中国医科大学学报  2020, Vol. 49 Issue (3): 272-275

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韩旭, 李雪佳, 李飞
锌指蛋白36单核苷酸基因多态性与阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征合并高血压患者遗传易感性的相关性研究
Analyses of correlation between polymorphisms in the gene encoding zinc finger protein 36 and obstructive sleep apnea hypopnea syndrome with hypertension
中国医科大学学报, 2020, 49(3): 272-275
Journal of China Medical University, 2020, 49(3): 272-275

文章历史

收稿日期:2019-05-21
网络出版时间:2020-03-17 10:44
锌指蛋白36单核苷酸基因多态性与阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征合并高血压患者遗传易感性的相关性研究
韩旭1,2 , 李雪佳3 , 李飞4     
1. 沈阳医学院医学应用技术学院2015级康复治疗学专业, 沈阳 110032;
2. 大连医科大学附属第二医院康复医学科, 辽宁 大连 116023;
3. 沈阳医学院医学应用技术学院2013级康复治疗学专业, 沈阳 110032;
4. 沈阳医学院附属第二医院心内科, 沈阳 110032
摘要:选取160例阻塞性呼吸睡眠暂停低通气综合征(OSAHS)合并高血压患者作为研究组,同时选取同期175例健康体检者作为对照组。应用单核苷酸基因多态性关联分析法筛选与OSAHS相关的锌指蛋白36(ZFP36)单核苷酸基因分型,统计分析各分型与OSAHS的相关性。结果显示,研究组的年龄、腹围、颈围、身高、体质量、舒张压与对照组比较无统计学差异,收缩压、总胆固醇与对照组比较有统计学差异(P < 0.05);2组ZFP36的3个位点的基因型和等位基因频率分布无明显差异;3个位点的不同基因型在呼吸睡眠相关指标中无明显差异;logistic回归分析结果显示,ZFP36的3个位点基因多态性与OSAHS之间无相关性。OSAHS患者ZFP36的3个位点的突变不是引发OSAHS的独立危险因素。
Analyses of correlation between polymorphisms in the gene encoding zinc finger protein 36 and obstructive sleep apnea hypopnea syndrome with hypertension

阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(obstructive sleep apnea hypopnea syndrome,OSAHS)是一种病因不明确的睡眠呼吸疾病,睡眠时每小时至少15次呼吸暂停或呼吸不足[1]。由于呼吸暂停引起反复发作的夜间低氧和高碳酸血症,体内可出现氧化应激[2]、促炎细胞因子释放[3]、免疫功能障碍[4],慢性交感神经激活、内皮功能失调、内皮素水平升高及高凝状态等[5],最终可导致高血压、冠状动脉粥样硬化性心脏病(简称冠心病)和脑血管病等并发症,甚至出现夜间猝死。中国人群OSAHS合并高血压的发生率为49.3%[6]。锌指蛋白36(zinc finger protein 36,ZFP36)是一种对蛋白质、RNA和DNA的识别具有重要调节作用的蛋白,参与炎症反应的相关进程,可能与OSAHS的发生发展有关。本研究从Hap Map数据库挑选3个ZFP36基因位点,检测了OSAHS合并高血压患者该位点的单核苷酸基因多态性(single nucleotide polymorphism,SNP),旨在探讨OSAHS合并高血压发生发展可能的遗传机制。

1 材料与方法 1.1 研究对象

选取2018年1月至3月于沈阳医学院附属第二医院住院并确诊为OSAHS合并高血压的患者160例,设为研究组。另外选取175例同期于我院进行健康体检的健康志愿者,设为对照组。

所有高血压患者均符合2010年《中国高血压防治指南》的高血压诊断标准,即收缩压(systolic blood pressure,SBP)>140 mmHg和(或)舒张压(diastolic blood pressure,DBP)>90 mmHg。本研究经医院伦理委员会批准同意,所有患者签署知情同意书且愿意配合。

排除标准:中枢性、混合型睡眠呼吸暂停综合征;恶性肿瘤;其他继发性高血压、糖尿病、冠心病、慢性阻塞性肺疾病、风湿免疫性疾病、凝血功能障碍性疾病、严重肝肾功能不全;睡眠不足4 h、检测监测过程中出现严重低氧血症需要中途吸氧者;有精神障碍、严重抑郁症病史者。

