Исследовательская статья

Менделевское рандомизационное исследование признаков иммунных клеток и метаболитов плазмы при тиреоидите Хашимото

DOI:

10.3791/70248

⸱

7 августа 2026 г.

 ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Endocrinology, The Affiliated Hospital of Inner Mongolia Medical University

В этой статье

Краткое содержание

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

Используя двухобразные менделевские рандомизации и медиационные анализы, это исследование выявляет 32 фенотипа иммунных клеток и 9 плазменных метаболитов, причинно связанных с тиреоидитом Хашимото, и поддерживает частичный иммунометаболический ось CD39+Treg-изовалерилкарнитин (C5)-HT. Предварительные цитометрические и метаболомные данные обеспечивают первоначальную биологическую правдоподобность, соответствующую этому пути.

Аннотация

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

Тиреоидит Хашимото (ГТ) — это аутоиммунное заболевание щитовидной железы. Хотя иммунные клетки участвуют в его патогенезе, их конкретная роль пока не полностью прояснена. Был проведён двухвыборный менделевский рандомизационный анализ (MR), интегрирующий сводные статистические данные по всему геному ассоциативному исследованию (GWAS) из крупных публичных наборов данных по признакам иммунных клеток (ebi-a-GCST90001391 до ebi-a-GCST90002121), метаболитов плазмы (GCST90199621-9020102) и HT (ebi-a-GCST90018855). Причинные эффекты оценивались с помощью методов обратно-дисперсионного взвешенного (IVW), с использованием MR-Egger, взвешенных медианных и анализов с оставшейся целью для оценки плейотропии и устойчивости. Двусторонние и медиаторные МР-анализы дополнительно применялись для проверки направленности и выявления потенциальных метаболит-опосредованных путей. Клетки CD3⁺CD4⁺CD25⁺CD39⁺Treg были количественно измерены в периферических образцах крови с помощью потоковой цитометрии. Изовалерилкарнитин (C5) измерялся с помощью тандемной масс-спектрометрии жидкостной хроматографии. Анализ IVW выявил 32 фенотипа иммунных клеток, значительно связанных с риском HT (P < 0,05 после коррекции FDR). Обратный МРТ-анализ показал, что ГТ положительно связана с двумя иммунными характеристиками, тогда как 4 иммунные характеристики (все P < 0,05) были обратно связаны с ГТ. Анализ чувствительности не выявил горизонтальной плейотропии или гетерогенности. Кроме того, метод IVW предварительно выявил 9 метаболитов плазмы как причинно-следственно связанные с ГТ, включая повышающий риск C5 (OR = 1,120, 95% ДИ: 1,032-1,215, P = 0,006) и защитный эрготионеин (OR = 0,958, 95% ДИ: 0,927-0,990, P = 0,010). Двухступенчатая медиация МР определила C5 как кандидата медиатора, соединяющего CD3⁺ CD39⁺ Treg с HT (доля медиации 8,89%, 95% ДИ: 2,34%-15,4%, P = 0,008). Проточная цитометрия повышала уровень CD39⁺Treg и плазменный C5 у пациентов с HT, при этом C5 положительно коррелировал с долей CD39⁺Treg клеток. Это исследование устанавливает новые причинно-следственные связи между фенотипами иммунных клеток и ГТ и выделяет метаболиты плазмы, особенно C5, как потенциальные посредники в патогенезе ГТ. Эти результаты углубляют механистическое понимание аутоиммунных заболеваний щитовидной железы и могут помочь в будущем открытии биомаркеров и терапевтических целей.

Введение

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

Тиреоидит Хашимото (ГТ) — это распространённое аутоиммунное заболевание, при котором иммунная система атакует щитовидную железу, что приводит к гипотиреозу 1,2. Недавние исследования показали устойчивый ежегодный рост заболеваемости ГТ. В Китае распространённость оценивается в диапазоне от 0,2% до 1,3%. Точная причина ГТ неизвестна, хотя считается, что его патогенез включает сложное взаимодействие генетических, экологических и иммунных компонентов 4,5.

Развитие ГТ сильно зависит от иммуннойсистемы 6,7,8. Аберрантные иммунные ответы нацелены на ткани щитовидной железы, вызывая выработку аутоантител, включая антитиреоидную пероксидазу (анти-TPO) и антитиреоглобулин (анти-Tg)9. Эти аутоантитела взаимодействуют с клетками щитовидной железы, вызывая иммунно-опосредованную гибель клеток и воспалительные реакции, что приводит к нарушению функциищитовидной железы 10. Конкретные патогенные пути, особенно метаболические сигналы, вызывающие дисфункцию иммунных клеток, до сих пор не до конца изучены. Регуляторные Т-клетки (Treg), особенно экспрессирующие CD39, играют ключевую роль в поддержании иммунологической толерантности, гидролизуя внеклеточный АТФ в иммуносупрессивный аденозин. Нарушения функции Treg или их метаболической среды могут привести к нарушению самотерпимости, однако причинная связь между конкретными подмножествами Treg и HT остаётся прояснена(11,12,13,14,15,16).

Традиционные наблюдательные исследования часто ограничены смешанными переменными и потенциалом обратной причинности, что усложняет определение окончательных причинно-следственных связей между фенотипами иммунных клеток иHT 17. Кроме того, поскольку ГТ является системным заболеванием, на которое влияют различные иммунные подгруппы и метаболические промежуточные продукты, узкий фокус на отдельных кандидатах может упустить из виду новые патогенныефакторы 18. Поэтому необходим масштабный подход к скринингу, чтобы обеспечить объективный и всесторонний ландшафт иммунометаболических факторов, способствующих развитию ГТ. Недавние достижения в исследовании ассоциаций по всему геному (GWAS) предоставили всесторонние данные о фенотипах иммунных клеток и метаболитах плазмы, открывая новые возможности для изучения основных механизмовHT 19. Менделевская рандомизация (MR) следует принципам случайного распределения менделевых гамет и свободныхкомбинаций 16 и использования однонуклеотидных полиморфизмов (SNP) в качестве инструментальных переменных (IV) для вывода потенциальных причинных эффектов воздействия наисходы 20,21. Этот метод помогает смягчить влияние смешивающих факторов и обратной причинности, что часто усложняет традиционные наблюдательныеисследования 16,22.

