肠道微生物与近视的因果联系——一项两样本孟德尔随机化分析

Causal Link between Gut Microbiota and Myopia—A Two-Sample Mendelian Randomization Analysis

摘要: 背景：肠道微生物群与近视之间的关系尚不明确。本研究通过两样本孟德尔随机化分析，探讨肠道微生物群落与近视发展之间的潜在因果联系。方法：本研究利用公开的全基因组关联研究(GWAS)数据进行孟德尔随机化分析。我们从MiBioGen联盟获取了肠道微生物组GWAS汇总统计数据，包括来自24个不同队列的18,340个样本。近视相关结果数据来自MRC IEU汇总的近视数据集，涵盖460,536名欧洲血统个体。以单核苷酸多态性(SNP)作为工具变量，重点关注F统计量大于10的SNP，以确保工具变量的强度。分析采用四种方法：逆方差加权(IVW)、MR-Egger回归、加权中位数方法和加权众数等技术。为探讨异质性和潜在多效性效应，我们进行了Cochran’s Q检验和MR-Egger截距检验。此外，通过留一法敏感性分析评估结果的稳健性。结果：逆方差加权(IVW)分析揭示了特定肠道微生物分类群与近视之间的关系。Lachnospiraceae_UCG-001显示出对近视的保护作用，比值比(OR)为0.993，95%置信区间(CI)为(0.987, 0.998)，P值为0.007，具有统计学意义。此外，厚壁菌门(Firmicutes)也显示出保护性关联，OR为0.994，95% CI为(0.989, 0.999)，P值为0.015。然而，双歧杆菌科(Bifidobacteriaceae)和食物谷菌科(Victivallaceae)被识别为近视的潜在危险因素，其OR分别为1.006和1.003，95% CI分别为(1.0001, 1.0113)和(1.0007, 1.0062)，P值分别为0.048和0.015。然而，反向孟德尔随机化分析未发现近视与肠道微生物之间存在显著的因果联系，且未观察到显著的异质性或多效性效应。结论：本分析表明，某些肠道微生物可能与近视存在因果关系，揭示了近视预防和治疗的潜在干预策略。

Abstract: Background: The relationship between gut microbiota and myopia remains uncertain. In this study, we conducted a two-sample Mendelian randomization analysis to investigate the potential causal connection between gut microbial communities and the development of myopic conditions. Methods: Our study utilized publicly available genomic data from genome-wide association studies (GWAS) to conduct Mendelian randomization analysis. We obtained gut microbiome GWAS summary statistics from the MiBioGen Consortium, which included 18,340 samples from 24 different cohorts. Data on myopia-related outcomes were taken from the MRC IEU’s integrated myopia dataset, which consisted of 460,536 individuals of European descent. Single nucleotide polymorphisms (SNPs) were used as instrumental variables, with a focus on those with an F-statistic greater than 10 to ensure strong instruments. Our analysis employed four different methods: inverse variance weighted (IVW), MR-Egger regression, the weighted median approach, and the weighted mode technique. To investigate heterogeneity and potential pleiotropic effects, we conducted Cochran’s Q test and MR-Egger intercept test. Furthermore, we assessed the robustness of our results through leave-one-out sensitivity analysis. Results: The inverse variance weighted (IVW) analysis revealed insights into the relationship between specific gut microbial taxa and myopia. Lachnospiraceae_UCG-001 was found to have a protective effect against myopia, with an odds ratio (OR) of 0.993, a 95% confidence interval (CI) of 0.987 to 0.998, and a statistically significant P-value of 0.007. Additionally, Firmicutes also showed a protective association, with an OR of 0.994, a 95% CI of 0.989 to 0.999, and a P-value of 0.015. On the other hand, Bifidobacteriaceae and Victivallaceae were identified as potential risk factors for myopia, with respective ORs of 1.006 and 1.003, 95% CIs from 1.0001 to 1.0113 and 1.0007 to 1.0062, and P-values of 0.048 and 0.015. However, the reverse Mendelian Randomization analysis did not find any significant causal links between myopia and this gut microbiota, and no significant heterogeneity or horizontal pleiotropy was observed. Conclusion: Our analysis suggests that certain gut microbiota may have a causal relationship with myopia, revealing potential intervention strategies for the prevention and treatment of myopia.

