目的: 糖尿病显著增加动脉粥样硬化并发症（包括冠状动脉疾病）的风险。既往研究表明，成人发病的糖尿病可分为五种不同的临床亚型，包括中度肥胖相关糖尿病。本研究旨在探讨一般人群中五种糖尿病亚型的遗传易感性与冠心病和糖尿病发病风险之间的关系。
研究设计与方法: 采用马尔默饮食与癌症队列（N=24,025）评估五种糖尿病亚型的多基因风险评分是否能预测未来的糖尿病和冠心病。利用中度肥胖相关糖尿病亚型（N=4,116）和冠心病（N=296,525）大规模全基因组关联研究数据，探讨中度肥胖相关糖尿病亚型与冠心病之间的遗传相关性和因果效应。
结果: 随访期间，4,105名参与者（17.1%）发生糖尿病（中位随访24.0年），3,841名（16.0%）发生冠心病（中位随访24.6年）。中度肥胖相关糖尿病的多基因风险评分与糖尿病和冠心病发病均相关。此外，中度肥胖相关糖尿病的多基因风险评分处于第三三分位数的参与者，其冠心病发病风险比第一三分位数参与者高1.10倍。观察到中度肥胖相关糖尿病与冠心病之间存在正遗传相关性，孟德尔随机化分析提示中度肥胖相关糖尿病对冠心病存在因果效应。
结论: 本研究表明，五种糖尿病亚型的遗传易感性均与糖尿病发病相关。然而，仅中度肥胖相关糖尿病亚型与冠心病发病相关。这些发现强调了中度肥胖相关糖尿病的高遗传风险作为冠心病早期标志物的重要性。
引言: 糖尿病患者死于冠脉事件的风险显著更高，很可能由于早期侵袭性动脉粥样硬化疾病。鉴于糖尿病和冠心病的强共病性，理解两者之间的关系对于制定临床有效的预防策略至关重要。最近的研究表明，成人发病的糖尿病可被分为不同的临床亚型。基于六个临床变量（糖尿病诊断年龄、BMI、HbA1c、HOMA2-β细胞功能、HOMA胰岛素抵抗和GAD抗体），描述了五种不同的糖尿病亚型，包括重度自身免疫性糖尿病和四种2型糖尿病亚型：中度年龄相关糖尿病、中度肥胖相关糖尿病、重度胰岛素缺乏型糖尿病和重度胰岛素抵抗型糖尿病。这种方法已显示出提供临床相关信息的潜力，以准确识别具有不同疾病进展阶段和并发症风险的糖尿病患者。然而，由于观察性研究的局限性，建立糖尿病亚型与冠心病之间的明确联系仍然困难。基于遗传易感性，多基因风险评分是早期预测2型糖尿病和冠心病风险的一种有前景的方法。多基因风险评分还可以改善因果关系的识别，作为孟德尔随机化的补充。此外，多基因风险评分研究已为2型糖尿病与未来心血管并发症之间的遗传联系提供了证据。然而，五种不同糖尿病亚型的多基因风险评分能否预测一般人群中的冠心病仍然未知。在此，我们旨在填补这一知识空白。利用马尔默饮食与癌症研究队列的人群数据，结合来自大规模全基因组关联研究数据集的遗传相关性分析和孟德尔随机化，我们为糖尿病亚型的多基因风险评分预测作用及其与冠心病的联系提供了新的见解，即使在无临床糖尿病诊断的情况下也是如此。
研究设计与方法: 使用瑞典马尔默饮食与癌症队列，这是一个大型人群前瞻性队列。该研究已获得瑞典伦理审查局的批准。所有参与者均给予口头和书面同意参与。研究遵循赫尔辛基宣言的原则。研究队列的详细描述和招募程序此前已发表。简而言之，1991年至1996年间，在瑞典马尔默招募了30,446名随机邀请的参与者（平均年龄55岁）。所有参与者均接受了基线检查。排除基因型数据缺失的参与者（n=1,149）以及先前用于糖尿病亚型全基因组关联研究分析的马尔默饮食与癌症-心血管队列中随机选择的亚组参与者（n=5,272）。排除后，剩余24,025名参与者用于构建多基因风险评分。在探索与糖尿病发病的关联时，排除了基线时患有糖尿病的参与者（n=1,111）。随访期间（中位随访时间24.0年），4,105名参与者发生糖尿病。