
  24. Kindberg KM, et al. IL-6R signaling is associated with PAD4 and neutrophil extracellular trap formation in patients with STEMI. Int J Mol Sci. 2025;26(11).
  25. Mao CL, et al. Neutrophil extracellular traps in rheumatoid arthritis: Pathogenic mechanisms and therapeutic potential. Front Immunol. 2025;16:1717671.
  26. Li H, et al. Hepatocytes and neutrophils cooperatively suppress bacterial infection by differentially regulating lipocalin-2 and neutrophil extracellular traps. Hepatology. 2018;68(4):1604-20.
  27. Li T, et al. Cellular communication network factor 1 promotes retinal leakage in diabetic retinopathy via inducing neutrophil stasis and neutrophil extracellular traps extrusion. Cell Commun Signal. 2024;22(1):275.
  28. Hao L, et al. Transcriptome sequencing and Mendelian randomization analysis identified biomarkers related to neutrophil extracellular traps in diabetic retinopathy. Front Immunol. 2024;15:1408974.
  29. Wang S, et al. Association between periodontitis and temporomandibular joint disorders. Arthritis Res Ther. 2023;25(1):143.
  30. Yin KJ, et al. No genetic causal association between periodontitis and arthritis: A bidirectional two-sample Mendelian randomization analysis. Front Immunol. 2022;13:808832.
  31. Genomes Project C, et al. A map of human genome variation from population-scale sequencing. Nature. 2010;467(7319):1061-73.
  32. Burgess S, Thompson SG, Collaboration CCG. Avoiding bias from weak instruments in Mendelian randomization studies. Int J Epidemiol. 2011;40(3):755-64.
  33. Burgess S, Butterworth A, Thompson SG. Mendelian randomization analysis with multiple genetic variants using summarized data. Genet Epidemiol. 2013;37(7):658-65.
  34. Burgess S, Thompson SG. Interpreting findings from Mendelian randomization using the MR-Egger method. Eur J Epidemiol. 2017;32(5):377-89.
  35. Bowden J, Davey Smith G, Haycock PC, Burgess S. Consistent estimation in Mendelian randomization with some invalid instruments using a weighted median estimator. Genet Epidemiol. 2016;40(4):304-14.
  36. Greco MF, Minelli C, Sheehan NA, Thompson JR. Detecting pleiotropy in Mendelian randomisation studies with summary data and a continuous outcome. Stat Med. 2015;34(21):2926-40.
  37. Verbanck M, Chen CY, Neale B, Do R. Publisher correction: Detection of widespread horizontal pleiotropy in causal relationships inferred from Mendelian randomization between complex traits and diseases. Nat Genet. 2018;50(8):1196.
  38. Cheng H, Garrick DJ, Fernando RL. Efficient strategies for leave-one-out cross validation for genomic best linear unbiased prediction. J Anim Sci Biotechnol. 2017;8:38.
  39. Cupido AJ, et al. Dissecting the IL-6 pathway in cardiometabolic disease: A Mendelian randomization study on both IL6 and IL6R. Br J Clin Pharmacol. 2022;88(6):2875-84.
  40. Indumathi B, Oruganti SS, Sreenu B, Kutala VK. Association of promoter methylation and expression of inflammatory genes IL-6 and TNF-alpha with the risk of coronary artery disease in diabetic and obese subjects among Asian Indians. Indian J Clin Biochem. 2022;37(1):29-39.
  41. Shrivastav D, et al. Comparative analysis of Nε-carboxymethyl-lysine and inflammatory markers in diabetic and non-diabetic coronary artery disease patients. World J Diabetes. 2023;14(12):1754-65.
  42. Chittaragi GH, Ambali AP, Honnutagi R, Ganesh V. Interleukin-6 and uric acid among type 2 diabetes mellitus patients with coronary artery disease. Bioinformation. 2023;19(12):1134-8.
  43. Liu L, et al. Adipokines, adiposity, and atherosclerosis. Cell Mol Life Sci. 2022;79(5):272.
  44. Hua MJ, Butera G, Akinyemi O, Porterfield D. Biases and limitations in observational studies of long COVID prevalence and risk factors: A rapid systematic umbrella review. PLoS One. 2024;19(5):e0302408.
  45. Savitz DA, Wellenius GA. Can cross-sectional studies contribute to causal inference? It depends. Am J Epidemiol. 2023;192(4):514-6.
  46. Hirano T. IL-6 in inflammation, autoimmunity and cancer. Int Immunol. 2021;33(3):127-48.
  47. Liu G, Ren X, Li Y, Li H. Midkine promotes kidney injury in diabetic kidney disease by increasing neutrophil extracellular traps formation. Ann Transl Med. 2022;10(12):693.
  48. Zheng F, et al. Neutrophil extracellular traps induce glomerular endothelial cell dysfunction and pyroptosis in diabetic kidney disease. Diabetes. 2022;71(12):2739-50.
  49. Schmidt-Arras D, Rose-John S. IL-6 pathway in the liver: From physiopathology to therapy. J Hepatol. 2016;64(6):1403-15.
  50. Xiao Y, et al. Cathepsin C promotes breast cancer lung metastasis by modulating neutrophil infiltration and neutrophil extracellular trap formation. Cancer Cell. 2021;39(3):423-37.e427.
  51. Sater MS, et al. Plasma IL-6, TREM1, uPAR, and IL6/IL8 biomarkers increment further witnessing the chronic inflammation in type 2 diabetes. Horm Mol Biol Clin Investig. 2023;44(3):259-69.
  52. Martino N, et al. Endothelial SOCS3 maintains homeostasis and promotes survival in endotoxemic mice. JCI Insight. 2021;6(14).
  53. Akboua H, Eghbalzadeh K, Keser U, Wahlers T, et al. Impaired non-canonical transforming growth factor-β signalling prevents profibrotic phenotypes in cultured peptidylarginine deiminase 4-deficient murine cardiac fibroblasts. J Cell Mol Med. 2021;25(20):9674-84.
  54. Thiam HR, et al. NETosis proceeds by cytoskeleton and endomembrane disassembly and PAD4-mediated chromatin decondensation and nuclear envelope rupture. Proc Natl Acad Sci U S A. 2020;117(13):7326-37.

Nachdrucke und Genehmigungen

Genehmigung beantragen, um den Text oder die Abbildungen dieses JoVE-Artikels zu verwenden

Genehmigung beantragen

Schlagwörter

Neutrophile extrazellul re TrapsInterleukin 6diabetische Komplikationenkoronare Herzkrankheitrenale Komplikationenperiphere zirkulatorische Komplikationengenomweite Assoziationsstudie

Verwandte Artikel