藥物基因組學在臨床藥物治療中的應用

徐 航，回 翔，2，朱懷軍，李丹瀅，葛衛紅

1南京大學醫學院附屬鼓樓醫院藥學部，南京210008；2中國藥科大學基礎醫學與臨床藥學學院，南京211198

傳統的藥物治療模式，是由臨床醫生通過臨床診斷、輔助檢查結果并結合自身的臨床經驗去為患者選擇治療藥物。這種針對群體的、經驗性的治療模式忽略了患者的個體差異，不能最大程度地發揮藥物的療效、規避毒副作用和進行精準用藥。世界衛生組織（World Health Organization，WHO）的一項調查研究表明：在全球范圍內，每年約1/3患者的死亡與不合理用藥密切相關[1]。而在我國，不合理用藥現象亦相當突出。據統計，每年至少有200萬人由于藥物不良反應而住院，約20萬人因此死亡[2]。不合理用藥所致的藥物不良反應已成為繼癌癥、腦血管病和心臟疾病后的第四大死因，因此，如何減少不合理用藥，降低藥物不良反應，做到安全精準用藥已成為亟待解決的世界性公共醫療衛生問題之一。

基于上述背景，藥物基因組學（Pharmacogenomics，PGx）應運而生。藥物基因組學是通過關聯基因表達或單核苷酸多態性（single nucleotide polymorphism，SNP）與藥物的吸收、分布、代謝、排泄過程以及藥物受體靶標，來研究患者攜帶的先天遺傳或是后天獲得的遺傳變異對藥物作用影響的學科[3]，其目的是建立基于評價疾病易感性和選擇個體化藥物治療的患者特征的遺傳變異標志[4]。在臨床應用中，主要關注以下四類遺傳物質：①與藥代動力學相關的基因，包括與藥物吸收、分布、代謝以及排泄相關基因；②與療效相關的基因；③可促使發生毒性反應或不良反應的相關基因；④可影響疾病易感性或疾病進展的基因。通過分析上述分子遺傳物質，臨床醫生可以提前判斷某些藥物是否適用，還可以獲取藥物在個體內的藥效學和藥動學信息，從而估算、調整藥物劑量，又可以通過分析藥物的藥理作用和毒性機制的分子決定因素，預測最終療效和不良反應。與傳統的經驗性用藥相比，藥物基因組學可以指導臨床醫生將適宜藥品以最適當劑量用于特定的病人，指導個體化精準用藥。

近10年來，遺傳多態性導致藥物反應個體差異這一觀點已經得到廣泛認同，藥物基因組學的理念也持續升溫，在理論與應用兩方面都取得了不俗的成果。盡管藥物基因組學已相對成熟，但仍有許多未知的遺傳因素等待探索，致使藥物基因組學對藥物反應的預測價值仍然有限。因此，本文綜述了藥物基因組學在臨床應用中的最新進展和突出問題，為藥物基因組學的臨床合理應用與推廣提供借鑒。

1 藥物基因組學的發展

早在公元前510年，畢達哥拉斯發現一部分人食用蠶豆后即發生危及生命的溶血性貧血；幾個世紀后，科學家發現這一現象是由于葡萄糖-6-磷酸脫氫酶的遺傳缺失所致。20世紀50年代，著名美國遺傳學家Arno Motulsky發現了藥物反應的差異可能歸因于遺傳基因的影響，由此創立了遺傳藥理學。20世紀60年代至80年代的多項家族研究記錄了多種藥物反應及其遺傳特征，并運用分子遺傳學揭示了其中的遺傳決定因素。到20世紀90年代，運用藥物基因組學，Yates CR等[5]發現了硫代嘌呤S-甲基轉移酶缺乏與硫唑嘌呤、巰嘌呤不耐受的因果關系。2001年完成的人類基因組計劃和近年來全基因組遺傳變異查詢技術的進步，加速了藥物基因組學的發展，也有助于將藥物基因組學推向臨床一線的應用。

