高血壓遺傳易感性的候選基因法研究

李紅敏

高血壓是最常見的心血管疾病，是危害人類健康的世界性公共衛(wèi)生問題之一。關(guān)于高血壓發(fā)病機(jī)制，大部分觀點(diǎn)認(rèn)為遺傳因素占有相當(dāng)重要的份量。在家系研究中發(fā)現(xiàn)收縮壓和舒張壓具有30%～70%的遺傳性[1]。盡管在許多不同群體、不同研究方式（群體病例對(duì)照研究或家系分析）的多個(gè)研究報(bào)告中發(fā)現(xiàn)腎素-血管緊張素系統(tǒng)基因與高血壓相關(guān)，但并非在所有的研究中都得到一致的結(jié)論[2-3]。這可能與以往的研究?jī)H只針對(duì)單個(gè)基因有關(guān)。而不同群體由于遺傳背景及環(huán)境的原因很可能存在不同的高血壓致病基因，用單基因法研究高血壓病因存在明顯的缺陷。此外，以往的研究都集中在 AGT M235T、AGT G6A、RENI/D、ACEI/D和AGTR1 A1166C等有限的幾個(gè)多態(tài)性位點(diǎn)，并未對(duì)這四個(gè)基因的單核苷酸多態(tài)性（SNP）進(jìn)行過系統(tǒng)的研究。本研究從高血壓發(fā)病機(jī)制的研究熱點(diǎn)入手，用基于haplotype的tagging策略選擇腎素-血管緊張素系統(tǒng)的AGT、REN、ACE、AGTR1基因的tag SNP，系統(tǒng)地研究這些候選基因的多態(tài)性分布規(guī)律，找出高血壓群體普遍存在的及可能局限于有特定環(huán)境易感因素群體中的高血壓易感位點(diǎn)，有助于深化高血壓發(fā)病機(jī)制的認(rèn)識(shí)，并為后續(xù)的高血壓防治和藥物研發(fā)提供依據(jù)?，F(xiàn)報(bào)道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 研究對(duì)象均來自于已建立的寧波市典型社區(qū)常見疾病研究隊(duì)列。運(yùn)用分層隨機(jī)抽樣的方法確定居住寧波市3代以上的35～70歲漢族人群研究對(duì)象10 000例，采用統(tǒng)一調(diào)查表進(jìn)行人口學(xué)特征、環(huán)境因素的問卷調(diào)查，體格檢查及實(shí)驗(yàn)室檢查。在第一階段調(diào)查結(jié)果分析基礎(chǔ)上進(jìn)行再次抽樣，采用成組匹配（以年齡和性別為匹配因素）確定第二階段病例對(duì)照的研究對(duì)象2000例，其中原發(fā)性高血壓1 000例，對(duì)照組1 000例。血壓測(cè)量在早晨進(jìn)行，每隔5分鐘檢測(cè)1次，共檢測(cè)3次，取后兩次平均值。高血壓定義為收縮壓（SBP）≥140 mmHg（1 mmHg≈0.133 kPa）和/或舒張壓（DBP）≥90 mmHg，或正在服用抗高血壓藥物。繼發(fā)性高血壓患者不納入研究。對(duì)照組要求 SBP≤120 mmHg且DBP≤80 mmHg，并未患其他心腦血管疾病。環(huán)境因素調(diào)查主要包括：性別、年齡、職業(yè)、學(xué)歷、經(jīng)濟(jì)狀況、吸煙飲酒史、日常生活壓力及情緒狀態(tài)、油脂及鹽的攝入情況、運(yùn)動(dòng)及作息規(guī)律等。體格檢查主要包括：身高、體質(zhì)量、血壓、脈搏、呼吸、心電圖、腹部B超、胸片及其他內(nèi)外科常規(guī)查體。實(shí)驗(yàn)室檢查主要包括：血常規(guī)、血生化和腫瘤標(biāo)志物等。

1.2 血樣采集 采集研究對(duì)象靜脈血液3 ml。其中2 ml血液用于生化指標(biāo)的檢測(cè)；1 ml血液采用乙二胺四乙酸（EDTA）抗凝，低溫保存運(yùn)送至本實(shí)驗(yàn)室，然后保存至―80℃冰箱。

