睡眠特征与骨关节炎发病风险：两样本与多变量孟德尔随机化分析

doi:10.12307/2024.509

中国组织工程研究 ›› 2024, Vol. 28 ›› Issue (32): 5203-5209.doi: 10.12307/2024.509

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睡眠特征与骨关节炎发病风险：两样本与多变量孟德尔随机化分析

陈继鑫1，2，余伟杰1，2，郭天赐1，2，周沁心3，牛朴钰1，2，叶云天1，2，刘爱峰1，2

1天津中医药大学第一附属医院骨伤科，天津市 300381；2国家中医针灸临床医学研究中心，天津市 300381；3绍兴市中医院骨伤科，浙江省绍兴市 312000

收稿日期:2023-09-18 接受日期:2023-10-20 出版日期:2024-11-18 发布日期:2023-12-29
通讯作者: 刘爱峰，主任医师，博士生导师，天津中医药大学第一附属医院骨伤科，天津市 300381；国家中医针灸临床医学研究中心，天津市 300381
作者简介:陈继鑫，男，1998年生，江苏省淮安市人，汉族，天津中医药大学第一附属医院在读博士，主要从事骨科生物工程、组织工程研究。
基金资助:
国家自然科学基金(81873316)，项目负责人：刘爱峰；中华中医药学会骨病防治交叉研究项目(2023-GBJC-04)，项目负责人：刘爱峰；天津市卫健委津门医学英才项目(TJSJMYXYC-D2-028)，项目负责人：刘爱峰

Sleep characteristics and risk of osteoarthritis: a two-sample and multivariate Mendelian randomization study

Chen Jixin1, 2, Yu Weijie1, 2, Guo Tianci1, 2, Zhou Qinxin3, Niu Puyu1, 2, Ye Yuntian1, 2, Liu Aifeng1, 2

1Department of Traumatology and Orthopedics, First Teaching Hospital of Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, Tianjin 300381, China; 2National Clinical Research Center for Chinese Medicine Acupuncture and Moxibustion, Tianjin 300381, China; 3Department of Traumatology and Orthopedics, Shaoxing Traditional Chinese Medicine Hospital, Shaoxing 312000, Zhejiang Province, China

Received:2023-09-18 Accepted:2023-10-20 Online:2024-11-18 Published:2023-12-29
Contact: Liu Aifeng, Chief physician, Doctoral supervisor, Department of Traumatology and Orthopedics, First Teaching Hospital of Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, Tianjin 300381, China; National Clinical Research Center for Chinese Medicine Acupuncture and Moxibustion, Tianjin 300381, China; National Clinical Research Center for Chinese Medicine Acupuncture and Moxibustion, Tianjin 300381, China
About author:Chen Jixin, MD candidate, Department of Traumatology and Orthopedics, First Teaching Hospital of Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, Tianjin 300381, China; National Clinical Research Center for Chinese Medicine Acupuncture and Moxibustion, Tianjin 300381, China
Supported by:
National Natural Science Foundation of China, No. 81873316 (to LAF); Cross-research Project of Bone Disease Prevention and Treatment, Chinese Association of Chinese Medicine, No. 2023-GBJC-04 (to LAF); Jinmen Medical Talent Project of Tianjin Health Commission, No. TJSJMYXYC-D2-028 (to LAF)

摘要/Abstract

摘要：

文题释义：

膝骨关节炎：是一种慢性膝关节退行性疾病，好发于中老年人。该病病理特征是关节软骨的慢性磨损。在临床上，膝骨关节炎表现为渐进性的关节疼痛、僵硬、肿胀、活动受限和畸形。
孟德尔随机化：是一种新型的研究方法，使用遗传变异作为工具变量，评估暴露因素与结局之间的因果关系。这种方法利用在受孕时自然发生的等位基因随机分配进行因果推断。特定暴露水平通常独立于其他暴露因素，不受疾病状况的影响。因此，孟德尔随机化研究能够克服观察性研究中残留混杂和反向因果关系的限制。