1.2 研究方法

记录并分析2组的基线资料,主要包括身高、颈围、腹围、体质量等,并同时检测DBP和SBP。利用全自动生化分析仪检测高密度脂蛋白胆固醇(high density lipoprotein cholesterol,HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(low density lipoprotein cholesterol,LDL-C)、总胆固醇(cholesterol total,TC)、血尿酸(blood uric acid,UA)、甘油三酯(glycerin trilaurate,TG)以及空腹血糖(fasting blood-glucose,FPG)。

监测2组的夜间睡眠呼吸情况,监测时间≥ 7 h,记录呼吸紊乱指数(apnea hypopnea index,AHI)相关指标。

通过Hap Map数据库筛选出3个ZFP36基因位点,即rs251846(-194A>G)、rs3746083(1181C>T)及rs17879933(2436-/T),这3个基因位点分别位于3’非翻译区和外显子中。采用TaqMan-PCR方法进行基因型的分型鉴定。根据基因的特定序列选择基因分型测定引物和探针。3个位点的引物由应用生物系统网站(http://www.appliedbiosystems.com)提供。TaqMan-PCR的反应体系为25μL,包含PCR Master Mix 12.5μL,Probe/Primer Mix 1.25μL,DNA(20 mg/L) 2μL,ddH2O 9.25μL。反应条件:95 ℃预变性10 min,90 ℃变性13 s,55 ℃复性50 s,70 ℃延伸70 s,40个循环后,70 ℃延伸5 min,4 ℃停止反应。

1.3 统计学分析

采用SPSS 20.0软件进行统计学分析。计量资料用x±s表示,非正态分布资料采用M(P25~P75)表示,组间比较采用配对U检验、t检验或χ2检验。计算每组的等位基因频率,用Hardy-Weinberg平衡法检验样本的群体代表性。采用logistic多元回归分析基因多态性及其危险因素与疾病表型的相关性。P < 0.05为差异有统计学意义。

2 结果 2.1 2组基线资料的比较

表 1所示,2组年龄、性别、HDL-C、LDL-C、UA、TG、FPG比较,差异无统计学意义(P > 0.05)。研究组腹围、颈围、SBP、DBP、TC高于对照组,差异有统计学意义(P < 0.05)。

表 1 2组的基线资料比较
项目 研究组(n= 160) 对照组(n = 175) t/x2 P
年龄(岁) 44.9±5.4 44.3±6.2 0.94 0.348
性别比(男/女) 149/11 157/18 1.230 0.268
腹围(cm) 101.96±8.74 85.37±7.59 18.58 < 0.001
颈围(cm) 40.69±4.01 38.11±3.56 6.89 < 0.001
体质量(kg) 81.42±8.34 79.8±9.85 1.61 0.106
SBP(mmHg) 154.5±19.0 142.5±16.7 6.15 < 0.001
DBP(mmHg) 96.1±12.3 72.9±12.1 17.39 < 0.001
HDL-C (mmol/L) 1.10±0.27 1.09±0.34 0.29 0.767
LDL-C (mmol/L) 2.60±0.68 2.62±.085 0.23 0.133
TC (mmol/L) 4.73±0.12 3.56±0.26 3.11 0.002
TG (mmol/L) 2.56±1.23 2.53±1.16 0.23 0.885
FPG (mmol/L) 5.34±1.63 5.28±1.60 0.34 0.342
UA (mmol/L) 380.21±160.23 332.56±158.67 2.73 0.006
DBP,舒张压;SBP,收缩压;HDL-C,高密度脂蛋白胆固醇;LDL-C,低密度脂蛋白胆固醇;TC,总胆固醇;UA,尿酸;TG,甘油三酯;FPG,空腹血糖.