1.3 血液DNA提取及濃度測(cè)定 用酚-氯仿法提取血液基因組DNA，制備以溴化乙錠染色的1%瓊脂糖凝膠；取1 l DNA樣品與0.2 l緩沖液混合上樣；100V電壓下電泳15 min；在全自動(dòng)凝膠成像儀下拍照，與DNA Marker灰度值的比值估計(jì)DNA樣品的濃度并分析DNA是否有降解。使用Nanodrop 1000分光光度計(jì)檢測(cè)DNA樣品在230 nm、260 nm和280 nm波長(zhǎng)的吸光度值，從而了解DNA的純度及濃度。再根據(jù)測(cè)得各樣本的DNA濃度用高純水稀釋到20ng/l，放置于4℃保存待用或放于―80℃長(zhǎng)期保存。

1.4 候選基因 tagSNP的選取 通過hapmap數(shù)據(jù)庫中國(guó)漢族人群（CHB）的遺傳信息，采用Tagger Pairwise Methods（R Square cutoff=0.8，MAF cutoff=0.1）獲取AGT基因11個(gè)tagSNP（rs11122575，rs2478543，rs1078499，rs3789671，rs7539020，rs3789678，rs7079，rs3889728，rs11122577，rs2478523，rs2493132）；REN基因3個(gè)tagSNP（rs11571080，rs11571078，rs1464816）；ACE基因4個(gè)tagSNP（rs4305，rs4968591，rs4353，rs4461142）；AGTR1基因7個(gè)tagSNP（rs12721241，rs931490，rs1800766，rs5182，rs2675511，rs2933249，rs275649）。在此基礎(chǔ)上把每個(gè)基因的長(zhǎng)度上下游各擴(kuò)大了5kb，其中AGT基因增加了4個(gè)tagSNP（rs11568046，rs2493137，rs7536290，rs4628514）；REN基因未增加；ACE基因增加 1個(gè)tagSNP（rs4329）；AGTR1基因增加 3 個(gè)tagSNP（rs275643，rs275645，rs4681157）。

1.5 SNPstream檢測(cè)基因多態(tài)性SNPstream是Beckman公司在Orchid公司原有技術(shù)平臺(tái)的基礎(chǔ)上發(fā)展推出的一套自動(dòng)化程度高，滿足中高通量研究需要的SNP分型系統(tǒng)。該系統(tǒng)將多重PCR技術(shù)與單堿基延伸分型技術(shù)結(jié)合起來，同時(shí)將寡核苷酸微陣列技術(shù)應(yīng)用于常規(guī)的384孔板內(nèi)，并引入微陣列芯片雜交技術(shù)，結(jié)果可由成像儀上的雙色熒光讀出[4]。

SNPstream系統(tǒng)采用的單堿基延伸引物在5’端帶有一個(gè)不與模板互補(bǔ)的20 bp長(zhǎng)度的序列，這一段寡核苷酸鏈與微陣列芯片板（SNPware）上的已知序列的寡核苷酸鏈（標(biāo)簽）互補(bǔ)。常規(guī)PCR擴(kuò)增和單堿基延伸反應(yīng)是12重或者48重的反應(yīng)，得到的是混合產(chǎn)物，需要通過微陣列將其區(qū)分開并進(jìn)行檢測(cè)。單堿基延伸反應(yīng)結(jié)束后，混合產(chǎn)物加入SNPware板中雜交，SNPware板上每一個(gè)“點(diǎn)”是一個(gè)“標(biāo)簽”，每一個(gè)“標(biāo)簽”分別與12個(gè)（或48個(gè)）單堿基延伸引物的其中一個(gè)“尾巴”互補(bǔ)，將混合產(chǎn)物一一“捕獲”歸位，而后掃描檢測(cè)各個(gè)點(diǎn)上的熒光，即能對(duì)相應(yīng)的SNP位點(diǎn)分型[5]。

