¹湖北中医药大学第一临床学院，湖北 武汉

²湖北中医药大学中医临床学院，湖北 武汉

收稿日期：2023年5月28日；录用日期：2023年6月23日；发布日期：2023年6月30日

摘要

背景：越来越多的研究表明肠道菌群与痤疮之间存在一定联系。但由于混杂因素的影响，肠道菌群与痤疮之间是否存在因果关系还未可知。肠道菌群可能通过肠道–皮肤轴增加感染痤疮的风险。方法：我们采用两样本孟德尔随机化(MR)研究来探讨肠道菌群与痤疮之间的关系，使用已发表的全基因组关联研究中的遗传变异作为工具变量。采用逆方差加权法(IVW)、MR Egger回归、加权中位数法和最大似然值法评估两者间因果关系，并进行多重敏感性分析以确保结果的准确。结果：我们确定了Bacteroidaceae与痤疮的因果关系[优势比(OR)：2.25; 95%置信区间(CI)：1.48~3.42；P_ivw = 0.0001；错误发现率(FDR) = 0.05]，Bacteroides (OR, 2.25; 95% CI: 1.48~3.42; P_ivw = 0.0001; FDR = 0.01)，Allisonella (OR: 1.42; 95% CI: 1.18~1.70; P_ivw = 0.0002; FDR = 0.01)。敏感性分析验证了这些因果关系的可靠性。结论：这是第一个确定肠道菌群和痤疮之间因果关系的MR研究。我们的研究揭示了一些肠道菌群是痤疮的危险因素，为痤疮的潜在治疗靶点提供了新的信息，但痤疮与肠道菌群因果关系的内在机制还有待深入研究。

关键词

孟德尔随机化，肠道菌群，痤疮，因果关系

The Causal Relationship between Gut Microbiota and Acne: A Two-Sample Mendelian Randomization Study

Yunfan Gu^1*, Xinglan Ye²

¹The First Clinical Medical College of Hubei University of Chinese Medicine, Wuhan Hubei

²Clinical College of Chinese Medicine, Hubei University of Chinese Medicine, Wuhan Hubei

Received: May 28^th, 2023; accepted: Jun. 23^rd, 2023; published: Jun. 30^th, 2023

ABSTRACT

Background: Acne is linked to the gut microbiota according to several studies. The association between gut microbiota and acne has yielded conflicting results due to confounding factors, and the causal relationship between them remains undetermined. Intestinal flora may increase the risk of acne infection through the gut-skin axis. Methods: We used a two-sample Mendelian randomization (MR) study to explore the relationship between gut flora and acne, using genetic variation from published genome-wide association studies as an instrumental variable. Inverse variance weighted (IVW), weighted median, MR Egger, and maximum likelihood methods were applied to access causal relationships. Several sensitivity analyses were also performed to ensure the accuracy of the results. Results: We found causal associations of Bacteroidaceae [odds ratio (OR), 2.25; 95% confidence interval (CI), 1.48~3.42; P_ivw = 0.0001; false discovery rate (FDR) = 0.05], Allisonella (OR, 1.42; 95% CI, 1.18~1.70; P_ivw = 0.0002; FDR = 0.01), and Bacteroides (OR, 2.25; 95% CI, 1.48~3.42; P_ivw = 0.0001; FDR = 0.01) with acne. These results are corrected for false discovery rate. Sensitivity analyses validated the associations’ robustness, and reverse MR confirmed that the results were not influenced by the reverse effect. Conclusion: This is the first MR study to determine a causal relationship between intestinal flora and acne. Our study revealed some gut microbiotas are risk factors for acne, providing new information on the potential therapeutic targets for acne. The possible connection of the gut skin axis was again confirmed. Further research is needed on the mechanisms behind these relationships.

Keywords:Mendelian Randomization, Gut Microbiota, Acne, Causal Relationship

Copyright © 2023 by author(s) and Hans Publishers Inc.

