藥物基因組學(xué)方程對(duì)上海患者華法林抗凝治療穩(wěn)定劑量預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的評(píng)估

莊文芳，陳燕紅，羅瑞萍，吳婧，宣彬彬，曹雅楠，楊莉，盛慧明

(上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬同仁醫(yī)院檢驗(yàn)科，上海200335)

藥物基因組學(xué)方程對(duì)上海患者華法林抗凝治療穩(wěn)定劑量預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的評(píng)估

莊文芳，陳燕紅，羅瑞萍，吳婧，宣彬彬，曹雅楠，楊莉，盛慧明

(上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬同仁醫(yī)院檢驗(yàn)科，上海200335)

目的在接受華法林抗凝治療肺栓塞和心顫患者的上海患者人群中，驗(yàn)證華法林藥物基因組學(xué)穩(wěn)定劑量預(yù)測(cè)方程的準(zhǔn)確性。方法收集已達(dá)華法林穩(wěn)定劑量的198例患者完整的臨床資料，采集每位患者枸櫞酸鈉抗凝1∶9抗凝的外周血1.8 mL，抽提全血基因組DNA后采用高分辨率溶解曲線法檢測(cè)其VKORC1-1173C＞T和CYP2C9*2、CYP2C9*3基因型。采用較多使用的符合篩選條件的4個(gè)華法林穩(wěn)定劑量預(yù)測(cè)模型[包括IWPC模型(基于混合種群構(gòu)建)、WEN模型(基于中國(guó)臺(tái)灣人群構(gòu)建)、HUANG模型(基于中國(guó)大陸人群構(gòu)建)及OHNO模型(基于日本人群構(gòu)建)]。采用絕對(duì)誤差均值(MAE)和預(yù)測(cè)百分比2個(gè)指標(biāo)評(píng)價(jià)并比較各模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。結(jié)果在4個(gè)預(yù)測(cè)模型中，HUANG、OHNO及WEN 3個(gè)預(yù)測(cè)模型及固定劑量方案計(jì)算的MAE＜±1.0 mg/d，理想預(yù)測(cè)百分比＞40%，其中MAE最低的模型為HUANG模型。理想預(yù)測(cè)百分比最高的模型為OHNO。結(jié)論采用亞洲人群建立的基因?qū)蚪Y(jié)合基本臨床資料的華法林穩(wěn)定劑量預(yù)測(cè)模型可以較好預(yù)測(cè)服用華法林的部分上海患者的藥物劑量，具有一定臨床應(yīng)用價(jià)值。

華法林;基因型;藥物基因組學(xué);劑量預(yù)測(cè)模型;CYP2C9;VKORC1

華法林是臨床上廣泛應(yīng)用的抗凝劑，可用于治療房顫、深靜脈血栓、肺栓塞和瓣膜移植等的血栓形成[1]，且價(jià)格便宜。但是華法林個(gè)體藥物代謝能力的差異很大，治療安全范圍狹窄，影響其藥效的因素又很多，使得華法林個(gè)體劑量的變動(dòng)性很大(0.5～60 mg/d)，存在嚴(yán)重的潛在出血和抗凝不足導(dǎo)致栓塞的風(fēng)險(xiǎn)，使得華法林治療的管理具有挑戰(zhàn)性[2-3]。影響華法林穩(wěn)定劑量的因素有多種，包括年齡、身高、體重、飲食、疾病狀態(tài)、合并用藥、吸煙、喝酒、遺傳因素等。其中遺傳因素是導(dǎo)致不同種族以及同一種族不同個(gè)體間劑量差異的最主要原因[3]。

為了減少不良反應(yīng)發(fā)生，實(shí)現(xiàn)個(gè)體化給藥目標(biāo)，全球范圍內(nèi)已經(jīng)發(fā)表了多種華法林穩(wěn)定劑量預(yù)測(cè)模型[4-9]，這些模型大多為基于VKORC1和CYP2C9基因型以及一些非遺傳因素而構(gòu)建的多元線性回歸方程，可以解釋約40%～60%的華法林個(gè)體差異。由于對(duì)這些模型驗(yàn)證的病例數(shù)不多，且未見針對(duì)上海人群的驗(yàn)證，而我們的前期研究證明不同地區(qū)的人群不僅基因分布不同，其模型進(jìn)行的外部驗(yàn)證的效果也不同[3]。為此，我們針對(duì)上海地區(qū)就診于本院的肺栓塞和心顫患者，且已達(dá)到華法林穩(wěn)定劑量，從已有模型中選取4個(gè)華法林穩(wěn)定劑量預(yù)測(cè)的典型模型進(jìn)行預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的驗(yàn)證。

