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本分析に含まれるすべての元来ゲノムワイド関連研究(GWAS)調査は、参加者から書面によるインフォームドコンセントを取得し、それぞれの機関倫理委員会から承認を受けていました。本研究は公開されている非識別化されたGWAS要約統計を使用していたため、追加の機関審査委員会承認は必要ありませんでした。このプロトコルで使用される研究ツールは「材料表」に記載されています。
1. データ
曝露データセットおよびアウトカムデータセットの両方で、公開されているGWASデータベースから単一塩基多型(SNP)要約統計が取得されました。初性交年齢(AFS)に関するGWASの要約統計は、英国バイオバンク(UKB)から214,547人のヨーロッパ系個人を対象とした2021年のGWASメタアナリシスから得られました12。AFSは連続曝露変数として扱われました。匿名インタビューを通じて収集された参加者報告の性的行動データを用い、12歳未満の個人は除外しました。性交の歴史や初回性交時の年齢に関する回答は、元のGWAS研究で記述された通り抽出されました。
ヒト免疫不全ウイルス(HIV)感染のGWAS要約統計は、357件のHIV症例と218,435件の対照群13を含むFinnGenコンソーシアムR5リリースから取得されました。AFSが曝露変数として、HIV感染がアウトカム変数として定義されました。集団の階層バイアスを最小限に抑えるため、ヨーロッパ系の個人を含むデータセットのみを含めました。GWASデータ抽出、SNPフィルタリング、調和、メンデルランダム化解析、感度テスト、出力解釈の全体的な解析ワークフローは 図1にまとめられています。
2. 研究デザイン
減数分裂中のランダムな染色体配分に基づく2サンプルメンデルランダム化(MR)フレームワークが適用されました14。AFSに関連する遺伝的変異を計題変数として用い、AFSとHIV感染リスクの関係を推定しました。MR解析は3つの主要な仮定のもとで実施されました。選定されたSNPはAFSと強く関連しており、関連性仮定と一致しています。SNPはHIV感染リスクに関連する交絡変数とは独立しており、独立性仮定と一致しています。また、SNPは除外制限仮定と一致し、代替の因果経路を用いず、AFSのみを通じてHIV感染に影響を与えました(図2)14。
機器の強度はゲノム全体有意性閾値とF統計量を用いて評価されました。AFSに関連するゲノム全体で有意なSNPは厳格な連鎖不平衡凝集閾値を用いて選定し、F統計量<10のSNPは弱い機器バイアスを最小化し関連仮定を強化するために除外しました。多重性および交絡効果の可能性は感度解析を用いて評価されました。独立性および排除制限の仮定は、調和手法、交絡因子スクリーニング、MR-エッガー切片検定、コクランのQ異質性解析、MR-PRESSOの外れ値評価、および一つ除外感度を排除する感受性解析を用いて、水平多面性および残留交絡の可能性を低減しました。追加の感度解析を行い、多面的効果を特定しMRの仮定を検証しました。MR解析を用いて、遺伝的に早期に予測されたAFSがHIV感染リスクと関連しているかどうかを評価しました。
3. 計器変数の選択
SNP選出前に厳格な品質管理手続きが実施されました。ゲノム全体有意性閾値(P < 5 × 10⁻8)でAFSに有意に関連するSNPは、TwoSampleMRパッケージ内のextract_instruments()関数を用いて、連結不平衡閾値をr2 < 0.001、凝集距離を10,000 kb16>で抽出しました。選択されたすべてのSNPに対してF統計量を計算し、F<10の弱い計測変数17を除外しました。
F統計量は次のように計算されました。
ここで:
これらの式では、Nは選択したデータセットのサンプルサイズ、kはMR解析に使用されるSNPの数、AFSに対するSNP効果推定β、SDはβの標準偏差、MAFはマイナーアレル頻度を表します。すべての事前定めされた基準を満たすSNPはMR解析の最終計器変数として保持されました。
4. 交絡および回文SNPの除去
選定されたすべてのSNPは調和前に交絡形質との潜在的な関連についてレビューされました。HIV関連表現型または交絡形質に関連するSNPはr2>0.80を除外した23,24。曝露およびアウトカムデータセットはharmonise_data()関数を用いて調和し、中間アレル頻度を持つ回文SNPは除去して鎖の曖昧さを防いだ。
回文SNPは、中間的な対立遺伝子頻度が0.01から0.30の範囲であるA/TまたはG/Cの対立遺伝子を含む変異体として定義されました。
5. 因果効果推定
MR解析は、反分散加重(IVW)、MR-エガー回帰、加重中央値、加重モード、シンプルモードを用いたMR解析を行い、AFSとHIV感染の関係を推定しました25。MR手法間の一貫性を評価し、因果推定の堅牢性と多面性バイアスの可能性を評価しました。IVWは、SNP特異的なWald比率をメタアナリシスで組み合わせたため、主要な解析手法として用いられました。
因果効果の推定値はオッズ比(OR)、ベータ係数(β)、および95%信頼区間(CI)として報告されました。その後、異質性と感度解析が行われました。コクランのQ統計量はmr_heterogeneity()関数を用いて計算され、リーブワンアウト分析はmr_leaveoneout()関数を用いて個々のSNPが因果推定値に与える影響を明らかにしました26,27。
MR-Egger切断テストはmr_pleiotropy_test()関数を用いて実施され、MR-PRESSOのグローバルテストは水平多面性の評価と外れ値SNPの特定に用いられた。MR-PRESSO手順28を用いて外れ値除去後に修正推定値が生成された。
6. 統計分析
すべての統計解析はRソフトウェア(バージョン4.1.0、TwoSampleMR、LDlinkR、devtools、MR-PRESSOパッケージを用いて、SNP抽出、連結不平衡凝集、調和、メンデルランダム化解析、感度テストに用いられています。分析ワークフローのサポートにはFinnGen(RRIDは利用できません)、MR-PRESSO(RRIDは利用できません)、LDlinkR(RRIDは利用できません)が使用されました。すべての統計検定は両側検定で、統計的有意は P <0.05と定義されました。
統計的パワーは、サンプルサイズおよび計測変数効果推定に基づくウェブベースのmRnd計算機を用いて推定されました。最終的な解析出力には、OR推定値、95%信頼区間、異質性統計、多面性評価、感度分析が含まれ、これらを総合的に解釈して、遺伝的に予測されたAFSとHIV感染リスクの関連の堅牢性と一貫性を評価しました。すべての解析は、RソフトウェアのTwoSampleMR、LDlinkR、devtools、MR-PRESSOパッケージの確立された関数を使用して実施されました。本研究のためにカスタム解析スクリプトは作成されていません。