背景和目的冠心病(coronary artery disease,CAD)是造成全球疾病负担和死亡的首要原因。低密度脂蛋白胆固醇(low-density lipoprotein cholesterol,LDL-C)是 CAD 的重要危险因素,降低LDL-C水平可以显著降低冠心病发病风险。既往研究发现基于降脂治疗的心血管获益呈现LDL-C越低越好的趋势,甚至LDL-C极低水平(30 mg/dL)较中等水平(100 mg/dL)仍可进一步降低心血管事件风险。但是,能够带来心血管获益的低水平LDL-C可以低到何种程度,目前尚无定论。胆固醇作为细胞膜的重要组成部分,将LDL-C水平降的更低之后的潜在副作用事件也令人担忧。而探究LDL-C水平与心血管疾病以及潜在副作用事件之间的非线性关系可以提示关于心血管获益的最佳LDL-C水平,并且可以评价低水平LDL-C与副作用结局之间的关联。因此,本研究基于中国动脉粥样硬化性心血管疾病风险预测研究(The Prediction for Atherosclerotic cardiovascular diseaseGSK126体内 Risk in China,China-PAR)和UK Biobank两个队列研究,利用线性和非线性孟德尔随机化(Mendelian randomization,MR)方法,探究遗传预测的LDL-C水平与心血管疾病和副作用结局之间的线性和非线性因果关联,为心血管疾病预防及血脂管理提供证据支持。对象和方法研究对象:研究对象来自China-PAR队列和UK Biobank队列。China-PAR队列是一项基于中国人群的前瞻性队列研究,共包括三个子队列:中国心血管流行病学多中心合作研究-1998(ChinaMUCA-1998)、中国心血管健康多中心合作研究(InterASIA)和中国代谢综合征社区干预研究(CIMIC),共计113448名研究对象,通过亚队列随机抽样,本研究共纳入41271名研究对象进行分析。UK Biobank队列是一项基于英国人群的大型前瞻性队列研究,该研究于2006-2010年在英国22个评估中心招募了约50万参与者,对所有参与者进行了一系列体格检查和问卷调查,并采集血液样本进行生化检测和基因分型。本研究主要纳入英国白人,去除存在血缘关系以及自我汇报性别和遗传性别不一致的参与者,最终纳入353232名研究对象进行分析。暴露和结局:本研究的暴露因素为基线LDL-C水平,结局包括有效性结局和安全性结局,其中有效性结局为冠心病、缺血性卒中和全因死亡,安全性结局为出血性卒中、糖尿病、肿瘤、非心血管病死亡和痴呆。在China-PAR队列中,采用统一的调查方案收集研究对象的基本信息,包括人口统计学特征、生活方式、个人疾病史等,并采集外周静脉血用于生化检测和遗传信息检测。基线LDL-C水平通过Friedewald公式估算,结局信息为随访获得,通过对研究对象本人和/或其亲属进行面对面调查,同时通过社区卫生服务中心、医院、人口登记等多途径获取就诊病例或死亡登记,并经过终点评价委员会最终审核后确定,其中痴呆和肿瘤结局为患病和死亡,其余结局为发病和死亡。在UK Biobank队列中,通过问卷、访谈和体格检查等方式收集研究对象的人口学特征和危险因素等信息,在调查期间采集每个研究对象的血液样本,通过生化检测直接测定法确定LDL-C水平。结局信息的确定主要通过基线自我报告以及相关的国家数据库,数据库主要包括死亡登记数据、Microbiome therapeutics肿瘤登记数据、医院住院病人和门诊病人数据以及初级保健记录数据,所有结局为患病和死亡。遗传风险评分构建:在China-PAR队列中,基于东亚人群LDL-C全基因组关联研究(genome wide association study,GWAS)结果,筛选出57个达到全基因组显著关联且在China-PAR队列中进行了基因分型的单核苷酸多态性(single-nucleotide polymorphisms,SNPs)位点,去除与甘油三酯(triglyceride,TG)以及高密度脂蛋白胆固醇(high-density lipoprotein cholesterol,HDL-C)相关的位点后,最终筛选出38个位点作为工具变量用于LDL-C遗传风险评分(polygenic risk score,PRS)的构建。在UK Biobank队列中,基于欧洲个体的LDL-C GWAS结果,首先筛选出达到全基因组显著关联且独立的SNPs,然后去除与TG以及HDL-C相关的位点,最终筛选出57个位点作为工具变量构建PRS。统计分析:统计分析共分为三部分,第一部分基于两阶段MR方LBH589细胞培养法估计LDL-C水平与结局的线性因果效应。