浅谈抗血小板药物抵抗的分子机制与血小板高反应性预测模型构建

临床常用的抗血小板药物包括：血栓素 A2（TXA2）抑制剂、二磷酸腺苷（ADP）P2Y12 受体拮抗剂、血小板糖蛋白（GP）IIb/IIIa 受体拮抗剂以及蛋白酶激活受体（PAR）-1 拮抗剂等其他抗血小板药物 ^[2] （表 1）。

表 1 常用抗血小板药物种类及代表药物 ^[2]

抗血小板药物治疗低反应性 通常指由于不同患者对同一种抗血小板药物的抗血小板作用反应不同，某些患者在治疗后血小板反应性仍较高，即血小板聚集抑制不足的现象，又称高血小板反应性（high platelet reactivity，HRP），其发生血栓的风险显著增加 ^[1,3] 。值得注意的是，对于该类人群而言，单纯增加药物剂量并不一定能够带来临床获益，反而会增加患者出血风险。因此，临床上必须重视对抗血小板药物低反应性人群的识别与处理 ^[1] 。

对于确诊冠心病、缺血性卒中和 PAD 等高危缺血患者或者预后不良的患者，可考虑行 基因检测和血小板功能检测 ，给患者的抗血小板药物使用提供综合参考 ^[1] 。其中， CYP2C19 基因型与冠心病和缺血性卒中患者的预后具有显著相关性。 多项回顾性研究均提示，在服用氯吡格雷的冠心病患者中，携带 CYP2C19 功能缺失等位基因者与未携带者相比，心血管不良事件的发生率显著升高。而替格瑞洛可抑制氯吡格雷低反应性患者的血小板活性，改善患者的心血管预后 ^[4,5] 。对 PLATO 研究中的 10,285 例 ACS 患者进行分析发现，无论何种 CYP2C19 基因型的患者，替格瑞洛在降低心血管复合终点发生率方面均优于氯吡格雷 ^[6] 。