什么样的研究才能不考虑选题，完全看结果吃饭？当然是我们的孟德尔随机化+可成药基因研究！
今天分享的就是这样一篇文章，研究思路主要分为一下几步：
1.可用药基因的搜索
2.可用药基因的eqtl、pqtl数据下载
3.利用MR批量（eqtl）筛选阳性结果的可用药基因
4.利用共定位进一步批量筛选可用药基因
5.pqtl数据进行验证
这里最难的就是eqtl数据的整理，如果对统计学不熟悉或者电脑配置不是特别好，后续的研究将没办法开展。如果不想把时间浪费在下载数据上，不妨考虑一下我们专业的统计师团队！一对一指导，带你抢发可成药基因文章！
2024年7月22日，中国的学者结合孟德尔随机化和可成药基因，在期刊《Journal of Headache and Pain》（医学一区top，IF=7.3）发表题为：“Multi-omics Mendelian randomization integrating GWAS, eQTL and pQTL data revealed GSTM4 as a potential drug target for migraine ”的研究论文，旨在使用孟德尔随机化（MR）和基于汇总数据的MR（SMR）分析，在eQTLGen和UKB-PPP获得遗传工具，最终找到改善头痛预后的药物靶点。
研究结果确定确定GSTM 4可作为一个潜在的药物基因和有前途的靶点治疗偏头痛。
在公共数据库与孟德尔随机化公众号回复“原文”即可获得文献PDF等资料，如果需要孟德尔随机化方法学习与指导，请联系郑老师团队，详情可添加助教微信：aq566665
偏头痛作为一种复杂的神经系统疾病，给患者和社会带来了沉重的负担。尽管已有既定疗法，但现有药物的疗效有限。因此，本研究的目的是找到改善偏头痛预后的药物靶点。
孟德尔随机化搭配可成药基因
研究团队将可成药基因与eQTLGen的cis-eQTL相交，鉴定出2701个基因。通过UKB-PPP cis-pQTL数据验证后，获得750个可成药基因。
基于选择准则，作者在发现分析中聚集，最终鉴定出3073个基因的685个cis-eQTL作为IV。
图1 研究流程
图2 工具变量的选择
eQTL数据的MR分析显示，在FinnGen和UK Biobank队列中，四种药物靶点（PROCR、GSTM 4、SLC 4A 1和TNFRSF 10A）与偏头痛风险显著相关。
然而，验证Steiger滤波后，除GSTM4外，其余三基因因影响方向不一致被排除。
图3 14个基因与偏头痛的验证MR分析
此外，GSTM 4在基因表达和蛋白质水平均通过了SMR（p% 3C 0.05）和HEIDI测试（p% 3E 0.05）。
图4 GSTM4 基因表达与偏头痛之间的 SMR 和 HEIDI 检验
蛋白质水平的MR分析揭示，遗传预测的GSTM 4与偏头痛及其亚型的较低发病率之间存在强相关性，表明强共定位关系（PPH 4 = 0.86）。进一步的分析为GSTM 4作为偏头痛治疗靶点的可能性提供了额外的验证。
这意味着GSTM 4具有成为偏头痛治疗靶点的潜力。
图5 GSTM4蛋白水平与偏头痛的MR及亚组分析
图6 GSTM4 cis-pQTL与偏头痛的共定位分析
综上所述，通过孟德尔随机化和SMR分析的不同层次结合，已经确认了GSTM4激动剂作为偏头痛潜在有效治疗靶点的可能性。然而，为了最终评估潜在药物靶点的疗效与安全性，需要进一步进行随机对照试验。
没数据？发文难？来试试当下最火热的药靶孟德尔随机化分析吧！思路简单，证据性强！不管你是0基础的科研小白还是有数据的临床医生，只要你想学孟德尔随机化，郑老师的统计团队都可以给你提供帮助！不妨关注“公共数据库与孟德尔随机化”公众号，获取最新孟德尔随机化发文思路！