第二部分采用非线性MR方法探究LDL-C与结局之间的因果关联形状。第三部分,参照欧洲血脂管理指南推荐的目标值,基于LDL-C 残差水平将人群分为四组(<70 mg/dL,70-100 mg/dL,100-116 mg/dL,≥ 116 mg/dL),探究在不同分组下LDL-C 水平与结局的因果关联。敏感性分析包括:(1)去除基线服用降脂药的个体;(2)额外调整潜在混杂因素。结果研究对象一般特征:本研究共纳入China-PAR队列研究对象41271人,UK Biobank队列研究对象353232人。与UK Biobank队列相比,China-PAR队列研究对象平均年龄更小(平均年龄52.3岁vs 56.8岁),平均LDL-C水平更低(100.21 mg/dL vs 139.95 mg/dL),在 China-PAR 队列和 UK Biobank 队列中 LDL-C 水平最小值分别为20.3 mg/dL和50.4 mg/dL,中国人群的LDL-C水平显著低于英国人群。结局方面,China-PAR队列经过平均13.0年的随访,累计新发CAD事件1303例,缺血性卒中2908例,全因死亡6215例,出血性卒中977例,糖尿病4677例。UK Biobank队列经过最多15.5年的随访,CAD累计患病和死亡37422人,缺血性卒中患病和死亡6540人,全因死亡23387人,出血性卒中患病和死亡2887人,糖尿病患病和死亡16833人。线性MR分析:结果显示,在有效性结局中,LDL-C水平与CAD风险之间存在显著因果关联,遗传预测的LDL-C水平每升高38.6 mg/dL(1 mmol/L),在中国人群中可使 CAD 发病风险升高 106%(OR,2.06[95%CI,1.20-3.53];P=0.01),在英国人群中可使CAD风险升高75%(OR,1.75[95%CI,1.58-1.94];P=7.57×10-52);LDL-C水平与缺血性卒中风险呈正相关,在中国人群和英国人群中的 OR(95%CI)分别为 1.10(0.75,1.61)和 1.39(1.10,1.76),与全因死亡风险呈正相关,对应的OR(95%CI)分别为1.34(1.01,1.77)和1.13(0.99,1.28)。在安全性结局中,LDL-C水平与糖尿病风险呈负相关,在中国人群和英国人群的 OR(95%CI)分别为 0.82(0.61,1.11)和 0.85(0.74,0.99),LDL-C 与其它安全性结局之间的关联均未达到统计学意义。非线性MR分析:在中国人群和英国人群中均未发现遗传预测的LDL-C水平与各个结局之间的非线性因果关联(所有结局的非线性检验:Cochran Q检验P>0.25,quadratic检验P>0.04)。在两国人群中均发现LDL-C水平与CAD风险之间呈线性因果关系。LDL-C不同分组与结局的关联:根据指南推荐的降脂目标,基于LDL-C残差水平将人群分为四组(<70 mg/dL,70-100 mg/dL,100-116 mg/dL 和≥116 mg/dL)。在中国人群中,四组研究对象的平均LDL-C水平分别为50.49 mg/dL、85.08 mg/dL、108.36 mg/dL和133.03 mg/dL,英国人群中四组对应的平均值分别为57.61 mg/dL、84.01 mg/dL、107.77 mg/dL和153.38 mg/dL。关于LDL-C水平的分层分析,在英国人群的低水平LDL-C(<70 mg/dL)组中,LDL-C水平降低与出血性卒中、痴呆的风险增加显著相关,对应的OR(95%CI)分别为 0.72(0.54,0.96)和 0.75(0.59,0.97)。LDL-C 水平与其它有效性结局和安全性结局在低水平LDL-C组中的关联均未达到统计学意义。以高水平LDL-C组(≥116 mg/dL)为参照,在中国人群中发现低水平LDL-C(<70 mg/dL)组的全因死亡风险更低(OR,0.46[95%CI,0.22-0.96]),英国人群中低水平LDL-C组的CAD风险更低(OR,0.25[95%CI,0.13-0.47]),糖尿病风险更高(OR,3.54[95%CI,2.11-6.26])。结论在中国人群和英国人群中均发现遗传预测的LDL-C水平与CAD风险呈线性因果关联。另外,在中国人群中,LDL-C降低与全因死亡风险降低显著相关;在英国人群中,结果提示低水平LDL-C可能与更高风险的副作用事件相关。本研究证明在中国健康人群和英国的自然人群中,关于心血管获益呈越低越好的趋势,在英国人群中低水平LDL-C可能有潜在副作用事件的发生。