动脉粥样硬化（AS）是心血管疾病的主要病因，亟需识别新型治疗靶点。通过利用孟德尔随机化（MR），本研究旨在识别用于治疗动脉粥样硬化的潜在药物靶点。研究人员利用全基因组关联研究（GWAS）结果和蛋白质数量性状位点（pQTL）数据，从遗传学层面识别了多种循环蛋白水平对动脉粥样硬化风险的因果效应，并通过多种统计学方法进行验证，从而识别出有前景的药物靶点。这些发现揭示了值得进一步临床研究的有前景靶点，尤其是脂蛋白(a)（LPA）和前蛋白转化酶枯草溶菌素9（PCSK9）。
**研究背景与目的**
动脉粥样硬化（AS）是一种动脉壁的慢性炎症性疾病，作为心血管疾病（CVD）的核心病理机制，至今仍是全球首要死因。该疾病的特征是在动脉内膜中积累脂质、胆固醇、钙及其他物质，形成动脉粥样硬化斑块。随着斑块逐渐增大，动脉管腔最终狭窄，从而减少向重要器官的血流和氧气输送。在晚期阶段，动脉粥样硬化斑块可能破裂，触发血栓形成，并可能导致心肌梗死或脑卒中等急性病症。AS的发病机制复杂，涉及遗传、环境和生活方式因素的多方面相互作用，内皮功能障碍、血脂异常、高血压和慢性炎症是该疾病发生发展的关键驱动因素。
尽管医学治疗和公共卫生干预取得了显著进展，AS仍构成重大健康负担。当前的一线药物包括抗血小板药物、降脂药、降压药和血管扩张剂等，但其病理机制尚未完全阐明，因此寻找新的干预靶点尤为重要。蛋白质是多种生物学功能的核心，也是药物干预的主要靶点。研究表明，具有遗传学证据支持其与疾病关联的蛋白质靶点获得临床批准的可能性是其他靶点的两倍。2021年，遗传学证据支持了高达66%的新药获批。孟德尔随机化（MR）技术近年来在药物靶点的发现和再利用方面受到广泛关注，其利用遗传变异（通常是GWAS中识别的单核苷酸多态性，SNP）作为代理变量，推断暴露与健康结局之间的因果关联，能够有效减少混杂因素的干扰。
**研究方法**
该研究发表于《Medical Care》杂志，研究人员采用了两样本MR和贝叶斯共定位（Bayesian co-localization）相结合的综合分析方法，以识别AS的潜在因果蛋白。数据来源方面，暴露数据采用Zheng等研究者整合的5个GWAS数据集获得的血浆pQTL数据（734种蛋白质），以及Yang等研究获得的脑脊液（CSF）pQTL数据（154种蛋白质）；结局数据采用CARDIoGRAMplusC4D联盟的大规模GWAS数据集（250,736例欧洲裔个体，包括88,192例病例和162,544例对照）。外部验证数据来自英国生物银行（UK Biobank，1,356例病例和395,209例对照）。
主要技术方法包括：（1）MR分析：使用"TwoSampleMR"工具包，单一pQTL时采用Wald比值法，多遗传工具时采用逆方差加权（IVW）法，并进行异质性分析；（2）敏感性分析：包括双向MR分析（Steiger过滤验证方向性）、贝叶斯共定位分析（评估蛋白与AS是否共享因果变异，后验概率PPH4>0.80为支持共定位）、表型扫描（PhenoScanner工具筛选多效性SNP）；（3）蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络构建：利用STRING数据库（置信度评分≥0.4）构建网络，结合DrugBank数据库识别现有药物靶点；（4）外部验证：采用相同变异策略和显著变异策略在不同数据集中复现主要发现。
**研究结果**
**蛋白质组学筛查AS因果蛋白**：MR分析揭示了3种血浆蛋白-AS关联对，包括载脂蛋白A-V（APOA5）、脂蛋白(a)（LPA）和前蛋白转化酶枯草溶菌素9（PCSK9）；未检测到CSF蛋白-AS关联对。经Bonferroni校正后，升高的LPA（OR=1.39，95% CI 1.34-1.44，P=2.47×10
-75 ）和PCSK9（OR=1.32，95% CI 1.15-1.52，P=5.63×10