材料和方法

一、研究對(duì)象與病例入選標(biāo)準(zhǔn)

2012年5月至2013年2月共收集上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬同仁醫(yī)院服用華法林進(jìn)行抗凝治療的肺栓塞和心顫患者198例，其中男100例、女98例，年齡22～89歲，身高130～183 cm，體重38～100 kg。所有患者在服用華法林穩(wěn)定劑量下，連續(xù)監(jiān)測(cè)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化比值(international normal ratio，INR)至少2次，每次監(jiān)測(cè)間隔超過(guò)1周，且INR均在目標(biāo)范圍(1.5～3.0)內(nèi)。

就診的肺栓塞或心顫患者年齡≥18歲，肝腎功能、血小板計(jì)數(shù)均正常，穩(wěn)定抗凝3個(gè)月以上，達(dá)到華法林穩(wěn)定劑量，目標(biāo)INR在1.5～3.0范圍內(nèi)。所有患者均無(wú)合并腫瘤或嚴(yán)重出血病史，且無(wú)服用胺碘酮等與華法林產(chǎn)生相互作用的藥物。所有患者均簽署知情同意書。本研究經(jīng)上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬同仁醫(yī)院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)。

二、臨床資料收集

通過(guò)查閱病歷資料、直接詢問(wèn)、電話咨詢等方式收集患者完整的臨床資料，包括性別、年齡、身高、體重、合并疾病(高血壓、糖尿病、冠心病、心房顫動(dòng))以及合并用藥情況等。

三、主要儀器及試劑

基因組DNA小量抽提試劑盒(天根生物科技有限公司);Taq DNA聚合酶(Takara大連寶生物公司);SYTO9熒光染料(英駿生物工程有限公司);所有引物均由上海英駿生物工程有限公司合成;Eppendorf基因擴(kuò)增儀;Rotor-Gene Q熒光定量聚合酶鏈反應(yīng)(PCR)儀(凱杰QIAGEN生物技術(shù)有限公司)。

四、方法

1.血標(biāo)本采集收集入選受試者的靜脈血1.8 mL，109 mmol/L枸櫞酸鈉抗凝，用于檢測(cè)PTINR值及CYP2C9*2、CYP2C9*3、VKORC 13個(gè)SNP位點(diǎn)鑒定。

2.基因組DNA提取及PCR擴(kuò)增取外周抗凝血2 mL，使用全血基因組DNA小量抽提試劑盒提取基因組DNA，-20℃保存。CYP2C9*2 (rs1799853)、CYP2C9*3(rs1057910)及VKORC1-1173C＞T(rs9934438)3個(gè)SNP位點(diǎn)的PCR引物設(shè)計(jì)參照文獻(xiàn)[3]，見表1。PCR反應(yīng)體系總體積為20 μL，Premix混合液10 μL;正、反引物均為0.5 μmol/L;基因組DNA 10 ng。PCR采用兩步法:95℃預(yù)變性3 min;95℃30 s，60℃30 s;72℃延伸1 min;40個(gè)循環(huán)。

3.高分辨熔解曲線分析PCR結(jié)束后，加染料SYTO9綠色熒光核酸染料(invitrogen)進(jìn)行預(yù)雜交(90℃5 s，40℃30 s)，然后從80℃熔解到90℃，溫度變化速率為0.1℃/s。應(yīng)用Rotor Gene 6000 1.7軟件進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)檢測(cè)和分析，依據(jù)熔解曲線和熔解峰進(jìn)行基因分型，野生型和純合突變型熔解峰為單峰，雜合突變型為雙峰。

表1 SNP位點(diǎn)引物序列

4.INR值測(cè)定INR測(cè)定結(jié)果由上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬同仁醫(yī)院血液實(shí)驗(yàn)室提供。使用日本東亞CA-7000全自動(dòng)凝血儀(凝固法)測(cè)定。

