A Mendelian Randomization Study on Alzheimer’ s Disease and Sarcopenia
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摘要:
目的 探究阿尔茨海默病与肌少症之间的因果关系。 方法 基于公开的全基因组关联分析（genome-wide association analysis ，GWAS）数据库中阿尔茨海默病与肌少症的3种相关表型：四肢瘦体质量、步行速度、低握力，通过逆方差加权法、中位数加权法、MR-Egger回归等进行两样本孟德尔随机化分析，并进行了异质性检验和多效性分析等敏感性分析。 结果 两样本孟德尔随机化研究显示，阿尔茨海默病可能会增加四肢瘦体质量的减少的风险（β = 0.010，95%CI：0.001～0.018， P = 0.021）；同时，阿尔茨海默病可能会减慢步行速度（β = 0.009，95%CI：0.003～0.016，P = 0.005）。 结论 阿尔茨海默病可能导致肌少症发生风险增加。 Abstract:Objective To explore the causal relationship between Alzheimer’ s disease and sarcopenia. Methods This study is based on three related phenotypes of Alzheimer's disease and sarcopenia in the public genome-wide association analysis （GWAS） database, namely, appendicular lean mass, walking speed, and low grip strength. Two-sample Mendelian randomization analysis was conducted using inverse variance weighting method, median weighting method, MR-Egger regression, etc., and sensitivity analysis was performed, including heterogeneity testing and multiple effect analysis. Results The MR analyses demonstrated that Alzheimer’ s disease may increase the risk of reduced appendicular lean mass （β = 0.010 , 95% confidence interval （CI） = 0.001～0.018, P = 0.021）, while Alzheimer’ s disease was a significantly correlated with low walking speed （β = 0.009, 95% confidence interval （CI） = 0.003～0.016, P = 0.005）. Conclusion Alzheimer’ s disease may increases the risk of sarcopenia. -
Key words:
- Mendelian randomization /
- Alzheimer’ s disease /
- Sarcopenia
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妊娠期间由于其特殊的代谢状态，孕妇存在不同程度的胰岛素抵抗，多数妊娠期糖尿病（gestational diabetes mellitus，GDM）孕妇处于前期糖尿病状态或存在慢性胰岛素抵抗，随妊娠进展，获得性胰岛素抵抗加重，而孕前肥胖、孕期过度增重、孕期高胆固醇血症均是引起GDM胰岛素抵抗的高危因素[1]。孕期脂肪的堆积伴随着大量脂肪因子的分泌，更加剧脂代谢紊乱，尤其网膜脂肪组织的增加对孕期胰岛素抵抗的影响尤为显著[2]，加剧胰岛素抵抗。
Chemerin为视黄酸受体反应蛋白2，是一种新型的14 kDa趋化剂蛋白，是一种前趋化素。这种非活性前体通过凝血和炎性丝氨酸蛋白酶[3]转化为活性分子。Chemerin及其受体几乎只在白色脂肪组织[4]中表达和合成。具有广泛生物活性的Chemerin不仅参与脂肪细胞的成熟分化，参与慢性炎症反应、具有旁分泌和内分泌作用影响机体的糖脂代谢、胰岛素抵抗、参与高血压进展[5-6]。孕期血清中Chemerin参与了GDM的高血脂改变，孕前及产前BMI > 28 kg/m2的孕妇血清中Chemerin水平增高更为显著[7]。Chemerin可调节胰岛素的敏感性[8]，为进一步探讨Chemerin与GDM胰岛素抵抗的关系，本文拟从网膜脂肪组织中Chemerin的表达变化与经典胰岛素信号传导通路的关系来探讨Chemerin引起胰岛素抵抗的作用。
1. 资料与方法
1.1 研究对象
选择2013年4月至2014年6月期间在昆明医科大学第一附属医院产科规律产检并分娩的单胎妊娠孕妇，按下列条件分别纳入病例组和对照组。
1.1.1 GDM的普査和管理
