ABCG2、PDZK1、SLC22A12 基因交互效应与乌鲁木齐市汉族男性高尿酸血症的关联性研究

李珍珍，陈昱名，刘 璐，何 爽，夏依代·图尔荪，苗 蕾

（1.新疆医科大学公共卫生学院， 新疆 乌鲁木齐 830000；2.新疆医科大学第一附属医院， 新疆 乌鲁木齐 830000）

尿酸作为人体嘌呤代谢终极产物之一，如果产生过多或代谢异常，都可能引发高尿酸血症（hyperuricemia，HUA）［1］。近年来随着生活水平的不断提升，全国各地区患病率均呈现明显上升趋势。调查表明其患病率由13.4%已逐步升高至16.4%［2，3］，已经和糖尿病一样，是目前常见的代谢性疾病之一［4］。目前，高尿酸血症的发病机制尚不明确，除常见的外在因素（饮酒、疲劳、应激等）外，还包括遗传因素［5］。痛风的关键生化前提和主要的风险因素就是高尿酸血症。当体内血尿酸水平逐渐升高，高尿酸血症的病情不断加重，致痛风的发病率会持续增高［6］。全球高尿酸血症患病率沿海地区明显高于其他地区，各地区的患病情况略有不同，但均以男性为主［7］。

近年来研究表明，尿酸转运蛋白的基因多态性与人类血清中尿酸浓度密切相关［8］。ABCG2 作为ATP 结合蛋白，在人体的正常细胞如肠道、肝脏、乳腺小叶、肾小管及某些肿瘤组织中都有一定的表达。ABCG2 对维持人体正常新陈代谢起着重要作用，同时也是尿酸外排转运蛋白的一种，其rs2231142 位点突变可致使ABCG2 转运尿酸的功能降低53%［9］，国外一些研究发现此位点的突变与高尿酸血症发生密切相关。PDZK1 是一种骨架蛋白，在机体内各类细胞（如肝脏、肾脏、消化道等）的细胞核及细胞膜上均有表现，PDZK1 的结构域可以调控各种尿酸转运蛋白的亚细胞位置，从而影响尿酸的代谢。部分研究表明rs12129861 位点突变与高尿酸血症的发生存在相关性［10-12］。SLC22A12 是尿酸盐阴离子转运蛋白，主要作用于尿酸盐的重吸收功能，研究发现SLC22A12的rs505802 基因位点与高尿酸血症存在一定关联性。 目前关于ABCG2、PDZK1、SIC22A12基因交互作用与高尿酸血症的报道较少，且新疆地区无文献报道。本文研 究ABCG2基 因rs2231142 位 点、PDZK1基 因rs12129861 位 点、SLC22A12基 因rs505802 位 点 与高尿酸血症的相关性，为乌鲁木齐市汉族男性高尿酸血症的基因筛查提供依据，同时也为我国不同地区的高尿酸血症遗传研究提供一定的理论支撑。

1 对象与方法

1.1 研究对象

在2018～2020 年间，对新疆医科大学第一附属医院和新疆医科大学附属中医院对体检的汉族男性高尿酸血症患者进行了研究，共选取了334 例作为高尿酸血症组。同期于该院体检中心体检的健康汉族男性488 例作为对照组。在这些病例中，患者符合我国对高尿酸血症的诊断标准：即男性血尿酸浓度达到或超过417 μmol/L（7.0 mg/mL）。每个对象相互间不存在亲属关系，并且在新疆有固定住所。同时排除了伴有严重恶性肿瘤、血液疾病病变、肝肾功能不全及其他因素影响尿酸含量水平的患者（如近期使用降尿酸药物的患者、甲状腺功能减退症患者、白血病患者等）。本研究均征得了各位患者的书面同意，并由新疆医科大学第一附属医院伦理委员会批准通过，伦理审批号：20140304-137。

1.2 方法

1.2.1 DNA 提取 研究对象在禁食12 h，于清晨取空腹静脉血5 mL，其中2 mL 放入肝素抗凝管中，使用Thermo 赛默飞 King Duo 全自动磁珠核酸提取仪，按说明书操作提取DNA，并使用电泳法（琼脂糖凝胶电泳）进行浓度检测。剩余3 mL 进行一般生化检验，测定项目含有甘油三脂（TG）、总胆固醇（TC）、尿 素 氮（CREA）、肌 酐（SCr）、空 腹 血 糖（GLU）等常规生化项目。

