自然流产（spontaneous abortion，SA）是在妊娠第20周之前、未受外部干预的情况下发生的流产[1]，主要表现为空妊娠囊、胚胎发育逐渐停止、胚胎或胎儿死亡以及胚胎及其附属物的排出。SA可影响多达20%的孕妇[1]，并可能对女性的身心健康造成严重影响[2-3]。近年来，临床和基础研究表明，成纤维细胞生长因子（fibroblast growth factors，FGFs）及其受体（fibroblast growth factors receptors，FGFRs）可能是SA的潜在生物标志物 [4-6]。FGFs由22种不同的哺乳动物FGF配体和4种高度保守的跨膜受体酪氨酸激酶组成，在几乎所有器官及多种生命过程中发挥作用，包括发育、代谢、组织修复和血管生成[7]。研究结果显示，SA患者血液循环中的FGF21水平显著升高 [4]。此外，原纤蛋白1和FGF8水平降低会增加子宫内胎儿死亡率[8]。值得注意的是，这些观察性研究可能受到样本量和潜在混杂因素的限制。然而，目前尚不清楚SA患者是否能从针对FGFs的干预中获益，尤其是在普通人群中。评估其作为SA预防干预靶点的潜力并探讨其在SA中的病因学作用具有较高的临床价值。
孟德尔随机化（Mendelian randomization，MR）通过遗传变异的天然随机分配特性，能有效规避观察性研究中的混杂偏倚。基于MR的研究设计能够研究无法通过随机对照试验研究的暴露因素[9]。例如，Larsson等[10]通过MR分析发现，FGF21与血脂水平改善、C反应蛋白浓度降低等存在因果效应。然而，目前尚未发现有研究关注FGFs与SA之间的因果关系，本研究应用MR分析研究FGFs、FGFRs与SA之间的因果关联，以期为SA的早期预测和靶向干预提供参考。
1 资料与方法
1.1 研究设计
本研究以FGFs和FGFRs作为暴露因素，SA作为结局因素，以单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism，SNP）作为工具变量（instrumental variables，IVs），利用MR分析FGFs、FGFRs与SA的因果关联。研究遵循《孟德尔随机化研究报告规范（STROBE-MR）》[11]和MR研究的三项假设[12]（见附件图 1）。研究基于已发表的研究或公开可用的全基因组关联研究（Genome-wide Association Studies，GWAS）汇总数据，无需伦理审批。
1.2 数据来源
SA的GWAS汇总数据来自FinnGen联盟，包含9 113个样本和16 379 138个欧洲血统的SNPs。与FGFs相关的GWAS数据则来自欧洲血统的GWAS Catalog数据库[13-14]，包含了AGES-Reykjavik研究，该研究测量了5 457名参与者的血清蛋白水平，并通过GWAS分析揭示了4 035个基因变异与2 091种血清蛋白的相关性。同时，本研究还整合了其他公开的GWAS数据，主要来源于欧洲血统人群，详细信息见表1。
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表格1 暴露和结局的GWAS数据来源
Table1.Resources of GWAS data for exposures and outcomes
注：SA.自然流产；FGF.成纤维细胞生长因子；FGFR.成纤维细胞生长因子受体；GWAS.全基因组关联研究。
1.3 工具变量的筛选
首先，根据标准（P＜5×10-8）筛选全基因组中与FGFs显著相关的SNP[15]，由于缺乏足够的SNP用于进一步分析，筛选标准调整为P ＜5×10-6[16]。其次，筛选次等位基因频率（minor allele frequency，MAF）＞0.01的SNP[17]。根据标准（R2＜0.001，kb=10 000）去除SNP之间的连锁不平衡（linkage disequilibrium，LD）[18]。当所选的IVs在结局汇总数据中不存在时，搜索与IVs具有高LD（R2 ＞0.8）的替代SNP作为代理SNP[19]。为评估IVs强度，计算每个SNP的F值，以排除IV与暴露因素之间潜在的弱工具偏差，计算公式为：F=R2×(N-2)/(1-R2)，其中R2代表IV中SNP解释的暴露方差比例，要求F值 ＞10[20]，以确保IV的强度满足分析需求。
1.4 统计学分析
