VKORC1和CYP2C9基因型对中国人华法林个体化用药剂量影响的前瞻性研究

VKORC1和CYP2C9基因型对中国人华法林个体化用药剂量影响的前瞻性研究

论文摘要

背景与目的华法林是一种双香豆素衍生物,自20世纪40年代发明以来,由于其有效的抗凝作用和低廉的价格,至今仍是临床上使用最多的口服抗凝药物。但华法林的有效血药浓度范围狭窄,剂量偏小会降低治疗血栓形成的效果,剂量偏大则会增大出血的风险,甚至引发大出血等副作用。应用华法林抗凝治疗的同时,也成倍地增加了患者出血的发生率,甚至危及生命,尤其是在治疗初期的数周到数月内。使用华法林的另一个特点是其稳定剂量在不同种族间及个体间存在着较大差异,不同个体间稳定剂量的差异可达20倍以上。因此,将不同患者的华法林剂量调整到既安全又有效的范围,是长期以来临床用药上一个非常棘手的问题。造成华法林用量个体差异的原因很多,可分为非遗传因素和遗传因素。非遗传因素主要有年龄、性别、体表面积、药物的相互作用、饮食习惯和疾病状态等。然而,非遗传因素的影响程度较为有限,并非华法林用量个体差异的主要原因。近年来,随着药物基因组学的进展和华法林药理作用分子机制的阐明,遗传因素在华法林用量个体差异中的作用越来越受到人们的重视。目前,已知与华法林的药效学和药动学相关的基因达30余种,其中维生素K环氧化物还原酶复合体亚单位1基因(VKORC1)的基因多态性和细胞色素P450 2C9基因(CYP2C9)是影响华法林用量个体差异最主要的两个遗传因素。维生素K环氧化物还原酶(VKOR)是华法林作用的靶蛋白。华法林通过抑制VKOR,使无活性的氧化型(还氧化物型)VK无法还原为有活性的还原型(氢醌型)VK而起到抗凝作用。多个VKORC1的SNP位点被发现与华法林用量个体差异相关,其中常见的两个SNP是第一内含子的1173C>T和3′UTR的3730G>A。这些SNP位点呈高度连锁不平衡,经单倍型分析分为A、B两组单体型,A组(H1和H2)与华法林低剂量相关,B组(H7、H8和H9)与高剂量相关。CYP2C9是华法林最主要的代谢酶。到目前为止,已发现的CYP2C9的等位基因有30种,其中以*1(野生型)、*2(Arg144Cys)、*3(Ile359Leu)最为常见。携带有变异性等位基因的患者,其华法林代谢酶的活性明显低于野生型,并且,其出血的危险性增加2~3倍。最近已有学者对这两个基因在华法林个体差异中的贡献大小进行了研究,这些研究显示VKORC1和CYP2C9的多态性对华法林用量个体差异的贡献比例分别6-37%和5-22%。近年来,一些针对特定人群,结合遗传因素和非遗传因素的华法林稳定剂量预测算法相继出现。但这些算法在广泛应用于临床之前,必须进行前瞻性的随机病例-对照研究,以评价其安全性和剂量预测的可靠性。目前,针对华法林的基于药物基因组学的大样本前瞻性研究仅见于欧美国家白种人的报道,由于存在人种间的差异,有必要对其他种族人群特别是中国人进行研究。与我们的研究几乎同时进行的只针对病例组的中国人群前瞻性研究报告最近刚发表(2008年1月),我们在通过大样本回顾性研究建立华法林稳定剂量测算法的基础上,进一步设计了中国人群的病例组和对照组的前瞻性临床和实验研究。本研究的目的是以中国人群作为研究对象,明确VKORC1和CYP2C9多态性与中国人华法林用量个体间差异的相关性,结合非遗传因素,在回顾性研究的基础上建立稳定剂量预测算法;经前瞻性随机病例-对照研究评价该算法的实用性和可行性,探寻适合中国人群的华法林个体化用药模式。此外,本研究还建立了一种基于荧光染料SYBR GreenⅠ的real-time PCR SNP位点的基因分型方法,使其能够达到简单、快速、准确和经济的要求,适用于普通临床实验室开展基因分型。设计与方法本研究内容包括三部分内容:(1)候选基因的选取,基因分型方法的建立和评价;(2)基于药物基因组学的华法林个体化用药的回顾性研究及稳定剂量预测算法的建立;(3)基于药物基因组学的华法林剂量预测算法指导临床用药的前瞻性随机病例对照研究。