В свете этих событий цель данного исследования двояка. Во-первых, был проведён исследовательский, генерирующий гипотезы анализ с использованием двухобразной МР-системы для систематического скрининга 731 фенотипа иммунных клеток и 1400 метаболита плазмы с целью выявления новых кандидатов на факторы риска ГТ. Во-вторых, был произошёл переход к гипотезическому исследованию для оценки специфической медиаторной роли идентифицированных метаболитов, таких как изовалерилкарнитин, в пути, связывающем регуляторные Т-клетки с риском HT. В этом исследовании интегрируются крупномасштабные МР-скрининги с медиационным анализом и предварительной клинической валидацией, чтобы предоставить генетически подтверждённые доказательства, соответствующие предполагаемой иммунометаболической структуре (Treg–метаболит–ГТ), при этом подчеркивая исследовательский характер этих результатов. Выявляя эти точные причинные цепочки, открываются новые взгляды на метаболическую регуляцию аутоиммунности щитовидной железы, а также надежные кандидаты для будущих терапевтических целей.

Протокол

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

Исследование было одобрено Комитетом по медицинской этике Медицинского университета Внутренней Монголии. Все процедуры проводились в соответствии с Хельсинкской декларацией и соответствующими этическими нормами. Письменное информированное согласие получалось от всех участников до начала любых процедур, связанных с исследованием. В этом исследовании участвовали две группы: группа с тиреоидитом Хашимото (HT, n = 10) и здоровая контрольная группа (здоровые, n = 10). Обе группы были совпадены по возрасту и полу. Все периферические образцы крови были собраны у амбулаторных пациентов или людей, проходящих плановые медицинские обследования, при этом кровь брали утром после ночного голодания.

Дизайн исследования

В этом исследовании были использованы двухвыборный МР-анализ и медиационный анализ для оценки причинной связи между фенотипами 731 иммунной клетки (7 групп) и ГТ, а также изучена потенциальная модуляторная роль метаболитов плазмы в этой взаимосвязи. Аналитический рабочий процесс состоял из 5 последовательных этапов: (1) отбор наборов данных GWAS по иммунным фенотипам; (2) выбор исходного набора данных GWAS для HT; (3) идентификация и гармонизация инструментальных переменных; (4) первичный двухобразный МРТ-анализ и двунаправленная валидация; и (5) двухступенчатый медиаторный МР-анализ. Схематический обзор дизайна исследования представлен на дополнительном рисунке 1. В МР-анализе генетические варианты служат прокси модифицируемого воздействия. Для допустимого причинного вывода инструментальные переменные (IV) должны соответствовать трём фундаментальным критериям: (1) они тесно связаны с интересующим воздействием; (2) они независимы от любых факторов, способных повлиять как на воздействие, так и на результат; и (3) они влияют на результат исключительно через воздействие, без альтернативных причинных путей.

GWAS источника данных HT

Для обеспечения совместимости наборов данных и минимизации стратификации популяций вся сводная статистика GWAS в основном была получена от отдельных лиц европейского происхождения. База данных GWAS (https://gwas.mrcieu.ac.uk/) предоставляла данные результатов HT, и использовался набор данных ebi-a-GCST90018855. В исследовании было проведено GWAS на 395 640 европейцах (N случай = 15 654,N контроль = 379 986), после контроля качества и интерполяции было проанализировано 24 146 037 SNP. Для специфических для HT-конфузеров (например, пол, возраст) оригинальный GWAS (ebi-a-GCST90018855) включал эти ковариаты в свои модели, как стандартно в GWAS конвейерах.

Источники данных GWAS для иммунных клеток

Сводная статистика по GWAS, связанная с признаками иммунных клеток, была получена из каталога GWAS, охватывающего наборы данных с номерами присоединения от ebi-a-GCST90001391 до ebi-a-GCST90002121 (доступно по адресу https://www.ebi.ac.uk/gwas/). В анализ было включено всего 731 иммунологический фенотип, включая относительное количество клеток (n = 192), морфологический параметр (MP) (n = 389), коэффициенты активации (AC, n = 118) и среднюю интенсивность флуоресценции (MFI, n = 389), отражающие степень поверхностногоантигена 23. Влияние почти 22 миллионов полиморфизмов на 731 фенотип иммунных клеток у 3757 сардинцев было задокументировано первым GWAS на иммунные клетки.

Источники данных GWAS для метаболитов плазмы

Из каталога GWAS (https://www.ebi.ac.uk/gwas/studies/GCST90199621-90201020) были получены сводные данные GWAS по общей сложности 1400 метаболитов плазмы, включающие 1091 индивидуальную концентрацию метаболитов и 309 признаков соотношения метаболитов. Наборы данных GWAS, использованные для МР-анализа в данном исследовании, были получены от людей европейского происхождения. Подробные характеристики данных метаболита плазмы GWAS приведены в дополнительной таблице 1.

Наборы данных GWAS по фенотипам иммунных клеток (сардинская когорта), HT (FinnGen/EBI-a-GCST90018855) и плазменных метаболитов (европейские когортные) являются независимыми и не перекрываются выборками, что подтверждается публикациями соответствующих консорциумов. Это удовлетворяет предположение независимости для двухобразцового MR.

Выбор инструментальных переменных (IV)

Предполагалось, что IV тесно связаны с воздействием, оставаясь независимыми от переменных исхода. Кроме того, предполагалось, что только фактор воздействия оказывает прямое влияние на результат. Для выявления подходящих IV были отобраны SNP, связанные с факторами воздействия, с уровнем значимости, установленным на уровне 5 × 10-8. Для учёта дисбаланса связи (LD) SNP были скоплены с использованием порога R2 0,001 в пределах окна размером 10 000 килобаз (kb). Варианты с попарным R2 > 0,001 на этом расстоянии были исключены для обеспечения независимости выбранных инструментальных переменных и устранения потенциальных корреляций LD. Тесты на гетерогенность исключили значительно гетерогенные SNP с F-статистикой < 10. Наконец, для контроля влияния конфудеров на IV, был взят P < 1×10-5 для устранения палиндромных SNP и несовместимых SNP, а действительные SNP сохранялись как инструментальные переменные.

