生气时“心”会怎么变化？孟德尔随机化分析猛如虎，结果都是套路

摘要：“不生气不生气，气出病来无人替”，不少人遇事常这样宽慰自己。事实上，“气死”真不是危言耸听。越来越多的研究证明了情绪稳定对健康的重要性，那么，当情绪频繁波动时，我们的心血管究竟会发生什么变化？

“不生气不生气，气出病来无人替”，不少人遇事常这样宽慰自己。事实上，“气死”真不是危言耸听。越来越多的研究证明了情绪稳定对健康的重要性，那么，当情绪频繁波动时，我们的心血管究竟会发生什么变化？

2024年6月1日，中国学者做了一项孟德尔随机化研究，在期刊《Journal of Affective Disorders》（医学二区top，IF=6.6）发表了题为：“Genetically predicted mood swings increased risk ofcardiovascular disease: Evidence from a Mendelianrandomization analysis”的研究论文，本研究旨在基于孟德尔随机化(MR)分析，探讨情绪波动与心血管（CVD）疾病的风险增加之间的因果关系。

怒火攻心，真不是一句空话。在快节奏生活中，时而高兴，时而emo是常态，但是频繁的情绪波动与精神类疾病密切相关。许多研究表明，情绪波动在心血管疾病中发挥着重要作用，但两者间的因果关系尚不明确。

主要研究结果

1.研究设计

本研究使用FinnGen和英国生物银行（UK Biobank）数据库中的GWAS数据。

纳入5种常见的心血管（CVD）疾病用于评估情绪波动与CVD之间的因果关系；

包括冠状动脉疾病（CAD）、心肌梗死（MI）、心力衰竭（HF）、心房颤动（AF）和卒中

以及5种与CVD相关的危险因素用于评估情绪波动与CVD之间的直接关系。

包括 BMI、高血压、2型糖尿病（T2DM）、低密度脂蛋白（LDL）胆固醇水平和吸烟

2.单变量MR分析情绪波动与CVD之间的因果关系

在单变量MR分析中，研究团队使用IVW法来评估情绪波动和CVD之间的因果效应，分析结果显示，除了心房颤动（AF）（P > 0.05），情绪波动与其余四种 CVD疾病均显著相关。

MR-Egger 回归和加权中位数方法得到了相似的结果。

此外，通过敏感性分析，研究团队并没有观察到显著的异质性和水平多效性（均P>0.05），这确保了结果的稳健性。

为了进一步验证结果的可靠性，研究团队使用 FinnGen 数据集再次进行了上述MR分析，研究结果与先前一致。

同时，反向MR分析结果表明，不同心血管疾病对情绪波动的没有任何因果关系。

3.多变量MR（MVMR）评估情绪波动对CVD的直接影响

在MVMR分析中分别调整了CVD的5个主要危险因素，以评估每个因素对情绪波动与心血管疾病之间因果关系的影响。

MVMR结果显示，在调整BMI、吸烟和T2DM后，情绪波动对4种CVD的因果效应仍然显著。

然而，在调整高血压和低密度脂蛋白后，结果并不显著，这表明情绪波动对心血管疾病的因果影响并不独立于高血压和低密度脂蛋白。

4.中介MR分析

为了进一步探讨 BMI、高血压、T2DM、LDL 和吸烟等 CVD 的五大主要危险因素是否介导从暴露到结果的因果途径，我们使用两步法进行了中介 MR。

研究结果表明，高血压可能是介导情绪波动与CAD（18.11%，95%CI：8.83%-27.39%）、心肌梗死（16.40%，95%CI：7.93%-24.87%）、HF（13.06%，95%CI：6.25%-19.86%）和卒中（18.04%，95%CI：8.73%-27.34%）的致病途径。

然而其他潜在的介导因子，如BMI、T2DM、LDL和吸烟，没有表现出类似的中介作用。