第一章 临床个体化用药相关学科
第一节 药物基因组学
一、概述
（一）概念
药物基因组学（pharmacogenomics）是近年来在药物遗传学、遗传药理学、基因组学的基础上发展起来的一门新兴学科，是应用已知的人类基因组学的信息和研究方法，在基因组整体水平上研究遗传多态性及其对药物反应的影响，即研究药动学和药效学差异的基因特征和基因变异所导致的不同个体对药物的不同反应，从而促进新药开发和临床个体化用药。值得一提的是，药物基因组学不同于一般的基因组学，它并不是以发现新基因、探寻疾病发生发展机制为目的，而是依靠现有的基因组学理论，以提高药物的有效性和安全性为最高目标，研究遗传因素与药物反应的关系。总之，药物基因组学的大体含义包括：药物反应的基因型预测，基因组学在医药行业中的应用，在分子水平阐明药物疗效和不良反应以及药物作用靶位和作用模式。
（二）研究内容和任务
药物基因组学从基因组整体水平上探讨遗传变异和药物反应之间的关系，利用基因组学信息指导新药的临床前研究和临床研究，以降低研发成本；指导合理用药，特别是个体化用药，以增强药物的有效性和安全性。
药物基因组学主要解决三个问题：第一，不同人群为什么对同一药物的反应有差异？第二，是否能在基因组水平上科学地预测这种差异，以更好地指导临床实践中药物的合理使用？第三，是否能利用基因组多态性的信息为研发新药提供更合理的理论支持？
基因多态性是药物基因组学的研究基础，也是药物基因组学的重要研究内容，药物基因组学阐明了基因多态性和药物反应差异之间的密切关系，为广大研究者提供了一系列全新的药物反应基因。药物反应基因所编码的酶、受体、离子通道和基因本身均可作为药物的作用靶点，药物基因组学的主要研究内容就是这些药物作用靶点。同时，药物作用靶点也是疾病亚型分类的依据，药物发挥治疗作用和产生不良反应的基础。药物反应基因可以分为三类：药物代谢酶、药物作用靶点、致病相关基因。
（1）编码药物代谢酶的基因：
这类基因编码肝微粒体酶，习惯上称为细胞色素P450或CYP（cytochrome P450），在人体内近一半的药物由细胞色素P450负责代谢。目前研究已发现，细胞色素P450具有基因多态性。作为药物代谢酶，其活性高低决定了药物在体内的维持时间和维持剂量。因此，这种多态性与药物的疗效和毒副作用关联很大，直接导致人类对同一种药物呈现显著的个体差异，特别是对于治疗安全范围小的药物，更容易造成毒副作用的明显差别。此外，表达药物转运体的基因与药物的吸收、分布紧密相关，其多态性影响药物在体内的药动学过程，因此也归为这类基因。
人体内共有30种细胞色素P450，CYP2C9，CYP2C19和CYP2D6的多态性与药物反应个体差异关联很大。以CYP2C9影响华法林的代谢为例，它的编码基因显示出多态性。较常见的多态性有CYP2C9*2和CYP2C9*3，这两种基因型所表达的代谢酶比野生型CYP2C9*1酶活性分别降低了30%和80%。因此，CYP2C9基因变异的患者在服用华法林时对剂量的需求低，服药后达到稳态血药浓度所需时间也比较长，并且在治疗初期更容易发生出血不良反应。
（2）药物作用靶点：
药物反应差异除了药动学差异外，还有药物与其特异性靶点相互作用的药效学差异。药物作用靶点的细微结构变化就会导致靶点与药物作用方式或强度的改变，而这种细微的结构变化取决于基因的多态性，因此，药物作用的药效学也受基因多态性的影响。但是，由于靶点的基因差异在健康人群中非常少见，目前这方面的研究相对较少。
（3）致病相关基因：
致病基因本身的突变也可造成机体对药物反应的变化，但这种变化与基础药动学和药效学都无关。例如，载脂蛋白E（APOE）是目前已知的阿尔茨海默病的致病相关基因，患者的基因表型多为APOE4等位基因。研究表明，APOE4基因与机体对他克林（一种治疗阿尔茨海默病的有效药物）的反应有关，带有APOE4基因的患者，用该药物治疗后，80%的患者病情得以改善；但是，若患者缺乏APOE4基因，服用他克林后，有60%的人病情反而出现恶化。
二、研究方法和技术
药物基因组学的研究思路大致是：第一，确定候选基因，即选定与某个或某几个药物疗效可能相关的候选基因或基因群。第二，研究分析药物疗效和基因或基因群多态性之间的关系。第三，制定该基因或基因群多态性分布的统计学资料，用以指导以后的药物治疗。在方法和技术上，药物基因组学以药理学、基因组学、遗传学和生物化学为基础，尤其重要的是一整套高效的检测基因变异的技术，即从人群中获取某个等位基因产物，检测其变异后，确定该基因的序列变化。目前，药物基因组学主要的研究方法和技术有：
