抑郁症作为严重危害身心健康的常见慢性精神疾病，目前对其诊断前后的共病累积规律已有一定认识，但发病前的分子变化特征及全病程共病动态轨迹仍需深入探索。近日，西安交通大学公共卫生学院科研人员从分子层面（血浆蛋白动态变化）和人群层面（共病时间轨迹）两个维度，互补性地分析了抑郁症长达数十年的演变特征。
近年来，高通量蛋白组学为系统性筛选疾病发生前的生物标志物提供了可能。然而，现有抑郁症相关研究多基于横断面设计，难以捕捉发病前外周血蛋白的时序性变化。针对这一问题，研究人员开展了一项蛋白组学研究，系统描绘了抑郁症诊断前15年间的血浆蛋白动态演变图谱（图1）。研究人员首先筛选出与抑郁症发病风险显著相关的血浆蛋白，对其进行轨迹建模后发现这些蛋白在抑郁症诊断前15年已开始出现异常变化，并呈现不同的时序模式。研究还发现，这些蛋白的变化与抑郁症常见共病和大脑结构存在关联。基于机器学习构建的预测模型整合了蛋白及临床特征，能够更为准确地预测抑郁症的发病风险。
图1. 抑郁症发病前蛋白轨迹变化特征
研究人员进一步描绘了抑郁症与十种常见共病长达20年的诊断时间演变图谱，发现抑郁症诊断前后约5年是共病积累的“双向加速期”，其中高血压、冠心病、糖尿病及背痛平均在抑郁症诊断前1.0–2.6年出现，提示这些疾病可能作为前驱信号，而阿尔茨海默症、焦虑症等则主要发生在抑郁症诊断之后（图2）。遗传风险、性别、年龄及用药史均能影响抑郁症共病发生的时间窗口。基于此，研究人员提出了抑郁症的三阶段分层干预策略。诊断前，建议对存在亚临床情绪症状或心理风险因素者每年进行血压检测；诊断时，应对初诊患者同步筛查焦虑症状，实现整合治疗；诊断后，建议对老年或复发性患者定期评估认知功能，以便识别认知衰退。该系列研究尝试从微观蛋白预警到宏观共病轨迹进行较为系统的探索，有助于加深对抑郁症全周期发病特征的理解。
图2. 抑郁症相关共病发病时间轨迹研究
上述成果分别以《抑郁症诊断前的大规模蛋白组分析揭示了新的病理生理机制》（Large-scale proteomic analyses before depression diagnosis reveal novel pathophysiological insights）和《抑郁症诊断前后动态共病轨迹：全国性队列研究》（Dynamic comorbidity trajectories spanning the diagnosis of depression: nationwide cohort study）为题，在精神疾病领域国际权威期刊《分子精神病学》（Molecular Psychiatry）和《英国精神病学杂志》（The British Journal of Psychiatry）在线发表。公共卫生学院成博伦副教授为第一作者，张峰教授为通讯作者。研究获得陕西省自然科学基金及中央高校基本科研业务费项目资助。
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作者介绍：
成博伦，西安交通大学公共卫生学院副教授，主要从事环境相关复杂疾病发病机制研究，先后主持国家自然科学基金青年科学基金项目、国家重点研发计划“常见多发病防治研究”重点专项课题子任务，近三年以第一/通讯（含共同）作者身份在Molecular Psychiatry、The British Journal of Psychiatry、Journal of Hazardous Materials、Briefings in Bioinformatics、Schizophrenia Research等期刊发表论文14篇。
