目的：

通过孟德尔随机化(Mendelian randomization，MR)探讨炎症因子与脑膜瘤的因果关系，评估炎症因子是否对患脑膜瘤的风险有影响。

方法：

孟德尔随机化是一种有效的减少全基因组测序数据偏差的统计方法。这是一个简单但功能强大的框架，利用遗传学来研究人类生物学的各个方面。在本文中，双样本孟德尔随机化研究(Two Sample Mendelian randomization，TSMR)被应用于了解暴露与疾病结局之间的因果关系。在这项孟德尔随机化研究中，我们从公开的全基因组关联研究(Genome-Wide Association Studies，GWAS)数据库中选择合适的遗传变异(SNP)作为暴露和结果的工具变量(Instrumental variables，IVs)。与炎症因子相关的SNP来自一项对8293个个体的研究数据，包括41种细胞因子和生长因子。脑膜瘤结局的汇总统计数据来自英国生物银行(UK Biobank)，其中包括307例病例和456041名欧洲血统的对照。为了防止人群分层偏差混淆研究结果，本研究中所有SNP及其伴随的汇总数据仅限于欧洲血统人群。我们选择了与炎症因子密切相关的SNP(p<5×10^-6)作为潜在的IVs。之后，我们消除了连锁不平衡(Linkage disequilibrium，LD)。设置阈值为r²<0.001, kb=5000，剔除5000kb内且r² > 0.001的最显著SNP。由于显著性阈值较低，F统计量小于10的IVs被认为是弱工具变量，并被排除在我们的研究之外。为了遵循孟德尔随机化规律，我们还将对目标SNP进行筛选，排除与脑膜瘤结局相关的SNP。逆方差加权(Inverse variance weighting，IVW)方法被应用于估计暴露对结局的因果效应，MR-Egger和MR-PRESSO检验用于检测潜在的水平多效性。最后，我们执行“leave one out”来测试结果的稳定性。

结果：

我们的研究结果显示，使用IVW方法，较高的肿瘤坏死因子-β (TNF-β)水平与脑膜瘤的风险增加相关(OR=1.351, 95%CI=1.015-1.797, p=0.039)。MR-Egger截距未检测到TNF-β的潜在水平多效性(p=0.452)。此外，基于MR-Egger和IVW检验的Q值显示TNF-β无明显异质性(p值均为0.05)。

结论：

TNF-β在脑膜瘤的发生发展中起重要作用。需要进一步的研究来确定这种生物标志物是否可以用于预防或治疗脑膜瘤。