5.已發(fā)表模型的篩選華法林服用劑量的預(yù)測(cè)模型共有3種不同的內(nèi)涵[1]:一是穩(wěn)定劑量預(yù)測(cè)模型，即最常用的華法林遺傳藥理學(xué)模型;二為起始劑量預(yù)測(cè)模型;三是穩(wěn)定劑量的精確模型，即在起始劑量用藥后3 d根據(jù)INR結(jié)果對(duì)穩(wěn)定劑量做出的劑量精確模型。目前，全球范圍內(nèi)已經(jīng)發(fā)表了多種穩(wěn)定劑量預(yù)測(cè)模型[4-9]，我們選擇了其中經(jīng)驗(yàn)證適合中國(guó)人群的第1種內(nèi)涵的穩(wěn)定劑量預(yù)測(cè)模型的4個(gè)公式。非遺傳因素為臨床上常規(guī)采集資料;遺傳因素包括VKORC1-1173C＞T (rs9934438)、CYP2C9*2(rs1799853)和CYP2C9 *3(rs1057910)基因型。4個(gè)模型中IWPC模型[4]基于混合種群構(gòu)建，WEN模型[5]基于中國(guó)臺(tái)灣人群構(gòu)建，HUANG模型[6]基于中國(guó)大陸人群構(gòu)建;OHNO模型[7]基于日本人群(亞洲)構(gòu)建。各模型特點(diǎn)見表2[9]。

表2 4個(gè)典型模型特點(diǎn)列表

五、4個(gè)模型的公式

1.IWPC模型IWPC包括9個(gè)國(guó)家的21個(gè)研究小組，提供了用華法林治療的5 000多例患者的臨床和遺傳學(xué)數(shù)據(jù)[4]，由此得到的遺傳藥理學(xué)模型預(yù)測(cè)需要低劑量(≤21 mg/周)或高劑量(≥49 mg/周)治療的患者，結(jié)果顯著優(yōu)于臨床模型預(yù)測(cè)。公式:劑量(mg/d)=5.604 4-0.261 4×年齡+0.008 7×身高(cm)+0.012 8×體重(kg)-0.867 7×VKORC1 A/G-1.697 4×VKORC1 A/A-0.485 4×VKORC1基因型未知-0.521 1×CYP2C9*1/*2-0.935 7× CYP2C9*1/*3-1.061 6×CYP2C9*2/*2-1.920 6×CYP2C9*2/*3-2.331 2×CYP2C9 *3/*3-0.218 8×CYP2C9基因型未知-0.109 2×亞洲人-0.276 0×非洲人-0.103 2 ×未知人種+1.181 6×酶誘導(dǎo)劑-0.550 3×胺碘酮。式中年齡以十進(jìn)制計(jì)算，即1代表10～19歲，2代表20～29歲，3代表30～39歲，依此類推。如果服用卡馬西平、苯妥英、利福平等酶誘導(dǎo)劑，就為1，其它則為0。

2.WEN模型中國(guó)臺(tái)灣的WEN等[5]首先根據(jù)CYP2C9與VKORC1的基因型制定了華法林的起始劑量，見表3。然后再根據(jù)年齡、體表面積(body surface area，BSA)及預(yù)測(cè)劑量建立了穩(wěn)定劑量預(yù)測(cè)模型。公式:劑量(mg/d)=0.432+ 0.769×預(yù)測(cè)劑量(mg/d)-0.015×年齡(歲)+ 1.125×BSA(m2)。BSA(m2)=0.006 1×身高(cm)+0.012 8×體重(kg)-0.152 9。

表3 華法林起始劑量預(yù)測(cè)表(中國(guó)人群)

3.HUANG模型HUANG等[6]搜集了266例中國(guó)患者標(biāo)本，通過(guò)回歸分析建立了預(yù)測(cè)模型。模型公式:劑量(mg/d)=exp[0.727-0.007×年齡(歲)+0.384×BSA+0.403×(VKORC1 6484TC)+0.554×(VKORC1 6484CC)-0.482× (CYP2C9*1/*3)-1.583×(CYP2C9*3/*3)。式中BSA(m2)=0.006 1×身高(cm)+0.012 8×體重(kg)-0.152 9;VKORC1 6484 TC、VKORC1 6484 CC、CYP2C9*1/*3及CYP2C9*3/*3如果存在就乘以1，不存在則乘以0。

4.OHNO模型日本OHNO等[7]搜集了125例患者標(biāo)本，經(jīng)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析得到以下模型:劑量(mg/d)=4.248×(VKORC1-1639GG)+ 1.067×(VKORC1-1639GA)-2.416×(CYP2C9 *3/*3)-0.864×(CYP2C9*1/*3)+1.308 ×BSA-0.025×[年齡(歲)]+2.263。式中BSA(m2)=0.006 1×身高(cm)+0.012 8×體重(kg)-0.152 9;VKORC1 6484 TC、VKORC1 6484 CC、CYP2C9*1/*3及CYP2C9*3/*3如果存在就乘以1，不存在則乘以0。

