摘要目的 探究CYP2C19基因多态性和生化指标联合预测脑梗死患者氯吡格雷抵抗(CR)的价值.方法 选取首都医科大学附属北京天坛医院2021年1月至2023年12月收治的387例脑梗死患者作为研究对象,根据患者入院后血小板聚集试验-二磷酸腺苷(PAgT-ADP)的检测结果将脑梗死患者分为氯吡格雷有效组(PAgT-ADP≤43％)和CR组(PAgT-ADP＞43％).观察脑梗死患者CYP2C19基因分型的分布情况,并回顾性分析两组患者的年龄、性别和生化指标[包括尿素、肌酐(Cr)、尿酸(UA)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、天门冬氨酸氨基转移酶(AST)、总胆红素(TBIL)、直接胆红素(DBIL)、间接胆红素(IBIL)、乳酸脱氢酶(LDH)、三酰甘油(TG)、总胆固醇(CHO)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL)、同型半胱氨酸(Hcy)].对统计指标进行单因素分析,通过多因素Logistic回归分析构建联合预测模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析CYP2C19基因代谢类型单独及联合生化指标对预测脑梗死患者CR的效能.结果 CR组和氯吡格雷有效组性别、Cr、TBIL、DBIL、IBIL、Hcy及CYP2C19基因代谢类型比较差异均有统计学意义(P＜0.05);多因素 Logistic 回归分析结果显示,Cr、ALT、AST、TBIL、DBIL、IBIL、CHO、LDL、CYP2C19 基因代谢类型为脑梗死患者CR的独立预测因子(P＜0.05);ROC曲线分析结果显示,联合预测模型预测脑梗死患者CR的曲线下面积为0.720,灵敏度和特异度分别为71.1％和65.5％,而CYP2C19基因代谢类型单独预测脑梗死患者CR的曲线下面积为0.641,灵敏度和特异度分别为67.3％和56.9％,联合预测模型的曲线下面积与CYP2C19基因代谢类型的曲线下面积比较差异有统计学意义(P＜0.05).结论 CYP2C19基因多态性联合生化指标有助于预测脑梗死患者CR的发生,尤其对于CR而CYP2C19基因代谢型表现为正常代谢的患者有较好的预测价值.