Araştırma makalesi

NET'lerle İlişkili İnflamatuar Özellikler ile Tip 2 Diyabet ve Komplikasyonlarının Mendelyen Randomizasyon Analizi

DOI:

10.3791/71230

⸱

21 Ağustos 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Laboratory Medicine, Zhongshan People's Hospital, 2Department of Advanced Diagnostic and Clinical Medicine, Zhongshan People's Hospital

Bu makalede

Özet

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

Bu iki örneklemli MR çalışması, genetik olarak öngörülen NET'lerle ilişkili inflamatuar özelliklerin T2DM komplikasyonları ile potansiyel ilişkilerini belirlemiştir. Genetik olarak öngörülen IL-6, diyabetik KAH ile ters yönlü ilişkiliyken; NET'ler, T2DM'deki renal ve periferik dolaşım komplikasyonları ile ilişkili bulunmuştur. Duyarlılık analizleri, genel olarak bu anlamlı ilişkilerin stabilitesini desteklemiştir.

Özet

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

Nötrofil ekstraselüler tuzakları (NETs) ile ilişkili enflamatuar özellikler, tip 2 diyabet mellitus (T2DM) ve komplikasyonlarında önemli bir rol oynamaktadır. Özellikle, temel bir enflamatuar sitokin olan IL-6, NETs oluşumu ve T2DM ile komplikasyonlarının patogenezi ile karmaşık bir şekilde bağlantılıdır. Bu çalışma, Mendelyen Randomizasyon (MR) yaklaşımını kullanarak NETs ile ilişkili enflamatuar özellikler ile T2DM ve komplikasyonları arasındaki nedensel ilişkiyi araştırmayı amaçlamıştır. Çalışmada, T2DM ve komplikasyonları için geniş bir Avrupa popülasyonu tabanlı meta-analizi içeren Genom Boyu İlişkilendirme Çalışmaları'ndan (GWAS) elde edilen verilerle iki örneklemli bir MR tasarımı kullanılmıştır. Temel analiz yöntemi olarak ters varyans ağırlıklı (IVW) yaklaşım kullanılmış; MR-Egger regresyonu, ağırlıklı medyan ve ağırlıklı mod yöntemleri ile desteklenmiştir. Bulguların sağlamlığını değerlendirmek için duyarlılık analizleri kapsamında MR-Egger, MR-PRESSO, Cochran’s Q ve "birini dışarıda bırakma" (leave-one-out) yöntemleri uygulanmıştır. Çalışma, genetik olarak öngörülen interleukin-6 (IL-6) seviyelerinin diyabetik koroner arter hastalığı (CAD) ile ters ilişkili olduğunu göstermiştir (OR = 0.8997, 95% CI: 0.8257–0.9803, P = 0.0158). Ayrıca NETs, renal komplikasyonların eşlik ettiği T2DM (OR=0.97, 95% CI 0.9428–0.998, P = 0.0358) ve periferik dolaşım komplikasyonlarının eşlik ettiği T2DM (OR = 1.0342, 95% CI 1.002–1.0673, P = 0.037) ile anlamlı ilişkiler göstermiştir. Anlamlı IVW ilişkilerinde heterojenlik veya yatay pleiotropi kanıtına rastlanmamıştır. Bu çalışma, genetik olarak öngörülen NETs ile ilişkili enflamatuar özelliklerin belirli T2DM komplikasyonları ile ilişkili olduğunu ortaya koymaktadır. Genetik olarak öngörülen IL-6 diyabetik CAD ile ters ilişkiliyken, NETs, T2DM'de renal ve periferik dolaşım komplikasyonları ile ilişkili bulunmuştur.

Giriş

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

İnsülin direnci ile karakterize olan ve sıklıkla ilerleyici beta hücresi disfonksiyonunun eşlik ettiği Tip 2 diyabet mellitus (T2DM), dünya genelinde epidemik boyutlara ulaşmıştır1,2. Kardiyovasküler hastalıklar, böbrek yetmezliği, nöropati ve retinopatiyi içeren bu T2DM komplikasyonları, yalnızca bireylerin sağlığı ve yaşam kalitesi açısından değil, aynı zamanda kaynakları zorlayarak maliyetleri artıran dünya genelindeki sağlık sistemleri ve ekonomiler üzerinde de önemli bir yük oluşturmaktadır3,4. T2DM'nin çok yönlü doğası göz önüne alındığında, etiyolojik faktörlerinin ayrıntılı bir şekilde incelenmesi gerekmektedir. Artan kanıtlar, nötrofil ekstraselüler tuzaklarının (NET'ler), özellikle T2DM ile ilişkili çeşitli metabolik bozuklukların patofizyolojisinde rol oynadığını göstermektedir.

Nötrofil ekstraselüler tuzakları (NET'ler), güçlü mikrobisidal özelliklere sahip, dekondanse DNA ve granül proteinlerinden oluşan hücre dışı ağlardır5,6. Hücre dışı DNA ve sitrülline histone H3 gibi belirteçler, çeşitli hastalıklardaki inflamatuar aktiviteyi yansıtarak NETozun temel göstergeleri olarak hizmet eder7,8. Biriken kanıtlar, diyabetin NET oluşumunu teşvik ettiğini, böylece inflamasyonu ve doku hasarını yaydığını göstermektedir9,10. Klinik olarak, yükselmiş NET belirteçleri, birçok diyabetik komplikasyonda hiperglisemi ve olumsuz sonuçlarla korelasyon gösterir. Örneğin, artmış dsDNA seviyeleri STEMI hastalarında glukoz disregülasyonu ile ilişkilendirilirken11, NET bileşenleri diyabetik retinopatinin ilerlemesi ile ilişkilendirilmektedir12 ve diyabetik ayak ülserlerinde amputasyon riskini öngörmektedir13. Bu ilişkilere rağmen, NET'ler ile T2DM gelişimi ve komplikasyonları arasındaki kesin nedensel ilişki henüz tam olarak aydınlatılmamıştır. Biriken kanıtlar, metabolik inflamasyonda IL-6 ve NET'ler arasında çift yönlü bir etkileşime dikkat çekmektedir. Hiperglisemi, nötrofilleri NEToz için hazırlar ve IL-6 bu enerjiye bağımlı sürecin güçlü bir indükleyicisi olarak görev yapar14. Klinik olarak, tip 2 diyabette IL-6, protrombotik durumlar ve diyabetik retinopati gibi mikrovasküler komplikasyonlarla güçlü korelasyon gösteren yükselmiş NET belirteçlerini (örneğin H3Cit ve hücre dışı DNA) bağımsız olarak öngörür15,16. Ayrıca, enfeksiyon kaynaklı NEToz, IL-6 trans-sinyalizasyonunu artırarak karşılıklı bir düzenleyici döngü oluşturabilir17. Toplu olarak bu bulgular, özellikle diyabetik ortamda, IL-6 ve NET'lerin birbirine sıkı sıkıya bağlı patofizyolojisinin altını çizmektedir.

