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结果： 在 20 种生活方式表型中，发现 5 种表型的遗传易感性与偏头痛风险增加相关，而 2 种表型与偏头痛风险降低相关（图 1）。3）. IVW 分析的综合表明，遗传预测的抑郁症 （OR， 2.63;95%CI， 1.66-4.2）、神经质 （OR， 1.36;95%CI， 1.19-1.56）、SESA （OR， 1.69;95%CI， 1.26-2.27）、失眠 （OR， 1.94;95%CI， 1.40-2.70） 和 LST （OR， 1.28;95%CI， 1.14-1.44） 都与偏头痛风险增加相关。然而，发现遗传预测的咖啡摄入量增加 50% 与偏头痛风险降低 43.3% 相关（OR，0.57;95%CI，0.44-0.73），MVPA 与偏头痛风险降低 26.9% 相关（OR，0.73;95%CI，0.61-0.87），发现和验证分析的综合结果如表 S4 所示.在反向 MR 分析中，发现偏头痛的遗传易感性与咖啡消费量减少以及评估的早晨时间型和失眠的可能性之间存在观察到的相关性（表 S5）。值得注意的是，尽管某些遗传工具变量显示出异质性，但所有利用的遗传工具变量都没有表现出对结果的多效性（表 S4 和表 S5）。
随后，采用 MVMR 方法同时评估每种表型与偏头痛之间的因果关系。在调整与另外两种精神障碍（包括神经质和 SESA）有关的遗传工具变量后，抑郁症对偏头痛的因果影响仍然存在 （OR， 1.89;95%CI， 1.03–3.45）。此外，在考虑 PA 和久坐行为后，遗传预测的 MVPA 和 LST 都表现出与偏头痛的因果关联（OR，0.68;95% CI，MVPA 为 0.58-0.81，OR，1.16;95%CI，LST 为 1.07-1.26）。然而，在控制了对偏头痛产生因果影响的所有相关变量后，抑郁症与偏头痛的因果关系不再具有统计学意义。相反，只有 MVPA 和 LST 对偏头痛的遗传预测表现出不同且独立的因果效应，如图所示。
采用双向中介分析来检查 LST 或 MVPA 对中介因素的潜在影响。正向 MR 结果显示 BMI 与高血压与 LST 之间以及高血压、SBP 和 DBP 与 MVPA 之间存在显著相关性（表 S6）。发现 LST 增加 1 个标准差与 BMI 显着增加 0.18 kg/m² 相关（95% CI，1.13-1.23;P = 7.96 e-14），以及高血压风险大幅增加 27.9%（95% CI，1.20-1.36;P = 7.95e-15）。此外，发现参与 MVPA 与高血压风险降低 34% 相关 （95% CI，0.56-0.78;P = 4.17e-07），SBP 显着降低 94% （95% CI，0.002-0.20;P = 4.99e-06），DBP 降低 80% （95% CI，0.11-0.34;P = 2.62e-09）。反向 MR 分析的结果显示 BMI 与 LST 可能性的遗传预测之间存在正相关，而 BMI 和 MVPA 之间存在负相关（表 S7）。没有发现方向性多效性的证据，如无意义的 MR-Egger 截距所示。此外，未发现其他被检查的介质（包括 BF%、T2DM、FG、FI、TG、TC、HDL、LDL、PP）与 LST 或 MVPA 之间的关系。介质在 MVPA 、 LST 和偏头痛之间关联的中介作用最后，作者利用 MVMR 和中介分析来检查血压变量对 LST 或 MVPA 与偏头痛之间关系的潜在影响。UVMR 结果显示，遗传预测的高血压与偏头痛风险增加 9% 有关（OR，1.09;95%CI，1.06-1.13），并且 DBP 每增加 1 毫米汞柱，遗传预测的偏头痛风险增加 1.8%（OR，1.02;95%CI，1.01-1.03），没有任何方向多效性的证据。然而，在 SBP 的遗传易感性与偏头痛之间没有观察到显着关联（表 S8）。反向 MR 分析未发现遗传预测的偏头痛与血压变量之间存在因果关系（表 S9）。在 19 个候选介质中，只有两个符合筛选标准的可改变危险因素被纳入 MVPA 或 LST 伴偏头痛的介导 MR 分析中。在调整高血压的遗传易感性后，MVPA 和 LST 与偏头痛之间的关联减弱，高血压遗传易感性分别介导了 MVPA 和 LST 对偏头痛风险影响的 4.86% 和 24.81%。此外，DBP 的遗传预测占 MVPA 对偏头痛影响的 4.66%（图 D）。
总结 总之，本 MR 研究提供了遗传证据，支持生活方式 LST 对偏头痛的有害影响以及 MVPA 对偏头痛的有益影响。此外，该研究确定高血压是 LST 、 MVPA 和偏头痛之间关系的中介。该研究为理解偏头痛病因提供了因果证据，并提供了预防和干预目标，以降低偏头痛患病率和相关疾病负担。
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