-05 ）增加AS风险，而APOA5（OR=0.86，95% CI 0.78-0.94，P=0.001）未达显著性。
**AS因果蛋白的敏感性分析**：双向MR分析未发现AS对3种已识别蛋白水平的因果效应，Steiger过滤确保了方向性。贝叶斯共定位分析显示APOA5（PPH4=0.005）、LPA（PPH4=0.009）和PCSK9（PPH4=0.006）与AS不共享同一变异。表型扫描显示APOA5（rs964184）与脂质代谢和冠状动脉疾病相关；LPA（rs55730499）也与脂质代谢和心血管疾病相关；PCSK9未发现显著关联。
**MR分析的血浆与CSF蛋白比较**：CSF与血浆蛋白MR结果呈非显著负相关（Spearman相关系数=0.065）。PPI网络分析和文本挖掘及共表达分析提示血浆APOA5、LPA和PCSK9可能存在关联。
**外部验证**：采用相同变异和显著变异策略在不同数据集中复现，英国生物银行中APOA5（OR=0.81，95% CI 0.75-0.87）、LPA（OR=0.74，95% CI 0.72-0.76）和PCSK9（OR=0.81，95% CI 0.72-0.91）均显示为保护因素，与主要MR分析结果相反。异质性检验显示LPA（Q=753.61，I
2 =99.9%）和PCSK9（Q=27.63，I
2 =96.4%）存在极端异质性。随机效应模型汇总的LPA的OR为1.01（95% CI 0.55-1.88），PCSK9的OR为1.03（95% CI 0.64-1.67），均无稳健总关联。MR-PRESSO全局检验未检测到显著水平多效性或异常变异。
**讨论**
本研究通过MR分析从遗传学角度识别了LPA和PCSK9作为AS的潜在药物靶点。研究人员首先指出，虽然MR提供了关键的因果推断见解，但其依赖于低剂量暴露和线性剂量反应的假设，可能无法完全代表现实临床环境中常见的短期、高剂量评估。因此，MR结果可能无法精确反映实际临床环境中观察到的效应大小或充分预测药物的真实世界影响。
关于遗传三角测量的新见解，研究人员强调：（1）比较遗传效应量和跨平台稳健性：在统一的MR框架中量化和直接比较了APOA5、LPA和PCSK9对AS风险的遗传代理效应，显示LPA和PCSK9在经过多重检验校正和外部验证后仍保持统计学稳健关联，而APOA5仅为名义信号；（2）脑与血浆的差异：系统分析显示无CSF蛋白达到AS显著性，CSF与血浆MR估计值之间呈弱且方向不一致的相关性，提示系统性（循环）调节比中枢（脑/CSF）调节对AS风险更相关；（3）共定位与遗传结构：贝叶斯共定位结果显示pQTL与AS信号并非由单一共享因果变异驱动（PPH4<0.01），提示靶向循环蛋白水平的治疗作用机制可能与GWAS位点不同；（4）来自表型扫描的安全性与多效性：大规模表型扫描揭示了关键pQTL的更广泛性状关联，突出了伴随靶向调节的心脏代谢共病和潜在安全性信号。
本研究存在若干局限性。首先，共定位分析的PPH4值极低（<0.01），提示pQTL信号与AS GWAS关联可能由不同变异驱动，MR结果的机制解释应谨慎。其次，PCSK9在内部实验中促进AS发展，而外部验证中显示保护作用，这种差异可能归因于实验条件差异和数据来源的固有异质性。第三，MR依赖低剂量暴露和线性剂量反应的假设。第四，研究主要聚焦于欧洲裔人群，结果推广至其他种族需谨慎。第五，尽管采用两样本MR框架，暴露与结局数据集之间存在少量参与者重叠不可避免，但估计重叠率<5%，且限定为顺式pQTL并进行外部验证。最后，MR分析仍可能受到未测量混杂或多效性的影响。
**研究结论**
通过综合分析，研究人员发现由遗传因素决定的循环LPA和PCSK9水平与AS风险存在显著因果关联，代表有前景的治疗干预靶点。有必要开展进一步研究，以彻底检查和阐明这些候选蛋白对AS发生和发展的具体贡献。
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