噪声性听力损失基因易感性研究进展

卢佩恒 王卫龙 卢连军

空军军医大学唐都医院耳鼻咽喉头颈外科（西安 710038）

NIHL是一类常见的感音神经性耳聋，其发病与长期暴露在噪声强度大于85dB SPL的环境有关[1]。NIHL患者在听力下降早期即有突触的退化，表现为噪音背景下言语识别率的降低[2]。随着经济社会的发展，工业噪声、军事噪声等职业噪声引起的听力损失越来越多地为人们所关注，目前NIHL已经成为最重要的职业病之一。此外，娱乐噪声对听觉系统带来的负面影响也不容忽视[3]。NIHL的发生受到环境和遗传因素的双重影响，不同个体对NIHL的易感性不同[4]。

目前，噪声引起NIHL的机制还未完全阐明，其发病机理可能涉及两个方面：一方面是声波对内耳的机械损伤；另一方面是内耳将声波的机械信号转化为电信号过程中，由代谢产物和氧化应激引起的内耳细胞凋亡和坏死[5,6]。越来越多的研究证实，一些涉及NIHL发病机制的基因能够影响NIHL易感性，如DNA甲基化修饰、耳蜗细胞凋亡、谷氨酸递质平衡等。研究基因与NIHL易感性的关系，将为人群中NIHL的有效预防、个体化治疗提供重要的理论基础。

1 毛细胞基因表达差异对噪声敏感性的影响

噪声敏感性的差异不仅存在于个体之间，也存在于耳蜗的组织与组织之间、细胞与细胞之间。噪声暴露后，耳蜗毛细胞较其周围的支持细胞更容易受到损伤，并且基底膜底部的毛细胞较顶部的毛细胞更容易损伤[7]。MCL-1是MCL-2家族的一种抗凋亡蛋白，能够与MCL-2家族蛋白的促凋亡分子相互作用而调节细胞凋亡。Mcl-1在毛细胞间的表达存在差异，而基因导入的研究发现Mcl-1高表达能够减少毛细胞的退行性改变[8,9]。这提示毛细胞对噪声易感性的差异可能由毛细胞间基因表达水平的不同引起。

2 动物实验中NIHL的基因易感性

近年来分子生物学技术的发展为动物实验中NIHL基因易感性研究提供了很好的技术支持。有研究者分析了动物品系间基因组成差异对噪声易感性的影响，也有研究者应用基因敲除和基因导入的方法来研究特定基因对动物NIHL易感性的影响。小鼠由于其完善的遗传信息库，是目前在动物身上进行NIHL基因易感性研究中应用最为广泛的品类之一。许多动物实验已证实多种基因能够影响动物个体NIHL的易感性。

2.1 种系间基因差异与NIHL易感性

C57BL/6J(B6)近交系小鼠是常用的老年性聋（Age-related hearing loss，ARHL）动物模型，其在发育过程早期就可以出现ARHL的表现。Shone等将年龄相仿的两种品系小鼠置于相同的噪声环境后，发现B6小鼠较CBA/Cal（CB）小鼠听力损失更为严重[10]。Konings等通过种系杂交的方法发现位于B6小鼠10号染色体的ARHL基因位点1（Ahl1）与B6小鼠的ARHL、NIHL易感性增高有关[4]。钙粘素23（Cdh23）基因是位于Ahl1上的一种功能基因，能够编码细胞连接蛋白，其发生改变能影响B6小鼠对感音神经性耳聋的易感性[11]。除Ahl1位点外，其他ARHL基因位点也可能对NIHL易感性产生影响。Morita等发现携带Ahl3区域的B6小鼠较普通B6小鼠表现出对NIHL更高的抵抗性，这可能由于该区域的Pspn（Persephin）和Nrtn（Neurturin）参与噪声暴露后螺旋神经节细胞的保护机制[12]。随着研究的深入，相信会发现更多对NIHL易感性产生影响的ARHL相关基因。

2.2 基因敲除、基因导入与NIHL易感性

采用基因敲除、基因导入技术可以针对性研究某一基因对个体NIHL易感性的影响。敲除特定基因的小鼠较野生型小鼠更容易表现出NIHL，如小鼠Cdh23、Pmca2、Sod1、Gpx1、Trpv4、Vasp、Hsf1等基因[4]。这些基因敲除后可导致小鼠耳蜗结构、生理功能和应激反应信号通路的紊乱，进而引起小鼠NIHL易感性增加。近年来，越来越多的研究采用基因敲除、基因导入技术，发现了许多涉及新功能的基因能够影响动物个体NIHL易感性。