背景：近年来，流行病学研究显示睡眠特征是骨关节炎的危险因素，但睡眠特征与骨关节炎之间是否存在因果关联仍未知。

目的：探讨7种睡眠表型与骨关节炎的因果关系，以期为临床防治提供理论依据。
方法：从已发表的全基因组关联研究中选择了7个与睡眠相关的特征：睡眠持续时间、早上起床、白天小睡、早起/晚起类型、打鼾、失眠和嗜睡症，提取这些睡眠相关特征的工具变量。膝骨关节炎和髋骨关节炎的工具变量来自公开全基因组关联研究。通过双样本和多变量孟德尔随机化分析，以评估睡眠特征与结局风险的因果关系。采用逆方差加权法作为主要孟德尔随机化分析方法，采用加权中位数、加权模式、孟德尔随机化-Egger回归、孟德尔随机化多效性残差和异常值等方法检测和校正多效性的存在。

结果与结论：①两样本孟德尔随机化的逆方差加权法结果显示，睡眠时间与膝骨关节炎发病风险呈负向因果关联(OR=0.621，95%CI：0.470-0.822，P=0.001)，失眠与髋骨关节炎发病风险呈正向因果关联(OR=2.016，95%CI：1.249-3.254，P=0.005)。敏感性分析结果表明因果关系稳健，孟德尔随机化-Egger截距分析未检测到潜在的水平多效性(膝骨关节炎：P=0.468，髋骨关节炎：P=0.551)。②多变量孟德尔随机化结果显示，失眠与髋骨关节炎的因果关联没有统计学意义(P=0.715)，睡眠时间对膝骨关节炎发病风险有直接的负向因果关联(OR=0.526，95%CI：0.336-0.824，P=0.005)。反向孟德尔随机化结果显示，膝骨关节炎不是睡眠时间的影响因素(P=0.757)。③睡眠时间与膝骨关节炎发病风险呈负相关，纠正短睡眠时间可能减轻膝骨关节炎发病风险。

https://orcid.org/0000-0001-7318-1277(刘爱峰)

中国组织工程研究杂志出版内容重点：组织构建；骨细胞；软骨细胞；细胞培养；成纤维细胞；血管内皮细胞；骨质疏松；组织工程

关键词: 失眠, 睡眠时间, 骨关节炎, 孟德尔随机化, 因果关联

Abstract: BACKGROUND: In recent years, epidemiological studies have shown that sleep patterns are risk factors for osteoarthritis, but the causal relationship between sleep characteristics and osteoarthritis remains unknown.
OBJECTIVE: To investigate the causal relationship between seven sleep phenotypes and osteoarthritis, thereby providing a theoretical foundation for clinical prevention and intervention of osteoarthritis.
METHODS: Seven sleep-related features, namely sleep duration, wake-up time, daytime napping, morning/evening preference, snoring, insomnia, and hypersomnia, were selected from published genome-wide association studies. Instrumental variables for these sleep-related features were extracted. Instrumental variables for knee osteoarthritis and hip osteoarthritis were obtained from publicly available genome-wide association studies. Causal relationships between sleep characteristics and outcome risks were evaluated using two-sample and multivariable Mendelian randomization analyses. The inverse variance weighted method was employed as the primary Mendelian randomization approach. Various methods, including weighted median, weighted mode, Mendelian randomization-Egger regression, Mendelian randomization pleiotropy-residual sum and outlier, were utilized to detect and correct for the presence of pleiotropy.
RESULTS AND CONCLUSION: The results of the inverse variance-weighted method in the two-sample Mendelian randomization study revealed a detrimental causal association between the duration of sleep and the incidence risk of knee osteoarthritis [odds ratio (OR)=0.621, 95% confidence interval (CI): 0.470-0.822, P=0.001]. Concurrently, insomnia displayed a positive causal connection with hip osteoarthritis risk (OR=2.016, 95% CI: 1.249-3.254, P=0.005). Sensitivity analysis affirmed the robustness of these causal relationships, and Mendelian randomization-Egger intercept analysis found no evidence of potential horizontal pleiotropy (knee osteoarthritis: P=0.468, hip osteoarthritis: P=0.551). Moreover, the results from the multivariable Mendelian randomization analysis showed that the causal association between insomnia and hip osteoarthritis lacked statistical significance (P=0.715). In contrast, sleep duration exhibited a direct negative causal relationship with the incidence risk of knee osteoarthritis (OR=0.526, 95% CI: 0.336-0.824, P=0.005). Reverse Mendelian randomization analysis indicated that knee osteoarthritis did not influence sleep duration (P=0.757). These findings indicate a negative correlation between sleep duration and incidence risk of knee osteoarthritis, suggesting that correcting insufficient sleep might mitigate the incidence risk of knee osteoarthritis.

