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

Artykuł badawczy

Skutki przyczynowe czynników stylu życia i diety na ryzyko kamic moczowodu w genetycznym i opartym na populacji badaniu

103 wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/71190

⸱

7 lipca 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Nephrology, Children's Hospital, Zhejiang University School of Medicine, National Clinical Research Center for Children and Adolescents' Health and Diseases, 2School of public health, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, 3Department of Ultrasound, Taizhou Central Hospital, 4Division of Gastroenterology and Hepatology, NHC Key Laboratory of Digestive Diseases, Renji Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai Institute of Digestive Disease, 5Clinical Research Unit, Shanghai Ninth People's Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, 6Department of Clinical Laboratory, Zhongshan Second People's Hospital, 7Department of Nephrology, Shanghai Ninth People's Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine

* These authors contributed equally

W tym artykule

Podsumowanie

Niniejszy protokół ma na celu zastosowanie randomizacji Mendelowskiej (MR) i danych NHANES do zbadania powiązań między stylem życia, dietą a kamieniem moczowym.

Streszczenie

Badanie to oceniło, jak nawyki związane ze stylem życia i czynniki dietetyczne wpływają na ryzyko powstania kamieni moczowych poprzez integrację analizy randomizacji Mendelowskiej (MR) z danymi z Narodowego Badania Zdrowia i Żywienia (NHANES). Zmienne instrumentalne uzyskano z zestawów danych badań skojarzeń genomowych, podczas gdy wyniki dotyczące kamieni moczowych pochodzą z bazy danych FinnGen. Pierwotna analiza MR wykorzystała podejście odwrotnie zważone wariancją, a dodatkowe metody MR zweryfikowały solidność wyników. Analiza danych NHANES dodatkowo oceniła relacje między cechami stylu życia, wzorcami żywieniowymi a występowaniem kamieni nerkowych. Analiza MR wykazała, że wyższy dochód przed podatkiem jest odwrotnie związany z ryzykiem powstania kamieni moczowych. Większe spożycie świeżych owoców i herbaty, wraz ze zwiększoną ilością potasu i witaminy E, korelowało również z niższym prawdopodobieństwem powstawania kamieni. Analiza NHANES wykazała, że niedostatek snu, zaburzenia snu, depresja oraz podwyższony wskaźnik masy ciała są istotnymi czynnikami ryzyka nefrolitiazy. Ponadto pro-zapalne wzorce żywieniowe charakteryzujące się wyższymi wynikami Indeksu Zapalnego Diety zwiększały ryzyko powstania kamieni, podczas gdy przestrzeganie wzorców żywieniowych HEI-2020, DASH i aMED wykazywało skojarzenia ochronne. Te wyniki dostarczają dalszych informacji na temat modyfikowalnych czynników dietetycznych i związanych ze stylem życia, które wpływają na chorobę kamieni moczowych i mogą wspierać rozwój strategii zapobiegawczych i terapeutycznych.

Wprowadzenie

Globalna częstość występowania kamieni moczowych wzrosła, w pewnym momencie życia dotycząc ok. 10% populacji świata, przy czym wyższy wskaźnik częstości występowania obserwuje się w krajach uprzemysłowionych1,2,3. Ten stan powoduje znaczne obciążenie systemów opieki zdrowotnej ze względu na koszty związane z diagnozą, leczeniem i opieką nad nawracającymi epizodami kamieni. Ponadto kamienie moczowęchowe mogą prowadzić do poważnych powikłań, w tym kolki nerkowej, krwiomoczu, infekcjami dróg moczowych i przewlekłą chorobą nerek, co prowadzi do pogorszenia jakości życia pacjentów i zwiększa częstość występowania chorób4,5.