2.2.1 涉及耳蜗氧化应激和炎症反应的基因

Gilels等将Foxo3敲除小鼠和野生型小鼠同时进行噪声暴露后，发现Foxo3敲除小鼠听力阈移更加显著、毛细胞丢失更加明显，这可能由于Foxo3缺失后导致其编码的转录因子FOXO3含量降低，继而引起耳蜗细胞对噪声的氧化应激反应紊乱[13]。Honkura等发现Nrf2敲除小鼠在噪声暴露后，听力阈移较野生型小鼠更加明显，这可能与Nrf2敲除后引起的内耳氧化应激紊乱有关[14]。Nrf2能够编码转录因子NRF2，后者在噪声暴露后能够通过NRF2-KEAP1-ARE信号通路激活一系列抗氧化酶基因，从而调节耳蜗的氧化应激和炎症反应水平[15]。杨等发现高强度噪声暴露后，Tlr4（Toll-like receptor 4）敲除小鼠较野生型小鼠听力阈移更小、外毛细胞损伤程度更轻，Tlr4的缺失可能部分阻断了噪声暴露后耳蜗的炎性过程、降低了促炎因子的表达[16]。Morioka等使用转基因技术将人类NOX4导入小鼠体内，发现转基因小鼠在正常情况下并未出现听力损失，而在噪声暴露后，转基因小鼠较正常小鼠听力阈移更加明显、外毛细胞丢失更多，这可能由于NOX4引起耳蜗内活性氧（ROS）积累，在噪声暴露条件下对耳蜗造成更严重的氧化损伤[17]。Zhang等发现Nfatc4在耳蜗毛细胞中表达，噪声暴露后，敲除Nfatc4小鼠较野生型小鼠的毛细胞存活数量更多，提示缺失Nfatc4小鼠对噪声的抵抗性增强[18]。NFATC4（Nuclear factor of activated T cells 4）是活化T细胞转录因子家族核因子的一员，在免疫系统的发育和功能发挥中具有重要作用[18]。噪声刺激可以通过激活免疫系统导致耳蜗炎性介质的产生，进而引起细胞凋亡[19]。噪声暴露后，缺失Nfatc4小鼠通过NFATC4途径引起细胞凋亡的数量减少，从而表现为对NIHL的易感性降低。

2.2.2 涉及耳蜗突触修复的基因

近年来的许多研究显示：在噪声引起毛细胞和螺旋神经元等结构损伤前，会先造成毛细胞和传入神经之间带状突触（the ribbon synapses）的损伤，从而引起噪声性隐性听力损失（noise-induced hidden hearing loss，NIHHL）[2,20,21]。血小板反应素（Thrombospondins，Tsps）是一类能够介导细胞间相互作用的细胞外基质蛋白，能够修复损伤的突触连接。Smeriglio等发现在噪声暴露后，分别敲除Tsp1、Tsp2的小鼠听力恢复较差、耳蜗内传入神经突触数量减少[22]。这提示：噪声损伤后，耳蜗突触修复机制能够对NIHL易感性产生影响。

2.2.3 线粒体基因

一些核外基因如线粒体DNA（mtDNA）同样能影响NIHL易感性。Yu等将大鼠mtDNA常见缺失（common deletion，CD）模型进行长期噪声暴露后，发现CD大鼠较对照组大鼠听力阈移恢复更缓慢、高频永久性阈移更明显，这可能由于大鼠mtDNA部分缺失后引起内耳线粒体氧化磷酸化效率降低，从而表现为对噪声的易感性增高[23]。

2.2.4 其他基因

半胱氨酸S-甲基转移酶（Betaine-homocysteine S-methyltransferases，BHMTs）是参与甲硫氨酸循环的一类酶，其功能障碍可以导致高同型半胱氨酸血症。Partearroyo等发现Bhmt敲除小鼠在噪声暴露后较对照组小鼠听力阈移更明显、听力恢复更差，提示耳蜗甲硫氨酸代谢紊乱能增加小鼠NIHL易感性[24]。MYH14蛋白是肌凝蛋白家族的一员，其功能涉及细胞的离子门控通道、细胞器易位、细胞骨架重排等。Myh14的突变可导致DFNA4型耳聋。Fu等发现Myh14敲除小鼠较野生型小鼠更容易受到高强度噪声的影响，其外毛细胞损失更加明显，提示Myh14可能参与噪声过度暴露后小鼠耳蜗的保护保护机制[25]。

