加州大學聖地亞哥分校醫學院的研究人員與荷蘭科學家合作發現，某些代謝產物(由代謝過程產生的小分子)可能是預測重度抑鬱症復發風險的指標。

該研究結果發表在2021年1月11日的《轉化精神病學》線上期刊上。

資深作者加州大學聖地亞哥醫學院醫學、兒科學和病理學教授Robert K. Naviaux說：“這是線粒體與抑鬱症核心聯絡的證據。這是一項小型研究，但它首次顯示出利用代謝標誌物作為臨床預測指標的潛力，用於預測複發性抑鬱症狀的風險患者。”

研究概況

複發性重度抑鬱症(rMDD，通俗地說就是臨床抑鬱症)是一種情緒障礙，其特徵是多種症狀結合在一起：悲傷或絕望、憤怒或沮喪、失去興趣、睡眠障礙、焦慮、思維遲緩或困難、自殺念頭和無法解釋的身體問題，如背痛或頭痛。

重度抑鬱症(MDD)是美國最常見的精神疾病之一，據估計其終生患病率為20.6%，這意味著五分之一的美國人在一生中至少會經歷一次抑鬱症。複發性重度抑鬱症(rMDD)是一種復發-緩解性疾病，發病率高，5年復發風險高達80%。

這是一項前瞻性的初步研究，目的是檢驗靶向血漿代謝組學在緩解期rMDD患者中的潛在診斷價值和預後價值。

研究者使用已建立的LC-MS/MS平臺，針對68名緩解期未服用抗抑鬱藥的rMDD受試者(n=45名女性和23名男性)和59名年齡和性別匹配的對照組(n=40名女性和19名男性)，測量了他們的399種代謝物。然後對患者進行2.5年的前瞻性隨訪。

代謝組學解釋高達43%的表型變異。最強的生物標誌物是性別特異性的。男性和女性80%的復發預測因子屬於6種途徑：(1)磷脂，(2)鞘磷脂，(3)鞘糖脂，(4)類十二烷酸，(5)微生物組，(6)嘌呤。這些變化可追溯到線粒體對細胞氧化還原、訊號傳導、能量和脂質代謝的調節。代謝組學發現了一種化學內表型，可用於對復發風險最高的rrMDD患者進行分層，其準確性超過0.90 (95%CI=0.69-1.0)。功效計算表明，需要對至少198名女性和198名男性(各99例患者和99例對照)進行驗證研究，以確認這些結果。

雖然這是一項小型研究，但這些結果首次顯示了代謝組學的潛在效用，它可以前瞻性識別抑鬱症復發風險最高和風險較低的患者。

研究評述

在這項新研究中，荷蘭的Naviaux及其同事招募了68名rMDD患者(45名女性，23名男性)，他們處於無抑鬱緩解期，並有59名年齡和性別匹配的對照組。從緩解期患者那裡採集血液後，對患者進行為期兩年半的前瞻性隨訪。

結果表明，在患者緩解期發現的代謝特徵可以預測哪些患者在未來兩年半最有可能復發。這個預測的準確率超過了90%。對最具預測性的化學物質的分析發現，它們屬於某些型別的脂類(包括二十烷類和鞘脂類在內的脂類)和嘌呤。

嘌呤是由分子組成的，如ATP和ADP，它們是細胞中用於能量儲存的主要化學物質，但在應激狀態下，它們也可在細胞通訊過程中發揮作用，被稱為嘌呤能訊號。

研究人員發現，在患有rMDD的受試者中，六種確定的代謝途徑中特定代謝物的變化，導致了重要細胞活性的根本改變。

研究結果揭示了一種潛在的生化特徵，能夠使確診的rMDD患者與健康對照人群區分開來。這些差異在普通的臨床評估中是看不見的，但它表明，在預測哪些患者最容易出現抑鬱症狀復發方面，代謝組學——代謝產物的生物學研究——可以成為一種新工具。