Mimo wysokiej częstości występowania i znacznego obciążenia zdrowotnego, patogeneza kamieni moczowęchowych pozostaje niejasna. Obecne badania zidentyfikowały różne czynniki ryzyka związane z powstawaniem kamieni moczowęchowych, w tym nawyki żywieniowe, spożycie płynów, otyłość, zaburzenia metaboliczne i predyspozycje genetyczne6,7,8,9. Podczas gdy wcześniejsze badania obserwacyjne łączyły pojedyncze zachowania życiowe lub czynniki żywieniowe z ryzykiem wystąpienia kamieni moczowęchowych, większość badała te czynniki ryzyka osobno lub bez uwzględnienia genetycznego czynnika zamętającego. W związku z tym istnieje pilna potrzeba zastosowania solidnych metodologii w celu wykrycia przyczynowych związków między tymi czynnikami ryzyka a rozwojem kamieni moczowęchowych. Randomizacja Mendelowska (MR) to podejście analityczne, które wykorzystuje warianty genetyczne jako zmienne instrumentalne do oceny przyczynowego wpływu ekspozycji na wynik, zmniejszając w ten sposób zamęcenie i odwrotną przyczynowość10. Stosując MR, badacze mogą wzmocnić wnioski przyczynowe między czynnikami ryzyka a wynikami chorobowymi, zapewniając w ten sposób jaśniejsze wglądy w etiologię choroby.

W niniejszym badaniu zastosowaliśmy podejście MR w celu zbadania przyczynowych związków między różnymi czynnikami ryzyka a ryzykiem wystąpienia kamieni moczowęchowych. Co więcej, staraliśmy się zweryfikować nasze odkrycia za pomocą danych z National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES), kompleksowego i reprezentatywnego na skalę krajową zestawu danych. Integrując epidemiologię genetyczną z tradycyjnymi danymi epidemiologicznymi, badanie to miało na celu dostarczenie bardziej zdecydowanego zrozumienia czynników przyczyniających się do powstawania kamieni moczowęchowych oraz zidentyfikowanie potencjalnych celów dla zapobiegania i interwencji. Wysunęliśmy hipotezę, że czynniki związane ze stylem życia i diety wywierają przyczynowy wpływ na ryzyko powstania kamieni moczowęchowych, tak że niezdrowe zachowania zwiększają ryzyko, podczas gdy określone pożyteczne składniki diety je zmniejszają.

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

Protokół

Protokoły badawcze dla Narodowego Badania Zdrowia i Odżywienia (NHANES) zostały zatwierdzone przez Komisję Etyczną Badań (ERB) Narodowego Centrum Statystyki Zdrowia (NCHS). Ponieważ zbiory danych NHANES są dostępne publicznie, naukowcy nie muszą szukać osobnej zgody własnych komitetów etycznych (IRB). Podsumowanie statystyk z tego genomowego badania skojarzeń (GWAS) jest również dostępne publicznie. Zgodnie z warunkami użytkowania repozytorium danych i zgoda przyznana oryginalnym badaczom, ta wtórnej analiza nie wymagała nowej zgody IRB ani dodatkowej indywidualnej zgody na udział. Każde z przyczyniające się badania GWAS zawierało szczegóły dotyczące nadzoru etycznego i procedur zgody w swojej oryginalnej publikacji. Wszystkie analizy zostały przeprowadzone zgodnie z zasadami instytucjonalnymi i zasadami Deklaracji Helsińskiej. Pełny protokół jest szczegółowo opisany na Rysunku 1.

