支架辅助栓塞术后氯吡格雷治疗时血小板高反应性的风险因素分析*

丁兰萍，刘 涛，李一辰，袁红宇，王 嵘**

1 南京医科大学第一附属医院/江苏省人民医院 药学部，南京 210029;南京鼓楼医院 2 神经外科；3 药学部,南京 210008

支架辅助栓塞术（stent-assisted coiling，SAC）是目前颅内动脉瘤（intracranial aneurysms，IAs）的有效治疗方式之一，可降低患者致死率和致残率[1-3]。研究表明，SAC 相关的缺血事件发生率为7%～20%，支架内血栓发生率达4.6%[4]，双联抗血小板可显著降低脑血管缺血性事件的发生[5]，然而即使接受规范的抗血小板治疗方案，仍有部分患者发生脑血管缺血性事件。氯吡格雷治疗时血小板高反应性（high on-treatment platelet reaction，HTPR）是发生脑血管缺血性事件的主要原因之一[6]。研究发现，IAs 患者SAC 术后服用常规剂量氯吡格雷时有7%～44%发生HTPR[7]。目前PCI 术后患者HTPR 影响因素的研究较多，而中国人群IAs 患者SAC 术后氯吡格雷治疗时HTPR 影响因素的研究较少，且研究结果尚不一致。本研究通过血栓弹力图（thrombelastogram，TEG）检测IAs 患者SAC 术后使用氯吡格雷时血小板反应性，分析影响IAs 患者SAC 术后氯吡格雷治疗时HTPR 的风险因素，并建立HTPR 风险预测模型，为临床筛选IAs 患者SAC 术后氯吡格雷治疗时HTPR 高风险人群提供依据。

1 资料与方法

1.1 研究对象

回顾性收集2018 年1 月～12 月在本院神经外科接受SAC 治疗后使用氯吡格雷和阿司匹林的IAs患者160 例。

排除标准：血小板计数＞450×109/L-1或＜100×109/L-1；术前2 周内使用过除氯吡格雷和阿司匹林外其他影响血小板聚集的药物和抗凝药物；存在阿司匹林或氯吡格雷的药物禁忌症；伴有严重肝、肾功能不全或恶性肿瘤者。

1.2 方法

1.2.1 给药方法所有患者术前连续5 天给予阿司匹林100 mg·d-1和氯吡格雷75 mg·d-1，或急诊手术前给予氯吡格雷225 mg 和阿司匹林300mg 的负荷剂量，术后常规给予阿司匹林100 mg·d-1和氯吡格雷75mg·d-1的维持剂量，出院后阿司匹林100mg·d-1长期使用和氯吡格雷75 mg·d-1服用6 个月。

1.2.2 CYP2C19 基因检测方法患者入院第二天晨起抽取静脉血5 mL，置于普通采血管中混匀。采用血液基因组DNA 试剂盒提取基因组DNA，以PCR 扩增含有目标点基因片段，获取CYP2C19*2、*3 基因型数据。

1.2.3 血小板功能检测方法患者SAC 术后第5天晨起空腹抽取静脉血5 mL，置于枸橼酸钠和肝素钾的采血管内，以2 μmol·L-1的二磷酸腺苷（ADP）为血小板聚集诱导剂，2 h 内应用TEG 凝血分析仪测定。TEG 参数中的MA 值即描述图上的最大幅度，代表纤维蛋白血栓形成的绝对强度。MAThrombin显示全部血小板和纤维蛋白原，MAFibrin显示纤维蛋白原，MAADP显示未被ADP 制剂氯吡格雷抑制的血小板和纤维蛋白原。通过公式计算血小板抑制率：氯吡格雷抑制率=（MAThrombin-MAADP）/（MAThrombin-MAFibrin）×100%，氯吡格雷抑制率＜50%时为氯吡格雷治疗时发生HTPR[8，9]。

1.2.4 分析资料临床资料：性别、年龄、体重、吸烟、饮酒，是否有高血压、糖尿病、高脂血症、卒中等既往病史，动脉瘤数目，入院时GCS 评分、Hess-Hunt 分级，改良Fisher 分级等；实验室指标：CYP2C19 基因型；MAADP值、ADP%等TEG 的各项指标；血小板计数、C 反应蛋白、低密度脂蛋白胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、肌酐等；手术资料：颅内支架的种类、数量、长度、直径等。

