睡得少嘎得早？已经被孟德尔随机化证实了！

今天分享一篇中山大学的研究团队近期发表在Nature Communications Biology（IF 6.548）的文章，该文章基于公开的UK biobank数据，通过多变量孟德尔随机化，证明了睡眠时间短及早起与端粒长度之间存在因果关系，这一发现说明，解决睡眠持续时间过短和起床时间过晚的问题，可以作为实际的抗衰老干预策略。

论文地址：https://www.nature.com/articles/s42003-023-05397-7

1）背景

端粒是位于染色体末端的复杂而动态的结构，由重复的核苷酸序列组成。随着细胞分裂，端粒自然会随着时间缩短。这种被称为端粒磨损的现象与多种与年龄相关的疾病有关，包括癌症、心血管疾病和神经退行性疾病。

该研究通过UK biobank的公开数据，基于PCR检测的白细胞端粒长度（LTL），通过荟萃研究，得到与11个睡眠相关特征有相关性的SNP，这些特征包括自我报告的短睡眠(≤6小时) ，长睡眠(≥9小时) ，失眠与否，起床时间，白天小睡，白天嗜睡，也包括基于手环检测的睡眠时间（小于5小时），频率。

研究设计上，先采用单变量MR，以睡眠相关的SNP作为工具变量，分别对11个睡眠相关特征对结果变量（白细胞端粒长度LTL）进行分析。并通过包括留一法等敏感性分析，以确保结果的稳健性。之后对在上述分析中显示出显著结果的睡眠特征，进行了多变量 MR (MVMR)分析，以评估这些睡眠特征对 LTL 的直接影响，并调整潜在的混杂因素(即其他睡眠特征，饮酒，吸烟和 BMI）带来的影响。最后通过共定位分析，确定睡眠相关特征对应的基因与端粒长度对应的基因是否位于同一区域。

图1：该研究的实验设计

2）结果

经过单变量MR，发现自我报告的睡眠时间短，降低了0.35个标准差的端粒长度，经过多重检验校正后的P值小于0.001，属于统计显著的结果。其余睡眠相关特征与端粒长度不存在在有显着改变(均 P > 0.05)，见图2。通过留一法的敏感性分析。进一步发现早起与端粒较长之间存在因果关系（多重校正后的P值小于0.05）见图3。使用MR-Steiger过滤，可排除自我报告的短睡眠与端粒长度短之间存在反向因果的可能性。

图2 单变量MR结果展示

图3：单变量MR留一法检测结果

通过多效性检验 （Pleiotropy test），没有检测到水平多效性。但为了避免多效应SNP的干扰，研究者从PheWas结果中，找出与BMI，体力活动、吸烟、饮酒和腰臀比，及代表社会经济环境的剥夺指数相关的SNP，考虑到已知这些因素会导致端粒长度变短，故将这些SNP位点从工具变量中去除，再次进行单变量MR，发现结果与前述发现一致，从而进一步论证了结果的稳健性。

为了进一步检查自我报告的短睡眠时间和起床时间对 LTL 的作用，我们进行 多变量MR 以测试自我报告的短睡眠时间和起床时间在调整潜在混杂因素(如吸烟，饮酒，BMI 和其他睡眠相关性状)的遗传关联后是否可能与端粒长度之间存在因果关系。在调整了自我报告的睡眠时间，失眠，BMI，吸烟和饮酒的影响之后，可观察到多变量MR 结果支持自我报告的短睡眠时间对 LTL 的负直接影响(-0.159个标准差 ; P = 0.038)，以及起床时间类型对端粒长度存在的积极影响(程度0.017个标准差 ; P = 0.048; 图4)。

图4：多变量MR的结果

之后的共定位分析，指出短睡眠时间和端粒长度的关联都出现在 rs2517827的正负200kb的区域内，而起床时间与端粒长度的关联位点都出现在rs11712056附近。此外，rs2517827和 rs11712056被认为是最有可能存在多效性的因果变异的区域（见图5）。

图5：短睡眠时间和起床时间与白细胞端粒长度关系的共同因果变异的基因座比较图

考虑到发现睡眠相关的SNP位点的样本与检测端粒相关的样本集部分存在重合，通过MRlap分析显示结果与主要结果一致。因此，尽管两个样本之间有相当大的重叠，但是不会出现相当大的弱工具变量偏倚，进而说明了结果的稳健性。

3）小结

睡眠时间短对个体的整体健康有很大的影响，并且与发病率和死亡率的增加密切相关。许多研究已经报道，短的睡眠时间与较短的端粒长度存在相关性，该研究则首次表明，短睡眠时间和端粒磨损之间存在因果关系。相比之下，整体睡眠时间和长睡眠时间没有观察到因果关系，表明睡眠时间和 LTL 之间不存在线性因果关系。该研究还发现，相比早上很难醒来的晚睡型，早睡型表现出更长的端粒，这也与之前观察性的结果是一致的。考虑到端粒缩短已被认为是各种与年龄相关的疾病和短寿命的关键危险因素，这些研究结果说明，在当下强调了保持足够的睡眠时间和以早起为导向的生活方式对促进健康老龄化的重要性。

从方法论上来看，该研究的创新在于使用了最新的和最全面的关于睡眠和端粒长度 GWAS 数据，通过荟萃分析得到最全的工具变量集合。再通过单变量MR，多变量MR，留一法等多种方式以调查睡眠相关性状是否可以引起白细胞端粒长度的变化，以及在睡眠性状和的端粒长度间是否存在共同的遗传基础，这在先前同主题的MR 研究中是没有出现的。通过多种方法结果的一致性，可以说明结果的稳健性。再通过反向MR确定因果箭头的方向，并通过共定位找到具有多效应的SNP位点。从该文可以完整的学到基于公开数据展开MR的全套流程与方法学，值得细细学习。

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