Mendel Randomizasyonu (MR), değiştirilebilir maruziyetlerin sağlık sonuçları üzerindeki nedensel etkilerini tahmin etmek için doğal olarak ortaya çıkan genetik varyantları araç değişkenler olarak kullanan ve karmaşık hastalık yolları hakkında içgörüler sunan güçlü bir istatistiksel yöntemdir18. Mendel'in kalıtım yasalarına dayanan bu yaklaşım, mayoz sırasında alellerin rastgele dağılımından yararlanarak gözlemsel çalışmalarda nedensellik çıkarımı yapılmasına olanak tanır ve böylece neden-sonuç ilişkilerinin kurulmasında geleneksel epidemiyolojik yöntemlerin bazı sınırlamalarının aşılmasını sağlar19.

Bugüne kadar, genetik olarak öngörülen NETs ile ilişkili inflamatuar özellikler ile T2DM ve komplikasyonları arasındaki nedensel ilişkiyi inceleyen MR çalışmalarına dair sınırlı sayıda rapor sunulmuştur. Bu nedenle, mevcut çalışma, iki örneklemli bir MR analiz yöntemi kullanarak NETs ile ilişkili inflamatuar özellikler ile T2DM ve komplikasyonları arasındaki potansiyel nedensel ilişkileri araştırmayı amaçlamaktadır.

Protokol

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

Çalışma Tasarımı

Bu araştırma, NET'lerle ilişkili enflamatuar özellikler ile T2DM ve komplikasyonları arasındaki nedensel ilişkiyi incelemek için iki örneklemli MR yaklaşımı kullanmıştır. MR çerçevesi üç temel varsayıma dayanmaktadır20: 1) genetik varyantın maruziyetle güçlü bir şekilde ilişkili olması, 2) genetik varyantın sonucu yalnızca maruziyet aracılığıyla etkilemesi (pleiotropinin dışlanması) ve 3) genetik varyantın herhangi bir karıştırıcı faktörle ilişkili olmaması. Bu çalışmanın sürecine ilişkin ayrıntılı bir genel bakış için lütfen Şekil 1'e bakınız. Makale, şeffaflık ve tekrarlanabilirlik standartlarının titizlikle uygulanmasını sağlamak amacıyla, MR çalışmalarının raporlanmasına yönelik MR-STROBE kılavuzuna uygun olarak hazırlanmıştır21.

Veri Kaynakları

Bu MR analizinde kullanılan Genom Boyu İlişkilendirme Çalışmaları (GWAS) verileri, GWAS genel veri tabanlarından temin edilmiştir. T2DM ile ilgili özet düzeydeki GWAS'lar açısından, 74.124 vaka ve 824.006 kontrolden oluşan Avrupa popülasyonuna ait en büyük meta-analiz ile Avrupa'da yürütülen, 9.978 vaka ve 12.348 kontrolün yer aldığı prospektif iç içe geçmiş vaka-kohort çalışması dahil edilmiştir22. Renal komplikasyonlu T2DM ve periferik dolaşım komplikasyonlu T2DM dahil olmak üzere diyabetik komplikasyonlar için bu çalışma, vakaların ilgili komplikasyona sahip T2DM hastaları, kontrollerin ise T2DM olmayan bireyler olduğu çalışmalardan GWAS özet istatistiklerini çekmiştir. Veri kaynakları hakkında detaylı bilgi Ek Tablo 1'de bulunabilir.

NET'lerle ilişkili inflamatuar özelliklere ait GWAS verileri GWAS kataloğundan elde edilmiştir (bkz. Ek Tablo 2). Biyolojik özgüllükteki heterojenliği gidermek için bu çalışma, dahil edilen maruziyetleri nötrofil biyolojisindeki fonksiyonel rollerine göre iki ayrı gruba ayırmıştır: (1) Temel NETozis İlişkili Faktörler: Bu kategori, NET'lerin yapısal oluşumunda veya kromatin dekondansasyonunun enzimatik sürecinde doğrudan yer alan belirteçleri içerir. Spesifik olarak bu çalışmaya NET'lerin kendileri, Miyeloperoksidaz (MPO), Nötrofil Elastaz (NE) ve MPO-DNA kompleksi dahil edilmiştir. MPO ve NE, histon degradasyonu ve kromatin dekondansasyonu için temel enzimlerken, MPO-DNA kompleksi NET'ler için spesifik bir sürrogat belirteçtir23. (2) NET'lerle İlişkili İnflamatuar Mediyatörler: Bu kategori, NETozis ile yakından bağlantılı olan ancak daha geniş inflamatuar yolaklarda da yer alan, upstream regülatörler veya downstream efektörler olarak görev yapan sitokinleri ve mediyatörleri kapsar. Bu grup, İnterlökin-6 (IL-6)24, Tümör Nekroz Faktörü-alfa (TNF-α)25, Nötrofil gelatinaz ilişkili lipokalin düzeylerini (NGAL)26 ve Hücresel İletişim Ağ Faktörü 1 (CCN1)27 içerir.

Bu çalışmada kullanılan veriler, açık erişimli veri tabanlarından veya önceki çalışmalarda yayınlanmış GWAS verilerinden elde edilmiştir; bu nedenle, bu araştırma için etik onay gerekmemiştir.

NET'lerle İlişkili Genetik Araçların Seçimi

NET oluşumunun, geleneksel GWAS çalışmalarında doğrudan ölçülmeyen dinamik bir biyolojik süreç olduğu göz önüne alındığında, bu çalışmada NET ile ilişkili inflamatuar özellikler için genetik araçları belirlemek amacıyla gen tabanlı bir yaklaşım kullanılmıştır. MPO gibi NET oluşumu ve düzenlemesinde kritik rol oynadığı bilinen 257 genlik kapsamlı bir set, histonları ve nötrofil granül proteinlerini kodlayan genlerle birlikte, yerleşik mekanistik çalışmalardan ve yayınlanmış literatürden28 derlenmiştir.

Araç Değişken Seçimi

NET'lerle ilişkili inflamatuar özellikler için güçlü genetik araçlar belirlemek amacıyla, bu çalışmada GWAS özet istatistikleri kullanılarak ardışık bir filtreleme iş akışı uygulanmıştır. Spesifik operasyonel adımlar şu şekildedir:

İlk Tarama: Maruziyet özellikleri ile anlamlı düzeyde ilişkili olan genetik varyantlar, P < 5 × 10⁻6 anlamlılık eşiği temel alınarak çıkarılmıştır29.

Minör alel frekansı (MAF) Filtrelemesi: İstatistiksel gücü sağlamak için MAF ≤ 0.01 olan Tek Nükleotid Polimorfizmleri (SNP'ler) hariç tutulmuştur30.

Bağlantı Dengesizliği (LD) Kümeleme: Bağlantı dengesizliği (LD) karıştırıcı etkilerini azaltmak için, 10,000 kb pencere boyutunda r2 < 0.001 olarak ayarlanan parametrelerle kümeleme fonksiyonu kullanılarak bağımsız SNP'ler seçilmiştir31.

Enstrüman Gücü Değerlendirmesi: Kalan her bir IV'nin gücü, F = R2 × (N-2) / (1-R2) şeklinde hesaplanan F-statistiği kullanılarak nicelleştirilmiştir. Zayıf enstrüman yanlılığını en aza indirmek için yalnızca F-statistiği > 10 olan SNP'ler tutulmuştur32.