Двухвыборный менделевский рандомизационный анализ

Для оценки двунаправленной причинно-следственной связи между фенотипами иммунных клеток и ГТ были проведены как анализы с двумя выборками менделевской рандомизации (МР), так и медиационный МР-анализ. В частности, для оценки множества признаков, связанных с иммунными клетками, применялось двухобразное МРТ. Для этих анализов использовались несколько дополнительных методов MR, включая взвешивание с обратной дисперсией (IVW)24, регрессиюMR-Egger 25, взвешенную медианную оценку (WME)26, простую оценку на основе мод27 и взвешенную модовую оценку. Среди них IVW был назначен основным аналитическим подходом, со статистической значимостью, определённой как P < 0,05. Метод IVW был выбран в качестве основного оценщика МР благодаря оптимальному балансу между точностью и предположением о сбалансированной плейотропии. Метод IVW повышает точность, присваивая больший вес SNP с меньшими дисперсиями, что позволяет получить более надёжные причинные оценки. Регрессия MR-Egger была использована для оценки плейотропии — процесса, при котором гены влияют на несколько фенотипов. Если пересечение показало отсутствие значимой горизонтальной плейотропии (P > 0,05), этот подход объединял оценку перехвата для определения плейотропии. Гетерогенность оценивалась с использованием статистики Q методов MR-Egger и IVW, которая измеряет степень влияния генетической вариации на фенотип, если P > 0,05 указывает на отсутствие значимой гетерогенности эффектов генетической вариации. Для учёта 731 иммунного фенотипа (P < 6,84 × 10−5) и 1 400 метаболитов (P < 3,57 × 10−5 применялись пороги, скорректированные по Бонферрони). Значимые результаты пережили коррекцию, если не указано иное. Кроме того, обратная причинность оценивалась с использованием того же метода МР для изучения влияния характеристик иммунных клеток под воздействием ГТ. В обратном МРТ-исследовании ГТ рассматривался как фактор экспозиции, а различные характеристики иммунных клеток — как результат.

В этом исследовании был проведён анализ медиации с использованием двухступенчатой МР-системы для изучения, выступают ли метаболиты плазмы посредниками в причинном пути, связывающем фенотипы иммунных клеток с ГТ. Этот подход позволяет разделить общий причинно-следственный эффект фенотипов иммунных клеток на ГТ на прямой и косвенный эффект, передающийся через выявленные метаболические промежуточные продукты. Сначала был оценён общий эффект иммунных клеток на HT, затем эффект иммунных клеток на метаболиты (β1), влияние метаболитов на HT (β2) и медиаторный эффект (β1*β2), при этом прямой эффект рассчитан как общий эффект минус медиаторный эффект. Общий эффект (βвсего) = Прямой эффект (βпрямой) + косвенный эффект (βкосвенный); Косвенный эффект = β1 × β2; Пропорция, опосредованная (%) = (β1 × β2)/βtotal × 100%, где β1 — это причинное воздействие фенотипа иммунной клетки на метаболит плазмы, а β2 — причинное воздействие метаболита плазмы на ГТ. Метод дельты был использован для оценки 95% доверительных интервалов косвенного эффекта. Кроме того, был проведён обратный промежуточный МР-анализ для изучения причинно-следственных эффектов ГТ на метаболиты и метаболиты на иммунные клетки, с целью дополнения результатов форвардного МР и повышения надёжности причинного вывода. Все анализы проводились в статистической вычислительной среде и соответствующих программных пакетах, связанных с MR, которые перечислены в Таблице материалов.

CD3+CD4+CD25+CD39+ обнаружение трега

50 мкл антикоагулянтной цельной крови тщательно смешивались в пробирке с по 10 мкл в каждом, нацеленных на моноклональные антитела CD3, CD4, CD25 и CD39. Смесь была защищена от света и поддерживалась при комнатной температуре в течение 15 минут. Впоследствии был добавлен 2 мл разбавлённого раствора FACS Lysing с концентрацией 1:10. Трубку инкубировали ещё 10 минут при комнатной температуре, при этом она была защищена от света во время лизиса. Трубка была центрифугана при ~300 x г в течение 5 минут, после чего супернатант был снят. После добавления 2 мл раствора фосфатного буфера (PBS) трубка снова центрифугировала при ~300 x г в течение 5 минут. Супернатант был удалён, и для обнаружения добавлено 500 мкл PBS. Обнаружение проводилось с помощью многолазерного потокового цитометра и анализировалось сопутствующим программным обеспечением для получения доли CD3+CD4+CD25+Tregs и подмножества, экспрессирующего CD39 (CD3+CD4+CD25+CD39+Tregs).

Измерение уровней изовалерилкарнитина (C5)

Данные о уровнях C5 у пациентов были получены из кафедры клинической лаборатории Медицинского университета больницы Внутренней Монголии. В частности, C5 измерялся в рамках рутинной жидкостной хроматографии и тандемной масс-спектрометрии (LC–MS/MS), следуя стандартизированным лабораторным процедурам и протоколам контроля качества.

Статистический анализ

Все статистические анализы проводились с использованием статистического программного обеспечения. Непрерывные переменные сравнивались с помощью t-теста Студента для нормально распределённых данных или теста Уилкоксона для ненормально распределённых данных. Категориальные переменные анализировались с помощью теста хи-квадрата. Для проведения корреляционного анализа использовался анализ корреляции Пирсона. p-значение < 0,05 считалось статистически значимым.

Результаты

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

Генетические причинно-следственные эффекты фенотипов иммунных клеток на HT

После исключения потенциальных сопутствующих факторов и отсутствия горизонтальной плейотропии (P > 0,05) был проведён двухобразный МР-анализ для оценки причинного эффекта фенотипов иммунных клеток на риск ГТ. Для каждого фенотипа иммунной клетки, используемого в качестве воздействия, была рассчитана F-статистика для оценки силы инструментальных переменных. Все приборы превышали обычный порог F > 10, что указывает на минимальное слабое смещение прибора. Подробная F-статистика по ключевым иммунным признакам, рассмотренным в основном тексте, приведена в Дополнительной таблице 2. Всего 32 иммунно-связанных фенотипа выявили значимые связи с риском ГТ (P < 0,05) (рисунок 1). Надёжность этих результатов была подтверждена анализами рассеяных диаграмм (дополнительный рисунок 2A,B) и анализами чувствительности с использованием метода «оставления одного» (дополнительный рисунок 3A,B).

