溃疡性结肠炎患者对 5 - 氨基水杨酸无应答的风险因素及潜在靶点研究

【字体: 时间:2025年03月18日 来源:Scientific Reports 3.8

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  为探究溃疡性结肠炎(UC)患者对 5 - 氨基水杨酸(5-ASA)无应答的因素,研究人员开展相关研究,明确了风险因素和潜在靶点。

  在肠道疾病的 “战场” 上,溃疡性结肠炎(Ulcerative Colitis,UC)是一位难缠的 “对手”。它作为一种慢性炎症性肠病,常常让患者饱受直肠出血、排便次数增多、大便变稀等症状的折磨。近年来,全球范围内 UC 的发病率,尤其是在新兴工业化国家,呈现出逐年上升的趋势,这无疑给患者和医疗界带来了巨大的挑战。
目前,治疗 UC 的药物种类不少,其中 5 - 氨基水杨酸(5-Aminosalicylic Acid,5-ASA,也叫美沙拉嗪 mesalazine)被多个国家共识推荐用于疾病缓解期、轻度至中度阶段的维持治疗或一线治疗。然而,并非所有 UC 患者对 5-ASA 都有良好的应答,其治疗失败率在 17% - 75% 之间。治疗失败不仅意味着患者要承受更严重的临床症状、内镜表现和更高的炎症水平,还会进一步延误有效治疗,严重影响患者的生活质量。更糟糕的是,目前还没有有效的方法能预测患者对 5-ASA 的应答情况。虽然之前有研究探索过一些预测指标,但大多聚焦于免疫相关指标,对与药物代谢密切相关的指标,如肝肾功能指标,探索较少,且未深入探究无应答风险因素的潜在机制。

为了攻克这些难题,广州中医药大学附属东莞医院等机构的研究人员展开了深入研究。他们的研究成果发表在《Scientific Reports》上,为 UC 的治疗带来了新的希望。

研究人员采用了两种关键的技术方法。一是回顾性临床研究,他们收集了 2022 年 4 月至 2024 年 4 月广州中医药大学附属东莞医院收治的轻度或中度 UC 患者的资料,这些患者均接受过 5-ASA 治疗。通过严格筛选,最终纳入 50 例患者,根据对 5-ASA 的应答情况分为无应答组和应答组,对比分析两组患者的基线特征和各种实验室指标差异。二是孟德尔随机化(Mendelian Randomization,MR)分析,利用单核苷酸多态性(Single Nucleotide Polymorphisms,SNPs)作为工具变量,评估 5-ASA、丙氨酸氨基转移酶(Alanine Aminotransferase,ALT)和 UC 之间的遗传关系,以确定潜在的治疗靶点。

在研究结果方面,研究人员首先分析了患者的特征。纳入的 50 例患者中,男性 32 例,女性 18 例,平均年龄 43.38 ± 13.23 岁。主要表现为胃肠道症状,部分患者还有胃肠道外表现。疾病平均病程为 4.40 ± 5.60 年,部分患者有肝胆疾病、肾脏疾病、强直性脊柱炎(Ankylosing Spondylitis,AS)和过敏史。

接着,研究人员探究了患者对 5-ASA 应答的风险因素。结果发现,无应答组患者的发热、背痛、过敏史和 AS 的发生率显著高于应答组。在实验室指标方面,无应答组的单核细胞计数和 ALT 水平更高,而天冬氨酸氨基转移酶与 ALT 的比值(AST/ALT)更低。进一步分析发现,过敏史是无应答的风险因素,高 AST/ALT 比值是保护因素。通过受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线分析,AST/ALT 比值预测 5-ASA 应答的曲线下面积为 0.80,具有较好的预测能力。

最后,研究人员进行了 MR 分析。考虑到 ALT 水平和 AST/ALT 比值与 5-ASA 应答相关,且 ALT 是肝功能的关键指标,他们针对 ALT 进行研究。从 DrugBank 数据库检索到 5-ASA 的 7 个靶基因,最终对过氧化物酶体增殖物激活受体 γ(Peroxisome Proliferator-Activated Receptor Gamma,PPARG)和核因子 κB 激酶亚基 α 抑制剂(Inhibitor of Nuclear Factor Kappa-B Kinase Subunit Alpha,CHUK)进行 MR 分析。结果显示,5-ASA 抑制 CHUK 与 UC 风险增加相关,而 PPARG 的结果在不同数据集存在差异。

在研究结论和讨论部分,该研究明确了近四分之一的轻度至中度 UC 患者对 5-ASA 应答不佳。过敏史、AST/ALT 比值等因素与患者对 5-ASA 的应答相关,并且发现 5-ASA 靶向 ALT 抑制 CHUK 会增加 UC 风险。虽然该研究存在样本量有限、缺乏相关 GWAS 数据集等局限性,但首次明确了 AST/ALT 比值作为预测患者对 5-ASA 应答的潜在标志物,为后续研究提供了方向。未来,研究人员可以基于此进一步开展前瞻性研究,控制混杂因素,开发更精准的预测模型,同时密切监测 AST/ALT 比值,及时调整治疗方案,为 UC 患者带来更好的治疗效果。

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