Projekt MR

MR z dwoma próbkami jest uważany za metodę identyfikowania zależności przyczynowej między fenotypem ekspozycji a wynikiem przy użyciu instrumentów genetycznych (polimorfizmy pojedynczego nukleotydu [SNP]) jako zmiennych instrumentalnych (IV) z dostępnego publicznego zestawu danych z dużych prób badań skojarzeń genomowych (GWAS). Kompensacją typowych wad dotyczących rezydualnego wpływu niekontrolowanych czynników i odwrotnego działania w badaniach obserwacyjnych, MR z dwoma próbkami może wzmocnić zdolność do wywnioskowania przyczyny zależności ekspozycji-wyniku. Dobrze zaprojektowane badanie MR opierało się na następujących trzech założeniach: (i) założenie istotności: warianty genetyczne są powiązane z czynnikami ryzyka; (ii) założenie niezależności: warianty genetyczne są niezależne od czynników niekontrolowanych; oraz (iii) założenie wykluczenia: warianty genetyczne wpływają na wyniki tylko poprzez czynniki ryzyka11,12.

Źródło danych i wybór IV

Do tej analizy MR przeszukano publicznie dostępne bazy danych GWAS, w tym IEU openGWAS, katalog GWAS i publikowane dane GWAS na poziomie podsumowania, aby uzyskać kwalifikujące się zestawy danych do ekspozycji. Dlatego nie była potrzebna dodatkowa zgoda etyczna. Ekspozycje zostały podzielone na dwie grupy: (i) styl życia i (ii) czynniki dietetyczne. Dla każdej ekspozycji kryteria wyboru były następujące: (1) badanie GWAS przeprowadzono na osobach pochodzenia europejskiego, aby zminimalizować stratyfikację populacji; (2) wielkość próby była wystarczająco duża (ogólnie >100 000 uczestników), aby zapewnić odpowiednią moc statystyczną dla wyboru zmiennej instrumentalnej; (3) badanie GWAS dostarczyło dane na poziomie podsumowania, w tym oszacowania efektów na poziomie SNP, błędy standardowe i wartości p; i (4) definicja fenotypu była zgodna z naszą interesującą ekspozycją. Kiedy dla tej samej ekspozycji były dostępne wiele zestawów danych, preferencyjnie zachowywaliśmy zestaw danych o największej wielkości próby, ponieważ większe próby zapewniają bardziej precyzyjne oszacowania efektów i większą liczbę genomowo znaczących SNP do wykorzystania jako zmiennych instrumentalnych. W przypadkach, gdy wielkości prób były porównywalne, wybieraliśmy zestaw danych o najbardziej rygorystycznej definicji fenotypu lub ten, który wykluczał nakładające się próbki z ekspozycji GWAS, aby uniknąć potencjalnego błędu powiązanego z nakładaniem się próbek.

Początkowo ustaliśmy próg istotności genomowej na p < 5E-8, aby zidentyfikować silnie skorelowane SNP z każdą ekspozycją. Jednak ze względu na ograniczony liczbę SNP zidentyfikowanych dla niektórych potencjalnych czynników ryzyka, gdy były brane pod uwagę jako ekspozycje, zdecydowaliśmy się na nieco wyższy próg od p < 1E-7 do p < 1E-5. Szczegółowe informacje na temat ekspozycji wykorzystanych w tym badaniu są przedstawione w Tabeli uzupełniającej 1. Wszystkie SNP zostały zgrupowane, aby uniknąć disequilibrium łączności w ramach ścisłego okna grupowania (r2 = 0,01 i kb = 5000). Harmonizacja została przeprowadzona w trybie ścisłym (action=3), aby wyeliminować palindromiczne SNP o pośrednich częstościach alleli. Siłę korelacji między IV a czynnikami ekspozycji oceniono za pomocą statystyki F, a IV z F < 10 zostały wyeliminowane, aby zapewnić siłę skojarzeń instrumentów genetycznych dla każdego przewidywanego czynnika ryzyka i uniknąć słabego efektu instrumentu. Dane dotyczące kamieni moczowych (ncase = 9713, ncontrol = 366 693) zostały wyodrębnione z bazy danych FinnGen (finngen_R9_N14_CALCUKIDUR), dużego publicznego projektu obejmującego ponad 370 000 uczestników fińskiej biobanki13. Kamienie moczoweo diagnostykowano zgodnie z ICD-10.