在探索与冠心病发病的关联时，排除了基线时患有冠心病的参与者（n=618）。中位随访24.6年期间，3,841名参与者发生冠心病。基线时收集临床信息。空腹血清载脂蛋白A1和载脂蛋白B水平采用免疫比浊法测定。高血压定义为收缩压≥140 mmHg、舒张压≥90 mmHg或使用降压药物。吸烟状况通过问卷确定。研究了两个主要结局：糖尿病发病和冠心病发病。基线糖尿病定义为自我报告糖尿病、曾接受糖尿病治疗或纳入前有糖尿病诊断记录。糖尿病发病记录至2020年12月31日，使用地方和国家登记册，包括瑞典国家糖尿病登记册、斯科讷地区区域糖尿病2000登记册、马尔默HbA1c登记册、瑞典住院登记册、瑞典门诊登记册和全国瑞典药物处方登记册。在国家糖尿病登记册和斯科讷地区区域糖尿病2000登记册中，糖尿病诊断基于两次不同测量的空腹血浆葡萄糖浓度≥7.0 mmol/L或空腹全血葡萄糖浓度≥6.1 mmol/L。在马尔默HbA1c登记册中，糖尿病定义为HbA1c水平对应53 mmol/mol（7.0%）。在住院和门诊登记册中，糖尿病由资深医师根据瑞典临床常规诊断。在全国瑞典药物处方登记册中，需要记录胰岛素或降糖药物（ATC代码A10）的处方才能确定糖尿病诊断。冠心病使用国际疾病分类第十版代码I21–I25确定，涵盖心肌梗死和手术（即冠状动脉旁路移植术、经皮冠状动脉介入治疗）。冠心病信息来自瑞典医院出院登记册、医院门诊护理和死因登记册。经皮冠状动脉介入治疗事件来自瑞典冠状动脉造影和血管成形术登记册。所有参与者均随访至事件发生、其他原因死亡、移民或末次随访日期（2020年12月31日）。在整个随访期间，瑞典住院登记册持续运行，其流行病学研究的有效性已得到证实。基因分型使用Illumina GSA v1.0基因分型芯片，从全血中提取DNA。在质量控制中，去除基因组不匹配、等位基因变体分配错误或基因分型失败的探针，确保检出率超过99%。此外，去除次要等位基因频率<0.01的变异体以及哈迪-温伯格平衡检验P<1×10⁻¹⁵的变异体。然后，使用单倍型参考联盟（1.1版）面板的参考数据进行插补。使用24,025名马尔默饮食与癌症参与者的基因型数据，通过FlashPCA2进行主成分分析以探索遗传群体结构。为了评估每种糖尿病亚型的个体遗传风险，基于马尔默饮食与癌症队列中选定个体的基因型以及Mansour Aly等人先前研究中五种糖尿病亚型的全基因组关联研究汇总统计量，构建多基因风险评分。五种糖尿病亚型（中度年龄相关糖尿病，n=5,597；中度肥胖相关糖尿病，n=4,116；重度自身免疫性糖尿病，n=3,194；重度胰岛素缺乏型糖尿病，n=3,930；重度胰岛素抵抗型糖尿病，n=3,869）的全基因组关联研究考虑了性别和群体结构。使用糖尿病亚型全基因组关联研究和马尔默饮食与癌症队列中常见的HapMap3变异体（次要等位基因频率≥0.01），采用贝叶斯回归框架PRS-CS实施连续收缩，基于五种描述糖尿病亚型的全基因组关联研究汇总统计量，获得代表单核苷酸多态性与糖尿病亚型关联的后验效应大小。使用PRS-CS中的“auto”选项确定收缩参数。使用1000 Genomes Project第3阶段数据的欧洲样本（n=503）作为连锁不平衡分析的参考面板。用于构建五种糖尿病亚型多基因风险评分的单核苷酸多态性总数分别为：中度年龄相关糖尿病987,339个，中度肥胖相关糖尿病987,410个，重度自身免疫性糖尿病986,919个，重度胰岛素缺乏型糖尿病987,085个，重度胰岛素抵抗型糖尿病987,177个。