具有GDM高危因素的孕妇首诊时（< 12周）即接受75 g口服葡萄糖耐量试验（oral glucose tolerance test，OGTT），若血糖结果正常再于妊娠24～28周复查该试验。对其余不具备高危因素的孕妇于妊娠24～28周直接进行75gOGTT试验。
GDM的诊断参照IADPSG的GDM诊断标准[9]：24～28周时行75 g OGTT试验，服糖前空腹8 h，抽取第1次空腹血后立即口服75 g 葡萄糖，分别于服糖后1 h及2 h分别抽取静脉血测血糖，如有1项或1项以上大于或等于临界值则诊断为GDM（OGTT诊断临界值：0 h 5.1 mmol/L，1 h 10.0 mmol/L，2 h 8.5 mmol/L）。对诊断为GDM的患者按国际标准给予饮食、运动控制，分娩方式均为孕足月因产科指征剖宫产。
1.1.2 对照组的选择
同期选择与每个GDM病例均为首产、分娩孕周接近（±1周）并在同年分娩的NGT孕妇作为本研究的对照组，GDM组30例，NGT组24例。
纳入本研究的病例组和对照组均符合[9]：（1）本次妊娠前无高血压、肾脏、心血管、肝脏或糖尿病等疾病者；（2）未曾服用过可能干扰糖、脂代谢药物者（如消炎痛、酚妥拉明、速尿、噻嗪类利尿剂、苯妥英钠、可的松等）；（3）无内分泌疾病（如甲亢、甲减、柯兴氏综合征）；（4）非吸烟者。本研究经医院医学伦理委员会批准，研究方案符合医学伦理道德规范，研究对象签署知情同意书后纳入研究。
1.2 方法
1.2.1 研究对象
选择2013年4月至2014年6月期间在昆明医科大学第一附属医院产科规律产检并分娩的单胎妊娠孕妇，按下列条件分别纳入病例组24例和对照组22例。
1.2.2 组织标本收集
在剖宫产手术分娩时收集网膜脂肪组织约2 g，分为两部分，无菌PBS液反复洗涤至无血液，转置无菌、无RNA酶的EP管中（内预留1 mL Trizol液，Invitrogen公司）中混匀充分匀浆，一部分不加任何溶液，处理完毕后立即-80 ℃保存。
1.2.3 Western blot
检测大网膜脂肪组织中Chemerin、IRS-1的表达 免疫共沉淀法检测IRS-1酪氨酸磷酸化水平。蛋白质相对表达的计算：Image J 图像分析软件计算目的蛋白灰度值/内参蛋白灰度值即为目的蛋白相对表达量。
1.2.4 qPCR
检测大网膜脂肪组织中Chemerin、IRS-1的mRNA表达 加入 TＲIzol 裂解液的标本充分裂解后在依次用氯仿、异丙醇、75% 酒精依次萃取沉淀洗涤总ＲNA，取 1 μg 总 ＲNA，进行逆转录 （ Thermo，Ｒevert AidTM H Minus First Strand cDNA Synthesis Kit，K1632） 。合成 cDNA 后予以3倍稀释后取1 μL cDNA进行PCＲ。3次重复以消除孔间操作误差。计算各样品相对拷贝值。
1.3 统计学处理
用Spss21.0软件对数据进行统计学处理。正态分布的计量资料以（
$\bar x \pm s $ ）表示，采用独立样本的t检验进行分析；非正态分布的计量资料以中位数表示，采用Mann-Whitney U检验；P < 0.05为差异有统计学意义。Spearman或Pearson相关性分析各指标间关系。2. 结果
2.1 GDM组孕妇及对照组一般临床资料比较
GDM组孕妇在孕前BMI高于NGT组，诊为GDM后给予指导饮食、运动治疗，空腹及餐后2 h血糖控制良好。GDM孕妇产前BMI与NGT组无差异，2组孕妇TG、TC、HDL、LDL、FFA等脂代谢指标差异无统计学意义（P > 0.05），见表1。
表 1 GDM组孕妇与对照组一般临床资料比较Table 1. Comparison of general clinical data between GDM group and control group一般项目 GDM组（n = 30） NGT组（n = 24） t P 年龄（岁） 30.23 ± 4.40 28.77 ± 4.76 1.142 0.259 孕周（d） 266 ± 3.42 266 ± 5.31 −0.125 0.872 孕前BMI（kg/m2） 22.03 ± 4.24 20.64 ± 2.24* −2.068 0.042 产前BMI（kg/m2） 27.62 ± 3.37 26.93 ± 2.76 −1.165 0.253 OGTT0h（mmol/L） 4.90 ± 0.84 4.29 ± 0.50* −4.430 0.000 OGTT2h（mmol/L） 8.37 ± 1.69 6.06 ± 1.05* −8.367 0.000 TC（mmol/L） 5.98 ± 0.93 5.69 ± 0.70 0.588 TG（mmol/L） 3.33（1.78，5.97） 3.70（1.71，11.89） 0.989 HDL（mmol/L） 1.57 ± 0.24 1.70 ± 0.32 0.283 LDL（mmol/L） 3.44 ± 0.82 3.01 ± 1.17 0.428 与GDM组比较，*P < 0.05 2.2 网膜脂肪组织中Chemerin mRNA及蛋白表达
实时定量PCR结果显示GDM孕妇网膜脂肪组织中Chemerin mRNA的表达与正常对照组无统计学差异。Chemerin蛋白质[2.99 （0.04，7.90） vs 2.21（0.02，13.30），P = 0.010]在GDM组的表达有统计学意义，见图1。