Analiza statystyczna MR

Wybór zmiennej instrumentalnej, analizy randomyzacji mendelowskiej i wizualizacja danych zostały przeprowadzone w R przy użyciu pakietów, które głównie obsługują TwoSampleMR i MRPRESSO. Zastos

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

Wyniki

Analiza randomizacji mendelowskiej stylu życia z kamieniami moczowodowymi

Rysunek 2 przedstawia wyniki random-effects IVW między czynnikami stylu życia a ryzykiem kamieni moczowodowych. Stwierdziliśmy, że częstotliwość spożycia alkoholu (OR = 1,37, 95% CI = 1,14–1,66, p = 0,001) była przyczynowo związana z podwyższonym ryzykiem kamieni moczowodowych dla genetycznie przewidzianych wzrostów 1-SD, podczas gdy dochód przed podatkiem (OR = 0,3...

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

Dyskusja

Na podstawie wyników randomizacji mendelowskiej, wyższy dochód, spożycie świeżych owoców, konsumpcja herbaty oraz wyższe poziomy potasu i witaminy E znacząco zmniejszają ryzyko kamic moczowej. Na podstawie danych NHANES niewystarczający sen, zaburzenia snu, depresja, wysokie BMI i pro-zapalna dieta (wysoki DII) zwiększają ryzyko kamic nerkowych, podczas gdy zdrowe wzorce żywienia HEI-2020, DASH i aMED zmniejszają ryzyko.

Ważność tej zintegrowanej ramy randomizacji mendelowskiej (MR) i NHANES z...

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

Podziękowania

Praca była wspierana przez Program Medyczny i Nauk o Zdrowiu Prowincji Zhejiang (2025HY0499; 2025ZR046) oraz Narodowe Fundusze Naukowe Chin (82400854).

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

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Bazy danych ekspozycji GWASIEU
Projekt OpenGWAS		https://gwas.mrcieu.ac.uk/Publicznie dostępne dane genetyczne dotyczące czynników ekspozycji
Bazy danych wyników GWASFinnGenhttps://www.finngen.fi/plPublicznie dostępne dane genetyczne dotyczące kamieni nerkowych
Demografia i zbiór danych socjoekonomicznych NHANES 2009–2020CDC NHANESDEMOPublicznie dostępny zbiór danych z zmiennymi demograficznymi, socjoekonomicznymi i związanymi ze stylem życia
Przyjmowanie pokarmowe NHANES 2009–2020CDC NHANES24h recallOcena przyjmowania pokarmowego
Kwestionariusz NHANES 2009–2020CDC NHANESKwestionariuszOpis, czy masz kamienie nerkowe
R Fundacja Rhttps://www.rproject.org(wersja 4.2.2 )Oprogramowanie używane do analizy danych NHANES i mendelowych 
SASFirma SAShttp://www.sas.com/(wersja 9.4)Oprogramowanie używane do analizy danych NHANES 