Среди основных результатов фенотип Treg проявил наибольшее участие: CD3 на CD39+ выделяет Treg (OR = 1,063; 95% CI: 1,023–1,105; P = 0,002) и CD39+ активировал Treg %активированный Treg (OR = 1,081; 95% CI: 1,008–1,161; P = 0,030), которые стали ключевыми риск-связанными признаками, которые впоследствии были приоритетом для медиационного анализа. На стадиях созревания Т-клеток CD3 на CM CD8br показал наибольший размер эффекта среди признаков, связанных с риском (OR = 1,094; 95% CI: 1,040–1,150; P < 0,001), тогда как TD DN (CD4⁻CD8⁻) AC показал заметную защитную ассоциацию (OR = 0,930; 95% CI: 0,881–0,982; P = 0,009). Среди фенотипов B-клеток подгруппы миелоидных клеток, экспрессирующие HLA-DR, стабильно демонстрировали эффект повышения риска, при этом HLA DR на CD33dim HLA DR+ CD11b⁻ достигал OR = 1,095 (95% ДИ: 1,032–1,162; P = 0,003). Полные результаты по всем шести категориям иммунных клеток: cDC, Treg, стадии созревания T-клеток, TBNK, моноцитов, B-клеток и фенотипы миелоидных клеток приведены в Рисунок 1.

Анализ чувствительности дополнительно подтвердил результаты. На основе соответствующих статистических оценок (Дополнительная таблица 3 и Дополнительная таблица 4) не выявлено значимых доказательств гетерогенности и горизонтальной плейотропии. Эти результаты были подтверждены анализом «оставления одного».

Причинно-следственное влияние ГТ на иммунные клетки

Результаты показали, что HT положительно связан с двумя иммунными признаками: секретирующими CD4-регуляторными Т-клетками (1.143: 1.023-1.277; p = 0,018) и моноцитарные миелоидно-супрессорные клетки (1,373: 1,058-1,782; P = 0,017). В отличие от этого, HT была отрицательно причинно связана с четырьмя иммунными особенностями: активированными регуляторными Т-клетками CD4 (0,818: 0,679-0,987; P = 0,036), активированная регуляторная Т-клетка CD4+ (0,790: 0,676-0,924; P = 0,003), активированная и покоящаяся CD4-регуляторная Т-клетка (0,871: 0,780-0,974; P = 0,015) и CD25++ CD4+ Т-ячейки (0,855: 0,747-0,980; p = 0,017) (рисунок 2). Эти результаты свидетельствуют о взаимной связи между состояниями активации HT и TREG, что может отражать ремоделирование иммунитета, вызванное болезнью. Диаграммы рассеяния (дополнительный рисунок 4) и метод «оставления одного» (дополнительный рисунок 5) подтвердили стабильность результатов. Анализ чувствительности также подтвердил результаты. Сильность этих результатов была подтверждена оценками гетерогенности и горизонтальной мультипликативности (Дополнительная таблица 5 и Дополнительная таблица 6). Эти выводы подтверждаются анализом «оставляя один вывод».

Генетические причинно-следственные эффекты метаболитов плазмы на HT

После выбора подходящих инструментальных переменных и исключения цепочечных дисбалансов и слабых инструментов было выявлено всего 34 843 SNP, связанных с плазменными метаболитами, при этом минимальная F-статистика достигла 19,50 (Дополнительная таблица 7). С помощью метода IVW предварительно было обнаружено причинно-следственное соотношение 9 метаболитов плазмы с ГТ. Среди них 4 метаболита положительно ассоциировали повышенный риск ГТ: соотношение глюкозы к мальтозе (1,195: 1,082-1,319; P < 0,001), таурохоловая кислота (1,190: 1,073-1,321; P = 0,001), 5-гидроксиметил-2-фуроилкарнитин (1,127: 1,046-1,215; P = 0,002), и C5 (1,120: 1,032-1,215; P = 0,006) (Таблица 1).

Напротив, 5 метаболитов могут быть негативно связаны с риском ГТ, включая эрготионеин (0,958: 0,927-0,990; P = 0,010), соотношение карнитина к пропионилкарнитину (C3) (0,895: 0,825-0,970; P = 0,007), соотношение аденозина 5'-дифосфата (ADP) к N-ацетилнейраминату (0,890: 0,823-0,963; P = 0,004), соотношение аргинин к глутамат (0,882: 0,802-0,968; P = 0,009), и 1-(1-энил-пальмитоил)-2-линолеоил-GPE (p-16:0/18:2) (0,873: 0,798-0,955; P = 0,003).

Анализ чувствительности также подтвердил результаты. Сильность этих результатов была подтверждена оценками гетерогенности и горизонтальной множественности (Дополнительная таблица 8 и Дополнительная таблица 9). Эти выводы подтверждаются анализом «оставляя один вывод».

Опосредование риска иммунных клеток-ГТ метаболитами плазмы

Опираясь на ранее выявленные фенотипы иммунных клеток и метаболиты плазмы, была применена стратегия МР из двух образцов для оценки потенциальных опосредующих эффектов. На первом этапе были проведены МР-анализы с использованием 32 фенотипов иммунных клеток в качестве воздействия и 9 метаболитов плазмы в качестве результатов, выявив 12 значимых причинных связей между 10 фенотипами иммунных клеток и 8 метаболитами плазмы, с соответствующими оценками эффекта β1 от иммунных клеток к метаболитам. Среди них наиболее значимая связь была выявлена между CD3 на клетках Treg CD39+ и уровнями C5 (1,050: 1,016-1,085; P = 0,004). На втором этапе C5 рассматривался как воздействие, а HT — как результат. Были проведены МРТ-анализы, включая обнаружение выбросов MR-PRESSO и оценку гетерогенности и горизонтальной плейотропии. Выбросов SNP или доказательств гетерогенности или плейотропии не выявлено (Таблица 2), что позволяет оценить причинное влияние от метаболита плазмы к HT (β2) (дополнительный рисунок 6).

На заключительном этапе МР-анализа были проведены медиаторные анализы для уточнения, опосредован ли причинный эффект фенотипов иммунных клеток на ГТ через метаболиты плазмы. Результаты показали, что повышенный уровень C5 действует как медиатор в пути, связывающем CD3 на клетках Treg, выделяющих CD39+, с повышенным риском развития HT (дополнительный рисунок 7 и рисунок 3). Тесты обнаружения выбросов MR-PRESSO, гетерогенности и плейотропии не выявили предвзятых SNP и признаков гетерогенности или горизонтальной плейотропии (Таблица 3, Дополнительная таблица 10 и Дополнительная таблица 11). Среди них медиационная доля уровней C5 составляла 8,89% (2,34% до 15,4%) (P = 0,008). Наконец, были проведены МР-анализы с помощью обратной медиации для строгой проверки предположений направленности. Для метаболитов в иммунные клетки обратный МР (уровень C5 до CD3 на CD39+, выделяющий Трег) не показал значимых причинных эффектов ( IVW P > 0,05 после коррекции Бонферрони), что подтверждает однонаправленность (Таблица 4). Для HT к метаболитам обратный MR (уровни HT до C5) не выявили причинных связей (IVW P > 0,05 после коррекции Бонферрони), что подтверждает предполагаемую направленность (Таблица 5). Учитывая скромный общий эффект и отсутствие взаимных доказательств при двунаправленном МРТ, эти результаты медиации следует считать исследовательскими.

