饮食与胰腺疾病（例如急性胰腺炎、慢性胰腺炎和胰腺癌）之间是否存在因果关联？2025 年 9 月 22 日在线发表于《国际外科杂志》（International Journal of Surgery）的一项孟德尔随机化研究，利用 UK Biobank 数据库和 FinnGen 联盟的遗传数据，系统评估了 26 种饮食成分与三种胰腺疾病结局的因果关联。研究发现，干果对急性胰腺炎和慢性胰腺炎均具有保护作用，而红酒、面包和猪肉可能增加胰腺疾病风险。

原文链接：https://doi.org/10.1097/JS9.0000000000003527

研究背景

胰腺疾病，主要包括急性胰腺炎、慢性胰腺炎和胰腺癌，是一类具有高死亡率、病因复杂、治疗效果有限的疾病。

众所周知，饮食在胰腺疾病的发生和发展中起着关键作用，影响疾病风险和预后。长期以来，观察性流行病学研究一直认为饮食模式与胰腺病理生理学相关，但由于存在反向因果关系和未测量混杂等固有偏倚，真实的因果关联难以确定。例如，研究观察到的饮酒与胰腺炎风险的关联，可能受到吸烟等其他相关行为的影响，而非酒精本身的直接结果。同样，关于脂肪、水果和加工肉类对胰腺健康影响的研究结果不一致，亟需更稳健的方法来准确评估危险因素。

孟德尔随机化（Mendelian randomization, MR）通过使用遗传变异作为工具变量来推断因果关联，有效规避了上述挑战。该方法基于遗传倾向不易受混杂因素影响的假设，被用于阐明饮食与消化系统疾病之间的因果关联。然而，MR 在胰腺疾病中的应用仍处于起步阶段，且既往研究主要关注单一营养素对疾病亚型的细致分析，未能充分理解特定饮食成分如何差异性地影响急性、慢性和恶性胰腺结局。

因此，本研究采用两样本 MR 框架，利用 UK Biobank（暴露）和 FinnGen 联盟（结局）的基因组关联数据，系统评估 26 种饮食暴露与三种胰腺疾病终点之间的因果关联，以期为饮食干预提供更高质量的证据基础。

研究方法

研究设计概览

本研究采用两样本孟德尔随机化分析，探讨饮食模式与胰腺疾病结局（包括急性胰腺炎、慢性胰腺炎和胰腺癌）之间的潜在因果关联。

研究设计基于 MR 的核心假设：（1）单核苷酸多态性（SNP）与特定饮食成分强相关；（2）所选工具变量独立于已知混杂因素；（3）工具变量仅通过饮食途径影响结局。这种方法显著减少了传统流行病学中存在的混杂偏倚。

图. 研究设计概览

饮食摄入的GWAS数据

饮食暴露的遗传关联数据来源于 UK Biobank 全基因组关联分析（GWAS）数据库。UK Biobank 是一项大型前瞻性队列研究，包含约 50 万名个体数据。该数据集具有广泛的表型分析、高质量的遗传数据和人群代表性，为 MR 分析提供了坚实基础。

研究提取了 26 种不同饮食因素的 GWAS 汇总统计数据，包括：牛奶、酸奶、咸花生、淡花生、咸坚果、淡坚果、培根、羊肉、啤酒/苹果酒、红酒、咖啡、茶、奶酪、谷物、面包、油性鱼、非油性鱼、牛肉、猪肉、加工肉类、熟蔬菜、生蔬菜、新鲜水果、干果、饱和脂肪酸和多不饱和脂肪酸。饮食摄入数据通过问卷调查获取，参与者报告各类饮食的摄入频率。

胰腺疾病的GWAS数据

胰腺疾病的GWAS数据源自 FinnGen 数据库。这是一个覆盖全国、正在进行的队列研究，整合了芬兰生物样本库的遗传数据与纵向电子健康记录（EHR）。

本研究重点分析了三种胰腺疾病：急性胰腺炎（8446 例病例，378749 例对照）、慢性胰腺炎（4820例病例，437418 例对照）、胰腺癌（3139 例病例，437418 例对照）。这些疾病的诊断均通过 ICD-8、ICD-9 和 ICD-10 编码进行界定。

两个结局数据库的Meta 分析

对于在发现数据集（FinnGen 数据库）中显示出统计学显著性的结果，研究使用了另一个全基因组关联分析 Meta 分析数据集进行了验证，随后进行了 Meta 分析，以获得每种暴露因素对胰腺疾病影响的汇总估计值。

当两个数据库之间未观察到异质性时，采用固定效应模型 Meta 分析来汇总两个结局数据集中每种暴露因素的估计值。所有 Meta 分析均使用 R 软件中的“meta”包进行。

多变量MR分析

为了调查饮食因素对胰腺疾病的直接影响，研究进行了多变量孟德尔随机化分析。这是单变量孟德尔随机化的扩展，能够同时评估多种暴露因素的因果效应。多变量孟德尔随机化分析使用 R 软件中的“TwoSampleMR”和“MendelianRandomization”包进行。