针对VKORC1 T6484C和CYP2C9 A1075C,两个SNP位点,我们分别设计了基于DHPLC和基于荧光染料SYBR Green-Ⅰ的real-time PCR两种基因分型方法。以测序结果作为金标准,对这两种方法的准确性、所用时间和成本进行比较,选择较为快速、准确、成本低廉的方法作用于本研究的基因分型。在回顾性研究中,共266例已达稳定剂量的临床病人进入研究计划,我们详细记录了患者的年龄、性别、身高、体重、吸烟、饮酒、同时服用的药物和饮食习惯等。每例采集血样2ml做基因分析。将各因素分别与稳定剂量作相关性分析,以α=0.05为检验水准,剔除无统计学意义的因素,确定与华法林用量相关的因素。将有统计学意义的因素与稳定剂量作多元回归分析,得出决定系数R2,即各因素的总和能解释华法林用量个体差异原因的比例。据此建立多元回归方程作为华法林稳定剂量的预测算法。在前瞻性研究中,收集符合入选标准的同期初次服用华法林的病例112例,随机分为实验组和对照组病。实验组病例服药前先测定VKORC1和CYP2C9的基因型,代入华法林剂量预测算法计算出稳定剂量,患者的前3次用药按此剂量服药,再以凝血酶原时间(prothrombin time,PT)的国际标准化比值(internationalnormalized ratio,INR)的变化逐步调整至实际稳定剂量;对照组按传统方式用药,并逐步调整至稳定剂量。INR的监测频率为:从用药开始到出院期间为每天1次;出院后为每周1次,获得稳定剂量后为每月1次。详细记录到达稳定剂量的天数,出现副作用的情况及时间。实验数据用生存分析法处理。终点事件定为:(1)到达稳定剂量的时间(天);(2)到达出现副反应(INR>3.5,出血或静脉栓塞)的时间(天)。用log-rank检验比较实验组与对照组终点事件的差异;用Cox比例风险回归模型分析各个因素对终点事件的影响以及实验组和对照组患者获得稳定剂量时间的风险比HR(hazard ration)。结果与讨论本研究建立了两种基于SNP位点的基因分型方法,即分别采用DHPLC和real-time PCR对VKORC1和CYP2C9进行基因分型的技术。两种方法都具有很高的准确性,DHPLC方法的检测结果与测序结果的符合率为99%,而real-timePCR方法的检测结果与测序结果完全一致。与DHPLC相比,real-time PCR方法更简便、省时和廉价,而且具有一定的通量,适合前瞻性研究中对VKORC1和CYP2C9基因型的快速检测。在回顾性研究中的266例患者中,华法林稳定剂量的范围是0.625~8.125mg/d,平均2.95±1.18mg/d,变异系数(CV)40%,最大剂量和最小剂量之间相差13倍。这进一步证实人群中华法林稳定剂量确实存在很大的差异。在影响华法林用量个体差异的非遗传因素中,我们选取性别、年龄、体表面积、吸烟、饮酒、是否伴有糖尿病、主要的治疗疾病和平均INR等8种因素进行分析。将这8种非遗传因素分别与华法林稳定剂量(经自然对数转换)进行单因素相关分析,显示性别、吸烟、饮酒、是否伴有糖尿病、主要的治疗疾病5种等级因素与华法林稳定剂量没有显著性相关关系,而年龄、体表面积和平均INR均与华法林稳定剂量具有显著的线性关系。患者华法林的稳定剂量随着年龄的增加而降低,在不考虑其他因素的情况下,从10到90岁,年龄每增加10岁,华法林稳定剂量降低0.2mg,年龄对华法林用量个体差异的贡献是7.1%。同样,在不考虑其他因素的情况下,体表面积每增加1m2,华法林稳定剂量增加1.54mg,体表面积对华法林用量个体差异的贡献是4.9%。经单因素相关性分析,VKORC1和CYP2C9两个基因均与华法林稳定剂量具有显著性相关关系。在不考虑其他因素的情况下,VKORC1和CYP2C9对华法林用量个体差异的贡献分别是26.5%和21%。