GLUT9与URAT1抑制剂对心血管疾病的影响：基于药物靶点的孟德尔随机化研究

为解决高尿酸血症与心血管疾病的强关联性问题，研究人员通过孟德尔随机化(MR)分析，探究了尿酸降低药物GLUT9抑制剂(GLUT9i)和URAT1抑制剂(URAT1i)对心血管疾病的影响。结果显示，URAT1i可降低心衰风险(OR 0.76)但升高空腹血糖(β=0.07)，而GLUT9i则改善血糖(β=?0.03)和血脂(HDL β=0.02)，提示GLUT9i对合并代谢异常的高尿酸患者更具治疗优势。

　　

这项研究通过创新的药物靶向孟德尔随机化(Mendelian randomization, MR)方法，解码了两种尿酸转运蛋白抑制剂——葡萄糖转运蛋白9(GLUT9)和尿酸转运体1(URAT1)对心血管系统的复杂影响。科研团队从全基因组关联研究(GWAS)数据中筛选出GLUT9和URAT1基因附近100kb区域内与血尿酸强烈关联的单核苷酸多态性(SNP)，将其作为基因对尿酸调控作用的生物标志物。

研究采用MR-Egger回归进行多效性检验，配合Cochran's Q检验评估异质性，确保分析可靠性。有趣的是，虽然URAT1抑制剂展现出降低心衰风险的优势(OR 0.76, 95%CI 0.63-0.92)，却意外升高空腹血糖(β=0.07)并降低高密度脂蛋白(HDL, β=?0.05)。相比之下，GLUT9抑制剂展现出更全面的代谢获益：不仅降低舒张压(β=?0.03)和空腹血糖(β=?0.03)，还能提升HDL水平(β=0.02)。

这些发现为临床决策提供了重要启示：对于同时罹患痛风和高血糖、血脂异常或高血压的患者，靶向GLUT9的降尿酸策略可能带来多重代谢改善，而URAT1抑制剂则需警惕其对糖代谢的潜在不利影响。研究通过基因工具变量巧妙模拟药物靶点干预，为降尿酸药物的精准选择提供了循证依据。