药物基因组学在临床药物治疗中的应用

徐 航，回 翔，2，朱怀军，李丹滢，葛卫红

1南京大学医学院附属鼓楼医院药学部，南京210008；2中国药科大学基础医学与临床药学学院，南京211198

传统的药物治疗模式，是由临床医生通过临床诊断、辅助检查结果并结合自身的临床经验去为患者选择治疗药物。这种针对群体的、经验性的治疗模式忽略了患者的个体差异，不能最大程度地发挥药物的疗效、规避毒副作用和进行精准用药。世界卫生组织（World Health Organization，WHO）的一项调查研究表明：在全球范围内，每年约1/3患者的死亡与不合理用药密切相关[1]。而在我国，不合理用药现象亦相当突出。据统计，每年至少有200万人由于药物不良反应而住院，约20万人因此死亡[2]。不合理用药所致的药物不良反应已成为继癌症、脑血管病和心脏疾病后的第四大死因，因此，如何减少不合理用药，降低药物不良反应，做到安全精准用药已成为亟待解决的世界性公共医疗卫生问题之一。

基于上述背景，药物基因组学（Pharmacogenomics，PGx）应运而生。药物基因组学是通过关联基因表达或单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism，SNP）与药物的吸收、分布、代谢、排泄过程以及药物受体靶标，来研究患者携带的先天遗传或是后天获得的遗传变异对药物作用影响的学科[3]，其目的是建立基于评价疾病易感性和选择个体化药物治疗的患者特征的遗传变异标志[4]。在临床应用中，主要关注以下四类遗传物质：①与药代动力学相关的基因，包括与药物吸收、分布、代谢以及排泄相关基因；②与疗效相关的基因；③可促使发生毒性反应或不良反应的相关基因；④可影响疾病易感性或疾病进展的基因。通过分析上述分子遗传物质，临床医生可以提前判断某些药物是否适用，还可以获取药物在个体内的药效学和药动学信息，从而估算、调整药物剂量，又可以通过分析药物的药理作用和毒性机制的分子决定因素，预测最终疗效和不良反应。与传统的经验性用药相比，药物基因组学可以指导临床医生将适宜药品以最适当剂量用于特定的病人，指导个体化精准用药。

近10年来，遗传多态性导致药物反应个体差异这一观点已经得到广泛认同，药物基因组学的理念也持续升温，在理论与应用两方面都取得了不俗的成果。尽管药物基因组学已相对成熟，但仍有许多未知的遗传因素等待探索，致使药物基因组学对药物反应的预测价值仍然有限。因此，本文综述了药物基因组学在临床应用中的最新进展和突出问题，为药物基因组学的临床合理应用与推广提供借鉴。

1 药物基因组学的发展

早在公元前510年，毕达哥拉斯发现一部分人食用蚕豆后即发生危及生命的溶血性贫血；几个世纪后，科学家发现这一现象是由于葡萄糖-6-磷酸脱氢酶的遗传缺失所致。20世纪50年代，著名美国遗传学家Arno Motulsky发现了药物反应的差异可能归因于遗传基因的影响，由此创立了遗传药理学。20世纪60年代至80年代的多项家族研究记录了多种药物反应及其遗传特征，并运用分子遗传学揭示了其中的遗传决定因素。到20世纪90年代，运用药物基因组学，Yates CR等[5]发现了硫代嘌呤S-甲基转移酶缺乏与硫唑嘌呤、巯嘌呤不耐受的因果关系。2001年完成的人类基因组计划和近年来全基因组遗传变异查询技术的进步，加速了药物基因组学的发展，也有助于将药物基因组学推向临床一线的应用。

几年来药物基因组学研究已经将实验室基因检测应用到人体，并由此确定了许多配对的基因药物关联，但将这些研究结论用于日常临床实践才能实现其价值。正如人类基因组计划主席、美国国立卫生研究院主席Francis Collins所预言的：药物基因组学将会在发现靶向药物、预测药物反应性方面发挥重要作用，并且到2020年，“预测药物反应性的药物基因组学方法将成为诊断疾病和使用药物的标准做法”[6]。

2 药物基因组学的临床应用

2.1 引导药物开发，预测药物疗效

药物基因组学早在药物开发阶段就发挥了其预测药效的作用，这一特点在癌症领域尤为明显。许多肿瘤靶向药物是通过基因引导发现的，故称为遗传靶向药物。这些药物针对特定突变进行基因测试和开发，并在说明书中标明应用该药物前需要作基因检测，药物仅用于突变携带者。虽然这种药物价格较高，在一定程度上限制了其使用，但其高度敏感性、特异性的特点加速了未来基因特异性药物的开发和应用。美国FDA批准上市的具有基因特异性适应症的药物见表1。

不仅限于上述药物，测试相关基因突变或下游蛋白质表达来预测药物疗效的方法、已广泛地运用在癌症、传染病乃至一些慢性病的治疗药物中。研究发现，固醇酯转运蛋白（CETP）和前蛋白转化酶枯草溶菌素9（PCSK9）的基因多态性与升高高密度脂蛋白、降低低密度脂蛋白相关，于是开发出调脂药CETP抑制剂和PCSK9抑制剂[7]。未来，药物基因组学将更能准确地为药物发现指明方向并成为药物开发的普遍方法。