Key words: sleeplessness, sleep duration, knee osteoarthritis, Mendelian randomization study, causal association

中图分类号:

陈继鑫, 余伟杰, 郭天赐, 周沁心, 牛朴钰, 叶云天, 刘爱峰. 睡眠特征与骨关节炎发病风险：两样本与多变量孟德尔随机化分析[J]. 中国组织工程研究, 2024, 28(32): 5203-5209.

Chen Jixin, Yu Weijie, Guo Tianci, Zhou Qinxin, Niu Puyu, Ye Yuntian, Liu Aifeng. Sleep characteristics and risk of osteoarthritis: a two-sample and multivariate Mendelian randomization study[J]. Chinese Journal of Tissue Engineering Research, 2024, 28(32): 5203-5209.

图/表（结果） 7

2.1 工具变量的选取根据筛选标准，7个睡眠表型的工具变量被纳入研究。在该研究中，每个工具变量的 F 统计量均> 10，表明研究中存在弱工具变量偏倚的证据较低。
2.2 两样本MR研究使用Cochran’s Q 检验检测工具变量的异质性，P > 0.05，可认为工具变量间不存在异质性，主要使用固定效应模型的 IVW 进行因果关系的探讨；反之，使用随机效应模型。根据表2所示的IVW结果，睡眠时间与膝骨关节炎发病存在负相关的因果关联，失眠与膝骨关节炎、髋骨关节炎发病存在正相关的因果关联，但失眠与膝骨关节炎的结果中，MR Egger和IVW总效应值的方向相反，故排除。其余睡眠表型未见因果关联。

在失眠与髋骨关节炎的关联研究中，首先从失眠GWAS中提取42个显著相关水平(P < 5×10-8)和连锁不平衡(r2 < 0.001，10 000 kb)的SNP，与提取的髋骨关节炎数据集合并，并删除回文SNP共3个(rs2644128， rs2803296， rs8180817)，检索PhenoScanner数据库，删除与身体质量指数相关6个SNP(rs10838708，rs11635495，rs2014830，rs2297787，rs4886860，rs56365214)，MR-PRESSO 分析无离群值，SNP的F统计量为29.85-199.34。最终纳入33个SNP进行失眠与髋骨关节炎的MR分析，统计效能为1。5种统计方法结果相似，总效应值的方向一致，呈正相关，其中IVW和WME的统计学结果显著。MR Egger、WME、IVW、SM、WM的结果分别为(OR=3.086，95%CI：0.712-13.382，P=0.136)、(OR=1.957， 95%CI：1.034-3.702，P=0.004)、(OR=2.016，95%CI：1.249-3.254，P=0.005)、(OR=1.485，95%CI：0.378-5.825，P=0.090)、(OR=1.838，95%CI：0.742-4.556，P=0.019)，结果表明失眠可能是髋骨关节炎发病的风险因素。随着失眠的次数增多，髋骨关节炎的发病风险随之增加，见图2A。
在睡眠时间与膝骨关节炎的关联研究中，首先从睡眠时间GWAS中提取71个显著相关水平(P < 5×10-8)和连锁不平衡(r2 < 0.001，10 000 kb)的SNP，与提取的膝骨关节炎数据集合并，并删除6个回文SNP(rs1972712，rs1611719，rs1517572，rs2236295，rs55658675，rs6889592)，检索PhenoScanner数据库，删除与身体质量指数相关16个SNP(rs11039216，rs113021516，rs13107325，rs1463053，rs17732997，rs2186122，rs2192528，rs2279681，rs2279681，rs34556183，rs62444917，rs7016314，rs7115856，rs72771082，rs7831557，rs8047587)，MR-PRESSO分析无离群值，SNP的F统计量为30.05-224.46。最终纳入49个SNP进行睡眠时间与膝骨关节炎的MR分析，统计效能为0.98。5种统计方法结果相似，总效应值的方向一致，呈正相关，其中IVW、WM和WME的统计学结果显著。MR Egger、WME、IVW、SM、WM的结果分别为(OR=0.435，95%CI：0.161-1.178， P=0.108)、(OR=0.534，95%CI：0.365-0.782，P=0.001)、(OR=0.621，95%CI：0.470-0.822，P=0.001)、(OR=0.427，95%CI：0.156-1.171，P=0.105)、(OR=0.445，95%CI：0.225-0.881，P=0.024)，结果表明，睡眠持续时间可能是膝骨关节炎发病的保护因素。随着睡觉持续时间的减少，膝骨关节炎的发病风险随之增加，见图2B。