Proxy SNP Tanımlama ve Veri Harmonizasyonu

Sonuç veri setindeki eksik SNP'leri gidermek için, bu çalışmada bir vekil (proxy) araması ve veri harmonizasyon işlemi gerçekleştirilmiştir:

Proxy İkamesi: Maruziyet GWAS'tan elde edilen hedef SNP, sonuç GWAS'ta mevcut olmadığında, bu çalışmada 1,000 Genomes Project Avrupa referans paneline dayalı LDproxy() fonksiyonu kullanılmıştır. Aday bir proxy SNP, yalnızca orijinal SNP ile yüksek LD (r2> 0.8) göstermesi durumunda seçilmiştir. Uygun bir proxy bulunamadığı durumlarda, ilgili SNP analiz dışı bırakılmıştır.

Harmonizasyon: Maruziyet ve sonuç veri setleri, TwoSampleMR paketindeki (R versiyon 4.0.5) harmonise_data() fonksiyonu kullanılarak hizalanmıştır. Bu çalışmada, tüm SNP'leri otomatik olarak ileri zincire (forward strand) hizalamak ve belirsiz zincir yönelimine sahip palindromik SNP'leri çıkarmak için action = 2 parametresi belirlenmiştir.

Doğrulama: Harmonizasyon sonrası bu çalışmada, etki alel frekanslarının maruziyet ve sonuç verileri arasında tutarlı olduğunu onaylamak için harmonize edilmiş veri seti manuel olarak incelenmiştir.

MR Analizi ve Duyarlılık Testleri

Nedensel çıkarım, TwoSampleMR paketi (R versiyon 4.0.5) kullanılarak gerçekleştirilmiştir.

Birincil ve İkincil Analizler: Bu çalışmada birincil yaklaşım olarak Ters Varyans Ağırlıklı (IVW) yöntem uygulanmıştır33. Sağlamlığı doğrulamak için MR-Egger34, ağırlıklı medyan ve ağırlıklı mod yöntemleri kullanılarak tamamlayıcı analizler gerçekleştirilmiştir35.

Hassasiyet Değerlendirmeleri: IV'ler arasındaki heterojenlik, mr_heterogeneity() fonksiyonu aracılığıyla Cochran’ın Q testi36 kullanılarak değerlendirilmiştir. Yatay pleiotropi, MR-Egger34 kesişim testi (mr_pleiotropy_test()) ile değerlendirilmiştir.

Aykırı Değerlerin Tespiti: Bu çalışmada, potansiyel aykırı değerleri tespit etmek için MR-PRESSO paketi kullanılmıştır37. mr_presso() fonksiyonu 1.000 simülasyon ile çalıştırılmıştır. Tespit edilen aykırı SNP'ler (P < 0.05) çıkarılmış ve sonuçların kararlılığını doğrulamak için nedensel tahminler yeniden hesaplanmıştır. Ek olarak, nedensel ilişkinin tek bir SNP tarafından yönlendirilmediğinden emin olmak için "biri dışarıda bırakma" (leave-one-out) analizi gerçekleştirilmiştir38.

İstatistiksel Düzeltme

Çoklu testleri hesaba katmak için, MR analizlerinden elde edilen P-değerleri Yanlış Keşif Oranı (FDR) yöntemi kullanılarak düzeltilmiştir. Bu işlem, R'daki P.adjust() fonksiyonu method = "fdr" parametresi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Düzeltilmiş P-değeri (PFDR) < 0.05 olan ilişkiler istatistiksel olarak anlamlı kabul edilmiştir.

Sonuçlar

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

Seçilmiş Araç Değişkenler

Bu çalışmada, maruziyet olarak NET'lerle ilişkili inflamatuar özellikler kullanılarak MR analizi yapılmıştır. Bu amaçla toplam 106 IV belirlenmiş olup, detaylar Ek Tablo 3'te sunulmuştur. Bu IV'lerin F-istatistikleri, minimum 20,6 ile maksimum 250,4 arasında değişmekte olup ortalama değeri 26,46'dır.

T2DM ve onun çeşitli komplikasyonları (diyabetik ketoasidoz, renal komplikasyonlar, oftalmik komplikasyonlar, nörolojik komplikasyonlar ve periferik dolaşım komplikasyonları) sonuçlar olarak kabul edildiğinde, üç SNP için özet verilerde eşleşen bilgi bulunamadı. Bu çalışmada vekil SNP'ler kullanılmıştır (Ek Tablo 4).

NET'lerle ilişkili inflamatuar özelliklerin T2DM ve komplikasyonları üzerindeki nedensel ilişkisi

IVW yönteminden elde edilen temel bulgular Tablo 1'de sunulurken, Ek Tablo 5 MR-Egger, ağırlıklı medyan ve ağırlıklı mod yaklaşımları aracılığıyla türetilen tamamlayıcı MR tahminlerini detaylandırmaktadır. Özellikle IVW sonuçları, ağırlıklı medyan yönteminin sonucuyla uyumlu olarak, interlökin-6 (IL-6) seviyeleri ile diyabetik CAD arasında istatistiksel olarak anlamlı ilişkiler ortaya koymuştur (OR = 0.8997, 95% CI 0.8257–0.9803, P = 0.0158). Bu bulgular, IL-6'nın diyabetin kardiyovasküler komplikasyonlarıyla genetik olarak ilişkili olduğunu göstermiştir. Ek olarak, IVW analizinin sonuçları, NET'lerin renal komplikasyonlu T2DM (OR = 0.97, 95% CI 0.9428–0.998, P=0.0358) ve periferik dolaşım komplikasyonlu T2DM (OR = 1.0342, 95% CI 1.002–1.0673, P = 0.037) ile anlamlı şekilde ilişkili olduğunu belirtmiştir. Yukarıda belirtilen pozitif sonuçlara ait saçılım grafiği ve forest plot Şekil 2'de gösterilmiştir.

MR Egger regresyon sonuçları, şu bölümde detaylandırıldığı üzere, analizde yatay pleiotropiye dair herhangi bir kanıt olmadığını göstermiştir: Tablo 2Cochran's Q testi ile sunulan heterojenlik sonuçlarına dayanarak (Tablo 2) ve Huni grafikleri (Şekil 3A–C), hiçbirinin ... olduğu gözlemlenmiştir P Q istatistiği değerleri 0,05'lik geleneksel eşik değerinin altındadır; bu durum, çalışmadaki temel ilgile girilen sonuçlar için bağımsız değişkenler arasında anlamlı bir heterojenlik olmadığını göstermektedir.

Ayrıca, MR-PRESSO analizi (Tablo 3), CCN1 maruziyet ve T2DM sonuç olarak değerlendirildiğinde bir aykırı değer (rs139237904) tespit etmiştir; bu değerin dışlanmasından sonra sonuçlar anlamsız kalmaya devam etmiştir. Benzer şekilde, MPO maruziyet ve T2DM sonuç olduğunda, iki aykırı değer (rs10916508 ve rs6544660) saptanmış ve çıkarılma sonrası anlamsız sonuçlar sürmüştür. NGAL maruziyet ve T2DM sonuç olarak alındığında, bir aykırı değer (rs10497219) bulunmuş ve dışlanmasının ardından negatif sonuçlar korunmuştur. TNF-α maruziyet ve ketoasidozla birlikte T2DM sonuç olduğunda, tek bir aykırı değer (rs10103048) mevcut olup, dışlama işlemi anlamsız sonucu değiştirmemiştir. Ancak, NGAL T2DM ve nörolojik komplikasyonlarla ilişkilendirildiğinde iki aykırı değer (rs10497219 ve rs1287048) tanımlanmış ve bunların kaldırılmasından sonra sonuçlar pozitife dönerek anlamlı bir ilişkiye işaret etmiştir. 'Birini dışarıda bırakma' (leave-one-out) analizi (Şekil 3D–F), bulguların sağlamlığına dair ek kanıtlar sunmaktadır. Özetle, bu MR analizi, IL-6 ve NET'lerin diyabetik komplikasyonların etiyolojisinde potansiyel bir rolü olduğunu öne sürmekte ve daha fazla araştırma yapılmasını gerektirmektedir.

