相信许多高血压患者对这样的场景并不陌生：
使用A药物，血压控制不佳；换用B药物后，则出现一些不良反应；换用C药物后，不良反应没了，但血压仍未控制住……几经波折才能找到合适的降压药。
这过程包括试品种、试剂量、试给药频次、试服药时间等，直至各项生理指标达标。不仅让患者身心饱受折磨，也让医生困扰不已。
今天的文章或许能让这个“艰苦的试药之路”有所改变。
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为何制定合适的用药方案这么难？
这要说到一个大的变量——人人生而不同的基因，使得治疗高血压的药物在临床上出现普遍的个体反应差异。
药物治疗的无效性、副作用引起的用药依从性差等，是解决血压控制率低问题绕不开的一环，而遗传因素被认为是药物反应个体差异的最重要、最根本因素。
基因多态性导致代谢酶活性的变化，从而引起相关药物清除率的改变，根据其药物代谢速度可分为“快速代谢者 ”与“慢速代谢者 ”。前者由于清除率高，血药浓度低，可能会形成相应药物治疗的“抵抗性”。后者可能由于代谢速率慢，清除率较低，导致过高的血药浓度而出现毒副作用增加。
此外还有药物与靶点相互作用的药效动力学问题。临床上常有这种现象：两个诊断相同的患者，给予同一种药物治疗，血药浓度相近，但疗效相差甚远。这可能就是靶点相关基因的多态性可能导致G蛋白偶联的变化，从而影响药物的敏感程度，降压效果也随之改变。
可见，常规降压药物与基因有着密不可分的关系。
1. β-受体阻滞剂
β受体阻滞剂即洛尔类药物，有美托洛尔、比索洛尔等，常用于治疗高血压、冠心病和心力衰竭等心血管疾病，在降低心力衰竭患者改善心功能和死亡率方面发挥重要作用。而基因变异是影响β受体阻滞剂个体差异的重要因素【1】。CYP2D6基因弱代谢者对美托洛尔的清除时间显著延长，导致血药浓度显著增加，发生副作用的危险显著增加，更增加了老年患者低血压风险。【2】
2. 血管紧张素转换酶抑制剂（ACEI）
血管紧张素转换酶抑制剂，如依那普利、拉托普利、培哚普利等，这类药物以“普利”二字结尾，又叫普利类药物。Lee等【3】在748例中国冠心病患者中开展的研究表明ACED等位基因与更高的主要心血管不良事件（MACE）发生率相关。
3. 血管紧张素Ⅱ受体拮抗剂（ARB）
ARB代表药物有缬沙坦、厄贝沙坦、替米沙坦、氯沙坦等，均是目前一线降压药物。研究表明，ARB类药物的敏感性与AGTR1基因有关，其中，AGTR1 A1166C的多态性相关性最强，并且，在AA型、AC型、CC型三种基因型中，C型等位基因会导致血管紧张素受体增加，使用ARB类药物更敏感。
事实上，过去二十多年里就有众多遗传学研究表明，一方面遗传因素可以引起血压升高30-50%【4-5】，另一方面遗传背景差异引起降压药物个体反应差异【6】。目前临床降压药种类繁多，加上每个人不同的基因，导致同一药物药效产生差异，进而影响血压的控制效果，使得降压用药方案难以“标准化”。
这让高血压防治更加棘手。研究表示，预计2025年全球高血压患病人数将上升60%，总数达到15亿人【7】，但据最新国内流行病学调查显示【8】，-国民的高血压平均治疗控制率仅为33.6%。
-国民的高血压平均治疗控制率
既然如此，为何不利用基因辅助选药？
随着降压药遗传药理学研究的发展，抗压药与基因关系的进一步明确，通过基因检测，可找到并判断药物代谢酶及靶点受体的基因类型。国内外组织机构便考虑到了这点，陆续将高血压用药基因检测纳入专家共识、临床实践指南中。
卫计委临床检验中心将高血压用药检测纳入《允许临床检测项目》目录；
国家卫计委医管局印发《药物代谢酶和药物作用靶点基因检测技术指南(试行)》，标明降压药的代谢酶和作用靶点基因的检测内容和方法；
年国家卫计委及中国医师协会联合推出循证指南《高血压合理用药指南（第2版）》，进一步指出临床医生制定降压治疗方案应将个体基因型考虑在内，量身定制用药方案，避免用药不当。
目前国内、国外已有不少相对成熟的基因检测技术和设备。根据临床需求及相关法规，承启医学开展了高血压用药指导检测项目，可覆盖高血压治疗的六大类常规药物，通过经国家检验的标准化检测全流程及经验丰富的专家团队，分析这些位点基因型和药物疗效/毒副作用的关系，为临床医生制定个体化治疗方案提供参考。
如此一来，医生便可在治疗的同时考虑患者自身基因多态性，根据不同患者的不同基因情况，提供更加合适的个性化药物选择，优化实施给药方案，患者不必再反复“以身试药”，同时可从根本上预防、降低药物不良反应的发生，最大限度减轻患者的痛苦和经济负担。
【1】Zaiou M, El Amri H. Cardiovascular pharmacogenetics: a promise for genomically-guided therapy and personalized medicine[J]. Clin Genet, , 91(3): 355-370.
【2】Ham A C, van Dijk S C, Swart K M A, et al. Beta-blocker use and fall risk in older individuals: original results from two studies with metaanalysis[J]. Br J Clin Pharmacol, , 83(10): 2292-2302.
【3】Lee J K, Wu C K, Tsai C T, et al. Genetic variation-optimized treatment benefit of angiotensin-converting enzyme inhibitors in patients with stable coronary artery disease: a 12-year follow-up study[J]. Pharmacogenet Genomics, , 23(4): 181-189.
【4】Menni C, Mangino M, Zhang F, et al. Heritability analyses show visit-to-visit blood pressure variability reflects different pathological phenotypes in younger and older adults: evidence from UK twins. J Hypertens. ;31(12):2356–2361.
【5】Dominiczak AF, Negrin DC, Clark JS, Brosnan MJ, McBride MW, Alexander MY. Genes and hypertension: from gene mapping in experimental models to vascular gene transfer strategies. Hypertension. 2000;35(1 Pt 2):164–172.
【6】Cooper-DeHoff RM, Johnson JA. Hypertension pharmacogenomics: in search of personalized treatment approaches. Nat Rev Nephrol. ;12(2):110-22
【7】Kearney PM, Whelton M, Reynolds K, Muntner P, Whelton PK, He J. Global burden of hypertension: analysis of worldwide data. Lancet. ;365(9455):217–223.
【8】于冬梅, 李淑娟, 琚腊红, et al. —中国成年居民高血压知晓率、治疗率和控制率现况[J]. 卫生研究(06).
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