2.3 敏感性分析研究结果的MR-Egger回归的截距均接近于0，不存在水平多效性，P > 0.05[P(睡眠时间-膝骨关节炎)=0.468，P(失眠-髋骨关节炎)=0.551]。Cochran’s Q 检验结果表明失眠与髋骨关节炎结果存在一定的异质性，睡眠事件与膝骨关节炎的异质性较小。MR-PRESSO多效性测试显示无离群SNP，见表3。选取的工具变量与膝骨关节炎和髋骨关节炎的因果关系不会受到水平多效性的影响，结果较可靠。留一法结果表明消除任何一个SNP都不会显著影响因果相关的估计，提示MR分析结果稳健，见图3。漏斗图中呈现的因果效应分布具有基本对称性，未见明显偏倚，见图4。

2.4 多变量 MR 研究矫正身体质量指数、抑郁和2型糖尿病的影响，对睡眠持续时间和失眠分别进行多变量MR分析，结果显示失眠不是髋骨关节炎发病风险的危险因素(OR=1.858，95%CI：0.920-3.753，P=0.346)，睡眠时间依旧与膝骨关节炎发病风险呈负向因果关联(OR=0.526，95%CI：0.336-0.824，P=0.005)，见表4。

2.5 反向MR研究 MR Egger、WME、IVW、SM、WM的结果分别为(OR=1.090，95%CI：0.911-1.303，P=0.416)、(OR=1.018，95%CI：0.990-1.046，P=0.219)、(OR=1.006，95%CI：0.971-1.042，P=0.757)、(OR=1.025，95%CI：0.992-1.060，P=0.215)、(OR=1.020，95%CI：0.990-1.052，P=0.264)，结果显示膝骨关节炎不是睡眠时间的影响因素，无因果关联。

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引言

骨关节炎是骨科常见的慢性关节退行性疾病，膝关节和髋关节是最常受影响的关节[1]，临床上主要表现为关节疼痛、肿胀僵硬、活动不利等症状，是全球范围导致残疾和经济负担的主要原因[2]。全球约有5亿人患有骨关节炎，随着人口老龄化和肥胖流行，其患病率呈持续上升趋势[3]。骨关节炎的病理机制尚不明确，其发病与遗传、环境、年龄等因素密切相关[4–6]。因此，探究骨关节炎的发病机制有助于制定防治策略。
睡眠功能异常在骨关节炎患者中普遍存在，与疼痛和较差临床状态有关。据报道，多达80%的骨关节炎患者经历了广泛的睡眠异常(失眠、睡眠时间短、睡眠连续性降低、睡眠昼夜节律紊乱以及碎片化的睡眠)[7]。一项病例-对照研究显示，睡眠障碍和嗜睡症可能与骨关节炎的发病率较高有关[8]。韩国的横断面研究结果表明膝关节疼痛与睡眠时间不足之间存在强相关性[9]，然而，有研究表明骨关节炎的患病率随着睡眠时间的增减而逐渐增加[10]。睡眠特征被认为是骨关节炎发病的危险因素，但结论仍有争议，并且尚不清楚睡眠特征与骨关节炎之间的因果关系。有研究表明，睡眠对人体免疫有重要而广泛的影响，对人体健康至关重要，昼夜节律紊乱会调节免疫反应[11]，从而导致骨关节炎发病。睡眠异常可导致炎性细胞因子水平升高[12]，如白细胞介素、干扰素和肿瘤坏死因子，这是骨关节炎分子层面的典型驱动因素。此外，一些潜在的混杂因素(肥胖、抑郁、糖尿病)和反向因果偏倚[13-15]，可能会影响睡眠障碍和骨关节炎之间的真实关联，进行临床试验研究是困难的，睡眠特征在骨关节炎临床实践中仍然是一个未被充分认识的靶点。
良好的随机对照试验是检验因果关系的金标准。然而，随机对照试验研究需投入大量的时间和资金，并且常由于伦理问题和财务限制，难以开展。作为一种研究因果关联的替代方法，孟德尔随机化(Mendelian randomization，MR)使用与暴露相关的遗传变异作为工具变量，以稳健地评估暴露与结果之间的因果关系[16-17]。由于等位基因是随机分配的，不会因疾病的发生而改变，MR分析的优势在于有效减少了混杂因素的影响，避免了反向因果偏差，得出比观察性研究更可靠的因果效应[18-19]。目前，MR分析已被广泛用于探索暴露因素与骨骼疾病的因果关联[20-22]。在骨组织工程领域，MR分析可深入研究暴露因素与骨骼相关疾病发展之间的复杂关系，从而为临床研究提供防治依据[23]。因此，该研究收集全基因组关联研究(genome-wide association study，GWAS)的大规模数据中的7种典型睡眠特征和骨关节炎数据，进行了两样本MR，随后进行了多变量MR和反向MR，以调整遗传工具与潜在混杂因素的多效性效应，评估睡眠特征与骨关节炎之间的潜在遗传因果关联，以期为未来的防治策略提供一定的借鉴依据。中国组织工程研究杂志出版内容重点：组织构建；骨细胞；软骨细胞；细胞培养；成纤维细胞；血管内皮细胞；骨质疏松；组织工程