把单因素相关分析中与华法林稳定剂量有显著相关性的因素采用逐步回归分析的方法,最后在多元回归中对华法林用量个体差异有显著影响的因素有年龄、体表面积、VKORC1和CYP2C9。根据最佳回归模型得到的多元回归方程即华法林稳定剂量的预测算法,该方程可解释华法林稳定剂量个体差异54.1%的原因。在前瞻性研究中,共有112例患者入选,最后完成整个随访过程的病例有95例,其中实验组49例,对照组46例。实验组和对照组患者获得稳定剂量的平均时间分别是27.4±1.8天和34.8±1.9天,中位时间分别是24.0±1.6天和33.0±4.4天。两组患者获得稳定剂量的时间有显著性差异(P=0.011),说明本研究中的稳定剂量预测算法可有效地减少患者华法林稳定剂量的调整时间。采用Cox比例风险回归模型对组别、性别、年龄、体表面积、VKORC1和CYP2C9基因型进行分析,结果显示对华法林稳定剂量调整时间有统计学意义的因素只有组别和年龄(P=0.019,P=0.037)两个因素。在随访期内,在相同病例数的情况下,实验组获得稳定剂量的患者数是对照组的1.764倍(HR:1.764,95%CI:1.084-2.869,P=0.022)。患者获得稳定剂量的时间有随着年龄增加而增加的趋势,在4个年龄组中,≥50岁年龄组与其他年龄组比较,获得稳定剂量的时间显著增加。在前瞻性研究的4个次要观察指标中,只有获得稳定剂量的比例在实验组和对照组中有显著性差异,分别是81.6%和63%。其他3个指标,即住院调整时间,副反应发生率和患者到达副反应的时间在两组患者中均没有显著性差异。实验组和对照组共有69例患者在随访期间获得稳定剂量,这69例患者的平均预测剂量和平均实际剂量分别为2.89±0.66 mg/d和2.82±1.09mg/d,预测剂量比实际剂量平均高0.07±0.81mg/d。预测剂量与实际剂量之间具有显著的线性关系(r=0.676,P<0.001)。有66.7%的患者的预测剂量与实际剂量相比在可接受范围内。本研究说明结合遗传因素和非遗传因素的华法林稳定剂量预测算法可以很好地指导临床用药。结论回顾性研究表明年龄、体表面积,以及VKORC1和CYP2C9多态性对华法林用量个体差异具有显著的影响,其中遗传因素在华法林用量个体差异中起着主导作用。结合遗传因素和非遗传因素建立的华法林稳定剂量预测算法,可解释华法林用量个体差异54.1%的原因。前瞻性随机病例对照研究结果显示实验组获得稳定剂量的调整时间显著少于按传统用药的对照组,患者的预测稳定剂量与实际稳定剂量之间有很高的相关性。前瞻性研究证实我们提出的华法林预测算法可以很好地指导临床用药,有助于提高华法林应用的安全性和有效性。

论文目录

  • 中文摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 引言
  • 药物基因组学与个体化用药
  • 华法林的药理机制及临床应用
  • 影响华法林用量个体差异的因素
  • 华法林个体化用药新进展
  • 本研究的目的
  • 第2章 实验材料
  • 2.1 研究对象及样品
  • 2.1.1 基因分型方法建立及标准基因型样品
  • 2.1.2 方法学评价所用样品
  • 2.1.3 回顾性研究对象及样品
  • 2.1.4 前瞻性研究对象及样品
  • 2.2 试剂
  • 2.2.1 酚/氯仿法外周血基因组DNA提取试剂
  • 2.2.2 试剂盒外周血基因组DNA提取试剂
  • 2.2.3 常规PCR和荧光real-time PCR试剂
  • 2.2.4 DHPLC试剂
  • 2.2.5 电泳试剂
  • 2.3 仪器
  • 2.4 软件与生物医学数据库
  • 2.4.1 软件
  • 2.4.2 生物医学数据库
  • 第3章 实验方法
  • 3.1 本研究所采取的技术路线