使用这些单核苷酸多态性的推断后验效应，通过PLINK（版本1.9）计算马尔默饮食与癌症参与者的中度年龄相关糖尿病、中度肥胖相关糖尿病、重度自身免疫性糖尿病、重度胰岛素缺乏型糖尿病和重度胰岛素抵抗型糖尿病的多基因风险评分。此外，使用Suzuki等人最近描述的1,289个全基因组显著单核苷酸多态性中可在马尔默饮食与癌症中获得的1,049个，构建了2型糖尿病的多基因风险评分。通过连锁不平衡得分回归，使用全基因组关联研究汇总统计量估算糖尿病亚型与心血管疾病（包括中风、冠心病、心肌梗死和心力衰竭）之间的遗传相关性。中度年龄相关糖尿病、中度肥胖相关糖尿病、重度自身免疫性糖尿病、重度胰岛素缺乏型糖尿病和重度胰岛素抵抗型糖尿病的全基因组关联研究汇总统计量来自GWAS Catalog，登录号GCST90026412-7。任何中风、任何缺血性中风和大动脉中风的汇总统计量来自GIGASTROKE联盟。冠心病、心肌梗死和心力衰竭的汇总统计量分别来自英国生物银行、英国生物银行与CARDIoGRAMplusC4D联盟以及心力衰竭分子流行病学治疗靶点联盟。使用中度肥胖相关糖尿病和心血管疾病（包括中风、任何缺血性中风、大动脉中风、冠心病、心肌梗死和心力衰竭）的全基因组关联研究汇总统计量进行孟德尔随机化。将全基因组关联研究汇总统计量中的变异体统一到人类基因组构建19，以确保一致映射并避免链错配。仅保留具有国家生物技术信息中心dbSNP rsID的双等位基因变异体，排除中度肥胖相关糖尿病全基因组关联研究与心血管疾病全基因组关联研究之间效应等位基因频率差异>0.2的变异体，以减少等位基因错配或群体差异引起的偏倚。为了使孟德尔随机化分析结果与多基因风险评分分析可比，在孟德尔随机化分析中使用了多基因风险评分分析中PRS-CS得出的中度肥胖相关糖尿病单核苷酸多态性效应大小。考虑到中度肥胖相关糖尿病全基因组关联研究中仅识别出两个全基因组显著位点（P<5×10⁻⁸），应用了更宽松的阈值P<1×10⁻⁴以增加工具变量数量以提高统计功效。总共选择了45个独立变异体（连锁不平衡r²<0.01，窗口10,000 kb）作为工具变量。未使用代理变异体，因为所有工具变量在研究的全部心血管疾病的全基因组关联研究数据集中均可用。为了估计中度肥胖相关糖尿病对心血管疾病的因果效应，主要孟德尔随机化分析采用逆方差加权随机效应方法。该方法是最有效的孟德尔随机化方法。敏感性分析采用MR-RAPS方法和MR-Egger回归方法。MR-RAPS是一种稳健的孟德尔随机化方法，旨在在考虑弱工具变量、多效性效应和异常工具单核苷酸多态性的同时提供可靠的因果效应估计。MR-RAPS通过将单核苷酸多态性-暴露关联的不确定性明确纳入基于似然的框架，解决了弱工具变量偏倚。通过将多效性效应建模为随机效应，并可选地应用稳健损失函数以限制异常单核苷酸多态性的影响，即使工具变量较弱，MR-RAPS也能提供可靠的因果估计。该方法假设不存在系统性方向多效性，并在满足该假设时表现良好。MR-RAPS使用Huber损失函数进行。为了评估方向多效性的潜在存在，应用了MR-Egger回归。MR-Egger旨在检测和解释因果分析中的方向多效性。它拟合单核苷酸多态性-结局效应与单核苷酸多态性-暴露效应的加权线性回归，包括截距项；截距接近0表明无方向多效性证据。报告MR-Egger的Cochran Q统计量以检查工具单核苷酸多态性之间的异质性，显著异质性提示存在无效工具单核苷酸多态性。MR-Egger假设单核苷酸多态性-暴露关联无测量误差，可通过I²统计量评估；I²<90%表明潜在弱工具变量偏倚。MR-Egger对弱工具变量敏感，即当单核苷酸多态性与暴露关联较弱时，其因果效应估计和多效性检验可能偏倚。