腰痛、股関節痛、膝痛、歩行異常の双方向関係の調査:メンデルランダム化研究

サマリー

IVW解析では、腰痛や股関節の痛みが歩行異常と関連している可能性が示唆されていますが、膝の痛みや逆関連は結論が出ていません。

要約

歩行異常は下肢の生体力学の変化や筋骨格系疾患における機能障害と関連しています。観察研究では腰痛、股関節痛、膝痛が歩行障害と関連していることはありますが、その因果関係はまだ明確ではありません。部位特異的疼痛と歩行異常の因果関係を評価するために、双方向のメンデルランダム化(MR)研究を実施しました。大規模なゲノム全関連研究からの独立した単一塩基多型を、腰痛、股関節痛、膝痛の遺伝的手法として用いられました。出典GWASで自己申告した歩行障害と定義された歩行異常は、前方MR解析の結果として、逆MR解析では曝露として用いられました。逆分散加重法(IVW)が主要な解析であり、異質性、水平多数性、堅牢性に関する感度解析によって支持されました。前方解析では、遺伝的に予測された腰痛(OR = 1.53、95% CI = 1.058–2.219、 P = 0.024)および股関節痛(OR = 1.55, 95% CI = 1.067–2.252, P = 0.021)がIVW解析における歩行異常リスク増加と関連していました。しかし、追加の4つのMR手法は統計的に有意ではありませんでしたが、推定値は概ね方向性に一貫していました。遺伝的に予測された膝痛は有意な関連性はなく(OR = 2.15、95% CI = 0.234–19.789、 P = 0.498)、広範な信頼区間に大きな不確実性が反映されていました。逆MR解析では、歩行異常に対する遺伝的リスクが腰痛、股関節痛、膝痛のリスクを高める証拠は見つかりませんでしたが、歩行異常SNPは4例のみが利用可能でした。顕著な異質性や水平多面性は検出されなかった。全体として、本研究は腰痛や股関節痛が歩行異常と関連している可能性を示す限定的なIVWに基づく遺伝的証拠を提供しています。発見は慎重に解釈し、より詳細な表現型を持つ大規模なGWASデータセットを用いて検証されるべきです。

概要

歩行異常は運動障害や感覚障害に起因することがあり、その臨床的特徴は基礎病変の位置や性質に依存します。特定の異常な歩行パターンは、特定の疾患の重要な診断手がかりとなる可能性があります。特に筋骨格系の障害では、歩行異常が特徴的な生体力学的特徴を伴うことが多く、痛み、関節機能障害、可動性の低下と密接に関連しています^1,2,3。研究によれば、長期的な歩行異常が変形性関節症患者の症状を悪化させることが示^{されています。}さらに、持続的な異常歩行は運動関節の不安定性を増大させ、関節負荷を変化させる可能性があります。異常な関節活動は関節損傷をさらに悪化させ、痛みを引き起こし、徐々に筋肉萎縮を促進し、より顕著な筋力低下につながる可能性があります。これらの要因が相互作用して悪循環を形成し、筋骨格系障害患者の痛みの進行性悪化や機能障害に寄与する^{ことがあります5.}したがって、部位特異的な筋骨格系の痛みと歩行異常の関連の方向性と潜在的な因果関係を明らかにすることは、観察的な痛みと歩行関係の解釈や、歩行機能障害やリハビリテーションに関する将来の研究に役立つ可能性があります。

しかし、腰痛、股関節痛、膝痛などの部位特異的な痛みと歩行能力障害を結びつける観察的証拠が蓄積されているにもかかわらず、従来の観察研究は交絡誤差、測定誤差、逆因果関係に脆弱であり、これらの関連の方向性や因果関係を特定するのが困難です。さらに、痛みと歩行の関係は、末梢から受け取る侵害受容情報の中枢神経系の適応や調節を伴う可能性があり、観察された痛みと歩行の関連の解釈をさらに複雑にします。メンデルランダム化(MR)は、観察研究の主要な限界を克服するために設計された疫学的アプローチであり、因果推論研究に広く応用されています。MRは独立した単一塩基多型(SNP)をツール変数として用い、曝露とアウトカム間の潜在的な因果関係を推定します^。6.例えば、個人に腰痛を発症させるのではなく、MRは大規模なゲノムワイド関連研究(GWAS)データセットにおいて、遺伝的リスクが歩行関連アウトカムと関連しているかどうかを調べることができます。遺伝的変異は受精時、つまり胚形成時にランダムに割り当てられるため、MRは年齢、体格指数、身体活動、併存する筋骨格系疾患などの交絡因子によるバイアスを軽減できます。このアプローチは、十分なパワーのあるGWASデータと有効な遺伝学機器が利用可能であれば、集団レベルの因果関係を探るのに適しています。しかし、本研究で用いられた表現型は広範な自己申告のGWAS特性であり、痛みの重症度、症状の持続期間、臨床医が確認した診断、客観的な歩行パラメータを完全に捉えきれない可能性があります。受精時の遺伝的変異のランダム配分を活用することで、MRは交絡因子によるバイアスを効果的に軽減し、因果関係を逆戻し、より妥当な因果証拠を生み出すことができます。

