高血压病（HTN）是全球范围内最为常见的慢性疾病之一，也是导致心血管疾病、卒中和肾脏功能衰竭的主要危险因素^[1-2]。尽管高血压病的病因复杂，诸多研究表明，肠道菌群的失衡可能在高血压病的发生与发展中扮演了重要角色。肠道菌群（GM）作为人体内的一个重要生态系统，通过产生代谢物、调节炎症反应及影响代谢途径等多种机制，可能直接或间接影响血压水平^[3]。

孟德尔随机化（MR）作为一种基于基因变异的研究方法，近年来被广泛用于因果关系研究^[4]。通过遗传工具变异模拟随机试验设计，MR能够减少混杂因素和反向因果的影响，从而为肠道菌群与高血压病的因果关系提供更为可靠的证据^[5]。然而，目前关于肠道菌群与高血压病之间的因果关系研究仍较为有限，尤其是在肠道菌群的具体菌群种类、代谢途径以及其与高血压病之间的作用机制方面，尚未达成一致^[6]。

此外，中医药调理肠道功能在防治高血压病方面也引起了广泛关注。中医理论中，肠道被认为是人体气血生成、代谢废物排出的重要通道，肠道功能紊乱可能引发气血不畅，进而影响血压调节^[7]。许多中医方剂，例如补阳还五汤、四君子汤等，具有调节肠道菌群、改善代谢功能的作用^[8]。因此，基于肠道菌群与高血压病的关联，探讨中医药调理肠道菌群在高血压病防治中的干预潜力，具有重要的理论和临床价值。

本研究旨在利用孟德尔随机化方法，探讨肠道菌群对高血压病的因果影响，并进一步结合中医药理论，提出调控肠道菌群以降低高血压病风险的中医药干预策略。这一研究不仅有助于加深对肠道菌群在高血压病发生中的作用机制的理解，也为高血压病的防治提供了新的思路。

1 资料与方法 1.1 研究设计

本研究采用双样本MR方法研究473种肠道菌群与高血压病在遗传学上的的风险因果关联。本研究设计满足MR的三个基本假设：（1）工具变量（IVs）与暴露（GM）具有强相关；（2）工具变量与可能影响暴露或结局（HTN）的混杂因素无关；（3）遗传变异（SNPs）仅通过暴露影响结局，而不通过其他途径造成影响^[9]。本MR研究的设计概览详见图 1。

1.2 数据来源

肠道微生物组的相关GWAS数据来源于YQ等的研究成果，通过大规模的群体队列数据系统表征了与肠道微生物丰度相关的遗传变异^[10]。在GWAS Catalog平台（https://www.ebi.ac.uk/gwas/）获取关于暴露的原始数据，共计473种肠道菌群相关水平的GWAS数据，具体编号为GCST90032172-GCST90032644。从IEU OpenGWAS平台（https://gwas.mrcieu.ac.uk）获取高血压病的GWAS数据（ebi-a-GCST90038604）。本研究的数据均来自公共数据库，已通过天津中医药大学第二附属医院伦理委员会伦理免审审查（批号：EfE202401601）。

1.3 工具变量的筛选

多重筛选确保相关工具变量（IVs）具有稳健性和统计效力，以保证因果关系推断的准确性。显著性阈值设置为P < 1×10^-5以确保获得与GM相关的足够数量的SNPs^[11]。利用TwoSampleMR包中的“clump_data”函数剔除连锁不平衡，具体参数设置为clump_kb=10000，clump_r2= 0.001，通过设定较大的窗口范围和较低的连锁不平衡阈值，帮助在较宽的基因区域内筛选出相互独立且与暴露因素显著相关的SNPs^[12]。利用“harmonise_data”函数对暴露和结局数据集进行了统一处理，去除了回文SNPs。回文SNP（palindromic SNP）是指在DNA分子中对应镜像核苷酸序列的等位基因^[13]。在MR分析中，排除回文SNPs被认为是确保结果稳健的必要步骤^[14]。最后计算每个SNP的F值以确保F>10。F统计量计算公式为F=（β/se）²。其中β为SNP的效应值，se为SNP的标准误^[15]。基于MR研究中排除混杂因素重要性的考虑，对合并后的数据进行MR-PRESSO检验，并配合手动检索GWAS Catalog平台中每一个作为工具变量的SNP，以确保符合MR核心假设^[16]。

1.4 统计学分析

本研究使用R软件（版本4.4.0）、TwoSampleMR软件包（版本0.6.8）、MRPRESSO软件包（版本1.0）进行数据分析。采用三种MR方法来研究因果关系，分别为逆方差加权法（IVW）、MR-Egger回归法和加权中位数法，结果呈现以IVW法为主^[17]。IVW法通过加权平均的方式综合多个工具变量的效应，提供了高效且强大的因果效应估计^[18]。当水平效应存在时选择MR-Egge回归法以调整工具变量的水平偏倚。研究表明，当截距项P < 0.05时，MR-Egger法可以有效识别和校正偏倚^[19]。合并采用加权中位数法作为补充，以进一步提高因果推断的稳健性。