（一）表型（phenotype）和基因型（genotype）分析
表型分析可通过测定药物代谢情况或临床用药反应而实现。基因型分析要用到限制性片段长度多态性聚合酶链反应（PCR-RFLP）、多重PCR、等位基因特异性扩增、寡核苷酸连续分析、高密度芯片分析等一系列技术。
（二）连锁分析（linkage analysis）和关联（association analysis）分析
复杂疾病的基因组分型方法包括连锁分析和关联分析。连锁分析是用微卫星DNA标记对家系定型，然后从家系遗传信息中基因间的重组率计算出两基因之间的染色体图距。关联分析不同于连锁分析，它是在不相关人群中发现与性状（疾病或药物反应）有关的染色体区域。如果携带某一等位基因的患者患某一疾病的风险性增加，那么患者中含这一等位基因的频率就会高于正常人。在常见的复杂疾病中，由于单个效应基因的贡献比较小，所以关联分析比连锁分析更有效果。
（三）药物效应图谱（medicine response profile，MRPs）
该技术利用患者微量的DNA来预测他们对某一药物的反应。目前用于研究药物在小群体中所发生的罕见不良反应，以及帮助医师确定患者是否对相对罕见而严重的药物不良反应具有易感性。
（四）单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphisms，SNPs）
一些群体中的正常个体，基因组DNA的某些位点的单碱基对有差别，出现两种或两种以上的不同核苷酸。当单核苷酸次要等位型出现在群体中频率大于1%时，即定义为SNPs。SNPs的检测分析多以PCR技术为基础。SNPs的明显优势是高信息量、高密度、便于自动化操作控制，因此在药物基因组学研究中作用重大。它既可以作为一种高效的多态标记，用于复杂疾病的关联分析；也可以作为个体遗传特征的有效标记，用以构建SNPs图谱，对疾病进行精确的基因诊断。
（五）基因芯片技术
基因芯片包括DNA芯片和蛋白质芯片。DNA芯片在药物基因组学的研究中应用非常广泛：治疗前对患者进行基因诊断，确定其基因多态性，以实施个体化治疗；对特定人群进行基因分析，可以有针对性地开发新药；进行DNA转录分析，提供药物基因组学标记，有助于药物筛选。而蛋白质芯片技术能同时检测生物样品中与某一疾病或环境影响相关的全部蛋白质的含量变化情况，用于研究蛋白质水平的多态性。
（六）表达水平多态性分析
疾病的发生发展及药物作用和基因之间的关系是间接的，但是与基因表达产物—蛋白质之间的关系则比较密切，因为疾病的进程及药物的作用大多是在蛋白质水平上进行的。蛋白质组学的研究分析克服了蛋白质表达和基因之间非线性关系这一弊端，在预测药物疗效、疾病进程，阐明不同个体间的药物反应差异方面相当重要。
三、在个体化用药与新药研发中的应用
（一）药物基因组学与个体化用药
近年来，随着分子生物学技术的不断进步和完善，临床药物治疗学得到突飞猛进的发展。在临床药物治疗中，倡导合理化用药、个体化用药，减少或避免药物不良反应，提高患者的生存质量，已经成为医师、药师和患者共同追求的目标。传统的药物治疗可以说是针对患者群体的平均反应，其模式是单一的，而事实上人体对药物反应存在明显的个体差异，因此要实现药物的安全性、有效性和个体化用药，就需要针对不同患者设计出个体化的给药方案。
个体化用药是临床合理用药的核心。现在应用较为广泛的方法是：测定患者体内的血药浓度，利用药动学原理计算出药动学参数，从而设计出个体化的给药方案。这种方法监测费时，对于血药浓度与药效一致的药物是可行的，但对于血药浓度与药效不一致的药物，达到个体化用药的目的则比较困难。药物基因组学的研究揭示了基因多态性与药物效应多样性之间的关系，因此药物基因组学在临床合理用药尤其是个体化用药方面具有非常广阔的应用前景。它弥补了只根据血药浓度进行个体化用药的缺陷，为之前无法解释的众多药效学现象找到了答案，为临床个体化用药开辟了一条新的道路。现已有许多将药物基因组学知识应用于高血压、哮喘、肿瘤等药物治疗中的成功病例。药物基因组学应用于个体化用药具体表现在以下三个方面：
1.预测合适的用药剂量
药物基因组学的一个成功应用就是给予单一的患者最佳的治疗剂量。之前，医师从性别、年龄、体重、药物相互作用、肝脏和肾脏的健康状况等方面来考虑给予患者的用药剂量，这种思路对于大多数患者是有效的，但对于那些有基因缺陷的少数患者来说，药物治疗剂量的选择是千差万别的。
