体力活动与乳腺癌和结直肠癌的风险：孟德尔随机分析

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发表时间：2020-01-31 14:40作者：武汉新启迪Xinqidibio来源：www.qidibio.com

体力活动与乳腺癌和结直肠癌的风险：孟德尔随机分析

摘要

在流行病学研究中，体育锻炼与降低乳腺癌和结直肠癌的风险有关；但是，这些关联是因果关系还是混杂关系尚不清楚。在两次抽样的孟德尔随机化分析中，使用来自UK Biobank和GWA财团的汇总遗传数据，我们发现平均加速度的一个标准偏差增加与较低的乳腺癌风险相关（优势比[OR]：0.51，95％置信区间[CI]：0.27至0.98，P值= 0.04）和结直肠癌（OR：0.66，95％CI：0.48至0.90，P值= 0.01）。我们发现雌激素阳性（ER + ve）乳腺癌和结肠癌。我们的结果支持较高的体育活动水平与较低的乳腺癌和结直肠癌风险之间的潜在因果关系。根据这些数据，促进体育锻炼可能是初步预防这些通常诊断为癌症的有效策略。

介绍

乳腺癌和大肠癌是全球最常见的两种癌症，2018年新合并病例数估计为400万，死亡150万1。作为健康生活方式的关键组成部分，人们广泛地促进体育锻炼以及良好的营养，保持健康的体重并避免吸烟，这是降低心血管疾病，糖尿病和癌症等几种非传染性疾病风险的重要组成部分2。

流行病学研究一致逆体力活动和乳腺癌的风险和结肠直肠癌之间的关系观察到3，4，5。世界癌症研究基金/美国癌症研究所（WCRF / AICR）持续更新项目将体育锻炼与降低乳腺癌（绝经后）和结直肠癌风险相关的证据归类为“强” 6。但是，以前的流行病学研究通常依赖于身体活动的自我报告测量，这些测量容易引起回忆和反应偏见，并可能减弱与疾病风险的“真实”关联7。在大规模的流行病学研究中，很少使用更客观的方法来测量体育活动，例如加速度计，最近英国生物库是一个例外，当时约有100,000名参与者戴着手腕加速度计7天来测量总活动水平8。这些数据的流行病学分析将为体育活动与癌症之间的联系提供重要的新证据，但这些分析仍然容易受到观察流行病学其他偏见的影响，例如残留混杂因素（例如，低体育活动水平可能与其他不良健康行为有关）和反向因果关系（例如，临床前癌症症状可能导致较低的体育活动水平）。

孟德尔随机化（MR）是一种使用越来越广泛的工具，该工具使用种系遗传变异作为目标暴露的代理（或工具变量），从而能够在可能发生的可改变暴露和结果之间做出因果推断9。与传统的观察流行病学不同，由于减数分裂过程中等位基因的随机独立分配，MR分析应在很大程度上避免传统的混淆[ 10]。此外，不应有任何因果关系，因为种系遗传变异在概念上是固定的，因此不受疾病过程的影响10。

我们使用两样品MR框架以检查目标加速度计测得的身体活动之间的潜在因果关联和乳腺癌以及使用与从两个最近全基因组关联研究（GWAS）确定加速度计测得的身体活动相关的遗传变异体结肠直肠癌的风险11，12。我们检查了这些遗传变异与乳腺癌13和大肠癌14的风险的关联。

结果

乳腺癌的MR估计

我们估计，使用5个全基因组意义重大的SNP仪器，通过加速度计测得的体育活动的遗传预测水平上的1个标准差（SD）（8.14重力）的增加与该乳腺癌的风险相比降低了49％（赔率[OR]：0.51，95％置信区间[CI]：0.27至0.98，P值= 0.04，Q值= 0.062）（表 1），扩展的10 SNP仪器的风险降低了41％（或：0.59，95％CI：0.42至0.84，P值＝ 0.003，Q值＝ 0.012）。仅发现雌激素受体阳性乳腺癌（ER + ve）呈负相关（5 SNP仪器，或：0.45，95％CI：0.20至1.01，P值= 0.054，Q值= 0.077; 扩展的10 SNP仪器，或：0.53，95％CI：0.35至0.82，P值= 0.004，Q值= 0.004），而不是雌激素受体阴性（ER -ve）乳腺癌（表 1）; 尽管按亚型的异质性在统计学上没有差异（I 2 = 16％；按亚型的P-异质性= 0.27）。有一些证据表明，基于Cochran's Q（P值<0.05）的乳腺癌分析存在异质性。因此，对于这些模型，使用了随机效应MR估计值（表 1）。图1和补充图 1给出了与加速度计测得的身体活动相关的每个SNP的MR估计值，与乳腺癌风险相关。补充图提供了散点图（彩色线代表不同回归分析的斜率）和加速度计测量的体力活动与乳腺癌风险关联的漏斗图和加速器测量的体力活动的漏斗图。 2和3。

