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在代谢相关疾病备受关注的当下，为探究基础代谢率（BMR）对健康的影响，研究人员开展孟德尔随机化全表型组关联研究。结果显示，BMR 与多种健康结局相关。这有助于揭示 BMR 在健康领域的作用机制，意义重大。
基础代谢率（Basal Metabolic Rate，BMR），就像是人体这部精密机器的 “隐形引擎”，默默决定着身体在安静状态下维持基本生命活动所需的能量。从大脑的思考、心脏的跳动到骨骼肌的细微活动，都离不开它的 “能量供给”。长期以来，科学家们发现，BMR 似乎与肥胖、2 型糖尿病等代谢相关疾病紧密相连，在癌症患者中，BMR 也常常处于较高水平，影响着患者治疗期间及康复后的营养状况。不仅如此，随着年龄增长，BMR 也会发生变化，这种变化还和衰老、健康状态、死亡率以及寿命长短有着千丝万缕的联系。
然而，以往针对 BMR 的研究却困难重重。观察性研究容易受到混杂因素的干扰，尤其是体力活动，因为运动能提升 BMR，而且 BMR 随年龄下降，很难全面调整这些因素。随机对照试验也多局限于研究产热剂对血液动力学参数和一些生物标志物的短期影响。为了突破这些困境，来自香港大学李嘉诚医学院公共卫生学院的研究人员，开展了一项性别特异性孟德尔随机化全表型组关联研究（Mendelian randomization phenome - wide association study）。这项研究成果发表在《Scientific Reports》上，为我们深入了解 BMR 与健康之间的关系打开了新的大门。
研究人员运用了多种关键技术方法。首先，他们从英国生物银行（UK Biobank）获取数据，这是一个包含大量参与者详细信息和生物样本的数据库。接着，通过全基因组关联研究（Genome - wide association study，GWAS）筛选出与 BMR、身体质量指数（Body Mass Index，BMI）和睾酮显著相关的遗传变异（Genetic Variants，GVs）。然后，使用两样本孟德尔随机化（Mendelian randomization，MR）方法，将这些遗传变异作为工具变量，来评估 BMR 对多种表型的因果效应。同时，为了控制混杂因素，还进行了多变量 MR 分析，并调整了 BMI 和睾酮的影响。
下面来看看具体的研究结果：
- 遗传预测指标：研究人员分别在男性和女性中确定了 217 和 219 个能强烈且独立预测 BMR 的 GVs，这些 GVs 分别解释了男性和女性 BMR 变异的 7.7% 和 6.6%。类似地，确定了预测 BMI 和睾酮的 GVs123。
- 单变量孟德尔随机化分析：经错误发现率（False Discovery Rate，FDR）校正后，BMR 在男性中与 190 种表型相关，在女性中与 270 种表型相关。例如，BMR 与肌肉质量、脂肪质量等身体成分属性呈正相关，与国际疾病分类第十版（International Classification of Diseases - 10，ICD10）编码的多种疾病相关，但与血液和造血器官疾病、部分免疫机制相关疾病等存在不同关联模式。此外，BMR 还与认知功能、生长和生殖相关表型以及多种生物标志物有关4。
- 多变量孟德尔随机化分析：在调整 BMI 和睾酮后，BMR 在男性中仍与 123 种表型相关，在女性中与 122 种表型相关。如与循环系统疾病、肌肉骨骼系统和结缔组织疾病等仍呈正相关，不过，一些与疾病的关联方向在调整后发生了改变5。
研究结论和讨论部分表明，BMR 可能广泛影响健康相关结局。调整 BMI 和睾酮后，其与循环系统疾病、肌肉骨骼系统和结缔组织疾病的正相关关系较为稳健。然而，该研究也存在一定局限性，如依赖 MR 假设，样本可能存在偏差，BMI 指标不够完善，样本代表性有限等。尽管如此，这项研究依然意义非凡，它为后续深入探究 BMR 影响健康的潜在机制，尤其是生物标志物在相关疾病中的作用，以及 BMR 与生长、生殖投资对疾病发展和衰老的影响，提供了重要的理论依据和研究方向。未来，随着研究的不断深入，有望进一步揭示 BMR 在人体健康中的奥秘，为疾病预防和治疗提供新的思路和方法。