例如，6-巯基嘌呤（6-MP）是用于治疗一种儿童急性淋巴细胞性白血病的有效药物，但遗传性缺少硫代嘌呤甲基转移酶的患儿使用标准剂量的药物后，出现严重甚至危及生命的血液系统毒性，而使用比标准剂量低10～15倍的6-MP后，达到良好的治疗效果，而且未出现严重的毒性反应。在人体内硫代嘌呤甲基转移酶可以把6-MP转化成无活性产物排出体外，因此如果患者缺乏硫代嘌呤甲基转移酶，使用标准剂量的6-MP，就可能因为药物在体内无法转化而造成蓄积中毒。这就要求依据患者体内硫代嘌呤甲基转移酶的活性及时调整给药剂量，从而既可以发挥药物疗效又能避免药物的毒副反应。再如，氯吡格雷（波立维）作为新型抗血小板聚集药，能有效治疗和预防动脉系统栓塞。已知氯吡格雷是一种前体药物，需经过细胞色素P450中的CYP3A5和CYP2C19将其转化成活性代谢产物后才能发挥药效，因此，对于CYP3A5和CYP2C19活性低的患者要想达到理想的治疗效果，需要考虑增加治疗剂量。
由此可以看出，药物基因组学虽然不能改善药物的效应，但它所揭示的遗传变异与药物效应之间的关系能够协助医师在应用某一药物时，预先确定患者属于何种反应人群，从而为患者选择疗效最佳的药物和最佳治疗剂量。通过检测患者的基因，再开出与之相应的“基因处方”。这种最适合某一特定患者的处方，可使患者得到最理想的治疗效果，并且降低潜在的不良反应，从而达到真正意义上的个体化用药。
2.预测罕见的毒副反应
有些新研发出来的药物，对于部分患者群体，非但没有疗效，反而会造成罕见的毒副反应。因此，预测药物罕见的毒副反应，避免易感人群使用这类药物，就成为药物基因组学非常重要的研究项目。如他汀类降血脂药，不仅能有效降低降低胆固醇含量，而且还能延长有心脏病史患者的生命，目前临床应用非常广泛，但仍有约2%的患者使用该类药物后，出现全身乏力和肌肉酸痛。研究表明，无肌痛反应的患者应用阿托伐他汀治疗后，肌酸激酶（CK）的改变与CYP3A5基因A6986G多态性无关，而有肌痛的患者，CYP3A5为GG纯合子的CK比AG杂合子高，这提示GG纯合子的肌痛患者在使用阿托伐他汀后更容易引起肌肉损伤，因此，带有基因CYP3A5为GG纯合子的高血脂患者，在使用他汀类药物时应特别注意这类药物的不良反应。
3.预测任何剂量都无效的药物
在以往的临床实践中，部分失败的治疗是由于使用药物的无效，这种情况往往无法预测，且一般是在事后才引起注意，结果给患者造成很大的负担，甚至错失最佳治疗时机。但是随着药物基因组学的发展，这个问题将得到极大的改善。他莫昔芬作为抗雌激素药，一直是雌激素受体阳性的乳腺癌患者的一线治疗药物，但并非所有患者在接受这种药物治疗后，都能达到理想疗效。原来，他莫昔芬是一种前体药物，需被体内的CYP2D6代谢转化为安多昔芬这一活性形式，才能发挥作用，因此CYP的基因多态性决定了患者对这一药物的不同反应，对于CYP2D6活性低的乳腺癌患者，使用他莫昔芬后，并不能达到预期治疗效果。
（二）药物基因组学与新药研发
药物基因组学作为一种现代药物研究方法，从一个全新的视角评价药物的疗效和不良反应，已逐渐成为发现新药靶、优化先导化合物、证实药物药理作用、研究药物体内过程和毒副作用的有效方法。新药的研发包括药物发现和药物开放性研究。随着新药研究标准的日渐提高，药物开放性研究的成本也日益增加，因此，药物基因组学这一全新有效的现代研究方法不仅会极大地提高药物发现和研究的效率，而且会广泛应用于临床研究和市场化对策等方面。药物基因组学在新药研发过程中主要作用有以下几个方面：
1.寻找新药靶
药物基因组学及人类基因组学的研究发现了一整套新的基因，提供了大量的药物作用靶点。借助基因分型以及药物筛选芯片，可以获得新的药靶。
2.加速新药发现进程
药物基因组学依据药物效应的不同对基因进行分型，由于基因组学规模大、技术新、系统性强，可以大大加速新药的发现进程。一方面，前已述及，通过基因组学研究，获取大量新的药靶和药效学筛选模型，这将提高潜在活性化合物的筛选效率；另一方面，通过掌握细胞色素P450s基因多态性的分子基础，构建先导化合物的体外代谢模型，可以在筛选阶段就综合评价候选化合物在药动学、药效学和毒理学方面的特性。通过这种方法预测和完善化合物的最理想的结构，使候选化合物的早期确定更有把握，提高了新药研究的效率和成功率。
3.重新评估过去未通过的新药
对原来一些认为无效或毒副反应大而淘汰或很少使用的药物，药物基因组学研究可以根据基因特性重新选择有效的临床试验对象，从而挽救部分新药，或有效避免不良反应的发生。
4.提高新药临床试验成功率