Bibliografia

  1. Edvardsson, V. O., Indridason, O. S., Haraldsson, G., Kjartansson, O., Palsson, R. Temporal trends in the incidence of kidney stone disease. Kidney Int. 83 (1), 146-152 (2013).
  2. Scales, C. D. Jr, Smith, A. C., Hanley, J. M., Saigal, C. S. Urologic Diseases in America Project. Prevalence of kidney stones in the united states. Eur Urol. 62 (1), 160-165 (2012).
  3. Romero, V., Akpinar, H., Assimos, D. G. Kidney stones: A global picture of prevalence, incidence, and associated risk factors. Rev Urol. 12 (2-3), e86-e96 (2010).
  4. Walter, K. Kidney stones. JAMA. 328 (9), 898(2022).
  5. Moe, O. W. Kidney stones: Pathophysiology and medical management. Lancet. 367 (9507), 333-344 (2006).
  6. Shavit, L., et al. Effect of being overweight on urinary metabolic risk factors for kidney stone formation. Nephrol Dial Transplant. 30 (4), 607-613 (2015).
  7. Ferraro, P. M., Taylor, E. N., Gambaro, G., Curhan, G. C. Dietary and lifestyle risk factors associated with incident kidney stones in men and women. J Urol. 198 (4), 858-863 (2017).
  8. Ferraro, P. M., Taylor, E. N., Curhan, G. C. Factors associated with sex differences in the risk of kidney stones. Nephrol Dial Transplant. 38 (1), 177-183 (2023).
  9. Soucie, J. M., Coates, R. J., Mcclellan, W., Austin, H., Thun, M. Relation between geographic variability in kidney stones prevalence and risk factors for stones. Am J Epidemiol. 143 (5), 487-495 (1996).
  10. Smith, G. D., Ebrahim, S. 'Mendelian randomization': Can genetic epidemiology contribute to understanding environmental determinants of disease? Int J Epidemiol. 32 (1), 1-22 (2003).
  11. Burgess, S., et al. Guidelines for performing mendelian randomization investigations: Update for summer 2023. Wellcome Open Res. 4, 186(2019).
  12. Emdin, C. A., Khera, A. V., Kathiresan, S. Mendelian randomization. JAMA. 318 (19), 1925-1926 (2017).
  13. Kurki, M. I., et al. Finngen provides genetic insights from a well-phenotyped isolated population. Nature. 613 (7944), 508-518 (2023).
  14. Burgess, S., Dudbridge, F., Thompson, S. G. Combining information on multiple instrumental variables in mendelian randomization: Comparison of allele score and summarized data methods. Stat Med. 35 (11), 1880-1906 (2016).
  15. Burgess, S., et al. Using published data in mendelian randomization: A blueprint for efficient identification of causal risk factors. Eur J Epidemiol. 30 (7), 543-552 (2015).
  16. Bowden, J., Davey Smith, G., Burgess, S. Mendelian randomization with invalid instruments: Effect estimation and bias detection through egger regression. Int J Epidemiol. 44 (2), 512-525 (2015).
  17. Bowden, J., Davey Smith, G., Haycock, P. C., Burgess, S. Consistent estimation in mendelian randomization with some invalid instruments using a weighted median estimator. Genet Epidemiol. 40 (4), 304-314 (2016).
  18. Hartwig, F. P., Davey Smith, G., Bowden, J. Robust inference in summary data mendelian randomization via the zero modal pleiotropy assumption. Int J Epidemiol. 46 (6), 1985-1998 (2017).
  19. Milne, R. L., et al. Identification of ten variants associated with risk of estrogen-receptor-negative breast cancer. Nat Genet. 49 (12), 1767-1778 (2017).
  20. Wang, H., Qiu, Y., Guo, H., Yin, Y., Liu, P. Information-incorporated gene network construction with fdr control. Bioinformatics. 40 (3), (2024).
  21. Zhao, L., Sun, Y., Liu, Y., Yan, Z., Peng, W. A j-shaped association between dietary inflammatory index (dii) and depression: A cross-sectional study from nhanes 2007-2018. J Affect Disord. 323, 257-263 (2023).
  22. Zhan, J. J., et al. Dietaryindex: A user-friendly and versatile r package for standardizing dietary pattern analysis in epidemiological and clinical studies. Am J Clin Nutr. 120 (5), 1165-1174 (2024).