图 1 网膜脂肪组织中Chemerin蛋白的相对表达Figure 1. The relative expression of Chemerin in omental adipose tissue2.3 网膜脂肪组织中IRS-1的表达
IRS-1mRNA[5.47（4.00，5.61）vs 3.41（2.17，4.24），P = 0.027]及蛋白[ 2.79（2.06，3.49）vs 1.76（0.23，2.11），P = 0.024]在GDM孕妇大网膜脂肪组织中的表达明有统计学意义，见图2。
图 2 网膜脂肪组织中IRS-1mRNA及蛋白的表达Figure 2. The relative expression of IRS-1 mRNA and protein in omental adipose tissue2.4 网膜脂肪组织中IRS-1酪氨酸磷酸化水平
免疫沉淀发现，GDM患者大网膜脂肪组织中IRS-1酪氨酸磷酸化显著降低[0.60（0.01，1.74） vs 4.06（0.06，54.41），P = 0.012]，2者比较有统计学意义，见图3。
图 3 网膜脂肪组织中IRS-1酪氨酸磷酸化表达Figure 3. The tyrosine phosphorylation of IRS-1 in omental adipose tissue2.5 网膜脂肪组织中Chemerin、IRS-1蛋白表达及IRS-1酪氨酸磷酸化电泳图
WB检测网膜脂肪组织中Chemerin的表达，发现GDM组的相对表达显著增高，IRS-1的表达降低，经免疫共沉淀后发现IRS-1的酪氨酸磷酸化水平低于NGT组，差异有统计学意义，见图4。
图 4 网膜脂肪组织中Chemerin、IRS-1及酪氨酸磷酸化表达1，2列是 GDM；3，4 列 NGT。Figure 4. The relative expression of Chemerin，IRS-1 and tyrosine phosphorylation in omental adipose tissue2.6 网膜脂肪组织中Chemerin的表达与IRS-1及IRS-1酪氨酸磷酸化水平的相关性分析
Spearman或Pearson相关性分析Chemerin与IRS-1及IRS-1酪氨酸磷酸化水平发现，Spearman相关性分析发现Chemerin 蛋白表达与OGTT 2 h血糖（r = 0.453，P = 0.002）密切相关；Chemerin mRNA与产前BMI（r = 0.645，P = 0.000）密切相关；Chemerin蛋白表达与IRS-1蛋白（r = 0.762，P = 0.000）正相关；IRS-1酪氨酸磷酸化水平与OGTT 0 h PG（r = -0.351，P= 0.014）、OGTT 2 h PG（r = -0.313，P = 0.034）密切相关。
3. 讨论
妊娠期间脂肪组织的增加，尤其是腹部内脏脂肪组织的增加严重影响糖脂代谢的平衡[10]。网膜脂肪组织分泌的Chemerin是血清Chemerin的主要来源之一[11]，Chemerin可提高脂肪组织的胰岛素敏感性，改善胰岛素的抵抗[8]。Chemerin与脂肪量的相关性取决于葡萄糖代谢状态[12]及血清胰岛素水平[13]。脂肪的蓄积及脂肪细胞体积的增大可使脂肪细胞Chemerin的合成及分泌增多，Chemerin可促进脂肪细胞的分化成熟及脂代谢，如此反复可引起更高水平Chemerin的表达，肥胖及Chemerin的高表达促进系统性炎症的发生，加剧肥胖及脂代谢紊乱的发生，高TG则可促进脂肪组织分泌更高水平Chemerin[14]。不同剂量Chemerin不同时期 3T3-L1细胞对胰岛素刺激下的葡萄糖的摄取及IRS-1的酪氨酸磷酸化不同[8]，高胰岛素水平可增强脂肪组织中的chemerin的分泌，在体外和动物研究中，趋化素影响胰岛素的传递和葡萄糖降解，导致脂肪细胞和骨骼肌中的胰岛素抵抗[15]。在本研究中发现IRS-1的酪氨酸磷酸化水平降低与空腹血糖及餐后血糖密切相关，餐后血糖的升高与网膜脂肪组织中Chemerin的表达密切相关，GDM孕妇网膜脂肪组织中Chemerin的表达显著高于正常糖耐量孕妇，由此提示GDM网膜脂肪组织中Chemerin的高表达是引起餐后糖耐量异常的原因之一。
肥胖与胰岛素抵抗是血清中Chemerin升高的协同因素[7]，且Chemerin水平与睡眠时间长，红肉和含糖饮料摄入量高及乳制品摄入量低呈线性关系[16]。孕期热量来源低于58%碳水化合物的性摄入对于降低GDM孕妇血糖管控有一定促进作用[17]。因此，妊娠期间合理饮食，积极体重控制不仅可以保持健康的体态，更重要的是降低GDM的胰岛素抵抗状态，改善母儿不良预后。
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图 2 阿尔茨海默病与肌少症的漏斗图
A ：阿尔茨海默病与四肢瘦体质量的漏斗图；B：阿尔茨海默病与步行速度的漏斗图；C：阿尔茨海默病与低握力的漏斗图。
Figure 2. Funnel plots of Alzheimer’ s disease and sarcopenia
图 1 阿尔茨海默病与和肌少症的孟德尔随机化分析森林图
Figure 1. MR forest plot for Alzheimer’ s disease and Sarcopenia
表 1 阿尔茨海默病与肌少症的3种相关表型 GWAS 数据信息表
