【昊閱讀】外周血DNA甲基化風險分值，用于預測抑郁癥進展

發(fā)稿時間：2019-10-09來源：天昊生物

最新的Mol. Psychiatry期刊文章，探討外周血DNA甲基化指標如何解析精神疾病。

快來和小編一起讀讀吧~

英文題目：A methylation study of long-term depression risk.

中文題目：重度抑郁癥的一項甲基化研究

影響因子： 11.973

PMID：31501512

期刊年卷：Mol. Psychiatry 2019 Sep 09;

研究背景：

   ●   文章背景部分首先討論了外周血甲基化與重度抑郁癥（MDD）可能的關聯(lián)：1）雖然血液甲基化特征不太可能直接影響MDD，但血液提供了大腦的生物環(huán)境，可以間接提示

疾病過程；2）甲基化標記也是潛在的生物標志物，因為它們在采集的樣品中非常穩(wěn)定。因為外周血易于采集，因此，外周血甲基化特征也許可以用來開發(fā)MDD預測算法，最終用于改善治療。

研究方法：

   ●   樣本：581 MDD patients的基線外周血

   ●   表型：第6年患者表型（199例患者仍被診斷為MDD，其它患者疾病好轉(zhuǎn)）

   ●   甲基化檢測：MBDseq

   ●   甲基化風險分值計算：基于elastic nets（彈性網(wǎng)絡）方法，基于n個位點的甲基化值，為每個樣本計算一個風險分值。

研究結果：

   ●   甲基化水平與患者6年臨床結局關聯(lián)分析，沒有位點達到基因組顯著性水平。滿足P < 5 × 10?5的CpGs位點有2785個，涉及1146個基因。研究者基于這些基因進行了基因富集分析。

圖：全基因組甲基化差異分析的QQ圖和曼哈頓圖

   ●   甲基化風險分值（MRS）：通過不斷增加CpG數(shù)量，來觀察MRS對患者6年結局的預測能力（曲線下面積值AUC），作者最終選定75000個CpG納入MRS模型，因為后續(xù)繼續(xù)增加CpG位點，MRS進入平臺期（下圖A）。

   ●    與其他biomarker的預測能力對比：MRS預測疾病結局的AUC值為0.724（P = 2.0 × 10?16），高于其他biomarker的預測能力（例如CDL:臨床，人群指標和生活習慣指標；SNP；其他MDD biomarker）（下圖b）。MDS和CDL的組合，可以顯著改善模型的預測能力（下圖c）。

表1：臨床指標，生活習慣，各種biomarker與6年隨訪臨床結局的相關性

   ●    Top 甲基化組關聯(lián)研究的位點所集中的通路，與MDD的 GWAS 研究結果有重疊，并與 腦組織和血液eQTLS的區(qū)域有重疊。其中最相關的通路是壓力響應和免疫細胞遷移和炎癥相關的信號機制。

研究結論：

血液中的甲基化模式可能為MDD的臨床發(fā)展結局提供一個有意義的臨床決策參考信息。