Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.

Artykuł badawczy

Przyczynowe skutki makroskładników i mikroskładników w diecie na krótkowzroczność i inne poważne zaburzenia oka: badanie randomizacji metodą Mendla

134 wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/70258

⸱

26 maja 2026

 , 
1School of Stomatology and Optometry, Hubei University of Science and Technology

W tym artykule

Podsumowanie

Protokół ten opisuje metodę badania przyczynowych skutków składników odżywczych na choroby oczu za pomocą analizy randomizacji Mendla. Takie podejście umożliwia identyfikację potencjalnych czynników ryzyka żywieniowego i ochronnych dla poważnych chorób oczu.

Streszczenie

Krótkowzroczność i inne poważne schorzenia oka, takie jak zaćma, jaskra czy zwyrodnienie plamki żółtej związane z wiekiem (AMD), budzą rosnące zagrożenia dla zdrowia publicznego na całym świecie. Chociaż uważa się, że odżywianie wpływa na rozwój i degenerację oczu, dowody przyczynowe pozostają ograniczone. Przeprowadzono dwupróbową analizę randomizacji Mendelowskiej (MR) na podstawie danych podsumowujących z szeroko zakrojonego badania genomowego (GWAS), aby ocenić przyczynowe skutki spożycia makroskładników i mikroskładników w diecie na ryzyko krótkowzroczności i innych chorób oka. Metoda odwrotnej wariancji ważona (IVW) była podstawową analizą, wspieraną przez ważoną medianę, MR-Egger oraz MR-PRESSO do testów czułości. Aby uwzględnić wiele porównań, zastosowano korekcję fałszywego wskaźnika wykrywania (FDR). Po dostosowaniu FDR, wyższe genetycznie przewidywane poziomy witaminy C pozostały istotnie powiązane ze zwiększonym ryzykiem AMD (iloraz szans [OR] = 1,324, 95% przedział ufności [CI]: 1,133–1,546). Zaobserwowano kilka dodatkowych powiązań przy nominalnych poziomach istotności (P < 0,05), w tym wyższe względne spożycie tłuszczów w diecie przy zwiększonym ryzyku krótkowzroczności (OR = 1,033, 95% CI: 1,003–1,063), spożycie cukru przy zmniejszonym ryzyku zaćmy (OR = 0,746, 95% CI: 0,561–0,993), żelazo o niższym ryzyku krótkowzroczności (OR = 0,995, 95% CI: 0,991–0,999), witaminę D ze zwiększonym ryzykiem zaćmy (OR = 1,256, 95% CI: 1,062–1,487), kwasu foliowego o zmniejszonym ryzyku zaćmy (OR = 0,843, 95% CI: 0,724–0,981) oraz fosforu o zmniejszonym ryzyku jaskry (OR = 0,727, 95% CI: 0,554–0,953). Nie zaobserwowano dowodów na poziomą plejotropię ani heterogeniczność. Te wyniki sugerują potencjalną przyczynową rolę niektórych składników odżywczych w ryzyku chorób oka, choć większość skojarzeń nie pozostała istotna po wielokrotnych korektach testów i należy je interpretować ostrożnie. Potrzebne są dalsze badania, aby potwierdzić te ustalenia i zbadać leżące u podstaw mechanizmy biologiczne.

Wprowadzenie

Uszkodzenie wzroku spowodowane zaburzeniami oczu stanowi rosnące globalne wyzwanie zdrowia publicznego, z istotnymi implikacjami społeczno-ekonomicznymi i jakości życia 1,2,3. Wśród tych schorzeń wada refrakcyjna stała się główną przyczyną utraty wzroku, szczególnie w Azji Wschodniej i Południowo-Wschodniej, gdzie jego częstość występowania wśród młodych dorosłych sięga 80–90%, a wysoka krótkowzroczność dotyka nawet 20% populacji. Nowsze dowody epidemiologiczne sugerują, że rozpowszechnienie krótkowzroczności nadal rośnie na całym świecie, a nowsze badania podkreślają wpływ współczesnych zmian stylu życia, zwłaszcza zwiększonej ekspozycji na ekrany cyfrowe i ograniczenia aktywności na świeżym powietrzu,w tym trendzie. Prognozy szacują, że do 2050 roku niemal połowa światowej populacji może być krótkowzroczna, a około 10% doświadcza wysokiej krótkowzroczności i związanych z nią powikłań zagrażających wzroku. Poza krótkowzrocznością, inne poważne schorzenia oka, takie jak zwyrodnienie plamki żółtej związane z wiekiem (AMD), zaćma i jaskra, również znacząco przyczyniają się do globalnej utraty wzroku 6,7,8. Biorąc pod uwagę brak uniwersalnie skutecznych interwencji mających na celu zatrzymanie postępu utraty wzroku, identyfikacja modyfikowalnych czynników środowiskowych i stylu życia jest kluczowa dla opracowania skutecznych strategii profilaktycznych.