1.2.2 基因多态性检测 首先根据NCBI 数据库中ABCG2、PDZK1、SLC22A12基 因 序 列，使 用 引 物设计软件（Primer3.0）进行设计，并采用Blast 分析验证。扩增引物交由上海天昊生物科技有限公司进行合成。然后经变性、退火、伸长等步骤循环34 次，68 ℃静置延伸10 min，4 ℃终止。最后由上海天昊生物科技有限公司采用多重SNP 分型技术，对rs2231142、rs12129861、rs505802 位点进行基因分型检测。

1.3 统计学处理

在SPSS26.0 软件中进行数据处理，进行差异性的分析（使用t检验和非参数检验）。对于计数资料的比较，采用的是卡方检验或者Fisher 确切概率法，3 种不同基因型位点之间用LSD 组间比较。采用Logistic 回归分析法分析高尿酸血症发病风险因素和高尿酸血症易感性的影响因素，运用多元线性回归分析各基因型及一般资料与尿酸水平的相关性，若P＜0.05，则认为差异具有统计学意义。使用GMDR 软件进行基因位点与位点间交互作用。以P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一般情况

高尿酸血症组与对照组一般临床资料比较见表1。高尿酸血症组和对照组在年龄、胆固醇、血糖、收缩压上差异无统计学意义（P＞0.05），但高尿酸血症和对照组在体质量、CREA、SCr、SUA、TG、HDL-C、LDL-C、DBP 等有统计学意义（P＜0.05）。

表1 高尿酸血症组与对照组一般资料对比（±s）Tab 1 Comparison of general data between hyperuricemia group and control group（±s）

表1 高尿酸血症组与对照组一般资料对比（±s）Tab 1 Comparison of general data between hyperuricemia group and control group（±s）

注：a 表示t 检验，b 表示Z 检验。

指标年龄（岁）BMI（kg/m2）CREA(μmol/L)SCr(mmol/L)SUA(μmol/L)TC(mmol/L)TG(mmol/L)GLU(mmol/L)HDL-C(mmol/L)LDL-C(mmol/L)SBP(mmHg)DBP(mmHg)对照组（n=488）45.99±12.99 24.98±2.99 5.13±1.27 85.25（78.27,92.20）352.80（306.68,382.26）4.66±0.88 1.39（0.98,2.09）5.09（4.84,5.49）1.34±0.25 2.61±0.72 124.49±12.91 76.18±9.35高尿酸血症组（n=334）45.93±14.85 26.73±3.40 5.69±2.04 88.13（79.11,99.06）474.60（448.85,524.94）4.78±1.13 2.06（1.40,3.02）5.19（4.78,5.77）1.24±0.31 2.79±0.89 125.55±13.71 79.22±9.75 t/z 0.064a-7.808a-4.415a-3.451b 23.838b-1.580a 8.605b-1.704b 5.131a-3.011a-1.120a-4.507a P 0.949＜0.001＜0.001 0.001＜0.001 0.115＜0.001 0.088＜0.001 0.003 0.263＜0.001

表2 3 个基因位点基因型频率和遗传平衡间的符合程度Tab 2 The degree of conformity between genetype frequency of three genes and genetic equilibrium

2.2 Hardy-Weinberg 平衡性检验

两 组 受 试 者ABCG2、PDZK1 和SLC22A12 基因多态性分布频率经检验均符合Hardy-Weinberg平衡（P＞0.05），具有群体意义。

2.3 基因型在病例组与对照组的分布特征

rs2231142 位 点（ABCG2基 因）多 态 性 和rs12129861 位点（PDZK1 基因）不同分组的分布特征，见表3。

表3 rs2231142（ABCG2 基因）和rs12129861（PDZK1 基因）在病例对照中基因型及等位基因分布情况［n（%）］Tab 3 The genotype and allele distribution of ABCG2 gene rs2231142 and PDZK1 gene rs12129861 in case-control cases［n（%）］

表4 rs2231142（ABCG2 基因）多态性、rs12129861（PDZK1 基因）多态性与高尿酸血症的关联［n（%）］Tab 4 Association of ABCG2 gene rs2231142 polymorphism， PDZK1 gene rs12129861 polymorphism and hyperuricemia ［n（%）］

