东莞地区人群ApoE 基因多态性及其与冠心病、高血压的相关性分析

雷亚利，杜华，华仙丽，梁爱芬，隋洪

（东莞康华医院检验科，广东 东莞 523000）

载脂蛋白（ApoE）是人体脂质代谢的糖蛋白。载脂蛋白E由第112和158氨基酸位点核苷酸多态性形成不同的基因型别。载脂蛋白（ApoE）基因型别包括基因112TT+158CC型 （载脂蛋白 ε3/ε3型 ）、112TT+158TT 型 （载 脂 蛋 白 ε2/ε2 型 ）、112CC+158CC 型 （载脂蛋白 ε4/ε4 型）、112T/C+158CC 型 （载脂蛋白 ε3/ε4 型）、112TT+158T/C 型（载脂蛋白 ε2/ε3 型）、112T/C+158T/C （载脂蛋白ε2/ε4型）。不同的载脂蛋白基因型别在脂质代谢中有差异。研究显示载脂蛋白ε4等位基因是高血压和冠心病等脑血管疾病重要危险因素[1-3]。而不同型别的载脂蛋白E基因型别扮演着不同等级的危险因素，其中ε4等位基因远远高于ε3等位基因[3-4]。虽然载脂蛋白E基因是阿尔茨海默病（AD）重要的危险因素中得到较为广泛的认可[5-7]，但在其它高血压和心血管疾病的研究较少。因此，加强载脂蛋白E基因在其它脂质代谢类疾病的相关性研究是很有必要的。特别是随着载脂蛋白E基因检测方法多样化和简易化,载脂蛋白E检测结果数据会进一步累积。通过对累积的大数据进行统计学分析,将在非传染性慢病病人管理中提供更多有益的经验。本文通过对东莞地区人群ApoE基因多态性的分析,探讨了其与高血压、冠心病的关系；验证了ApoE基因多态性与罹患冠心病和高血压的风险，现报告如下。

1 资料和方法

1.1 一般资料 选取2017年1月至2018年9月期间3249例来东莞康华医院门诊、住院就诊者为研究对象，按照下列标准将人群分为五组。上述患者均签署知情同意书。

1.2 研究对象分组 选取2017年1月至2018年9月期间3249例来东莞康华医院门诊、住院患者为整体人群。其中整体人群的年龄范围16~97岁；男性人群2189例，女性人群1060例。体检中心人群不存在高血压或是冠心病的人群为正常对照组。上述组别在年龄性别分布上面差别无统计学意义。患者均签署知情同意书。其中高血压患者636例、冠心病患者457例及高血压合并冠心病患者258例，依据严格的临床诊断标准确认。

1.3 试剂和仪器 使用珠海赛乐奇生物技术股份有限公司（注册证号：国食药监械(准)字2013第3401270号）基因芯片方法对患者血样进行分析。其中载脂蛋白基因分型包括基因的提取 （使用广州美基生物科技有限公司生产的血液基因组DNA提取试剂盒，备案号：粤穗械备20150062），基因组DNA进行PCR扩增（ABI 2720），使用基因芯片阅读仪进行产物分析。

1.4 检测方法 所有研究对象抽取静脉血1~2ml送检，载脂蛋白基因分型检测包括如下步骤：⑴基因的提取；⑵基因组DNA的PCR扩增；⑶使用基因芯片阅读仪进行产物分析。基因芯片试剂盒所采用的PCR体系是经一系列的优化处理后建立的直用型PCR体系,可以实现对ApoE基因特异性目的片段的有效扩增。进行检测时,先把待测样本用样本处理试剂盒处理后提取DNA,先通过PCR扩增并变性后得到标记的目的寡核苷酸链,在特定条件下与含有捕获探针的功能化基因芯片进行杂交。当反应体系中含有ApoE基因目的核酸时，捕获探针就会通过互补序列与目的核酸结合，随后HRP-TMB扩增显色系统就会启动,此时生物传感器功能化涂层就会产生信号放大，呈现蓝色，即阳性结果，从而实现结果判读。

1.5 统计学处理分析 单核苷酸多态性 （SNP）位点的基因型频率和等位基因频率通过频率计算法计算。采用 χ2检验分析各 SNP位点是否符合Hardy-Weinberg遗传平衡,采用统计软件 SPSS 21.0进行统计分析，计数资料以率表示，组间比较采用χ2检验,以 P<0.05为结果差异有统计学意义。

2 结果

2.1 载脂蛋白E基因人群总体分型结果 通过对东莞康华医院3249例整体人群的脂载蛋白E基因多态性分析，其中ε3等位基因2374例占73.06%（ε3/ε3 型占比 71.68%，ε2/ε4 型为 1.38%）；ε2等位基因 456例占 14.04%（ε2/ε2型为 0.65%，ε2/ε3型占比 13.39%）；而 ε4等位基因 419例占比12.90% （ 其 中 ε4/ε4 型 占 比 0.83% ，ε3/ε4 型 为12.07%）。