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1. 介绍

皮肤是人体最大的器官，皮肤屏障保护人体免受外界侵害，并调节各种免疫反应 [1] 。肠道内定植的大量菌群与机体相互作用，从而在肠道、肝脏、皮肤和大脑等器官间形成复杂的通讯网络，涉及多种代谢途径、信号通路、免疫和炎症反应 [2] 。这个网络可以双向调节肠道和皮肤组织的生理病理状态。银屑病、荨麻疹、痤疮和特应性皮炎等皮肤病有不同的病因，越来越多的研究表明，这些疾病不仅发生在皮肤表面，与其他疾病 [3] [4] [5] ，包括肠道菌群失调密切相关。一项包括16名银屑病关节炎患者、15名银屑病患者和17名健康对照的临床研究表明，银屑病患者肠道内Akkermansia，Ruminococcus等重要菌群明显减少，影响内环境的稳定 [6] 。而特应性皮炎患者体内含有更多的Faecalibacterium prausnitzii，使丙酸盐、丁酸盐等抗炎物质含量下降，促使患者发生免疫紊乱 [7] 。

肠道–皮肤轴通过大量的免疫细胞相互交流，当它被免疫成分激活后 [8] ，为阻止炎症蔓延和微生物扩散，限制微生物与肠道上皮膜的接触变得至关重要，以保持宿主内稳态平衡 [9] 。有证据表明，一旦肠道屏障受损，肠道内定植的微生物渗入血液，积聚在皮肤组织中，皮肤的内环境出现失衡 [10] 。由于肠道菌群对于炎症性疾病有显著影响，使用益生菌可以防治多种皮肤病 [11] ，包括痤疮 [12] ，银屑病 [13] ，荨麻疹和特应性皮炎 [14] 。然而，一些研究结果表明bifidobacteria对痤疮有负面影响 [15] [16] 。已发表的研究结果之间存在相互矛盾的情况。例如，与其他研究结果不同 [17] [18] ，Deng等人发现痤疮患者体内的Firmicutes丰度低于健康人 [19] 。在这些研究中，肠道菌群的作用被人群、疾病的轻重和持续时间等混淆因素的影响，可能导致结果不一致。更重要的是，大多数调查都是病例对照研究，其中暴露时间和结果都难以验证。此外，观察性研究可能受到反向因果关系和年龄、体重、生活方式等混杂因素的影响 [20] 。

由于这些限制，Walter等人提出使用创新的统计方法，如孟德尔随机化(MR)，来检验肠道菌群与人类疾病间的因果关系 [21] 。在流行病学中使用MR可以评估多次暴露与结果间可能的因果关系，同时消除某些假设下的潜在混杂。MR通过分析暴露的遗传变异作为工具变量，被广泛用于评估因果关系 [22] 。一般认为遗传变异是在出生时随机分布的，其很大程度上不受环境影响，在发病之前就已经存在，所以MR能够避免如残差和反向因果关系 [23] 等困扰传统观察性研究的问题。通过使用全基因组关联分析(GWASs)的数据，能够提高MR分析的效能，从而确定因果关系。因此，我们使用来自MiBioGen [24] 和FinnGen [25] 的GWAS汇总数据进行了两样本双向MR分析，以评估肠道菌群与痤疮间的因果关系。

2. 材料与方法

2.1. 数据来源

2.1.1. 肠道菌群数据及分析

从MiBioGen数据库中提取肠道微生物分类的汇总统计数据。这项多种族研究涵盖了来自24个队列的18,000多人，其中主要是欧洲血统(n = 13,266)。在控制年龄、性别、技术因素和主要遗传因素的前提下，采用Spearman相关分析验证了影响菌群变异、菌群分类和菌群丰度的相关位点。

2.1.2. 痤疮数据及分析

从FinnGen数据库R8发布的GWAS数据中提取出痤疮的汇总数据，痤疮患者2313例，健康对照328,747例。所有研究对象都是欧洲血统。分析数据时，年龄、性别和其他主要变量都被考虑在内。

2.2. 工具变量的选择

为保证研究结果的可靠性，我们使用多种质控措施来选择工具变量：

● 从与肠道菌群相关的GWAS数据的单核苷酸多态性(SNP)中选择工具变量，根据Sanna等人的研究，P < 1 × 10⁻⁵是与肠道菌群相关的SNPs的最佳阈值。

● 将连锁不平衡(LD)阈值设为R² < 0.001，窗口范围设置为10,000 kb。以欧洲的1000基因组计划作为参考计算LD值，去除不符合要求的SNP以满足MR假设。