Te schorzenia łączą złożone etiologie, obejmujące zarówno predyspozycje genetyczne, jak i narażenie środowiskowe. Pojawiające się dowody sugerują, że odżywianie może odgrywać kluczową rolę w rozwoju oczu, metabolizmie siatkówki, modulacji stresu oksydacyjnego oraz utrzymaniu integralności strukturalnej w różnych tkankach ocznych 9,10,11. Kilka mikroskładników, w tym witamina A, witamina D, cynk i żelazo, zostało zaangażowanych w utrzymanie zdrowia oczu poprzez wspieranie funkcji fotoreceptorów, regulacji naczyń oraz obrony antyoksydacyjnej 12,13,14,15. Na przykład sugeruje się, że witamina D wpływa na wzrost oczu i szlaki zapalne, żelazo odgrywa kluczową rolę w metabolizmie siatkówki i regulacji stresu oksydacyjnego, a cynk uczestniczy w obronie antyoksydacyjnej i funkcji nabłonka pigmentowego siatkówki. Ponadto makroskładniki diety, takie jak tłuszcze i węglowodany, mogą wpływać na zdrowie oczu poprzez ogólnoustrojowe szlaki metaboliczne (metabolismus), w tym metabolizm lipidów, sygnalizację insuliny oraz reakcje zapalne16,17. Jednak większość wcześniejszych badań tych składników odżywczych opierała się na wzorcach obserwacyjnych, które są podatne na zakłócenia i odwrotną przyczynowość, co utrudnia określenie, czy te powiązania są przyczynowe.

Jednak wyniki badań obserwacyjnych badających związek między spożyciem diety a chorobami oczu były niespójne – niektóre zgłaszały istotne powiązania, a inne uzyskały wyniki zerowe 17,18,19. Te rozbieżności prawdopodobnie odzwierciedlają ograniczenia takie jak małe próby, resztkowe zakłócenia, błędy przypominające się w ocenach dietetycznych oraz możliwość odwrotnej przyczynowości. Aby uzupełnić te luki, randomizacja mendelowska (MR) oferuje potężne narzędzie epidemiologiczne, wykorzystując warianty genetyczne jako zmienne instrumentalne do wnioskowania przyczynowości między ekspozycją a wynikami20. Ponieważ warianty genetyczne są losowo rozmieszczone w momencie poczęcia i w dużej mierze nie są wpływane przez czynniki środowiskowe czy behawioralne, MR zmniejsza błędy i pozwala na bardziej wiarygodne wnioskowanie przyczynowe niż tradycyjne wzory obserwacyjne21. Najnowsze szeroko zakrojone badania asocjacyjne całego genomu (GWAS) zidentyfikowały instrumenty genetyczne dla szerokiego zakresu makroskładników i mikroskładników dietetycznych22,23, a także dla fenotypów oka, w tym krótkowzroczności, AMD, zaćmy i jaskry, umożliwiając kompleksową ocenę opartą na MR relacji między dietą a zaburzeniami oka.

Dlatego głównym celem tego badania była systematyczna ocena potencjalnych skutków przyczynowych spożycia makroskładników i mikroskładników w diecie na ryzyko poważnych chorób oka przy użyciu dwupróbowego modelu randomizacji Mendelowskiej. Konkretnie badanie dotyczyło, czy genetycznie przewidywane poziomy makroskładników w diecie (takich jak tłuszcze i węglowodany) oraz mikroskładników (w tym witamin i minerałów) są powiązane z ryzykiem krótkowzroczności, zaćmy, jaskry oraz zwyrodnienia plamki żółtej związanej z wiekiem (AMD). Wyniki dostarczają nowych dowodów, które mogą pomóc w przyszłych zaleceniach dietetycznych i strategiach profilaktycznych ukierunkowanych na zdrowie oczu.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

Analizy randomizacji mendelowskiej (MR) wykorzystały dane z publicznie dostępnego GWAS (https://gwas.mrcieu.ac.uk/), który uzyskał już niezbędne etyczne i świadome zgody podczas początkowego zbierania danych. W konsekwencji nie wymagano dalszej zgody etycznej ani świadomej na badanie. Oprogramowanie i używane bazy danych są wymienione w Tabeli Materiałów.