使用R 4.3.2软件和TwoSampleMR包进行统计分析。采用逆方差加权法（inverse-variance weighted，IVW）计算比值比（odds ratio，OR）和95%置信区间（95% confidence interval，95%CI）评估FGFs、FGFRs与SA之间的因果关联。采用加权中位数法（weighted median estimator，WME）、MR-Egger回归法和加权众数法（weighted mode，WM）检验结果的稳健性。通过敏感性分析检测MR研究中的潜在异质性和水平多效性。采用Cochran's Q检验评估IVs之间的异质性，P ＞0.05表明不存在显著异质性。采用MR-Egger回归法检验水平多效性，当P＞0.05时，表明不存在多效性。采用MR-PRESSO方法检测潜在的异常值。使用留一法（leave-one-out）逐一剔除SNP，评估单个SNP对暴露与结局关系的影响。
2 结果
2.1 工具变量
共筛选出324个与FGFs、FGFRs相关的IVs，IV的F值均＞10，平均值为25.86，最小值为20.88，最大值为156.61，见表2。
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表格2 与暴露相关IVs的F值
Table2.F values of IVs related to exposure
注：FGF.成纤维细胞生长因子；FGFR.成纤维细胞生长因子受体。
2.2 FGFs、FGFRs与SA之间的因果关联
以SA为结局，IVW结果显示，当FGF22为暴露因素时，FGF22可能增加SA的发生风险[OR=1.099，95%CI（1.001，1.206），P=0.047]；当FGF12为暴露因素时，FGF12可能降低SA的发生风险[OR=0.858，95%CI（0.774，0.951），P=0.003]，见表3。但使用MR Egger、WME和WM分析时，未观察到这些显著因果关联。
FGF12与SA关联结果的散点图趋势线斜率小于0，森林图提示存在显著的负向因果关系（附件图2-A和图2-B）。FGF22与SA关联结果的散点图显示趋势线斜率大于0，森林图提示FGF22与SA之间存在显著的正向因果关系（附 件图2-C和图2-D）。
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表格3 FGFs、FGFRs与SA的MR分析结果
Table3.Results of Mendelian randomization analysis between FGFs、FGFRs and SA
注：MR Egger.MREgger回归法；WME.加权中位数法；IVW.逆方差加权法；WM.加权众数法。
2.3 敏感性分析
Cochran's Q检验结果显示，所有暴露因素的P值均＞0.05，提示不存在异质性。MR Egger回归分析结果显示，除FGF1外，其他所有暴露因素的P值均＞0.05，提示不存在水平多效性，见表4。针对FGF1，MR-PRESSO的结果并未发现异常值，见附件表1。
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表格4 水平多效性和异质性检验结果
Table4.Results of horizontal pleiotropy and heterogeneity tests
注：SA.自然流产；FGF.成纤维细胞生长因子；FGFR.成纤维细胞生长因子受体；MR Egger.MREgger回归法；IVW.逆方差加权法。
FGF12和FGF22与SA因果关联的漏斗图未显示出明显的多效性（图1-A和图1-C）。FGF12和FGF22与SA因果关联的留一图显示单一的SNP均未对因果关联产生显著影响（图1-B和图1-D）。
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图1 FGF12、FGF22与SA的MR分析漏斗图与留一图
Figure1.Funnel plot and leave one out plot of MR analysis of FGF12 and FGF22 with SA
注：A.FGF12与SA的MR分析漏斗图；B.FGF12与SA的MR分析留一图；C.FGF22与SA的MR分析漏斗图；D.FGF22与SA的MR分析留一图。
3 讨论
本研究通过MR分析发现具有高遗传易感性的FGF12与SA发生风险降低有关，而FGF22则与SA发生风险升高相关。
SA是一个复杂的生殖健康问题，其发生受到遗传和环境因素的共同影响。FGFs是一类在胚胎发育、组织修复和细胞增殖中起重要作用的生长因子，其异常表达可能与SA的发生相关。FGF22是FGF家族中的一个生长因子，主要在神经系统中发挥作用[21]，但其在生殖系统中的作用尚不完全明确。本研究通过MR发现FGF22与SA发生风险升高相关。FGF22可能通过以下生物机制增加SA的风险：①FGF22的异常表达可能干扰胚胎与子宫内膜的相互作用，导致胚胎附着失败[22]。②胎盘是连接母体与胎儿的重要器官 [23]，FGF22的异常可能影响胎盘的血管生成和滋养层细胞的增殖，从而影响胎盘的正常发育和功能[24]。③FGF22可能参与母体免疫系统的调节，其异常表达可能增强母体对胎儿的免疫排斥，进而增加SA的风险[25]。