表1加速度计测得的身体活动与癌症风险之间的孟德尔随机估计。

全尺寸表

图1：Doherty等人使用GWAS的遗传仪器对与乳腺癌风险相关的加速度计测得的体力活动进行的单个SNP的孟德尔随机分析。11。

孟德尔随机估计的结直肠癌

对于大肠癌，加速度计测得的体力活动水平每增加1 SD，则风险降低34％（OR：0.66，95％CI：0.48至0.90，P值= 0.01，Q值= 0.022）。 5 SNP仪器，而扩展10 SNP仪器的风险降低40％（OR：0.60，95％CI：0.47至0.76，P值= 2.4×10 -5，Q值= 0.0002）（表 1）。女性的逆向影响估计更强（OR：0.57，95％CI：0.36至0.90，P值= 0.02，Q值= 0.036），而男性的逆向关联证据却很少（OR：0.79， 95％CI：0.50至1.23，P值= 0.29，Q-值= 0.31）；这种异质性未达到显着性阈值（I 2 = 0％；性别P异质性= 0.34）。对于大肠亚部位分析，加速度计测得的体力活动水平与结肠癌风险呈负相关（OR每1 SD增量OR：0.64，95％CI：0.44至0.94，P值= 0.02，Q值= 0.036）；尽管没有足够的证据表明加速度计测得的身体活动水平与直肠癌之间呈负相关（OR：0.70，95％CI：0.43至1.14，P值= 0.15，Q值= 0.18）。扩展的10 SNP仪器在大肠癌的性别和亚位点方面也得到了相似的结果（表 1）。）。与结直肠癌风险相关的与加速度计测量的身体活动相关的每个单个SNP的MR估计值在图 2和补充图5中给出。 4 – 6。补充图中提供了扩展的10 SNP仪器的散点图（彩色线代表不同回归分析的斜率）和加速度计测量的体力活动与结直肠癌风险关联的漏斗图。 7和8。

图2：使用Doherty等人的GWAS遗传仪器，对与加速度计测得的与结肠直肠癌风险（总体，结肠，直肠）相关的体力活动相关的单个SNP进行孟德尔随机分析。11。

评估假设和敏感性分析

对于所有通过加速度计测量的身体活动变量，用F统计量表示的遗传仪器的强度均≥10，范围在27至56之间（表 2）。对于使用扩展的10 SNP仪器的所有模型（MR-Egger截距P值 > 0.06），几乎没有发现定向多效性的证据（表 1）。扩展的10 SNP仪器的加权中值方法估计与逆方差加权（IVW）模型的估计一致（表 1）。MR多效性残差总和和离群值检验（MR-PRESSO）方法将扩展的10 SNP仪器中包含的SNP rs11012732和rs55657917确定为乳腺癌的多效性，但是当将这些变异排除在分析之外时，观察到相似的幅度关联（补充表 10）。检查Phenoscanner和GWAS目录后，我们发现，几个加速度计测得的身体活动性遗传变异体也与肥胖相关的表型（补充表格相关联的 11，12）。但是，留一SNP分析的结果并未显示出任何有影响力的SNP推动了这种关联（补充表 13 – 18）。另外，当从扩展的10 SNP遗传仪器中排除5个与肥胖有关的SNP时，发现了相似的结果（补充表 19）。此外，使用扩展的10 SNP仪器针对BMI进行了多变量MR分析的结果与IVW的主要结果（附表20）在很大程度上没有变化。最后，当针对BMI调整的GWAS效果估算值用于5个SNP遗传仪器11时，发现了相似的结果模式（补充表 21）。

讨论区

在此MR分析中，通过遗传预测的加速度计测得的体育活动的较高水平与较低的乳腺癌和大肠癌风险相关，而ER + ve和结肠癌的反向强度相似。这些发现表明，人群水平的体育锻炼可能会降低这两种通常被诊断为癌症的发病率，并有助于促进体育锻炼以预防癌症。

