饮茶与恶性肿瘤发病风险关联的孟德尔随机化研究

作     者：刘春语 程思 庞元捷 余灿清 孙点剑一 裴培 陈君石 陈铮鸣 吕筠 李立明 中国慢性病前瞻性研究项目协作组 Liu Chunyu;Cheng Si;Pang Yuanjie;Yu Canqing;Sun Dianjianyi;Pei Pei;Chen Junshi;Chen Zhengming;Lyu Jun;Li Liming;China Kadoorie Biobank Collaborative Group

作者机构：北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系/重大疾病流行病学教育部重点实验室北京100191 北京大学公众健康与重大疫情防控战略研究中心北京100191 国家食品安全风险评估中心北京100022 英国牛津大学临床与流行病学研究中心纳菲尔德人群健康系牛津OX37LF 不详 

出 版 物：《中华流行病学杂志》 (Chinese Journal of Epidemiology)

年 卷 期：2023年第44卷第7期

页      面：1027-1036页

核心收录：

学科分类：1002[医学-临床医学] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金(82192901,82192904,82192900) 中国香港Kadoorie Charitable基金 

主　　题：饮茶 肿瘤 孟德尔随机化 

摘      要：目的采用孟德尔随机化(MR)方法探讨饮茶与恶性肿瘤发病之间的关联。方法利用中国慢性病前瞻性研究中100639名具有全基因组基因分型数据的研究对象,剔除基线时患有恶性肿瘤的个体,最终纳入分析100218名。饮茶信息为基线自报,按是否每日饮茶、每日饮茶杯数、每日饮茶克数分别进行分析。采用二阶段最小二乘回归模型计算3个饮茶变量与随访期间新发的全部恶性肿瘤及多种类型恶性肿瘤(胃癌、肝和肝内胆管癌、结肠直肠癌、气管/支气管和肺癌以及女性乳腺癌)的关联。为控制饮酒行为的影响,进一步采用多变量MR法或限制在不饮酒人群中进行分析。利用逆方差加权、加权中位数法、MR-Egger法等进行敏感性分析。结果分别使用54、42、28个SNP位点构建非加权遗传风险评分作为上述3个饮茶变量的工具变量。研究对象随访(11.4±3.0)年,期间确定新发的恶性肿瘤6886名。模型中调整年龄、年龄2、性别、地区、芯片类型及12个遗传主成分后,MR分析的结果显示,饮茶与全部恶性肿瘤以及各种类型的恶性肿瘤的发病无统计学关联。相比于非每日饮茶者,每日饮茶者的全部恶性肿瘤及部分亚型(胃癌、肝和肝内胆管癌、结肠直肠癌、气管/支气管和肺癌以及女性乳腺癌)的发病风险比(HR)值(95%CI)分别为0.99(0.78~1.26)、1.17(0.58~2.36)、0.86(0.40~1.84)、0.85(0.42~1.73)、1.39(0.85~2.26)以及0.63(0.28~1.38)。控制饮酒的影响以及多种敏感性分析显示类似的结果。结论在中国人群中,本研究证据不支持饮茶与恶性肿瘤发病之间的因果关联。