针对脑部单核基因组等位基因效应定位与视神经脊髓炎谱系障碍风险的细胞类型特异性孟德尔随机化分析

《Multiple Sclerosis and Related Disorders》：Cell-type-specific Mendelian randomization analysis of brain single-nucleus eQTLs and neuromyelitis optica spectrum disorder risk

　　

Hong Ye|宋民黄|施雷云|柴立祥

摘要

背景

视神经脊髓炎谱系疾病是一种罕见的中枢神经系统自身免疫性疾病，其特点是水通道蛋白4抗体介导的星形胶质细胞损伤。尽管主要组织相容性复合体区域的遗传风险变异一直被认为与NMOSD的易感性有关，但这些遗传风险因素在大脑中的具体作用机制尚未明确。我们旨在通过系统的孟德尔随机化分析，确定大脑基因表达与NMOSD风险之间的细胞类型特异性遗传关联。

方法

以183名来自八种主要脑细胞类型的正常个体的单核RNA测序数据中的顺式eQTL汇总统计值作为暴露因素，以规模最大的欧洲血统NMOSD全基因组关联研究数据（215例患者，1,244名对照组）作为结果指标。采用Wald比率法并结合Bonferroni校正进行双样本孟德尔随机化分析，显著性标准为P < 2.87×10??。同时进行了Steiger方向性检验，对Bonferroni检验显著的位点进行了共定位分析。此外，还利用NMOSD-IgG+（132例患者）和NMOSD-IgG–（83例患者）的全基因组关联研究数据，对具有Bonferroni显著性的暴露因素进行了亚型分层分析。

结果

在经过筛选的1,465个细胞类型-基因暴露组合中，有三个达到了Bonferroni显著性水平，且都位于MHC区域：兴奋性神经元中的HLA-DRB1（比值比=2.50，95%置信区间为1.84–3.41），少突胶质细胞中的HLA-B（比值比=0.23，95%置信区间为0.12–0.44），以及抑制性神经元中的HLA-B（比值比=0.32，95%置信区间为0.20–0.51）。Steiger检验支持了这三种关联的方向性假设。在NMOSD-IgG+亚型中，这三种关联都更为显著，而在NMOSD-IgG–亚型中则减弱或消失。共定位分析表明，兴奋性神经元中的HLA-DRB1存在共同的因果信号（PP.H4=0.90），而HLA-B相关的两种关联则没有这种共同信号（PP.H4<0.5），这说明后者可能标记的是相同的危险基因型。

结论

细胞类型特异性的孟德尔随机化分析发现了三个与NMOSD相关的MHC区域遗传关联，这些关联具有明显的AQP4-IgG+亚型特异性，从而从细胞类型角度揭示了血清阳性NMOSD的遗传结构。由于MHC区域存在广泛的连锁不平衡，这些信号更有可能指向相同的HLA-DRB1*03:01/HLA-B*08:01危险基因型，而非独立的细胞类型特异性因果效应，因此应将其视为假设生成的依据。

引言

视神经脊髓炎谱系疾病是一种严重的中枢神经系统炎症性自身免疫疾病，其特征是反复发作的视神经炎和纵向扩展的横贯性脊髓炎。该病的患病率约为每10万人中有0.5–4例，男女比例约为9:1（Etemadifar等人，2015年）。诊断依据国际NMO诊断标准，该标准同时考虑了临床核心特征和血清学检测结果（Wingerchuk等人，2015年）。NMOSD的病理特征是水通道蛋白4抗体介导的星形胶质细胞损伤，这一发现使得NMOSD从多发性硬化症中独立出来成为一种独特的疾病类型（Lennon等人，2004年）。超过70%的NMOSD患者存在AQP4-IgG阳性反应，这一指标至今仍是用于诊断和亚型分型的最实用的生物标志物（Estrada等人，2018年）。虽然针对补体系统的单克隆抗体疗法（eculizumab）（Pittock等人，2019年）以及针对白细胞介素-6受体的疗法（satralizumab）（Yamamura等人，2019年）显著降低了AQP4-IgG阳性患者的复发风险，但仍有一部分患者会再次发作，而且目前的疗法仍属于免疫抑制类，而非能够改变疾病进程的疗法。

全基因组关联分析和全基因组测序研究表明，主要组织相容性复合体区域的遗传变异是决定NMOSD易感性的最强因素，尤其是在AQP4-IgG阳性亚型中（Misra等人，2018年）。在迄今为止规模最大的欧洲血统NMOSD遗传学研究中，人们在MHC区域发现了两个独立的显著信号——一个位于HLA-DQA1附近，另一个位于C4A/C4B基因处——这两个信号都与NMOSD-IgG+亚型相关。此外，通过孟德尔随机化分析还发现，系统性红斑狼疮的遗传风险变异也与NMOSD-IgG+风险存在因果关联，这为该疾病的孟德尔随机化分析提供了遗传学依据（Estrada等人，2018年）。不过，这些MHC位点上的主要变异均为非编码序列，因此导致疾病风险的因果基因及其作用所在的细胞环境仍然不明确。