1. 引言

近视是一种常见的视力障碍，其特征是屈光不正，导致外界平行光线无法正确聚焦于视网膜上。近视的发病机制尚未完全明确，但被认为受到多种因素的影响，包括长时间近距离工作、过度使用电子设备、不良照明条件以及遗传易感性[1]。世界卫生组织(WHO)预测，到2050年，全球近视的患病率将增加50%，高度近视(HM)的患病率将增加10%。尤其是在亚洲某些地区，近视的增长尤为显著[2]。高度近视与多种严重的视力威胁性并发症相关，包括黄斑变性、白内障、视网膜脱离、青光眼、玻璃体液化与飞蚊症以及后巩膜葡萄肿。这些并发症不仅严重影响患者的视力，还可能导致不可逆的视力损害甚至失明[3]。近视不仅影响个体健康，还具有重大的社会经济意义。据估计，由近视导致的全球年度经济损失约为2440亿美元。这一损失主要来源于未矫正近视所导致的视力受损以及由此引发的生产力下降[4]。因此，控制近视的发生和进展、识别潜在的风险因素以及预防干预措施，已成为全球共同面临的挑战[5]。

肠道微生物群包含数万亿微生物，如细菌、酵母菌、真菌、病毒和原生动物，在人类健康中发挥着不可替代的作用。它不仅参与营养吸收、代谢和免疫反应，还通过发酵膳食纤维和内源性黏液产生短链脂肪酸(SCFAs)等代谢产物，对维持肠道屏障完整性和整体健康至关重要[6]。大约90%的主要肠道微生物门属于厚壁菌门和拟杆菌门，以及放线菌门、变形菌门和梭杆菌门[7]。肠道微生物群失调可能源于肠道微生物组成的改变，是炎症性疾病、免疫疾病和某些癌症患者的常见现象。肠道微生物群在维持整体健康中发挥着关键作用，并通过肠–眼轴与眼部健康密切相关。近年来，越来越多的研究表明，肠道微生物群失调与多种眼部疾病存在潜在联系，包括青光眼、糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性、角膜炎和葡萄膜炎，这些研究揭示了肠道微生物群通过调节免疫反应和代谢途径，对眼部炎症和疾病进展的潜在影响[8]。尽管肠道微生物群与近视之间的关系尚未完全明确，但近期研究已揭示二者之间可能存在潜在联系。有研究指出，某些肠道细菌可能具有与哺乳动物多巴胺合成相关的酶基因同源物，这些基因可能通过苯丙氨酸–酪氨酸–多巴胺代谢途径影响近视的发展。此外，有研究发现，肠道微生物代谢产物吲哚-3-乙酸(3-IAA)通过促进巩膜中I型胶原蛋白的合成，能够抑制高度近视的进展[9]。这些研究通过调节肠道微生物群来为预防和干预近视提供了新的思路和潜在靶点。

本研究采用孟德尔随机化(Mendelian Randomization, MR)方法，探讨肠道微生物群与近视之间潜在的因果关系。该方法利用遗传多态性作为工具变量，推断特定暴露因素与疾病结局之间的因果关联。与传统观察性研究相比，孟德尔随机化方法具有显著优势，因为它不易受到混杂因素和反向因果关系的影响[10]。据我们所知，本研究是首次应用孟德尔随机化(Mendelian Randomization, MR)方法探讨肠道微生物群对近视风险的因果作用。

2. 材料与方法

2.1. 研究设计

孟德尔随机化(Mendelian Randomization, MR)在识别因果关系方面表现出色，同时能够有效避免混杂因素的干扰。MR方法的核心在于将遗传变异作为工具变量应用于分析之中。其理论基础依赖于工具变量需满足的三个关键假设：1) 相关性假设：确保工具变量与暴露因素之间存在强相关性；2) 独立性假设：工具变量不受外部混杂因素的影响；3) 排他性假设：工具变量仅通过暴露因素影响结局，而不存在其他替代途径，如图1所示。本研究的主要目的是探讨肠道微生物群(作为暴露变量)与近视(作为结局变量)之间的因果联系。相关的暴露数据和结局数据分别来源于不同的队列，孟德尔随机化研究的具体工作流程如图2所示。鉴于本研究基于已公开的GWAS数据进行分析，且不涉及个体隐私或临床试验，因此无需额外的伦理审批。