FGF12是FGF家族中的一个较小成员，其功能尚不明确，但一些研究表明它与细胞增殖和分化有关[26]。本研究结果提示FGF12与SA发生风险降低有关。可能原因如下：①FGF12可能通过促进胚胎细胞的增殖和分化，提高胚胎的稳定性和存活率。②FGF12有助于胎盘的血管生成和营养物质的运输，从而确保胎儿获得足够的营养和氧气[27]。③FGF12可能参与调节母体对胎儿的免疫耐受，减少母体对胎儿的免疫排斥[28]。
在临床方面，FGF12和FGF22的表达水平可能成为评估SA风险的生物标志物，通过调节FGFs水平的药物或疗法来预防SA的可能性值得进一步探索。例如，开发FGF12的激动剂或FGF22的抑制剂可能成为一种新的治疗策略。同时，对高风险孕妇进行筛查和干预也非常重要。通过检测孕妇体内的FGFs水平或相关遗传变异，可以预测SA的风险，并采取相应的预防措施。
此外，临床研究发现FGF21可能是SA的独立风险因素[4]。然而，本研究结果并未揭示FGF21与SA之间的因果关系。该结果可能表明，在遗传层面，FGF21的变异并不直接导致SA的发生。然而，这并不意味着FGF21在生理或病理过程中不发挥重要作用。FGF21是一种多功能的类激素蛋白，在代谢调节、能量稳态和细胞增殖中发挥作用[29]。FGF21在生殖系统中的确切作用尚不完全清楚，但它可能通过调节子宫内膜准备、胚胎植入或胎盘发育等方面影响妊娠成功率 [30]。两项研究结果之间的差异，一方面可能源于两项研究方法的不同。MR研究主要关注遗传变异与疾病风险之间的长期关联，这可能无法充分反映SA中FGF21表达水平的即时变化或环境因素对FGF21活性的影响。基础和临床研究通常包括使用生物标志物分析、体外细胞实验、动物模型和对流产患者的病理样本分析，这些方法能够捕捉流产过程中FGF21的动态变化。另一方面可能也源于两者的局限性。MR研究的统计有效性可能受到IV选择、样本量大小和遗传变异频率的限制。目前可用的遗传IV可能不足以充分代表FGF21的功能。临床研究可能受到混杂因素的影响，例如，其他共存的健康状况或环境因素可能影响FGF21水平，从而影响流产风险。因此，未来的研究需要综合多种方法和证据，以更全面地了解FGF21在SA中的作用机制。
本研究仍存在一定局限性。首先，本研究中所有参与者均为欧洲人，因此需要进行更多研究以确认研究结果是否适用于其他人群。其次，本研究为了避免遗漏潜在因果关联，减少假阴性的情况，使用未经FDR校正的因果分析结果，虽然在多篇文献中得到支持[31-33]，但也会存在假阳性的可能。最后，暴露因素的GWAS原始数据未对性别和年龄进行校正，MR分析只能得到关于GWAS所获得的全人群性状连接的结论，可能会影响结果的可靠性。
综上所述，MR分析结果表明FGF12是SA的保护因素，而FGF22是SA的风险因素。这一发现突显了FGFs与SA之间的密切联系。未来，需要进行分子生物学和微生物学研究，以进一步探索特定时间段的生物机制。同时，开展前瞻性研究来验证和细化这种因果关系。
附件见《医学新知》官网附录（https://yxxz.whuznhmedj.com/futureApi/storage/appendix/202412053.pdf）
伦理声明：不适用
作者贡献：数据整理与分析、论文撰写：李静；数据分析与结果验证：孙彩璇、李澳、薛怡露、王润林、唐玉赟；论文审定：曹媛媛
数据获取：本研究中使用和（或）分析的数据可联系通信作者获取
利益冲突声明：无
致谢：不适用
1.Griebel CP, Halvorsen J, Golemon TB, et al. Management of spontaneous abortion[J]. Am Fam Physician, 2005, 72(7): 1243-1250. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/16225027/
2.Quenby S, Gallos ID, Dhillon-Smith RK, et al. Miscarriage matters: the epidemiological, physical, psychological, and economic costs of early pregnancy loss[J]. Lancet, 2021, 397(10285): 1658-1667. DOI: 10.1016/S0140-6736(21)00682-6.