本研究中的异质性检验采用IVW与MR-Egge法，多效性检验采用MR-Egger截距和MR-PRESSO方法，其中MR-Egger截距用于检测水平多效性，MR-PRESSO则识别并校正多效性对因果估计的影响^[20]。检验阈值设定为P < 0.05。P>0.05时代表存在显著的异质性或多效性，可能影响因果关系的准确性。最后，通过“留一法”逐一排除单个SNP以系统评估MR估计的稳定性。

2 结果 2.1 工具变量

经本研究筛选后，关于473种肠道菌群共纳入SNPs合计8756个，MR分析后关于风险分析涉及肠道菌群1门、4科、5属、5菌，分别为放线菌门（13个SNPs）、德美克氏菌科（14个SNPs）、醋酸杆菌科（13个SNPs）、吉欧氏菌科（8个SNPs）、琥珀振动菌科（46个SNPs）、拟普氏菌属（18个SNPs）、德美克氏菌属（17个SNPs）、独岛菌属（24个SNPs）、大单胞菌属（42个SNPs）、普氏菌属（15个SNPs）、芽孢杆菌（20个SNPs）、短双歧杆菌（16个SNPs）、乳状粪链球菌（18个SNPs）、马西利亚粪细菌（12个SNPs）、马西利亚普罗旺斯菌（17个SNPs）。经计算涉及的SNPs的统计量F均大于10，为强相关工具变量。具体的SNPs筛选流程见图 2。

2.2 MR分析

本研究采用IVW法、MR-Egger法和加权中位数法等三种MR方法进行两样本MR分析，结果显示放线菌门（OR=1.023，96%CI[1.002~1.044]，P=0.033）、德美克氏菌科（OR=1.027，96%CI [1.007~1.048]，P=0.009）、吉欧氏菌科（OR=1.034，96%CI[1.006~1.063]，P=0.018）、琥珀振动菌科（OR= 1.006，96%CI[1.001~1.011]，P=0.023）、拟普氏菌属（OR=1.007，96%CI[1.000~1.013]，P=0.036）、德美克氏菌属（OR=1.021，96%CI[1.001~1.042]，P=0.04）、短双歧杆菌（OR=1.009，96%CI[1.000~1.017]，P=0.038）、马西利亚粪细菌（OR=1.015，96%CI[1.002~1.028]，P=0.026）与高血压病的风险增加有关。另一方面，醋酸杆菌科（OR=0.954，96%CI[0.915~0.993]，P=0.022）、独岛菌属（OR=0.984，96%CI[0.970~0.999]，P=0.032）、大单胞菌属（OR=0.994，96%CI[0.990~0.999]，P=0.009）、普氏菌属（OR=0.993，96%CI[0.985~1.000]，P=0.047）、芽孢杆菌（OR=0.975，96%CI[0.955~0.995]，P=0.016）、乳状粪链球菌（OR=0.988，96%CI[0.978~0.998]，P=0.016）、马西利亚普罗旺斯菌（OR=0.984，96%CI[0.969~0.999]，P=0.041）则与高血压病的风险降低相关。肠道菌群与高血压病MR分析的森林图详见图 3，散点图详见图 4。

2.3 敏感性分析

基于对MR结果稳健性的考虑，本研究对IVW法的结果进行了异质性检验，结果显示芽孢杆菌（P < 0.05）、乳状粪链球菌（P < 0.001）的数据存在显著异质性，且MR-PRESSO检验的结果进一步验证了这一结论。基于对MR核心假设的考虑，本研究采用MR-Egger截距进行了水平多效应性检验，未发现研究内存在任何水平多效应性。最后，针对本研究最终涉及的15种肠道菌群进行“留一性”分析，未发现SNPs的明显异常，进一步确保了结果的可靠性和可信度。

3 讨论

本研究通过孟德尔随机化（MR）方法探讨了肠道菌群与高血压病风险之间的因果关系，研究结果显示，某些肠道微生物类群（如放线菌门、德美克氏菌科等）与高血压病的风险增加相关，而另一些微生物（如醋酸杆菌科、独岛菌属等）与降低高血压病风险有关。这些结果为肠道菌群与心血管疾病之间的关系提供了新的证据，并揭示了通过调控肠道菌群是干预高血压病的新途径，尤其是结合中医药（TCM）理论为高血压病管理提供了新的视角。