Анализ проточной цитометрии CD3+CD4+CD25+CD39+ Трег

Для подтверждения результатов анализа метаболомики была проведена экспериментальная валидация in vitro для оценки характеристик экспрессии CD39+ Treg и плазмы C5. Проточная цитометрия использовалась для количественной оценки клеток Treg (CD3⁺CD4⁺CD25⁺) и их подмножеств CD39⁺ (CD3⁺CD4⁺CD25⁺CD39⁺) в периферической крови у пациентов с HT и здоровой контрольной группы. Как показано на рисунке 4A–C, как клетки Treg (CD3⁺CD4⁺CD25⁺), так и подгруппы CD39⁺ Treg были значительно повышены у пациентов с HT по сравнению со здоровыми пациентами (P < 0,001). Таргетное метаболомное профилирование плазмы с использованием тандемной масс-спектрометрии дополнительно показало, что уровень C5 был значительно выше в группе HT (P < 0,001, рисунок 4D). Кроме того, корреляционный анализ Пирсона выявил положительную связь между уровнем C5 в плазме и частотой подмножества CD39⁺Treg (рисунок 4E), что соответствует предполагаемому пути CD39⁺Treg-C5-HT, идентифицированному MR. Однако поперечное разрезное устройство и небольшой размер выборки исключают причинно-следственный вывод только на основе этих данных.

ДОСТУПНОСТЬ ДАННЫХ:

Сводные статистические данные по геномному исследованию ассоциаций (GWAS) по тиреоидиту Хашимото были получены из каталога GWAS (ebi-a-GCST90018855; https://gwas.mrcieu.ac.uk/). Сводные статистические данные по признакам иммунных клеток были получены из каталога GWAS (ebi-a-GCST90001391 до ebi-a-GCST90002121; https://www.ebi.ac.uk/gwas/). Данные о метаболитах плазмы были получены из каталога GWAS (GCST90199621-GCST90201020; https://www.ebi.ac.uk/gwas/studies/GCST90199621-90201020). Данные, подтверждающие результаты этого исследования, приведены в Дополнительном файле 1.

figure-results-1
Рисунок 1: Лесной участок, показывающий причинное влияние иммунных клеток на тиреоидит Хашимото. Лесной график, обобщающий причинные эффекты всех признаков иммунных клеток, оценённых в этом исследовании при тиреоидите Хашимото (ГТ). Сокращения: nsnp, количество однонуклеотидных полиморфизмов (SNP); pval, P-значение; OR, коэффициент шансов; CI, доверительный интервал. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

figure-results-2
Рисунок 2: Лесной график, показывающий причинное влияние тиреоидита Хашимото на фенотипы иммунных клеток. Лесной график, обобщающий причинное влияние ГТ на различные фенотипы иммунных клеток. Сокращения: nsnp, количество SNP; pval, P-значение; OR, коэффициент шансов; CI, доверительный интервал. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

figure-results-3
Рисунок 3: Лесной участок, показывающий медиаторный эффект плазмы изовалерилкарнитина (C5) между CD39+ и тиреоидитом Хашимото. Лесной график, обобщающий причинные эффекты плазмы C5, которые опосредуют связь между CD39+ и HT. Сокращения: OR, отношение шансов; CI, доверительный интервал. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

figure-results-4
Рисунок 4: Экспрессия регуляторных Т-клеток CD39+ и уровней плазменного изовалерилкарнитина (C5) у пациентов с тиреоидитом Хашимото. (A) Стратегия контроля потоковой цитометрии для регуляторного T (Treg; клетки CD3+CD4+CD25+) и клетки CD39+ Treg. (B) Общие уровни трег-клеток. (C) Уровни CD39+ Treg клетки. (D) Уровни изовалерилкарнитина (C5) в плазме, измеряемые тандемной масс-спектрометрией. (E) Анализ корреляции Пирсона между уровнями плазменного изовалерилкарнитина (C5) и долей клеток CD39+ Treg. Сокращения: SSC-A, боковая зона рассеяния; FSC-A, зона рассеяния вперёд; FSC-H, высота рассеяния вперёд. P < 0,001 против здоровых контролей. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Таблица 1: Причинные эффекты девяти значительно ассоциированных метаболитов плазмы на тиреоидит Хашимото.  Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Таблица 2: Причинное влияние уровней изовалерилкарнитина (C5) на тиреоидит Хашимото (β₂). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Таблица 3: Причинное влияние регуляторных Т-клеток CD3+CD39+ на тиреоидит Хашимото. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Таблица 4: Причинное влияние уровней изовалерилкарнитина (C5) на регуляторные Т-клетки CD3+CD39+. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Таблица 5: Причинное влияние тиреоидита Хашимото на уровень изовалерилкарнитина (C5). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный рисунок 1: Дизайн исследования и аналитический рабочий процесс. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный рисунок 2: Диаграммы рассеяния, показывающие причинные оценки связей между 32 признаками иммунных клеток и тиреоидитом Хашимото. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный рисунок 3: Анализы с исключением, оценивающие устойчивость причинных эффектов 32 признаков иммунных клеток на тиреоидит Хашимото. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный рисунок 4: Диаграммы рассеяния, показывающие причинное влияние тиреоидита Хашимото на шесть фенотипов иммунных клеток. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный рисунок 5: Анализы с исключением, оценивающие устойчивость причинных эффектов тиреоидита Хашимото на шесть фенотипов иммунных клеток. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный рисунок 6: Причинная связь между уровнем изовалерилкарнитина (C5) и риском тиреоидита Хашимото. (A) Лесной участок, показывающий причинное влияние уровней изовалерилкарнитина (C5) на риск HT (β₂). (B) Диаграмма рассеяния, показывающая оценку причинного эффекта для каждого SNP на риск HT. (C) Воронковый график, оценивающий гетерогенность оценок менделевской рандомизации (MR) для влияния уровней C5 на риск HT. (D) Анализ «оставляя одного» (left-one-out) анализ, показывающий, что общая оценка риска не была существенно подвержена влиянию какой-либо отдельной SNP. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный рисунок 7: Причинная связь между регуляторными Т-клетками CD3+CD39+ и риском тиреоидита Хашимото. (A) Лесной участок, показывающий общий причинно-следственный эффект регуляторных Т-клеток CD3+CD39+ на риск HT. (B) Диаграмма рассеяния, показывающая оценку причинного эффекта для каждого SNP на риск HT. (C) Воронковый график, оценивающий гетерогенность оценок МРТ влияния регуляторных Т-клеток CD3+CD39+ на риск ГТ. (D) Анализ «оставляя одного» (left-one-out) анализ, показывающий, что общая оценка риска не была существенно подвержена влиянию какой-либо отдельной SNP. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 1: Характеристики общегеномных ассоциативных исследовательских наборов данных для метаболитов плазмы, используемых в менделевском рандомизационном анализе.  Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 2: Характеристики инструментальных переменных (SNP) и F-статистики для ключевых фенотипов иммунных клеток, используемых в менделевском рандомизационном анализе. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 3: Оценка плейотропии для менделевского рандомизационного анализа фенотипов иммунных клеток при тиреоидите Хашимото. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 4: Оценка гетерогенности для менделевского рандомизационного анализа фенотипов иммунных клеток при тиреоидите Хашимото. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 5: Оценка плейотропии для менделевского рандомизационного анализа тиреоидита Хашимото на фенотипах иммунных клеток. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 6: Оценка гетерогенности для менделевского рандомизационного анализа тиреоидита Хашимото на фенотипах иммунных клеток. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 7: Однонуклеотидные полиморфизмы, связанные с метаболитами плазмы. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 8: Оценка плейотропии для менделевского рандомизационного анализа метаболитов плазмы при тиреоидите Хашимото. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 9: Оценка гетерогенности для менделевского рандомизационного анализа метаболитов плазмы при тиреоидите Хашимото. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 10: Оценка плейотропии для медиаторного анализа ассоциаций фенотипа иммунных клеток с тиреоидитом Хашимото с помощью метаболитов плазмы.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 11: Оценка гетерогенности для медиаторного анализа ассоциаций фенотипа иммунных клеток с тиреоидитом Хашимото по метаболитам плазмы.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный файл 1: Данные, подтверждающие результаты данного исследования. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Обсуждение