2.2. 数据来源

本研究的肠道微生物数据来源于MiBioGen联盟的全基因组关联研究(GWAS)。该联盟通过广泛的基因组学分析，探索人类基因变异与肠道微生物群之间的关联。具体而言，MiBioGen联盟收集了来自24个不同队列的18,340个样本，覆盖美国、加拿大、以色列、韩国、德国、丹麦、荷兰、比利时、瑞典、芬兰和英国等多个国家。研究采用16S rRNA基因测序方法，通过Illumina测序平台完成，测序区域包括

本研究以196种肠道微生物作为暴露变量，近视作为结局变量。从肠道微生物的GWAS中筛选的单核苷酸多态性(SNPs)被用作工具变量(IVs)。白内障、视黄醇(维生素A)水平以及休闲屏幕时间(MTAG)被识别为本研究的混杂因素。研究结果显示，四种肠道微生物与近视之间存在因果关联。孟德尔随机化(MR)研究需满足以下三个假设(如图1所示)：A. 工具变量(IVs)必须与肠道微生物显著相关。B. IVs不应与混杂因素相关。C. IVs只能通过肠道微生物影响近视。

Figure 1. Schematic diagram of the relationship between gut microbiota and myopia through MR analysis

图1. 肠道微生物群与近视之间因果关系的孟德尔随机化分析示意图

Figure 2. Study design of the MR analysis on the associations of gut microbiota and myopia

图2. 肠道微生物群与近视关联的孟德尔随机化分析研究设计图

16S rRNA基因的V1-V2、V3-V4和V4片段。在调整年龄、性别、技术变量和遗传主成分后，汇总了211种肠道微生物分类单元的GWAS数据，涵盖9个门、16个纲、20个目、35个科和131个属。最终分析中排除了15种未知细菌，共纳入196种肠道微生物分类单元。

本研究的结局数据来源于MRC IEU整合的近视数据集(GWAS ID: ukb-b-6353)，该数据集包含460,536名欧洲血统个体的基因数据，共9,851,867个SNPs。研究的表型为佩戴眼镜或隐形眼镜的原因，特别是近视(即仅用于或主要用于远距离活动，如驾驶或看电影)。

2.3. 工具变量的选择

在本研究中，我们筛选了与肠道微生物显著相关的SNPs (P < 5 × 10⁻⁸)。然而，对于某些微生物分类单元，我们未能找到显著的基因位点，或者可用的SNPs数量过少(少于三个)，因此我们将筛选阈值放宽至(P < 1 × 10⁻⁵)，并设置连锁不平衡(LD)的参数为：r²阈值为0.001，连锁距离为10,000 kb。这一方法旨在排除LD干扰，确保所选SNPs的独立性和代表性[11]。为了确保暴露和结局效应大小的一致性，我们根据肠道微生物和近视GWAS数据中SNPs的相同等位基因对效应大小进行了标准化。计算F统计量的公式为：$F=\frac{R^2\times \left(N-2\right)}{\left(1-R^2\right)}$ ，其中$R^2=2\times \text{MAF}\times \left(1-\text{MAF}\right)\times {\beta }^2$ 。在该公式中，MAF表示效应等位基因的频率，β表示GWAS中遗传变异对暴露的估计效应，N表示样本数量。为了减少弱工具变量所导致的偏倚，我们仅使用F统计量大于10的SNPs。