庞大的身躯观察性研究已经调查活动是如何物理涉及到风险乳腺癌和直肠癌的15，16。在一项针对12项前瞻性研究的参与者级汇总分析中，比较了休闲运动的90％和10％时，乳腺癌的风险更低（危险比[HR]：0.90、95％CI：0.87至0.93），发现结肠癌（HR：0.84，95％CI：0.77至0.91）和直肠癌（HR：0.87，95％CI：0.80至0.95）3。同样，总身体活动和绝经后乳腺癌和直肠癌的风险之间的负相关，最近在所有公布的前瞻性数据的荟萃分析由WCRF / AICR连续更新项目报告15，16。

这些观察性研究依赖于容易出现测量误差的自我报告身体活动评估方法，这可能会减弱与虚无的关联。另外，因果关系无法通过这种观察分析来确定，因为它们容易受到残留混杂和反向因果关系的影响。此外，后勤和财务方面的挑战禁止进行体育活动和癌症发展的随机对照试验。例如，据估计，为了检测到20％的乳腺癌风险降低，需要将26,000至36,000名健康的中年妇女随机分配到5年的运动干预中17。已有几项关于癌症幸存者的试验正在注册和进行中，这些试验可能为体育锻炼与无病生存和癌症复发之间的潜在因果关系提供证据。18然而，这些干预措施将不会为体育锻炼与癌症发展之间的关系提供因果关系推断。因此，我们进行了MR分析，以便在加速度计测量的身体活动与患乳腺癌和结直肠癌的风险之间进行因果推理。我们发现，逆向关联在ER + ve乳腺癌和结肠癌中更强，并且与先前的观察流行病学证据高度一致。

当前没有将加速度计数据转换为能量消耗值（例如任务的代谢当量（MET））的标准方法。然而，使用用于中等活性100毫重力的接受阈值（例如快速行走）19，20，1-SD较高的平均加速度（〜8毫重力）相当于大约50分钟的额外每周中等活性。类似地，使用425毫重力的接受阈值剧烈活动（例如运行）19，20，一个1-SD较高的平均加速度相当于大约8分钟，每周额外剧烈活动的。在我们的研究中，我们发现每周活动的增加分别使患乳腺癌和结直肠癌的风险降低了49％和34％。

身体活动与较少的体重增加和身体肥胖，和更低的肥胖与乳腺癌和结肠直肠癌的风险降低相关联的相关联的15，16。由于体型/肥胖可能在将体力活动与乳腺癌和结直肠癌联系起来的因果路径上，因此，要想弄清楚体力活动对癌症发展的独立影响是一项挑战。从加速度计测量的身体活动的扩展遗传仪器中的10个SNP中，有5个SNP明显证明了肥胖与身体活动之间的密切关系，而这些遗传工具先前与肥胖/体重特征相关。但是，值得注意的是，当我们从该遗传仪器中排除与肥胖相关的SNP时，以及进行针对体重指数（BMI）的多变量MR分析时，我们的结果没有改变。因此，这些结果表明，体育活动也与肥胖和乳腺癌无关，与肥胖有关。

多种生物学机制假说认为介导对癌症发展的体力活动的潜在有益作用21，22。更大的体力活动已经与胰岛素和胰岛素样生长因子的低循环水平，这促进了在乳腺癌和结肠组织的细胞增殖并且也已经与癌症的发展在这些位点相关联的21，23，24，25，26，27。体力活动水平较高也与雌激素的低循环浓度，雌酮和性激素结合球蛋白水平较高有关28，29，30其本身的风险乳腺癌发展的因素31，32。体力活动也与在具有增加的癌细胞的监视和消除免疫反应的提高相关联33，34。较高的体力活动水平还可以通过降低促炎因子（例如C反应蛋白（CRP），白介素6（IL-6）和肿瘤坏死因子-α（TNF-a））的水平来减轻全身炎症反应33，35，36。最后，新的证据表明肠道微生物组可能在体育活动和癌症关系中起重要作用。肠道微生物组的营养不良与多种恶性肿瘤（包括乳腺癌和结直肠癌）的风险增加有关37。在肠道微生物组成的变化和衍生的代谢产物已经发现以下耐力运动训练短链脂肪酸浓度在贫增加，但不肥胖，受试者38，39。