3 人群中SNPs与NIHL易感性的研究

3.1 可能与NIHL易感性有关联的SNPs

临床上检测NIHL易感基因的常用方法是：使用基因检测和临床听力学检测技术，将暴露于相同噪声环境中的NIHL患者与听力正常者作为研究对象，比较两者间遗传信息的差异，进而发现与NIHL易感性存在关联的基因。个体遗传因素差异的一个重要标志是单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphism，SNP）。SNP指基因组序列中单核苷酸改变时发生的DNA序列多态性的变化，这种变化在自然界中普遍存在。SNP如果发生在基因序列或是调节序列上，将会导致基因功能的改变。一系列涉及到耳蜗内氧化应激基因、钾离子循环途径基因、单基因遗传性基因和热休克蛋白基因等的SNPs已被证实与NIHL易感性存在关联[26]。近几年的研究发现：涉及更多耳蜗功能的SNPs会影响NIHL易感性。

3.1.1 调节耳蜗氧化应激、炎症反应的基因

噪声刺激能引起耳蜗内氧化还原失衡：正常情况下，耳蜗内保持低浓度的ROS水平来维持一系列生理活动；在噪声刺激后，耳蜗内会积累过量的ROS，一方面直接对蛋白质、脂质、DNA等产生氧化损伤，另一方面会引起耳蜗炎性介质增高而导致炎症反应，最终引起毛细胞凋亡和螺旋神经节变性等病理改变。同时，耳蜗内也存在着抗氧化损伤系统：增高的ROS会引起NRF2-KEAP1-ARE等信号通路的活化，进而引起抗氧化酶和抗炎物质表达增高，抵抗过量ROS引起的氧化损伤[15,27]。FOXO3编码的转录因子FOXO3可调节耳蜗应激反应蛋白的表达水平，进而影响噪声刺激后耳蜗氧化应激的水平。Guo等对一家棉纺厂的2689名汉族工人进行SNPs检测，发现FOXO3的3个SNPs位点等位基因的改变与NIHL易感性增加存在关联[28]。郭等使用TaqMan探针的方法在1066名汉族工人中的研究中发现FOXO3的另一SNP改变是NIHL发病的危险因素[29]。HOTAIR是一类长链非编码RNA（lncRNAs），能够与起始复合体2（PRC2）相互作用而参与氧化应激反应，其SNPs也与NIHL易感性存在关联。Wang等在一项包含1140名汉族纺织工人的病例对照研究中，发现HOTAIR tagSNPs中rs4759314位点的G等位基因能够增加NIHL患病风险；在显性模型中，调整年龄、性别、吸烟和饮酒因素后，AG/GG基因型明显增加NIHL患病风险[30]。转录因子NRF2在噪声刺激后，能通过NRF2-KEAP1-ARE信号通路增加抗氧化酶和抗氧化介质的表达。Lin等对2971名接触噪声的汉族工人进行了研究，发现NRF2 rs77684420位点的C等位基因与NIHL患病风险增高有关，而rs6726395位点的G等位基因与与NIHL患病风险降低有关[31]。HOGG1编码的人类8-羟基鸟嘌呤DNA糖苷酶（HOGG1）是一类单碱基切除修复酶，对DNA氧化损伤具有修复作用。葛等对某化纤公司1204名作业工人的SNPs进行了分析，结果显示HOGG1上rs2072668位点的CC+CG基因型能增加NIHL患病风险[32]。Shen等对1230名汉族电厂工人HOGG1的Ser326Cys多态性进行了分析，发现Cys/Cys基因型与NIHL易感性增高存在关联[33]。

3.1.2 调节谷氨酸递质平衡的基因

谷氨酸是耳蜗内毛细胞与I型螺旋神经元之间主要的兴奋性突触递质，噪声引发的过量谷氨酸会引起谷氨酸-谷氨酰胺循环失衡，产生耳蜗神经毒性[34]。GRM7编码的代谢型谷氨酸受体7（mGluR7）能通过对突触前谷氨酸自身受体的负反馈作用而减少突触间隙谷氨酸的过度累积，从而维持突触间隙正常的谷氨酸生理浓度[35]。Yu等在包含876名汉族钢铁厂工人的研究中，发现位于GRM7上rs1485175位点的C等位基因突变能降低NIHL患病风险，CC基因型可能通过降低噪声暴露后谷氨酸兴奋性毒性而发挥对内耳的保护作用[36]。

3.1.3 DNA甲基化修饰基因

DNA甲基化修饰指在DNA转录过程中，一些转录因子和其他抑制因子通过发挥对DNA的变构作用而抑制基因表达，是调节整个基因组染色质结构和基因表达的基本表观遗传标记。DNA甲基转移酶(DNMT)是一类引发和维持DNA甲基化修饰的重要酶类，在表观遗传调控中起着核心作用[37]，包括DNMT1、DNMT2、DNMT3a、DNMT3b等。Ding等在一项包含2477名汉族纺织工人的研究中分析了听力损失组和非听力损失组之间位于DNMT1、DNMT3a上的4个SNPs位点的差异，发现rs749131、rs1550117、rs2228611位点的SNPs分别与NIHL患病风险增高具有显著的关联性[38]。郭等对998名汉族工人DNMT3a的SNPs进行了分析，发现rs7590760位点的CC/CG基因型可能是NIHL发病的危险因素[39]。