VERİ KULLANILABİLİRLİĞİ:

Bu çalışma sırasında üretilen veya analiz edilen tüm veriler, bu makalede ve Ek Tablo 1, Ek Tablo 2, Ek Tablo 3, Ek Tablo 4 ve Ek Tablo 5'te yer almaktadır.

figure-results-1
Şekil 1: Bu MR çalışmasındaki çalışma tasarımı. (A) MR analizleri üç temel varsayıma dayanır. (B) Çalışma tasarımının taslağı. NETs: nötrofil hücre dışı tuzakları; T2DM: tip 2 diabetes mellitus; SNP: tek nükleotid polimorfizmi; MR: Mendelyen randomizasyonu; IVW: ters varyans ağırlıklı; MR-PRESSO: Mendelyen Randomizasyon Pleiotropi REzidüel Toplam ve Aykırı Değer Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-2
Şekil 2: NET'ler ile ilişkili inflamatuar özelliklerin T2DM ve komplikasyonları üzerindeki nedensel ilişkisi. (A) IL-6 seviyeleri ile diyabetik CAD arasındaki ilişkiyi gösteren saçılım grafiği. (B) NET'ler ile renal komplikasyonlu T2D arasındaki ilişkiyi gösteren saçılım grafiği. (C) NET'ler ile periferik dolaşım komplikasyonlu T2D arasındaki ilişkiyi gösteren saçılım grafiği. (D) Diyabetik CAD'de IL-6 seviyelerinin forest plot grafiği. (E) Renal komplikasyonlu T2D'de NET'lerin forest plot grafiği. F: Periferik dolaşım komplikasyonlu T2D'de NET'lerin forest plot grafiği. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-3
Şekil 3: Hassasiyet analizi sonuçları. (A) Diyabetik CAD'de IL-6 seviyelerinin huni grafiği. (B) Renal komplikasyonları olan T2D'de NETs'lerin huni grafiği. (C) Periferik dolaşım komplikasyonları olan T2D'de NETs'lerin huni grafiği. (D) Diyabetik CAD'de IL-6 seviyelerinin birini dışarıda bırakma (leave-one-out) hassasiyet analizi. (E) Renal komplikasyonları olan T2D'de NETs'lerin birini dışarıda bırakma (leave-one-out) hassasiyet analizi. (F) Periferik dolaşım komplikasyonları olan T2D'de NETs'lerin birini dışarıda bırakma (leave-one-out) hassasiyet analizi. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Tablo 1: NET'lerle ilişkili inflamatuar özelliklerin T2DM ve komplikasyonları üzerindeki temel nedensel ilişkisi Bu tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tablo 2: Araç değişkenlerin heterojenlik ve pleiotropi sonuçları Bu tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tablo 3: MR-PRESSO sonuçları Bu tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 1: T2DM ve komplikasyonlarının veri kaynağı Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 2: NET'lerle ilişkili inflamatuar özelliklerin veri kaynağı Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 3: Araç değişkenlerin (IV'ler) seçimi Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 4: MR analizinde kullanılan vekil SNP listesi Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 5: NET'lerle ilişkili inflamatuar özellikler ile T2DM komplikasyonları arasındaki nedensel ilişkiler için tamamlayıcı MR tahminleri Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tartışma

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

Bu çalışma, NET'lerle ilişkili inflamatuar özellikler ile T2DM ve komplikasyonları arasındaki ilişkileri incelemek için iki örneklemli MR yaklaşımı kullanmaktadır. Temel bulgular, genetik olarak öngörülen IL-6 seviyeleri ile diyabetik CAD arasında istatistiksel olarak anlamlı ters bir ilişki olduğunu göstermektedir. Bu bulgu, dolaşımdaki IL-6'nın diyabetin kardiyovasküler komplikasyonları üzerindeki doğrudan koruyucu etkisinden ziyade, IL-6 sinyal yolaklarının karmaşık genetik yapısını yansıtıyor olabilir. Ek olarak, bu çalışma, NET'ler ile T2DM hastalarındaki renal ve periferik dolaşım komplikasyonları da dahil olmak üzere çeşitli diyabetik komplikasyonlar arasındaki ilişkileri ortaya koymaktadır. Bu ilişkiler, diyabetle ilişkili komplikasyonların patogenezinde NET'lerin önemini vurgulamakta ve bu inflamatuar yolakları hedefleyen gelecekteki terapötik stratejilere ışık tutabilmektedir.

IL-6 ile diyabetik CAD arasındaki ilişki, çalışmaların IL-6'nın rolü hakkında farklı perspektifler sunmasıyla önemli bir tartışma konusu olmuştur. Bu çalışma, IL-6'nın diyabete bağlı kardiyovasküler komplikasyonlarla karmaşık ve negatif bir ilişkisi olabileceğini öne sürmektedir. Cupido et al.39 bu bulguları destekleyerek, IL-6 sinyalizasyon bozukluğunu azalmış kardiyometabolik hastalık riski ile ilişkilendirmiştir. Aksine, Indumathi et al.40 diyabetik deneklerde IL-6 hipometilasyonu ve aşırı ekspresyon gözlemlemiş ve bunun CAD'de patojenik bir rolü olduğunu öne sürmüştür. Bu durum, yükselmiş IL-6 seviyelerini diyabetik CAD'de proinflamatuar sürücüler ve prognostik belirteçler olarak tanımlayan Shrivastav et al.41 ve Chittaragi et al.42 ile uyumludur. Bununla birlikte, Liu et al.43 aterosklerozda IL-6 gibi adipokinlerin çift yönlü doğasına dikkat çekmektedir; bağlama bağlı olan bu ikilik, muhtemelen çalışmalar arasındaki çelişkili kanıtları açıklamaktadır. Bulgulardaki bu uyumsuzluk birkaç faktöre bağlanabilir. İlk olarak, çalışma tasarımlarındaki, hasta popülasyonlarındaki ve IL-6 seviyelerini ölçmek için kullanılan yöntemlerdeki heterojenlik farklı sonuçlara yol açmış olabilir44. İkinci olarak, IL-6 ile CAD gelişimi arasındaki zamansal ilişki karmaşıktır ve hem nedensel hem de reaktif bileşenler içerebilir; bu durum kesitsel veya hatta bazı boylamsal çalışmalarda tam olarak yakalanamamış olabilir45.