1.6 統(tǒng)計(jì)方法 運(yùn)用SPSS16.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析。計(jì)量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差表示；兩樣本均數(shù)間比較用t檢驗(yàn)，多樣本均數(shù)間用方差分析；計(jì)數(shù)資料比較運(yùn)用2檢驗(yàn)，并計(jì)算OR值及95%可信區(qū)間；哈溫平衡由 PEDSTATS軟件（V0.6.8）（http://www.sph.umich.edu/csg/abecasis/）計(jì)算。運(yùn)用 Logistic回歸和MDR2.0軟件分析基因環(huán)境交互作用。P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 原發(fā)性高血壓病例-對(duì)照納入人群基本信息 兩組性別、年齡、飲酒和吸煙比例差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＞0.05）。與對(duì)照組相比，高血壓組三酰甘油（TG）、總膽固醇（TC）和體質(zhì)量指數(shù)（BMI）均高于對(duì)照組（均P＜0.05）。見表1。

2.2 AGT基因多態(tài)性與原發(fā)性高血壓的關(guān)聯(lián) SNP分型整體成功率超過99%。哈溫平衡檢驗(yàn)顯示，除rs3789678外，其余14個(gè)SNP均符合哈溫平衡法則（P＞0.05）。rs3789678（P=0.002，OR=1.32，95%CI1.10～1.58）和rs2493132（P=0.003，OR=1.23，95%CI1.07 ～ 1.40）多態(tài)性與原發(fā)性高血壓相關(guān)（表2）。rs3789678僅在男性中與高血壓相關(guān)（P=0.003，OR=1.55，95%CI 1.16 ～ 2.06）；而rs2493132則僅在女性中與高血壓相關(guān)（P=0.009，OR=1.27，95%CI 1.06 ～ 1.52）。其余SNP即使進(jìn)行性別分層或用顯性/隱性效應(yīng)模型進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，也未發(fā)現(xiàn)與原發(fā)性高血壓存在相關(guān)性。見表3。