3.1.4 其他基因

NIHL发生的基础是耳蜗毛细胞的损伤和死亡，而细胞凋亡是引起毛细胞死亡的途径之一。在凋亡信号影响下，激活的半胱天冬酶（Caspase）引起细胞结构和功能蛋白裂解，最终导致细胞凋亡[40]。Wu等在544名汉族工人的病例对照研究中，分析了CASP1、CASP3-6、CASP8-10、CASP14中15个SNPs位点与NIHL易感性的关系，发现位于CASP3上rs1049216位点的TT基因型、rs6948位点的AC和CC基因型是NIHL的保护因素[41]。输出蛋白5(XPO5)是细胞核内的一类miRNA运输蛋白，而miRNA在毛细胞的生存和发展中起着一定作用。郭等采用病例-对照研究的方法分析了1117名噪声作业工人XPO5的SNPs，发现rs11077位点的A等位基因可增加NIHL易感性[42]。Notch信号通路是调节Corti器发育的重要信号通路之一，其在进化上高度保守。Notch1受体是Notch信号通路的关键组成部分。Ding等在1070名汉族纺织厂工人的研究中发现位于Notch1上的rs3124594和rs3124603多态性位点与NIHL患病风险增高存在关联[43]。

3.2 Meta分析在SNPs研究中的应用

SNPs在人群中分布的差异较大，同一基因位点在不同人种对NIHL易感性的影响结果有时是不同的，这可能与种族差异有关[44]。有时，甚至在同一人种不同人群中关于同一基因位点的研究结果也会出现差异。如Zhang等在中国浙江省951名接触噪声的工人中发现位于PCDH15上rs11004085位点的CT/CC基因型与NIHL患病风险降低存在关联[45]，而XU等在6309名中国北方某一钢铁厂工人中的研究中发现位于PCDH15上rs11004085位点的CT/CC基因型与NIHL患病风险增加存在关联[46]。这些研究结果的差异可能与选取的样本量大小、人群接触不同的环境因素有关。为了克服这些因素对研究结果的影响，也有学者使用meta分析的方法综合分析了在不同群体中进行的SNPs与NIHL易感性关联性的研究。Song等使用meta分析的方法分析了2017年2月17日前进行的5项关于HSP70上SNPs与NIHL易感性的研究，这些研究涉及汉族人群和白种人群中的5个HSP70位点，结果显示rs1061581位点的多态性可能与NIHL的易感性存在关联[47]。Li等同样使用meta分析的方法分析了2018年7月8日前的4项关于GRHL2上rs3735715位点多态性与NIHL易感性的研究，这些研究涉及亚洲人群的2410名个体，结果显示位于GRHL2上rs3735715位点的多态性与NIHL易感性之间存在显著的相关性[48]。

Meta分析不仅能对多项研究关于同一基因位点的结果进行一致性评价，而且在分析基因多态性与NIHL易感性之间的关联性时，能够帮助我们克服一些不足、解决一些矛盾问题，如一些研究的样本量较小、多项研究在不同群体中关于同一基因位点的结果存在差异等。因此，meta分析能够对人群中SNPs与NIHL易感性之间的关联性给出更客观的评价。

4 总结

NIHL基因易感性的研究有助于识别NIHL高危人群、更好地保护易感个体，并为NIHL患者提供个性化治疗。然而，在研究中还存在一些困难需要克服。首先，NIHL是一种发病因素复杂的疾病，受到环境和遗传因素的双重影响。由于职业的特殊性，NIHL高风险的个体除了噪声环境的暴露外，还经常接触一些有害化学物质、高温、震动等环境因素，这些因素与噪声因素、遗传因素相互影响，为研究遗传因素对NIHL易感性的影响增加了困难。在同一人种不同人群的多项研究中，一些基因与NIHL易感性的结果是存在差异的，这同样提示NIHL的发病受到多重环境因素影响。其次，随着基因检测技术的提高和研究的深入，发现越来越多的基因与NIHL易感性存在关联，然而基因影响NIHL易感性的分子机制还知之甚少，需要更多的研究来寻找可能相关的分子机制。最后，在众多的NIHL易感基因中寻找高效的易感基因、设计出可用于临床NIHL易感个体检测的分子探针也需要进一步的研究。