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目的:本研究拟建立并验证接受氯吡格雷治疗的中国汉族急性冠脉综合征（ACS）患者发生高血小板反应性（HTPR）和心血管终点事件的风险预测模型。方法：2011年9月至2013年6月连续募集ACS患者，采用光密度比浊法检测血小板聚集率，聚合酶链式-连接酶反应检测CYP2C19*2、CYP2C19*3、CYP2C19*17、PON1Q192R和ABCB1C3435T的SNP分型，随访1年联合心血管终点事件，分析各SNPs与HTPR及终点事件的关联性。随后将患者随机分为模型组和验证组，采用多元回归分析方法，在模型组中筛选HTPR和联合心血管终点事件的危险因素，分别建立发生HTPR和终点事件的风险评估模型（模型A为整合临床环境和基因遗传危险因素；模型B仅包含临床环境危险因素）。采用受试者工作特征曲线（ROC）和Hosmer-Lemeshow检验，在验证组中对本研究建立的模型与既往报道的PREDICT风险预测模型的效能进行比较。结果:（1）2011年9月至2013年6月期间共募集589例符合入选标准的病例，截止2014年4月共对其中500例患者进行了临床随访。CYP2C19功能缺失型等位基因（LOF，包括CYP2C19*2和*3）携带者发生HTPR和联合心血管事件的风险均显著高于非携带者[HTPR:校正OR1.79,95%CI:1.33–2.4,P=0.003]；联合心血管事件：校正OR,2.4;95%CI1.47-3.9,P<0.001）。（2）将患者随机分为模型组（n=300）和验证组（n=289），在模型组中建立了HTPR风险预测模型A：携带CYP2C19*2（OR:3.07,95%CI:1.96-4.81，P<0.001）、糖尿病（OR：2.69,95%CI：1.49-4.84，P=0.001）和低密度脂蛋白升高（OR：2.78,95%CI：1.34-5.76，P=0.006）各积3分，合用钙通道阻滞剂积1分（OR：1.3,95%CI：1.12-1.53，P=0.001）。该模型在验证组中的检测效能为，AUC=0.73,灵敏度68%，特异度71%，积分≥4分时发生HTPR风险增加，模型预测与实际发生HTPR之间无显著差异（P=0.18）。与建立的仅含临床环境危险因素的模型B和PREDICT模型相比，HTPR风险预测模型A能更准确地预测发生HTPR的风险。（3）将完成随访的患者随机分为模型组（n=300）和验证组（n=153），建立联合心血管事件的风险预测模型A：携带CYP2C19LOF积3分（OR：2.60,95%CI：1.62-4.10，P<0.001），发生HTPR（OR：2.04,95%CI：1.07-3.90，P=0.03）和高脂血症（OR：1.99,95%CI：1.05-3.77，P=0.03）各积2分，年龄≥65岁积1分（OR：1.07,95%CI：1.01-1.21，P=0.03），吸烟积1分（OR：1.40,95%CI：1.02-1.93，P=0.04）。在验证组中该模型的预测效能为，AUC=0.76,灵敏度64%，特异度75%；当积分≥5分时，1年内发生联合心血管事件的风险增加；模型预测与实际发生的联合心血管事件之间无显著差异（P=0.12）。与仅含临床因素的模型B和PREDICT模型相比，联合心血管事件预测模型A能更准确地预测联合心血管事件的发生风险。结论：CYP2C19LOF基因多态性是中国汉族ACS患者发生HTPR和联合心血管事件的主要遗传危险因素。根据CYP2C19LOF基因多态性和临床环境相关因素建立的风险预测模型能提高HTPR和联合心血管事件发生风险的预测效能。