孟德尔随机化分析使用R版本4.2.0和TwoSampleMR包进行。基线特征以连续变量的中位数和四分位距或分类变量的频率和百分比表示。两组比较采用Mann-WhitneyU检验（连续变量）和Pearson卡方检验（分类变量）。采用Cox比例风险回归模型检验各糖尿病亚型多基因风险评分与糖尿病发病和冠心病发病之间的关联。计算每1个标准差增加的多基因风险评分与糖尿病发病和冠心病发病关联的风险比（调整年龄、性别和群体结构的前三个主成分）。还通过三个独立模型探索多基因风险评分与冠心病发病之间的关联：模型1调整年龄、性别和主成分1-3；模型2在模型1基础上加BMI和糖尿病患病情况；模型3在模型2基础上加吸烟状况、高血压和载脂蛋白B。报告多基因风险评分第二和第三三分位数与第一三分位数（作为参考）参与者比较的风险比。还进行了Kaplan-Meier分析，并报告对数秩检验的P值。进行亚组分析，探索年龄组、性别、吸烟状况、肥胖、高血压和糖尿病患病情况在糖尿病亚型多基因风险评分与冠心病发病关联中的潜在差异。报告多基因风险评分与这些风险因素之间的交互作用P值。进行敏感性分析，评估糖尿病亚型多基因风险评分与随访期间同时发生糖尿病和冠心病风险的关联。随访时间从基线测量到任一种疾病最早发病时间。统计分析使用R版本4.2.0进行。所有检验均为双侧。对五种糖尿病亚型和2型糖尿病多基因风险评分应用Bonferroni校正，在模型1中预测糖尿病发病和冠心病发病时，显著性阈值为0.008。
结果: 基线特征比较有无冠心病发病的参与者。简言之，常见心血管风险因素（即BMI、高血压、吸烟、糖尿病患病）与冠心病发病显著相关。有趣的是，在五种多基因风险评分中，冠心病发病参与者仅在中度肥胖相关糖尿病多基因风险评分上显著高于未发病者（中位数0.04 [IQR -0.64至0.72] vs. 0.00 [IQR -0.67至0.66]；P=0.032）。排除基线糖尿病患者后，我们探索了五种构建的多基因风险评分是否能预测糖尿病发病。在中位随访24.0年（IQR 14.4-26.1年）期间，4,105名参与者（17.1%）发生糖尿病。糖尿病总体发病率为每1,000人年8.92例（95% CI 8.65-9.19）。在调整年龄、性别和群体结构后，五种糖尿病亚型和2型糖尿病的多基因风险评分均与糖尿病发病显著相关。比较低多基因风险评分（第一三分位数）与高多基因风险评分（第三三分位数）时，所有五种亚型高多基因风险评分个体的糖尿病发病风险均增加。接下来，我们探索了不同糖尿病亚型的多基因风险评分是否与未来冠心病相关。排除所有基线冠心病参与者。在中位随访24.6年（IQR 15.7-26.2年）期间，3,841名参与者（16.0%）发生冠心病。在调整年龄、性别和群体结构后（模型1），中度肥胖相关糖尿病、重度胰岛素抵抗型糖尿病和2型糖尿病的多基因风险评分与冠心病显著相关。然而，在五种糖尿病亚型中，仅在进一步调整基线BMI和糖尿病患病情况后，中度肥胖相关糖尿病的多基因风险评分通过了多重检验校正（每1个标准差增加的风险比1.06 [95% CI 1.02-1.09]；P<0.001）。在完全调整模型（年龄、性别、BMI、糖尿病患病、吸烟、高血压、载脂蛋白B和群体结构）中，仅中度肥胖相关糖尿病的多基因风险评分仍与冠心病发病显著相关。中度肥胖相关糖尿病多基因风险评分处于第三三分位数的参与者，其冠心病发病风险比第一三分位数参与者高1.10倍（95% CI 1.01-1.19；P=0.03），与Kaplan-Meier分析结果一致（对数秩检验P=0.008）。在敏感性分析中，中度肥胖相关糖尿病和2型糖尿病的多基因风险评分均与糖尿病和冠心病的复合结局显著相关。