  23. Jayanama, K., et al. Relationship between diet quality scores and the risk of frailty and mortality in adults across a wide age spectrum. BMC Med. 19 (1), 64(2021).
  24. Ferguson, C. C., Knol, L. L., Ellis, A. C. Visceral adiposity index and its association with dietary approaches to stop hypertension (dash) diet scores among older adults: National health and nutrition examination surveys 2011-2014. Clin Nutr. 40 (6), 4085-4089 (2021).
  25. Oddo, V. M., et al. Adherence to a mediterranean diet is associated with lower depressive symptoms among u.S. Adults. Nutrients. 14 (2), (2022).
  26. Shringi, S., Raker, C. A., Chonchol, M., Tang, J. Alcohol intake and prevalent kidney stone: The national health and nutrition examination survey 2007-2018. Nutrients. 16 (17), (2024).
  27. Yang, S., et al. Association between alcohol and urolithiasis: A mendelian randomization study. Urolithiasis. 51 (1), 103(2023).
  28. Siener, R. Impact of dietary habits on stone incidence. Urol Res. 34 (2), 131-133 (2006).
  29. Kuo, R. L., et al. Urine calcium and volume predict coverage of renal papilla by randall's plaque. Kidney Int. 64 (6), 2150-2154 (2003).
  30. Kramer, H. J., Choi, H. K., Atkinson, K., Stampfer, M., Curhan, G. C. The association between gout and nephrolithiasis in men: The health professionals' follow-up study. Kidney Int. 64 (3), 1022-1026 (2003).
  31. Kim, S. Y., Yoo, D. M., Bang, W. J., Choi, H. G. Obesity is positively associated and alcohol intake is negatively associated with nephrolithiasis. Nutrients. 14 (19), (2022).
  32. Ferraro, P. M., Taylor, E. N., Gambaro, G., Curhan, G. C. Soda and other beverages and the risk of kidney stones. Clin J Am Soc Nephrol. 8 (8), 1389-1395 (2013).
  33. Wang, H., et al. Consumption of tea, alcohol, and fruits and risk of kidney stones: A prospective cohort study in 0.5 million chinese adults. Nutrients. 13 (4), (2021).
  34. Wang, X., et al. Systematic review and meta-analysis of the effect of alcohol intake on the risk of urolithiasis including dose-response relationship. Urol Int. 94 (2), 194-204 (2015).
  35. Eisner, B. H., Sheth, S., Dretler, S. P., Herrick, B., Pais, V. M. Jr Effect of socioeconomic status on 24-hour urine composition in patients with nephrolithiasis. Urology. 80 (1), 43-47 (2012).
  36. Jeong, B. C., Kim, B. S., Kim, J. I., Kim, H. H. Effects of green tea on urinary stone formation: An in vivo and in vitro study. J Endourol. 20 (5), 356-361 (2006).
  37. Itoh, Y., et al. Preventive effects of green tea on renal stone formation and the role of oxidative stress in nephrolithiasis. J Urol. 173 (1), 271-275 (2005).
  38. Peerapen, P., Thongboonkerd, V. Caffeine prevents kidney stone formation by translocation of apical surface annexin a1 crystal-binding protein into cytoplasm: In vitro evidence. Sci Rep. 6, 38536(2016).
  39. Meschi, T., et al. The effect of fruits and vegetables on urinary stone risk factors. Kidney Int. 66 (6), 2402-2410 (2004).
  40. Wagner, C. A., Mohebbi, N. Urinary ph and stone formation. J Nephrol. 23, Suppl 16. S165-S169 (2010).
  41. Huang, H. S., Chen, J., Chen, C. F., Ma, M. C. Vitamin e attenuates crystal formation in rat kidneys: Roles of renal tubular cell death and crystallization inhibitors. Kidney Int. 70 (4), 699-710 (2006).
  42. Huang, H. S., Ma, M. C., Chen, J. Low-vitamin e diet exacerbates calcium oxalate crystal formation via enhanced oxidative stress in rat hyperoxaluric kidney. Am J Physiol Renal Physiol. 296 (1), F34-F45 (2009).

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

Przedruki i uprawnienia

Tagi

MedycynaWydanie 233Wydanie 233Wartość pustaWydanieStyl życiaSpożycie pokarmówRandomizacja mendlowskaNHANES
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki korzystania z usługi

Zasady

Prawa autorskie © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.