2.4. 统计分析

本研究的孟德尔随机化(Mendelian Randomization, MR)分析使用了R语言4.3.1版本以及“Two Sample MR”软件包0.5.8版本。为探讨肠道微生物群与近视之间潜在的因果关系，我们采用了以下四种主要方法：逆方差加权(Inverse Variance Weighted, IVW)、MR-Egger回归、加权中位数和加权众数。逆方差加权方法通过取每个工具变量方差的倒数进行加权计算，以评估水平多效性。MR-Egger回归方法拟合结果方差的倒数，并在回归中包含截距项。加权中位数方法计算加权经验密度函数的中位数，即使多达50%的工具变量无效，也能提供一致的效应估计。加权众数方法在存在水平多效性的情况下，为每个遗传变异的效应估计分配权重。如果通过IVW方法检测到显著相关性(P < 0.05)，并且所有四种孟德尔随机化方法均表现出方向一致性，则认为孟德尔随机化结果具有实质性显著性[12]。为了验证观察到的关联并评估潜在多效性效应的影响，本研究开展了一系列敏感性分析。这些分析包括：孟德尔随机化多效性残差与离群值检验(MR-PRESSO)、Egger截距检验以及留一法(Leave-One-Out)评估。此外，我们还利用了连锁不平衡矩阵工具(LDlink Tool) (https://ldlink.nci.nih.gov/)，以检查SNPs与潜在混杂因素(如白内障、视黄醇(维生素A)水平以及休闲屏幕时间(MTAG))之间的关联[13]-[15]。在本研究中，为了确保分析的准确性和可靠性，我们对与潜在混杂因素相关的SNPs进行了排除处理。具体而言，我们基于全基因组显著性水平(p < 5×10⁻⁸)筛选出与混杂因素(如白内障、视黄醇水平、休闲屏幕时间等)显著相关的SNPs，并将其从分析中剔除，这一过程旨在减少多效性效应以及混杂因素对因果推断的影响，从而提高孟德尔随机化分析结果的稳健性。

3. 结果

在本研究中，我们使用了68个单核苷酸多态性(SNPs)作为近视的工具变量。值得注意的是，本研究中几乎所有SNPs的F统计量均大于19，表明这些工具变量具有较高的稳健性。在对混杂因素进行调整后，我们识别出5个SNPs存在多效性效应，这些SNPs主要与白内障、视黄醇(维生素A)水平以及休闲屏幕时间(MTAG)相关。这些特定的SNPs已被从孟德尔随机化(MR)分析中排除。基于逆方差加权(IVW)方法的结果，Lachnospiraceae_UCG-001 (OR = 0.993, 95% CI: 0.987~0.998, P = 0.007)和厚壁菌门(Firmicutes, OR = 0.994, 95% CI: 0.989~0.999, P = 0.015)显示出对近视的保护效应，如图3所示，提示其可能与近视风险降低相关。另一方面，双歧杆菌科(Bifidobacteriaceae, OR = 1.006, 95% CI: 1.000~1.011, P = 0.048)和Victivallaceae (OR = 1.003, 95% CI: 1.001~1.006, P = 0.015)被识别为近视的风险因素，图4表明其可能与近视风险增加有关。此外，加权中位数方法、MR-Egger回归以及加权众数分析的结果均支持通过逆方差加权(IVW)技术得出的结论。反向孟德尔随机化分析未发现近视与所研究的特定肠道微生物之间存在显著的因果关系，也未发现明显的异质性或多效性效应。这些发现加深了我们对肠道微生物群中可能影响近视发展的个体成分及其与该状况潜在关联的理解。

结果以比值比(Odds Ratio, OR)及其95%置信区间(Confidence Interval, CI)的形式展示。比值比低于1表示近视风险的降低，而高于1则表示对疾病发生发展的可能性增加。SNP：单核苷酸多态性。

Figure 3. Forest plot of the associations between genetically determined 4 bacterial traits with the risk of myopia

图3. 遗传决定的4种细菌特征与近视风险关联的森林图

在敏感性分析中，我们采用Cochran’s Q统计量结合逆方差加权(IVW)和MR-Egger回归方法，对异质性进行了评估。分析结果显示，工具变量(IVs)之间未发现显著的异质性，因为所有相关的P值均高于0.05阈值，具体结果见表S1。此外，MR-Egger截距检验和MR-PRESSO综合检验均提供了支持性证据，表明不存在具有统计学意义的方向性多效性，所有对应的P值均超过0.05，详细结果见表S2。此外，留一法分析(如图5所示)确认了不存在有影响力的工具变量(IVs)。这一系列敏感性分析——包括Cochran’s Q统计量、MR-Egger截距检验、MR-PRESSO综合检验以及留一法——共同强化了孟德尔随机化分析结果的有效性。