本研究の目的は、自己申告の腰痛、股関節痛、膝痛に関するGWASの要約データと、IEUオープンGWASデータベースの歩行異常に関するGWASデータを用いて双方向MR解析を行うことでした。本研究では、痛みの表現型は広範な自己申告部位特異的疼痛特性を示し、歩行異常は臨床医による診断、検査室で測定された歩行パラメータ、標準化された機能スコアではなく、自己申告の歩行困難を表していました。この双方向設計は、GIWASの要集合統計を用いて、部位特異的な筋骨格系疼痛と歩行異常の潜在的な因果関係の方向性を評価することを目的と^{しました。}

プロトコル

本研究はIEU OpenGWASデータベースおよびGWASカタログからの公開されているゲノムワイド関連研究(GWAS)の概要レベルデータを用いました。個人レベルの参加者データへのアクセスは行われず、新たな人間参加者の募集も行われませんでした。元の寄与GWAS研究では倫理的承認と書面によるインフォームドコンセントが取得されていました。したがって、公開されている要表統計の現在の二次分析に対して追加の機関審査委員会の承認は必要ありませんでした。

研究原理と設計

MR研究の基本的なステップには、GWASの概要データの取得、SNPのスクリーニングと評価、統計分析の実施、品質管理措置の実施が含まれます。 図1に示されているように、MR解析の精度は3つの重要な前提の満たしに基づいています。(1) 関連性仮定:IVは曝露表現型、すなわち腰痛、股関節痛、^{膝痛に関連して}いる必要があります。(2) 独立性仮定:IVは「曝露-結果」に影響を与える交絡因子とは無関係である;(3) 排他性仮定:IVは他の^{経路を通じて}は影響せず、曝露によってのみ結果に影響を与えること9.曝露因子と結果変数は各解析で入れ替わり、両者の間に逆因果関係が存在するかどうかを判断します。

再現性を高めるために、局所的なGWASの要約統計インポート、SNP抽出、LD凝集、アウトカムSNP抽出、対立遺伝子調和、MR解析、感度解析、診断プロット、出力保存に用いられる完全な計算ワークフローが補足コード1として提供されています。本文は主要なプロトコルステップを説明し、 補足ファイル1 は対応するコマンドレベルおよび関数レベルのR実装を提供します。

データソース

腰痛、股関節痛、膝の痛みに関するデータはIEU openGWASデータベースから取得されており、ウェブサイトは https://gwas.mrcieu.ac.uk/ です。これらの条件を定義するために用いられる具体的な質問は 補足ファイル2で確認できます。腰痛、股関節痛、膝痛は、元のGWASデータセットにおける自己申告の部位特異的疼痛項目に基づいて定義されました。腰痛データセットのGWAS ID番号はebi-a-GCST90018797で、サンプルサイズは468269で、22,413人の腰痛患者と445,856人の対照群を含み、合計SNP数は24174741です。股関節痛データセットのGWAS ID番号はebi-a-GCST90013968で、サンプルサイズは407746、総SNPカウントは11039206です。膝痛データセットのGWAS ID番号はukb-b-16254で、サンプルサイズは461857で、膝痛を持つ98,704人の患者と363153人の対照群、合計SNP数は9851867です。歩行異常に関するGWASデータもIEUのopenGWASデータベースから取得しており、歩行異常データセットのGWAS ID番号はfinn-b-R18 _ABNORMALITI_GAIT_MOBILで、サンプルサイズは210717、歩行異常の症例は1348件、対照群は209369、合計で1638044件のSNP遺伝子座が特定されました。詳細は 表1に示されています。

再現可能なデータ取得のためには、研究者はIEU OpenGWASデータベース内の上記の各GWAS IDを検索し、利用可能な場合は対応するGWAS要約統計ファイルをダウンロードし、ローカルテキストまたはカンマ分離ファイルとして保存してからRにインポートする必要があります。本研究で用いられた計算ワークフローでは、ローカルのGWAS要約統計ファイルをread.table()またはread.csv()を用いてRにインポートしました。ローカルファイルベースのワークフローを採用し、同じダウンロードしたGWASの要約統計ファイルを固定列マッピングと同一の解析コマンドで繰り返し処理できるようにしました。ローカルファイルのインポートおよび処理に関する正確なRコマンドは 補足ファイル1に記載されています。