1.3 统计学方法

应用SPSS25.0 软件进行统计学分析。计量资料以均数±标准差（）表示，计数资料以频率和百分比（%）表示。使用χ2检验基因型是否符合Hardy-Weinberg 平衡。使用单因素和多因素条件Logistic回归分析HTPR 的危险因素，建立Logistic 回归模型，并采用ROC 曲线评价该模型的风险预测能力。P＜0.05 为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 患者一般资料

符合标准的患者160 例，男性为58 例，女性为102 例，平均年龄为（57.28±10.63）岁。

2.2 血栓弹力图与基因型分布

患者的基因检测符合Hardy-Weinberg 平衡。86例（占53.75%）患者为CYP2C19*2 携带（10.00%为突变纯合子，43.75%为突变杂合子），平均ADP%为（51.97±18.17）%；19 例（占11.88%）为CYP2C19*3携带（0.63%为突变纯合子，11.25%为突变杂合子），平均ADP%为（48.83±20.86）%；61 例（占38.13%）为CYP2C19*1/*1 基因型，平均ADP%为（67.91±14.39）%。

2.3 HTPR 的单因素分析

在160 例中，发生46 例HTPR（占28.75%）。HTPR 的单因素分析结果见表1。

表1 HTPR 的单因素回归分析[，n（%）]

表1 HTPR 的单因素回归分析[，n（%）]

糖尿病、GCS 评分、Hunt-Hess 评分、白细胞计数、血小板计数、CYP2C19*2 携带、CYP2C19*3 携带的差异具有统计学意义（P＜0.05）。其他临床资料、实验室资料、支架治疗，均差异无统计学意义（P＞0.05）。

2.4 HTPR 的多因素Logistic 回归分析及回归模型的建立

在单因素分析结果中，有统计学意义的因素：糖尿病、GCS 评分、Hunt-Hess 评分、白细胞计数、血小板计数、CYP2C19*2 携带、CYP2C19*3 携带作为自变量，HTPR 为因变量，进行多因素Logistic 回归分析。结果显示：糖尿病（OR=6.805，95%CI=2.599～11.630），CYP2C19*2 携带（OR=4.567，95% CI=1.795～11.618），血小板计数（OR=3.334，95%CI=1.076～10.330）为HTPR 的独立风险因素。GCS 评分、Hunt-Hess 评分、CYP2C19*3 携带差异无统计学意义（P＞0.05），见表2。

表2 HTPR 的多因素分析

将糖尿病、CYP2C19*2 携带、血小板计数这3个变量纳入Logistic 回归模型，得到回归方程：Logit（P）=-4.283+1.918 糖尿病+1.519 CYP2C19*2 携带+1.204 血小板计数。

2.5 Logistic 回归模型拟合情况检验及绘制ROC曲线

对上述Logistic 回归模型进行似然比检验，χ2=47.93，P=0.000，差异具有统计学意义。对该回归模型绘制ROC 曲线，见图1。

图1 基于危险因素构建的Logistic 回归模型对IAs 患者SAC 术后服用氯吡格雷时HTPR 风险预测能力的ROC 曲线

AUC 为0.805（95%CI：0.728～0.882），敏感性为67.40%，特异性为78.90%，阳性预测值为56.36%，阴性预测值为85.71%。

3 讨论

包括阿司匹林和氯吡格雷在内的抗血小板药物能够有效预防IAs 患者SAC 术后脑血管缺血性事件的发生[5]；但给予过量阿司匹林与氯吡格雷治疗时可能诱发颅内再出血。氯吡格雷对血小板聚集的抑制作用的个体差异性与血栓、出血等不良反应事件相关[7]，可通过血小板功能检测了解氯吡格雷治疗时的血小板反应性，个体化调整抗血小板治疗策略，提高治疗效果与安全性。TEG 能完整的描述凝血因子、纤维蛋白原、血小板功能聚集及纤维蛋白溶解等凝血全貌，反映不同抗血小板药物治疗效果，且临床应用方便[10]。本研究采用TEG 监测本院160 例IAs 患者SAC 术后服用氯吡格雷治疗时血小板反应性，有46 例（占28.75%）发生HTPR，与多数临床报道一致[11-13]。