3.Brier N. Understanding and managing the emotional reactions to a miscarriage[J]. Obstet Gynecol, 1999, 93(1): 151-155. DOI: 10.1016/s0029-7844(98)00294-4.
4.Yang Y, Wu J, Wang X, et al. Circulating fibroblast growth factor 21 as a potential biomarker for missed abortion in humans[J]. Fertility and Sterility, 2021, 116(4): 1040-1049. DOI: 10.1016/j.fertnstert.2021.05.098.
5.Vomstein K, Reiser E, Toth B. Vaginal ultrasound obsolete? Fibroblast growth factor 21 as a new diagnostic tool in missed abortion[J]. Fertil Steril, 2021, 116(4): 1050-1051. DOI: 10.1016/j.fertnstert.2021.07.1207.
6.Filant J, DeMayo FJ, Pru JK, et al. Fibroblast growth factor receptor two (FGFR2) regulates uterine epithelial integrity and fertility in mice[J]. Biol Reprod, 2014, 90(1): 7. DOI: 10.1095/biolreprod.113.114496.
7.Xie Y, Su N, Yang J, et al. FGF/FGFR signaling in health and disease[J]. Signal Transduct Target Ther, 2020, 5(1): 181. DOI: 10.1038/s41392-020-00222-7.
8.Fresco VM, Kern CB, Mohammadi M, et al. Fibulin-1 binds to fibroblast growth factor 8 with high affinity: effects on embryo survival[J]. J Biol Chem, 2016, 291(36): 18730-18739. DOI: 10.1074/jbc.M115.702761.
9.Holmes MV, Ala-Korpela M, Smith GD. Mendelian randomization in cardiometabolic disease: challenges in evaluating causality[J]. Nat Rev Cardiol, 2017, 14(10): 577-590. DOI: 10.1038/nrcardio.2017.78.
10.Larsson SC, Michaëlsson K, Mola-Caminal M, et al. Genome-wide association and Mendelian randomization study of fibroblast growth factor 21 reveals causal associations with hyperlipidemia and possibly NASH[J]. Metabolism, 2022, 137: 155329. DOI: 10.1016/j.metabol.2022.155329.
11.Skrivankova VW, Richmond RC, Woolf BAR, et al. Strengthening the reporting of observational studies in epidemiology using Mendelian randomisation (STROBE-MR): explanation and elaboration[J]. BMJ, 2021, 375: n2233. DOI: 10.1136/bmj.n2233.
12.Martens EP, Pestman WR, de Boer A, et al. Instrumental variables: application and limitations[J]. Epidemiology, 2006, 17(3): 260-267. DOI: 10.1097/01.ede.0000215160.88317.cb.
13.Zhao JH, Stacey D, Eriksson N, et al. Genetics of circulating inflammatory proteins identifies drivers of immune-mediated disease risk and therapeutic targets[J]. Nat Immunol, 2023, 24(9): 1540-1551. DOI: 10.1038/s41590-023-01588-w.
14.Gudjonsson A, Gudmundsdottir V, Axelsson GT, et al. A genome-wide association study of serum proteins reveals shared loci with common diseases[J]. Nat Commun, 2022, 13(1): 480. DOI: 10.1038/s41467-021-27850-z.
15.Chen H, Zhang Y, Li S, et al. The association between genetically predicted systemic inflammatory regulators and polycystic ovary syndrome: a Mendelian randomization study[J]. Front Endocrinol (Lausanne), 2021, 12: 731569. DOI: 10.3389/fendo.2021.731569.
16.Li J, Tang M, Gao X, et al. Mendelian randomization analyses explore the relationship between cathepsins and lung cancer[J]. Commun Biol, 2023, 6(1): 1019. DOI: 10.1038/s42003-023-05408-7.
17.Kim JY, Song M, Kim MS, et al. An atlas of associations between 14 micronutrients and 22 cancer outcomes: Mendelian randomization analyses[J]. BMC Med, 2023, 21(1): 316. DOI: 10.1186/s12916-023-03018-y.
