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Cell | 规模最大的抑郁症遗传研究如何推动更有效的治疗

生物探索 · 公众号 · 生物 · 2025-01-15 16:35

正文

引言

抑郁症（Major Depressive Disorder, MDD）是全球范围内导致疾病负担的主要原因之一，影响着约15%的人口。抑郁症的发病高峰通常出现在成年早期，其复发性和慢性特征常常导致患者长期的心理痛苦和生活质量下降。尽管现代医学在药物和心理治疗方面取得了一定进展，但仍有相当比例的患者对现有治疗反应不佳，这表明我们对抑郁症的病理生理机制了解仍不充分。尤其是，抑郁症的遗传背景和神经生物学基础仍未完全揭示，限制了更有效治疗方法的开发。

近年来，基因组广泛关联研究（Genome-Wide Association Study, GWAS）为揭示抑郁症的遗传风险因素和潜在机制提供了重要线索。然而，以往的研究大多集中于欧洲裔人群，忽视了其他种族群体的遗传多样性。这种局限性不仅可能导致研究结果在全球范围内的适用性降低，也限制了全面理解抑郁症复杂遗传结构的机会。

1月14日Cell的研究报道“Trans-ancestry genome-wide study of depression identifies 697 associations implicating cell types and pharmacotherapies”，填补了这一重要空白。该研究汇总了来自29个国家、包括近700,000例抑郁症患者和超过400万名对照的遗传数据，成为迄今为止覆盖人群最广、规模最大的抑郁症遗传研究。研究不仅发现了697个与抑郁症相关的基因位点，其中293个为新发现，还揭示了与神经元功能、突触密度及杏仁核活动相关的潜在分子机制。这些发现为我们理解抑郁症的发病机制及其可能的药物靶点提供了全新视角。

更重要的是，该研究首次利用跨种族数据开展了综合分析，强调了不同人群间遗传多样性的重要性。这一研究的突破性成果不仅为未来抑郁症的诊断和治疗带来了希望，也为实现精准医学在精神健康领域的应用奠定了基础。

抑郁症的遗传密码：从不可知到洞悉

抑郁症是全球范围内最常见的精神障碍之一，但它不仅仅是情绪波动的结果，更是由复杂的生物学机制驱动的疾病。近年来，研究人员逐步揭示了遗传因素在抑郁症中的重要作用，为这一“心理问题”提供了全新的理解视角。在该跨种族基因组广泛关联研究（GWAS）中，研究人员分析了来自688,808名抑郁症患者和超过400万名对照的遗传数据，发现了697个基因位点与抑郁症相关，其中293个位点是此前从未被报道的。这一发现大大拓展了我们对抑郁症遗传基础的认识。

这些遗传位点所对应的基因与神经元功能、突触密度调控及大脑的特定区域活动密切相关。具体来说，研究中发现了与突触后密度（postsynaptic density）和神经递质受体聚集（receptor clustering）相关的基因，这些功能直接影响神经元之间的信号传递效率。而这些功能的异常，可能正是导致情绪失调和认知障碍的关键所在。

此外，该研究通过对多种族数据的整合，揭示了不同人群在遗传层面上的一致性与差异性。例如，非欧洲裔人群的纳入不仅帮助确认了此前研究中难以显现的遗传信号，还显著提高了遗传模型的预测能力。这一突破让研究人员进一步认识到：抑郁症的遗传密码不应仅限于某一种族，而是需要全球化的视角。

最大规模遗传研究的诞生：一场全球协作

在科学研究的版图上，少有能比肩这次抑郁症跨种族基因组广泛关联研究（GWAS）的国际协作。这项研究覆盖了来自29个国家的688,808名抑郁症患者和4,364,225名对照，成为迄今为止规模最大的精神疾病遗传研究。背后有109个独立研究团队的参与，他们将分布在不同人群、不同地理区域的基因数据整合在一起，展开了一场寻找抑郁症遗传“蛛丝马迹”的全球性行动。

这样的规模不仅令人惊叹，更是研究设计上的一大挑战。为了克服跨种族人群间遗传多样性的复杂性，研究团队采用了强大的分析工具，如GENESIS模型，专门处理群体结构、遗传混合和亲缘关系的影响。这种方法的创新之处在于：它不再局限于传统的按种族划分数据，而是将混合种族和未被广泛研究的人群纳入其中，极大地提高了样本分析的广泛性和敏感性。

在635个独立的基因组区域中发现了697个显著的单核苷酸多态性（SNP）位点，其中100个得益于非欧洲裔人群的样本贡献。相比之下，以往的研究因种族覆盖的局限性，往往难以捕捉到这些额外的信号。值得注意的是，该研究的样本规模相当于一个拥有100万例病例和100万例对照的对照试验，统计能力之强可想而知。

更重要的是，这种全球协作不仅突破了地域和种族的界限，还为跨学科的整合研究提供了范例。研究人员不仅在遗传层面获得了新发现，还首次在抑郁症的多种族背景中验证了遗传风险的普适性。这样的协作模式充分展现了“科学无国界”的精神，也为全球化健康问题的研究提供了一个成功模板。

模式图（Credit: Cell）

神经元与抑郁症：谁是幕后推手？

抑郁症的遗传密码不仅揭示了基因与疾病的关联，还让我们看到了大脑神经元在情绪调控中的核心作用。在该研究中，研究人员从697个与抑郁症相关的基因位点中筛选出308个高可信基因，这些基因主要集中在调控神经元功能和突触活动的分子机制上。兴奋性神经元、抑制性神经元和突触密度成为了解抑郁症的关键线索。