Table 1. GWAS data information on Alzheimer’s disease and sarcopenia related traits
表型 ID号 出版年份 SNPs 样本量 （n） 研究人群 四肢瘦体质量 ebi-a-GCST90000025 2020 18071518 450243 欧洲人群 步行速度 ukb-b- 4711 2018 9851867 459915 欧洲人群 低握力 ebi-a-GCST90007526 2021 9336415 256523 欧洲人群 阿尔茨海默病 ieu-b-2 2019 10528610 63926 欧洲人群 
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[1] Cruz-Jentoft A J,Sayer A A. Sarcopenia[J]. Lancet (London,England),2019,393(10191):2636-2646. doi: 10.1016/S0140-6736(19)31138-9 [2] Larsson L,Degens H,Li M,et al. Sarcopenia: Aging-related loss of muscle mass and function[J]. Physiological Reviews,2019,99(1):427-511. doi: 10.1152/physrev.00061.2017 [3] Petermann-Rocha F,Balntzi V,Gray S R,et al. Global prevalence of sarcopenia and severe sarcopenia: A systematic review and meta-analysis[J]. Journal of Cachexia,Sarcopenia and Muscle,2022,13(1):86-99. [4] Cruz-Jentoft A J,Baeyens J P,Bauer J M,et al. Sarcopenia: European consensus on definition and diagnosis: Report of the European Working Group on Sarcopenia in Older People[J]. Age and Ageing,2010,39(4):412-423. doi: 10.1093/ageing/afq034 [5] Wu X,Li X,Xu M,et al. Sarcopenia prevalence and associated factors among older Chinese population: Findings from the China Health and Retirement Longitudinal Study[J]. PloS One,2021,16(3):e0247617. doi: 10.1371/journal.pone.0247617 [6] DeTure M A,Dickson D W. The neuropathological diagnosis of Alzheimer's disease[J]. Molecular Neurodegeneration,2019,14(1):32. doi: 10.1186/s13024-019-0333-5 [7] Crous-Bou M,Minguill ó n C,Gramunt N,et al. Alzheimer's disease prevention: From risk factors to early intervention[J]. Alzheimer's Research & Therapy,2017,9(1):71. [8] Scheltens P,De Strooper B,Kivipelto M,et al. Alzheimer's disease[J]. Lancet (London,England),2021,397(10284):1577-1590. doi: 10.1016/S0140-6736(20)32205-4 [9] Selkoe D J,Hardy J. The amyloid hypothesis of Alzheimer's disease at 25 years[J]. EMBO Molecular Medicine,2016,8(6):595-608. doi: 10.15252/emmm.201606210 [10] Del Campo N,Payoux P,Djilali A,et al. Relationship of regional brain β-amyloid to gait speed[J]. Neurology,2016,86(1):36-43. doi: 10.1212/WNL.0000000000002235 [11] Brisendine M H,Drake J C. Early-stage Alzheimer's disease: Are skeletal muscle and exercise the key? [J]. Journal of Applied Physiology (Bethesda,Md : 1985),2023,134(3): 515-520. [12] Chang K V,Hsu T H,Wu