高血压患者的遗传分析

背景：

到目前为止，许多试图确定去肾神经支配后血压反应预测因子的尝试未能确定有意义且一致的血压反应决定因素。 这些方法基于人口统计参数、临床参数、合并症和疾病因素以及许多内分泌炎症和其他生化变量。 只有治疗前的血压作为血压反应的预测指标出现，这并不奇怪，因为根据 Wilder 定律，治疗前的基线值始终是干预引起的任何变化的决定因素，无论检查的是哪个生物变量，例如 血压、低密度脂蛋白胆固醇、糖化血红蛋白等。

研究人员提出了一种遗传方法来确定去肾神经支配后血压反应的预测因子。 理由很简单：遗传因素不受临床参数、既往或当前抗高血压治疗、高血压相关器官损害、合并症和其他潜在临床变量变化的影响。 通过这种方法，研究人员以前非常成功地确定了调节剂高血压器官损伤的几个参数，这些参数无法通过病理生理学或药物操作确定。 研究人员更愿意进行全基因组关联研究，格拉斯哥和爱丁堡的合作伙伴拥有深厚的知识；运行 NGS（下一代测序，即完整基因组）的经验和能力，包括所有生物信息学和其他分析

客观的：

研究人员试图通过使用 GWAS（全基因组关联研究）方法来确定血压对去肾神经支配反应的预测因子。 这允许识别各种令人感兴趣的可疑和意外的多态性，这些多态性可能是血压反应的强预测因子。 通过这种方法，研究人员将确定对血压反应很重要的新作用机制（通过确定超出经典思维的多态性，肾脏去神经支配如何发挥降压作用）。

学习规划：

与 Homburg 集团合作（Prof. Felix Mahfoud 博士），研究人员将从存储的患有不受控制的难治性高血压患者的样本中提取 DNA，并在两个队列中进行全基因组关联研究分析（GWAS）：无反应者/低反应者与高反应者/极好反应者。 NGS 将由格拉斯哥和爱丁堡的合作伙伴应用。 所有肾去神经支配患者将根据他们治疗前调整后的血压反应进行分类，研究人员将比较迄今为止在洪堡和埃尔兰根研究的所有患者的上四分位数与下四分位数。 通过排除那些具有中等或平均血压反应的患者，研究人员将有两种不同的反应模式：低/无反应与高/极好的反应。

通过应用标准生物统计学分析，研究人员将得出两组之间存在显着差异的多态性模式。 这些确定的多态性（或其模式）可能指的是肾素血管紧张素醛固酮系统、钠和水平衡、交感神经系统或与高血压相关的其他内分泌参数。 除此之外，研究人员可能会发现涉及与高血压无关的其他病理生理途径的多态性的重要结果（根据我们目前的知识），并且研究人员没有考虑过与不受控制的高血压有关。 这些新机制需要随后进一步分析，但它们将为寻找新的血压反应预测因子提供机会。