【昊阅读】外周血DNA甲基化风险分值，用于预测抑郁症进展

发稿时间：2019-10-09来源：天昊生物

最新的Mol. Psychiatry期刊文章，探讨外周血DNA甲基化指标如何解析精神疾病。

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英文题目：A methylation study of long-term depression risk.

中文题目：重度抑郁症的一项甲基化研究

影响因子： 11.973

PMID：31501512

期刊年卷：Mol. Psychiatry 2019 Sep 09;

研究背景：

   ●   文章背景部分首先讨论了外周血甲基化与重度抑郁症（MDD）可能的关联：1）虽然血液甲基化特征不太可能直接影响MDD，但血液提供了大脑的生物环境，可以间接提示

疾病过程；2）甲基化标记也是潜在的生物标志物，因为它们在采集的样品中非常稳定。因为外周血易于采集，因此，外周血甲基化特征也许可以用来开发MDD预测算法，最终用于改善治疗。

研究方法：

   ●   样本：581 MDD patients的基线外周血

   ●   表型：第6年患者表型（199例患者仍被诊断为MDD，其它患者疾病好转）

   ●   甲基化检测：MBDseq

   ●   甲基化风险分值计算：基于elastic nets（弹性网络）方法，基于n个位点的甲基化值，为每个样本计算一个风险分值。

研究结果：

   ●   甲基化水平与患者6年临床结局关联分析，没有位点达到基因组显著性水平。满足P < 5 × 10−5的CpGs位点有2785个，涉及1146个基因。研究者基于这些基因进行了基因富集分析。

图：全基因组甲基化差异分析的QQ图和曼哈顿图

   ●   甲基化风险分值（MRS）：通过不断增加CpG数量，来观察MRS对患者6年结局的预测能力（曲线下面积值AUC），作者最终选定75000个CpG纳入MRS模型，因为后续继续增加CpG位点，MRS进入平台期（下图A）。

   ●    与其他biomarker的预测能力对比：MRS预测疾病结局的AUC值为0.724（P = 2.0 × 10−16），高于其他biomarker的预测能力（例如CDL:临床，人群指标和生活习惯指标；SNP；其他MDD biomarker）（下图b）。MDS和CDL的组合，可以显著改善模型的预测能力（下图c）。

表1：临床指标，生活习惯，各种biomarker与6年随访临床结局的相关性

   ●    Top 甲基化组关联研究的位点所集中的通路，与MDD的 GWAS 研究结果有重叠，并与 脑组织和血液eQTLS的区域有重叠。其中最相关的通路是压力响应和免疫细胞迁移和炎症相关的信号机制。

研究结论：

血液中的甲基化模式可能为MDD的临床发展结局提供一个有意义的临床决策参考信息。