MR的基本假设是遗传变异不会通过与目标暴露不同的生物学途径（水平多效性）影响结果。我们使用扩展的10 SNP遗传仪器对加速计测量的身体活动进行了多种敏感性分析，以测试多效性对我们的因果估计值的影响，根据这些各种测试，我们的结果是可靠的。我们分析的潜在局限性在于，遗传变异解释了加速度计测量的身体活动变化的一小部分，这可能导致某些乳腺癌亚型和结肠直肠亚位分析的功能不足。另外，我们使用摘要级别的数据可排除其他癌症风险因素（例如BMI，外源激素的使用）引起的亚组分析。我们也无法按更年期状态对乳腺癌进行分层分析。但是，GWAS来源中的大多数女性患有绝经后乳腺癌13。最后，英国生物银行参与者用7天的加速度计测得的身体活动水平可能并不代表通常的行为方式。

总之，我们发现，遗传学上水平的加速度计测量的体育活动与乳腺癌和结直肠癌的风险较低相关。这些发现强烈支持促进体育锻炼，将其作为对这些通常诊断出的癌症进行一级预防的有效策略。

方法

身体活动数据

摘要级数据从两个最近出版GWAS上从英国生物银行91000名参与者〜进行加速度计测得的身体活动而获得11，12。在Doherty等人的GWAS中。如图11所示，BOLT-LMM用于执行线性混合模型分析，并针对评估中心，基因分型阵列，年龄，2岁和季节进行了调整。该GWAS识别了5个全基因组重要的SNP（P值<5×10 -8），与加速度计测量的身体活动有关。在英国生物库中，基于SNP的加速度计测得的体育活动的遗传力估计为14％12，表明其他SNP对其变异有所贡献。因此，我们还使用了由Klimentidis等确定的另一英国生物库GWAS鉴定的，具有扩展SNP数量（n = 10；与P值<1×10 -7的加速度计测量的体育活动有关）的加速度计测量的体育活动仪器。等 12。加速度计测量的体育活动仪器中SNP数量的增加使我们能够进行更可靠的灵敏度分析，以检查水平多效性对结果的影响。有关10个SNP与体力活动之间关联的数据来自最近的MR研究，该研究使用了相同的UK Biobank GWAS中的数据进行的体力活动和抑郁症研究40。表 2提供了在5个全基因组范围内的重要SNP仪器和扩展的10 SNP仪器中使用的遗传变异的详细信息。

表2有关加速度计测量的身体活动SNP的摘要信息，这些SNP用作孟德尔随机分析的遗传工具。

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乳腺癌和大肠癌数据

从228,951名妇女（122,977名乳腺癌）的GWAS中获得了由加速度计测量的遗传变异与乳腺癌（总体和雌激素受体状态：ER阳性[ER + ve ]和ER阴性[ER -ve ]）的关联的摘要数据。欧洲血统的乳腺癌[69,501 ER阳性，21,468 ER阴性]病例和105,974例对照）来自乳腺癌协会联合会（BCAC）13。使用程序IMPUTE214估算基因分型数据，将1000个基因组计划III期集成变体设置为参考面板。插补质量低的单核苷酸多态性（SNP）（输入r 2 <0.5）被排除。顶部主成分（PC）的被包括在回归分析协变量地址潜在人口结构（iCOGS：顶端8的PC; OncoArray：顶端15的PC）（补充表 1，2）13，41。对于结直肠癌，从结肠直肠跨学科研究（CORECT），结肠癌家族登记处（CCFR）以及结直肠遗传学和流行病学的荟萃分析中提取了98,715名参与者（52,775例结直肠癌病例和45,940例对照）的汇总数据。癌症（GECCO）财团14。使用单倍型参考联合会（HRC）r1.0参考面板进行插补，并针对年龄，性别，基因分型平台（适当时）和基因组PC（适当时从3到13）进一步调整回归模型（补充表） 3 – 6）。

统计能力

使用http://cnsgenomics.com/shiny/mRnd/ 42上的在线工具计算先验统计能力。5和10个SNP加速度计测量的体育活动仪器分别解释了表型变异的估计值的0.2％和0.4％。给定5％的1型误差，Doherty等人从GWAS中识别出的5个SNP仪器。11当我们对整体乳腺癌（122,977例和105,974例对照）和大肠癌（52,775例大肠癌和45,940例对照）的每1 SD预期OR分别≤0.77和≤0.67时，我们具有足够的功效（> 80％）。补充表中列出了按乳腺癌亚型和结直肠癌亚位点对5种全基因组重要SNP和扩展10种SNP仪器的功效估计 7和8。