  • 3.2 DNA模板的制备
  • 3.2.1 酚/氯仿法外周血基因组DNA提取
  • 3.2.2 试剂盒法外周血基因组DNA提取
  • 3.2.3 DNA浓度和纯度的测定
  • 3.3 基因分型方法的建立及评价
  • 3.3.1 基于DHPLC的分型方法
  • 3.3.1.1 DHPLC基因分型的原理
  • 3.3.1.2 引物的设计及纯度分析
  • 3.3.1.3 PCR扩增体系和循环参数
  • 3.3.1.4 扩增片段的解链温度和洗脱梯度的预测
  • 3.3.1.5 VKORC1和CYP2C9基因型分析
  • 3.3.2 基于Real-time PCR的分型方法
  • 3.3.2.1 Real-time PCR基因分型的原理
  • 3.3.2.2 引物的设计及纯度分析
  • 3.3.2.3 PCR扩增体系和循环参数
  • 3.3.2.4 VKORC1和CYP2C9基因型分析
  • 3.3.3 两种基因分型方法的比较
  • 3.3.3.1 两种基因分型方法的盲法分析
  • 3.3.3.2 两种基因分型方法的成本及用时的比较
  • 3.4 等位基因的计算和Hardy-Weinberg平衡分析
  • 3.5 病例入选标准和排除标准
  • 3.5.1 入选标准
  • 3.5.2 排除标准
  • 3.5.3 目标INR值和华法林稳定剂量的定义
  • 3.6 回顾性研究实施方案
  • 3.6.1 病例资料和标本收集
  • 3.6.2 多元回归分析及华法林稳定剂量算法的建立
  • 3.7 前瞻性研究实施方案
  • 3.7.1 病例资料收集和随机分组方法
  • 3.7.2 前瞻性研究临床实施方案
  • 3.7.3 前瞻性研究的观察指标
  • 3.8 统计方法和统计软件
  • 第4章 实验结果
  • 4.1 DNA样品的质量
  • 4.2 引物质量分析结果
  • 4.3 DHPLC检测VKORC1和CYP2C9基因型结果
  • 4.3.1 PCR扩增VKORC1和CYP2C9基因电泳分析
  • 4.3.2 DHPLC分析VKORC1和CYP2C9基因型
  • 4.4 Real-time PCR检测VKORC1和CYP2C9基因型结果
  • 4.4.1 Real-time PCR分析VKORC1和CYP2C9基因型
  • 4.4.2 Real-time PCR基因型分型方法的稳定性
  • 4.5 两种基因分型方法的比较
  • 4.5.1 两种基因分型方法的盲法分析
  • 4.5.2 两种基因分型方法的成本和用时比较
  • 4.6 人群中VKORC1和CYP2C9等位基因频率和基因型分布
  • 4.7 华法林个体化用药回顾性研究
  • 4.7.1 回顾性研究病例资料
  • 4.7.2 各因素对华法林稳定剂量的影响
  • 4.7.2.1 非遗传因素的影响
  • 4.7.2.2 遗传因素的影响
  • 4.7.3 多元回归分析及华法林稳定剂量预测算法
  • 4.8 华法林个体化用药前瞻性研究
  • 4.8.1 前瞻性研究病例资料
  • 4.8.2 主要观察指标分析
  • 4.8.3 次要观察指标分析
  • 4.8.4 华法林稳定剂量预测算法的预测效能
  • 第5章 分析与讨论
  • 5.1 VKORC1和CYP2C9的基因分型及其在人群中的频率分布
  • 5.2 华法林稳定剂量预测算法的建立
  • 5.3 前瞻性随机病例-对照研究
  • 5.4 本研究的缺陷与不足
  • 5.5 小结与展望
  • 第6章 参考文献
  • 攻读博士学位期间所发表论文
  • 附录
  • 致谢
  • 英文缩略词表
  • 相关论文文献

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