从基因组学看麻醉科中的镇痛药物:个性化疼痛管理的新前沿
- 2025-07-30 08:56:00122次阅读
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从基因组学看麻醉科中的镇痛药物:个性化疼痛管理的新前沿
🛌 手术、疼痛与镇痛药物的关系
很多人想到手术,总觉得“睡一觉”就过去了。其实,麻醉科除了“让你睡”,更核心的任务是帮助病人更好地控制手术和术后的疼痛。有时候,即便不做大手术,某些疾病或者慢性病患者,也需要依靠镇痛药物来缓解不适。
疼痛不仅让人难受,还会影响呼吸、血压、甚至恢复速度。有的患者因为害怕疼痛反应过度,反而需要用更多药物,术后醒来也可能延长。控制好疼痛,不只让人舒服,更直接影响手术效果和康复进展。
💊 常用镇痛药物及作用方式
镇痛药物种类有不少,每种作用方式也不同,选择合适的药物其实很讲究。
药物类型 | 常见代表 | 主要机制 | 常见应用 |
---|---|---|---|
阿片类 | 吗啡、芬太尼 | 作用于中枢神经,阻断痛觉 | 术后、重症疼痛缓解 |
NSAIDs(非甾体类) | 布洛芬、塞来昔布 | 抑制炎症相关通路减少疼痛 | 轻中度疼痛、炎症引起的不适 |
局麻药 | 利多卡因 | 阻断神经传导的痛觉信号 | 局部麻醉、微创小手术 |
辅助药物 | 加巴喷丁等 | 调节神经系统的敏感性 | 神经病理性疼痛 |
每种药物各有侧重,比如手术后用阿片类,局部小手术会选局麻,而有特殊神经病痛时则会选辅助药。
不过,每个人对药的敏感度与副作用都不同,有时候用相同剂量,有的人基本无感,但有的人出现呕吐、皮疹甚至呼吸抑制。这也是麻醉科关注的难题之一。
🧬 基因组学引入,让“标准剂量”更个性
简单来说,基因组学研究的就是每个人体内独特的“说明书”,这些遗传信息能影响体内药物的吸收、分解和反应。
平时我们经常说有的人天生酒量好,有的人吃安眠药完全没睡意,其实也和体内基因编码的代谢酶密切相关。
在镇痛药中,研究发现某些常用药物(特别是阿片类)在一些人身上容易出现超常反应,有的人却怎么也抑制不住疼痛。
- CYP2D6基因:影响可待因等阿片类药物的分解速度。有的人天生这个酶活性很高,药物很快变成有效成分,容易“用过头”;另一些人酶活性很低,给再多也感觉不到。
- OPRM1基因:调节阿片受体,对药物敏感度有差异,有变异的人可能更容易上瘾或副作用重。
📊 基因检测如何帮医生指导镇痛方案?
越来越多医院和疼痛中心,已经把基因检测作为长远管理的一部分。举个例子,有一位43岁的女性,曾因剖宫产术后镇痛反应很差,即使加大药量依旧痛得难忍。后来通过基因检测发现,她属于CYP2D6低活性的类型,医生调整用药策略,选择了对她基因型更合适的镇痛药,术后第二天明显轻松不少,也没有出现恶心、嗜睡等副作用。
- 1. 用药更精准:根据基因型,医生能提前预知哪种药、什么剂量最适合。
- 2. 副作用少:避开高风险药物组合,降低恶心、呕吐甚至呼吸抑制的可能。
- 3. 提升舒适度:恢复更快、体验更好,也让患者减少对手术的恐惧感。
🔍 新技术落地,遇到的难题和希望
虽然基因检测和个性化镇痛提速了,但也不是每家医院、每个患者都能立刻用得上。目前主要有以下挑战:
- 费用问题:基因检测目前价格并不低,短期内还难以普及到所有基层医疗机构。
- 伦理和隐私:基因信息属于高度敏感个人数据,只有在患者充分知情、授权下才能使用。
- 证据积累:尽管不少科研成果已经肯定“基因组-镇痛反应”关系,但临床上还需要持续积累大样本数据,才能制定更权威的用药指南。
展望未来,随着成本下降,技术进步,个性化镇痛管理会成为麻醉科新常态。其实国外不少地方已经推行了“基因+用药指导卡”,国内也在逐步跟上步伐。
🙋 患者也有主动权,怎么配合更好?
很多朋友误以为疼痛管理都是医生的事。其实,患者的主动参与非常重要。如果有以下几种经历,可以和麻醉医生提前沟通:
- 曾经对某些止痛药敏感或无效
- 家里有类似情形的亲属,或曾经出现药物不良反应
- 有慢性病、长期吃药,关注过药物代谢的遗传检测
行动建议:
- 术前如实告诉医生过去用药的经验(副作用、有效性等)
- 有条件时咨询关于基因检测的可行性
- 术后按医嘱反馈身体感受,不要自行加减药物
主要参考文献
- Crews, K. R., Gaedigk, A., Dunnenberger, H. M., et al. (2014). Clinical Pharmacogenetics Implementation Consortium Guidelines for Cytochrome P450 2D6 Genotype and Codeine Therapy: 2014 Update. Clinical Pharmacology & Therapeutics, 95(4), 376-382. https://doi.org/10.1038/clpt.2013.254
- Lotsch, J., & Geisslinger, G. (2006). Current evidence for a genetic modulation of the response to analgesics. Pain, 121(1-2), 1-5. https://doi.org/10.1016/j.pain.2006.02.020
- Matic, M., de Wildt, S. N., & Tibboel, D. (2017). Personalized Pain Medicine: The Clinical Pharmacogenomics of Opioid Analgesics. International Journal of Molecular Sciences, 18(11), 2369. https://doi.org/10.3390/ijms18112369