1. Dane ekspozycji

GWAS pozyskano podsumowanie danych o względnym spożyciu makroskładników w diecie, takich jak tłuszcze, białko, węglowodany i cukier, od ponad 235 000 osób pochodzenia europejskiego23. Spożycie diety z poprzedniego dnia (UKB) lub zwyczajowe (wszystkie pozostałe kohorty) zostało zarejestrowane za pomocą kompleksowych kwestionariuszy produktów spożywczych. Względne spożycie każdego makroskładnika było skorygowane przez całkowity pobór energii, co pozwalało na efekty nieliniowe. Po rygorystycznych procedurach kontroli jakości, ostateczna suma próbki wynosi 235 391 dla cukru oraz 268 922 dla tłuszczów, białek i węglowodanów23. Podstawowe cechy uczestników uwzględnionych w GWAS dotyczącego względnego spożycia makroskładników w diecie zostały podsumowane w Tabeli 1.

Dane genetyczne dotyczące asocjacji mikroelementów pochodzą z kompleksowego przeglądu istniejącej literatury oraz dostępności solidnych GWAS w populacjach europejskich. Krótko mówiąc, podsumowanie GWAS uwzględniono dla siedmiu istotnych minerałów: wapnia w surowicy, miedzi, żelaza, magnezu, fosforu, selenu (mierzonego we krwi lub próbkach paznokci) oraz cynku 24,25,26,27,28,29,30,31, a także siedem witamin, w tym 25-hydroksywitaminę D, witaminę A1 (retinol), witaminę B6, witaminę B9 (kwas foliowy), witaminę B12, witaminę C oraz witaminę E 32,33,34,35,36,37. Podstawowe cechy uczestników uwzględnionych w GWAS mikroskładników są podsumowane w Tabeli 1.

2. Dane dotyczące wyników

Dane dotyczące wyników pochodzą z projektu IEU GWAS (https://gwas.mrcieu.ac.uk/), opracowanego w MRC Integrative Epidemiology Unit na Uniwersytecie w Bristolu. Konkretnie, krótkowzroczność została zbadana jako wynik na podstawie danych ze źródła: UKB-B-6353 (n = 460 536), zaćmy ze źródła: ebi-a-GCST90018814 (n = 491 877), jaskry ze źródła: ebi-a-GCST90013865 (n = 406 927) oraz wczesnej zwyrodnienia plamki związanej z wiekiem ze źródła: ebi-a-GCST010723 (n = 105 248). Podstawowe cechy uczestników uwzględnionych w GWAS krótkowzroczności i innych poważnych zaburzeń oczu są podsumowane w Tabeli 2. Definicje fenotypów chorób oka opierały się na oryginalnych zbiorach danych GWAS. Krótkowzroczność (ukb-b-6353) została wyprowadzona z UK Biobank i zdefiniowana na podstawie samozgłoszonego używania okularów lub soczewek kontaktowych, głównie do dalekowidzenia (krótkowzroczność). Wyniki dotyczące zaćmy i jaskry uzyskano na podstawie dużych meta-analiz GWAS opartych na klinicznie zdiagnozowanych przypadkach zidentyfikowanych na podstawie dokumentacji medycznej lub statystyk epizodów szpitalnych. Wczesne zwyrodnienie plamki żółtej związane z wiekiem (AMD) zostało zdefiniowane zgodnie ze standaryzowanymi kryteriami diagnostycznymi wykorzystanymi w oryginalnych badaniach konsorcjum GWAS. Różnice w definicjach fenotypów między badaniami mogą wprowadzać pewną heterogeniczność i powinny być brane pod uwagę przy interpretacji wyników.

