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骨关节炎（OA）发病机制不明，睾酮与 OA 的因果关系也不明确。研究人员利用孟德尔随机化（MR）分析，探究生物可利用睾酮水平与 OA 的双向因果关系。结果显示前者是 OA 的危险因素，该研究为 OA 防治提供理论依据。
在人体的关节健康领域，骨关节炎（Osteoarthritis，OA）就像一个 “隐藏的杀手”，悄无声息地影响着无数人的生活。它是一种退行性关节疾病，以关节及其附属结构的慢性炎症为特征，患者常常被疼痛、肿胀折磨，关节的活动功能也大受限制。目前，尽管我们知道肥胖、创伤、不良生活方式等是 OA 的风险因素，但即便避开这些因素，OA 的发病率依旧居高不下。更令人头疼的是，OA 的发病机制尚未完全明晰，也缺乏可靠的生化生物标志物来预防其发生。
在探索 OA 发病机制的过程中，性激素逐渐进入了科研人员的视野。大量研究表明，激素替代疗法对 OA 治疗效果显著，能有效降低关节置换率，这暗示着性激素，尤其是睾酮，可能在 OA 的发展进程中扮演着重要角色。睾酮作为一种主要的类固醇激素，不仅对人体生长发育和维持器官正常功能至关重要，而且在关节健康方面似乎也有着独特作用。然而，以往的研究并没有确切地揭示睾酮与 OA 之间的因果关系，究竟是睾酮影响 OA 的发生，还是 OA 会反过来影响睾酮水平，抑或是两者相互作用，这些问题都亟待解答。
为了攻克这些难题，来自贵州中医药大学第二临床医学院以及贵州中医药大学第二附属医院内科的研究人员开展了一项别具意义的研究。他们巧妙运用孟德尔随机化（Mendelian Randomization，MR）分析方法，以生物可利用睾酮水平和 OA 作为研究对象，试图揭开两者之间因果关系的神秘面纱。该研究成果发表在《BMC Musculoskeletal Disorders》杂志上，为这一领域的研究带来了新的曙光。
研究人员在此次研究中，运用了多种关键技术方法。他们从公开的全基因组关联研究（Genome - Wide Association Study，GWAS）数据库中获取数据，其中 OA 相关数据集（ukb - b - 14486）来自 2018 年的欧洲人群，包含 462,933 个样本；生物可利用睾酮水平相关数据集（ebi - aGCST90012104）来自 2020 年的欧洲人群，有 382,988 个样本。通过 “TwoSampleMR” R 包筛选出符合条件的单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphism，SNP）作为工具变量，并进行连锁不平衡分析。随后，采用 MR Egger、加权中位数、逆方差加权（Inverse Variance Weighted，IVW）等五种方法进行 MR 分析，还通过异质性检验、水平多效性检验和留一法（Leave - One - Out，LOO）进行敏感性分析，以确保研究结果的可靠性。
下面来详细看看研究结果：
- 生物可利用睾酮水平对 OA 的因果影响：研究人员筛选出 105 个与生物可利用睾酮水平密切相关但与 OA 无关的 SNP。分析发现，生物可利用睾酮水平与 OA 之间存在因果关系（P=0.02），且是 OA 的危险因素（OR=1.01，95% CI：[1.00, 1.02]）。散点图中直线斜率为正，森林图中 IVW 的点位于右侧，漏斗图也表明 MR 符合孟德尔第二定律的随机分组，这些都进一步验证了上述结论。经过敏感性分析，虽然发现存在异质性，但运用随机效应 IVW 方法后，水平多效性检验显示无混杂因素，LOO 法也未发现偏差点，说明研究结果可靠。
- OA 对生物可利用睾酮水平的因果影响：为进一步明确两者关系，研究人员进行了反向 MR 分析，将 OA 作为暴露因素，生物可利用睾酮水平作为结果。按照相同筛选标准获得 6 个独立 SNP，在 IVW 模型下，OA 与生物可利用睾酮水平无显著关联（P=0.78，OR=0.93，95% CI：[0.55, 1.57]），其余四种模型也得到了相同结果，敏感性分析再次证实结果可靠。
综合研究结果和讨论部分来看，该研究具有重要意义。一方面，研究首次明确了生物可利用睾酮水平与 OA 之间存在正向因果关系，即生物可利用睾酮水平是 OA 的危险因素，这为深入理解 OA 的发病机制提供了新的视角。另一方面，这一发现也为 OA 的预防和治疗提供了潜在的生物标志物和新的靶点。不过，研究也存在一定局限性，例如研究对象仅为欧洲人群，数据存在局限性，且缺乏原始数据无法进行亚组分析，睾酮水平与 OA 之间因果关系的具体机制也尚不明确。但总体而言，这项研究为后续更深入、更全面的研究奠定了坚实基础，期待未来能通过覆盖更多国家或地区的数据，进一步探索 OA 与生物可利用睾酮水平之间的关联，挖掘相关生物标志物，为 OA 的防治带来新的突破，帮助更多患者摆脱疾病的困扰。
