回 翔，范晴晴，李丹瀅，王寶彥，王東進，徐 航*

(1.南京大學醫(yī)學院附屬鼓樓醫(yī)院藥學部,南京 210008；2.中國藥科大學基礎醫(yī)學與臨床藥學院藥學系,南京 210009)

心臟瓣膜置換術是治療嚴重瓣膜疾病的有效手段[1]。我國每年有近10萬例患者接受心臟瓣膜置換術[2]?；颊咝g后還須進行短則3～6個月，長則終身的華法林抗凝治療，以預防血栓栓塞并發(fā)癥。然而，國際標準化比值(international normalized ratio，INR)的高度可變性已被證明是心臟瓣膜置換術后患者死亡率的獨立預測因子，這強調(diào)了心臟瓣膜置換術后監(jiān)測和調(diào)整華法林劑量的重要性[3-4]。

隨著藥物基因組學的發(fā)展，人們逐漸認識到單核苷酸多態(tài)性(single nucleotide polymorphism，SNP)對華法林劑量的影響，其中影響最為顯著的是CYP2C9和VKORC1基因，可以解釋華法林劑量差異的40%～60%[5]。國內(nèi)外已有許多研究建立了基因指導下的華法林劑量預測模型，同時納入了性別、年齡、體表面積(body surface area，BSA)、藥物相互作用等其他變量。然而有研究表明，國外人群的給藥模型并不適用于預測中國人群的華法林維持劑量[6]，且現(xiàn)有的華法林劑量預測模型往往針對出院后長期抗凝過程，對術后早期階段的預測能力尚不明確。因此，本研究收集了南京大學醫(yī)學院附屬鼓樓醫(yī)院使用華法林抗凝治療并已達穩(wěn)定治療劑量的患者的臨床資料，驗證并評價4種華法林穩(wěn)定治療劑量預測模型的準確性，以期為華法林的臨床合理應用提供參考。

1 資料和方法

1.1 研究對象 回顧性收集2018年6月至2019年6月在本院心胸外科行心臟瓣膜置換術、瓣膜修復(瓣環(huán)植入)術并需長期服用華法林抗凝治療的患者266例。納入標準：年齡≥18歲，漢族，住院期間華法林治療可達穩(wěn)定治療劑量，排除肝腎功能不全、甲狀腺功能亢進者及孕婦。本研究獲得了本院倫理委員會批準，由于回顧性研究的設計，豁免了知情同意書的要求。

1.2 方法

1.2.1 臨床資料采集 收集患者完整的臨床資料，包括性別、年齡、身高、體質(zhì)量、吸煙飲酒史及合并用藥情況(是否服用肝藥酶誘導劑、阿司匹林、胺碘酮)，并記錄術后患者每日服用華法林的劑量?；颊咝g后第1天(d 1)晚上即開始服用華法林(常規(guī)劑量為3 mg或遵醫(yī)囑)，每日或隔日監(jiān)測INR，依據(jù)INR結(jié)果調(diào)整給藥劑量。約術后d 3進行華法林藥物基因組學檢測，對于CYP2C9*3攜帶者和VKORC1-1639G等位基因攜帶者加以關注，謹慎調(diào)整劑量。本研究中患者的目標INR控制在1.8～2.5。當劑量不變時，連續(xù)5次檢測所得的INR均在目標范圍內(nèi)，此時所用的劑量即視為華法林的維持劑量。

1.2.2 血樣采集與基因型分析 抽取受試者外周靜脈血2 ml置乙二胺四乙酸二鈉(EDTA-2Na)抗凝管中。應用DNA提取試劑盒(上海百傲科技有限公司)提取DNA。應用CYP2C9*3(1075G>T，rs1057910)和VKORC1(1639G>A，rs9923231)基因多態(tài)性檢測試劑盒(上海百傲科技有限公司)檢測突變等位基因。

1.2.3 劑量預測 本研究選擇4種基于藥物基因組學的華法林穩(wěn)定治療劑量預測模型，分別為由國際華法林藥物基因組協(xié)會(International Warfarin Pharmacogenetics Consortium，IWPC)發(fā)布的IWPC模型[7]、Gage模型[8]、中國國家衛(wèi)生健康委員會發(fā)布的《藥物代謝酶和藥物作用靶點基因檢測技術指南(試行)》(2015)[9]中推薦的華法林起始劑量計算公式(簡稱指南模型)以及Tan等[10]構(gòu)建的模型(簡稱Tan模型)。IWPC模型和Gage模型為混合人群模型，是國際上較為權威的華法林劑量預測模型。應用Excel軟件將患者臨床資料和基因型資料輸入公式，計算預測劑量。