SNPの審査と参入

各曝露表現型に有意に関連するSNPは、ゲノム全体有意の閾値P/ 5<× 10⁻⁸を用いてGWASサマリーデータセットから抽出されました。この閾値で独立したSNPが3つ未満であれば、MR解析に必要な十分な遺伝機器を確保するために 、閾値をP < 5 × 10⁻⁶ に緩和しました。連鎖不平衡は、機器変数の独立性を確保するため、10,000 kbのウィンドウ内でr² < 0.001を用いて評価しました。

スクリプトレベルでは、まず曝露GWASの要約統計をRにインポートし、あらかじめ指定されたP値閾値に従ってフィルタリングしました。選ばれた露光SNPは露光ファイルとして保存され、TwoSampleMRパッケージの要件に従ってフォーマットされました。必要なカラムマッピングには、SNP識別子、効果推定値、標準誤差、効果対立遺伝子、その他の対立遺伝子、P値が含まれていました。再現可能なRワークフローでは、露光データはread_exposure_data()を使ってインポートされ、LDの凝集はclump = TRUEを設定することで実行されました。対応するRコマンド構造は以下の通りです:read_exposure_data(filename = "exposure.csv", sep = ",", snp_col = "rsids", beta_col = "beta", se_col = "sebeta", effect_allele_col = "alt", other_allele_col = "ref", pval_col = "pval", clump = TRUE).列名は実際にダウンロードされたGWASファイルに基づいて調整されました。

計器の強度はF統計量を用いて評価されました:

F = [(N − k − 1)/k] × [R²/(1 − R²)],

ここでNはサンプルサイズ、kは計器変数の数、^R2 はSNPで説明される曝露分散の割合を表します。R² は次のように計算されました。

Σ[2 × MAF × (1 − MAF) × β²/(SE² × N)],

ここでMAFはマイナーアレル周波数、βはアリル効果推定値、SEは標準誤差です。

F統計量が10>SNPは保持されました。先天性解剖学的異常や体格指数などの交絡因子に関連するSNPは、フェノスキャナーV2を用いて特定し除去しました。

アウトカムSNPは、SNP識別子に基づき、集まった曝露SNPと対応する局所アウトカムGWAS要約統計ファイルを統合して抽出しました。結果GWASが−log10(P)と報告した場合、 P 値は P = 10^(−LP)で変換されました。抽出されたアウトカムSNPはread_outcome_data()を用いてインポートされました。曝露およびアウトカムデータセットはharmonise_data()を用いて調和し、効果対立遺伝子を整列させ、MR解析に適さないSNPを除去しました。アリンドロムの対立遺伝子配向が曖昧なSNPは除外し、mr_keep = TRUEのSNPは後のMR解析でも保持した¹¹。アウトカムSNP抽出、P値変換、調和に関する詳細なスクリプトは 補足ファイル1に記載されています。

統計解析

本研究では、曝露変数とアウトカム変数間の因果効果を5つの手法(IVW法、MR-Egger回帰法、加重中央値法、加重モード法、単純^{モード法)}を用いて推定しました。IVW法はMR分析の標準的な方法とされており、すべての計器変数が有効であると仮定し、Wald比率推定値を組み合わせる原理に基づいています。異質性がある場合はランダム効果モデル、異質性がない場合は固定効果モデルが用いられます。MR-エッガー回帰法は潜在的な多重共線性を検出し、回帰¹³における切片項の存在を考慮します。加重中央値法では、計器変数の50%以上が有効なSNPであることが求められます。重み付きモード法は他の方法よりもサンプルサイズが小さく、バイアスが少なくタイプIの誤り率も低くなります。シンプルモード法では、類似した効果を持つスネルトナップ(SNP)を、推定される因果効果が類似しているかどうかに基づいてグループ化できます^。

機能レベルでは、TwoSampleMRパッケージ内のmr()関数を用いてMR解析が行われました。解析で使用された方法リストはc("mr_ivw"""mr_egger_regression""mr_weighted_median""mr_simple_mode""mr_weighted_mode"と指定されました。オッズ比および95%信頼区間はgenerate_odds_ratios()を用いて生成されました。正確なメソッドリストや出力保存コマンドを含む完全なR実装は 補足ファイル1に記載されています。

品質管理 と感度分析

MR結果の安定性と信頼性を検証するために、まずコクランQ検定を用いてSNPの異質性を評価しました。もしコクランQ検定が統計的に有意であれば、解析結果に有意な異質性があることを示しました¹⁵。次に、MR-Egger切片検定を用いて水平多面性の可能性を評価しました。統計的に有意なMR-エッガー切断は、MR解析における方向性水平多重多起性の存在を示しています。第三に、メンデル無作為化多数多因性残差和外れ値(MR-PRESSO)を用いて結果中の外れ値SNPの有無を探り、存在する場合は除外して再解析^{しました。}第四に、「リーブ・ワン・アウト」法を用いて結果の堅牢性を検証し、残りのSNPの合計効果を1つずつ除外して、個々のSNPが曝露変数とアウトカム変数の関連に与える影響を評価^{しました。}

