双向孟德尔随机化研究简介

双向孟德尔随机化（bidirectional Mendelian randomization,bidirectional MR）实际上就是评估暴露（exposure）和结局（outcome）之间是否存在反向因果关系，也即结局是否能导致暴露的发生，这里需要进行两次MR分析(如下图所示)。

举个简单的例子，大量观察性研究发现LDL水平的降低和癌症发病风险相关，这种关联一般有如下三个合理假设：

（1）LDL水平的降低导致癌症发病风险升高；

（2）癌症影响代谢，进而使得体内LDL水平降低；

（3）LDL水平降低和癌症发病风险这两者无因果关系，两者的关联是由潜在的其它因素引起的。

这里要想完成前两条假设就可以使用双向MR。

针对第（1）条假设

我们可以先从LDL的GWAS结果中挑选出和LDL水平密切相关的SNP，同时保证这些SNP彼此独立，不和混杂因素以及癌症直接相关。然后，我们以癌症作为结局，从癌症的GWAS数据中提取相关SNP的信息。最后进行MR分析，计算两者是否存在因果关联。

针对第（2）条假设

我们需要把癌症作为暴露，从其GWAS结果中寻找和癌症密切相关的SNP， 这里需要保证这些SNP彼此独立，不与混杂因素以及LDL水平直接相关。然后，我们从LDL的GWAS结果中提取相关SNP信息。最后，我们计算当癌症作为暴露时对LDL水平的影响

从上面描述中，大家不难发现这个双向MR实际上就是做了两次双样本MR分析，而且这两次使用的SNP应该是完全不一样的。

针对第（3）条假设

我们一般需要使用两步MR（two step MR）的方法来验证，下期我将和大家简单介绍一下。

不管是双向MR还是两步MR，它们本质上都是双样本MR研究的拓展。只有熟练进行双样本MR分析，我们才能顺利进行双向MR和两步MR！