六、模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)指標(biāo)

將所有入組患者臨床和基因型資料輸入各個(gè)預(yù)測(cè)模型公式進(jìn)行計(jì)算預(yù)測(cè)劑量。VKORC1-1639G＞A和VKORC1-1173C＞T幾乎完全連鎖，因此將VKORC1-1173C＞T基因型結(jié)果作為所有公式中VKORC1結(jié)果。上海人群CYP2C9*2幾乎缺失，因此如果公式里含有CYP2C9*2則計(jì)為0。采用2項(xiàng)指標(biāo)評(píng)價(jià)各模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性:(1)絕對(duì)誤差均值(mean absolute error，MAE)，為預(yù)測(cè)值減去實(shí)際值的均值;(2)決定系數(shù)(coefficient of determination，R2)，R為Pearson相關(guān)系數(shù)，可通過(guò)計(jì)算預(yù)測(cè)劑量與臨床實(shí)際劑量的相關(guān)性獲得。

為了驗(yàn)證計(jì)算公式的臨床有效性，采用預(yù)測(cè)百分比進(jìn)行計(jì)算:

理想預(yù)測(cè)(%)=(預(yù)測(cè)劑量介于實(shí)際劑量± 20%的患者數(shù))/總患者數(shù)×100%。

高估預(yù)測(cè)(%)=(預(yù)測(cè)劑量＞實(shí)際劑量120%的患者數(shù))/總患者數(shù)×100%。

低估預(yù)測(cè)(%)=(預(yù)測(cè)劑量＜實(shí)際劑量80%的患者數(shù))/總患者數(shù)×100%。

如果模型對(duì)總體患者理想預(yù)測(cè)百分比≥40%，則進(jìn)一步對(duì)其進(jìn)行敏感性分析，即分析該模型對(duì)實(shí)際低、中、高劑量患者預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。由于本院在臨床上常采用加減0.25片(2.5 mg/片)華法林調(diào)整劑量，因此將低、高劑量劃分閾值設(shè)為1.88 mg/d (即0.75片/d)和4.38 mg/d(即1.75片/d)。

七、統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

結(jié)果

一、基因型分布

198例患者中VKORC1-1173T＞C位點(diǎn)TT型164例、CT型32例、CC型2例，T等位基因頻率為90.9%、C等位基因頻率為9.1%，見表4;與已發(fā)表的中國(guó)人群頻率分布一致。CYP2C9*3的野生型*1/*1(AA)183例、雜合突變型*1/*3 (CA)15例、純合突變型*3/*3(CC)0例，*1等位基因頻率為96.2%，*3頻率為4.8%，與已發(fā)表的中國(guó)人群頻率分布[6，8]基本一致。χ2檢驗(yàn)表明2個(gè)基因均符合Hardy-Weiberg平衡。

二、基因型與華法林穩(wěn)定維持劑量關(guān)系

VKORC1-1173TT基因TT型、CT型和CC型患者華法林平均穩(wěn)定劑量分別為(2.60± 0.90)mg/d、(3.71±1.46)mg/d、4.00 mg/d，3種基因型之間差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＜0.01)。CYP2C9*3基因*1/*1(AA)型和*1/*3 (CA)型患者華法林平均穩(wěn)定劑量分別為(2.84± 1.12)mg/d和(2.34±0.83)mg/d，2種基因型之間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＜0.05)。見表5。

4個(gè)已發(fā)表模型及固定劑量方案對(duì)198例患者的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性見表5。HUANG、OHNO和WEN 3個(gè)模型計(jì)算的MAE＜±1.0 mg/d，理想預(yù)測(cè)百分比＞40%，其MAE分別為0.73、0.74和0.78 mg/d，理想預(yù)測(cè)百分比分別為41.9%、42.4%和40.9%。大部分模型計(jì)算的低估預(yù)測(cè)百分比＜高估預(yù)測(cè)百分比，說(shuō)明這些模型更容易高估穩(wěn)定劑量。