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

В этом исследовании была применена менделевская рандомизация для изучения причинного влияния фенотипов иммунных клеток на тиреоидит Хашимото (ГТ) и для изучения потенциальной посреднической роли метаболитов плазмы. Было обнаружено тридцать два иммунных фенотипа с риском ГТ, включая дендритные клетки, регуляторные Т-клетки, стадии созревания Т-клеток, В-клетки и миелоидные клетки, с эффектом как стимулирующего риска, так и защитным эффектом. Кроме того, 9 плазменных метаболитов выявили причинно-следственную связь с ГТ и также отметили, что C5 может частично опосредовать связь между экспрессией CD3 на клетках Treg CD39⁺ и ГТ. Эти результаты следует интерпретировать как доказательства предполагаемых причинных эффектов, выведенных из генетических инструментов, а не как прямое механистическое подтверждение.

Среди фенотипов cDC CD62L- плазмацитоидный DC %DC и HLA DR на плазмацитоидном DC были связаны с повышенным риском ГТ, тогда как CCR2 на CD62L+ миелоидном DC, CD39+ активировал Treg %активированный Treg, а CD62L — на моноцитах. Выявленные связи между определёнными фенотипами иммунных клеток и ГТ дают новые представления о патогенезе заболевания. Например, риск ГТ коррелирует с такими характеристиками, как HLA-DR на плазмацитоидном DC и CD62L-плазмацитоидный DC, что указывает на то, что эти типы клеток могут быть необходимы для инициации или поддержания аутоиммунных реакций против щитовидной железы 28 . Многочисленные исследования показали, что эпителиальные клетки HLA DR+ щитовидной железы активно стимулируют иммунные ответы внутри щитовидной железы у пациентов сHT 28,29,30,31. Это исследование выявило корреляцию между HLA DR на плазмацитоидной стадии и повышенным риском ГТ, что указывает на то, что HLA DR на плазмацитоидной форме может быть причинным фактором ГТ. Предыдущие исследования выявляли ключевые гены с высокой диагностической точностью для ГТ с помощью биоинформатических методов, а иммуноанализы показали, что инфильтрация моноцитов негативно коррелирует с экспрессией ключевых генов. Сюй и др.32 сообщили, что более высокие уровни экспрессии CD62L на моноцитах связаны с снижением риска ГТ, что соответствует текущим результатам. В частности, фенотипы, такие как CCR2 на миелоидных дендритных клетках CD62L+ и CD62L на моноцитах, были связаны с защитным эффектом, что указывает на возможные регуляторные или подавляющие роли, способные снижать аутоиммунность щитовидной железы.

Многочисленные доказательства указывают на критическую роль баланса клеток Th17 и Treg в развитииHT 33,34. Это исследование выявило причинно-следственную связь между HT и несколькими характеристиками TREG. В частности, риск развития HT был обратно связан с экспрессией CD25 на регуляторных Т-клетках CD39+ в состоянии покоя, тогда как соотношение Th17/Treg наблюдалось повышением с прогрессированиемHT 35. Сложная роль регуляторных Т-клеток в сохранении иммунологической толерантности и предотвращении аутоиммунных заболеваний подчёркивается сильной корреляцией различных фенотипов Treg с повышенным и пониженным риском HT. Клетки Treg двойные: одни подгруппы могут усугублять аутоиммунные реакции, а другие их подавляют. Это подчёркивает необходимость дополнительных исследований для точного определения их ролей в HT.

Кроме того, на стадиях созревания Т-клеток, в группах TBNK, моноцитов и В-клеток наблюдался последовательный паттерн, при котором некоторые иммунные фенотипы связаны с повышенным риском ГТ, а другие, по-видимому, оказывали защитныйэффект 32,36,37,38. Это подчёркивает тонкое участие иммунных клеток в развитии ГТ. Также был проведён обратный МР-анализ для изучения влияния ГТ на особенности иммунных клеток. Анализ показал, что HT связан с повышением уровня некоторых фенотипов иммунных клеток, таких как секретирование CD4-регуляторных Т-клеток и моноцитарных MDSC, а также снижением уровня других, особенно активированных CD4-регуляторных Т-клеток и CD25+ CD4+ Т-клеток.