材料方法

1.1 设计如图1所示，进行了两样本和多变量MR分析，两样本MR分析可以探讨7种典型睡眠特征对髋骨关节炎、膝骨关节炎的影响。所有研究对象均限定为欧洲血统，在一定程度上减少了人口分层的偏倚。利用多变量MR来确定睡眠特征独立于身体质量指数、抑郁和2型糖尿病对结局风险的直接影响。此外，进行反向MR研究骨关节炎对于睡眠表型的因果关联。

1.2 时间及地点研究于2023年8-10月在天津中医药大学第一附属医院完成。
1.3 资料检索符合条件的暴露和结果的GWAS数据集，包括英国生物银行、尼泊尔实验室、IEU open GWAS和芬兰数据库。该研究是对现有公开数据库的二次数据回顾，因此不需要额外的伦理批准。
暴露因素采用7个典型睡眠表型的GWAS数据集。睡眠时间、早上起床、白天小睡、早起/晚起类型、失眠和嗜睡症的工具变量来自GWAS大规模的荟萃分析，包括来自英国生物银行的9 851 867个单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism，SNP)。打鼾的GWAS来自于尼泊尔实验室，包括117 812例患者和196 637名健康对照，共有10 894 596个SNP。
结局的数据是从TACHMAZIDOU等[24]发表的GWAS研究中获得。髋骨关节炎数据集包括393 873名欧洲人(15 704例患者和378 169名健康对照)和29 771 219个SNP，膝骨关节炎数据集包括403 124名欧洲人(24 955例患者和378 169 名健康对照)和 29 999 696个SNP。

多变量MR研究中，身体质量指数的GWAS包括99 998名欧洲人群和7 191 606个SNP，抑郁症GWAS来源于HOWARD等[25]发表在《Nat Neurosci》的荟萃分析，包括170 756例患者和329 443名健康对照。2型糖尿病的GWAS包括655 666名欧洲人群和5 030 727个SNP[26]。数据库具体信息详见表1。