3. Selekcja zmiennych instrumentalnych

Polimorfizmy pojedynczych nukleotydów (SNP) związane z ekspozycjami o istotności ogólnogenomowej (P < 5 × 10⁻8) zostały wybrane jako zmienne instrumentalne. Niezależne SNP zostały wybrane jako zmienne instrumentalne z progiem r2 < 0,001, na podstawie ich odległości w zakresie 10 000 kb w danych europejskich 1000G, używając pakietu "TwoSampleMR" R. Siła wybranych instrumentów została oceniona na podstawie statystyki F38. Statystyka F większa niż 10 jest zazwyczaj uznawana za wskaźnik silnych zmiennych instrumentalnych39. Wszystkie analizy zostały zharmonizowane, aby zapewnić zgodność alleli efektów między zestawami danych ekspozycji a wyników.

4. Estymacje randomizacji Mendla

Aby oszacować związek przyczynowy między makroskładnikami i mikroskładnikami w diecie a krótkowzrocznością i innymi poważnymi zaburzeniami oka, zastosowano pakiet R "TwoSampleMR" do analizy MR. Warianty genetyczne związane z każdym z makroskładników i mikroelementów diety były wykorzystywane jako zmienne instrumentalne do badania ich związku przyczynowego z krótkowzrocznością i innymi poważnymi zaburzeniami oka. Analiza MR opiera się na trzech kluczowych założeniach: (1) założeniu relewancji, gdzie warianty genetyczne są silnie powiązane z ekspozycją; (2) założenie niezależności, według którego warianty są niezależne od czynników zakłócających; oraz (3) założenie ograniczenia wyłączenia, zgodnie z którym warianty wpływają na wynik wyłącznie poprzez ekspozycję będącą przedmiotem zainteresowania. Zastosowano wiele metod MR, w tym odwrotną wariancję ważoną (IVW), medianę ważoną, tryb ważony oraz MR-Egger, przy czym IVW było głównym podejściem oraz innymi metodami oceniającymi odporność wyników. Metoda IVW zapewnia najdokładniejsze oszacowanie przyczynowe, gdy wszystkie zmienne instrumentalne są ważne lub gdy pozioma plejotropia jest zrównoważona pomiędzy wariantami. Ważony medianowy estymator może generować spójne szacunki nawet jeśli do 50% instrumentów genetycznych jest nieprawidłowych. Metoda regresji MR-Egger pozwala na wykrywanie kierunkowej plejotropii poprzez oszacowanie wyrazu przecięjącego, który odzwierciedla średni efekt plejotropowy na różne warianty genetyczne. Początkowo oszacowania przyczynowe obliczano na podstawie modeli IVW o stałym efektie, a modele IVW z efektem losowym stosowano przy wykryciu istotnej heterogeniczności (s. < 0,05). Aby uwzględnić wiele porównań między różnymi ekspozycjami i wynikami, zastosowano korekcję fałszywego wskaźnika wykrywania (FDR) metodą Benjamini–Hochberga. Istotność statystyczna została zdefiniowana jako P skorygowana o FDR < 0,05, natomiast P < 0,05 uznano za nominalnie istotne. Wszystkie analizy zostały przeprowadzone w języku R (wersja 4.1.2). Aby wyjaśnić ramy analityczne, schematyczne przedstawienie projektu MR i założeń pokazano na Rysunku 1.

5. Analizy heterogeniczności i wrażliwości

Aby ocenić wiarygodność wyników MR, przeprowadzono testy heterogeniczności mające na celu wykrycie potencjalnych niespójności między zmiennymi instrumentalnymi. Heterogeniczność oceniono za pomocą statystyki Cochran Q, gdzie wartość P < 0,05 wskazywała na istotną heterogeniczność40. Analizę wrażliwości przeprowadzono również w celu oceny potencjalnej plejotropii, gdzie warianty genetyczne mogą wpływać na wynik za pomocą szlaków biologicznych innych niż narażenie. Kierunkowa plejotropia została oceniona za pomocą testu regresji MR-Egger41. Ponadto zastosowano metodę Mendelowskiej Randomizacji Pleiotropii RESidual Sum and Outlier (MR-PRESSO) do identyfikacji i usunięcia potencjalnych plejotropowych odstających (p < 0,05) oraz do uzyskania skorygowanych estymacji przyczynowych, gdy było to konieczne41.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

Istotne skutki przyczynowe spożycia makroskładników i mikroskładników w diecie na krótkowzroczność i inne poważne zaburzenia oka, zidentyfikowane metodą IVW, są podsumowane w Tabeli 3 i przedstawione na Rysunku 2. Aby uwzględnić wiele porównań między różnymi ekspozycjami i wynikami, zastosowano korektę FDR. Po dostosowaniu FDR jedynie statystycznie istotne pozostało powiązanie między genetycznie przewidywanymi poziomami witaminy C a zwiększonym ryzykiem wczesnego AMD (OR = 1...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

