变量
年龄分级 身高（ cm） 体质量（ kg） VKOＲC1 A / G VKOＲC1 A / A VKOＲC1 基因型未知 CYP2C9* 1 / * 2 CYP2C9* 1 / * 3 CYP2C9* 2 / * 2 CYP2C9* 2 / * 3 CYP2C9* 3 / * 3 CYP2C9 基因型未知
此人群中的华法林剂量数据也可能为非线性。由 此可见，一些非线性建模方法可能比线性回归更 适合用于华法林个体化用药的预测建模。其次， 线性模型对极端值预测不准。由于目前所发现的 因素对于华法林稳态剂量变异的解释度仅为 50% 左右，这意味着预测剂量构成的直线与实际 剂量所构成的直线存在较大的差异，剂量值越极 端的样本越预测不准。国外权威研究也发现，线 性回归模型在高剂量和低剂量患者人群中的预测 能力不如在 中 间 剂 量 患 者 人 群 中［1］。 而 在 临 床 中，需要极端剂量的患者恰恰最易发生用药风险。
线性模型自身存在一些局限性，将其用于华 法林稳态剂量的研究可能并非最佳。首先，线性 模型对于非线性的因变量结果往往预测效果不 佳。本课题组前期研究发现，影响华法林稳态剂
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Chin J Clin Pharmacol Ther 2015 Dec； 20（ 12）
量最大的两个遗传因素 CYP2C9 和 VKOＲC1 的 基因多态性存在相互作用，不同的基因型组合携 带者的剂量变化是非线性的［30］。如表 2 中所示， 在中国人群的 CYP2C9* 1 / * 1 携带者中，G / G 携 带者和 A / A 携带者的平均剂量为 5． 48 毫克和 2． 97 毫克。平均每增加一个 G 等位，平局剂量约 增加 1． 26 毫克。而在* 3 携带者中每增加一个 G 等位剂量只增加 0． 56 毫克。在白人人群中也得 到了相似的结果，上述两个值分别 1． 70 毫克和 0． 72 毫克。这表明 VKOＲC1 基因型对华法林剂 量变异的影响可能为非线性。由于 VKOＲC1 是 目前已知对华法林剂量变异贡献最大的因素，因
为了计算预测的准确度，研究人员根据临床 经验将病人实际剂量上下 20% 的范围设置为预 测准确区间，即病人实际剂量为 a，预测准确区间 为 0． 8 a ～ 1． 2 a。当预测剂量 a＇在准确区间内时 即认为 预 测 准 确［1］。 目 前，在 回 顾 性 研 究 中，绝 大多数基于线性回归构建的预测模型的预测准确 率在 40% ～ 60% 之间。
临床上 通 常 通 过 监 测 国 际 标 准 化 比 值 （ international normalized ratio，INＲ） ，然后根据 INＲ 调整 用药剂量从而保证病人的安全。通常情况下病人 服用华法林后其 INＲ 应维持在 2． 0 ～ 3． 0 之 间 （ 不同的疾病标准不一，如有静脉血栓的患者的 INＲ 一般应保持在 2． 0 ～ 2． 5 之间） 。当病人 INＲ 低于这一区间时提示抗凝不足应上调剂量，反之 则应下调剂量。这样的策略虽然能保证大部分服 用华法林的患者用药后的安全，但对于首次用药 的极端剂量患者仍有较大风险。
亚洲人 非洲人或非裔美国人
种族未知或混血 使用酶诱导剂 使用碘胺酮
周剂量的开方
注： 年龄分 组，0 ～ 9 为 0，10 ～ 19 为 1，20 ～ 29 为 2 依 此 类 推； VKOＲC1、CYP2C9 基因型、种族类型如果为该项则该项为 1，其他 项为 0； 使用酶诱导剂或胺碘酮为 1，不使用为 0。最终预测剂量 的单位为毫克。
校正后的平均剂量 （ mg / d）
校正后的平均剂量 （ mg / d）
样本5% CI）
448
2． 97（ 2． 90-3． 04）
207
3． 74 （ 3． 12 － 4． 37）
表 2 CYP2C9 和 VKOＲC1 不同基因型组合平均剂量分布表［30］
基因型组合
中国人群
欧洲人群
CYP2C9* 1 / * 1-VKOＲC1 A / A CYP2C9* 1 / * 1-VKOＲC1 A / G CYP2C9* 1 / * 1-VKOＲC1 G / G CYP2C9* 3-VKOＲC1 A / A CYP2C9* 3-VKOＲC1 A / G CYP2C9* 3-VKOＲC1 G / G
表 1 基因导向的华法林个体化用药预测公式［1］
符号
－ + + － － － － － － － － － － － － + － =
回归系数 5． 6044 0． 2614 × 0． 0087 × 0． 0128 × 0． 8677 × 1． 6974 × 0． 4854 × 0． 5211 × 0． 9357 × 1． 0616 × 1． 9206 × 2． 3312 × 0． 2188 × 0． 1092 × 0． 2760 × 0． 1032 × 1． 1816 × 0． 5503 ×