2.2 制定给药方案，调整给药剂量

药物进入人体后需要多种转运体蛋白、代谢酶以及药物受体等的参与，编码这些蛋白的基因决定了个体的代谢型，包括慢代谢型（PM）、中间代谢型（IM）、快代谢型（EM）、超快代谢型（UM）。临床主要研究的是超快代谢型UM以及慢代谢型PM，因为这两类患者代谢速度与一般患者差异较大，在应用标准剂量的药物时，很容易出现血药浓度过高或过低的现象，表现在临床上即为发生毒性反应或治疗无效。因此，对于治疗窗窄或个体差异大的药物，药物基因检测能够有效地避免不合理用药，达到更好的治疗效果。

然而，大部分药物的基因研究往往基于某一个位点,这对于受两种以上基因影响的药物而言，使剂量调整方面的指导不够准确。同时，对于同一种药物而言，不同种族人群剂量的调整存在差异。因此,发布客观且全面的用药“指南”以帮助医师、药师制定给药方案、调整给药剂量是尤为重要的。美国FDA颁布了140多种可通过基因谱优化的药物使用“指南”[8]；临床药物基因组学实施联盟（CPIC）制定了35种药物的基因组学应用说明书[9，10]。遗传药理学和药物基因组学数据库（PharmGKB）提供3300多个用药警示和30篇用药“指南”[11]。这些文件已经针对部分人种和药物提供了具体剂量调整的步骤和计算方法；但其普适性和准确性依然有待加强。

表2综合了临床药物基因组学实施联盟（CPIC）、荷兰皇家药剂促进协会—药物遗传学工作组（DPWG）和加拿大药物基因组学药物安全网络（CPNDS）所发表的指南文件，提炼出“指南”涵盖的药物及对应的基因位点，以供医疗参考。

表2 CPIC、DPWG和CPNDS发表的药物剂量指南信息

续表2 CPIC、DPWG和CPNDS发表的药物剂量指南信息

2.3 预测不良反应风险

ADR是临床实践中一个难解的问题，往往只能在发生后处理而不能提前预测，但是药物基因组学的发展为解决这一难题提供了可能性。目前约有200种药物的ADR与基因的关联证据已经探明，主要包括抗癌药、抗精神病药和心血管药。这些信息主要收录在PharmGKB网站中，并使用一个简单的6级证据强度评估系统，来评价遗传变异与临床表型之间的关联证据的强度。强度水平从1A级到4级，4级、3级是低证据强度，而2B-1A级是中到高级强度，见图1。

图1 PharmGKB网站使用的6级证据强度评估系统

表3列出了主要的具有中高级证据的基因-药物信息。

通常人们将ADR分为两种来加以分析。第一种是罕见/严重ADR，表现为二元性状（即“发生”或“不发生”），主要涉及药物代谢基因（如CYP2D6、SLCO1B1或NAT2）或HLA基因的非同义突变[34]。由于这种ADR的二元离散性质主要取决于遗传变异，受药物剂量的影响较小，所以基因-药物的关联可以通过小样本基因检测加以确定，并将这种变异作为注意事项标注在药品说明书中，有效防止严重ADR的发生。例如，在辛伐他汀[35]治疗的患者中鉴定肌病相关的遗传变异等。第二种常见的ADR涉及多个遗传变异的影响，以及药物剂量、代谢物浓度或毒性作用的定量变化。在这些基因中，每一个都可能存在多种变异、编码或调节，因此需要1000个以上的样本通过GWAS来测量遗传变异的效应大小，样本量越大越能揭示更多的具有微小影响的变异位点。GWAS能够对数百或数千个受试者、数千个SNP进行基因分型，绘制人类基因组SNP之间的相关性（连锁不平衡）[36]。但是GWAS实施的要求相对较高，往往需要协调一致的全球范围内的样本收集和汇总，也需要大型机构联盟来统一负责，如国际严重不良事件联盟和EUDRAGENE。

近年来研究者们不断探索更加便捷有效的分析方法，发现使用分析途径的方法来分析基因和药物ADR之间的关系，可以进一步确定药物的相互作用并发现潜在的ADR。此外，基因表达谱也可用于鉴定参与药物反应的潜在靶基因，并进而用于分析特定疾病患者的药物基因组学，可以用来预测药物疗效和ADR的发生。

3 药物基因组学的局限性

表3 具有中度至高度的ADR相关临床证据的基因-药物信息

在现实临床治疗中，遗传因素与非遗传因素共同影响着药物疗效和不良反应。无论在临床研究还是疾病诊疗过程中，我们都不能忽略患者的病情、生理病理状态的变化、经济状况等因素。研究表明，药物反应的遗传多态性集合还包括一些调节基因，仅仅研究单核苷酸多态性是远远不够的。现阶段，药物基因组学的临床实施已取得了显著进展，但若想在2020年达到广泛使用药物基因组学信息、指导多种药物治疗决策的目标还太过乐观，必须要保证基因检测高效实施、检测结果合理解释，以及正确处理其对医疗支出、个人信息、医保付费、政策法律等方面的影响。见表4。

表4 药物基因组学应用于临床药物治疗的10大挑战

4总 结

随着基因检测技术和GWAS研究的快速进展，药物基因组学正不断更新完善。药物基因组学可帮助临床医师、药师预测药物疗效、估算药物剂量、指导调整给药方案以及预防药物不良反应的发生，并进而在一定程度上优化了临床药物治疗的格局。但是现有基因检测方法可能忽略了许多未知的遗传因素，从而限制了对遗传多态性和药物反应的预测能力，同时药物基因组学也面对着技术、成本、政策等的制约。如何克服这些限制，合理地将药物基因组学应用到个体化给药中，做到精准治疗，需要专家、学者、医生和药师的共同努力。