论文部分内容阅读
目的:探讨P-选择素基因-2123C>G(rs1800807)、-1817T>C(rs1800808)位点的各基因型及P-选择素的浓度与房颤合并血栓的相关性;分析P-选择素基因多态性与P-选择素浓度之间的关联;筛选房颤血栓事件的相关危险因素,评估危险因素在疾病中的诊断价值,构建列线图对疾病的发生风险进行初步预测。方法:第一部分:使用Meta分析的方法,确定检索词,检索中英文数据库,用Review Manager5.4软件绘制森林图,采取随机效应模型,计算优势比(OR)、95%的可置信区间,分析P-选择素基因不同的遗传模型、P-选择素的浓度与房颤、房颤合并血栓之间的关系。第二部分:搜集临床样本,纳入房颤血栓组(291例),房颤组(534例),对照组(981例);采用聚合酶链反应-限制性片段长度多态性(PCR-RFLP)的方法,鉴定P-选择素的基因型,用酶联免疫(ELISA)的方法,测定P-选择素的浓度,比较P-选择素基因-2123C>G、-1817T>C位点的基因型、等位基因型在各组的分布,比较不同结合基因型的P-选择素的浓度表达。第三部分:根据Logistic回归分析筛选房颤、房颤血栓事件的危险因素,通过ROC曲线判断危险因素对疾病的诊断价值,建立列线图对房颤、房颤血栓事件发生风险进行预测,并对建立的模型进行验证,利用DCA曲线、临床影响曲线评价模型的收益值。结果:第一部分:Meta分析纳入25项研究,森林图结果显示,1)在房颤血栓组和房颤组的比较中,P-选择素的浓度(SMD=1.57,95%CI:0.46-2.69,P=0.006)、-2123C>G位点的等位基因遗传模型(OR=1.41,95%CI:1.10-1.81,P=0.007)、纯合子遗传模型(OR=2.20,95%CI:1.03-4.70,P=0.04),-1817T>C位点的隐性遗传模型(OR=1.98,95%CI:1.22-3.22,P=0.006)可能是房颤患者发生血栓事件的危险因素;2)在房颤组和对照组的比较中,-1817T>C位点的杂合子遗传模型(OR=1.57,95%CI:1.11-2.22,P=0.01)及P-选择素的浓度(SMD=1.01,95%CI:0.64-1.39,P<0.00001)可能是健康人房颤血栓事件发生的危险因素。第二部分:1)通过搜集临床样本进行研究,结果显示在房颤血栓组、房颤组、对照组三组中,-2123C>G位点CC基因型的比例分别为18.2%、18.9%、34.9%;CG基因型的比例分别为48.1%、50.4%、47.7%;GG基因型的比例分别为33.7%、30.7%、17.4%;-1817T>C位点CC基因型的比例分别为16.5%、8.4%、18.2%;CT基因型的比例分别为43.6%、42.0%、48.9%;TT基因型的比例分别为39.9%、49.6%、32.8%。2)Logistic回归分析,房颤患者-1817T>C位点表现为隐性模型时血栓发生风险优势比为2.147(95%CI:1.390-3.316);健康人携带-2123C>G位点的G等位基因、GG基因型时,房颤血栓事件发生的风险分别是C等位基因、CC基因型的1.943倍(95%CI:1.611-2.343)、3.698倍(95%CI:2.526-5.415),表现为隐性模型时,房颤血栓发生风险优势比为2.405(95%CI:1.793-3.227);健康人-1817T>C位点表现为显性模型时,房颤血栓发生风险优势比为1.357(95%CI:1.036-1.777);3)房颤患者CC、GC单体型的携带者,血栓事件发生风险优势比为1.378(95%CI:1.047-1.814)、1.373(95%CI:1.059-1.781);健康人群携带GT单体型,房颤血栓事件发生风险优势比为2.219(95%CI:1.817-2.710);4)房颤血栓组中的结合基因型CG/TT(-2123C>G/-1817T>C)的频率比较高(21.6%);房颤组中结合基因型CG/CT(-2123C>G/-1817T>C)频率比较高(23.0%);正常对照组中CG/CT(-2123C>G/-1817T>C)频率比较高(25.1%);三组比较中,不同结合基因型的P选择素浓度表达有差异(P<0.05);第三部分:1)体重指数(BMI)、纤维蛋白原(FIB)、C-反应蛋白(CRP)、血小板(PLT)、-1817T>C位点的CC基因型与房颤患者血栓发生风险正相关,吸烟、饮酒、年龄、舒张压、BMI、CRP、PLT、P-选择素的浓度、-2123C>G位点的GG基因型与健康人房颤事件发生风险正相关;2)根据ROC的曲线下面积,纳入指标中对房颤血栓事件诊断价值依次为:血小板(0.724)、纤维蛋白原(0.597)、C-反应蛋白(0.565)、P-选择素的浓度(0.558)、体重指数(0.532)、收缩压(0.525);3)房颤血栓事件预测列线图模型及房颤事件列线图预测模型拟合度较好,有较好的区分度和精准度。结论:1)P-选择素-2123C>G、-1817T>C位点存在基因多态性,且与房颤血栓事件相关;2)P-选择素的浓度的表达与P-选择素的基因型相关,P-选择素的水平增高可能增加房颤、房颤血栓事件的发生风险;3)P-选择素(-2123C>G/-1817T>C)单倍体型分别为CC、CT、GC、GT,其中CC、GC单体型可能增加房颤患者发生血栓的风险,GT单体型可能增加健康人发生房颤血栓的风险;4)房颤血栓事件及房颤事件的列线图模型,均可作为个性化治疗的辅助系统,应用于临床。