北印度旁遮普人群中Paraoxonase-1（p.L55M）和Paraoxonase-2（p.S311C）多态性与冠状动脉疾病的关系

《Frontiers in Endocrinology》：Association of Paraoxonase-1 (p.L55M) and Paraoxonase-2 (p.S311C) polymorphisms with coronary artery disease in North Indian Punjabi population

本研究通过病例对照设计，探讨PON1（p.L55M）和PON2（p.S311C）基因多态性与北印度Punjabi人群冠心病关联。结果显示PON2的SC和CC基因型分别使CAD风险增加2倍和3.5倍（p<0.001），且在性别分层中独立显著。LC共显性基因型风险比达2.34（p=0.0001）。而PON1多态性未显示显著关联。结论提示PON2基因多态性是CAD独立遗传危险因素，但样本量小及未测酶活性为局限。

　　para-oxonase（PON）是一类具有独特功能的钙依赖性酶，它们与高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）紧密相关，并在保护低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）免受氧化方面发挥关键作用。这一保护机制对于防止动脉粥样硬化，进而降低冠状动脉疾病（CAD）的风险至关重要。动脉粥样硬化是CAD的主要病理基础，其发展与氧化应激密切相关。因此，PON酶的活性变化可能对CAD的发生和发展产生显著影响。在遗传学研究中，PON基因的多态性被认为可能影响这些酶的活性，从而成为CAD的潜在生物标志物。为了深入探讨PON基因多态性与CAD之间的关系，本研究针对北印度旁遮普人群，分析了PON1（p.L55M，rs854560）和PON2（p.S311C，rs7493）的多态性与CAD的关联。

本研究采用了一种经典的PCR-RFLP技术对PON1和PON2的基因型进行分析。该方法通过聚合酶链式反应扩增特定基因区域，再利用限制性内切酶切割产物，根据片段长度差异进行基因型鉴定。研究共纳入了211例CAD患者和260例健康对照者，所有参与者均来自北印度旁遮普地区，确保了研究对象的同质性。在研究过程中，研究人员收集了包括年龄、性别、体重指数（BMI）、腰围、血压等在内的多项临床数据，并对这些数据进行了统计学分析。此外，研究还对PON1和PON2的基因型分布进行了评估，并进一步探讨了它们在CAD风险预测中的作用。

研究结果显示，PON2（p.S311C）的SC和CC基因型在CAD患者中显著高于健康对照组，且这些基因型与CAD的发生风险呈正相关。具体而言，SC基因型的CAD风险增加了约2倍，而CC基因型的风险则增加了约3.5倍。这种关联不仅在整体人群中显著，而且在性别分层分析中也得到了验证。男性患者中，SC和CC基因型分别增加了1.9倍和3.7倍的CAD风险，而女性患者中，SC和CC基因型的风险则分别为2.2倍和3.3倍。这些结果表明，携带PON2（p.S311C）C等位基因的个体在CAD的发生中具有更高的易感性。此外，研究还发现，LC单倍型（由PON1和PON2的特定等位基因组合构成）与CAD风险显著相关，其风险增加幅度约为2.3倍。这一发现进一步支持了PON2在CAD中的独立作用，同时也提示PON1与PON2可能存在协同效应。

相比之下，PON1（p.L55M）的基因型和等位基因频率在CAD患者与健康对照组之间没有显著差异。这一结果与之前在印度其他地区进行的研究相一致，表明PON1（p.L55M）多态性可能在北印度旁遮普人群中对CAD的易感性影响较小。然而，这一结论并不排除PON1在其他人群中可能发挥重要作用，因此需要更多的研究来验证其在不同种族中的普遍性。PON1（p.L55M）的L等位基因与M等位基因在结构和功能上存在差异，其中M等位基因的携带者通常具有更高的酶活性。这一特性可能使其在某些人群中具有保护作用，但本研究未能在北印度旁遮普人群中观察到这种保护效应。

研究还探讨了不同遗传模型对CAD风险预测的适用性。结果显示，主导模型、共显性模型、隐性模型和对数加性模型均能有效预测CAD的风险，其中主导模型的相对风险最高，达到2.29倍。这些模型的统计显著性在调整了潜在混杂因素后依然保持，表明PON2（p.S311C）多态性与CAD之间的关联具有较强的独立性。值得注意的是，尽管PON1（p.L55M）多态性在整体人群中未表现出显著的关联，但在某些子群体中仍可能存在一定的影响，这提示需要进一步研究PON1在不同遗传背景下的作用。

此外，研究还分析了PON1和PON2多态性之间的连锁不平衡（LD）情况。结果显示，这两个多态性在总体人群中并未形成显著的LD，但在性别分层分析中，这一现象仍然存在。这表明，尽管PON1和PON2位于同一基因簇，但它们的遗传变异可能在不同性别中表现出不同的模式。这种差异可能与性别相关的代谢差异或环境因素有关，需要进一步研究来揭示其具体机制。

研究的统计方法采用了二元逻辑回归分析，以评估不同基因型对CAD风险的影响。该方法能够有效控制潜在的混杂变量，如年龄、性别、BMI、腰围、高血压和酒精摄入等。研究发现，即使在调整这些变量后，PON2（p.S311C）的SC和CC基因型仍与CAD风险显著相关。这进一步验证了PON2多态性在CAD发病机制中的重要性。此外，研究还指出，PON2（p.S311C）的C等位基因在患者中的频率显著高于健康对照组，提示该等位基因可能在CAD的发生中扮演关键角色。

在临床特征分析中，研究发现不同基因型的患者在临床参数上并无显著差异。这表明，PON1和PON2的多态性可能主要通过影响酶活性来间接影响CAD风险，而不是直接改变患者的临床表现。然而，LC单倍型的分析结果却显示，该单倍型与CAD风险显著相关，提示PON1和PON2的组合可能对CAD的易感性产生更大的影响。这一发现对于理解PON酶在CAD中的协同作用具有重要意义。

本研究的一个重要发现是，PON2（p.S311C）的C等位基因与CAD风险的增加存在显著的关联。这种关联在性别分层分析中依然显著，表明该等位基因可能在男性和女性中均发挥重要作用。这一结果与之前在伊朗、台湾和埃及人群中观察到的PON2（p.S311C）与CAD的关联一致，但与某些研究结果存在差异，如在新加坡和台湾的亚洲印度人群中，PON2（p.S311C）的S等位基因被认为与CAD风险增加有关。这种不一致可能与不同人群的遗传背景、环境因素以及研究设计的差异有关。

研究的局限性主要体现在样本量较小，这可能影响结果的统计效力。此外，由于本研究未直接测量PON1和PON2的酶活性，因此无法明确基因型与表型之间的直接联系。未来的研究应结合基因表达和酶活性的检测，以更全面地评估这些多态性对CAD的影响。此外，本研究仅分析了两个特定的单核苷酸多态性（SNPs），未来的研究应扩展到更多的SNPs，并结合功能性分析，以更深入地理解PON基因在CAD中的作用机制。

总体而言，本研究为PON2（p.S311C）多态性与CAD之间的关系提供了新的证据，尤其是在北印度旁遮普人群中。这一发现对于CAD的遗传研究具有重要的参考价值，并可能为未来的个性化医疗策略提供理论依据。然而，由于样本量的限制和缺乏酶活性数据，进一步的研究仍需在更大规模的样本中进行，以确认这些结果的普遍性和临床意义。此外，探索PON1与PON2多态性的协同作用，以及它们与其他遗传和环境因素的交互效应，将有助于更全面地理解CAD的发病机制。