Genome Med | 李雪/丁元团队基于2万病例、144万对照开展胰腺癌跨人群全基因组荟萃分析，发现4个新易感位点

近年来，胰腺癌全球发病率与死亡率持续攀升，已成为癌症相关死亡的主要原因之一。由于胰腺癌确诊时多已处于晚期，患者预后极差；解析胰腺癌的遗传、代谢与生活方式危险因素，对开发早期筛查、风险分层及疾病预防策略至关重要。既往全基因组关联研究（GWAS）已经在欧洲、东亚人群中识别了部分胰腺癌易感位点，但已确定的位点数量有限，效应微弱的风险变异仍有待挖掘。

近日，浙江大学医学院公共卫生学院李雪、浙江大学医学院附属第二医院丁元团队与瑞典卡罗林斯卡学院研究团队合作，对11个GWAS汇总数据开展胰腺癌跨人群全基因组荟萃分析；整合6种基因优先排序策略、组织及单细胞水平转录组关联分析（TWAS）、孟德尔随机化（MR）、多基因风险评分（PGS）以及表型组关联分析（PheWAS）开展多维度解析。研究识别出18个达到全基因组显著水平的易感位点，其中4个是全新报道位点；TWAS识别出46个与胰腺癌风险相关的基因，如ABO、PLEKHN1等；通路富集显示信号转导、细胞黏附与迁移、激酶相关通路和脂质代谢参与胰腺癌发病；MR提示空腹胰岛素、咖啡摄入、肥胖和吸烟会升高胰腺癌发病风险，中高强度体力活动可降低患病风险。此外，研究发现10种循环蛋白与胰腺癌风险相关。该研究完善了胰腺癌遗传图谱，为候选基因、生物学通路与潜在病因危险因素提供新证据。

研究团队共纳入欧洲胰腺癌生物库（PanGenEU）、FinnGen R12、中国嘉道理生物样本库（CKB）等11个GWAS汇总数据集，其中7个与欧洲人群遗传背景相似、4个与东亚人群相似，包含20,120例胰腺癌病例和1,446,192例对照。对数据集开展严格质控后，使用固定效应模型进行跨人群荟萃分析。

结果显示，鉴定出18个全基因组显著易感位点，其中4个为既往未报道新位点，分别位于CCDC34、FBRSL1、GPR12和DACH1附近，风险等位基因OR值介于1.10至1.35 之间。留一队列分析显示，所有18个位点效应方向与主荟萃分析一致，其中10个位点在剔除任意单个队列后仍维持全基因组显著性，4个新位点中仅DACH1附近位点在所有剔除分析中持续显著。欧洲人群特异性分析识别16个位点，东亚人群仅识别1个位点，绝大多数位点（14个）在两个人群效应方向保持一致，仅2个位点效应方向相反。

变异水平全表型组关联分析显示，部分胰腺癌先导变异存在显著的多效性关联，分别与身高、代谢、其他肿瘤、糖尿病和肥胖等表型相关，提示胰腺癌易感位点可广泛影响人体测量、代谢与肿瘤相关性状。通过整合基因注释、PoPS、血液eQTL共定位、GTEx胰腺eQTL共定位等6种互补策略，研究团队对18个位点开展候选基因优先级排序各确定1个高置信候选基因，其中CCDC34得到5种方法支持。

图1. 胰腺癌GWAS及整合性基因优先级排序

接下来，研究团队开展了组织水平TWAS与单细胞TWAS，以鉴定遗传调控表达水平与胰腺癌风险存在关联的基因。经多重检验校正后（FDR < 0.05），组织水平TWAS在全血、胰腺组织、胰腺癌组织中共识别40个与胰腺癌风险相关基因，其中DGKQ、IDUA、ABO、CFDP1、KLHL17等8个基因在至少两项分析中显著，ABO、PLEKHN1、FBRSL1、KRT8等4个基因与整合基因优先筛选框架得到的基因重合。

单细胞TWAS经FDR校正后，鉴定出6个胰腺癌相关基因、7个显著基因-细胞关联，包括SNX25（B细胞）、BRD2（CD4+ T细胞）、HLA-DPB1（树突状细胞）、CCDC127（CD8+ T细胞）、SDHA（树突状细胞和CD4+ T细胞）和PDCD6-DT（单核细胞）；其中SDHA在CD4+ T细胞和树突状细胞中效应方向相反，提示免疫细胞类型特异性机制。

研究团队对上述基因进行富集通路分析，共得到147个GO生物学过程条目、6 条KEGG通路与22 条Reactome通路。胰腺癌易感基因显著富集于信号转导、细胞黏附迁移、激酶调控、脂质代谢相关通路，包括局灶黏附、Rap1信号、PDGF受体信号、甘油脂质代谢等通路，提示细胞迁移、基质重塑、脂质代谢异常参与胰腺癌遗传易感机制。

图2. 胰腺癌全转录组关联研究（TWAS）结果及通路富集分析。

基于欧洲人群GWAS荟萃分析结果，研究团队开展双样本MR分析，评估了代谢、生活方式因素及循环蛋白与胰腺癌风险之间潜在的因果关联。结果显示，空腹胰岛素水平、咖啡摄入、肥胖相关性状、吸烟相关性状与胰腺癌风险上升相关；中高强度体力活动与风险下降相关；主分析未发现2型糖尿病、酒精消费和空腹血糖的显著关联；去除多效性离群值后，2型糖尿病关联转为显著。

循环蛋白分析发现10个蛋白与胰腺癌风险相关，其中ABO、LGR4、IDUA和PCSK1升高与风险增加相关，CTRB1、OLFM1、GRP、CHST9、KRT18和FUT3升高与风险降低相关；ABO、GRP、LGR4、CHST9、KRT18、IDUA、PCSK1和FUT3共8个蛋白存在强共定位证据。

图3. 胰腺癌代谢和生活方式因素及循环蛋白的MR分析

研究团队基于6个独立风险变异构建胰腺癌PGS。与PGS最低三分位人群相比，中间三分位和最高三分位人群的胰腺癌风险比分别为1.41和1.81；PGS每提升1个标准差，胰腺癌发病风险升高31%。PGS-PheWAS识别出24个与胰腺癌遗传易感性显著相关的表型。除胰腺癌和胰腺疾病外，PGS还与其他肿瘤、循环系统和消化系统疾病相关。PGS越高，下肢静脉炎与血栓性静脉炎、乳糜病风险越高，结肠肿瘤、支气管/肺癌风险越低。

图4. 胰腺癌PGS-PheWAS

这项大样本跨人群GWAS荟萃分析扩充了胰腺癌遗传易感位点，获得 4 个全新风险位点。结合多组学整合、MR与PGS，明确一批候选致病基因、关键通路，同时提示代谢、生活方式、循环蛋白在胰腺癌病因中的潜在作用。研究结果丰富胰腺癌遗传架构认知，为胰腺癌风险分层、病因解析、靶点挖掘提供理论基础。

参考文献：

https://link.springer.com/article/10.1186/s13073-026-01777-w

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