SLC6A4 基因多态性与冠心病风险的关联研究:来自北印度人群的洞察

【字体: 时间:2025年05月15日 来源:Orphanet Journal of Rare Diseases 3.4

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  为探究 SLC6A4 基因多态性(5-HTTLPR、rs25531、STin2)与冠心病(CAD)风险的关联,研究人员对 400 例 CAD 患者及 400 例对照开展病例 - 对照研究。发现 5-HTTLPR 的 L 等位基因与 CAD 易感性显著相关,L-12 和 LA-10 单倍型与 CAD 相关,为 CAD 遗传机制研究提供新视角。

  
冠心病(Coronary Artery Disease, CAD)作为全球首要致死性疾病,其复杂的遗传机制一直是科学界探索的焦点。在印度次大陆,CAD 发病率呈指数级增长,给医疗系统带来巨大挑战。SLC6A4 基因编码的血清素转运体(5-HTT)参与心血管生理过程,如心肌收缩、血小板聚集和血管平滑肌细胞增殖等。该基因的多态性,包括 5 - 羟色胺转运体连锁启动子区域(5-HTTLPR)长度变异、单核苷酸多态性(rs25531)和血清素转运体内含子增强子(STin2)的串联重复次数变异,被认为可能与血管疾病的发生发展相关。然而,这些多态性在北印度人群中与 CAD 风险的关联尚不明确,尤其是 tri-allelic 5-HTTLPR(rs25531)和 STin2 的作用缺乏深入研究。

为填补这一研究空白,来自印度查谟大学等机构的研究人员开展了一项大规模病例 - 对照研究。研究以印度查谟和克什米尔邦查谟地区的 400 例临床确诊 CAD 患者及 400 名性别、年龄匹配的健康个体为研究对象,旨在分析 SLC6A4 基因的 bi-allelic 5-HTTLPR、tri-allelic 5-HTTLPR(rs25531)和 STin2 多态性与 CAD 风险的关联。该研究成果发表在《Orphanet Journal of Rare Diseases》。

研究采用聚合酶链反应(PCR)对 5-HTTLPR 和 STin2 多态性进行基因分型,利用 PCR - 限制性片段长度多态性(RFLP)技术分析 rs25531 多态性,并通过统计学方法对数据进行分析,包括卡方检验、优势比(OR)计算及单倍型分析等。

研究结果


1. 基因多态性与 CAD 风险的关联


  • bi-allelic 5-HTTLPR:L 等位基因和 LL 基因型在 CAD 患者中的频率显著高于对照组(OR=1.39, P=0.001;OR=1.87, P=0.03),提示 L 等位基因可能增加 CAD 易感性。
  • tri-allelic 5-HTTLPR(rs25531):LA 等位基因和 LALA 基因型在病例组与对照组间无显著差异(OR=1.13, P=0.9;OR=1.18, P=0.64),表明该多态性单独作用可能与 CAD 风险无直接关联。
  • STin2 多态性:各基因型及等位基因频率在两组间无统计学差异(P>0.05),提示 STin2 多态性可能不参与 CAD 的遗传易感性。

2. 单倍型分析与连锁不平衡(LD)


  • 单倍型 L-12 在 CAD 患者中频率更高(OR=1.45, P=0.002),提示其与 CAD 风险正相关;而 S-10 和 S’-10 单倍型则显示出对 CAD 的保护作用(OR=0.77, P=0.02;OR=0.72, P=0.01)。
  • 连锁不平衡分析显示,bi-allelic 5-HTTLPR 与 STin2、tri-allelic 5-HTTLPR(rs25531)与 STin2 之间存在轻微 LD,但 D’和 r2 值较低,表明各多态性间相互作用较弱。

3. 非遗传风险因素


吸烟、高饱和脂肪摄入、高血压和糖尿病史等非遗传因素与 CAD 风险显著相关。其中,吸烟者患 CAD 的风险是不吸烟者的 4.6 倍(P<0.0001),强调了生活方式干预在 CAD 预防中的重要性。

研究结论与意义


本研究首次在北印度查谟地区人群中系统分析了 SLC6A4 基因多态性与 CAD 的关联,发现 bi-allelic 5-HTTLPR 的 L 等位基因及 L-12 单倍型是 CAD 的独立风险因素,而 tri-allelic 5-HTTLPR(rs25531)和 STin2 多态性与 CAD 无显著关联。研究结果提示,仅分析 bi-allelic 5-HTTLPR 可能导致关联偏倚,需结合 rs25531 进行综合评估。此外,研究确认了吸烟等环境因素在 CAD 发生中的关键作用,为 CAD 的遗传风险预测和个体化预防提供了新方向。

该研究不仅丰富了 CAD 遗传机制的认知,也为不同种族人群的基因 - 疾病关联研究提供了参考。未来需进一步扩大样本量,并探索基因 - 环境交互作用,以全面揭示 CAD 的复杂致病机制。

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