18.Clarke L, Zheng-Bradley X, Smith R, et al. The 1000 genomes project: data management and community access[J]. Nat Methods, 2012, 9(5): 459-462. DOI: 10.1038/nmeth.1974.
19.Wan B, Lu L, Lv C. Mendelian randomization study on the causal relationship between leukocyte telomere length and prostate cancer[J]. PLoS One, 2023, 18(6): e0286219. DOI: 10.1371/journal.pone.0286219.
20.Palmer TM, Lawlor DA, Harbord RM, et al. Using multiple genetic variants as instrumental variables for modifiable risk factors[J]. Stat Methods Med Res, 2012, 21(3): 223-242. DOI: 10.1177/0962280210394459.
21.Terauchi A, Durlacher E, Pitino J, et al. Neuronal fibroblast growth factor 22 signaling during development, but not in adults, is involved in anhedonia[J]. Neuroreport, 2020, 31(2): 125-130. DOI: 10.1097/WNR.0000000000001399.
22.Wallace KL, Johnson V, Sopelak V, et al. Clomiphene citrate versus letrozole: molecular analysis of the endometrium in women with polycystic ovary syndrome[J]. Fertil Steril, 2011, 96(4): 1051-1056. DOI: 10.1016/j.fertnstert.2011.07.1092.
23.O'Brien K, Wang Y. The placenta: a maternofetal interface[J]. Annu Rev Nutr, 2023, 43: 301-325. DOI: 10.1146/annurev-nutr-061121-085246.
24.Kharamani A, Mashayekhi F, Salehi Z. Association of fibroblast growth factor-1 promoter polymorphism and its serum concentrations with repeated implantation failure after in vitro fertilisation: a cross-sectional study[J]. J Hum Reprod Sci, 2024, 17(2): 121-127. DOI: 10.4103/jhrs.jhrs_68_24.
25.Dubin C, Glickman JW, Del Duca E, et al. Scalp and serum profiling of frontal fibrosing alopecia reveals scalp immune and fibrosis dysregulation with no systemic involvement[J]. J Am Acad Dermatol, 2022, 86(3): 551-562. DOI: 10.1016/j.jaad.2021.05.016.
26.Song SH, Kim K, Jo EK, et al. Fibroblast growth factor 12 is a novel regulator of vascular smooth muscle cell plasticity and fate[J]. Arterioscler Thromb Vasc Biol, 2016, 36(9): 1928-1936. DOI: 10.1161/ATVBAHA.116.308017.
27.Woo J, Suh W, Sung JH. Hair growth regulation by fibroblast growth factor 12 (FGF12)[J]. Int J Mol Sci, 2022, 23(16): 9467. DOI: 10.3390/ijms23169467.
28.Hernandez-Vargas H, Castelino J, Silver MJ, et al. Exposure to aflatoxin B1 in utero is associated with DNA methylation in white blood cells of infants in the Gambia[J]. Int J Epidemiol, 2015, 44(4): 1238-1248. DOI: 10.1093/ije/dyv027.
29.Huang Z, Xu A, Cheung BMY. The potential role of fibroblast growth factor 21 in lipid metabolism and hypertension[J]. Curr Hypertens Rep, 2017, 19(4): 28. DOI: 10.1007/s11906-017-0730-5.
30.Dekker Nitert M, Barrett HL, Kubala MH, et al. Increased placental expression of fibroblast growth factor 21 in gestational diabetes mellitus[J]. J Clin Endocrinol Metab, 2014, 99(4): E591-598. DOI: 10.1210/jc.2013-2581.
31.Long Y, Tang L, Zhou Y, et al. Causal relationship between gut microbiota and cancers: a two-sample Mendelian randomisation study[J]. BMC Med, 2023, 21(1): 66. DOI: 10.1186/s12916-023-02761-6.
32.Zhang Y, Li D, Zhu Z, et al. Evaluating the impact of metformin targets on the risk of osteoarthritis: a Mendelian randomization study[J]. Osteoarthritis Cartilage, 2022, 30(11): 1506-1514. DOI: 10.1016/j.joca.2022.06.010.
33.Ellingjord-Dale M, Papadimitriou N, Katsoulis M, et al. Coffee consumption and risk of breast cancer: a Mendelian randomization study[J]. PLoS One, 2021, 16(1): e0236904. DOI: 10.1371/journal.pone.0236904.
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