未观察到所研究的风险因素与中度肥胖相关糖尿病多基因风险评分在预测冠心病方面存在显著交互作用。然而，在重度胰岛素抵抗型糖尿病多基因风险评分与BMI之间发现了显著交互作用，其中BMI较高的参与者发生冠心病的风险增加（风险比1.25 [95% CI 1.06-1.47]；交互作用P=0.04）。我们探索了中度肥胖相关糖尿病与心血管并发症之间潜在的遗传相关性。在中度肥胖相关糖尿病与冠心病之间发现了正相关（遗传相关性=0.37，SE=0.09；P<0.001），以及在中度肥胖相关糖尿病与心肌梗死之间（遗传相关性=0.43，SE=0.11；P<0.001）。这表明中度肥胖相关糖尿病与冠心病之间以及中度肥胖相关糖尿病与心肌梗死之间存在共享的遗传基础或潜在的因果关系。最后，我们检验了中度肥胖相关糖尿病对心血管并发症的可能因果效应。共选择45个独立变异体（连锁不平衡r²<0.01）作为工具变量，采用阈值P=1×10⁻⁴，平均F统计量为17.75。使用孟德尔随机化逆方差加权估计，估计了中度肥胖相关糖尿病对任何中风（比值比1.04 [95% CI 1.0004-1.07]；P=0.0048）、任何缺血性中风（比值比1.05 [95% CI 1.008-1.09]；P=0.02）、冠心病（比值比1.05 [95% CI 1.01-1.09]；P=0.007）和心肌梗死（比值比1.05 [95% CI 1.008-1.07]；P=0.02）的因果效应。MR-RAPS也观察到类似发现。在估计中度肥胖相关糖尿病对冠心病的因果效应时，各个变异体之间存在差异。未检测到方向水平多效性的证据，表明MR-RAPS的假设可能得到满足。MR-Egger未检测到中度肥胖相关糖尿病对冠心病的显著因果效应。然而，MR-Egger的无测量误差假设可能被违反，因为I²统计量非常低，表明MR-Egger结果可能不可靠或存在潜在偏倚。大动脉中风或心力衰竭未见显著关联。
结论: 近年来，来自流行病学和遗传学研究的越来越多证据为糖尿病与心血管并发症之间的复杂关联提供了宝贵见解。2018年，Ahlqvist等人提供了糖尿病精细化分类的临床证据。这些发现后来被扩展为全基因组关联研究，揭示了每种糖尿病亚型的独特遗传风险特征。鉴于这些遗传谱的差异，我们假设五种糖尿病亚型的遗传背景可能对心血管并发症风险有不同的贡献。通过利用多基因风险评分代表糖尿病亚型的遗传易感性，我们试图识别具有高冠心病遗传风险个体，而不考虑已知的糖尿病亚型。使用这种方法，我们有可能识别出将从早期预防策略中获益以降低糖尿病和心血管并发症风险的个体。因此，利用马尔默饮食与癌症队列的遗传和临床数据，构建了五种糖尿病亚型的多基因风险评分。其中，仅中度肥胖相关糖尿病的多基因风险评分与糖尿病和冠心病发病风险增加相关。使用最近发表的大规模全基因组关联研究汇总统计量，基于独立的大规模人群研究，调查了五种糖尿病遗传亚型与心血管结局之间的遗传相关性和潜在因果关系。与观察到的中度肥胖相关糖尿病多基因风险评分对冠心病的预测作用一致，识别出中度肥胖相关糖尿病与冠心病之间以及中度肥胖相关糖尿病与心肌梗死之间强烈的正遗传相关性。孟德尔随机化分析进一步表明中度肥胖相关糖尿病遗传亚型对冠心病和心肌梗死的因果效应。这些发现表明，基因决定的中度肥胖相关糖尿病亚型与动脉粥样硬化驱动的 cardiovascular并发症相关。此外，我们的研究结果支持遗传因素在识别临床风险特征形成之前就具有糖尿病和冠心病高风险的个体方面具有预测作用，从而允许非常早期的预防性干预。在这项研究中，中度肥胖相关糖尿病的遗传易感性（即中度肥胖相关糖尿病多基因风险评分）往往显示出比重度胰岛素缺乏型糖尿病或重度胰岛素抵抗型糖尿病更强的糖尿病关联。