道路交通伤害(road traffic injury，RTI)是指车辆、人员在各种道路上移动过程中所发生的人员伤亡或者经济损失的变故与灾祸,驾驶员的生理、心理、行为等因素均与RTI的发生有关^[1]。有研究发现事故多发倾向与5-羟色胺(5-hydroxytryptamine,5-HT)等单胺类神经递质可能有一定的联系^[2]。研究认为5-HT相关信号传导通路上相关基因如G蛋白β3亚基(G protein beta-3 subunit,GNβ3)基因rs5443位点、脑源性神经营养因子(brain-derived neurotrophic factor,BDNF)基因rs6265位点、反应元件结合蛋白(cAMP-responsive element-binding protein,CREB)基因rs6740584位点是抑郁症、心境障碍等精神心理疾病的易感基因^{[3, 4, 5]}。本研究于2014年采集广西工人医院体检的驾驶员基本信息和检验样本，采用成组匹配病例对照，探讨基因多态性与驾驶员事故倾向性的关联。现将结果报告如下。

采用成组匹配的病例对照研究方法。将5年中发生≥3次责任交通事故的驾驶员定义为事故倾向性驾驶员^[6]。研究对象均来自于2014年在广西工人医院体检的驾驶员，通过问卷调查将过去5年中发生≥3次责任交通事故的驾驶员纳入病例组，对照组按年龄、性别、驾驶车型、驾龄与病例组进行成组匹配。研究对象均要求躯体状况良好，未患重大疾病，且知情同意参加本研究。共收集到符合条件的病例和对照各300人。

采用自行设计统一的调查表，用自填式方法填写问卷。问卷包括基本人口学信息(年龄、性别、民族、文化程度)、驾驶车型、驾龄、饮酒、每日睡眠时间等。用真空乙二胺四乙酸(ethylene diamine tetraacetic acid,EDTA)抗凝管采集外周静脉血2 mL，当天采用全血基因组DNA提取试剂盒(北京艾德莱公司)提取全基因组DNA，置于-80 ℃冰箱保存备用。

采用高通量TaqMan MGB实时荧光定量PCR技术进行基因分型。基因分型使用美国应用生物系统公司(美国ABI公司)的7500 Fast高通量实时荧光定量PCR仪。TaqMan单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism，SNP)基因分型试剂盒包括：2×TaqMan Universal PCR Master Mix(美国ABI公司)，20×SNP Genotyping Assay Mix(美国ABI公司)，PCR反应体系为10μL：2×TaqMan Universal PCR Master Mix 5 μL，20×SNP Genotyping Assay Mix 0.25 μL，ddH₂O 4.35 μL，DNA(10~100 ng/μL)0.4 μL。PCR反应条件为：95 ℃×10 min→(95 ℃×15 s→60 ℃×1 min)×50个循环。每个96孔板设置2个空白对照。用7500 Fast System V1.3.1 SDS软件进行基因分型。

从所有实验样本中随机抽取5%的样本进行重复分型，结果一致率为100%；对实验中无法自动分型的样本，进行重复检测，剔除重复检测仍无法分型的样本。

采用Epi Data 3.1软件进行数据录入并进行双录入实时校验，使用SPSS 16.0进行统计分析。通过Haploview 4.2检验对照组研究样本是否符合哈迪-温伯格平衡定律(Hardy-Weinberg equilibrium，HWE)。分别用t检验和χ²检验对计量资料和分类资料进行分析，以非条件logistic回归模型计算比值比(odds ratio，OR)值、95%可信区间(95% confidence interval，95% CI)、基因多态性与环境因素交互作用、基因-基因交互作用。以上所有统计检验均为双侧检验，检验水准为α=0.05。

表 1

表 1 病例组和对照组的一般人口学特征和环境危险因素比较 特征 病例组(n=300) 对照组(n=300) χ2值 P值 例数 % 人数 % 民族 1.405 0.495 汉族 169 56.33 182 60.67 壮族 98 32.67 85 28.33 其他 33 11.00 33 11.00 文化程度 3.221 0.200 小学及以下 50 0.33 50 0.33 初中 105 35.00 125 41.67 高中及以上 145 48.33 125 41.70 饮酒 0.566 0.452 是 49 16.33 56 18.67 否 251 83.67 244 81.33 平均每日睡眠时间(h) 2.522 0.112 ＜8 238 79.33 253 84.33 ≥8 62 20.67 47 15.67

