提起抑郁癥，大家肯定不陌生，然而很多人不知道是兒童和青少年中也有抑郁癥患者。據估計，6-12歲的兒童重度抑郁癥的發病率為2-3%，13-18歲的青少年重度抑郁癥的發病率為3-9%，呈日益增長的趨勢。兒童和青少年重度抑郁癥患者通常會遭受嚴重的社交和學習能力障礙，并且伴隨著**傾向。抑郁癥就像是一個隱形的殺手，難以被察覺，卻對孩子傷害極大。

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中科新生命客戶近期發表在《Molecular Psychiatry》上的一篇文章就針對兒童和青少年重度抑郁癥患者體內代謝特征進行研究的報道，確定兒童和青少年抑郁癥患者獨特的代謝變化特點，找到可以用于診斷的生物標志物，并與之前成人抑郁癥患者的代謝組學數據進行對比分析，觀察不同年齡群體的代謝特征。

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文獻小筆記：

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兒童和青少年重度抑郁癥的多不飽和脂肪酸代謝，

嘌呤代謝和潛在診斷生物標志物肌苷

Molecular Psychiatry IF=13.204

研究材料：血漿

技術方法：非靶代謝組學

文中代謝組學檢測由上海中科新生命完成。

研究路線

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研究結果

1. 樣本選擇

作者選擇了134例樣本參與研究，包括52例未接受過藥物治療的重度抑郁癥患者（DN-MDD），32例接受過藥物治療的重度抑郁癥患者（DT-MDD）；50例健康對照人群（HC）。參與者的性別、年齡、抑郁癥嚴重程度等臨床特征參數如下所示：

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2. 非靶代謝組學分析

作者利用非靶代謝組學技術對134例血漿樣本進行了分析。在正離子模式下檢測到5353個feature,負離子模式下檢測到1680個feature。

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（1）質控評價

作者對檢測到的feature進行PCA分析，結果如下圖所示。從圖中可以看出用作質控的QC樣本聚集在一起，表明質控良好，數據質量可靠。

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（2）代謝表達譜差異分析

在確認數據質量良好之后，作者對3組樣本兩兩之間進行了多維變量統計分析（PLS-DA）。分析結果如下所示。從圖中可以看出DN-MDD 和 HCs以及DT-MDD 和HCs能夠明顯的區分開，具有顯著的差異。DN-MDD和DT-MDD差異較小，結果未做展示。

（3）差異物篩選

作者結合多維變量統計分析的VIP和單維統計分析的FDR進行顯著性差異物的篩選（VIP>1，FDR<0.05）。在DN-MDD 和 HCs對比組篩選到35個顯著性差異物；DT-MDD 和HCs對比組篩選到36個顯著性差異物；DN-MDD和DT-MDD對比組篩選到6個顯著性差異物。具體如下所示。

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（4）通路分析

作者對DN-MDD 和HCs對比組找到的35個顯著性差異代謝物進一步做了通路分析。IPA和MetaboAnalyst軟件分析結果表明兒童和青少年重度抑郁癥患者體內的脂肪酸代謝和嘌呤代謝異常。與健康對照組相比，DN-MDD組的脂肪酸含量下降，包括癸酸，棕櫚油酸，十二烷酸，油酸、棕櫚酸以及花生四烯酸、α-亞麻酸和亞油酸等多不飽和脂肪酸；另外ATP的代謝產物如腺苷，肌苷和次黃嘌呤也減少了。

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3. 診斷標志物的篩選

作者進一步分析DN-MDD和HCs之間的顯著性差異代謝物，以篩選潛在的可以用于診斷兒童和青少年重度抑郁癥的生物標志物。首先采用逐步二元邏輯回歸模型進行多變量分析，從中發現了肌苷與兒童和青少年重度抑郁癥顯著相關（p=0.011）。

隨后又對35個顯著性差異代謝物進行ROC分析，以量化各代謝物的診斷性能。肌苷被確定為能夠對未接受過藥物治療的兒童和青少年重度抑郁癥患者（DN-MDD）進行最有效診斷的生物標志物（AUC為0.999）。用來診斷DT-MDD患者的能力相對較弱一點（AUC為0.866）。

最后作者又進行了多元回歸分析，用來考察肌苷是否受DN-MDD患者臨床特征的影響。調查的變量包括：性別，年齡，BMI，抑郁癥狀嚴重程度和病程。分析結果表明性別和抑郁癥狀嚴重程度影響血漿肌苷水平。男性以及抑郁癥嚴重程度越高的患者，體內肌苷的含量會更低。

4. 與成人抑郁癥患者比較

作者將兒童和青少年重度抑郁癥的代謝表達譜與成人重度抑郁癥患者的表達譜進行對比分析。成人重度抑郁癥患者主要是色氨酸和蛋氨酸代謝紊亂，并且色氨酸被選作診斷成人重度抑郁癥患者的重要生物標志物。然而，兒童和青少年重度抑郁癥表現出的則是脂肪酸代謝和嘌呤代謝紊亂，肌苷被選作獨立的診斷生物標志物。

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結論：

兒童和青少年重度抑郁癥患者體內的脂肪酸代謝（尤其是多不飽和脂肪酸）和嘌呤代謝異常。肌苷可作為潛在的生物標志物，用于兒童和青少年重度抑郁癥的診斷。通過作者的研究也表明兒童和青少年抑郁癥患者的病理生理學特征與成人抑郁癥患者不同，有助于今后診斷和治療的改善。肌苷是否能夠應用于臨床診斷，還需要更大的研究隊列去做進一步的驗證。肌苷是否能夠應用于臨床診斷，還需要更大的研究隊列去做進一步的驗證。

小編心得

（1） 文章延伸

※ 高分解析：樣本量，課題的創新性和完整性都是決定文章影響因子的重要因素。這篇文章研究的樣本量大，研究的方向新穎，并且還和成人抑郁癥患者的代謝表型進行了對比分析，內容完整性好。正是因為這樣所以可以發到13分的期刊上。

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※ 標志物驗證：目前生物標志物篩選的套路是前期用非靶向代謝組學技術去篩選潛在biomarker，后期用靶向代謝組學技術在更大的研究隊列中去做驗證。因此后期驗證的時候作者可以在新的研究隊列中特異性的針對肌苷進行檢測。

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※ 病理機制研究：在作者的研究中發現兒童和青少年重度抑郁癥患者體內的脂肪酸代謝和嘌呤代謝異常，因此也可以針對脂肪酸和核苷酸代謝通路進行靶向性檢測，做進一步的確認。中科新生命也都有相應的kit可以提供。另外目前有大量的文章已經證實抑郁癥與腸道微生物有關，作者也可以嘗試從腸道微生物的角度去進一步的探討抑郁癥的病理機制。

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（2） 非靶向代謝組學

目前非靶代謝組學技術的瓶頸在于數據庫的限制。數據庫的大小直接影響定性到的顯著性差異物的數量。中科新生命的代謝數據庫是基于標準品建立的。目前已經有2700種物質，是國內較大的自建代謝數據庫。每個實驗項目都有嚴格的QC質控標準，保證數據的可靠性。

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