ABCB1基因位點（C3435T）多態性與癲癇耐藥關聯性的Meta分析

彭 銳 張 洪 張 英 魏丹蕓武漢大學人民醫院藥學部，湖北武漢 430060

癲癇是慢性反復發作性短暫腦功能失調綜合征，以腦神經異常放電引起反復癇性發作為特征，是神經系統常見疾病之一。研究人員對流行病學調查結果顯示，國外癲癇發作率為3.3‰～7.8‰，年發病率為0.43‰～0.47‰。研究人員對國內部分省份的流行病學調查表明，癲癇的年發病率為0.288‰，患病率為2.1‰～7.8‰，活動性癲癇的患病率為4.6‰[1-3]。目前，癲癇在神經疾病中已成為第二大常見疾病，最常見的是腦血管病。

近幾十年，關于癲癇耐藥機制的研究，目前主要有兩種闡明機制，即“藥物靶點學說”和“多藥轉運體學說”[4]。前者機制闡述了抗癲癇藥物（AEDs）主要通過影響Na+、Ca2+和K+等離子通道，GABA受體，谷氨酸受體等神經遞質受體或者與神經遞質釋放有關等方面發揮作用。一旦相應靶點發生結構和功能改變，會引起該藥療效發生變化[5]。但是，臨床醫生經常觀察發現一些患者對服用某種AED后，并沒有發揮良好的療效，而且對絕大多數AEDs均會表現出耐藥現象，并且這些AEDs的分子結構和體內作用機制不同，“藥物靶點學說”無法解釋這種情況。經過更多的研究表明，“多藥轉運體學說”或許是另外一種作用機制誘導癲癇患者對各種AEDs耐藥，學說闡述某些基因及其編碼蛋白產物可能與癲癇的耐藥性相關。

ABC轉運蛋白家族 （ATP binding cassette transporter super family）是一大類跨膜蛋白，其主要功能是利用ATP水解產生的能量將與其結合的底物包括化學物質和藥物等主動泵出細胞外。ABC家族主要包括P-pg、乳腺癌耐藥蛋白等，均具有藥物排出泵的功能。藥物轉運是給藥后個體差異及藥物相互作用的重要環節之一，也是導致多藥耐藥的因素。P-pg是人體內重要的轉運蛋白，分布廣泛，參與多種內（外）源性物質的吸收、分布以及分泌排泄。P-pg是由人類ABCB1基因（也稱多耐藥基因MDRI）編碼的，已經報道了ABCB1存在基因多態性，其中C1236T、G2677T/A和G3435T最大影響ABCB1基因表達和蛋白結合能力。近年來研究發現，ABCB1基因及其編碼的P-糖蛋白與癲癇多藥耐藥有關[6-8]。

1 資料與方法

1.1 納入與排除標準

符合如下標準的文獻被納入：①主題為研究ABCB1基因C3435T位點多態性與癲癇耐藥性的關聯性；②研究類型為抗癲癇藥耐藥-抗癲癇藥敏感的隨機對照試驗；③能提取完整ABCB1 C3435T位點多態性基因頻率；④如發現疑似重復發表或抄襲的文獻，核實后納入資料最為完整的一篇。以下情況文獻將被排除：①經過多種途徑仍無法獲取全文或主要數據資料；②重復發表的文獻。

1.2 檢索策略

計算機檢索 Pubmed、Science direct、Wiley online library、Web of Science、中國知網、萬方數據庫和維普中文科技期刊數據庫建庫至2014年6月15日公開發表的文獻，同時查閱檢索結果中所附相似文獻及參考文獻。英文檢索策略為：（“antiepileptic drug resistant”OR “epilepsy”）AND （“ABCB1” OR “SNP3435” OR“C3435T”）；中文檢索為：（抗癲藥物耐藥 OR 癲癇）AND（ABCB1 OR SNP3435 OR C3435T基因多態性）。

1.3 文獻篩選

由兩名研究者按照上述納入與排除標準采用Note Express軟件獨立進行篩選，并交叉核對，如有分歧則交與第三名研究者提供指導意見并商定。

1.4 資料提取

資料提取工作由兩名評議員獨立進行，提取內容包括：第一作者姓名、發表年份、研究國家、研究地區、研究人種、耐藥組-敏感組各基因型頻率、基因檢測方法及哈迪溫伯格平衡檢測P值。由第三名研究者核對數據并糾正可能存在的差錯。