幾年來藥物基因組學研究已經將實驗室基因檢測應用到人體，并由此確定了許多配對的基因藥物關聯，但將這些研究結論用于日常臨床實踐才能實現其價值。正如人類基因組計劃主席、美國國立衛生研究院主席Francis Collins所預言的：藥物基因組學將會在發現靶向藥物、預測藥物反應性方面發揮重要作用，并且到2020年，“預測藥物反應性的藥物基因組學方法將成為診斷疾病和使用藥物的標準做法”[6]。

2 藥物基因組學的臨床應用

2.1 引導藥物開發，預測藥物療效

藥物基因組學早在藥物開發階段就發揮了其預測藥效的作用，這一特點在癌癥領域尤為明顯。許多腫瘤靶向藥物是通過基因引導發現的，故稱為遺傳靶向藥物。這些藥物針對特定突變進行基因測試和開發，并在說明書中標明應用該藥物前需要作基因檢測，藥物僅用于突變攜帶者。雖然這種藥物價格較高，在一定程度上限制了其使用，但其高度敏感性、特異性的特點加速了未來基因特異性藥物的開發和應用。美國FDA批準上市的具有基因特異性適應癥的藥物見表1。

不僅限于上述藥物，測試相關基因突變或下游蛋白質表達來預測藥物療效的方法、已廣泛地運用在癌癥、傳染病乃至一些慢性病的治療藥物中。研究發現，固醇酯轉運蛋白（CETP）和前蛋白轉化酶枯草溶菌素9（PCSK9）的基因多態性與升高高密度脂蛋白、降低低密度脂蛋白相關，于是開發出調脂藥CETP抑制劑和PCSK9抑制劑[7]。未來，藥物基因組學將更能準確地為藥物發現指明方向并成為藥物開發的普遍方法。

2.2 制定給藥方案，調整給藥劑量

藥物進入人體后需要多種轉運體蛋白、代謝酶以及藥物受體等的參與，編碼這些蛋白的基因決定了個體的代謝型，包括慢代謝型（PM）、中間代謝型（IM）、快代謝型（EM）、超快代謝型（UM）。臨床主要研究的是超快代謝型UM以及慢代謝型PM，因為這兩類患者代謝速度與一般患者差異較大，在應用標準劑量的藥物時，很容易出現血藥濃度過高或過低的現象，表現在臨床上即為發生毒性反應或治療無效。因此，對于治療窗窄或個體差異大的藥物，藥物基因檢測能夠有效地避免不合理用藥，達到更好的治療效果。

然而，大部分藥物的基因研究往往基于某一個位點,這對于受兩種以上基因影響的藥物而言，使劑量調整方面的指導不夠準確。同時，對于同一種藥物而言，不同種族人群劑量的調整存在差異。因此,發布客觀且全面的用藥“指南”以幫助醫師、藥師制定給藥方案、調整給藥劑量是尤為重要的。美國FDA頒布了140多種可通過基因譜優化的藥物使用“指南”[8]；臨床藥物基因組學實施聯盟（CPIC）制定了35種藥物的基因組學應用說明書[9，10]。遺傳藥理學和藥物基因組學數據庫（PharmGKB）提供3300多個用藥警示和30篇用藥“指南”[11]。這些文件已經針對部分人種和藥物提供了具體劑量調整的步驟和計算方法；但其普適性和準確性依然有待加強。

表2綜合了臨床藥物基因組學實施聯盟（CPIC）、荷蘭皇家藥劑促進協會—藥物遺傳學工作組（DPWG）和加拿大藥物基因組學藥物安全網絡（CPNDS）所發表的指南文件，提煉出“指南”涵蓋的藥物及對應的基因位點，以供醫療參考。

