基于全基因组关联研究的抗结核药物不良反应风险预测模型的建立

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81870015
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    57.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H0102.呼吸系统感染、炎症与免疫
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The success of using N-acetyltransferase 2 (NAT2) genotype to adjust the dosage of anti-tuberculosis drugs (ATD) to reduce the incidence of ATD-induced hepatitis (ATDH) and to improve the efficacy of anti-tuberculosis therapy indicates that genetic variation plays an important role in the individualized diagnosis and treatment of tuberculosis. However, as the positive predictive value of NAT2 genotypes for ATDH is only about 30%, we hypothesized that there are other variants in the genome that affect ATDH. In this proposal, we aim to study adverse reactions induced by ATD. This will be the first study of adverse reactions of ATD using the latest Chinese genome-wide association study (GWAS) chip. This chip detects about 700,000 genetic variants, including functional variants from different databases and all drug metabolism related genetic loci that have been reported. We will use of screening with GWAS, verification with multicenter population study, confirmation with prospective cohort study, and functional verification to obtain the genetic susceptibility loci associated with adverse reactions of ATD. Combined with clinical parameters, we will establish prediction models of adverse reactions of ATD based on the whole genome. This study will not only help to clarify the genetic etiology and pathogenesis of ATD caused by interactions of gene-gene and gene-clinical parameters, but also accords with the strategy of “translational medicine” and “precision medicine”.
以N-乙酰基转移酶2(NAT2)基因型调整抗结核药(ATD)剂量以减少抗结核药物肝损害(ATDH)发生率、提高结核疗效获得成功,表明基因变异在结核病个体化诊治中具有重要地位。但在ATDH预测中,NAT2基因型阳性预测值仅约30%,我们推测基因组中尚有其它影响ATDH的位点。本研究以ATD致不良反应为研究对象,首次使用最新中国人群药物不良反应芯片进行全基因关联研究(GWAS),该芯片检测70万个遗传变异位点,含多种数据库功能性位点,及已报道的所有药物代谢遗传学相关位点。通过候选易感基因初筛、多中心人群验证、前瞻性队列研究、功能验证等多阶段的研究,获得与ATD不良反应相关的遗传易感位点;结合临床参数,建立基于全基因组学的ATD不良反应风险预测模型。该研究不仅有助于阐明基因-基因之间、基因-临床参数之间相互作用导致ATD不良反应的遗传病因与病理机制,同时也符合“转化医学”及“精准医学”的战略。

结项摘要

结核病疫情严重,仍是重大疾病,抗结核药物不良反应除了导致各系统功能障碍还会导致抗结核药物中断、方案改变、结核病的复发、耐药、甚至死亡。通过基因 SNPs 的关联研究,可发现与 ADRs 发生相关的基因型,对选择或设计新的预防及治疗干预措施、减少药物不良反应、提高抗结核治疗效果具有重要意义。本研究对完成了282例样本(81例肝功能损害;90例药物过敏反应;110例对照)的GWAS分析,损害组与对照组GWAS分析发现3个位点的P值小于9.26×10-6 (rs77355199、rs6518253及rs73082118),药物过敏组与对照组GWAS分析5个SNP位点(rs117076155、rs12797664、rs78934484、rs150232843及rs190527210)P值小于9.26×10-8。通过GWAS分析能够找到药物不良反应组与正常组之间存在显著差异的SNP位点,筛选到了抗结核药物不良反应的易感基因。可能为结核病患者的精准治疗提供新的理论基础。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Genetic association of TOLLIP gene polymorphisms and HIV infection: a case-control study.
TOLLIP 基因多态性与 HIV 感染的遗传关联:病例对照研究
  • DOI:
    10.1186/s12879-021-06303-4
  • 发表时间:
    2021-06-21
  • 期刊:
    BMC infectious diseases
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Wang MG;Wang J;He JQ
  • 通讯作者:
    He JQ
Impacts of clofazimine on the treatment outcomes of drug-resistant tuberculosis
氯法齐明对耐药结核病治疗效果的影响
  • DOI:
    10.1016/j.micinf.2022.105020
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Elsevier
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Ming-Gui Wang;Xiang-Min Liu;Shou-Quan Wu;Jian-Qing He
  • 通讯作者:
    Jian-Qing He
Diagnostic accuracy of the new Xpert MTB/RIF Ultra for tuberculosis disease: A preliminary systematic review and meta-analysis
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2020-01-01
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF INFECTIOUS DISEASES
  • 影响因子:
    8.4
  • 作者:
    Zhang, Meng;Xue, Miao;He, Jian-qing
  • 通讯作者:
    He, Jian-qing
Efficacy of bedaquiline in the treatment of drug-resistant tuberculosis: a systematic review and meta-analysis.
贝达喹啉治疗耐药结核病的疗效:系统评价和荟萃分析
  • DOI:
    10.1186/s12879-021-06666-8
  • 发表时间:
    2021-09-17
  • 期刊:
    BMC infectious diseases
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Wang MG;Wu SQ;He JQ
  • 通讯作者:
    He JQ
营养不良对γ-干扰素释放试验检测结核病阳性率的影响
  • DOI:
    10.19982/j.issn.1000-6621.20210709
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    中国防痨杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    拉巴;张蒙蒙;王明桂;贺建清
  • 通讯作者:
    贺建清

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基于Mindlin解的压力型锚杆锚固段的受力分析
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  • 通讯作者:
    胡成兵
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
    贺建清;王磊;陈秋南
  • 通讯作者:
    陈秋南
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
    徐望国;张家生;贺建清
  • 通讯作者:
    贺建清

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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