表1 原發(fā)性高血壓候選基因研究病例-對(duì)照基本信息

表2 基因多態(tài)性與原發(fā)性高血壓的關(guān)聯(lián)研究

表2 基因多態(tài)性與原發(fā)性高血壓的關(guān)聯(lián)研究

S N P 分組 基因型 最小等位值9 5%基因頻率r s 1 1 1 2 2 5 7 5病例組 1 1 8(C C) 4 2 0(C T) 3 5 8(T T) 0.3 7 0.7 5 1.0 2 0.8 9～1.1 7對(duì)照組 1 2 1(C C) 4 1 3(C T)3 7 2(T T) 0.3 6 r s 2 4 7 8 5 4 3 病例組 3 3(A A) 2 7 2(A G)5 9 3(G G) 0.1 9 0.8 5 0.9 8 0.8 3～1.1 6對(duì)照組 3 6(A A) 2 7 3(A G)5 9 6(G G) 0.1 9 r s 1 0 7 8 4 9 9 病例組 6 8(C C) 3 5 7(C T)4 7 1(T T) 0.2 7 0.8 1 1.0 2 0.8 8～1.1 8對(duì)照組 6 8(C C) 3 5 5(C T) 4 8 4(T T) 0.2 7 r s 3 7 8 9 6 7 1 病例組 2 7 3(A A) 4 5 0(A C) 1 7 8(C C) 0.4 5 0.6 1 1.0 4 0.9 1～1.1 8對(duì)照組 2 6 5(A A) 4 5 5(A C)1 8 5(C C) 0.4 6 r s 7 5 3 9 0 2 0 病例組 8 0(C C) 3 9 1(C T) 4 2 5(T T) 0.3 1 0.9 8 1.0 0 0.8 7～1.1 5對(duì)照組 8 5(C C) 3 9 0(C T) 4 3 3(T T) 0.3 1 r s 3 7 8 9 6 7 8 病例組 6 9 1(C C) 1 6 0(C T) 4 5(T T) 0.1 4 0.0 0 1.3 2 1.1 0～1.5 8對(duì)照組 6 2 8(C C) 2 3 6(C T) 4 2(T T) 0.1 8 r s 7 0 7 9 病例組 1 8(A A)2 3 3(A C) 6 5 0(C C) 0.1 5 0.8 7 0.9 8 0.8 2～1.1 8對(duì)照組 2 1(A A) 2 3 0(A C)6 4 9(C C) 0.1 5 r s 3 8 8 9 7 2 8 病例組 2 3 5(A A) 4 5 4(A G)2 1 0(G G) 0.4 9 0.8 4 1.0 1 0.8 9～1.1 6對(duì)照組 2 3 8(A A) 4 4 6(A G)2 2 1(G G) 0.4 9 r s 1 1 1 2 2 5 7 7病例組 2 4(A A) 2 8 2(A C)5 9 1(C C) 0.1 8 0.4 4 0.9 4 0.7 9～1.1 1對(duì)照組 3 1(A A) 2 8 7(A C)5 8 0(C C) 0.1 9 r s 2 4 7 8 5 2 3 病例組 1 7 9(C C) 4 4 6(C T) 2 6 6(T T) 0.4 5 0.8 8 0.9 9 0.8 7～1.1 3對(duì)照組 1 9 3(C C) 4 3 7(C T) 2 7 7(T T) 0.4 5 r s 2 4 9 3 1 3 2 病例組 3 7 4(C C) 4 1 0(C T) 1 1 2(T T) 0.3 5 0.0 0 1.2 3 1.0 7～1.4 0對(duì)照組 3 1 7(C C) 4 5 3(C T) 1 3 7(T T) 0.4 0 r s 1 1 5 6 8 0 4 6病例組 1 0(C C) 2 2 3(C T) 6 5 8(T T) 0.1 4 0.4 2 1.0 8 0.8 9～1.3 2對(duì)照組 9(C C) 2 1 2(C T) 6 7 9(T T) 0.1 3 r s 2 4 9 3 1 3 7 病例組 3 5 6(C C) 4 1 0(C T)1 2 6(T T) 0.3 7 0.9 3 0.9 9 0.8 7～1.1 4對(duì)照組 3 5 7(C C) 4 2 7(C T) 1 2 2(T T) 0.3 7 r s 7 5 3 6 2 9 0 病例組 5 7 4(A A) 2 8 6(A G) 3 9(G G) 0.2 0 0.3 4 1.0 8 0.9 2～1.2 7對(duì)照組 5 5 7(A A) 3 1 1(A G) 3 8(G G) 0.2 1 r s 4 6 2 8 5 1 4 病例組 2 1 4(C C) 4 5 6(C T) 2 3 2(T T) 0.4 9 0.3 3 1.0 7 0.9 4～1.2 2對(duì)照組 1 9 4(C C) 4 6 8(C T) 2 4 1(T T) 0.4 7

表3 基因多態(tài)性與原發(fā)性高血壓關(guān)聯(lián)性的分層研究

表3 基因多態(tài)性與原發(fā)性高血壓關(guān)聯(lián)性的分層研究

S N P 性別 分組 基因型值9 5%r s 3 7 8 9 6 7 8 M a l e 病例組 3 0 9(C C) 6 3(C T) 1 5(T T) 0.0 0 1.5 5 1.1 6～2.0 6對(duì)照組 2 7 2(C C)1 0 5(C T) 1 6(T T)r s 3 7 8 9 6 7 8 F e m a l e病例組 3 8 3(C C) 9 6(C T) 3 0(T T) 0.1 5 1.1 9 0.9 4～1.5 0對(duì)照組 3 5 6(C C)1 3 2(C T) 2 5(T T)r s 2 4 9 3 1 3 2 M a l e 病例組 1 6 4(C C)1 7 0(C T) 5 1(T T) 0.1 4 1.1 7 0.9 5～1.4 4對(duì)照組 1 4 0(C C)2 0 0(C T) 5 3(T T)r s 2 4 9 3 1 3 2 F e m a l e病例組 2 1 0(C C)2 4 1(C T) 6 0(T T) 0.0 1 1.2 7 1.0 6～1.5 2對(duì)照組 1 7 7(C C)2 5 3(C T) 8 4(T T)