W T,et al. Association between sarcopenia and cognitive impairment: A systematic review and meta-analysis [J]. Journal of the American Medical Directors Association,2016,17(12): 1164. e1167-1164. e15. [13] Sugimoto T,Ono R,Murata S,et al. Prevalence and associated factors of sarcopenia in elderly subjects with amnestic mild cognitive impairment or Alzheimer disease[J]. Current Alzheimer Research,2016,13(6):718-726. doi: 10.2174/1567205013666160211124828 [14] Davies N M,Holmes M V,Davey Smith G. Reading Mendelian randomisation studies: A guide,glossary,and checklist for clinicians[J]. BMJ (Clinical Research ed),2018,362:k601. [15] Jones G,Trajanoska K,Santanasto A J,et al. Genome-wide meta-analysis of muscle weakness identifies 15 susceptibility loci in older men and women[J]. Nature Communications,2021,12(1):654. doi: 10.1038/s41467-021-20918-w [16] Zillikens M C,Demissie S,Hsu Y H,et al. Large meta-analysis of genome-wide association studies identifies five loci for lean body mass[J]. Nature Communications,2017,8(1):80. doi: 10.1038/s41467-017-00031-7 [17] Cawthon P M. Assessment of lean mass and physical performance in sarcopenia [J]. Journal of Clinical Densitometry : The Official Journal of the International Society for Clinical Densitometry,2015,18(4): 467-471. [18] Chen L K,Woo J,Assantachai P,et al. Asian Working Group for Sarcopenia: 2019 consensus update on sarcopenia diagnosis and treatment [J]. Journal of the American Medical Directors Association,2020,21(3): 300-307. e302. [19] Visser M,Fuerst T,Lang T,et al. Validity of fan-beam dual-energy X-ray absorptiometry for measuring fat-free mass and leg muscle mass. Health,Aging,and Body Composition Study-Dual-Energy X-ray Absorptiometry and Body Composition Working Group [J]. Journal of Applied Physiology (Bethesda,Md : 1985),1999,87(4): 1513-1520. [20] Pei Y F,Liu Y Z,Yang X L,et al. The genetic architecture of appendicular lean mass characterized by association analysis in the UK Biobank study[J]. Communications Biology,2020,3(1):608. doi: 10.1038/s42003-020-01334-0 [21] Zhao Q,Chen Y,Wang J,et al. Powerful three-sample genome-wide design and robust statistical inference in summary-data Mendelian randomization[J]. International Journal of Epidemiology,2019,48(5):1478-1492. doi: 10.1093/ije/dyz142 [22] Bowden J,Davey Smith