统计分析

为了探讨饮食摄入与胰腺疾病之间的因果关联，研究采用逆方差加权法（inverse variance weighted, IVW）作为主要分析框架。该方法汇总遗传变异特异性效应估计值并以其精度加权，在不存在或可忽略水平多效性时，被广泛视为 MR 因果推断的金标准。

为增强稳健性，研究采用多种补充分析方法，包括：MR-Egger回归、加权中位数法、简单众数法 、加权众数法。使用 Benjamini-Hochberg 程序计算错误发现率（FDR）以进行多重比较校正。

研究结果

饮食摄入与急性胰腺炎的关联

MR 分析确定了三种饮食与急性胰腺炎的关联：

• 干果摄入：保护因素（OR=0.396，95% CI 0.173-0.905，P=0.028）
• 红酒摄入：危险因素（OR=1.559，95% CI 1.022-2.378，P=0.039）
• 面包消费：危险因素（OR=2.244，95% CI 1.022-4.926，P=0.044）

饮食摄入与慢性胰腺炎的关联

MR 分析揭示了两种保护性饮食和一种有害饮食：

• 干果：保护作用（OR=0.289，95% CI 0.161-0.518，P<0.001）
• 沙拉/生蔬菜：保护作用（OR=0.163，95% CI 0.051-0.519，P=0.002）
• 猪肉：危险因素（OR=3.652，95% CI 1.009-13.221，P=0.048）

饮食摄入与胰腺癌的关联

IVW 结果显示，仅有一种饮食摄入与胰腺癌风险存在正相关：

• 油性鱼摄入：OR=1.699，95% CI 1.009-2.863（P=0.046）

Meta 分析验证结果

• Meta 分析显示，面包摄入或红酒摄入与急性胰腺炎之间无统计学显著关联。然而，干果摄入在两个结局数据集中均显示出与急性胰腺炎的一致负相关。
• 对于慢性胰腺炎，干果、沙拉/生蔬菜和猪肉摄入的 Meta 分析结果具有统计学显著性，与 FinnGen 数据库的发现一致。
• 对于胰腺癌，油性鱼摄入在另一个数据库和 Meta 分析中均未显示与胰腺癌的显著正相关。

多变量 MR 分析结果

多变量 MR 分析显示，干果摄入与急性胰腺炎存在显著的独立因果关联。此外，干果和沙拉/生蔬菜摄入与慢性胰腺炎存在显著的独立因果关联。在调整锌、钙、维生素 C 和维生素 E 后，这些保护作用仍然显著。

研究讨论

核心发现

这项孟德尔随机化研究系统评估了 26 种饮食成分与三种胰腺疾病结局的因果关联。主要发现包括：干果摄入与急性胰腺炎和慢性胰腺炎风险降低显著相关；红酒和面包摄入与急性胰腺炎风险增加相关；猪肉摄入与慢性胰腺炎风险增加相关；油性鱼摄入与胰腺癌风险增加相关（但 Meta 分析未证实）。

机制解释

干果和生蔬菜的保护作用可能与其富含抗氧化剂和膳食纤维有关，这些成分有助于减少全身炎症和氧化应激。特定干果如西梅和枣富含钾和镁，可能通过调节细胞离子平衡和减少炎症反应而对胰腺健康特别有益。

红酒和面包的风险作用可能与酒精和高血糖指数食物加重胰腺炎症有关。乙醇是急性胰腺炎的已知危险因素，面包的发酵过程和高血糖指数也可能协同增加风险。

油性鱼与胰腺癌的关联较为反直觉，因为油性鱼通常因其高 Omega-3 脂肪酸含量而被视为健康食品。这种关联在 Meta 分析中未得到证实，提示可能存在统计假象或其他混杂影响。

研究优势

• 方法学严谨性：采用孟德尔随机化方法，有效减少传统观察性研究中普遍存在的混杂偏倚和反向因果关系；
• 系统全面的评估：系统分析 26 种饮食成分与三种胰腺疾病终点的关联；
• 多层次验证：采用多种敏感性分析、Meta 分析和多变量 MR 分析验证发现的稳健性；
• 高质量数据源：使用 UK Biobank 和 FinnGen 两个大型、高质量的遗传数据库。

研究局限性

• 人群外推性有限：UK Biobank 和 FinnGen 数据库的人群以欧洲血统为主；
• 自我报告数据的测量误差：依赖自我报告的饮食数据可能引入回忆偏倚和测量不准确；
• 残留混杂：尽管采用多种方法解决多效性和异质性问题，但仍无法完全排除残留混杂的可能性。

研究结论

这项孟德尔随机化研究表明，干果和沙拉/生蔬菜摄入对胰腺疾病具有保护作用，而红酒、面包和猪肉摄入可能增加风险。这些发现强调了针对性饮食改变在减轻胰腺疾病负担方面的潜力，为预防性公共卫生策略提供了可操作的见解。

本文整理自：Int J Surg. 2026;112:486-495. doi: 10.1097/JS9.0000000000003527

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