孟德尔随机化作为一种基于遗传学的因果推断方法，在近年来的医学研究中获得了广泛应用。通过利用遗传变异作为工具变量，它能够有效避免传统观察性研究中的混杂偏倚和逆因果关系问题，提供更加可靠的因果推断^[21]。将这一方法应用于肠道菌群与高血压病之间的研究，打破了传统研究中因果关系不明确的局限，为肠道菌群在高血压病发生机制中的作用提供了更为坚实的证据基础。从中医药的角度来看，孟德尔随机化研究为我们理解疾病的多维因果关系提供了全新的视野。中医理论中强调的“脏腑功能失调”与“气血不和”被认为是多种疾病发生的根源，肠道菌群作为一种微生态因素，可能通过影响脏腑功能和调节气血运行来影响健康状态^[22]。因此，肠道菌群在高血压病中的作用不仅符合中医“脏腑调和”的理论，也提示我们可以借助现代生物学的手段来验证和拓展中医治疗的理念^[23]。

中医的未病理论强调通过调节脏腑、气血和阴阳平衡，达到防病于未然的目的^[24]。肠道菌群的变化与高血压病的发生密切相关，提示肠道健康可能是未病的一个重要预警信号。通过早期干预肠道菌群的失调，或许可以有效防控高血压病的发生，进而实现“未病先防”的治疗策略^[25]。在这一背景下，现代中医药研究可以考虑通过益生菌、肠道微生态调节剂等手段，结合中医的辨证施治方法，调节患者的肠道菌群，达到防治高血压病的目的^[26]。例如，中医理论中的“益气养血”“补肝肾”等治疗方法，可以在一定程度上与肠道菌群的调节相结合，共同发挥对高血压病的防治作用^[27]。进一步的研究可以通过临床试验来验证中医药干预肠道菌群的效果，为中医未病思想的现代应用提供更多证据。

中医药强调“天人合一”“平衡为本”的整体观念，注重通过调节人体内部的气血、阴阳、脏腑功能，恢复机体的自我调节能力。这一理论与现代医学对于肠道菌群在人体代谢、免疫及炎症调节中的关键作用不谋而合^[28]。中医药通过调节人体整体状态，可能通过多条途径影响肠道微生态，进而影响高血压病的发生和发展。现代研究表明，中医药在治疗疾病时，通过其多靶点、多层次的作用机制，能够全面调节肠道菌群的组成和功能^[29]。近年来，关于中医药调控肠道菌群干预高血压病的理论逐渐完善，司美龙等^[30]从五行相关角度阐释“肠道菌群-高血压病”理论，即大肠土性得肝木疏泄之气协助，则枢机和调，血气畅通，魄门开启，使肠中糟粕、肝中浊气有节制地排出，暗合“土得木而达”之义。叶路亮等^[31]将中医学对“肺与大肠相表里”的认识进一步概括总结，提出“表里相通，互相络属”“同调气机，互为影响”“共调津液，互用互制”的关联。姜春云等^[32]辩证探讨了中医辨治关联性在PKC/NF-κB通路与肠道菌群及代谢产物与心血管疾病关系中的重要作用，并点明了中医干预肠道菌群在未来高血压病治疗中的广阔前景。另一角度，高媛等^[33]应用“一气周流”理论进一步探讨，提出自主神经系统在“心-肠”轴中的介导作用，并指出了中医药多靶点的干预作用在自主神经系统调节中的优势地位。在理论趋于完善的同时，诸多研究进一步完成了佐证，唐晓婷等^[34]应用16s rDNA技术检测中医药对高血压病大鼠的肠道菌群干预作用，研究显示清肝益肾祛风复方可促进高血压病大鼠肠道双歧杆菌的生长，下调变形菌门菌群的丰度及促进肠道中短链脂肪酸乙酸和丁酸的产生，从而维持肠道内稳态以治疗高血压病。周思敏等^[35]则通过临床研究证实二术天麻颗粒调节肠道菌群，降低放线菌属、厚壁菌门的相对丰度，以改善痰湿证患者高血压病的临床症状。

综上所述，该研究应用MR分析证实了特定肠道菌群与高血压病的风险显著相关，并提示肠道微生态的失调可能是高血压病发生的潜在机制之一。此外，本研究揭示了中医药在调节肠道菌群、平衡人体内环境和预防高血压病中的独特优势。中医药通过整体调理、脏腑平衡的理论，符合现代医学对于肠道菌群影响全身健康的认识，提供了多维度的调控机制。未来的研究和临床应用应进一步结合中医药理论与现代生物技术，探索其在调节肠道微生态和高血压病防治中的应用潜力。通过个体化治疗和中西医结合，有望开发出更有效的高血压病病防治策略，为慢性病管理提供更为综合的解决方案。