● 为防止等位基因影响因果关联的结果，MR分析中排除了回文SNP。

● 通过使用PhenoScanner数据库验证所选的SNP，并在全基因组水平上去除与任何潜在混杂因素显著相关的SNP。

● 采用公式 $F=\frac{R^2\times \left(N-k-1\right)}{\left(1-R^2\right)\times K}$ [31] 计算工具变量强度，其中R²表示由工具变量解释的暴露方差比例，n为样本量，k为工具变量数量。F < 10被认为是弱工具变量被排除。

2.3. 统计分析

所有统计分析均在R语言(版本4.2.1)中进行，使用TwoSampleMR (版本0.5.6)和MR-PRESSO包(版本1.0)。运用Circlize (版本0.4.15)和tidyverse (版本1.3.2)包使图形可视化。为控制错误发现率(FDR) [26] ，采用Benjamini-Hochberg (BH)对多个评价结果进行修正，显著性水平定义为校正FDR后P < 0.05。此外，我们应用mRnd工具(http://cnsgenomics.com/shiny/mRnd/)计算了MR的统计效率 [27] 。

2.3.1. MR分析

我们使用系数比率法(Wald ratio)评估单个菌群SNP对痤疮的因果效应。对于含有一个以上SNP的肠道菌群，我们使用逆方差加权法(IVW)、MR-Egger回归、加权中位数法(WM)和最大似然值法(ML)来综合评估其对痤疮的因果效应。对于没有水平基因多效性的SNP，采用IVW作为评估因果效应的主要手段，以产生无偏估计 [28] 。在工具变量多效性效应独立于工具变量与暴露因素之间的关联(InSIDE)假设下，MR-Egger回归可以得出因果效应的一致估计，但其统计能力低于IVW，且1型错误率高于预期 [29] 。WM可以大幅度提高准确识别因果效应的能力，如果InSIDE假设被证明错误，那么它比MR-Egger回归更能避免I型错误的发生 [30] 。ML可以通过最大化似然函数，有效估计概率分布的参数，从而产生较小的标准误差。在不存在异质性和水平多效性的情况下，该方法结果准确，标准误差小于IVW [31] 。我们综合评估了上述四种方法所得的结果，以使因果关联的证据更加有力。

2.3.2. 敏感性分析

尽管IVW在确定因果关系方面有很强的效力，但当工具变量存在缺陷和多效性时，很难满足其基本要求。我们进行了敏感性分析以评估结果的可靠性。首先使用Cochrane Q检验判断各肠道菌群与痤疮是否存在异质性，P < 0.05认为存在异质性 [32] 。接下来，使用MR-Egger回归和MR-PRESSO分析排除潜在多效性。MR-Egger回归的非零截距用于检验是否存在未知的垂直多效性 [33] 。MR-PRESSO用于检测水平多效性并剔除异常工具变量 [34] ，如果存在多效性，剔除异常工具变量后再次重复MR分析重新评估因果效应。我们使用留一法，每次剔除一个SNP，重复MR分析，检验多效性对因果效应的潜在影响。最后，使用MR Steiger方向性检验来保证反向因果关系不干扰结果。

3. 结果

3.1. 工具变量

图1. 所有肠道菌群与痤疮的MR分析及敏感性分析

如图1所示包括9门16类20目35科131属的211种肠道菌群GWAS汇总数据被用来筛选工具变量，根据上述工具变量的筛选流程，共有2247个SNP被筛选为肠道菌群的显著工具变量，剔除多效性后保留2241个SNP。工具变量的F值介于14.6到88.4，均大于10，可以排除弱工具变量。

3.2. MR分析

如图2所示，FDR校正后，Bacteroidaceae、Clostridiaceae1、Allisonella和Bacteroides与痤疮存在因果关系，其中Bacteroidaceae与痤疮的因果关系[优势比(OR)：2.25；95%置信区间(CI)：1.48~3.42；P_ivw = 0.0001；错误发现率(FDR) = 0.05]，Allisonella (OR: 1.42; 95% CI: 1.18~1.70; P_ivw = 0.0002; FDR = 0.01)，Bacteroides (OR, 2.25; 95% CI, 1.48~3.42; P_ivw = 0.0001; FDR = 0.01)，而Clostridiaceae1 (OR, 1.69; 95% CI, 1.20~2.39; P_ML = 0.002; FDR = 0.05)，主要方法IVW未通过FDR校正。