Bu çalışma ve diğer birkaç çalışma, IL-6 ile diyabetik KAH arasında anlamlı bir ilişki olduğunu öne sürse de, bu ilişkinin kesin doğası karmaşık kalmaya devam etmektedir ve çeşitli biyolojik ve metodolojik faktörlerden etkilenebilir. Bu MR analizinin, genetik olarak öngörülen IL-6 seviyeleri ile diyabet kaynaklı KAH arasında istatistiksel olarak anlamlı negatif bir ilişki (OR=0,8997) olduğunu göstermesi dikkat çekicidir; bu durum, IL-6'nın kardiyovasküler patolojiyi desteklediği yönündeki geleneksel görüşle çelişmektedir. Bu tutarsızlık, IL-6'nın inflamasyon ve doku onarımındaki karmaşık çift rolüne46 veya MR analizinde kullanılan genetik araçların, IL-6 sinyallemesinin genel sistemik etkisinden farklı olan spesifik bir biyolojik yolunu yansıtma olasılığına bağlanabilir. Bu çalışmada gözlemlenen negatif ilişki, basitçe IL-6'nın kardiyoprotektif bir etkiye sahip olduğu şeklinde yorumlanmamalıdır; aksine, bu durum muhtemelen IL-6 reseptör sinyallemesinin altında yatan karmaşık genetik mekanizmaları yansıtmaktadır. Alternatif olarak, gözlemlenen negatif ilişki, geleneksel gözlemsel çalışmalarda tam olarak yakalanamayan inflamatuar ağ içindeki kompansatuar mekanizmalardan veya negatif geri besleme döngülerinden etkilenmiş olabilir. Gelecekteki araştırmalar, iyi tasarlanmış boylamsal çalışmalarla ve KAH patogenezinin multifaktöriyel doğasını göz önünde bulundurarak bu karmaşıklıkları aydınlatmayı hedeflemelidir.

NET'lerin diyabetik komplikasyonlardaki, özellikle de böbrek hastalığı bağlamındaki rolü, inflamasyonun ve doku hasarının önemli bir aracısı olarak giderek daha fazla kabul görmektedir. Magaña-Guerrero et al.12, diyabetik retinopatide NET'leri hiperglisemi ve böbrek yetmezliği ile ilişkilendirerek bunları hastalık ilerlemesinin belirteçleri olarak konumlandırmaktadır. Diyabetik böbrek hastalığı (DKD) bağlamında, Liu et al.47, midkin yukarı regülasyonunun NET oluşumunu artırarak böbrek hasarını teşvik ettiğini gösterirken; Zheng et al.48, NET'lerin glomerüler endotel disfonksiyonu ve piroptoz indüklediğini, bu etkilerin ise DNase I tedavisi ile hafiflediğini göstermektedir. Bu deneysel bulguların ötesinde, güncel MR ve transkriptomik analizler, belirli NET ilişkili genlerin (örneğin, CLIC3, GBP2) proliferatif diyabetik retinopati için nedensel risk faktörleri olduğunu belirlemiştir28. İlginç bir şekilde, bu genetik kanıtlar, böbrek komplikasyonları ile olan negatif ilişki bulgularıyla belirgin bir tezat oluşturarak NET'lerin dokuya özgü mekanizmalarını vurgulamaktadır. Toplu olarak bu çalışma, NET'ler ile T2DM'deki periferik dolaşım komplikasyonları arasında anlamlı bir nedensel ilişki olduğunu göstererek bu tabloyu tamamlamaktadır. Diyabetik nefropatide NET'lerin rolünü etkileyebilecek faktörlerin karmaşık etkileşimini çözmek için daha fazla araştırma yapılması esastır.

Bu çalışma, IL-6 ile diyabetik KAH arasında potansiyel bir ilişki ve NET'ler ile diğer diyabetik komplikasyonlar arasında anlamlı bir korelasyon belirlemiş olsa da, bu iki inflamatuar mediyatör arasındaki etkileşim daha ileri araştırmalar gerektirmektedir. Bu çalışmada, IL-6'dan NET'lere giden nedensel yolu test etmek için özel bir MR analizi yapılmamış olsa da, çok sayıda deneysel kanıt IL-6'nın NET'lerle ilişkili inflamatuar özelliklerin bir üst akış sürücüsü olarak hareket edebileceğini göstermektedir.

Biyolojik olarak IL-6, akut faz yanıtında merkezi bir sitokindir49 ve nötrofilleri NET oluşumu için hazırladığı gösterilmiştir50. Diyabetin hiperglisemik mikroortamında sıklıkla gözlenen yüksek IL-6 seviyeleri51, nötrofiller içindeki JAK/STAT3 sinyal yolunu aktive edebilir52. Bu aktivasyon, NETozis karakteristikleri olan histon sitrülinasyonu ve kromatin dekondansasyonundan sorumlu enzim olan peptidilarginin deiminaz 4'ün (PAD4)53 transkripsiyonel artışında kritik bir adımdır54, 54. Bu nedenle, ardışık bir patolojik eksen hipotezi kurmak biyolojik olarak makuldür: sistemik IL-6 artışı, aşırı NET oluşumunu teşvik eder; bu da karşılığında endotel hasarını ve trombozu şiddetlendirerek diyabetik CAD ve renal lezyonlar dahil olmak üzere çeşitli diyabetik komplikasyonlara yol açar. IL-6'nın zararlı etkilerinin ne ölçüde NET'ler aracılığıyla gerçekleştiğini resmi olarak nicelleştirmek için çok değişkenli MR veya aracılık analizi kullanan gelecekteki çalışmalara ihtiyaç vardır.

Burada sunulan analitik çerçeve, gelecekteki uygulamalar için önemli bir potansiyel taşımaktadır. Metodolojik olarak bu iş akışı, ilişkili maruziyetlerin bağımsız nedensel etkilerini ayrıştırmak amacıyla Çok Değişkenli MR'a (MVMR) genişletilebilir ve böylece karmaşık biyolojik yolaklar daha kapsamlı bir şekilde ele alınabilir. Ayrıca, gelecek tekrarlarda kolokalizasyon analizlerinin entegre edilmesi, maruziyet ve sonucun aynı nedensel varyantı paylaştığını doğrulamaya yardımcı olacak ve böylece bağlantı dengesizliği (linkage disequilibrium) yanlılığı riskini daha da azaltacaktır. Klinik açıdan bu yaklaşım, ilaç hedefi doğrulaması için sağlam bir taslak sunmaktadır. Yatay pleiotropi için sistematik filtreleme yaparak ve araç geçerliliğini sağlayarak, bu çerçeve, klinik başarı olasılığı daha yüksek olan terapötik hedeflere öncelik verebilir. Nihayetinde, bu genetik bulguların risk öngörü modellerine dönüştürülmesi, erken müdahaleden en fazla fayda sağlayacak yüksek riskli alt grupları belirleyerek hassas tıp stratejilerini kolaylaştırabilir.