这与之前通过糖尿病亚型家族史率（中度肥胖相关糖尿病87.8%，重度胰岛素缺乏型糖尿病83.7%，重度胰岛素抵抗型糖尿病77.6%）和基于单核苷酸多态性的遗传力（中度肥胖相关糖尿病0.50，重度胰岛素缺乏型糖尿病0.49，重度胰岛素抵抗型糖尿病0.35）所显示的中度肥胖相关糖尿病比重度胰岛素缺乏型糖尿病和重度胰岛素抵抗型糖尿病具有更强遗传影响的结论一致。观察到的中度肥胖相关糖尿病多基因风险评分与冠心病的关联也与最近一项研究一致，该研究表明由肥胖介导的胰岛素抵抗的划分多基因风险评分与冠心病风险关联更强。中度肥胖相关糖尿病和重度胰岛素抵抗型糖尿病都与肥胖相关，但中度肥胖相关糖尿病患者具有最高的BMI和腰臀比遗传风险评分，表明比其他糖尿病亚型与肥胖和胰岛素抵抗的遗传联系更强。虽然重度胰岛素抵抗型糖尿病亚组在诊断时与中度肥胖相关糖尿病亚组相比具有相似的BMI和更高的胰岛素抵抗，但这似乎更多由环境因素引起，这解释了我们的遗传分析与流行病学研究之间的差异。相比之下，重度胰岛素缺乏型糖尿病以相对较低的BMI、胰岛素分泌和较差的代谢控制为特征。尽管既往研究探索了糖尿病亚型与心血管并发症之间的关联，但本研究首次表明在一般人群中，具有中度肥胖相关糖尿病高遗传风险的个体冠心病风险增加。有趣的是，早期研究表明，在基线糖尿病患者中，中度肥胖相关糖尿病亚型与其他糖尿病亚型相比，未来心血管疾病风险较低。这种差异可能由研究结局的不同解释。既往研究使用心血管疾病作为复合结局变量，包括冠脉事件和中风。在当前研究中，冠心病被单独研究，因为它主要由动脉粥样硬化驱动。此外，既往研究专门研究基线糖尿病患者，而当前研究包括无已知糖尿病的个体。事实上，一项最近的流行病学研究表明，在糖尿病患者中，重度胰岛素缺乏型糖尿病个体与中度肥胖相关糖尿病个体相比，心血管疾病风险更高。这似乎主要由高血糖驱动，这解释了为什么在当前研究中未观察到这种关联。最后，在糖尿病亚型分型策略上也存在差异。例如，在瑞典糖尿病患者队列中，中度肥胖相关糖尿病以最高BMI为特征，但心血管并发症风险最低。相比之下，基于英国生物银行和All of Us研究计划队列的研究表明，BMI最高的糖尿病亚型与心血管并发症风险更高相关。这凸显了多基因风险评分和孟德尔随机化的优势，因为它们不太可能随时间推移受到混杂因素的影响。当前研究存在局限性。首先，用于糖尿病亚型分型的临床变量并非对所有糖尿病患者都可用，这使得定义糖尿病亚型更具挑战性。此外，由于缺乏空腹血糖测量，基线时未诊断的糖尿病患病率可能被低估。尽管如此，观察到所有糖尿病亚型的多基因风险评分均与糖尿病发病相关，这间接支持了使用这些多基因风险评分作为糖尿病亚型遗传代理变量的合理性。其次，尽管我们的多基因风险评分分析中排除了重叠样本，但不能完全排除由此引起的偏倚可能性。第三，该研究缺乏严格的多重检验校正来解释结局数量和分析模型。然而，报告了效应大小及其95%置信区间以确保透明度。此外，还应考虑潜在的技术局限性，包括在数千名个体中观察到的中度肥胖相关糖尿病比其他糖尿病亚型具有更高的遗传力。未来需要针对糖尿病亚型进行大规模全基因组关联研究来解决这一问题。最后，本研究中的队列主要为欧洲血统，因此研究结果可能无法推广到其他人群。总之，本研究表明，仅中度肥胖相关糖尿病遗传亚型同时具有更高的糖尿病和冠心病风险。这些发现表明，具有中度肥胖相关糖尿病高遗传风险的个体可能需要更密集的临床监测以预防糖尿病和冠心病。此外，我们的研究结果表明，多基因风险评分能够在缺乏临床数据或确诊糖尿病诊断的情况下，实现早期和个性化的风险预测。
【全文结束】