2.3 REN基因多態(tài)性與原發(fā)性高血壓的關(guān)聯(lián) SNP分型整體成功率超過99%。哈溫平衡檢驗(yàn)顯示，3個(gè)SNP均符合哈溫平衡法則（P＞0.05）。沒有SNP與原發(fā)性高血壓相關(guān)，即使進(jìn)行性別分層或用顯性/隱性效應(yīng)模型進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，也未發(fā)現(xiàn)與原發(fā)性高血壓存在相關(guān)性。見表4。

2.4 ACE基因多態(tài)性與原發(fā)性高血壓的關(guān)聯(lián) SNP分型整體成功率超過99%。哈溫平衡檢驗(yàn)顯示，所以SNP均符合哈溫平衡法則（P＞ 0.05）。rs4305（P=0.016，OR=1.18，95%CI 1.03 ～ 1.35）多態(tài)性與原發(fā)性高血壓相關(guān)。見表 5。rs4305僅在女性中與高血壓相關(guān)（P=0.016，OR=1.24，95%CI 1.04 ～ 1.49）。其余SNP即使進(jìn)行性別分層或用顯性/隱性效應(yīng)模型進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，也未發(fā)現(xiàn)與原發(fā)性高血壓存在相關(guān)性。見表6。

2.5 AGTR1基因多態(tài)性與原發(fā)性高血壓的關(guān)聯(lián) rs10935724分型失敗，其余SNP分型整體成功率超過99%。哈溫平衡檢驗(yàn)顯示，所以SNP均符合哈溫平衡法則（P＞ 0.05）。rs275645（P=0.002，OR=1.27，95%CI1.09～ 1.48）多態(tài)性與原發(fā)性高血壓相關(guān)（表7）。rs275645在男性和女性中均與高血壓相關(guān)（P=0.022，OR=1.31，95%CI 1.04 ～ 1.65；P=0.036，OR=1.24，95%CI 1.01 ～ 1.52）。其余SNP即使進(jìn)行性別分層或用顯性/隱性效應(yīng)模型進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，也未發(fā)現(xiàn)與原發(fā)性高血壓存在相關(guān)性。見表8。

3 討論

腎素-血管緊張素系統(tǒng)在血壓調(diào)控中起至關(guān)重要的作用，國(guó)內(nèi)外控制血壓臨床一線用藥均是該系統(tǒng)的阻斷劑，編碼腎素-血管緊張素系統(tǒng)的基因也成為高血壓易感性最熱門的候選基因。但以往的研究都集中在 AGTM235T、AGTG6A、ACEI/D和AGTR1A1166C等有限的幾個(gè)多態(tài)性位點(diǎn)，且往往得到不一致的結(jié)論。 Sethi等[6]將1992年1月至2002年3月發(fā)表的127個(gè)研究進(jìn)行了 meta分析，結(jié)果顯示，AGT M235T與高加索人群的血漿血管緊張素原水平有關(guān)，與高加索人群和亞洲人群的高血壓有關(guān)，但與兩個(gè)人群的收縮壓與舒張壓無關(guān)。Chen等[4]對(duì)10個(gè)中國(guó)人群（主要為漢族，含少數(shù)民族）研究結(jié)果進(jìn)行meta分析，結(jié)果顯示AGTT235T基因型會(huì)增加中國(guó)人患高血壓的風(fēng)險(xiǎn)。

表4 基因多態(tài)性與原發(fā)性高血壓的關(guān)聯(lián)研究

表4 基因多態(tài)性與原發(fā)性高血壓的關(guān)聯(lián)研究

S N P G r o u p G e n o t y p e M A F 值9 5%r s 1 1 5 7 1 0 8 0病例組 2 3 3(A A) 4 5 2(A G) 2 0 8(G G) 0.4 9 0.9 4 1.0 1 0.8 8～1.1 5對(duì)照組 2 2 8(A A) 4 7 1(A G) 2 0 5(G G) 0.4 9 r s 1 1 5 7 1 0 7 8病例組 6 6 8(C C) 2 1 0(C T) 1 9(T T) 0.1 4 0.7 1 1.0 4 0.8 6～1.2 5對(duì)照組 6 6 5(C C) 2 1 5(C T) 2 1(T T) 0.1 4 r s 1 4 6 4 8 1 6 病例組 5 1(A A) 3 2 3(A C) 5 2 6(C C) 0.2 4 0.9 4 1.0 1 0.8 6～1.1 7對(duì)照組 3 9(A A) 3 4 0(A C) 5 1 0(C C) 0.2 4