表4 不同基因型與華法林劑量的關(guān)系

表5 各模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性比較

三、應(yīng)用實(shí)例

患者邵某，男，58歲，身高160 cm，體重61 kg，未服用其它藥物，基因型為CYP2C9*3野生型*1 *1(AA)、VKORC1 1173 C＞T，按IWPC模型，年齡為×5(即58歲)，代入身高、體重，基因型中除VKORC1 A/G(與VKORC1 C/T相關(guān))與亞洲人×1外，其余均為×0，結(jié)果劑量(mg/d)=5.604 4-0.261 4×5+0.008 7×160+0.012 8×61-0.867 7 ×1-1.697 4×0-0.485 4×0-0.521 1×0-0.935 7×0-1.061 6×0-1.920 6×0-2.331 2×0 -0.218 8×0-0.109 2×1-0.276 0×0-0.103 2×0+1.181 6×0-0.550 3×0=5.493 3 mg。而實(shí)際收集的資料表明穩(wěn)定劑量為5 mg/d，因此高估+0.493 3 mg，＜1 mg，同時(shí)測(cè)定患者的INR為1.91。

討論

目前，臨床上華法林的給藥方案通常是首先給予一定標(biāo)準(zhǔn)劑量(中國(guó)患者多為2.5 mg/d或3.0mg/d，歐美患者多為5.0mg/d或10.0 mg/d)，臨床醫(yī)生根據(jù)患者定期監(jiān)測(cè)的INR值的情況，增加或減少劑量，直至INR達(dá)到靶標(biāo)(2～3)[8-9]。但在藥物劑量調(diào)整過(guò)程中，患者要反復(fù)抽血進(jìn)行INR監(jiān)測(cè)，而且劑量調(diào)整的周期一般較長(zhǎng)，患者也會(huì)有較高的發(fā)生血栓或出血的風(fēng)險(xiǎn)。而目前的研究顯示，某些基因的遺傳變異是造成個(gè)體間華法林維持劑量差異的主要原因[10]。

多項(xiàng)研究[11-10]表明，通過(guò)對(duì)各種因素的回顧性分析，可以得到華法林維持劑量的數(shù)學(xué)公式，用來(lái)預(yù)測(cè)個(gè)體的華法林劑量，從而減少華法林達(dá)到穩(wěn)定劑量過(guò)程的時(shí)間及在此過(guò)程中可能出現(xiàn)的危險(xiǎn)事件。目前已有多篇文獻(xiàn)報(bào)道[11-12]在臨床患者上驗(yàn)證和比較了這些基因?qū)虻念A(yù)測(cè)模型，如有文獻(xiàn)[12]將目前報(bào)道的12個(gè)模型在中國(guó)人群中的效果進(jìn)行了外部驗(yàn)證，其中MAE最低的3個(gè)模型分別為GAGE、WEN和OHNO;理想預(yù)測(cè)百分比最高的3個(gè)模型分別為WEN、HUANG和GAGE。敏感性分析顯示預(yù)測(cè)模型對(duì)低劑量患者的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性都較差。盡管這些模型具有潛在的應(yīng)用價(jià)值，但是在臨床上推廣應(yīng)用這些模型之前，很有必要先驗(yàn)證這些模型對(duì)真實(shí)患者的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。在過(guò)去的幾年中，一些基因?qū)虻娜A法林穩(wěn)定劑量給藥模型得到了建立及驗(yàn)證。本研究針對(duì)上海地區(qū)患者人群驗(yàn)證了典型的4種華法林穩(wěn)定劑量給藥模型的準(zhǔn)確性。雖然IWPC模型是基于多中心多種族且建模樣本最大的一個(gè)模型，但其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性卻是4個(gè)模型中是最低的，這與以往的部分研究結(jié)果有些出入。之前有研究結(jié)果顯示IWPC模型顯示出較好的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性[1，4]。原因可能是雖然其模型建立基于多中心多種族，且納入樣本最大，但另外3個(gè)模型的研究對(duì)象與本研究中的病患類似，均為基于亞洲人群建立，華法林的穩(wěn)定劑量較白種人低，因此顯示出明顯的種族特性。本研究也發(fā)現(xiàn)模型本身的R2值(可解釋華法林劑量個(gè)體差異百分比)與模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性無(wú)關(guān)。本研究理想預(yù)測(cè)百分比不高，可能原因是:(1)本研究納入的模型只包含VKORC1-1173C＞T和CYP2C9*3兩個(gè)基因，其它遺傳變異可能也會(huì)導(dǎo)致患者需要較低劑量的華法林，如CYP4F2突變等，近些年的研究表明此基因突變的多態(tài)性位點(diǎn)對(duì)華法林穩(wěn)定劑量也有一定的影響[13-16]，能夠解釋一部分華法林穩(wěn)定劑量的變異;(2)本研究未調(diào)查患者具體的飲食情況，上海地域患者可能在日常飲食中與其它地方的飲食習(xí)慣不同，可能服用導(dǎo)致INR升高的食物的量不同，如食用綠色蔬菜或富含維生素K飲食的減少會(huì)降低維生素K的攝取，從而增加華法林的抗凝效應(yīng)[17]。本研究結(jié)果顯示VKORC1-1173TT基因型、CT型和CC型患者之間華法林平均穩(wěn)定劑量差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＜0.01)，兩兩比較差異亦有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＜0.05)。CYP2C9*3基因* 1/*1(AA)和*1/*3(CA)患者之間華法林平均穩(wěn)定劑量差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＜0.05)。針對(duì)亞洲人群建立的3個(gè)穩(wěn)定劑量預(yù)測(cè)模型優(yōu)于IWPC模型，但由于各地人群飲食等生活習(xí)慣不同，3個(gè)穩(wěn)定劑量預(yù)測(cè)模型對(duì)于上海人群的預(yù)測(cè)效果仍然不是十分理想。因此，建立適合于上海人群的華法林穩(wěn)定劑量預(yù)測(cè)模型還是有必要的[3]。