G,Haycock PC,et al. Consistent estimation in Mendelian randomization with some invalid instruments using a weighted median estimator[J]. Genetic Epidemiology,2016,40(4):304-314. doi: 10.1002/gepi.21965 [23] Bowden J,Davey Smith G,Burgess S. Mendelian randomization with invalid instruments: Effect estimation and bias detection through Egger regression[J]. International Journal of Epidemiology,2015,44(2):512-525. doi: 10.1093/ije/dyv080 [24] Pierce B L,Ahsan H,Vanderweele T J. Power and instrument strength requirements for Mendelian randomization studies using multiple genetic variants[J]. International Journal of Epidemiology,2011,40(3):740-752. doi: 10.1093/ije/dyq151 [25] Ogawa Y,Kaneko Y,Sato T,et al. Sarcopenia and muscle functions at various stages of Alzheimer disease[J]. Frontiers in Neurology,2018,9:710. doi: 10.3389/fneur.2018.00710 [26] Takagi D,Hirano H,Watanabe Y,et al. Relationship between skeletal muscle mass and swallowing function in patients with Alzheimer's disease[J]. Geriatrics & Gerontology International,2017,17(3):402-409. [27] Kim J,Choi K H,Cho S G,et al. Association of muscle and visceral adipose tissues with the probability of Alzheimer's disease in healthy subjects[J]. Scientific Reports,2019,9(1):949. doi: 10.1038/s41598-018-37244-9 [28] He P,Zhou C,Ye Z,et al. Walking pace,handgrip strength,age,APOE genotypes,and new-onset dementia: The UK Biobank prospective cohort study[J]. Alzheimer's Research & Therapy,2023,15(1):9. [29] Manini T M,Hong S L,Clark B C. Aging and muscle: A neuron's perspective[J]. Current Opinion in Clinical Nutrition and Metabolic Care,2013,16(1):21-26. doi: 10.1097/MCO.0b013e32835b5880 [30] Pan JX,Lee D,Sun D,et al. Muscular Swedish mutant APP-to-Brain axis in the development of Alzheimer's disease[J]. Cell Death & Disease,2022,13(11):952. [31] Xu H,Bhaskaran S,Piekarz K M,et al. Age related changes in muscle mass and force generation in the triple transgenic (3xTgAD) mouse model of Alzheimer's disease[J]. Frontiers in Aging Neuroscience,2022,14:876816. doi: 10.3389/fnagi.2022.876816 [32] Seo J S,Leem Y H,Lee K W,et al. Severe motor neuron degeneration in the spinal cord of the Tg2576 mouse model of Alzheimer disease [J]. Journal of Alzheimer's Disease : JAD,2010,21(1): 263-276. -
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