В частности, медиаторный анализ подчёркивает причинную роль уровней C5 в прогрессировании от фенотипов иммунных клеток к развитию HT. Предыдущие исследования показали, что уровень C5 в плазме способствует развитию диабетической периферическойневропатии 39 и коррелирует как с саркопенией, так и с пониженым индексом скелетныхмышц 40. Кроме того, с точки зрения липидного метаболизма, у людей с хрупкимфенотипом 41 наблюдались более низкие концентрации изовалерилкарнитина. Доля медиации в 8,89%, наблюдаемая в данном исследовании, указывает на то, что C5 может представлять предполагаемую механистическую связь в пути CD39+ Treg–HT и требует дальнейшего изучения в качестве кандидата на биомаркер и терапевтическую мишень в проспективных экспериментальных и клинических исследованиях.

Хотя это исследование даёт ценные сведения, некоторые ограничения требуют рассмотрения. Во-первых, подход МР основан на предположении, что используемые инструментальные переменные валидны и не влияют на смешивающие факторы или плейотропию 42,43,44. Во-вторых, первичные МРТ-анализы были основаны на данных европейского происхождения GWAS, а иммунная клетка GWAS была получена из популяции основателей Сардинии, чья различительная структура дисбаланса связей может ограничивать обобщаемость; для подтверждения популяционной применимости необходимы будущие исследования в различных неевропейских когортах. В-третьих, медиационный анализ выявил C5 как фактор, который может представлять собой исследовательскую связь. Для подтверждения этих ассоциаций и изучения потенциальных популяционных эффектов необходимы будущие исследования с более разнообразными когортами. Наконец, эксперименты по проточной цитометрии и валидации плазмы предоставили подтверждающие доказательства результатов МР; однако размер выборки был относительно ограничен. Необходимы более масштабные экспериментальные и клинические исследования для подтверждения этих иммунных метаболических взаимодействий и изучения, может ли таргетирование CD39⁺Treg клеток или связанных с ними метаболических путей открыть новые терапевтические возможности для ГТ.

Заключение

В заключение, это исследование даёт новые представления о причинно-следственных связях между фенотипами иммунных клеток, особенно CD39+ Treg, и ГТ, при этом C5 был определен кандидатом в качестве кандидата медиатора в этом пути на основе эксплоративного медиационного анализа. Эти результаты выявляют новую иммунометаболическую ось, предлагая механистические представления и потенциальные цели для разработки биомаркеров и терапевтического вмешательства при аутоиммунных заболеваниях щитовидной железы. Будущие исследования с более широкими проспективными когортами могут дополнительно подтвердить эти результаты и изучить потенциальную применимость иммуномодуляции в лечении ГТ.

Раскрытие информации

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

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

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

Мы благодарны всем исследованиям, которые сделали публичными сводными данными GWAS. Эта статья финансируется Специализированным региональным медицинским центром Автономного района Внутренней Монголии.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
CD25-PE моноклональное антителоBD Biosciences340938Антитело для цитометрии потока для обнаружения CD25 человека
CD39-PE-Cy7 моноклональное антителоBD Biosciences567526Антитело для цитометрии потока для обнаружения CD39 человека
CD4-FITC моноклональное антителоBD Biosciences340133Антитело для цитометрии потока для обнаружения CD4 человека
D3-APC моноклональное антителоBD Biosciences555333Антитело для цитометрии потока для обнаружения CD3 человека
Раствор для лизиса FACSBD Biosciences349202Буфер для лизиса эритроцитов для подготовки образцов для цитометрии потока
Цитометр потокаBD BiosciencesFACSCanto IIМногоцветной цитометр потока для иммунофенотипирования
Программное обеспечение для анализа цитометрии потока (FACSDiva)BD Biosciences—Программное обеспечение для получения и анализа данных цитометрии потока
пакет gwasglueпакет R—Гармонизация наборов данных GWAS
пакет ieugwasrпакет R—Интерфейс к базе данных GWAS IEU
Система жидкостной хроматографии с тандемионной масс-спектрометрией (LC-MS/MS)Thermo Fisher Scientific—Используется для количественного определения плазмового изовалерилкарнитина (C5)
Фосфатно-буферный раствор (PBS)Thermo Fisher ScientificAM9624Стерильный PBS, pH 7,4, используемый для промывания и ресуспендирования
Программное обеспечение RПрограммное обеспечение с открытым исходным кодомВерсия 4.4.1Среда статистического анализа
пакет TwoSampleMRпакет R—Пакет для анализа менделевской рандомизации
пакет VariantAnnotationBioconductor—Аннотация варьирующих данных