Figure 4. Scatter plots for causal effect of gut microbiota on myopia

图4. 肠道微生物群对近视因果效应的散点图

4. 讨论

近年来，肠道微生物群作为潜在的近视风险或保护因素受到关注，但相关研究结果并不一致，这使得这一领域的探索变得更加复杂[16]。宿主与共生微生物群之间的相互作用显著影响宿主的生理过程以及疾病特征的表现。这种复杂的相互作用涉及多个层面，包括代谢、免疫、神经和内分泌系统，微生物群通过这些途径与宿主的健康和疾病状态紧密相连[17] [18]。肠道微生物群在近视发生和发展中的潜在作用亟需进一步探索。近期研究为眼部疾病与胃肠道微生物群之间的关系提供了新的见解，强调了全面分析微生物群在视觉健康保护中的重要性，并提出了微生物组可能通过“肠–眼轴”进行沟通的假设。肠道微生物群的失衡(即菌群失调)已被证实与多种眼部病理状态相关联，包括青光眼、糖尿病视网膜病变(DR)、年龄相关性黄斑变性(AMD)、角膜炎、葡萄膜炎以及与干燥综合征相关的眼干综合征等。这些发现为进一步探讨肠道微生物群在近视及其他眼部疾病中的作用机制提供了重要线索。

Figure 5. Leave-one-out plots for the causality between the four gut microbiota and myopia

图5. 四种肠道微生物与近视因果关系的留一法(leave-one-out)分析图

在本研究中，观察到Lachnospiraceae_UCG-001和厚壁菌门(Firmicutes)表现出保护作用。先前的研究已将这些肠道细菌与宿主健康的多个方面联系起来，例如免疫调节和代谢功能。此外，有相关研究还探讨了近视患者肠道微生物群的变化，发现近视小鼠中厚壁菌门显著减少，而双歧杆菌属(Bifidobacterium)则有所增加[19]。本研究观察到Lachnospiraceae_UCG-001和厚壁菌门(Firmicutes)表现出保护作用，这与既往研究结果一致。Lachnospiraceae_UCG-001的丰度增加可能通过多途径抑制近视发生发展。其潜在机制可能涉及短链脂肪酸(SCFAs)介导的抗炎与免疫调节作用，该菌属通过分解膳食纤维生成丁酸等代谢产物，可激活G蛋白偶联受体(GPR43/41)并抑制组蛋白去乙酰化酶(HDAC)，进而下调促炎因子(如IL-6、TNF-α)表达，促进调节性T细胞分化，缓解巩膜组织慢性炎症及异常重塑[20]。然而，其具体作用靶点及人群适用性仍需通过靶向代谢组学与干预试验验证。厚壁菌门(Firmicutes)是人体肠道微生物群中的主要菌门之一，在维持肠上皮结构完整性和增强免疫系统抵御病原体入侵方面发挥着重要作用。厚壁菌门可能通过竞争性定植抑制条件致病菌增殖，减少脂多糖(LPS)释放并促进肠上皮紧密连接蛋白(如occludin)表达，从而降低循环内毒素水平，抑制巩膜TLR4/NF-κB通路激活及基质金属蛋白酶(MMP-2)介导的胶原降解[9]。然而，厚壁菌门内功能异质性显著，未来需结合宏基因组功能注释及靶向代谢组学进一步解析其保护性功能模块。

