Effects of circulating inflammatory proteins on spinal degenerative diseases: Evidence from genetic correlations and Mendelian randomization study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Numerous investigations have suggested links between circulating inflammatory proteins (CIPs) and spinal degenerative diseases (SDDs), but causality has not been proven. This study used Mendelian randomization (MR) to investigate the causal associations between 91 CIPs and cervical spondylosis (CS), prolapsed disc/slipped disc (PD/SD), spinal canal stenosis (SCS), and spondylolisthesis/spondylolysis. Methods: Genetic variants data for CIPs and SDDs were obtained from the genome-wide association studies (GWAS) database. We used inverse variance weighted (IVW) as the primary method, analyzing the validity and robustness of the results through pleiotropy and heterogeneity tests and performing reverse MR analysis to test for reverse causality. Results: The IVW results with Bonferroni correction indicated that beta-nerve growth factor (β-NGF), C-X-C motif chemokine 6 (CXCL6), and interleukin-6 (IL-6) can increase the risk of CS. Fibroblast growth factor 19 (FGF19), sulfotransferase 1A1 (SULT1A1), and tumor necrosis factor-beta (TNF-β) can increase PD/SD risk, whereas urokinase-type plasminogen activator (u-PA) can decrease the risk of PD/SD. FGF19 and TNF can increase SCS risk. STAM binding protein (STAMBP) and T-cell surface glycoprotein CD6 isoform (CD6 isoform) can increase the risk of spondylolisthesis/spondylolysis, whereas monocyte chemoattractant protein 2 (MCP2) and latency-associated peptide transforming growth factor beta 1 (LAP-TGF-β1) can decrease spondylolisthesis/spondylolysis risk. Conclusions: MR analysis indicated the causal associations between multiple genetically predicted CIPs and the risk of four SDDs (CS, PD/SD, SCS, and spondylolisthesis/spondylolysis). This study provides reliable genetic evidence for in-depth exploration of the involvement of CIPs in the pathogenic mechanism of SDDs and provides novel potential targets for SDDs.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».