Bu çalışma, nedenselliği belirlemek için genetik varyantları IV'ler olarak kullanan iki örneklemli MR yaklaşımını kullanmakta ve böylece NET'lerle ilişkili inflamatuar özellikler ile T2DM ve komplikasyonları arasındaki ilişkiyi keşfetmek için sağlam bir çerçeve sunmaktadır. Bu yaklaşım, karıştırıcı faktörleri ve ters nedenselliği azaltmak için MR kullanarak gözlemsel çalışmalardan daha gelişmiş bir yöntem sunar. Yalnızca IVW tahminlerine dayanan standart MR uygulamalarının aksine, bu çalışmaya sağlam duyarlılık analizleri (ağırlıklı medyan, MR-Egger) ve pleiotropi kontrolleri entegre edilmiştir. Bu çok yöntemli çerçeve, nedensel tahminlerin geçersiz araçlar tarafından yönlendirilmediğinden emin olarak tek yöntemli analizlere göre daha yüksek bir geçerlilik sağlar. Ayrıca, bu yaklaşımın tekrarlanabilirliği, veri uyumlaştırma ve kalite kontrolü için standartlaştırılmış, şeffaf bir protokol aracılığıyla sağlanarak karmaşık genetik analizlerde sıkça görülen "replikasyon krizi" sorununa çözüm getirmektedir. Verimlilik ve uygulanabilirlik açısından, bu optimize edilmiş iş akışı, manuel veri kürasyonu ile ilişkili hesaplama yükünü azaltarak birden fazla fenotipin hızla taranmasına olanak tanır. Bu ölçeklenebilirlik, çerçeveyi genel analizlerin yanı sıra yüksek kapasiteli fenom genişlikli ilişkilendirme taramaları için de geniş ölçüde uygulanabilir kılarak, karmaşık biyolojik ağları keşfetmek için katı, tek aşamalı gözlemsel yaklaşımlardan daha çok yönlü bir araç sunar.

Buna rağmen, çalışmanın bazı sınırlılıkları bulunmaktadır. Genetik araçların kullanımı, seçilen varyantların ilgili maruziyet ve sonuçla tek bir yol üzerinden ilişkili olduğu varsayımına dayanmaktadır; bu durum, biyolojik sistemlerin karmaşıklığını tam olarak yansıtmayabilir. İkinci olarak, bu çalışma MR analizi için öncelikle Avrupa popülasyonlarından elde edilen verilere dayandığından, bulguların diğer etnik veya coğrafi popülasyonlara genellenebilirliği sınırlı olabilir. Üçüncü olarak, bu çalışma NET'lerle ilişkili inflamatuar özellikler ile T2DM ve komplikasyonları arasında potansiyel ilişkiler belirlemiş olsa da, spesifik moleküler düzenleyici ağların ve temel biyolojik mekanizmaların sonraki deneysel çalışmalarla daha fazla açıklığa kavuşturulması gerekmektedir. Anlamlı nedensel ilişkilerin diyabetik CAD, renal ve periferik dolaşım komplikasyonları gibi belirli komplikasyonlarla sınırlı olduğu ve test edilen tüm diyabetik sonuçlarda tekdüze bir şekilde gözlemlenmediği unutulmamalıdır. Ek olarak, MR karıştırıcı faktörleri azaltabilse de, ölçülmemiş çevresel faktörler veya popülasyon stratifikasyonu gibi tüm potansiyel yanlılık kaynaklarını ortadan kaldıramaz.

Ayrıca, bulguların genellenebilirliği, genetik verilerin alındığı spesifik popülasyonlar nedeniyle sınırlı olabilir ve bu sonuçların doğrulanması için farklı popülasyonlarda tekrarlanması gereklidir. Bu çalışma geniş ölçekli GWAS özet istatistiklerinden yararlansa da, klinik kohortlardan veya deneysel modellerden gelen tamamlayıcı multi-omik sekanslama verilerinin eksikliği, gözlemlenen nedensel ilişkilerin temelindeki moleküler mekanizmaları ve transkripsiyonel değişiklikleri doğrulama yeteneğini sınırlamaktadır. Bu MR iş akışı, özellikle alel harmonizasyonu ve pleiotropiye ilişkin analitik zorlukları gidermek için spesifik ayarlamalar gerektirmiştir. Palindromik SNP'lerdeki zincir belirsizliğini azaltmak için bu çalışmada, ara alel frekanslarına sahip varyantların (>0.42) kesin olarak hariç tutulması amacıyla boru hattı modifiye edilmiştir. Ayrıca, potansiyel yatay pleiotropiyi gidermek için bu çalışmada MR-PRESSO aykırı değer testi iş akışına entegre edilmiştir. Bu sayede, geçersiz araç değişkenlerin iteratif olarak kaldırılması sağlanmış ve nihai nedensel tahminlerin sağlam olduğu ve pleiotropik aykırı değerler tarafından yönlendirilmediği garanti edilmiştir.

MR bulgularının geçerliliği, birkaç kritik analitik adıma büyük ölçüde dayanmaktadır. İlk olarak, IV'lerin titizlikle seçilmesi büyük önem taşımaktadır. Sıkı genom çapında anlamlılık eşiklerine (P<5×10-6) ve bağlantı dengesizliği için kümelemeye (r2<0.001) bağlı kalınarak, bu çalışma zayıf araç yanlılığı riskini minimize etmiş ve seçilen SNP'lerin maruziyetle güçlü bir şekilde ilişkili olmasını sağlamıştır. İkinci olarak, nedensel tahminlerin sağlamlığı, yatay pleiotropinin ele alınmasına bağlıdır. Bu çalışma, gerekli bir koruma sağlayan MR-Egger, ağırlıklı medyan ve MR-PRESSO gibi birden fazla tamamlayıcı yönteme dayanmıştır; bu yöntemler arasındaki tutarlılık, anlamlı olmayan MR-Egger kesişim noktalarıyla birlikte, IV'lerin sonucu yalnızca maruziyet aracılığıyla etkilediği varsayımını desteklemektedir. Genetik varyasyonlar NET ile ilişkili inflamatuar özellikler için vekil olarak hizmet edebilse de, germ hattı genotipinden transkripsiyonel aktivasyona ve protein salınımına kadar olan düzenleyici yollar kesinlikle doğrusal olmayan karmaşık biyolojik süreçleri içerdiğinden, in vivo NETosisin dinamik ve gerçek zamanlı dalgalanmalarını tam olarak yansıtmayabilirler. Tekrarlanabilirlik açısından, büyük ölçekli ve kamuya açık GWAS özet istatistiklerinin kullanımı, bu analizin bağımsız olarak doğrulanabilmesini sağlar. Harmonizasyon ve aykırı değerlerin çıkarılmasına ilişkin spesifik parametreler dahil olmak üzere analitik boru hattının şeffaflığı, bu sonuçların birebir tekrarlanmasına olanak tanır. Bu adımlar toplu olarak bu çalışmanın iç geçerliliğini güçlendirmekte ve gelecekteki araştırmalar için tekrarlanabilir bir çerçeve sunmaktadır.

Sonuç olarak, bu çalışma, NET ile ilişkili inflamatuar özellikler ile T2DM ve komplikasyonları arasındaki ilişkiyi araştırmak için iki örneklemli MR yaklaşımı kullanmaktadır. Bulgular, IL-6 seviyeleri ile diyabetik CAD arasında anlamlı bir ilişki olduğunu ortaya koyarak, diyabetin kardiyovasküler komplikasyonlarında IL-6 için potansiyel bir role dikkat çekmektedir. Ayrıca bu çalışma, NET'ler ile renal ve periferik dolaşım komplikasyonları da dahil olmak üzere çeşitli diyabetik komplikasyonlar arasındaki ilişkileri ortaya koyarak, diyabetle ilişkili durumların patogenezinde NET ile ilişkili inflamatuar özelliklerin önemini vurgulamaktadır. Bu bulgular, T2DM'de inflamasyon, glikoz metabolizması ve vasküler sağlık arasındaki karmaşık etkileşimin anlaşılmasına katkıda bulunmaktadır. Çalışma, diyabetik komplikasyonlarda NET'lerin rolü için değerli kanıtlar sunarken, aynı zamanda dahil olan biyolojik mekanizmaların karmaşıklığını ve kesin yolları ve potansiyel terapötik hedefleri aydınlatmak için daha fazla araştırmaya duyulan ihtiyacı kabul etmektedir.