機能レベルでは、異質性はmr_heterogeneity()、方向性多面性はmr_pleiotropy_test()、単一SNP効果はmr_singlesnp()、リーブワンアウト解析はmr_leaveoneout()を用いて評価されました。診断プロットはmr_scatter_plot()、mr_funnel_plot()、mr_leaveoneout_plot()を用いて生成されました。MR-PRESSOは利用可能な計測変数の数が十分に揃った場合に実施されました。SNPの数が不足してMR-PRESSOが実行できない場合は、記録され報告されました。MR解析および品質管理手順は、Rバージョン4.3.2およびTwoSampleMRパッケージバージョン0.5.8を用いて実施され、有意水準はα=0.05でした。完全なコマンドは 補足ファイル1に記載されています。

出力保存、品質チェック、報告

すべての中間および最終出力は再現性のために保存されました。これには、選択された曝露SNP、集め曝露機器、抽出されたアウトカムSNP、調和されたデータセット、保持されたSNPリスト、MR推定値、オッズ比、異質性結果、MR-Egger切片結果、MR-PRESSO結果、単一SNP結果、省略アウト結果、診断プロット、Rセッション情報が含まれます。報告前に、保持されたSNPはゲノム全体の有意性、LD独立性、アレル調和の有無、曖昧な回文変異、機器の強度、異質性、方向性の水平多面性、および外れ値SNPなどが検証されました。一次MR結果は、95%信頼区間とP値を持つオッズ比として報告されました。感度分析結果および診断プロットは補足表および図で報告されました。出力保存およびファイルチェックコマンドは 補足ファイル1で提供されています。

結果

本研究では、腰痛、股関節痛、膝痛を含む3つの部位特異的な筋骨格系疼痛表現型と1つの歩行異常表現型に関するGWASデータを分析しました。各曝露因子のIVに関する詳細な情報は 補足ファイル3で確認できます。

歩行異常に対する部位特異的な筋骨格系疼痛のMR解析

本研究では、連鎖不平衡および回文構造を持つSNPを除外し、交絡因子に関連するSNPを除去し、最終的に含まれたSNPをMR解析のための計道変数として解析します。すべてのSNPのF統計量は10以上(20.86–91.68)であり、弱いインストゥルメンタルバイアスの可能性が低いことを示しています。一次IVW解析では、遺伝的に予測された腰痛および股関節痛が歩行異常のリスク増加と関連していました。具体的には、IVWの推定値は腰痛(OR = 1.53、95% CI = 1.058–2.219、 P = 0.024)および股関節痛(OR ...

ディスカッション

歩行異常は下肢関節の負荷や運動戦略を変え、821+_osteoarthriticのプロセスを加速させ、生活の質を著しく損なう機能的制限に寄与する可能性があります。この臨床的関連性は、歩行機能障害と筋骨格系の痛みの相互作用にますます注目を集めています。観察研究では、部位特異的な筋骨格系の痛みが歩行障害と関連している可能性が示唆されています。例えば、65歳以上の地域住民高齢者を対象とした横断研究では、多部位の痛みが歩行速度の遅さと関連していることが報告されています(n = 176)¹⁸。しかし、ランダム化比較試験(RCT)はしばしば実現不可能であり、観察結果は交絡や逆因果関係に弱く、エビデンスに基づく痛み管理やリハビリテーションを妨げる可能性があるため、痛みと歩行の関係の方向性や因果関係の確立は依然として困難です。

最近のいくつかの研究では、MRを用いて部位特異的な筋骨格系痛のリスクや保護因子を探っています19,20,21。...

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
IEU OpenGWAS データベース	MRC統合疫学ユニット、ブリストル大学	該当なし	曝露およびアウトカム表現型に関するGWAS要約統計の出典。
MR-PRESSO R パッケージ	Marie Verbanck / R パッケージ	該当なし	水平多面性の外れ値検出および評価に用いられます。
フェノスキャナーV2	ケンブリッジ大学	V2	潜在的な交絡因子に関連するスナップナップ(SNP)を特定するためのウェブリソース。
R	R統計計算財団	バージョン 4.3.2	MR解析および品質管理に使用される統計計算環境。
TwoSampleMR R パッケージ	MRC統合疫学ユニット、ブリストル大学	バージョン 0.5.8	IVW、MR-Egger、加重中央値、加重モード、単純モードMR解析に使用されます。