綜上所述，華法林穩(wěn)定劑量個(gè)體差異受多種遺傳因素和非遺傳因素影響，基于VKORC1和CYP2C9基因型構(gòu)建的華法林劑量預(yù)測(cè)模型可以較好地預(yù)測(cè)部分患者，具有一定的臨床應(yīng)用價(jià)值。但本研究結(jié)果顯示，此類劑量預(yù)測(cè)模型對(duì)預(yù)測(cè)人群有一定種族、地域特異性，在臨床普遍推廣使用這些模型之前，應(yīng)結(jié)合模型性質(zhì)及患者特征，選擇及建立最合適的模型，并且需要進(jìn)行更多前瞻性的研究檢驗(yàn)這些模型。

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Evaluation on the stable dose prediction accuracy of Warfarin anticoagulant therapy by pharmacogenetics among Shanghai patients

ZHUANG Wenfang，CHEN Yanhong，LUO Ruiping，WU Jing，XUAN Binbin，CAO Yanan，YANG Li，SHENG Huiming.(Department of Clinical Laboratory，Tongren Hospital，Shanghai Jiaotong University School of Medicine，Shanghai 200335，China)

ObjectiveTo validate the stable dose prediction accuracy of Warfarin anticoagulant therapy by pharmacogenetics among Shanghai patients with pulmonary embolism and heart fibrillation.MethodsThe complete clinical data of 198 patients with stable Warfarin dose were collected.The VKORC1-1173C＞T，CYP2C9*2 and CYP2C9*3 genotypes were detected by polymerase chain reaction-high resolution melting technique after whole blood genomic DNA extraction with peripheral blood 1.8 mL of sodium citrate anticoagulation 1∶9.The 4 prediction algorithms，including IWPC for mixed population，WEN for Chinese Taiwan population，HUANG for Chinese mainland population and OHNO for Japanese，were evaluated and compared by mean absolute error(MAE)and prediction accuracy.ResultsThe MAE of HUANG，OHNO and WEN in 4 prediction algorithms and fixed dose model was＜±1.0 mg/d with ideal prediction percentage＞40%，with the minimum MAE in HUANG.The ideal prediction algorithm with highest percentage was OHNO.ConclusionsThe Warfarin stable dose algorithms by pharmacogenetics for Asian population combined with basic clinical information can predict the dose of Warfarin among Shanghai with clinical application significance.

Warfarin;Genotype;Pharmacogenetics;Dose prediction algorithm;CYP2C9;VKORC1

1673-8640(2015)07-0697-06

R446.11

A

10.3969/j.issn.1673-8640.2015.07.008

2014-10-19)

(本文編輯:范基農(nóng))

上海市長(zhǎng)寧區(qū)科委重點(diǎn)項(xiàng)目(CNKW2013Z02)

莊文芳，女，1968年生，學(xué)士，副主任技師，主要從事血液學(xué)檢驗(yàn)工作。

盛慧明，聯(lián)系電話:021-62909911-1220。