2.4 不同位点多态性和与高尿酸血症的关联性分析

2.4.1ABCG2基因rs2231142 位点多态性和PDZK1基因rs12129861 位点多态性和与高尿酸血症的关联分析 两组受试者ABCG2、PDZK1基因多态性分布频率经检验符合Hardy-Weinberg 平衡（P＞0.05），具有群体意义，见表5。在高尿酸血症组中，基因型GT、TT 以及联合基因型的发生频率都明显比对照组高（P＜0.05），TT 基因型患者高尿酸血症发病风险是对照组的2.213 倍［95%CI（1.389，3.525），P＜0.05］，GT 基因型患者高尿酸血症 发 病 风 险 是 对 照 组 的1.664 倍［95%CI（1.234，2.244），P＜0.05］，GT+TT 基因型患者高尿酸血症发 病 风 险 是 对 照 组 的1.767 倍［95%CI（1.332，2.343），P＜0.05］。在高尿酸血症组中，带有突变等位基因的基因型GA、AA 以及联合的基因型发生频率都小于对照组（P＜0.05），rs12129861 基因位点AA 基因型患者高尿酸血症发病风险是对照组的0.380 倍（95%CI（0.160，0.902），P＜0.05］，GA 基因型患者高尿酸血症发病风险是对照组的0.684 倍［95%CI（0.506，0.924），P＜0.05］，GA+AA 基因型患者高尿酸血症发病风险是对照组的0.649 倍［95%CI（0.484，0.810），P＜0.05］。

表5 SLC22A12 基因rs505802 位点多态性与高尿酸血症的关联［n（%）］Tab 5 Association of SLC22A12 gene rs505802 locus polymorphism with hyperuricemia ［n（%）］

2.4.2SLC22A12基因rs505802 位点多态性和与高尿酸血症的关联分析 在检验两组受试者的SLC22A12 基因多态性分布频率时，结果表明它们符合Hardy-Weinberg 平衡原理，这一结果具有统计学上的群体意义。进一步对比分析高尿酸血症组与对照组在rs505802 位点的基因型及等位基因频率分布，未发现显著性差异（P＞0.05）。，尚不能说明这个位点对高尿酸血症的发生产生作用。见表5。

2.5 危险因素分析

把是否患有高尿酸血症为因变量，将基因型（以哑变量形式引入模型）、BMI、收缩压、舒张压（DBP）、尿素氮（CREA）、肌酐（SCr）、空腹血糖、总胆固醇、甘油三酯（TG）、高密度脂蛋白（HDL-C）、低密度脂蛋白（LDL-C）引入模型。通过二元 Logistic 回归分析结果显示：在纳入模型的9 个自变量（或预测因素）中BMI、尿素氮、甘油三酯、低密度脂蛋白、高密度脂蛋白、舒张压、肌酐、ABCG2rs2231142 位点基因型和PDZK1rs12129861 位点基因型，这9 个变量都有统计学意义（表6）。BMI 每增加1 kg/m2，高尿酸血症的发病率提高8.8%；尿素氮每增加1 μmol/L，高尿酸血症的发病率提高28.3%；肌酐每增加1 mmol/L，高尿酸血症的发病率提高1.7%；甘油三脂每增加1 mmol/L，高尿酸血症的发病率提高51.9%；高密度脂蛋白每增加1 mmol/L，患高尿酸血症的危险减少85%；低密度脂蛋白每增加1 mmol/L，高尿酸血症的发病率提高49%；舒张压每增加1 mmHg，高尿酸血症的发病率提 高3.1%；ABCG2 rs2231142 位 点GT 和TT 基 因型携带者高尿酸血症的发病率是野生型携带者的1.727 倍和2.593 倍，见表6。

表6 基于多因素预测高尿酸血症发病概率的logistic 回归分析Tab 6 Logistic regression analysis for predicting the probability of hyperuricemia based on multiple factors

2.6 尿酸水平影响因素分析

在进行以尿酸水平作为因变量的多元线性回归分析中，我们纳入了基因型（以哑变量形式）、显性模型、隐性模型、年龄、、BMI、收缩压、舒张压、尿素氮、肌酐、空腹血糖、总胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白等引入模型。结果显示，进入回归模型的自变量有年龄、BMI、尿素氮、空腹血糖、甘油三酯、总胆固醇，低密度脂蛋白、舒张压、PDZK1 rs12129861 位点基因型、ABCG2 rs2231142位点基因型等，其调整R2=0.285，对方程进行检验，F=24.385，P＜0.001，表明差异具有统计学意义。见表7。

表7 尿酸影响因素的多元线性回归Tab 7 Multiple linear regression of uric acid influencing factors

2.7 病例组与对照组各SNP 位点间交互作用分析

以rs2231142 位点（ABCG2基因）、rs12129861位点（PDZK1基因）和rs505802 位点（SLC22A12基因）为变量，是否患高尿酸血症为结局变量，同时调整年龄、BMI、舒张压为协变量对模型的干扰，考察基因多态性高阶交互作用对高尿酸血症的影响。通过使用GMDR 交互分析软件对rs2231142 位点与rs12129861、rs505802 这3 个位点的交互作用进行研究，发现这3 个位点的交互作用与高尿酸血症之间的关系具有统计学上的显著性差异（P＜0.05），这表明这3 个位点的交互作用与高尿酸血症的发生和发展之间存在一定联系。见表8。

表8 乌鲁木齐市汉族男性高尿酸血症组与对照组各SNP 位点交互分析Tab 8 Analysis of interaction between SNP sites in males of Xinjiang Uygur Han Nationality with hyperuricemia and control group.

