Identification and Estimation of the Bi-Directional MR with Some Invalid Instruments

要約

我々は、双方向メンデルランダム化 (MR) における純粋な観察データから因果関係を推定するという困難な問題を検討します。MR では、通常、いくつかの無効な手段や未測定の交絡が存在します。
この問題に対処するために、既存の方法のほとんどは、専門知識によって、または因果モデルが一方向性 MR モデルであると仮定することによって、ターゲットの因果効果に対する適切な有効な操作変数 (IV) を見つけようとします。
そこで本論文では、まず観測データから双方向MRの同定を理論的に検討する。
特に、一対の表現型（つまり、治療と結果）の因果関係を含む、双方向 MR モデルが識別可能となるように、有効な IV セットが正しく識別されるための必要十分な条件を提供します。
さらに、同定理論に基づいて、有効な IV セットを発見し、対象となる因果関係を推定するためのクラスター融合のような手法を開発します。
提案されたアルゴリズムの正しさを理論的に実証します。
実験結果は、双方向 MR における因果効果を推定するための私たちの方法の有効性を示しています。

要約(オリジナル)

We consider the challenging problem of estimating causal effects from purely observational data in the bi-directional Mendelian randomization (MR), where some invalid instruments, as well as unmeasured confounding, usually exist. To address this problem, most existing methods attempt to find proper valid instrumental variables (IVs) for the target causal effect by expert knowledge or by assuming that the causal model is a one-directional MR model. As such, in this paper, we first theoretically investigate the identification of the bi-directional MR from observational data. In particular, we provide necessary and sufficient conditions under which valid IV sets are correctly identified such that the bi-directional MR model is identifiable, including the causal directions of a pair of phenotypes (i.e., the treatment and outcome). Moreover, based on the identification theory, we develop a cluster fusion-like method to discover valid IV sets and estimate the causal effects of interest. We theoretically demonstrate the correctness of the proposed algorithm. Experimental results show the effectiveness of our method for estimating causal effects in bi-directional MR.

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