目前关于HTPR 的影响因素的研究主要包括遗传因素、细胞因素和临床因素。

遗传因素方面，氯吡格雷为前体药物，仅10%～15%经CYP450 酶代谢为活性产物，不可逆的抑制二磷酸腺苷受体，从而抑制糖蛋白GPⅡb/Ⅲa 受体与纤维蛋白原的结合，以抑制血小板聚集。故基因多态性可影响氯吡格雷吸收、代谢和发挥生物活性的整个过程。研究发现，氯吡格雷的反应性与CYP2C19、CYP2C9、ABCB1、CYP3A4、PON1 和P2Y12受体的基因多态性相关[14]。其中CYP2C19 基因编码的酶蛋白是氯吡格雷代谢过程的关键酶，对HTPR的影响较大。Liu T 等[15]发现，冠心病PCI 术后，在携带CYP2C19*2、CYP2C19*3 基因的慢代谢型患者中，有36.84%发生氯吡格雷治疗后HTPR，高于正常代谢型患者（P＜0.05）。在Ge HJ 等[5]的研究中，携带CYP2C19*2 和CYP2C19*3 的中间代谢型与SAC 术后氯吡格雷治疗时发生HTPR 显著性相关（OR=0.316，95%CI 0.145～0.687）。本研究同样发现CYP2C19*2 携带（OR=4.567，95%CI=1.795～11.618）为影响氯吡格雷治疗时发生HTPR 的独立风险因素。

细胞因素同样可能影响氯吡格雷治疗时的血小板反应性。在本研究中，初始血小板计数高的IAs 患者，术后服用氯吡格雷时HTPR 的风险增加了2.334倍（OR=3.334，95%CI=1.076～10.330）。研究发现，血小板升高，P 选择素分泌可能增多，刺激血小板表面脱颗粒，从而激活GPⅡb/Ⅲa 受体，增强血小板聚集，导致氯吡格雷治疗时发生HTPR[16]。

临床因素可能影响患者的血小板活性，从而影响氯吡格雷治疗时的血小板反应性，如糖尿病、肾功能不全、肥胖等。其中糖尿病患者氯吡格雷治疗时发生HTPR 的风险高于非糖尿病患者，主要原因可能与血管内皮细胞COX-2 表达上调，体内应激反应增加，血小板表面膜蛋白的糖基化、P2Y12 信号上调有关。Golbidi S 等[17]研究发现，糖尿病患者发生HTPR 的风险明显高于非糖尿病患者（44%vs 17%，P＜0.05），发生HTPR 的风险比非糖尿病患者高了2.6 倍，本研究结果与之一致，糖尿病（OR=6.805，95%CI=2.599～11.630）为氯吡格雷治疗时发生HTPR 的独立风险因素。

基于独立风险因素，构建Logistic 回归模型，得到方程：Logit（P）=-4.283+1.918 糖尿病+1.519 CYP2C19*2 携带+1.204 血小板计数，并对该模型绘制ROC 曲线，由分析可知，AUC 为0.805（95%CI：0.728～0.882），敏感性为67.40%，特异性为78.90%，阳性预测值为56.36%，阴性预测值为85.71%。该模型具有较好预测效果，且排除HTPR 的效力较高。

目前关于HTPR 的影响因素的研究主要集中在心脏科的急性冠脉综合征和神经内科脑血管缺血性卒中，而IAs 患者SAC 术后氯吡格雷治疗时发生HTPR 影响因素的研究较少。

本研究从遗传因素、细胞因素、临床因素及支架因素4 个方面分析SAC 术后氯吡格雷治疗时发生HTPR 的风险因素，构建氯吡格雷治疗时HTPR的预测模型，有助于简便地筛选可能存在HTPR 风险的患者，帮助评价氯吡格雷的疗效，指导个体化抗血小板治疗。同时，本研究尚存在一定的局限性：①仅为单中心回顾性研究，样本量较小；②纳入的因素不全面；③未讨论患者SAC 术后的临床转归与HTPR 之间的关系。