统计分析

使用摘要数据和固定效果IVW方法实现了两样本MR方法。所有加速度计测得的体力活动和癌症结果均对应于遗传预测的总体平均加速度中每1 SD增量（8.14毫重力）的OR。由癌症亚型和性别因果作用的异质性通过估计我调查2统计假设固定效应模型43。

为了使MR研究的因果估计有效，必须满足三个主要假设：1）遗传仪器与加速度计测得的身体活动水平密切相关；2）基因工具与身体活动的任何潜在混杂物（癌症关联）无关；和3）遗传仪器不会独立于身体活动影响癌症（即不应存在水平多效性）44。使用以下公式通过计算F统计量来测量每种仪器的强度： $F = R^{2} (N - 2) / (1 - R^{2})$ ，其中R 2是每种仪器解释的体育活动变化的比例，N是SNP-体育活动关联45的GWAS样本大小。为了计算5个全基因组重要SNP仪器的R 2，我们使用以下公式： $2 \times E A F \times (1 - E A F) \times {b e t a}^{2}$ ; 而对于扩展的10 SNP仪器，我们使用： $(2 \times E A F \times (1 - E A F) \times {b e t a}^{2}) / [(2 \times E A F \times (1 - E A F) \times {b e t a}^{2}) + (2 \times E A F \times (1 - E A F) \times N \times S E (b e t a)^{2})]$ ，其中EAF是影响等位基因频率，β是估计的对体育活动的遗传效应，N是GWAS的SNP与体育活动关联的样本量，SE（β）是遗传效应的标准误差46。FDR校正（Q值）使用Benjamini–Hochberg方法47进行。

敏感性分析

进行了几项敏感性分析，以检查和校正因果估计中多效性的存在。科克伦的Q被计算为量化异质跨越个体因果效应，与P -值≤0.05表示多效性的存在，并且因此，随机效应IVW MR分析应使用43，48。我们还基于其截距项使用MR-Egger回归评估了水平多效性的潜在存在，其中与零的偏差表示方向多效性的存在。另外，该MR-艾格回归的斜率提供了在水平多效性的存在有效MR估计当所述遗传变体的多效性效应是独立的从与曝光的遗传相关49，50。我们还使用互补加权中值方法计算OR估计值，当所包含的仪器中有多达50％无效时，在水平多向性的情况下可以给出有效的MR估计值44。还使用MR-PRESSO评估了多效性的存在。在这种情况下，外围的SNP被排除在加速度计测量的身体活动工具之外，并且重新评估了效果估计值51。对于上述所有用于确定可能的多效性的敏感性分析，由于5 SNP仪器的估算不稳定，因此我们将扩展的10 SNP仪器的估算视为主要结果。还进行了留一单核苷酸多态性分析，以评估各个变异对所观察到的关联的影响。我们还检查了Phenoscanner中选定的遗传工具及其代理（r 2 > 0.8）以及它们与次级表型的关联（P -value <5×10 -8）（http://www.phenoscanner.medschl.cam.ac.uk/）和GWAS目录（日期为2019年4月检查）。

对于扩展的10 SNP仪器，我们还进行了多变量MR分析，以调整由于BMI引起的潜在多效性，因为有关体育活动的初始GWAS报告了已鉴定的SNP与BMI 52之间存在数种强关联（P值<10 -5）。新的估算值与固定BMI的体育活动的直接因果关系相对应。关于BMI的遗传数据是从GWAS研究获得的，该研究由人体测量特征遗传研究（GIANT）财团53发表（补充表 9）。）。另外，对于扩展10 SNP仪器，我们还与肥胖相关的SNP进行分析（即，那些先前与BMI，腰围，重量，或在研究GWAS体/躯干脂肪百分比在相关联的P值<10 -8）排除（n = 5； rs34517439，rs6775319，rs11012732，rs1550435，rs59499656）。最后，我们对5个SNP加速度计测得的体力活动仪器11进行了BMI调整的GWAS估计，并进行了两个样本的MR分析。然而，由于潜在的对撞机偏差11，应谨慎解释使用BMI调整后的GWAS估计值的MR结果。