Mol Psych：抑郁症的“遗传地图”——5万多人的研究揭示大脑结构的秘密

来源：100医药网 2025-09-04 11:11

本研究通过大规模的个体水平数据分析揭示了抑郁症多基因风险评分（PRS）与大脑结构之间的显著关联。

如今，已成为全球范围内的一个重大健康问题，WHO数据显示，全球约有2.8亿人患有抑郁症，每年因抑郁症导致的经济损失高达约7万亿美元，这种疾病不仅会影响患者的，还可能导致严重的社会和经济后果。近年来，随着科学家们对抑郁症遗传学研究的深入，他们逐渐认识到遗传因素在抑郁症发病中扮演的重要角色；然而，遗传风险与大脑结构之间的具体联系仍不清楚。

日前，一篇发表在国际杂志Molecular Psychiatry上题为 Association between polygenic risk for Major Depression and brain structure in a mega-analysis of 50,975 participants across 11 studies 的研究报告中，来自爱丁堡大学等机构的科学家们通过大规模的个体水平数据分析探讨了抑郁症多基因风险评分（PRS）与大脑结构之间的关系，从而为理解抑郁症的神经生物学基础提供了新的视角。

抑郁症是一种常见的精神障碍，具有较高的遗传性。近年来，全基因组关联研究（）已经识别出多个与抑郁症相关的遗传变异，并基于这些变异开发了多基因风险评分（PRS）用于评估个体患抑郁症的风险。这项研究中，研究人员旨在通过大规模的个体水平数据分析来探讨抑郁症PRS与大脑结构之间的关系，从而为抑郁症的早期干预和治疗提供新的靶点。

文章中，研究人员共纳入了来自11项研究的50,975名参与者，这些参与者均具有欧洲血统；研究者使用了高度一致的遗传和神经影像学协议，并在所有参与研究中应用了严格的遗传方法来确保PRS训练和测试样本之间没有重叠。研究人员使用了包括单分子荧光原位杂交（smFISH）、多聚体分析、活细胞成像和荧光等多种技术来评估抑郁症PRS与大脑结构之间的关系。

所测试的神经影像测量

首先，他们从11项研究中收集参与者的遗传和神经影像学数据，对遗传数据进行质量控制和预处理，并选择符合条件的单核苷酸多态性（SNP）用于PRS的计算；随后使用基于阈值的聚类方法（PRS-CT）和贝叶斯方法（PRS-SBayesR）来计算抑郁症PRS。同时研究人员还对T1加权图像进行预处理和分割来生成全球、叶和区域级别的神经影像学测量数据。此外，他们还使用混合效应线性模型测试了抑郁症PRS与神经影像学测量之间的关联，并在青年亚样本（ 25岁）中进行了额外分析。最后对与抑郁症PRS显著相关的脑结构进行了双向孟德尔随机化分析来测试潜在的因果关系。

研究结果表明，较高的抑郁症PRS与较低的颅内体积和全球皮质表面积相关；在皮质区域中，额叶表面积的关联最为显著，特别是左侧内侧眶额回；在皮质下区域中，较低的丘脑、海马和苍白球体积与较高的抑郁症PRS相关。在青年亚样本中，虽然没有FDR显著的结果，但效应方向与全样本分析高度一致（71.2%同方向，精确二项检验p值=7.56 10 4）。孟德尔随机化分析揭示了较小的左侧海马体积对抑郁症高风险的潜在因果影响（逆方差加权分析 = 0.064, p = 8.04 10 3, pFDR=0.04）。研究者指出，通过广泛的国际合作或能显著推进科学家们对抑郁症神经遗传学的理解，并为高风险个体的早期干预提供了新的思路。

综上，本研究通过大规模的个体水平数据分析揭示了抑郁症多基因风险评分（PRS）与大脑结构之间的显著关联。研究发现，较高的抑郁症PRS与较低的颅内体积、全球皮质表面积以及特定皮质和皮质下区域的体积相关，相关研究结果不仅为理解抑郁症的神经生物学基础提供了新的见解，还为开发新的治疗策略和早期干预措施提供了潜在的靶点。（100yiyao.com）

参考文献：

Xueyi Shen，Yara J. Toenders，Laura K. M. Han, et al. , Molecular Psychiatry (2025). DOI:10.1038/s41380-025-03136-4

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