一种支持多暴露、多变量中介与非线性响应模型的中介分析框架

中介分析旨在识别并量化暴露影响结局的路径。受暴露影响且影响结局的中间变量被称为中介变量。在单一中介以及连续与二值结局模型的背景下，中介分析已有大量研究。然而，这些方法通常不适用于包含高度互联的、测量生物机制的多组学数据，以及各类结局变量（如删失生存响应）。在本文中，我们开发了一个通用的因果中介分析框架，支持多暴露、多变量中介，以及连续、二值和生存响应。我们依据不同结局模型的适用性，在多种尺度上估计中介效应，包括均值差、优势比和受限均值尺度。我们的估计方法避免了对模型参数（如罕见疾病假设）施加约束，同时兼容连续暴露。我们通过广泛的模拟研究评估该框架并与其他方法比较，在不同样本量、疾病患病率和假中介数量下考察偏倚、一类错误和功效。利用来自癌症基因组图谱的肾透明细胞癌数据，我们识别了介导代谢基因表达对生存影响的蛋白质。实现这一统一框架的软件已作为 R 包提供（https://github.com/longjp/mediateR）。