Bifidobacteriaceae和Victivalaceae在本研究认为与近视风险升高有关。Bifidobacteriaceae虽为传统益生菌，但在生态失衡(如低纤维饮食或菌群多样性下降)的背景下，其过度增殖可能导致乙酸过量生成。乙酸浓度过高可能通过血–视网膜屏障，竞争性抑制酪氨酸羟化酶活性，减少视网膜多巴胺合成，而多巴胺水平下降已被证实可解除对眼轴生长的生理性抑制[21]。Victivallaceae主要由Victivalis属组成，然而，人们对这种细菌的功能知之甚少[22]。目前，还没有关于此类菌群与眼部疾病之间关系的研究，本研究首次报道了此类菌群可能作为近视的风险因素，希望我们的研究能为肠道菌群和近视的机理研究提供新的视角。

本研究采用了稳健的MR方法来建立因果关系，使用大规模的GWAS数据，解决异质性问题，并使用MR-PRESSO和MR-Egger方法最小化偏差。然而，本研究的GWAS数据均来自欧洲血统人群，而肠道微生物群的组成和功能受遗传背景、饮食习惯、生活方式及地理环境等因素影响，存在显著的种族和地域差异。因此，当前结果在非欧洲人群中的适用性仍需谨慎验证。例如，亚洲人群的近视患病率更高，且肠道微生物特征可能不同，未来需在多样化人群中开展重复研究以确认因果关系的普适性。此外工具变量与暴露的关联可能受到未被测量的基因–环境交互作用影响，或存在未知的SNP多效性通路(如SNP通过非肠道微生物途径影响近视)，需结合多组学数据(如代谢组、表观基因组)进一步验证这些关联的生物学特异性。需要指出的是，在全基因组关联研究(GWAS)的背景下，通常不接受1 × 10⁻⁵作为显著性阈值[23]-[25]。尽管在利用孟德尔随机化研究肠道微生物与疾病关联的相关研究中，常将p值设为1 × 10⁻⁵作为临时阈值，但必须认识到由此可能产生的弱工具变量偏差。因此，本研究设定了F统计量阈值大于10，以抵消不那么稳健的统计因素的影响，这与肠道微生物孟德尔随机化研究中采用1 × 10⁻⁵作为显著性阈值的常规方法一致[26] [27]。未来的研究应采用纵向设计和多样化的研究人群，以验证并扩展这些发现。同时，需要对微生物及其代谢产物进行更深入的分类，以进一步理解肠道微生物群在近视中的作用。

5. 总结

本研究提供了新的证据，表明某些肠道微生物与近视之间可能存在因果联系。这些结果为近视的预防和管理提供了新的方法。鉴于近视在全球范围内的发生率不断增加，以及其相关的眼部并发症，进一步研究这些微生物影响近视的复杂机制至关重要，并具有重大的公共卫生意义。

致 谢

我们对参与IEU开放GWAS计划的贡献者和研究人员表示感谢，同时也对英国生物样本库(UK Biobank)和MiBioGen联盟在共享遗传数据方面的宝贵贡献和合作表示衷心的感谢。

基金项目

重庆市自然科学基金(cstc2020jcyj-msxmX0192)；重庆医科大学研究生拔尖人才培养计划(BJRC202221)。

附 录

Table S1. The heterogeneity results from Cochran’s Q test

附表1. Cochran’s Q检验的异质性结果

Group	Gut microbiota	Method	Cochran’s Q	df	P-value
Genus	Lachnospiraceae_UCG-001	MR Egger	19.882	13	0.098
		Inverse variance weighted	21.598	14	0.087
Family	Bifidobacteriaceae	MR Egger	19.002	14	0.165
		Inverse variance weighted	19.575	15	0.189
Family	Victivallaceae	MR Egger	9.528	11	0.573
		Inverse variance weighted	9.600	12	0.651
Phylum	Firmicutes	MR Egger	17.607	17	0.414
		Inverse variance weighted	17.703	18	0.475

Table S2. Directional pleiotropy results from Egger intercept analysis

附表2. Egger截距分析的方向多效性结果

Group	Gut microbiota	Egger intercept	SE	P-value
Genus	Lachnospiraceae_UCG-001	0.001153801	0.0011	0.309
Family	Bifidobacteriaceae	−0.000482834	0.0007	0.526
Family	Victivallaceae	0.000249822	0.0009	0.794
Phylum	Firmicutes	−0.000147495	0.0005	0.764

NOTES

^*通讯作者。