表5 基因多態(tài)性與原發(fā)性高血壓的關(guān)聯(lián)研究

表5 基因多態(tài)性與原發(fā)性高血壓的關(guān)聯(lián)研究

S N P 分組 基因型 最小等位值9 5%基因頻率r s 4 3 5 3 病例組 3 2 3(C C) 4 4 4(C T) 1 2 9(T T) 0.3 9 0.5 6 1.0 4 0.9 1～1.1 9對(duì)照組 3 2 1(C C) 4 4 2(C T) 1 4 5(T T) 0.4 0 r s 4 4 6 1 1 4 2病例組 2 9 9(C C) 4 4 2(C T) 1 5 9(T T) 0.4 2 0.9 9 1.0 0 0.8 8～1.1 4對(duì)照組 3 0 0(C C) 4 4 5(C T) 1 5 9(T T) 0.4 2 r s 4 3 2 9 病例組 1 0 0(A A) 4 0 8(A G) 3 8 9(G G) 0.3 4 0.2 6 0.9 2 0.8 1～1.0 6對(duì)照組 1 1 2(A A) 4 2 0(A G) 3 6 9(G G) 0.3 6 r s 4 3 0 5 病例組 3 4 2(C C) 4 4 4(C T) 1 0 8(T T) 0.3 7 0.0 2 1.1 8 1.0 3～1.3 5對(duì)照組 3 1 1(C C) 4 3 6(C T) 1 4 7(T T) 0.4 1 r s 4 9 6 8 5 9 1病例組 4 3(C C) 3 0 4(C T) 5 3 7(T T) 0.2 2 0.3 0 1.0 9 0.9 3～1.2 8對(duì)照組 2 9(C C) 3 1 2(C T) 5 5 3(T T) 0.2 1

表6 基因多態(tài)性與原發(fā)性高血壓關(guān)聯(lián)性的分層研究

表6 基因多態(tài)性與原發(fā)性高血壓關(guān)聯(lián)性的分層研究

S N P 性別 分組 基因型值9 5%r s 4 3 0 5 M a l e C a s e 1 4 6(C C) 1 9 7(C T) 4 4(T T) 0.3 7 1.1 0 0.9 0～1.3 5 C o n t r o l 1 4 3(C C) 1 8 7(C T) 5 8(T T)F e m a l e C a s e 1 9 6(C C) 2 4 7(C T) 6 4(T T) 0.0 2 1.2 4 1.0 4～1.4 9 C o n t r o l 1 6 8(C C) 2 4 9(C T) 8 9(T T)