一个新的化学药从发现到进入市场大部分的费用和时间的消耗归因于临床试验的高失败率上。以基因多态性与药物反应多样性的关系为依据，进行药物临床试验，能够有针对性地选择试验对象，减少临床试验费用和时间的花费。
此外，药物基因组学在中药的发展和抗感染药物的研究中也有应用，中药基因组学是中药现代化的重要组成部分，而对抗感染药物的基因组学深入研究，将有望解决抗感染药物目前面临的耐药性问题。
药物基因组学的出现和发展，必然会从根本上改变药物的治疗模式，即从传统的药物治疗模式—诊断定向治疗转变为基因定向治疗，也就是根据个体基因型选择最佳给药剂量，实现个体化用药。药物基因组学将为特定人群设计最为有效的治疗药物，为每一位患者制定最为理想的给药方案，真正做到药物治疗的因人而异，实现由“对症下药”到“对人下药”，充分体现个体化用药的有效性和优越性。总之，药物基因组学作为一门充满生机和希望的新兴学科，将在临床合理用药尤其是个体化用药中发挥极为重要的指导作用。
（隋忠国）
参考文献
[1] Siest G，Jeannesson E，Berrahmoune H，et al.Pharmacogenomics and drug response in cardiovascular disorders.Pharmacogenomics，2004，5（7）：779-802.
[2] 张瑞，魏冬青，魏华春，等.药物基因组学与个性化药物设计研究进展.药学进展，2007，31（6）：241-246.
[3] 汪桂清.药物基因组学的研究与应用.药物流行病学杂志，2004，13（1）：1-6.
[4] 李金恒.临床个体化用药中的药物基因组学考虑.中国临床药理学与治疗学，2007，12（4）：361-365.
[5] 刘欣跃.府伟灵.药物基因组学与个体化用药.国际检验医学杂志，2009，30（8）：770-772.
[6] 姜远英.药物基因组学.北京：人民卫生出版社，2006：89-97.
[7] 马瑞.药物基因组学：个体化治疗的重要依据.科学，2012，64（6）：16-18.
[8] 华允芬，明镇寰，张铭.药物基因组学研究进展.药学学报，2002，37（8）：668-672.
[9] Kricka L.Microchips.microarrays，bilchips and nanochips：personal laboratories for the 21st century.Clin Chim Acta，2001，307（1-2）：219-223.
[10] 刘玉国.药物基因组学与临床个体化治疗.中国临床实用医学，2007，1（4）：74-75.
[11] 杜汴兴，许庭郁，刘根源，等.药物基因组学与个体化给药.实用药物与临床，2007，10（6）：367-368.
[12] 苏琼华，袁琳，曹凤秋，等.药物基因组学与药物个体化治疗.河南教育学院学报，2012，21（3）：41-43.
[13] McLeod HL，Krynetski EY，Relling MV，et al.Genetic polymorphism of thiopurine methyltransferase and its clinical relevance for childhood acute lymphoblastic leukemia.Leukemia，2000，14：567-572.
[14] 娄小娥，章辉，吴美珍.药物基因组学与个体化用药.中国医院药学杂志，2002，22（5）：304-305.
[15] Wilke RA，Moore JH，Burmester JK.Relative impact of CYP3A genotype and concomitant medication on the severity of atorvastatin-induced muscle damage.Pharmacogenet Genomics，2005，15（6）：415-421.
[16] Goetz MP，Rae JM，Suman VJ，et al.Pharmacogenetics of tamoxifen biotransformation is associated with clinical outcomes of efficacy and hot flashes.J Clin Oncol，2005，23：9312-9318.
[17] 李芳，储继红，李国昌.药物基因组学与临床合理化用药.农垦医学，2009，31（3）：264-266.