图2. 肠道菌群与痤疮因果关系的MR分析和敏感性分析的结果

3.3. 敏感性分析

Cochran Q检验未发现肠道菌群与痤疮因果关系的异质性。MR-Egger回归的P值均大于0.05，全局MR-PRESSO分析没有发现显著的异常值，综合两者的结果提示肠道菌群与痤疮的因果关系没有多效性，这些结果证实了IVW与ML的可靠性。留一法的结果如图3所示，提示单个SNP不会使因果关系产生偏差。此外MR Steiger方向性测试中的P值范围在10⁻¹³到10⁻⁸⁴之间，提示肠道菌群与痤疮间不存在反向因果关系。我们通过mRnd计算的统计效率都大于80%，也进一步证实了结果的可靠性。

图3. 留一法检测肠道菌群与痤疮因果关系

4. 讨论

在这一MR分析中，我们使用肠道菌群与痤疮的GWAS数据，分析了211种肠道菌群与痤疮的因果关系，经过FDR校正，发现Bacteroidaceae、Bacteroides和Allisonella与痤疮存在因果关系，增加了痤疮的患病风险。Bacteroides (Bacteroidaceae科)是一种常见的肠道微生物，被认为是痤疮的潜在病因 [19] [35] [36] ，Bacteroides是脂多糖(LPS)的主要生产者 [37] ，LPS可通过损害结肠上皮的完整性，降低其保护能力并刺激促炎细胞因子释放引起全身炎症 [38] [39] 。Bacteroides丰度增加与脂肪摄入过多、纤维摄入不足有关，对10名受试者进行低脂/高纤维或高脂/低纤维饮食24 h对照喂养，肠道内Bacteroides的变化与脂肪摄入呈正相关与纤维摄入呈负相关 [40] ，而纤维的缺乏会引发该菌基因表达和酶的变化 [41] ，高脂肪、低纤维饮食的代表西方饮食，会促进Bacteroides突变 [42] ，从而促进宿主聚糖的消耗，降低粘液层厚度，增加疾病易感性 [43] 。长期西方饮食导致菌群代谢失衡，破坏肠道屏障，使Bacteroides通过肠黏膜进入无菌区域 [44] 。Gil-Cruz等人发现一种Bacteroides编码的肽，可以在肠道中募集肌球蛋白特异性T细胞，从而产生免疫球蛋白(Ig)A和IgG抗体 [45] 。此外，Bacteroides可以将毒力基因传递给周围的菌群，为它们提供毒力因子，促进肠外疾病 [46] 。这些因素导致全身慢性低度炎症 [47] ，导致痤疮的发病和发展。本次结果中Allisonella与痤疮的关系在文献中报道较少，但有研究表明Allisonella的丰度增加与西方饮食和炎症有关，它是基于肠道菌群预测肥胖相关炎症水平模型的关键组成部分 [48] 。考虑所检测菌群数量过多采用了FDR校正，可能过于严苛而过滤了部分阳性结果，但可以保证筛选后结果的可靠性，Bacteroidaceae、Bacteroides和Allisonella丰度的增加都可能促进痤疮的发生发展。本次MR使用了现今最全面的肠道菌群GWAS数据库，但其研究的主要人种集中于欧洲，亚洲人种肠道菌群与痤疮的因果关系仍待进一步挖掘。

5. 总结

这一两样本MR揭示了肠道菌群与痤疮间的因果关系，肠道菌群能够充当肠道和皮肤间交流的媒介，肠道菌群影响肠道的免疫功能，从而引起皮肤炎症，促进痤疮的发生。我们发现的这些菌群作为痤疮的风险因素，为痤疮的治疗提供新的靶点，值得更多深入的研究探寻其内在机制。

致谢

我们感谢每位参与MiBioGen和FinnGen数据库构建的工作人员。

文章引用

顾昀帆,叶星兰. 肠道菌群与痤疮之间的因果关系：两样本孟德尔随机化
The Causal Relationship between Gut Microbiota and Acne: A Two-Sample Mendelian Randomization Study[J]. 临床医学进展, 2023, 13(06): 10487-10495. https://doi.org/10.12677/ACM.2023.1361468

参考文献