W niniejszym badaniu systematycznie oceniono potencjalne skutki przyczynowe spożycia makroskładników i mikroskładników w diecie na ryzyko krótkowzroczności i innych poważnych chorób oka, w tym zaćmy, jaskry i AMD. Po skorygowaniu wielu porównań metodą fałszywego wskaźnika wykrywania (FDR), jedynie statystycznie istotne pozostało powiązanie między genetycznie przewidywanymi poziomami witaminy C a zwiększonym ryzykiem AMD. Zaobserwowano kilka dodatkowych powiązań o nominalnych poziomach istotności, w tym wyższe spożycie tł...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

Autorzy deklarują, że nie mają ze sobą rywalizujących interesów.

Podziękowania

Badanie to zostało wsparte przez Specjalny Fundusz Badań Naukowych Wydziału Cech Twarzy Uniwersytetu Nauki i Technologii w Hubei (nr 2020XZ43) oraz Projekt Badawczy Uniwersytetu Nauki i Technologii w Hubei (nr 2023XY052).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Baza danych IEU GWASJednostka Integracyjnej Epidemiologii MRC, Uniwersytet w Bristoluwww.gwas.mrcieu.ac.ukŹródło statystyk podsumowujących GWAS
Pakiet MR-PRESSO RGitHub (deweloperzy MR-PRESSO)www.github.com/rondolab/MR-PRESSOWykorzystywane do wykrywania plejotropii i wartości odstających
Oprogramowanie R (wersja 4.1.2)Fundacja Rwww.r-project.orgWykorzystywane we wszystkich analizach statystycznych i randomizacji mendelowskiej
Pakiet TwoSampleMR RJednostka Integracyjnej Epidemiologii MRCwww.mrcieu.github.io/TwoSampleMRWykorzystywane do analizy randomizacji Mendla