Açıklamalar

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

Yazarlar, herhangi bir çıkar çatışması olmadığını beyan ederler.

Teşekkürler

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

Bu çalışma, Zhongshan Sosyal Bilim ve Teknoloji Araştırmaları Ana Projesi (Hibe numarası: 2021B3013) ve Zhongshan Sosyal Bilim ve Teknoloji Araştırmaları Projesi (Hibe numarası: 2022B1080) tarafından desteklenmiştir. Fon sağlayanların; çalışma tasarımı, veri toplama ve analizi, yayınlama kararı veya taslağın hazırlanmasında herhangi bir rolü olmamıştır.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
CCN1GWAS CatalogGCST90277805http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90277001-GCST90278000/GCST90277805/harmonised/GCST90277805.h.tsv.gz
Diyabetik KAHGWAS CatalogGCST006405http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST006001-GCST007000/GCST006405/Fall_gwas_results_any_chd_tab.txt.gz
IL-6GWAS CatalogGCST90010146http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90010001-GCST90011000/GCST90010146/harmonised/33303764-GCST90010146-EFO_0007937.h.tsv.gz
MPOGWAS CatalogGCST90087967http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90087001-GCST90088000/GCST90087967/harmonised/35078996-GCST90087967-EFO_0011039.h.tsv.gz
MPO-DNAGWAS CatalogGCST90013658http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90013001-GCST90014000/GCST90013658/harmonised/33717105-GCST90013658-EFO_0005243.h.tsv.gz
MR-PRESSO PaketiGitHub (rondolab)Versiyon 1.0Pleiotropiyi tespit etmek ve pleiotropi düzeltmeli nedensel tahminler elde etmek için kullanılan R paketi.
NEGWAS CatalogGCST90162366http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90162001-GCST90163000/GCST90162366/harmonised/GCST90162366.h.tsv.gz
NET'lerGWAS CatalogGCST90137414http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90137001-GCST90138000/GCST90137414/harmonised/GCST90137414.h.tsv.gz
NGALGWAS CatalogGCST90161504http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90161001-GCST90162000/GCST90161504/harmonised/GCST90161504.h.tsv.gz
R YazılımıR Foundation for Statistical ComputingVersiyon 4.0.5Tüm analizler için kullanılan temel istatistiksel hesaplama ortamı.
T2DFINN R9T2Dhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_T2D.gz
Ketoasidozlu T2DFINN R9E4_DM2KETOhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_E4_DM2KETO.gz
Nörolojik komplikasyonlu T2DFINN R9E4_DM2NEUhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_E4_DM2NEU.gz
Oftalmik komplikasyonlu T2DFINN R9E4_DM2OPTHhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_E4_DM2OPTH.gz
Periferik dolaşım sorunlu T2DFINN R9E4_DM2PERIPHhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_E4_DM2PERIPH.gz
Renal komplikasyonlu T2DFINN R9E4_DM2RENhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_E4_DM2REN.gz
TNF-aGWAS CatalogGCST004426http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST004001-GCST005000/GCST004426/harmonised/27989323-GCST004426-EFO_0004684.h.tsv.gz
TwoSampleMR PaketiGitHub (MRCIEU)Versiyon 0.6.22Mendelyan Randomizasyon analizini gerçekleştirmek için kullanılan R paketi.