1.4 方法
1.4.1 工具变量一个有效的工具变量应满足以下3个假设：①释放假设：所选择的独立工具变量与感兴趣的暴露因素直接相关；②独立性假设：所选择的工具变量与暴露和结果之间的任何混杂变量无关；③排除限制假设：所选择的工具变量不影响结果，除非通过其与暴露的关联[27-28]。该研究将SNP在全基因组意义阈值(P < 5×10-8)和连锁不平衡(r2 < 0.001，10 000 kb)作为潜在工具，以确保SNP的独立性和关联性[29]。在研究范围内搜索了PhenoScanner数据库，以确定选取的SNP是否与潜在的混杂因素有关。对来自千人基因组计划的欧洲血统样本进行了R2值估计。为了减少弱工具变量偏差，单独计算了每个SNP的F统计量，然后过滤了F统计量< 10的弱工具。F统计量由以下公式计算F=[R2×(N-1-K)]/[K×(1-R2)]。N 表示暴露 GWAS研究的样本数量，K 为SNP数量，R2表示每个工具变量单独解释的暴露方差[30]， R2可通过2×EAF×(1-EAF)×beta2得出，EAF是突变的基因频率，beta是等位基因的效应值[31]。
1.4.2 MR分析当水平多效性不存在时，逆方差加权(inverse variance weighted，IVW)通过使用元分析方法结合每个SNP因果效应的估计值，可以提供相对稳定和准确的因果关系[32-33]。
因此，IVW方法常被作为MR分析的主要统计方法[34]。在Cochran’s Q检验测到异质性的情况下，采用随机效应模型。IVW提供了最精确的估计，但忽略了无效的工具变量和多效性效应。采用加权中值估计模型(weighted median，WME)、基于加权模型的方法(weighted mode，WM)、MR-Egger回归模型和简单众数法(simple mode，SM)4种互补方法，对水平多效性进行了不同的假设。WME模型要求至少50%的权重来自有效的工具变量以改进IVW的估计结果，而WM模式则需要鉴别多个变量来作为有效工具以检测相同的因果效应。SM模型根据将相似值的分类SNP划分成簇，使用拥有最多SNP的簇来评估因果关联[35]。MR-Egger不受工具变量有效性的影响，并通过截距体现水平多效性[36]。
作为两样本MR的延伸，多变量MR可以通过将所有暴露纳入同一模型来估计各种风险因素共同对骨关节炎风险的因果影响[37]。为了证明睡眠特征独立于身体质量指数、抑郁和2型糖尿病对骨关节炎风险的直接影响，而这种影响不是通过其他暴露介导的。提取了显著相关的SNP，然后与现有的暴露工具变量相结合。排除这些重复SNP后，从暴露和结果中获得了每个SNP的影响和相应的标准误差。基于加权线性回归的IVW方法被用于推断多变量MR分析中的因果关系。
采用MR-Egger回归方法和MR-多效残差和离群值(pleiotropy residual sum and outlier，PRESSO)对多效性进行鉴定和校正。MR-Egger通过合并来自多个个体变异的因果效应的汇总数据估计来检验和解释不平衡多效性的存在[38]。MR-PRESSO方法可以通过校正离群SNP的影响来减少估计值的异质性。因果效应的估计用线性回归的斜率表示，平均水平多效效应的估计用截距表示。使用Cochran’s Q统计量评估每个SNP估计值之间的异质性[39]。敏感性分析采用留一法，以评价SNP对于因果关联估计结果的影响大小[40]。使用漏斗图检测结果偏倚。所有统计分析均使用R 4.2.3版本、Mendelian Randomization 0.7.0和TwoSample MR 0.5.6软件包进行。
1.5 主要观察指标 7个睡眠特征表型与膝骨关节炎、髋骨关节炎之间的因果关系。