Ссылки

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Koca SB, Seber T. Factors affecting thyroid elastography in healthy children and patients with Hashimoto’s thyroiditis. J Clin Res Pediatr Endocrinol. 2023;15(1):7-15.
  2. Zhao T, et al. Comparison of various ultrasound-based malignant risk stratification systems on an occasion for assessing thyroid nodules in Hashimoto's thyroiditis. Int J Gen Med. 2023;16:599-608.
  3. Chen P, et al. Effect of large dosage of Prunella on Hashimoto's thyroiditis: a protocol of systematic review and meta-analysis of randomized clinical trials. Medicine (Baltimore). 2020;99(50):e23391.
  4. Won JH, et al. Thyroid nodules and cancer in children and adolescents affected by Hashimoto's thyroiditis. Br J Radiol. 2018;91(1087):20180014.
  5. Liu Y, et al. The impact of coexistent Hashimoto’s thyroiditis on central compartment lymph node metastasis in papillary thyroid carcinoma. Front Endocrinol (Lausanne). 2021;12:772071.
  6. Weetman AP. An update on the pathogenesis of Hashimoto's thyroiditis. J Endocrinol Invest. 2021;44(5):883-890.
  7. Ihnatowicz P, et al. The importance of nutritional factors and dietary management of Hashimoto's thyroiditis. Ann Agric Environ Med. 2020;27(2):184-193.
  8. Ragusa F, et al. Hashimoto's thyroiditis: epidemiology, pathogenesis, clinic and therapy. Best Pract Res Clin Endocrinol Metab. 2019;33(6):101367.
  9. Janicki L, et al. Prevalence and impact of BRAF mutation in patients with concomitant papillary thyroid carcinoma and Hashimoto's thyroiditis: a systematic review with meta-analysis. Front Endocrinol (Lausanne). 2023;14:1273498.
  10. Hwangbo Y, Park YJ. Genome-wide association studies of autoimmune thyroid diseases, thyroid function, and thyroid cancer. Endocrinol Metab (Seoul). 2018;33(2):175-184.
  11. Hu Y, et al. Effect of selenium on thyroid autoimmunity and regulatory T cells in patients with Hashimoto's thyroiditis: a prospective randomized-controlled trial. Clin Transl Sci. 2021;14(4):1390-1402.
  12. Ralli M, et al. Hashimoto's thyroiditis: an update on pathogenic mechanisms, diagnostic protocols, therapeutic strategies, and potential malignant transformation. Autoimmun Rev. 2020;19(10):102649.
  13. Pyzik A, et al. Immune disorders in Hashimoto's thyroiditis: what do we know so far? J Immunol Res. 2015;2015:979167.
  14. Zhang QY, et al. Lymphocyte infiltration and thyrocyte destruction are driven by stromal and immune cell components in Hashimoto's thyroiditis. Nat Commun. 2022;13(1):775.
  15. Zheng H, et al. A global regulatory network for dysregulated gene expression and abnormal metabolic signaling in immune cells in the microenvironment of Graves' disease and Hashimoto's thyroiditis. Front Immunol. 2022;13:879824.
  16. Guo J, et al. Treg cells as a protective factor for Hashimoto's thyroiditis: a Mendelian randomization study. Front Endocrinol (Lausanne). 2024;15:1347695.
  17. Xu D, Wu B. Association between systemic lupus erythematosus and osteoporosis: a Mendelian randomization analysis. BMC Rheumatol. 2024;8(1):17.
  18. Moon G, Park JH, Lee T, Yoon JH. A machine learning-based model for preoperative assessment and malignancy prediction in patients with atypia of undetermined significance thyroid nodules. J Clin Med. 2024;13(24):7769.
  19. Yan J, et al. Gut microbiota's role in glioblastoma risk, with a focus on the mediating role of metabolites. Front Neurol. 2024;15:1386885.
  20. Portilla-Fernandez E, et al. Genetic and clinical determinants of abdominal aortic diameter: genome-wide association studies, exome array data and Mendelian randomization study. Hum Mol Genet. 2022;31(20):3566-3579.
  21. Bowden J, Holmes MV. Meta-analysis and Mendelian randomization: a review. Res Synth Methods. 2019;10(4):486-496.
  22. Luo H, et al. Causal relationships between CD25 on immune cells and hip osteoarthritis. Front Immunol. 2023;14:1247710.
  23. Zha B, et al. Distribution of lymphocyte subpopulations in thyroid glands of human autoimmune thyroid disease. J Clin Lab Anal. 2014;28(3):249-254.
  24. Burgess S, et al. A review of instrumental variable estimators for Mendelian randomization. Stat Methods Med Res. 2017;26(5):2333-2355.
  25. Bowden J, et al. Mendelian randomization with invalid instruments: effect estimation and bias detection through Egger regression. Int J Epidemiol. 2015;44(2):512-525.
  26. Bowden J, et al. Consistent estimation in Mendelian randomization with some invalid instruments using a weighted median estimator. Genet Epidemiol. 2016;40(4):304-314.
  27. Hartwig FP, et al. Robust inference in summary data Mendelian randomization via. the zero modal pleiotropy assumption. Int J Epidemiol. 2017;46(6):1985-1998.
  28. Zhao Z, et al. Causal role of immune cells in Hashimoto's thyroiditis: Mendelian randomization study. Front Endocrinol (Lausanne). 2024;15:1352616.
  29. Wang C, et al. Causal role of immune cells in schizophrenia: Mendelian randomization study. BMC Psychiatry. 2023;23(1):590.
  30. Aichinger G, et al. In situ immune complexes, lymphocyte subpopulations, and HLA-DR-positive epithelial cells in Hashimoto thyroiditis. Lab Invest. 1985;52(2):132-140.
  31. Yu M, et al. Discordant expression of Ii and HLA-DR in thyrocytes: a possible pathogenetic factor in Hashimoto's thyroiditis. Endocr Pathol. 1998;9(3):201-208.
  32. Xu B, et al. Comprehensive analysis of hub biomarkers associated with immune and oxidative stress in Hashimoto's thyroiditis. Arch Biochem Biophys. 2023;745:109713.
  33. Fang J, et al. The changes in peripheral blood Th17 and Treg ratios in Hashimoto's thyroiditis are accompanied by differential PD-1/PD-L1 expression. Front Endocrinol (Lausanne). 2022;13:959477.
  34. Wang W, et al. Leptin receptor antagonist attenuates experimental autoimmune thyroiditis in mice by regulating Treg/Th17 cell differentiation. Front Endocrinol (Lausanne). 2022;13:1042511.
  35. Liu Y, et al. Th17/Treg cells imbalance and GITRL profile in patients with Hashimoto's thyroiditis. Int J Mol Sci. 2014;15(12):21674-21686.
  36. Cai YJ, et al. Hashimoto's thyroiditis induces neuroinflammation and emotional alterations in euthyroid mice. J Neuroinflammation. 2018;15(1):299.
  37. Raoof IB, et al. The prevalence role of monocyte chemoattractant protein-1 in Hashimoto's thyroiditis via .various stimuli mechanisms. J Pharm Bioallied Sci. 2021;13(2):244-247.
  38. Krysiak R, Okopien B. The effect of levothyroxine and selenomethionine on lymphocyte and monocyte cytokine release in women with Hashimoto's thyroiditis. J Clin Endocrinol Metab. 2011;96(7):2206-2215.
  39. An Z, et al. Correlation between acylcarnitine and peripheral neuropathy in type 2 diabetes mellitus. J Diabetes Res. 2022;2022:8115173.
  40. Meng L, et al. Specific lysophosphatidylcholine and acylcarnitine related to sarcopenia and its components in older men. BMC Geriatr. 2022;22(1):249.
  41. Meng L, et al. Specific metabolites involved in antioxidation and mitochondrial function are correlated with frailty in elderly men. Front Med (Lausanne). 2022;9:816045.
  42. Valencia-Hernández CA, Del Greco MF, Sundaram V, Portas L, Minelli C, Bloom CI. Asthma and incident coronary heart disease: an observational and Mendelian randomisation study. Eur Respir J. 2023;62(5):2301788.
  43. Li W, et al. Assessment of the relationship between telomere length and atherosclerosis: a Mendelian randomization study. Medicine (Baltimore). 2023;102(46):e35875.
  44. Morgan RA, et al. Carbonyl reductase 1 catalyzes 20β-reduction of glucocorticoids, modulating receptor activation and metabolic complications of obesity. Sci Rep. 2017;7(1):10633.

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

234234GWAS

Похожие статьи