缺血性脑卒中与多位点遗传风险计分的关系

徐华伟

(河南省鹤壁煤业公司总医院神经内科，河南 鹤壁 458000)

约80%脑卒中为缺血性，主要由于大动脉粥样硬化和心房颤动引起的栓塞所致〔1,2〕。缺血性脑卒中具有高度的遗传性〔3,4〕，可能反映一些遗传特性，最近全基因组关联研究(GWAS) 显示，一些基因变异与缺血性脑卒中有关联〔5〕，或者与某种类型的脑卒中如大动脉卒中有关。此外， GWAS 还发现，多基因区的多重变异与已知的缺血性脑卒中的危险因素如心房颤动、冠状动脉疾病、高血压等存在关联〔5〕。一般而言，观察结果发现缺血性脑卒中风险增加与个体变异相关， 但是，由于各种族的差异，遗传变异对缺血性脑卒中的实质性影响尚需更多的研究探讨。目前的风险预测模型，主要是基于经典的危险因素，在临床指导中起着重要的作用。将遗传风险变异的作用加入多基因位点遗传风险评分(GRS) 可能有助于风险预测。研究表明应用多基因位点GRS预测冠心病已经获得有用的效果〔6〕。本研究构建多基因位点GRS系统，探索其与缺血性脑卒中的关系。

1 资料与方法

1.1一般资料 此研究得到医院医学伦理学委员会批准，所有参与对象知情同意，选取河南省鹤壁煤业公司总医院收治的1 780例缺血性脑卒中患者(病例组)及3 200例健康体检者(对照组)纳入研究，观察缺血性脑卒中与遗传风险之间的关系。随访时间中位数14.5年。对照组随访期间共发生缺血性脑卒中事件218例(6.9%)。病例组平均年龄(72.2±12.5)岁，女性863例(48.5%)；对照组平均年龄(72.8±12.6)岁，女性1 456例(45.5%)。两组一般资料无显著差异(P>0.05)。

1.2遗传变异的筛选 研究选择病因心脏病学会确定的缺血性脑卒中改良危险因素：高血压、舒张压、收缩压、吸烟、1型糖尿病、2型糖尿病、低密度脂蛋白胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、超重和肥胖、心房颤动、血脂增高、冠状动脉病变、心肌梗死、酒精滥用、循环性尿酸水平升高、高半胱氨酸血症等。国际人类基因组研究学会GWAS 目录30是GWAS 发布的主要来源。

1.3加权方式和危险计分计算 SNPs 的加权根据其估计效应量(β)。对于来源于数量改善研究的SNPs，一般加权为0.1，与比值比(OR)1.105相一致。这被用来作为测量SNPs对各自性状的影响的不同度量方法。各个危险因素(如高血压)加权的多基因位点(wGRS)用于计算PLINK33和相加模型的记分函数。利用风险乘以加权的风险基因的等位基因的数目相加，推导出了风险评分。从模型中排除了SNPs与丢失的信息。每SNPs中集的平均分数以分数表示。通过添加 Zscore 转化 wGRS计算组合的模型 (cGRS)。Zscore用于计算风险等位基因构成 wGRS 变量的数目。

1.4统计学方法 采用SPSS20.0统计软件进行χ2检验、逐步Logistic回归分析。

2 结 果

2.1个别风险因素的加权 GRS 初步分析缺血性脑卒中个别风险因素(n=16)的wGRS，发现 wGRS与心房颤动、冠状动脉病变、舒张压、高血压、收缩压显著相关。OR的点估计1.06～1.09，见表1。

2.2组合风险因素 进一步检验16项wGRS的组合与缺血性脑卒中的关系。逐步Logistic 回归中，由心房颤动、冠状动脉病变、高血压、舒张压等的wGRS产生出 cGRS 共计113种变体显示与缺血性脑卒中关联最强(OR=1.07； 95%CI1.04～1.09；P<0.001)。 当将cGRS分为五分位数推导示例时发现风险与五分位数呈线性增加。与第3分位比较(参考)，最高五分位值的缺血性脑卒中风险估计增加1.42 倍 (95%CI1.03～1.95)，而最底五分位数缺血性脑卒中风险为0.35倍(95%CI0.26～0.55)。

2.3预测质量的改进 为了确定cGRS的预测价值，计算并比较cGRS模型对预测质量改进的统计值。 预测能力即某一模型解释数据集变化的比例，除cGRS外的全部协变量模型为8.06%，仅包含cGRS协变量时为7.56%。因而，cGRS使预测能力改进0.5%。cGRS的c统计量改善两组样本均显著，无论是完全模型〔受试者工作特征的线下面积(AUC)=62.75%〕或是简化模型(AUC=61.04%，ΔAUC=1.71%;P<0.001) 。

表1 个别危险因素wGRS 结果

3 讨 论

本研究发现预测缺血性脑卒中风险的多基因位点GRS中113种常见的变体。无论是来源于临床样本的cGRS还是人群对照样本，在最高五分位值者与最低五分位值者相比，前者缺血性脑卒中风险增加2倍。不过，增加cGRS 的样本模型预测价值的改善较小。

先前的研究认为与缺血性脑卒中相关的已知危险因素>500种变体，而本研究发现对于心房颤动、冠状动脉病变、高血压、收缩压和舒张压加权的GRS，与临床样本缺血性脑卒中关联最强。这些危险因素与传统风险预测模型中最强预测价值的危险因素相匹配〔7,8〕，亦与近期研究中与AF、冠状动脉病变、高血压与缺血性脑卒中的个别风险等位基因相关联〔5〕。多重染色体基因座的多重基因变异可以影响缺血性脑卒中风险，可能是通过已知的风险因素引发。本研究未检验cGRS与已经制定的风险计分如脑卒中Framingham风险计分的关系，这主要是由于危险因素信息不完整而难以对比进行。 已经有人推测GRS可能是生活较早期最有作用的因素，因为危险因素表现型的变异结合传统的危险因素预测计分很有代表特色。

本文方法与其他的多数研究不同的是，考虑了迄今尚无报道其与临床表现型之间关联的一些遗传变异因素，而且这些因素与缺血性脑卒中的已知危险因素之间具有某种联系。这一现象能够使人们认真考虑许多遗传变异因素。这一方法的有效性由本研究发现与收缩压、舒张压、高血压等，其wGRS与缺血性脑卒中显著相关。不过，对于风险预测的改进作用较小。

综上，本研究发现来源于已知缺血性脑卒中的危险因素GWAS的多基因座cGRS 与缺血性脑卒中风险显著相关。最高与最低五分位cGRS的比值比存在实质性的差异。不过，cGRS预测缺血性脑卒中风险的能力及其临床应用可能存在一定的局限性。进一步改变构建缺血性脑卒中GRS 方法和GRS与危险因素和临床信息组合，可能会对风险预测结果产生不可低估的影响。