表 1 病例组和对照组的一般人口学特征和环境危险因素比较

病例组和对照组的平均年龄分别为(34.70±6.76)和(33.88±6.66)岁，均为男性，驾驶车型均为A型、平均驾龄分别为(10.43±6.51)和(9.79±6.73)年。民族、文化程度、饮酒、平均每日睡眠时间分布差异均无统计学意义(均P>0.05)。

表 2

表 2 基因型在人群中的分布情况及致病风险估计 基因型 病例组 对照组 ORa值 95%CIa ORb值 95%CIb 例数 % 人数 % rs5443 CC 63 21.00 51 17.00 1.000 CT 149 49.67 130 43.33 1.078 0.696~1.670 0.934 0.599~1.455 TT 88 29.33 119 39.67 1.670 1.054~2.648 0.614 0.384~0.982 CT/TT 237 79.00 249 83.00 0.620 0.404~0.953 0.784 0.517~1.190 rs6265 CC 71 23.67 76 25.33 1.000 CT 142 47.33 140 46.67 0.921 0.618~1.373 1.164 0.775~1.750 TT 87 29.00 84 28.00 1.503 0.988~2.288 1.163 0.742~1.823 CT/TT 229 76.33 224 74.67 0.914 0.630~1.326 1.164 0.796~1.702 rs6740584 TT 42 14.00 42 14.00 1.000 CT 145 48.33 144 48.00 0.993 0.611~1.614 1.027 0.626~1.686 CC 113 37.67 114 38.00 1.274 0.778~2.088 1.032 0.619~1.721 CT/TT 258 86.00 258 86.00 1.000 0.631~1.586 1.029 0.643~1.649 注：a未校正的OR值、95%CI；b校正了年龄、驾龄、民族、文化程度、饮酒、每日睡眠时间的OR值及其95%CI。

表 2 基因型在人群中的分布情况及致病风险估计

经Haploview 4.2检验，rs5443、rs6265和rs6740584位点在对照组中的基因型频率分布均符合哈温平衡定律(rs5443：χ²=2.24，P=0.135；rs6265：χ²=1.87，P=0.171；rs6740584：χ²=0.05，P=0.817)。rs5443位点CC、CT、TT 3种基因型频率分布在病例组与对照组差异有统计学意义(χ²=7.20，P=0.027)，而rs6265和rs6740584位点CC、CT、TT 3种基因型频率分布在病例组与对照组差异均无统计学意义(rs6265：χ²=0.24，P=0.888；rs6740584：χ²=0.01，P=0.990)。经调整人口学特征与环境因素后，多因素logistic回归分析结果显示，携带rs5443位点突变基因型TT可降低事故倾向性风险(OR=0.614，95%CI=0.384~0.982，P=0.042)，rs6265和rs6740584位点SNPs在调整前后与驾驶员事故倾向性均无统计学关联(均P>0.05)。

表 3

表 3 基因多态性与环境因素交互作用分析 基因 环境因素 β S Wald χ2值 ORa值 95%CIa P值a rs5443 饮酒 -0.214 0.241 0.790 0.807 0.503~1.295 0.374 rs6265 -0.142 0.247 0.328 0.868 0.535~1.409 0.567 rs6740584 -0.212 0.237 0.798 0.809 0.508~1.288 0.372 rs5443 平均每日睡眠时间 -2.262 0.176 2.222 0.77 0.545~1.086 0.136 rs6265 -0.147 0.172 0.733 0.863 0.616~1.209 0.392 rs6740584 -0.193 0.184 1.095 0.824 0.574~1.184 0.295 注：a校正因素为年龄、驾龄、民族、文化程度。

表 3 基因多态性与环境因素交互作用分析

经多因素logistic回归模型，分析rs5443、rs6265和rs6740584位点与饮酒、平均每日睡眠时间交互作用及其与驾驶员事故倾向性发生的关联，均未发现rs5443、rs6265和rs6740584位点与环境因素在驾驶员事故倾向性的发生中存在交互作用(均P>0.05)。

表 4

表 4 基因多态性位点之间交互作用分析结果 基因 β S Wald χ2值 ORa值 95%CIa rs5443×rs6265 -0.050 0.169 0.087 0.951 0.683~1.326 rs5443×rs6740584 -0.087 0.181 0.231 0.917 0.643~1.306 rs6265×rs6740584 0.076 0.175 0.188 1.079 0.766~1.520 注：a校正因素为年龄、驾龄、民族、文化程度、饮酒、平均每日睡眠时间。

