收缩压升高可预测罹患心脏瓣膜病的风险

陈涵

心脏瓣膜病是临床常见病，但人们对其病因、发病机制的认识还不足，目前临床上尚无有效预防心脏瓣膜病的措施。英国牛津大学的研究团队2019年7月10日发表在JAMA Cardiology杂志的一项最新成果通过对大样本的孟德尔随机化（Mendelian Randomization，MR）研究设计[1]，发现收缩压升高可预测罹患心脏瓣膜病的风险。

作为临床最常用也是最为可控的因素，该研究团队旨在通过大样本数据研究收缩压和心脏瓣膜病之间的相关性。自2006年至2010年，英国22个中心的502 602例基线年龄40～96岁的志愿者入选了英国生物数据库（UK Biobank）的研究队列。本研究的入选条件为同时具有基因数据和血压测量记录，并为了最大限度地减少种族的潜在基因变异影响，仅选择了英国血统的白人，最终有329 237例符合研究条件，其中男151 496例，女177 741例，平均年龄（56.93±7.99）岁。基线收缩压为两次血压测量的平均值。心脏瓣膜病被定义为主动脉瓣狭窄，主动脉瓣关闭不全和二尖瓣关闭不全。研究人群中共有3 570例（1.08%）被诊断为心脏瓣膜病，其中主动脉瓣狭窄1 491例（0.45%），主动脉瓣关闭不全634例（0.19%），二尖瓣关闭不全1 736例（0.53%）。

孟德尔遗传规律中，在配子形成时，亲代的等位基因将被随机分配给子代。如果该基因型可决定特定的表型，即为基因型通过特定的表型并与疾病发生关联。因此可应用基因型作为工具变量来推断表型与疾病之间的关联，这就是MR的主要理论依据。MR通过选择合适的遗传变异作为工具变量，指代无法测量的待研究暴露因素，通过测量遗传变异与暴露因素、遗传变异与疾病结局之间的关联，进而推断暴露因素与疾病结局之间的关联，是近年来比较热门的流行病学研究方法。本研究就利用了单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphisms，SNPs）作为工具变量。研究人员根据英国生物数据库中已知的影响血压的130个SNPs，通过全基因组关联荟萃分析证实了这些SNPs与收缩压的相关性，开发了遗传风险评分（genetic risk score，GRS）量表，作为每例研究对象是否会出现收缩压升高的遗传倾向的模型，代表研究对象血压的发展趋势。该研究团队指出，GRS与测得的收缩压之间存在“强烈的线性相关性”，回归系数为0.199（P＜0.001）。

分析结果显示，基于GRS估算的终生收缩压每高于正常20mmHg，主动脉瓣狭窄的发病风险升高3.26倍，主动脉瓣关闭不全的发病风险升高2.59倍，二尖瓣关闭不全的风险升高2.19倍。整体来说，基于遗传信息所估算的终生收缩压每高于正常20mmHg，发生心脏瓣膜病的风险增加约3倍。MR研究方法是新兴的用于探索因果关系的流行病学研究方法，本研究结果提示降血压治疗可能是预防心脏瓣膜病的有效策略，究竟这一发现能否改变心脏瓣膜病预防的形势，还有待时间的检验。