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客戶文章兩連發(fā)——重度抑郁癥表觀遺傳研究新進展

發(fā)稿時間:2022-12-08來源:天昊生物

重度抑郁癥(MDD)是一種常見的精神疾病,影響著全世界超過2.4億人。MDD是世界各地致殘的主要原因之一,極大地加重了全球疾病負擔。近日,東南大學附屬中大醫(yī)院心理精神科徐治課題組從DNA甲基化這一表觀遺傳方向分別發(fā)現(xiàn)“HTR1A和HTR1B甲基化結(jié)合應激/基因型與抗抑郁療效相關”、“聯(lián)合HTR1A/1B甲基化和人類功能連接組識別MDD患者”,在MDD研究領域連續(xù)發(fā)表2篇高水平文章。天昊生物有幸參與了其中的HTR1A/1B基因目的區(qū)域甲基化測序及SNP基因分型等工作,讓我們一起簡單了解下研究內(nèi)容吧。

第一篇文章于20222月正式發(fā)表在Psychiatry and Clinical Neurosciences雜志(IF12.145)。HTR1A HTR1B受體在抗抑郁活性中發(fā)揮重要作用,同時,DNA甲基化與MDD及抗抑郁療效相關。該研究旨在探討HTR1AHTR1B甲基化聯(lián)合應激/基因型對抗抑郁療效的影響。

研究方法共有291MDD患者和100名健康對照組接受了生活事件量表(LES)和兒童創(chuàng)傷問卷(CTQ)作為應激評估。檢測了參與抗抑郁機制的HTR1AHTR1B8個單核苷酸多態(tài)性(SNPs)。評估了HTR1AHTR1B181CpG位點的甲基化狀態(tài)。所有MDD患者在抗抑郁治療2周后被分為有反應(RES)和無反應(NRES)組。對甲基化、NLES/CTQ評分與基因型之間的相互作用進行邏輯回歸分析。其中選擇HTR1A2CpG島(1135bp)和HTR1B4CpG島(1237bp)進行測序,并將其均分成5個區(qū)域(如下圖)。

研究結(jié)果:

MDD患者和健康對照組之間,HTR1A5個區(qū)域和HTR1B5個區(qū)域平均甲基化水平?jīng)]有發(fā)現(xiàn)顯著差異。然而,MDD組的HTR1B-3-135HTR1B-5-165甲基化顯著高于健康對照組(下圖2a)。


結(jié)合LES和CTQ的應激評估測試結(jié)果,按照負性生活事件(NLES)得分分組,發(fā)現(xiàn)HTR1A-2-172和HTR1A-2-196甲基化在高低兩組間顯著不同(上圖2b)。HTR1B中單個CpG位點的DNA甲基化在兩個NLES組間無顯著差異。此外,CTQ與HTR1A/HTR1B甲基化無顯著相關性。
HTR1A或HTR1B的CpG位點在抗抑郁藥反應的RES和NRES組間無顯著差異。此外,在選擇性5-羥色胺再攝取抑制劑(SSRI)或性別亞組中沒有發(fā)現(xiàn)顯著差異。然而,在非SSRI亞組中,NRES組HTR1A-2-143的甲基化高于RES(如上圖2c)。

HTR1A-2-143的甲基化與CTQ評分之間的相互作用顯著影響治療效果(下表)。HTR1A-2-143的高甲基化結(jié)合CTQ高評分導致治療效果較差。然而,對于抗抑郁療效NLES評分與HTR1A/HTR1B甲基化之間沒有顯著的相互作用。

HTR1A和HTR1B中的8個SNP成功地進行了基因分型,沒有一個SNP在MDD患者和健康對照組之間或RES和NRES之間顯示出顯著差異。在rs6298基因型和HTR1B-3-61甲基化的回歸模型中,相互作用項(HTR1B-3-61 by rs6298 AA/AG)與抗抑郁藥物的更好響應相關(下表)。



研究結(jié)論:

低HTR1A-2-143甲基化與亞組更好的抗抑郁療效有關。低HTR1A- 2-143甲基化結(jié)合低CTQ評分與更好的抗抑郁療效相關。HTR1B高甲基化與rs6298 AA/AG基因型之間的相互作用影響更好的抗抑郁療效。

第二篇文章于2022年11月正式發(fā)表在Psychiatry Research雜志(IF:11.225)。該研究旨在利用機器學習方法識別與MDD診斷相關的HTR1A/1B甲基化和靜息態(tài)功能連接(rsFC),然后嘗試基于識別的特征構(gòu)建MDD診斷的分類模型。
研究方法:收集所有參與者的外周血樣本,部分參與者進行靜息狀態(tài)fMRI掃描。計算HTR1A/1B甲基化和rsFC等特征。然后,將表觀遺傳學和神經(jīng)影像學的初始特征集分別輸入到全相關特征選擇中,以產(chǎn)生顯著的MDD診斷判別能力?;谒R別的特征構(gòu)建和評估隨機森林分類器。此外,采用SHAP方法對診斷模型進行解釋。
研究結(jié)果:下表中總結(jié)了對具有不同特征子集的機器學習(ML)模型的分類性能使用5倍交叉驗證,為分類器的普遍適用性提供了很好的估計。結(jié)果表明,采用HTR1A/1B甲基化和rsFC變量的ML模型優(yōu)于單獨采用DNA甲基化或rsFC變量的ML模型,其準確性為81.78%,AUC為0.8948。


研究結(jié)論:

結(jié)合來自MDD表觀遺傳學和腦放射學特征的多維信息,可獲得較高的分類精度。該方法有助于臨床準確診斷MDD,進一步探索MDD的發(fā)病機制。


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