Nat Commun. IF=14.7|EWAS分析揭示吸烟与DNA甲基化新标记：探索表观遗传的"烟迹"

吸烟是全球范围内导致可预防死亡的主要因素，每年约夺去800万人的生命。吸烟已被证实与50多种疾病密切相关，包括心血管疾病、肺癌和痴呆等。传统评估吸烟的方法（如自我报告的问卷和常用的短效ni古丁生物标志物可替宁）存在回忆偏差、无法区分被动吸烟或反映长期吸烟暴露等局限性。DNA甲基化（DNAm）作为一种表观遗传标记，能够客观反映吸烟的累积效应以及戒烟的时间长度。然而，其在血液和脑组织中的特异性及在整个基因组范围内的关联性，仍有待深入研究和探索。

近期英国爱丁堡大学遗传学与癌症研究所Riccardo E. Marioni团队发表于Nat Commun的最.新研究，通过整合来自多个组织和队列的DNA甲基化数据，开发了一种基于血液的表观遗传标记（mCigarette），旨在提高吸烟相关生物标志物的准确性，并增强对吸烟效应的理解。本研究通过整合多组织、多队列的高分辨率表观遗传数据，旨在开发更精准的吸烟生物标志物，并揭示吸烟对表观遗传的影响机制。

文章信息

英文标题：A blood-and brain-based EWAS of smoking

发表期刊：Nat Commun （IF=14.7 / Q1）

文献来源：Chybowska AD, Bernabeu E, Yousefi P, Suderman M, Hillary RF, Clark R, MacGillivray L, Murphy L, Harris SE, Corley J, Campbell A, Spires-Jones TL, McCartney DL, Cox SR, Price JF, Evans KL, Marioni RE. A blood- and brain-based EWAS of smoking. Nat Commun. 2025 Apr 4;16(1):3210. doi: 10.1038/s41467-025-58357-6                                                                                                                                                                                                                           

研究方法

• 样本队列：英国三大队列（Generation Scotland，GS，n=17,865；Lothian Birth Cohort 1936，LBC1936，n=896；Avon Longitudinal Study of Parents and Children ，ALSPAC）；

• 组织样本：血液（全队列）和脑组织（LBC1936，5个脑区，n=14）样本队列；

• 技术方法：Illumina EPIC芯片（850k CpG位点）、TWIST靶向甲基化测序（4M CpG位点）、ONT长读长测序（21M CpG位点）;

结果展示

（1）吸烟的表观基因组关联（EWAS）分析

该研究纳入了17,865名(GS)志愿者（平均年龄47.6岁，59.1%为女性）进行了吸烟的EWAS分析，揭示了DNA甲基化可以解释50.0%吸烟包年表型的变异。同时鉴定出42个与吸烟相关的独立CpG位点(PPI>80%)，其中26个关联的PPI>95%。首次在EWAS目录中报告了9个PIP>80%和2个PIP>95%的新关联位点，这些新发现的位点包括与神经发育相关的基因间CpGs，高置信度关联包括cg02517189(GRIN3C)和cg00562553(HOXA4)。

这项研究提供了吸烟对DNA甲基化影响的全面图谱，并确认了一些新的生物学相关性。

图1. 项目概述

该研究使用了来自三个英国队列的数据：Generation Scotland, GS，n=17,865；Lothian Birth Cohort 1936，LBC1936，n=896；Avon Longitudinal Study of Parents and Children，ALSPAC。

 

（2）吸烟相关的高分辨率EWAS分析

在46名GS志愿者中，使用TWIST和ONT测序技术的高分辨率EWAS分析揭示了更多与吸烟相关的CpG位点。在P<3.6×10⁻⁸阈值下，TWIST EWAS分析揭示了33个显著关联位点，其中2个位点在EWAS目录中被报告过。而ONT EWAS分析揭示了9个显著关联位点，其中1个位点在之前的EWAS目录中被报告过。

图2. GS数据中吸烟者与从未吸烟者的全表观基因组关联研究（EWAS）（n=23对）

以上为Illumina EPIC阵列（约850K个CpG位点）、TWIST人类甲基化面板（4M个CpG位点，靶向短读测序）和牛津纳米孔技术测序（21M个CpG位点，长读测序）获得的DNA甲基化数据。

 

（3）吸烟的DNA甲基化生物标志物—mCigarette

该研究开发了mCigarette生物标志物，通过弹性网络回归筛选与吸烟有关的1255个CpG位点（FDR <0.05）。与之前开发的表观遗传标记相比，mCigarette在预测吸烟状态方面表现更好，且在老年群体中更具优势，可能与其整合更多年龄相关CpG位点有关。mCigarette可作为吸烟行为的高效表观遗传标记，尤其适用于老年人群健康研究。

图3. 吸烟表观遗传生物标志物（mCigarette）的预测性能。

曲线下的面积（AUCs）代表模型区分以下吸烟类别的能力：蓝色表示当前吸烟者与从未吸烟者的对比，橙色表示当前吸烟者与前吸烟者的对比，绿色表示前吸烟者与从未吸烟者的对比。

 

（4）组织特异性的表现

该研究主要讨论了不同组织中特定DNA甲基化位点对吸烟状态的关联性。研究发现，某些位点在大脑和血液中能有效区分吸烟状态，但这些位点在不同组织间并不重叠。例如，cg05575921在血液中是一个可靠的吸烟状态标记，但在海马体中无效；而cg2681592在海马体中与吸烟状态有强关联，但在血液中则不显著。这表明吸烟引起的DNA甲基化变化具有组织特异性。

图4. 不同自我报告吸烟类别的血液和脑组织中CpG甲基化水平。

 

（5）自我报告和表观遗传学吸烟的全基因组关联研究（GWAS）

最后，对自我报告的吸烟和表观遗传学吸烟进行了全基因组关联研究（GWAS）。基于GrimAge DNAm包年的GWAS分析发现了39个与吸烟显著相关的SNP位点，其中一些位点与ni古丁依赖和肺癌相关。这些结果表明，表观遗传吸烟标记可能比自我报告吸烟更能检测到显著的遗传位点。

图5. 吸烟相关全基因组关联研究（GWAS）之间的曼哈顿图。

研究的表型及匹配数据来自英国生物银行（n = 337,205）、基因组苏格兰（n = 17,105）以及基于GrimAge的DNA甲基化吸烟量估计值（n = 14,568）。

总结

本研究通过多组织、多队列的分析，提高了对吸烟相关生物标志物的准确性和对吸烟影响的理解。开发的mCigarette生物标志物在预测吸烟量和区分吸烟状态方面表现出色，具有重要的临床应用价值。此外，研究还揭示了吸烟在不同组织中的特异性影响，为未来的研究和应用提供了新的方向。

参考文献：Chybowska AD, Bernabeu E, Yousefi P, Suderman M, Hillary RF, Clark R, MacGillivray L, Murphy L, Harris SE, Corley J, Campbell A, Spires-Jones TL, McCartney DL, Cox SR, Price JF, Evans KL, Marioni RE. A blood- and brain-based EWAS of smoking. Nat Commun. 2025 Apr 4;16(1):3210. doi: 10.1038/s41467-025-58357-6                                                                                                                                                                                                                                                

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