2015-07-30 收稿 2015-11-08 修回 国家“863 ”计 划 （ 药 物 反 应 分 子 标 志 物 临 床 个 体 化 治 疗 技 术， 2012AA02A518） ； 国家自然科学基金项目（ 基于生物大数据挖掘 技术的华法林个体化用药预测新模型的构建及应用，81403017） 谭丹，女，硕士研究生，研究方向： 药物基因组学。 Tel： 0731-84805380 E-mail： 464261575@ qq． com 李曦，通信作者，男，博士，讲师，研究方向： 药物基因组学。 Tel： 0731-84805380 E-mail： lixi6931430@ 126． com
1 影响病人华法林剂量个体化差异的 原因
华法林剂量的个体差异同时受遗传和环境因 素影响。经过多年研究，科学家已鉴定了多个影 响华法林稳态剂量的遗传因素，包括细胞色素氧 化酶 P450 2C9（ CYP2C9） ［2］、维生素 K 氧化还原 酶复合物 1 （ VKOＲC1） ［3］、细胞色素氧化酶 P450 4F2（ CYP4F2 ） ［4］、细 胞 色 素 氧 化 酶 P450 2C18 （ CYP2C18） ［5］和叶酸聚谷氨酸合酶（ FPGS） ［6］等 基因 或 基 因 附 近 的 单 核 苷 酸 多 态 性 （ SNP ） 。 CYP2C9 基因编码的酶是华法林主要有效成分 S华法林的代谢酶，研究发现 CYP2C9 具有基因多 态性，其* 2、* 3 基因突变编码的酶的活性仅为野 生型的 5% ～ 12% 。 ［7-9］ VKOＲC1 编码的维生 素 K 氧化还原酶 （ VKOＲ） 为 华 法 林 的 主 要 作 用 靶 点，其 基 因 启 动 子-1639 G ＞ A 的 突 变 会 导 致 VKOＲC1 mＲNA 表达水平显著下降［10］。CYP4F2 可影响华 法 林 的 药 代 动 力 学 过 程，其 rs2108622 TT 基因型患者平均血浆 S-华法林和 Ｒ-华法林清 除率 也 比 CYP4F2 CT 基 因 型 患 者 分 别 降 低
2 基因导向的华法林个体化用药预测模 型的建立方法
利用已发现的遗传因素和环境因素能否降低 病人 的 华 法 林 不 良 反 应 发 生 风 险 呢？ 2005 年 Sconce 等率先报道采用遗传因素和环境因素构建 华法林稳态剂量预测模型可以有效预测病人的稳 态剂量从 而 降 低 用 药 风 险［12］。 此 后 各 类 预 测 公 式如雨后春笋般被报道，目前已发表的公式多达 10 余个［1，13-28］。这其 中 最 著 名 的 公 式 为 国 际 华 法林遗传药理学联盟（ International Warfarin Pharmacogenetics Consortium，IWPC） 于 2009 年发表在 《新英格兰医学杂志》上的预测模型［1］，该模型是 目前国内第三方检测机构在出具华法林个体化用 药基因检测报告中最常用的预测模型之一。国内 最新的 Meta 分析结果也发现基因导向的华法林 个体化用药预测模型能提高华法林抗凝治疗的疗 效，降低不良反应发生率［29］。目前建立华法林个 体化用药预测模型的方法可分为两类： 多元线性 回归和机器学习算法。现将这些模型建立的方法 及其优缺点简要介绍如下。 2． 1 多元线性回归模型 人群中病人的华法林 剂量为数值变量，经过开方处理或对数转换后可 趋近于正 态 分 布［1，5］。 因 此，绝 大 多 数 研 究 选 择 了较容易实现的多元线性回归进行建模。多元线 性回归是一种能够考虑多个自变量对因变量影响 的建模方法。通常研究人员先收集一大批病人的 剂量、临床因素和遗传因素的信息，然后采用向前 或者向后的逐步回归模型筛选在模型中的变量 （ 一般纳入模型的标准为一元线性回归分析 P ＜ 0． 05，排除出模型的标准为多元线性回归分析 P ＞ 0． 1） 。筛选好变量后，通过构建回归公式建立 出线性预测模型（ 如表 1 所示） 。预测时只需将
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◇ 综述与讲座 ◇
中国临床药理学与治疗学 中国药理学会主办
CN 34-1206 / Ｒ，ISSN 1009-2501 http： / / www． cjcpt． com
2015 Dec； 20（ 12） ： 1434 － 1440
基因导向的华法林个体化用药预测模型的研究进展
谭 丹1，2 ，颜 晗1，2 ，罗芝英1，2 ，刘 荣1，2 ，张 伟1，2 ，刘昭前1，2 ，李 曦1，2
中国临床药理学与治疗学 2015 Dec； 20（ 12）
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37． 7% 和 34． 1% 。 ［11］ CYP2C18 和 FPGS 是通过 高通量研究策略（ 全基因组关联研究和全外显子 组测序研究） 所鉴定显著影响华法林稳态剂量的 基因，目前它们的作用机制仍不明确。这两个基 因目前仅在非洲人群中发现与华法林稳态剂量相 关，在其他人群中缺乏验证。除了遗传因素外，还 有年龄、身高、体质量、体表面积、合并用药、合并 疾病、饮食习惯等［1］。目前已鉴定的因素总共能 解释约 50% 的华法林稳态剂量变异。
中图分类号： Ｒ969 文献标志码： A 文 章 编 号： 1009-2501（ 2015） 12-1434-07