Kaynaklar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Tanase DM, et al. The intricate relationship between type 2 diabetes mellitus (T2DM), insulin resistance (IR), and nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD). J Diabetes Res. 2020;2020:3920196.
  2. Yan Y, et al. Prevalence, awareness and control of type 2 diabetes mellitus and risk factors in Chinese elderly population. BMC Public Health. 2022;22(1):1382.
  3. Dugani SB, Mielke MM, Vella A. Burden and management of type 2 diabetes in rural United States. Diabetes Metab Res Rev. 2021;37(5):e3410.
  4. Rodriquez IM, O'Sullivan KL. Youth-onset type 2 diabetes: Burden of complications and socioeconomic cost. Curr Diab Rep. 2023;23(5):59-67.
  5. Zhang H, et al. Neutrophil, neutrophil extracellular traps and endothelial cell dysfunction in sepsis. Clin Transl Med. 2023;13(1):e1170.
  6. Hidalgo A, et al. Neutrophil extracellular traps: From physiology to pathology. Cardiovasc Res. 2022;118(13):2737-53.
  7. Goggs R, Jeffery U, Levine DN, Li RHL. Neutrophil-extracellular traps, cell-free DNA, and immunothrombosis in companion animals: A review. Vet Pathol. 2020;57(1):6-23.
  8. Tilley DO, et al. Histone H3 clipping is a novel signature of human neutrophil extracellular traps. Elife. 2022;11.
  9. Shafqat A, et al. Emerging role of neutrophil extracellular traps in the complications of diabetes mellitus. Front Med (Lausanne). 2022;9:995993.
  10. Njeim R, et al. NETosis contributes to the pathogenesis of diabetes and its complications. J Mol Endocrinol. 2020;65(4):R65-76.
  11. Helseth R, et al. Glucose associated NETosis in patients with ST-elevation myocardial infarction: An observational study. BMC Cardiovasc Disord. 2019;19(1):221.
  12. Magana-Guerrero FS, et al. Spontaneous neutrophil extracellular traps release are inflammatory markers associated with hyperglycemia and renal failure on diabetic retinopathy. Biomedicines. 2023;11(7).
  13. Ibrahim I, et al. Neutrophil extracellular traps (NETs) are associated with type 2 diabetes and diabetic foot ulcer related amputation: A prospective cohort study. Diabetes Ther. 2024;15(6):1333-48.
  14. Joshi MB, et al. High glucose modulates IL-6 mediated immune homeostasis through impeding neutrophil extracellular trap formation. FEBS Lett. 2013;587(14):2241-6.
  15. Bryk AH, et al. Predictors of neutrophil extracellular traps markers in type 2 diabetes mellitus: Associations with a prothrombotic state and hypofibrinolysis. Cardiovasc Diabetol. 2019;18(1):49.
  16. Park JH, et al. Evaluation of circulating markers of neutrophil extracellular trap (NET) formation as risk factors for diabetic retinopathy in a case-control association study. Exp Clin Endocrinol Diabetes. 2016;124(9):557-61.
  17. Winslow S, et al. Multi-omics links IL-6 trans-signalling with neutrophil extracellular trap formation and Haemophilus infection in COPD. Eur Respir J. 2021;58(4).
  18. Bowden J, Holmes MV. Meta-analysis and Mendelian randomization: A review. Res Synth Methods. 2019;10(4):486-96.
  19. Birney E. Mendelian randomization. Cold Spring Harb Perspect Med. 2022;12(4).
  20. Sanderson E, et al. Mendelian randomization. Nat Rev Methods Primers. 2022;2.
  21. Skrivankova VW, et al. Strengthening the reporting of observational studies in epidemiology using Mendelian randomization: The STROBE-MR statement. JAMA. 2021;326(16):1614-21.
  22. Liang YC, et al. Association of circulating inflammatory proteins with type 2 diabetes mellitus and its complications: A bidirectional Mendelian randomization study. Front Endocrinol (Lausanne). 2024;15:1358311.
  23. Papayannopoulos V, Metzler KD, Hakkim A, Zychlinsky A. Neutrophil elastase and myeloperoxidase regulate the formation of neutrophil extracellular traps. J Cell Biol. 2010;191(3):677-91.
  24. Kindberg KM, et al. IL-6R signaling is associated with PAD4 and neutrophil extracellular trap formation in patients with STEMI. Int J Mol Sci. 2025;26(11).
  25. Mao CL, et al. Neutrophil extracellular traps in rheumatoid arthritis: Pathogenic mechanisms and therapeutic potential. Front Immunol. 2025;16:1717671.
  26. Li H, et al. Hepatocytes and neutrophils cooperatively suppress bacterial infection by differentially regulating lipocalin-2 and neutrophil extracellular traps. Hepatology. 2018;68(4):1604-20.
  27. Li T, et al. Cellular communication network factor 1 promotes retinal leakage in diabetic retinopathy via inducing neutrophil stasis and neutrophil extracellular traps extrusion. Cell Commun Signal. 2024;22(1):275.
  28. Hao L, et al. Transcriptome sequencing and Mendelian randomization analysis identified biomarkers related to neutrophil extracellular traps in diabetic retinopathy. Front Immunol. 2024;15:1408974.
  29. Wang S, et al. Association between periodontitis and temporomandibular joint disorders. Arthritis Res Ther. 2023;25(1):143.
  30. Yin KJ, et al. No genetic causal association between periodontitis and arthritis: A bidirectional two-sample Mendelian randomization analysis. Front Immunol. 2022;13:808832.
  31. Genomes Project C, et al. A map of human genome variation from population-scale sequencing. Nature. 2010;467(7319):1061-73.
  32. Burgess S, Thompson SG, Collaboration CCG. Avoiding bias from weak instruments in Mendelian randomization studies. Int J Epidemiol. 2011;40(3):755-64.
  33. Burgess S, Butterworth A, Thompson SG. Mendelian randomization analysis with multiple genetic variants using summarized data. Genet Epidemiol. 2013;37(7):658-65.
  34. Burgess S, Thompson SG. Interpreting findings from Mendelian randomization using the MR-Egger method. Eur J Epidemiol. 2017;32(5):377-89.
  35. Bowden J, Davey Smith G, Haycock PC, Burgess S. Consistent estimation in Mendelian randomization with some invalid instruments using a weighted median estimator. Genet Epidemiol. 2016;40(4):304-14.
  36. Greco MF, Minelli C, Sheehan NA, Thompson JR. Detecting pleiotropy in Mendelian randomisation studies with summary data and a continuous outcome. Stat Med. 2015;34(21):2926-40.
  37. Verbanck M, Chen CY, Neale B, Do R. Publisher correction: Detection of widespread horizontal pleiotropy in causal relationships inferred from Mendelian randomization between complex traits and diseases. Nat Genet. 2018;50(8):1196.
  38. Cheng H, Garrick DJ, Fernando RL. Efficient strategies for leave-one-out cross validation for genomic best linear unbiased prediction. J Anim Sci Biotechnol. 2017;8:38.
  39. Cupido AJ, et al. Dissecting the IL-6 pathway in cardiometabolic disease: A Mendelian randomization study on both IL6 and IL6R. Br J Clin Pharmacol. 2022;88(6):2875-84.
  40. Indumathi B, Oruganti SS, Sreenu B, Kutala VK. Association of promoter methylation and expression of inflammatory genes IL-6 and TNF-alpha with the risk of coronary artery disease in diabetic and obese subjects among Asian Indians. Indian J Clin Biochem. 2022;37(1):29-39.
  41. Shrivastav D, et al. Comparative analysis of Nε-carboxymethyl-lysine and inflammatory markers in diabetic and non-diabetic coronary artery disease patients. World J Diabetes. 2023;14(12):1754-65.
  42. Chittaragi GH, Ambali AP, Honnutagi R, Ganesh V. Interleukin-6 and uric acid among type 2 diabetes mellitus patients with coronary artery disease. Bioinformation. 2023;19(12):1134-8.
  43. Liu L, et al. Adipokines, adiposity, and atherosclerosis. Cell Mol Life Sci. 2022;79(5):272.
  44. Hua MJ, Butera G, Akinyemi O, Porterfield D. Biases and limitations in observational studies of long COVID prevalence and risk factors: A rapid systematic umbrella review. PLoS One. 2024;19(5):e0302408.
  45. Savitz DA, Wellenius GA. Can cross-sectional studies contribute to causal inference? It depends. Am J Epidemiol. 2023;192(4):514-6.
  46. Hirano T. IL-6 in inflammation, autoimmunity and cancer. Int Immunol. 2021;33(3):127-48.
  47. Liu G, Ren X, Li Y, Li H. Midkine promotes kidney injury in diabetic kidney disease by increasing neutrophil extracellular traps formation. Ann Transl Med. 2022;10(12):693.
  48. Zheng F, et al. Neutrophil extracellular traps induce glomerular endothelial cell dysfunction and pyroptosis in diabetic kidney disease. Diabetes. 2022;71(12):2739-50.
  49. Schmidt-Arras D, Rose-John S. IL-6 pathway in the liver: From physiopathology to therapy. J Hepatol. 2016;64(6):1403-15.
  50. Xiao Y, et al. Cathepsin C promotes breast cancer lung metastasis by modulating neutrophil infiltration and neutrophil extracellular trap formation. Cancer Cell. 2021;39(3):423-37.e427.
  51. Sater MS, et al. Plasma IL-6, TREM1, uPAR, and IL6/IL8 biomarkers increment further witnessing the chronic inflammation in type 2 diabetes. Horm Mol Biol Clin Investig. 2023;44(3):259-69.
  52. Martino N, et al. Endothelial SOCS3 maintains homeostasis and promotes survival in endotoxemic mice. JCI Insight. 2021;6(14).
  53. Akboua H, Eghbalzadeh K, Keser U, Wahlers T, et al. Impaired non-canonical transforming growth factor-β signalling prevents profibrotic phenotypes in cultured peptidylarginine deiminase 4-deficient murine cardiac fibroblasts. J Cell Mol Med. 2021;25(20):9674-84.
  54. Thiam HR, et al. NETosis proceeds by cytoskeleton and endomembrane disassembly and PAD4-mediated chromatin decondensation and nuclear envelope rupture. Proc Natl Acad Sci U S A. 2020;117(13):7326-37.

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

N trofil Ekstrasel ler Tuzaklarnterl kin 6Diyabetik KomplikasyonlarKoroner Arter HastalRenal KomplikasyonlarPeriferik Dola m KomplikasyonlarGenom Boyu li kilendirme Analizi

İlgili makaleler