表2 CPIC、DPWG和CPNDS發表的藥物劑量指南信息

續表2 CPIC、DPWG和CPNDS發表的藥物劑量指南信息

2.3 預測不良反應風險

ADR是臨床實踐中一個難解的問題，往往只能在發生后處理而不能提前預測，但是藥物基因組學的發展為解決這一難題提供了可能性。目前約有200種藥物的ADR與基因的關聯證據已經探明，主要包括抗癌藥、抗精神病藥和心血管藥。這些信息主要收錄在PharmGKB網站中，并使用一個簡單的6級證據強度評估系統，來評價遺傳變異與臨床表型之間的關聯證據的強度。強度水平從1A級到4級，4級、3級是低證據強度，而2B-1A級是中到高級強度，見圖1。

圖1 PharmGKB網站使用的6級證據強度評估系統

表3列出了主要的具有中高級證據的基因-藥物信息。

通常人們將ADR分為兩種來加以分析。第一種是罕見/嚴重ADR，表現為二元性狀（即“發生”或“不發生”），主要涉及藥物代謝基因（如CYP2D6、SLCO1B1或NAT2）或HLA基因的非同義突變[34]。由于這種ADR的二元離散性質主要取決于遺傳變異，受藥物劑量的影響較小，所以基因-藥物的關聯可以通過小樣本基因檢測加以確定，并將這種變異作為注意事項標注在藥品說明書中，有效防止嚴重ADR的發生。例如，在辛伐他汀[35]治療的患者中鑒定肌病相關的遺傳變異等。第二種常見的ADR涉及多個遺傳變異的影響，以及藥物劑量、代謝物濃度或毒性作用的定量變化。在這些基因中，每一個都可能存在多種變異、編碼或調節，因此需要1000個以上的樣本通過GWAS來測量遺傳變異的效應大小，樣本量越大越能揭示更多的具有微小影響的變異位點。GWAS能夠對數百或數千個受試者、數千個SNP進行基因分型，繪制人類基因組SNP之間的相關性（連鎖不平衡）[36]。但是GWAS實施的要求相對較高，往往需要協調一致的全球范圍內的樣本收集和匯總，也需要大型機構聯盟來統一負責，如國際嚴重不良事件聯盟和EUDRAGENE。

近年來研究者們不斷探索更加便捷有效的分析方法，發現使用分析途徑的方法來分析基因和藥物ADR之間的關系，可以進一步確定藥物的相互作用并發現潛在的ADR。此外，基因表達譜也可用于鑒定參與藥物反應的潛在靶基因，并進而用于分析特定疾病患者的藥物基因組學，可以用來預測藥物療效和ADR的發生。

3 藥物基因組學的局限性

表3 具有中度至高度的ADR相關臨床證據的基因-藥物信息

在現實臨床治療中，遺傳因素與非遺傳因素共同影響著藥物療效和不良反應。無論在臨床研究還是疾病診療過程中，我們都不能忽略患者的病情、生理病理狀態的變化、經濟狀況等因素。研究表明，藥物反應的遺傳多態性集合還包括一些調節基因，僅僅研究單核苷酸多態性是遠遠不夠的?，F階段，藥物基因組學的臨床實施已取得了顯著進展，但若想在2020年達到廣泛使用藥物基因組學信息、指導多種藥物治療決策的目標還太過樂觀，必須要保證基因檢測高效實施、檢測結果合理解釋，以及正確處理其對醫療支出、個人信息、醫保付費、政策法律等方面的影響。見表4。

表4 藥物基因組學應用于臨床藥物治療的10大挑戰

4總 結

隨著基因檢測技術和GWAS研究的快速進展，藥物基因組學正不斷更新完善。藥物基因組學可幫助臨床醫師、藥師預測藥物療效、估算藥物劑量、指導調整給藥方案以及預防藥物不良反應的發生，并進而在一定程度上優化了臨床藥物治療的格局。但是現有基因檢測方法可能忽略了許多未知的遺傳因素，從而限制了對遺傳多態性和藥物反應的預測能力，同時藥物基因組學也面對著技術、成本、政策等的制約。如何克服這些限制，合理地將藥物基因組學應用到個體化給藥中，做到精準治療，需要專家、學者、醫生和藥師的共同努力。