3 讨论

高尿酸血症是环境、遗传等因素综合作用的疾病，高尿酸血症的病因主要有以下两方面［13］：首先，过量摄入高嘌呤食物（海带、海鲜、肉汤、动物内脏、菠菜等）会提高患高尿酸血症的风险，此外，全基因关联分析结果揭示了ABCG2、SLC22A12、PDZK1、UMOD、PRPS等基因在不同位点多态性与高尿酸血症存在关联［14］。本研究主要探讨了rs2231142 位 点（ABCG2基 因）、rs12129861 位 点（PDZK1基因）、rs505802 位点（SLC22A12基因）与高尿酸血症的关联性。ABCG2基因是尿酸外排和转运蛋白的主要表达基因，在肾小管顶膜和肠道中均有体现［15］。有部分研究指出，ABCG2 转运蛋白与 体 内 血 尿 酸 水 平 有 显 著 的 相 关 性［16，17］，同 时，ABCG2基因的突变对高尿酸血症进展影响超过其他风险因素［18］。位于1q21 的PDZK1基因能够编码PDZK1 蛋白是骨架蛋白的一种，Kolz 等［8］学者的研究发现，PDZK1的rs12129861、rs1171614、rs1471633与血尿酸含量水平存在关联。SLC22A12基因是人体尿酸盐转运体（简称URAT1）的编码基因，URAT1 是位于上皮细胞的重要转运体，主要负责将细胞内累积的阴离子与尿酸进行交换，促进尿酸的重吸收［20］。因此SLC22A12基因多态性与尿酸水平可能存在关联关系。

本研究结果显示：两组的BMI、收缩压、舒张压、TG、尿素氮和SCr 的差异有统计学意义。在高尿酸血症患者中，ABCG2基因的rs2231142 位点GT、TT 以及联合基因型的发病率明显高于对照组。研究发现，TT 和GT 基因型的患者高尿酸血症的发病风险较对照组更高，从而说明GT 和TT 基因型则增加了高尿酸血症的患病风险。这项研究发现，在高尿酸血症组中，PDZK1基因带有突变等位基因的基因型GA、AA 以及联合的基因型发生频率均低于对照组，rs12129861 基因位点AA、GA 基因型患高尿酸血症发病风险比对照组的低，由此表明GA、AA 基因型可能具有保护作用，降低高尿酸血症的发病风险。一项关于日本人群的研究表明，rs12129861 位点与高尿酸血症之间存在着重要的关联［19］，与本研究中PDZK1 同尿酸水平变化存在关联性的结论一致。用GMDR 交互分析软件对这3 个位点交互作用进行分析的结果同样发现这3 个位点的交互作用对高尿酸血症的发生有影响。根据本研究数据，对比高尿酸血症组与对照组在rs505802位点的基因型及等位基因频率分布上，并未发现统计学上的显著差异。因此，还不能确定这个位点是否对高尿酸血症的发生产生影响。张翻弟等［21］研究表明回族男性高尿酸血症患者中SLC22A12基因rs559946 位点基因型频率与对照组差异具有统计学意义。可能的原因有：本研究选取的人群为新疆乌鲁木齐汉族男性，其生活方式与遗传基因可能存在差异，国内文献目前也未发现rs505802 位点对高尿酸血症有显著影响。

综上所述，尿酸在体内的代谢过程十分复杂，应结合多种原因全面分析，高尿酸血症的遗传因素机制比较复杂，至今尚不清楚。本研究探讨的ABCG2基因和PDZK1基因的基因位点与乌鲁木齐市汉族男性高尿酸血症的发生具有一定关联性，这为高尿酸血症的早期筛查工作提供了理论依据。虽然本文明确了两个基因位点与高尿酸血症的关联关系，但考虑到样本量、基因地域多样性等因素，结果可能存在一定偏差。此外，考虑到高尿酸血症是多个基因遗传及环境相互作用的结果，其发病机制以及各遗传基因型之间的关联关系等仍需更多的实验研究来完善。

所有作者声明不存在利益冲突关系。