Bibliografia

  1. Bourne, R. R., et al. Causes of vision loss worldwide, 1990-2010: A systematic analysis. Lancet Glob Health. 1 (6), e339-e349 (2013).
  2. Sherief, S. T., Muhe, L. M., Mekasha, A., Demtse, A., Ali, A. Prevalence and causes of ocular disorders and visual impairment among preterm children in Ethiopia. BMJ Paediatr Open. 8 (1), e002317(2024).
  3. Xu, T., et al. Prevalence and causes of vision loss in China from 1990 to 2019: Findings from the global burden of disease study 2019. Lancet Public Health. 5 (12), e682-e691 (2020).
  4. Holden, B. A., et al. Global prevalence of myopia and high myopia and temporal trends from 2000 through 2050. Ophthalmology. 123 (5), 1036-1042 (2016).
  5. Zhu, Z., et al. Interventions recommended for myopia prevention and control among children and adolescents in China: A systematic review. Br J Ophthalmol. 107 (2), 160-166 (2023).
  6. Cicinelli, M. V., Buchan, J. C., Nicholson, M., Varadaraj, V., Khanna, R. C. Cataracts. Lancet. 401 (10374), 377-389 (2023).
  7. Fleckenstein, M., et al. Age-related macular degeneration. Nat Rev Dis Primers. 7 (1), 31(2021).
  8. Jayaram, H., Kolko, M., Friedman, D. S., Gazzard, G. Glaucoma: Now and beyond. Lancet. 402 (10414), 1788-1801 (2023).
  9. Braakhuis, A. J., Donaldson, C. I., Lim, J. C., Donaldson, P. J. Nutritional strategies to prevent lens cataract: Current status and future strategies. Nutrients. 11 (5), 1186(2019).
  10. Edwards, G., Olson, C. G., Euritt, C. P., Koulen, P. Molecular mechanisms underlying the therapeutic role of vitamin E in age-related macular degeneration. Front Neurosci. 16, 890021(2022).
  11. Saccà, S. C., Cutolo, C. A., Ferrari, D., Corazza, P., Traverso, C. E. The eye, oxidative damage and polyunsaturated fatty acids. Nutrients. 10 (6), 668(2018).
  12. Guo, M., et al. Inhibition of ferroptosis promotes retinal ganglion cell survival in experimental optic neuropathies. Redox Biol. 58, 102541(2022).
  13. Reins, R. Y., McDermott, A. M. Vitamin D: Implications for ocular disease and therapeutic potential. Exp Eye Res. 134, 101-110 (2015).
  14. Ripps, H., Chappell, R. L. Review: Zinc's functional significance in the vertebrate retina. Mol Vis. 20, 1067-1074 (2014).
  15. Thirunavukarasu, A. J., Ross, A. C., Gilbert, R. M. Vitamin A, systemic T-cells, and the eye: Focus on degenerative retinal disease. Front Nutr. 9, 914457(2022).
  16. Cheong, K. X., et al. Diet and myopic macular degeneration in the Aier-Seri High Myopia Adult Cohort Study. Acta Ophthalmol. , (2025).
  17. Massoudi, S., et al. The association between macronutrients intake and myopia risk: A systematic review and meta-analysis. BMC Ophthalmology. 24 (1), 472(2024).
  18. Clarkson-Townsend, D. A., et al. Impacts of high fat diet on ocular outcomes in rodent models of visual disease. Exp Eye Res. 204, 108440(2021).
  19. Mrugacz, M., Pieńczykowska, K., Bryl, A. The role of vitamin D3 in ocular diseases. Nutrients. 16 (12), 1878(2024).
  20. Burgess, S., Timpson, N. J., Ebrahim, S., Davey Smith, G. Mendelian randomization: Where are we now and where are we going? Int J Epidemiol. 44 (2), 379-388 (2015).
  21. Sanderson, E., et al. Mendelian randomization. Nat Rev Method Prim. 2 (1), 6(2022).
  22. Kim, J. Y., et al. An atlas of associations between 14 micronutrients and 22 cancer outcomes: Mendelian randomization analyses. BMC Med. 21 (1), 316(2023).
  23. Meddens, S. F. W., et al. Genomic analysis of diet composition finds novel loci and associations with health and lifestyle. Molecular Psychiatry. 26 (6), 2056-2069 (2021).
  24. O'seaghdha, C. M., et al. Meta-analysis of genome-wide association studies identifies six new loci for serum calcium concentrations. PLoS Genet. 9 (9), e1003796(2013).
  25. Meyer, T. E., et al. Genome-wide association studies of serum magnesium, potassium, and sodium concentrations identify six loci influencing serum magnesium levels. PLoS Genet. 6 (8), e1001045(2010).
  26. Kestenbaum, B., et al. Common genetic variants associate with serum phosphorus concentration. J Am Soc Nephrol. 21 (7), 1223-1232 (2010).
  27. Gill, D., et al. Associations of genetically determined iron status across the phenome: A mendelian randomization study. PLoS Med. 16 (6), e1002833(2019).
  28. Evans, D. M., et al. Genome-wide association study identifies loci affecting blood copper, selenium and zinc. Hum Mol Genet. 22 (19), 3998-4006 (2013).
  29. Dashti, H. S., et al. Meta-analysis of genome-wide association studies for circulating phylloquinone concentrations. Am J Clin Nutr. 100 (6), 1462-1469 (2014).
  30. Cornelis, M. C., et al. Genome-wide association study of selenium concentrations. Hum Mol Genet. 24 (5), 1469-1477 (2015).
  31. Benyamin, B., et al. Novel loci affecting iron homeostasis and their effects in individuals at risk for hemochromatosis. Nat Commun. 5, 4926(2014).