讨论

该研究采用MR方法排除了混杂因素并反向因果关系，使研究结果具有更高的准确性和置信度。采用两样本MR研究7种典型睡眠特征与膝骨关节炎、髋骨关节炎的因果关系，结果表明，在遗传水平上睡眠持续时间与膝骨关节炎之间存在明显的因果关系，与膝骨关节炎发病风险呈负相关，反向MR显示膝骨关节炎与睡眠持续时间不存在因果关系。失眠与髋骨关节炎发病风险呈正相关，但多变量MR显示出失眠不是髋骨关节炎发病风险的危险因素，提示对待该结论需谨慎。
流行病学证据报告了睡眠与骨关节炎的相关性，将该研究结果与观察性研究进行比较，得出了一致性的结论。一项17 638名参与者的大型人群研究表明，与正常者相比，睡眠时间短的个体患膝骨关节炎的风险增加1.23倍[41]。横断面研究显示，膝关节疼痛会导致睡眠不足，反之，睡眠不足又会加剧膝关节疼痛的严重程度[42]。有学者通过骨关节炎倡议数据库(Osteoarthritis Initiative，OAI)收集3 813例患者，睡眠障碍较严重的参与者更容易出现膝关节疼痛[43]。在一项临床试验中，研究者对合并失眠的膝骨关节炎患者进行随访监测，只有睡眠持续时间通过 t检验和逻辑回归，可最佳地预测膝骨关节炎患者的疼痛减轻。在伴有失眠症的疼痛人群中，短期睡眠改善不仅对长期睡眠改善有益，而且对长期减轻疼痛以及抑郁和疲劳的相关改善都有好处[44]。与该研究结果不同的是，临床研究认为高达81%的骨关节炎患者存在失眠症状，这种与骨关节炎相关的临床疼痛与失眠症状密切相关。究其原因可能是由于失眠会导致睡眠持续时间短，从而间接地促进了膝骨关节炎的发生与发展。这些先前的研究大多是横断面、回顾性或前瞻性队列研究，由于其观察性，无法克服未测量的混杂因素对结果的影响，且出现争议结果。该研究采用MR方法，排除了未测量的混杂因素和反向因果关系，观察到基因水平上的睡眠时间对膝骨关节炎发病风险的因果关系。
目前，睡眠持续时间的长短对膝骨关节炎的潜在机制仍有待阐明，以往的研究也表明睡眠障碍增加了膝骨关节炎患者膝关节症状的恶化。尽管越来越多的研究表明昼夜节律和睡眠障碍可影响精神和生理状况，调节免疫系统和代谢，并因此导致自身免疫性疾病的发生。睡眠障碍对疼痛的影响可能是由于其对先天免疫和炎症生物学的抑制作用[45]。睡眠障碍可能导致调节疼痛的中枢神经系统通路异常[46]。睡眠障碍导致促炎细胞因子的增加，例如白细胞介素6、白细胞介素1β、白细胞介素17和肿瘤坏死因子α。在骨关节炎鼠模型中，白细胞介素17过度产生，通过调节许多炎症递质，加速软骨和小肠的破坏，表明白细胞介素17在骨关节炎发病机制中的关键作用[47]。白细胞介素6水平升高与炎症性疾病的睡眠障碍和疲劳症状有关。睡眠时间和睡眠质量不足也可刺激白细胞介素6水平升高，促进膝骨关节炎的进展[48]，这些炎症因子与膝骨关节炎的发病机制密切相关[49]。此外，睡眠障碍可能与褪黑激素的产生密切相关。褪黑激素通过调节促炎细胞因子、软骨退化酶和炎症递质的分泌对膝骨关节炎发作产生显著影响[50]。从宏观角度来看，睡眠时间短和膝骨关节炎之间的另一个潜在途径是肥胖和代谢疾病可能介导这种因果关系[51]。睡眠不足被证明会增加肥胖的风险，在最近的MR研究中，肥胖也与骨关节炎风险呈正相关[52]。此外，短睡眠持续时间会导致肠道微生物群改变[53-54]，肠道微生物与膝骨关节炎发病相关[55-56]，二者共同作用可能导致膝骨关节炎发病。
该研究使用了两样本MR研究，得到了可靠的结果：首先，与观察性研究相比，MR 分析具有避免反向因果关联和混杂因素、节省时间和资源的优点；其次，这项研究未揭示潜在的水平多效性，从而证实了结论的可靠性；第三，作者进行了多变量的研究，进一步验证了研究结果的可信度。然而，研究还存在一些局限性：首先，该研究只观察到基因水平上的短睡眠时间对膝骨关节炎风险的因果关系，失眠与膝骨关节炎不存在因果关系，这与许多已发表的观察性研究有些不一致。未来需通过更大样本的MR研究和随机对照试验来验证结果。其次，研究仅限于欧洲人群，无法证明研究结果是否可以扩展到其他人群。此外，与所有发表的MR研究一样，即使采取措施来识别和消除异常变异，也不能排除未观察到的多效性影响结果的可能性[57]，该研究无法推断睡眠特征与骨关节炎之间的非线性相关性。最后，所有睡眠特征均由患者主观描述。因此，错误分类是不可避免的。MR分析中，每种方法都有其优点和缺点。该研究使用了5种基于不同假设的方法，这可能导致结果不一致，从而使研究结论模糊不清[58]。
综上所述，该研究采用两样本、多变量和反向MR方法，结果表明睡眠时间与膝骨关节炎发病风险呈负相关的因果关联，骨关节炎对睡眠特征无因果关联。纠正短睡眠时间的做法，可能降低膝骨关节炎发病风险。未来研究需要调查行为和药物改善睡眠习惯是否有助于降低膝骨关节炎风险，并值得在临床环境中进行探索。中国组织工程研究杂志出版内容重点：组织构建；骨细胞；软骨细胞；细胞培养；成纤维细胞；血管内皮细胞；骨质疏松；组织工程

睡眠特征与骨关节炎发病风险：两样本与多变量孟德尔随机化分析

Sleep characteristics and risk of osteoarthritis: a two-sample and multivariate Mendelian randomization study

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