2 結(jié) 果

2.1 一般資料 共入選266例患者，其中男122例，女144例，患者的基本信息見表1。

表1 患者的基本信息Table 1 The basic information of the patients

2.2 基因型分布 266例患者的CYP2C9、VKORC1基因頻率及等位基因頻率見表2。χ2檢驗結(jié)果表明，各組患者基因型頻率差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05)，符合Hardy-Weinberg平衡定律，樣本具有群體代表性。

表2 患者的CYP2C9、VKORC1基因頻率及等位基因頻率Table 2 CYP2C9 and VKORC1 gene frequencies and allele frequencies of the patients

2.3 預測結(jié)果 將4種模型的華法林預測劑量分別與實際維持劑量[30(1.5) mg]進行配對檢驗。其中，IWPC模型、Gage模型和指南模型的預測劑量與實際維持劑量存在顯著差異(P<0.001)，Tan模型的預測劑量與實際維持劑量無統(tǒng)計學差異(P=0.876)。另外，按照預測劑量是否在實際維持劑量的±20%范圍內(nèi)作為預測是否準確的標準，將4種模型的預測劑量與實際維持劑量進行兩兩比較。結(jié)果顯示，Tan模型的準確度最高，對46.2%的患者預測劑量準確(見表3)。

表3 4種模型的華法林預測劑量與實際維持劑量的差異比較Table 3 Comparison of the differences between the predicted dosages by the four models and the actual maintenance dosages of warfarin

繪制以實際維持劑量為x軸，預測劑量為y軸的散點圖(見圖1)。由圖1可見，IWPC模型、 Gage模型、指南模型和Tan模型的線性相關系數(shù)(r2)分別為0.264、0.098、0.262、0.276，表明4種模型與實際維持劑量的線性關系均較差，其中Gage模型的線性相關性最差。

以實際維持劑量為x軸，以預測劑量與實際維持劑量的差值為y軸，繪制Bland-Altman圖(見圖2)。由圖2可見，IWPC模型、Gage模型、指南模型和Tan模型的預測劑量在95%一致性界限以外的比例分別為6.8%(18/266)、 5.3%(14/266)、5.3%(14/266)和5.6%(15/266)。各模型的預測劑量與實際維持劑量之間的MAD分別為0.4[95%CI(-1.5,2.3)]、1.0[95%CI(-1.2,3.1)]、0.3[95%CI(-1.6,2.2)]、0.0[95%CI(-1.9,1.9)]。4種模型中，Tan模型的MAD最小，界外值有15個(5.6%)，表明該模型預測能力較好。各模型均存在趨勢性分布特征。實際維持劑量較低時，預測劑量與實際維持劑量的差值為正值，隨著實際維持劑量增加，預測劑量與實際維持劑量的差值逐漸減小，甚至為負值。表明當患者服用華法林劑量偏小或偏大時，模型傾向于高估或低估劑量，模型的靈敏度不足。鑒于此，本研究進一步將患者按照實際服用的華法林劑量分成低劑量組(<1.5 mg/d)、中劑量組(1.5～4.5 mg/d)和高劑量組(>4.5 mg/d)，按照預測劑量是否在實際維持劑量的±20%范圍內(nèi)作為預測是否準確的標準，對模型進行評估。結(jié)果顯示，在低劑量組中，各模型準確度均較低(<10%)；在中劑量組中，指南模型和Tan模型的準確性較好，分別對58.0%(116/200)和57.5%(115/200)的患者的劑量準確預測；在高劑量組中，IWPC模型較其他模型更為準確，對58.3%(7/12)的患者的劑量準確預測，見表4。

表4 不同劑量范圍內(nèi)4種模型預測劑量的準確性比較Table 4 Accuracy comparison of the predicted dosage of warfarin by the four models based on different dosage ranges

3 討 論

本研究納入的4種模型中，Tan模型基于口服抗凝藥物6周以上的中國心臟瓣膜置換術后患者，與本研究納入人群特征最相近，盡管納入樣本較少，但準確度最高。指南模型、IWPC模型和Gage模型均是基于大樣本研究，尤其IWPC模型是由IWPC聯(lián)合9個國家21個研究小組建立的基于4043例混合種群樣本的預測模型，是目前最權威的華法林劑量預測模型之一。但在本研究中，這3種模型的準確性并不理想，其中指南模型稍遜于Tan模型。