孟德尔随机化方法利用遗传变异作为工具变量，来估算某种暴露因素——如基因表达——对疾病结果的因果影响，从而避免传统观察性研究中的混杂因素和反向因果问题（Sanderson等人，2022年）。将表达量性状位点作为暴露因素的工具，已成为将全基因组关联研究中的显著位点转化为潜在因果基因并确定潜在治疗靶点的有效方法（Zheng等人，2020年；Jia等人，2026年）。最近，Cao等人利用eQTLGen联盟提供的全血顺式eQTL工具，结合NMOSD全基因组关联研究数据，确定了COL4A1和NEU1作为潜在的药物靶基因（Cao等人，2025年）。类似的研究也针对NMOSD相关的代谢物和蛋白质进行了批量组织和外周血eQTL孟德尔随机化分析（Hu等人，2025年；Meng等人，2025年）。然而，这类分析无法确定某个潜在的因果基因具体作用于哪种中枢神经系统细胞类型，而这对于一种病理过程中涉及星形胶质细胞、少突胶质细胞以及脊髓和视神经神经元的疾病来说至关重要。近年来，单核RNA测序技术的进步使得能够系统地绘制出不同脑细胞类型的顺式eQTL图谱（Bryois等人，2022年；Haglund等人，2025年），其中有一项研究利用183名神经功能正常的供体数据，分析了八种主要脑细胞类型的顺式eQTL特征，这为以前所未有的精细度探究NMOSD遗传风险的细胞环境提供了可能。

在本研究中，我们采用了无偏倚的细胞类型特异性孟德尔随机化分析方法，结合了183名神经功能正常供体来自八种主要脑细胞类型的单核顺式eQTL数据（Haglund等人，2025年）以及目前规模最大的欧洲血统NMOSD全基因组关联研究数据（Estrada等人，2018年），系统地筛选出那些在细胞类型层面具有与NMOSD风险相关性的基因。作为进一步的探索性分析，我们还根据AQP4-IgG血清状态对数据进行了分层分析，以了解所发现的关联在血清阳性亚型和血清阴性亚型之间是否存在差异。

章节摘录

暴露因素数据：脑细胞类型特异性顺式eQTL

细胞类型特异性顺式eQTL的汇总统计数据来源于Haglund等人的研究（Haglund等人，2025年）。为减少疾病引起的基因表达变化带来的混杂影响，我们使用了仅包含183名神经功能正常供体的数据集，这些供体没有脑部疾病的临床病史，神经病理学检查也未发现神经退行性病变。这些顺式eQTL最初是从八种主要脑细胞类型中筛选出来的：兴奋性神经元、抑制性神经元、星形胶质细胞……

细胞类型特异性孟德尔随机化分析发现三个Bonferroni显著性关联

我们从单核顺式eQTL数据集中，筛选出了八种主要脑细胞类型中的细胞类型-基因暴露组合（见补充表S1）。所有被保留的工具变量的F统计值均高于10，说明其作为工具变量的有效性较强。我们使用这些工具变量针对NMOSD全基因组关联研究的汇总统计数据进行双样本孟德尔随机化分析。在经过测试的1,745个暴露组合中，有三个达到了Bonferroni显著性水平（P < 2.87×10??）：兴奋性神经元中经遗传学途径推断出的HLA-DRB1基因表达水平（比值比=2.50，95%置信区间为1.84–3.41）……

讨论

在本研究中，我们利用183名来自八种主要脑细胞类型的正常个体的单核脑表达数据，以及目前规模最大的欧洲血统NMOSD全基因组关联研究数据，对细胞类型特异性的脑顺式eQTL与NMOSD风险之间的关联进行了系统的孟德尔随机化分析。在经过筛选的1,745个细胞类型-基因暴露组合中，有三个达到了Bonferroni显著性水平。进一步的亚型分层分析显示，这三种遗传关联都具有……

结论

总之，我们的研究为MHC区域与NMOSD之间的关联提供了基于细胞类型层面的遗传学证据，确定了兴奋性神经元中的HLA-DRB1以及少突胶质细胞和抑制性神经元中的HLA-B为具有Bonferroni显著性的暴露因素，而且这三种关联都表现出AQP4-IgG血清阳性亚型的特异性。未来需要在更多具有不同遗传背景的群体中进行研究，结合传统的HLA等位基因推断方法以及细胞类型特异性的蛋白质水平性状位点分析，进一步明确这些遗传因素在具体细胞中的作用机制。

伦理审批与参与同意

本研究无需伦理审批。我们所使用的数据均来自先前已发表的全基因组关联研究和表达量性状位点研究项目中的公开汇总数据。所有原始研究都已按照相应文献的描述，获得了适当的伦理审批，并且取得了参与者的知情同意。本研究并未收集任何新的人类或动物实验数据。

出版同意

无需出版同意。

资金支持

无资金支持。

作者贡献

Hong Ye和Lixiang Chai负责该研究的构思与设计。Hong Ye、Songmin Huang和Leiyun Shi开展了孟德尔随机化分析及统计分析工作。Hong Ye负责撰写论文初稿，Songmin Huang对论文的内容进行了重要修改。Sheng Hong和Leiyun Shi参与了数据解读和图表制作工作。所有作者均审阅并批准了最终版本的论文。

CRediT作者贡献说明

Hong Ye：论文写作——初稿撰写、正式分析、数据整理、概念构建。Songmin Huang：项目管理、方法设计。Leiyun Shi：可视化处理、结果验证、资源获取。Lixiang Chai：论文写作——审阅与编辑、研究监督、项目管理。

利益冲突声明

作者声明不存在任何利益冲突。

致谢

作者感谢那些将其研究中的汇总数据公开分享的学者，尤其是Haglund等人提供的脑细胞类型特异性顺式eQTL数据，以及Estrada等人提供的视神经脊髓炎全基因组关联研究数据。同时，我们也感谢所有为这些基础研究做出贡献的参与者和支持者。