Assessing the Causal Relationships Between Insulin Resistance and Hyperuricemia and Gout Using Bidirectional Mendelian Randomization
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Hyperuricemia is closely associated with insulin resistance syndrome (and its many cardiometabolic sequelae); however, whether they are causally related has long been debated. We undertook this study to investigate the potential causal nature and direction between insulin resistance and hyperuricemia, along with gout, by using bidirectional Mendelian randomization (MR) analyses. METHODS: We used genome-wide association data (n = 288,649 for serum urate [SU] concentration; n = 763,813 for gout risk; n = 153,525 for fasting insulin) to select genetic instruments for 2-sample MR analyses, using multiple MR methods to address potential pleiotropic associations. We then used individual-level, electronic medical record-linked data from the UK Biobank (n = 360,453 persons of European ancestry) to replicate our analyses via single-sample MR analysis. RESULTS: Genetically determined SU levels, whether inferred from a polygenic score or strong individual loci, were not associated with fasting insulin concentrations. In contrast, genetically determined fasting insulin concentrations were positively associated with SU levels (0.37 mg/dl per log-unit increase in fasting insulin [95% confidence interval (95% CI) 0.15, 0.58]; P = 0.001). This persisted in outlier-corrected (β = 0.56 mg/dl [95% CI 0.45, 0.67]) and multivariable MR analyses adjusted for BMI (β = 0.69 mg/dl [95% CI 0.53, 0.85]) (P < 0.001 for both). Polygenic scores for fasting insulin were also positively associated with SU level among individuals in the UK Biobank (P < 0.001). Findings for gout risk were bidirectionally consistent with those for SU level. CONCLUSION: These findings provide evidence to clarify core questions about the close association between hyperuricemia and insulin resistance syndrome: hyperinsulinemia leads to hyperuricemia but not the other way around. Reducing insulin resistance could lower the SU level and gout risk, whereas lowering the SU level (e.g., allopurinol treatment) is unlikely to mitigate insulin resistance and its cardiometabolic sequelae.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».