IWPC模型僅在高劑量組中表現(xiàn)出較高的準確性，Gage模型則表現(xiàn)出較差的預測能力(與實際維持劑量符合的病例數(shù)占29.7%)、較低的相關性(r2=0.098)和較大的MAD(MAD=1.0)。因此，人種的差異可能是導致IWPC模型和Gage模型準確性差的一個因素。尤其Gage模型中83%的研究對象為高加索人群[8]，模型預測劑量更適于歐美人群。研究表明，中國人群較歐美人群對華法林更為敏感，僅需要較小的劑量即可達到維持劑量[11]。另外，在中國香港地區(qū)完成的一項抗凝治療研究發(fā)現(xiàn)，按照目標INR 2.0～3.0的標準會出現(xiàn)較多的出血病例，由此提出中國人群INR 1.8～2.4的抗凝治療目標值[12]。后續(xù)研究也證實，歐美國家指南設定的目標INR對于中國人群偏高。本研究針對心臟瓣膜術后早期高出血風險患者，INR一般控制在1.6～2.5，患者實際華法林使用劑量偏低。因此，INR目標范圍的差異導致混合種群模型傾向于高估劑量，使準確性下降。

然而，僅用種族差異解釋本研究結(jié)果，與既往的研究結(jié)果是矛盾的。高偉祺等[13]、管文燕等[14]的研究證實，IWPC模型適用于中國漢族人群華法林劑量的預測，張媛等[15]、XU等[16]的研究發(fā)現(xiàn)，Gage模型在中國人群華法林劑量預測中有更高的準確性，并不劣于基于中國人群的指南模型和Miao模型。由此推測心臟瓣膜術而非種族差異才是各模型擬合度差的主要原因。近年來，越來越多的國外研究將心臟瓣膜術視為影響華法林劑量和敏感性的重要因素。早在1999年，Ageno等[17]回顧性比較了84例心臟瓣膜置換術后患者和32例非手術患者的華法林平均日劑量和INR，發(fā)現(xiàn)在手術組和非手術組中，華法林的平均日劑量分別為(3.29±1.29)和(4.96±1.76) mg/d(P<0.001)，平均INR分別為2.08±0.60和1.60±0.54(P<0.001)，分別有48.8%和21.8%的患者超過目標范圍的上限(P=0.014)，54.7%和28.1%的患者停藥至少1 d(P=0.015)。因此，該研究認為與非手術患者相比，行心臟瓣膜置換術的患者在術后最初幾天內(nèi)對華法林表現(xiàn)出更高的敏感性。Rose等[18]的研究也證實了這一結(jié)論。這種華法林敏感性升高現(xiàn)象可能是由于手術期間心肌功能障礙和體液超負荷導致的肝臟充血，從而影響華法林代謝或凝血因子的合成[17-20]。本研究納入人群均為心臟瓣膜術后住院患者，這類患者由于術中體外循環(huán)、升主動脈阻斷、全身肝素化以及失血等情況導致凝血功能失常，對華法林表現(xiàn)出高敏感性并存在高出血風險，所用維持劑量較出院后長期穩(wěn)定劑量低，因此導致模型預測劑量偏高，準確度下降。

目前，心臟瓣膜術后華法林敏感性變化還未引起國內(nèi)學者的足夠關注，也未納入到IWPC模型這些權威模型中。應當認識到，由于心臟瓣膜手術操作及術后患者固有的內(nèi)在危險因素，術后早期患者狀態(tài)與術后長期狀態(tài)、非手術的房顫和靜脈栓塞癥患者的狀態(tài)存在差異。術后1、2、3個月的華法林劑量也可能不同。針對這一特殊人群的劑量預測模型有待進一步完善，補充手術類型、術后時間及其他代表術后患者機體恢復情況的指標，或?qū)⒂行岣吣Ｐ偷臏蚀_性。

綜上所述，本研究結(jié)果表明，目前不考慮心臟瓣膜手術因素的華法林劑量預測模型在術后早期患者中的準確性不佳。心臟瓣膜手術操作及術后患者固有的內(nèi)在危險因素可對患者的華法林使用劑量產(chǎn)生顯著影響，這些患者應當使用基于同樣特征人群建立的劑量預測模型才更準確。鑒于目前的華法林劑量預測模型并未包含手術因素，建議后續(xù)研究應加以關注。同時建議臨床醫(yī)師和藥師在指導華法林使用劑量時應關注術后患者的個體情況，加強INR監(jiān)測，加強隨訪和用藥教育，靈活調(diào)整藥物劑量，防止血栓及出血的發(fā)生。