定量核磁共振(NMR)代谢组学技术提供了脂蛋白颗粒浓度的详细测量。代谢功能障碍通常代表一系列情况，包括血脂异常、高血压和糖尿病，增加心血管疾病(CVD)的风险。然而，血脂与血压(BP)之间的因果关系尚不清楚。该研究进行了一项孟德尔随机化(MR)研究，以解开并优先考虑主要脂质、脂蛋白颗粒和循环代谢物对血压和脉压(PP)的潜在因果影响。
2024年1月4日，武汉大学李红良及折志刚共同通讯在EBioMedicine （IF=11）在线发表题为”Major lipids and lipoprotein levels and risk of blood pressure elevation: a Mendelian Randomisation study“的研究论文，该研究使用来自UK Biobank的与主要脂质、脂蛋白颗粒和其他代谢物相关的单核苷酸多态性(SNP)作为工具变量。BP和PP的汇总数据来自成人健康与衰老遗传流行病学研究(GERA)队列。采用双样本MR和MR贝叶斯模型平均方法(MR-BMA)对因果关系进行分析和排序。
遗传预测的TG是主要脂类中最可能导致收缩压(SBP)和舒张压(DBP)升高的原因暴露，边际包含概率(MIPs)分别为0.993和0.847。在大多数脂蛋白及其含脂类(包括主要脂类)中，小密度脂蛋白(S_HDL_TG)中遗传升高的TG与收缩压和舒张压升高的相关性最强，其MIPs分别为0.416和0.397。高密度脂蛋白胆固醇(HDL_C)和低密度脂蛋白胆固醇(LDL_C)是主要脂质中PP升高的潜在原因(HDL_C的MIP = 0.927, LDL_C的MIP = 0.718)。在亚脂蛋白中，遗传预测的致动脉粥样硬化脂蛋白颗粒最有可能对PP增加产生因果影响。总之，本研究为血脂对血压指标的因果关系提供了遗传学证据。然而，对收缩压、舒张压和PP的影响大小取决于脂质的成分和大小。了解这种潜在的关系可能会告知全面管理血脂以控制血压的潜在好处。
高血压仍然是心血管疾病(CVD)和死亡率的主要驱动因素。为了预防和治疗高血压，首先，有必要按照现行指南的建议维持正常的收缩压(SBP)和舒张压(DBP)水平。收缩压升高在老年人群中非常普遍，并且随着年龄的增长对不良心血管事件的发生和进展的重要性增加。舒张压升高在年轻人中更常见，有可能转变为未来的收缩期高血压，是中年以下心血管疾病的主要预测因素。然而，舒张压降低与老年人和服用抗高血压药物的个体的全因死亡率增加有关。
因此，脉压(PP)，动脉硬度的代表，被定义为收缩压和舒张压之间的差，也因其重要性而被强调，特别是随着年龄的增长。增高的PP已被批准为高血压、心血管疾病和总死亡率的一个强有力的预测指标。控制PP水平被认为是一种独立于降低血压(BP)的新的治疗策略。由于血压的三个指标在易感人群、机制和预后方面存在差异，因此它们可能有不同的影响因素。
主要脂类对BP和PP的因果关系（图源自EBioMedicine ）
血脂异常是高血压患者发生心血管疾病的常见危险因素，两者共存会显著增加心血管疾病的发生风险。因此，联合管理血压和血脂已成为预防和治疗心血管疾病的基石。目前关于BP和血脂异常综合治理的共识集中在主要脂类，低密度脂蛋白胆固醇(LDL_C)作为主要干预目标。然而，一些研究表明，在LDL_C水平控制良好的患者中，仍然存在心血管疾病的残留风险。先前的研究评估高血压与常规临床化学测量的主要脂质之间的关系，报告了与LDL_C的关系不一致的结果。很少有研究探讨PP与脂质的关系。
传统的循环脂质测量方法无法区分脂蛋白的大小、浓度和亚组分，它们与收缩压、舒张压和PP的风险之间可能存在很大差异。定量核磁共振(NMR)代谢组学技术提供了脂蛋白颗粒浓度的详细测量，相关的脂蛋白亚类按颗粒大小分类，新型代谢生物标志物的应用增强了对传统疾病病因学研究和风险预测与管理的理解。然而，关于收缩压、舒张压和PP之间的因果分子反射以及它们是否不同，知之甚少。
脂蛋白大小和脂蛋白颗粒浓度对血压和血压的影响（图源自EBioMedicine ）
基于大规模全基因组关联研究(GWAS)汇总数据的双样本孟德尔随机化(MR)方法，使用暴露相关遗传变异作为工具变量来估计暴露与结果之间的潜在因果关系。在这项研究中，基于MR方法，试图逐步深化并揭示哪一种或多种遗传预测的代谢物最有可能与收缩压、舒张压和PP升高风险相关。识别这些细化的因果生物标志物将大大细化风险分层，并有助于管理高血压患者以及高危人群中血压和血脂的共同管理。此外，这些信息可以帮助指导药理学和临床干预的目标验证，以降低疾病的风险。
参考文献：Liu W, Yang C, Lei F, Huang X, et al. Major lipids and lipoprotein levels and risk of blood pressure elevation: a Mendelian Randomisation study. EBioMedicine. 2024 Jan 4;100:104964. doi: 10.1016/j.ebiom.2023.104964. Epub ahead of print. PMID: 38181703.
来源：iNature、生物探索

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