表7 基因多態(tài)性與原發(fā)性高血壓的關(guān)聯(lián)研究

表7 基因多態(tài)性與原發(fā)性高血壓的關(guān)聯(lián)研究

S N P分組 基因型 最小等位值9 5%基因頻率r s 1 2 7 2 1 2 4 1 病例組 1 5(A A)1 8 0(A G)7 0 6(G G) 0.1 2 0.3 8 0.9 1 0.7 5～1.1 2對(duì)照組 1 9(A A)1 9 0(A G)6 9 5(G G) 0.1 3 r s 9 3 1 4 9 0 病例組 7 4 6(A A)1 4 3(A G) 5(G G) 0.0 9 0.6 8 1.0 5 0.8 3～1.3 2對(duì)照組 7 5 2(A A)1 4 4(A G) 9(G G) 0.0 9 r s 1 8 0 0 7 6 6 病例組 2 7(C C)2 6 7(C T) 6 0 3(T T) 0.1 8 0.6 2 0.9 6 0.8 1～1.1 4對(duì)照組 3 0(C C)2 7 5(C T) 5 9 9(T T) 0.1 9 r s 5 1 8 2 病例組 8 3(C C)3 8 5(C T) 4 3 0(T T) 0.3 1 0.6 4 1.0 3 0.9 0～1.1 9對(duì)照組 8 3(C C)3 7 3(C T) 4 4 5(T T) 0.3 0 r s 2 6 7 5 5 1 1 病例組 2 2(C C)2 8 3(C T) 5 9 6(T T) 0.1 8 0.4 3 1.0 7 0.9 0～1.2 7對(duì)照組 3 0(C C)2 5 0(C T) 6 2 2(T T) 0.1 7 r s 2 9 3 3 2 4 9 病例組 6 8 1(C C)2 0 5(C T) 1 4(T T) 0.1 3 0.2 9 0.9 0 0.7 4～1.1 0對(duì)照組 7 0 7(C C)1 8 7(C T) 1 3(T T) 0.1 2 r s 2 7 5 6 4 9 病例組 4(A A)1 9 2(A G)6 9 6(G G) 0.1 1 0.8 8 0.9 8 0.8 0～1.2 1對(duì)照組 1 1(A A)1 8 5(A G)7 1 0(G G) 0.1 1 r s 2 7 5 6 4 3 病例組 6 7 4(A A)2 1 2(A G) 1 3(G G) 0.1 3 0.1 8 0.8 7 0.7 2～1.0 6對(duì)照組 7 0 1(A A)1 9 7(A G) 8(G G) 0.1 2 r s 2 7 5 6 4 5 病例組 4 5 6(A A)3 9 5(A G) 4 3(G G) 0.2 7 0.0 0 1.2 7 1.0 9～1.4 8對(duì)照組 5 3 6(A A)3 3 3(A G) 3 7(G G) 0.2 2 r s 4 6 8 1 1 5 7 病例組 4 0(A A)3 0 0(A C)5 6 0(C C) 0.2 1 0.2 0 1.1 1 0.9 5～1.3 1對(duì)照組 3 0(A A)2 8 8(A C)5 8 2(C C) 0.1 9

雖然RAAS成員在高血壓病例生理過程中起了關(guān)鍵作用，但作為典型的復(fù)雜疾病，很難想象一個(gè)或幾個(gè)多態(tài)性能顯著增加高血壓的患病風(fēng)險(xiǎn)。因此，筆者將RAS上4個(gè)基因的多態(tài)性進(jìn)行系統(tǒng)性分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn) AGT、ACE和AGTR1基因上均有tagSNP與高血壓相關(guān)。這說明：（1）RAS確實(shí)重要。后續(xù)的研究需要在不同人群中，甚至在相同人群中進(jìn)行驗(yàn)證，以期明確這些基因與高血壓的相關(guān)性；（2）有功能性SNP位于tagSNP所代表的區(qū)域中。關(guān)聯(lián)研究?jī)H僅提示這些區(qū)域有可能存在參與血壓調(diào)控或高血壓易感的SNP，通過后續(xù)的生物信息學(xué)和功能性分析，有望發(fā)現(xiàn)真正的功能性位點(diǎn)。

表8 AGTR1基因多態(tài)性與原發(fā)性高血壓關(guān)聯(lián)性的分層研究

除了高鈉飲食，以往的流行病學(xué)研究已證實(shí)，飲酒吸煙、超重肥胖、血脂異常和精神壓力等都是高血壓的重要危險(xiǎn)因素。高血壓作為典型的復(fù)雜性疾病，是由基因和環(huán)境共同作用下形成的。只有在遺傳學(xué)研究基礎(chǔ)上同時(shí)考慮與肥胖、飲食習(xí)慣和生活壓力等環(huán)境易感因素的交互作用才能得到有意義的結(jié)論。本研究通過Logistic回歸分析發(fā)現(xiàn)BMI、TC和 TG的升高都是高血壓的危險(xiǎn)因素。筆者也開始著手分析CHARGE bp和Global BPgen的數(shù)據(jù)，這是迄今為止設(shè)計(jì)最合理、納入人群最多、信息量最豐富的兩個(gè)隊(duì)列[7-8]。而且這兩個(gè)隊(duì)列都已完成高血壓全基因組關(guān)聯(lián)研究，相關(guān)內(nèi)容可以開展大樣本的環(huán)境-基因交互作用分析。