2.2 2组ZFP36基因3个位点基因型及等位基因频率分布比较

对所有受试者ZFP36基因中的rs17879933、rs251864和rs3746083这3个SNP均成功地进行了基因分型,成功率>99%,次要等位基因所有受试者的频率均>5%。

Hardy-Weinberg平衡检验结果显示,ZFP36基因中的rs17879933、rs251864和rs3746083均处于遗传的平衡状态,有群体代表性。3个位点的基因型对比与分析结果详见表 2

表 2 ZFP36的3个基因位点基因型及等位基因频率分布对比结果
分组 rs17879933 rs3746083 rs251864
DD+ ID II CC CT+TT AA AG GG
研究组(n =160) 15 145 147 13 54 75 31
对照组(n =175) 46 129 170 5 80 74 21

2.3 ZFP36的3个不同位点基因型与AHI相关指标比较

表 3所示,ZFP36基因中的rs17879933、rs251864和rs3746083不同基因型之间AHI相关指标差异均无统计学意义。

表 3 ZFP36的3个不同位点基因型与AHI相关指标的比较结果指标
指标 rs17879933 rs3746083 rs251864
DD+ ID II CC CT+TT AA AG GG
AHI(次/h) 26.98±4.19 32.10±5.84 30.94±4.73 31.80±5.82 32.0±5.47 30.68±4.25 27.40±4.84
夜间平均心率
(次/min)
68.4±8.6 67.6±8.4 66.9±9.1 66.1±8.5 67.8±8.2 68.0±9.2 66.2±5.8
平均SaO2(%) 90(90-92) 91(89-92) 91(90-93) 90(89-92) 91(90-93) 91(88-92) 90(89-93)
最低SaO2(%) 70(65-82) 72(68-81) 73(68-80) 73(64-77) 74(68-81) 74(69-80) 72(65-80)
SaO2 < 90%时间
(min)
69(40-180) 68(42-160) 67(30-165) 67(21-149) 60(30-136) 86(41-179) 58(27-153)
TRT SaO2 < 90
(%)
20.1(9.0-56.3) 18.5(6.8-40.5) 18.6(7.9-45.9) 17.4(4.0-39.2) 16.3(7.65-37.8) 25.2(8.9-47.1) 14.6(5.9-36.4)
ODI4(次/h) 160(188-384) 275(185-411) 275(189-431) 294(210-427) 270(196-526) 284(210-430) 251(201-408)
AHI,呼吸紊乱指数;SaO2,血氧饱和度;TRT SaO2,血氧饱和度累积时间占总睡眠时间的百分比;ODI4,氧减饱和度指数.

2.4 logistic多元回归分析结果

表 4所示,将OSAHS设为因变量,将腹围、颈围、SBP、DBP、TC以及rs17879933、rs251864和rs3746083不同基因型设定为自变量,予以回归分析。结果发现3个位点的基因型与OSAHS无显著相关性。

表 4 多元logistic回归分析
基因型 Wald OR 95%CI P
rs17879933 0.842 0.49 0.10-2.76 0.399 3
rs251864 0.653 0.78 0.41-1.82 0.513 4
rs3746083 0.28 0.76 0.18-8.34 0.779 1

3 讨论

流行病学研究[7]表明,30%以上的高血压与OSAHS相关,50%~60%的OSAHS患者伴有高血压。由于OSHAS与高血压的共存增加了器官损伤的严重程度,且具有遗传风险。蒋倩倩等[8]的研究表明,OSAHS是高血压患者早期肾功能损害的危险因素。SISIRA等[9]则认为OSAHS合并高血压孕妇的胎儿生长与发育会受到影响。因此,了解并掌握OSAHS合并高血压的遗传学机制,对OSAHS合并高血压的诊治极为重要。

ZFP36是最具代表性的腺苷酸之一[10],是一类富含尿苷酸元素的结合蛋白,具有调节炎性细胞因子,如肿瘤坏死因子-α、白细胞介素-6等表达的作用[11]。最近的研究[12]表明,ZFP36是代谢并发症与肥胖的早期预警筛选基因。本研究采用对照研究评估了ZFP36基因多态性与OSAHS合并高血压之间的关系,并探讨了及ZFP36基因多态性是否与睡眠呼吸暂停参数相关。结果表明,研究组的年龄、性别、HDL、LDL、UA、TG与对照组比较无统计学差异,腹围、颈围、SBP、DBP、TC与对照组比较则具有统计学差异,与DUBEY等[13]的研究结果一致。2组在ZFP36的3个位点的等位基因的频率分布和基因型无明显差异;3个位点的不同基因型在呼吸睡眠相关因素中无明显差异,提示ZFP36的基因多态性并不会直接影响OSAHS,ZFP36可能是通过其他途径对OSAHS产生影响[14]。logistic回归分析结果显示,ZFP36的3个位点基因多态性与OSAHS之间无直接联系,说明ZFP36基因这3个位点的突变不是引发OSAHS的独立危险因素。OSAHS本身是一种复杂的综合征,ZFP36基因多态性可能只是参与OSAHS发生机制中的一部分,进一步探索ZFP36基因多态性在OSAHS发生发展中的作用仍需进行更大规模的深入研究。

