基于两样本孟德尔随机化探讨原发性头痛与失眠的因果关联研究

摘要

目的 基于孟德尔随机化（MR）分析探讨原发性头痛与失眠的双向因果关系。方法 采用双向双样本MR分析，利用全基因组关联研究（GWAS）汇总数据，以逆方差加权法（IVW）为主要分析方法，辅以MR-Egger回归、加权中位数法、简单众数法及加权众数法进行评估。通过Cochran′s Q检验评估异质性，MR-Egger截距法和MR-PRESSO法检测多效性，留一法分析评估结果稳定性。结果 正向MR分析显示，其他头痛综合征可显著增加失眠的发病风险(OR=1.078, 95%CI:1.053～1.104,P<0.001,P_FDR<0.001);反向MR分析表明，失眠可显著增加其他头痛综合征的发病风险(OR=2.179, 95%CI:1.448～3.279,P<0.001,P_FDR=0.002),且与三叉神经痛存在潜在正向关联(OR=2.888, 95%CI:1.104～7.558,P=0.031,P_FDR=0.177)。敏感性分析证实正向结果稳健；反向分析中，失眠与其他头痛综合征虽存在异质性和潜在多效性，但经MR-PRESSO校正后结果稳健。结论 本研究证实其他头痛综合征与失眠之间存在稳健的双向因果关联，失眠可能是三叉神经痛的潜在危险因素。

关键词

失眠 / 偏头痛 / 三叉神经痛 / 丛集性头痛 / 逆方差加权法 / 孟德尔随机化分析 / 全基因组关联研究 / 因果关系

基金资助

2023年度军队后勤科研项目保健课题(23BJZ47)