  32. Zheng, J. S., et al. Plasma vitamin C and type 2 diabetes: Genome-wide association study and mendelian randomization analysis in European populations. Diabetes Care. 44 (1), 98-106 (2021).
  33. Mondul, A. M., et al. Genome-wide association study of circulating retinol levels. Hum Mol Genet. 20 (23), 4724-4731 (2011).
  34. Major, J. M., et al. Genome-wide association study identifies common variants associated with circulating vitamin E levels. Hum Mol Genet. 20 (19), 3876-3883 (2011).
  35. Jiang, X., et al. Genome-wide association study in 79,366 European-ancestry individuals informs the genetic architecture of 25-hydroxyvitamin D levels. Nat Commun. 9 (1), 260(2018).
  36. Hazra, A., et al. Genome-wide significant predictors of metabolites in the one-carbon metabolism pathway. Hum Mol Genet. 18 (23), 4677-4687 (2009).
  37. Grarup, N., et al. Genetic architecture of vitamin B12 and folate levels uncovered applying deeply sequenced large datasets. PLoS Genet. 9 (6), e1003530(2013).
  38. Pierce, B. L., Ahsan, H., Vanderweele, T. J. Power and instrument strength requirements for Mendelian randomization studies using multiple genetic variants. Int J Epidemiol. 40 (3), 740-752 (2011).
  39. Brion, M. J., Shakhbazov, K., Visscher, P. M. Calculating statistical power in Mendelian randomization studies. Int J Epidemiol. 42 (5), 1497-1501 (2013).
  40. Greco, M. F., Minelli, C., Sheehan, N. A., Thompson, J. R. Detecting pleiotropy in Mendelian randomization studies with summary data and a continuous outcome. Stat Med. 34 (21), 2926-2940 (2015).
  41. Verbanck, M., Chen, C. Y., Neale, B., Do, R. Detection of widespread horizontal pleiotropy in causal relationships inferred from Mendelian randomization between complex traits and diseases. Nat Genet. 50 (5), 693-698 (2018).
  42. Age-Related Eye Disease Study Research Group. A randomized, placebo-controlled, clinical trial of high-dose supplementation with vitamins C and E, beta carotene, and zinc for age-related macular degeneration and vision loss: Areds report no. 8. Arch Ophthalmol. 119 (10), 1417-1436 (2001).
  43. Age-Related Eye Disease Study Research Group. Lutein + zeaxanthin and omega-3 fatty acids for age-related macular degeneration: The age-related eye disease study 2 (AREDS2) randomized clinical trial. Jama. 309 (19), 2005-2015 (2013).
  44. Caesar, R., Tremaroli, V., Kovatcheva-Datchary, P., Cani, P. D., Bäckhed, F. Crosstalk between gut microbiota and dietary lipids aggravates wat inflammation through TLR signaling. Cell Metab. 22 (4), 658-668 (2015).
  45. Cani, P. D., et al. Metabolic endotoxemia initiates obesity and insulin resistance. Diabetes. 56 (7), 1761-1772 (2007).
  46. Luukkonen, P. K., et al. Saturated fat is more metabolically harmful for the human liver than unsaturated fat or simple sugars. Diabetes Care. 41 (8), 1732-1739 (2018).
  47. Liu, X., et al. Genetic association study between insulin pathway-related genes and high myopia in a Han Chinese population. Mol Biol Rep. 42 (1), 303-310 (2015).
  48. Galvis, V., et al. Is myopia another clinical manifestation of insulin resistance? Med Hypotheses. 90, 32-40 (2016).
  49. Lim, L. S., et al. Dietary factors, myopia, and axial dimensions in children. Ophthalmology. 117 (5), 993-997.e4 (2010).
  50. Yuan, J., et al. Inflammatory cytokines in highly myopic eyes. Sci Rep. 9 (1), 3517(2019).
  51. Kennedy, A., Martinez, K., Chuang, C. C., Lapoint, K., Mcintosh, M. Saturated fatty acid-mediated inflammation and insulin resistance in adipose tissue: Mechanisms of action and implications. J Nutr. 139 (1), 1-4 (2009).
  52. Edwards, M. H. Do variations in normal nutrition play a role in the development of myopia? Optom Vis Sci. 73 (10), 638-643 (1996).
  53. Kim, J. M., Choi, Y. J. Nutritional intake, environmental factors, and their impact on myopia prevalence in Korean children aged 5–12 years. J Health Popul Nutr. 43 (1), 14(2024).
  54. Liu, H., et al. A putative causality of vitamin D in common diseases: A mendelian randomization study. Front Nutr. 9, 938356(2022).
  55. Ye, Y., Yang, H., Wang, Y., Zhao, H. A comprehensive genetic and epidemiological association analysis of vitamin D with common diseases/traits in the UK Biobank. Genet Epidemiol. 45 (1), 24-35 (2021).
  56. Wang, C. H., Xin, Z. K. Causal association between 25-hydroxyvitamin D status and cataract development: A two-sample Mendelian randomization study. World J Clin Cases. 12 (16), 2789-2795 (2024).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Tagi

Sk adniki od ywcze w diecieryzyko kr tkowzroczno ciryzyko za myryzyko jaskryzwi zkowy zwyrodnienie plamki tejbadanie asocjacyjne w ca ym genomiewitamina Cspo ycie sk adnik w od ywczych
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki Korzystania

Zasady

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.