参考文献
[1]
KEENAN BT, KIM J, SINGH B, et al. Recognizable clinical subtypes of obstructive sleep apnea across international sleep centers:a cluster analysis[J]. Sleep, 2018, 41(3): zsx214. DOI:10.1093/sleep/zsx214
[2]
DEL BEN M, FABIANI M, LOFFREDO L, et al. Oxidative stress mediated arterial dysfunction in patients with obstructive sleep apnoea and the effect of continuous positive airway pressure treatment[J]. BMC Pulm Med, 2012, 12: 36. DOI:10.1186/1471-2466-12-36
[3]
MEHRA R, REDLINE S. Sleep apnea:a proinflammatory disorder that coaggregates with obesity[J]. J Allergy Clin Immunol, 2008, 121(5): 1096-1102. DOI:10.1016/j.jaci.2008.04.002
[4]
GAOATSWE G, KENT BD, CORRIGAN MA, et al. Invariant natural killer T cell deficiency and functional impairment in sleep apnea:links to cancer comorbidity[J]. Sleep, 2015, 38(10): 1629-1634. DOI:10.5665/sleep.5062
[5]
WOLF J, LEWICKA J, NARKIEWICZ K. Obstructive sleep apnea:an update on mechanisms and cardiovascular consequences[J]. Nutr Metab Cardiovasc Dis, 2007, 17: 233-240. DOI:10.1016/j.numecd.2006.12.005
[6]
HE QY, FENG J, ZHANG XL, et al. Relationship of daytime blood pressure and severity of obstructive sleep apnea among Chinese:a multi-center investigation in China[J]. Chin Med J, 2010, 123: 18-22. DOI:10.3760/cma.j.issn.0366-6999.2010.01.003
[7]
CHEN YL, LI Y, JIANG QQ, et al. Analysis of early kidney injury-related factors in patients with hypertension and obstructive sleep apnea hypopnea syndrome(OSAHS)[J]. Arch Iran Med, 2015, 18(12): 827-833.
[8]
蒋倩倩, 珠勒皮亚·司马义, 陈玉岚, 等. 高血压伴阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征患者肾功能影响因素分析[J]. 浙江大学学报(医学版), 2016, 45(3): 261-267. DOI:10.3785/j.issn.1008-9292.2016.05.07
[9]
SISIRA M, GEORGE S, JAMES PT. Prevalence of components of metabolic syndrome in pregnant women with obstructive sleep apnoea hypopnoea syndrome[J]. Int J Adv Med, 2017, 4(3): 755-763. DOI:10.18203/2349-3933.ijam20172267
[10]
ZHANG Y, LI NF, ABULIKEMU S, et al. Relationship between zinc finger protein 36(ZFP36) gene polymorphisms and obstructive sleep apnea[J]. Genet Mol Res, 2015, 14(2): 6733-6743. DOI:10.4238/2015.June.18.17
[11]
SANDUJA S. The role of tristetraprolin in cancer and inflammation[J]. Front Biosci, 2012, 17(1): 174. DOI:10.2741/3920
[12]
WANG L, YAN N, XU BS, et al. Analysis of tumor necrosis factor-α and zinc finger protein 36 gene polymorphism for patients with obstructive sleep apnea syndrome[J]. J Clin Otorhinolaryngol Head Neck Surg, 2017, 31(2): 91-95. DOI:10.13201/j.issn.1001-1781.2017.02.003
[13]
DUBEY A, KANT S, AGARWAL S, et al. A study on association of leptin receptor gene polymorphism with obstructive sleep apnea syndrome in overweight and obese North Indian subjects[J]. Indian J Physiol Pharmacol, 2014, 58(3): 222-228.
[14]
BHUSHAN B, GULERIA R, MISRA A, et al. TNF-alpha gene polymorphism and TNF-alpha levels in obese Asian Indians with obstructive sleep apnea[J]. Respir Med, 2009, 103(3): 386-392. DOI:10.1016/j.rmed.2008.10.001