图1 载脂蛋白E在人群中的总体分布

2.2 载脂蛋白E基因等位基因人群总体频率分布3249例就诊者中，ApoE基因的388T>C（rs429358）位点共检出野生型2758例,杂合突变型437例，纯合突变型27例,等位基因突变发生率7.56%。ApoE基因526C>T（rs7412）位点共检出野生型2748例，杂合突变型480例，纯合突变型21例,等位基因突变发生率9.43%。经χ2检验分析,上述多态性位点突变频率观察值符合Hardy-Weinberg遗传平衡定律(P>0.5)，具有群体代表性。见表1。

2.3 各组别ApoE基因型和等位基因频率分布情况及分布差异 冠心病组ε2等位基因占比（10.94%）低于正常对照组 ε2等位基因占比（15.91%），差异具有统计学意义（P<0.01）；且冠心病组ε2等位基因占比低于高血压组（14.15%），差异具有统计学意义（P<0.01）；与冠心病合并高血压组比较，差异无统计学意义（P>0.05）。冠心病合并高血压组ε4等位占比（20.16%）高于正常对照组ε4等位占比（13.98%），差异具有统计学意义（P<0.05），见图 2 。

表1 ApoE基因多态性频率分布

图2 不同人群ApoE基因多态性分布

正常对照组和高血压组、冠心病组及高血压合并冠心病组脂载蛋白E基因型和等位基因频率分布情况比较，见表2。

3 讨论

3.1 ApoE基因多态性的分布 对以往国内外文献的统计结果表明，等位基因中ε3等位基因频率最高，是任一群体中最常见的等位基因，而ε2和ε4则相对较少，所以ε3被认为是“野生型”。研究对于载脂蛋白E基因型型别的分布，本文所选的样本人群达到3249例。反应东莞地区脂蛋白E基因多态性的分布其载脂蛋白E的基因型分布与相关文献一致[8-11]。

3.2 ApoE基因多态性与冠心病的关系 不同载脂蛋白E基因型决定不同的载脂蛋白E配体。在冠心病中不同载脂配体运输不同的血脂蛋白,特别是在动脉粥样硬化的脂蛋白[12]。不同的载脂蛋白E基因型别的基因型人群在冠心病中差异明显。本次统计中冠心病组人群中ε2等位基因比正常对照组人群高；说明ε2等位基因扮演着一个保护基因的角色。这一结论与张汉文等[13]通过对历年文献进行的大数据分析中对冠心病与ε4等位基因的关系的结论一致；与其对ε2等位基因的分析结论不一致；这一不一致是由于地域差异引起，还是由于统计偏颇引起尚需进一步研究。

此外，根据最新研究成果，对ε4等位基因携带者，棕榈酸食用量的增加与冠心病风险增加有关[14]，这表明ε4等位基因携带者可以通过合理饮食降低相应的冠心病的风险。

3.3 ApoE基因多态性与冠心病合并高血压的关系冠心病合并高血压人群中ε4等位基因显著高于非高血压非冠心病人群；表明对东莞地区人群，ε4等位基因在高血压合并冠心病人群中具有较高比例；说明在样本量足够的情况下，同一地区（生活习惯相似）的人群中ε4等位基因与罹患冠心病和高血压的几率相关。此外，本研究中表明的冠心病合并高血压人群ε3/3比率低于单纯高血压与单纯冠心病；与较早的文献中,高血压合并冠心病者ε3/3频率比仅高血压有下降的趋势相一致[14]；可能揭示ε3/3等位基因对高血压合并冠心病有保护作用。

随着对载脂蛋白E检测方法的多样性，载脂蛋白E基因检测将会变成快速准确的检测项目。载脂蛋白E将会积累大量的数据，这将有利于相关脂质代谢类的相关疾病的相关性分析。更多人群数据的积累有助于对慢性非感染性疾病发病机理和作用机制的研究。

同时,大数据分析也使我们发现相关的疾病的基因并不是某一个基因的决定的,而是由多个基因共同决定,也说明一些疾病可能属于数量性状遗传。更多的数据的积累将会使疾病与基因型之间的关系更加清晰,将会为临床的诊断提供更多的数据支撑。

表2 不同人群载脂蛋白E基因型别分布情况

综上所述,东莞地区3249例患者ApoE基因多态性分布符合Hardy-Weinberg遗传平衡定律，具有群体代表性。冠心病合并高血压组与ε4等位基因呈正相关，冠心病组与ε2等位基因则呈负相关。