表 4 基因多态性位点之间交互作用分析结果

未发现上述3个位点之间在驾驶员事故倾向性发生中存在交互作用。

中国驾驶人群中存在6%~8%的事故倾向性驾驶员，其发生的事故约占所在群体事故的30%~40%^[6]。研究显示驾驶员的个性特征、外向性、寻求刺激、A型行为等心理行为特征与事故倾向性有关^{[7, 8]}。而在心理学与精神疾病领域，神经生化、遗传基础与心理行为特征及精神疾病存在关联已得到广泛认同^{[9, 10]}。关于事故倾向性驾驶员神经生化基础的研究成果主要集中在5-HT^[2]，国内外关于基因多态性与驾驶员事故倾向性的研究较少，王晓敏等^[11]的研究结果发现，5-HT转运体基因启动子区(5-HTT gene-linked polymorphic region,5-HTTLPR)基因的基因型和等位基因在病例组与对照组间分布有明显差异，5-HTTLPR基因多态性与驾驶员事故倾向性可能存在关联。目前未见5-HT信号转导相关SNPs与驾驶员事故倾向性关系的研究。基于5-HT信号传导通路上相关SNPs与心理行为特征的相关性研究^{[3, 5, 12]}，提出其可能与驾驶员事故倾向性存在关联的假设，在此假设的基础上，开展了本研究。

体内5-HT受体与G蛋白结合后通过腺苷酸环化酶或磷酸二酯酶完成第二信使传递。其大致过程为：5-HT受体-G蛋白偶联→腺苷酸环化酶活化→催化ATP生成→cAMP蛋白激酶A激活→CREB磷酸化调节基因转录→致BDNF生成增加，产生生物学效应^{[13, 14]}。GNβ3基因位于染色体12p13，长约7.5 kb，由11个外显子和10个内含子组成，编码蛋白区涉及其中9个外显子。GNβ3基因rs5443 SNP位于外显子10，产生的3种不同的基因型对GNβ3基因的选择性剪接产生不同影响。突变基因型TT会引起G蛋白过度活化、信号转导功能增强，引起H⁺-Na⁺交换、Ca²⁺流动等离子转运活性增强性质的改变，导致自主神经功能紊乱以及精神心理行为异常等^[15]。本研究结果显示携带rs5443位点突变基因型TT可降低事故倾向性风险，机制可能是该位点基因多态性导致G蛋白活化程度、信号转导功能异常，从而引起心理行为的改变，影响驾驶员事故倾向性的发生风险。本研究中，BDNF基因rs6265位点和CREB基因rs6740584位点基因型在病例组和对照组的分布差异无统计学意义，提示rs6265和rs6740584位点突变可能对靶基因的表达未起到调控作用，或该基因的表达改变未能影响驾驶员的事故倾向性，有待进一步研究证实。

饮酒和睡眠不足是交通事故的危险因素^{[16, 17]}。但在本研究结果中未发现饮酒、平均每日睡眠时间在病例组和对照组中分布有差异，因此不能确定饮酒和平均每日睡眠<8 h是驾驶员的事故倾向性的独立危险因素。且本研究未发现rs5443、rs6265和rs6740584 3个位点多态性与饮酒和睡眠不足存在基因环境交互作用。本研究中的研究对象饮酒指的是日常饮酒，而非酒后驾驶。与事故倾向性相关的可能是酒后驾驶，而非日常饮酒，上述位点突变也没有与日常饮酒之间产生作用。将平均每日睡眠时间分为<8 h和≥8 h，但每个人真正所需的睡眠时间存在较大的个体差异性，研究对象的睡眠是否充足评判指标尚需进一步细化。

道路交通伤害的发生是诸多因素综合作用的结果，严重威胁公众生命安全，因此对道路交通伤害的预防控制十分重要。本研究对驾驶员产生事故倾向性的易感基因做了初步探究。在今后的实际工作中，可以结合基因多态性引起的个体遗传易感性差异，结合驾驶员心理状况及行为特征，在选拔职业驾驶员时，有针对性地采取安全教育等有效干预措施，提高驾驶员队伍的整体素质，降低道路交通伤害的发生率。