1.5 哈迪-溫伯格平衡檢測

如原文中未提供或未進行哈迪-溫伯格遺傳平衡檢測，研究組利用常見的Excel軟件對哈迪-溫伯格平衡進行分析，提取并分析其對應檢測結果。

1.6 統計學方法

本研究利用常用的5種基因模型對ABCB1的基因位點（C3435T）多態性與癲癇耐藥進行Meta分析；Meta分析采用RevMan 5.0軟件，計算其OR及95%可信區間 （CI），繪制漏斗圖來判斷是否存在發表偏倚。以P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 文獻檢索及篩選結果

根據檢索策略，最初檢索出中英文文獻76篇，通過閱讀標題、摘要及全文，最終篩選出10篇[9-18]研究納入Meta分析，其中，中文文獻4篇[9-12]，英文文獻6篇[13-18]，檢索及篩選流程見圖1。

圖1 文獻篩選流程及結果

2.2 資料提取結果

根據以上規定資料提取文獻中相關信息，提取結果見表 1、2。

表1 關于癲癇耐藥與ABCB1（C3435T）基因位點多態性的相關性研究文獻摘要信息資料

2.3 Meta分析

本文以C表示野生型基因，T表示突變型基因，選取5種主要的基因模型進行Meta分析，分別為等位基因模型（C/T）、顯性模型（CC/CT+TT）、隱形模型（CC+CT/TT）、共顯性模型（CC/CT 和 CC/TT）以及超顯性模型（CC+TT/CT）。

2.3.1 ABCB1 C3435T基因位點的5種基因模型異質性分析

固定效應模型下，ABCB1 C3435T基因位點的5種基因模型結果的整體異質性的定量定性值分別為：等位基因模型下I2=34%，P=0.14；顯性基因模型下I2=25%，P=0.22；隱形基因模型下 I2=32%，P=0.16；共顯性基因模型下CC/CT I2=32%，P=0.16、CC/TT I2=26%，P=0.20；超顯性基因模型下I2=43%，P=0.13。可見所有模型異質性較小，因此均可選用固定效應模型。考慮到種族和環境對基因多態性有一定的影響，本文以文獻所在地區對其進行亞組分析。而土耳其、馬來西亞和日本分別僅有1篇文獻，無法判斷其異質性。

表2 癲癇耐藥與ABCB1（C3435T）基因位點多態性的相關性研究基本信息資料（例）

2.3.2 ABCB1 C3435T基因位點的5種基因模型顯著性分析

2.3.2.1 等位基因模型 統計學顯著性結果表示，整體P=0.0007，z=3.40，差異有統計學意義；行亞組分析顯示，僅在印度地區，結果差異有統計學意義（P=0.01，z=2.25）， 合 并統 計學 效 應 量 ORIndia=0.70，95%CI（0.54，0.93）；而在中國北部，結果差異無統計學意義（P=0.20，z=1.29），在中國南部結果差異也無統計學意義（P=0.86，z=0.17）。 森林圖見圖 2。

2.3.2.2 顯性模型 統計學顯著性結果表示，整體P=0.007，z=2.71，差異有統計學意義；行亞組分析顯示，僅在印度地區，結果差異有統計學意義（P=0.007，z=2.69），合并統計學效應量 ORIndia=0.44，95%CI（0.24，0.80）；而在中國北部，結果差異無統計學意義 （P=0.18，z=1.34），在中國南部結果差異也無統計學意義（P=0.77，z=0.29）。森林圖見圖3。

圖2 等位基因模型結果亞組分析森林圖

2.3.2.3 隱形模型 統計學顯著性結果表示，整體P=0.005，z=2.83，差異有統計學意義；行亞組分析顯示，各地區差異均無統計學意義（P＞0.05）。森林圖見圖4。

圖3 顯性模型結果亞組分析森林圖

圖4 隱性模型結果亞組分析森林圖

2.3.2.4 共顯性模型 共顯性基因模型下有CC/CT和CC/TT兩組比較。統計學結果表示，CC/CT組整體合并效應差異無統計學意義（P=0.06，z=1.86）；行亞組分析顯示，僅在印度地區，結果差異有統計學意義（P=0.02，z=2.38）， 合并統計學效應量 ORIndia=0.47，95%CI（0.26，0.88）；而在中國北部，結果差異無統計學意義（P=0.27，z=1.11），在中國南部結果差異也無統計學意義（P=0.60，z=0.53）。森林圖見圖 5。CC/TT 組整體合并效應差異有統計學意義（P=0.002，z=3.08）；行亞組分析顯示，僅在印度地區差異有統計學意義（P=0.005，z=2.81）， 合 并 統 計 學 效應 量 ORIndia=0.40，95%CI（0.21，0.76）；而在中國北部和南部差異均無統計學意義（P＞0.05）。森林圖見圖6。

2.3.2.5 超顯性模型 超顯性模型下整體P值為0.85，各個亞組整體P值均＞0.05，差異無統計學意義，見圖7。

2.3.3 敏感性分析

本研究將不符合遺傳平衡（P＜0.05）的文獻[15]剔除后將每種基因模型進行敏感性分析（RevMan 5.0軟件無此功能，借用其他研究人員的StataSE 12.0軟件進行分析），發現每種基因模型下整體效應結果與前文一致，提出本研究得出的結果較為穩定，敏感性分析結果見表3。

2.3.4 發表偏倚

選取顯性模型繪制的漏斗圖，如圖8所示，研究大多分布在漏斗頂端，并且相對較為對稱，提示本研

圖5 共顯性模型CC/CT結果分析森林圖

圖6 共顯性模型CC/TT結果分析森林圖

圖7 超顯性模型結果分析森林圖

表3 各種基因模型敏感性分析結果

究發表偏倚較小（對應的顯性模型森林圖為圖3）。

圖8 顯性模型結果漏斗圖

3 討論

ABCB1基因存在多個單核苷酸多態性，其中最常見的是C1236T、G2677T/A和G3435T三個突變位點，本文分析了亞洲地區G3435T位點多態性和癲癇耐藥的關系，并沒涉及到其他地區一方面是文章不符合納入標準，另一方面相關研究較少。ABCB1基因多態性是導致個體間藥物療效差異的主要原因，也是產生耐藥的主要原因，因為其編碼蛋白P-pg在細胞中的過表達，致使細胞內藥物轉運出速率加快，藥物濃度降低，達不到治療效果，從而產生耐藥。

本次Meta分析的異質性均較低，提示結果可信度很高。漏斗圖提示ABCB1 C3435T基因位點無發表偏倚。在等位基因模型、顯性模型、隱性模型、共顯性模型（CC/TT組）下，ABCB1 C3435T基因位點與癲癇耐藥有明顯相關性。印度北部和南部地區該基因位點在本研究中表現出明顯統計學相關性。雖然中國北方和南方地區在該基因位點研究的文獻分別有3篇[7，8，15]、2 篇[6，9]，但是未表現出明顯統計學相關性，因此該基因位點突變與癲癇耐藥無關聯性。對于日本、土耳其和馬來西亞，因為納入的文獻只有1篇，不能提供有效的證據，代表性不強，因此不能認為在這些國家人口中，ABCB1 C3435T位點多態性與癲癇耐藥的形成有關聯性。

本次研究雖然有嚴格的文獻檢索及納入標準，但仍存在一些不足：其一，由于目前還沒有一個專門針對基因多態性Meta分析的質量評價清單，無法有效的評估納入研究的質量；其二，部分地區的文獻數目過少，比如日本、土耳其和馬來西亞三個國家僅僅納入1篇相關文獻，且缺乏灰色文獻（如專題討論會記錄、未發表的資料、政府研究報告和其他非傳統文獻來源的證據），導致證據不足，這些對整體證據級別可能會產生一定負面影響。因此，尚需多中心、大樣本、高質量的隨機對照研究來獲得更為可靠的結論，進一步證實ABCB1 C3435T位點基因多態性與癲癇耐藥的關聯。

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