研究发现，突触后密度（postsynaptic density）和神经递质受体聚集（receptor clustering）在这些基因的功能中占据重要地位。这些分子机制直接影响神经元之间的信号传递效率，而信号传递的异常可能导致情绪失调和认知功能障碍。例如，特定的基因调控兴奋性和抑制性神经元的活动，这些神经元在大脑中负责平衡神经信号的传递。当这种平衡被打破时，大脑中的情绪调节功能就可能失灵，进而导致抑郁症状的出现。

具体而言，研究特别强调了杏仁核（amygdala）和海马（hippocampus）相关神经元的作用。这些区域与情绪处理和记忆功能密切相关。例如，杏仁核的兴奋性神经元被发现对抑郁症有显著影响，而这些神经元与压力和负性情绪的处理直接相关。同时，研究还揭示了海马中负责神经新生的颗粒细胞（granule cells）可能对抗抑郁症的发生具有保护作用，这一发现与抗抑郁药物能够促进神经新生的机制形成呼应。

此外，抑郁症相关基因还涉及多种神经递质系统，包括多巴胺（dopamine）和谷氨酸（glutamate）通路。这些通路与动机、奖励机制和认知功能密切相关，而其功能异常是抑郁症患者常见的症状表现。

脑细胞类别富集分析（Credit: Cell）

该图展示了关于抑郁症相关基因在不同脑细胞类型中的富集结果。研究对39种主要脑细胞类别进行了测试，其中20种显示出显著的富集结果并在图中展示，另有19种因未显示显著富集而未纳入展示。

图的纵轴列出了不同的脑细胞类别，而横轴则表示富集的显著性，其测量依据为MAGMA基因集富集测试或分区LD评分回归（partitioned LDSC）。条形的长度反映了富集显著性的大小，而颜色编码进一步标注了统计显著性结果的来源：粉色条形：在MAGMA和LDSC两种方法下均显著。绿色条形：仅在MAGMA方法下显著。

此外，图中的虚线表示未经矫正的名义统计显著性阈值。

结果显示，抑郁症相关的遗传信号在特定脑细胞类别中具有显著富集，包括兴奋性神经元、抑制性神经元以及中脑和海马特定区域的神经元。此外，该研究的统计结果与MDD2013和MDD2018的研究相比，显著性更强，显示了该研究扩展样本后对脑细胞类型富集分析的提升。这些发现为探索抑郁症的分子机制和病理生理学提供了重要线索，尤其是这些细胞类别在大脑功能和情绪调控中的关键作用。

杏仁核与海马：情绪的控制中心

在我们的大脑中，杏仁核（amygdala）和海马（hippocampus）被视为“情绪指挥官”，它们在调节情绪、记忆和行为中扮演着至关重要的角色。而在抑郁症的遗传研究中，这两大脑区也被确认是最重要的病理“战场”。该研究进一步揭示了它们如何通过特定的神经元类型参与抑郁症的发生机制。

研究表明，杏仁核中的兴奋性神经元在处理负性情绪和应激反应中起核心作用。在抑郁症患者中，这些神经元的过度活跃可能导致对压力和负面刺激的过度敏感。研究通过分析相关基因表达发现，与杏仁核功能相关的基因，如NTRK3（神经营养因子受体），在调节情绪和缓解抑郁症状方面具有潜在作用。这些基因不仅参与神经递质传递，还影响突触的可塑性，使其成为关键的治疗靶点。

与此同时，海马作为大脑记忆与情绪调控的重要区域，也被发现与抑郁症密切相关。研究显示，海马中的颗粒细胞（granule cells）具有持续神经新生的能力，这种能力在健康状态下有助于个体对压力的适应。然而，在抑郁症患者中，这一神经新生过程可能受到抑制。研究发现了一些与神经新生相关的基因，例如DCC（依赖性细胞粘附分子基因），这些基因的表达变化可能是抑郁症的一个重要标志。

更重要的是，杏仁核和海马之间的功能连接在调节情绪过程中至关重要。研究进一步强调了海马与杏仁核相互作用的异常可能会加重抑郁症状。这种异常可能导致个体在面对负性事件时更加难以恢复，从而陷入持久的情绪低落中。

新的治疗曙光：基因数据如何指导药物开发

基因组学研究正在为抑郁症的治疗带来曙光。该跨种族GWAS研究不仅揭示了抑郁症的遗传基础，还为现有药物的靶点确认及新药开发提供了明确方向。通过将基因数据与药物靶点相结合，研究为抗抑郁药物的精准治疗和药物重新利用（drug repurposing）打开了新的大门。

研究表明，与抑郁症相关的许多基因直接影响大脑神经递质的功能，而这些神经递质正是现有抗抑郁药物的主要作用靶点。例如，研究发现多个与多巴胺（dopamine）和谷氨酸（glutamate）通路相关的基因，这些通路分别在动机调控和突触可塑性中起关键作用。药物如SSRI（选择性5-羟色胺再摄取抑制剂）和SNRI（选择性5-羟色胺-去甲肾上腺素再摄取抑制剂）的疗效与这些基因调控的神经递质通路高度相关。这表明现有药物的作用机制可能得到基因数据的进一步支持和优化。

除了验证已有药物靶点，研究还发现了一些与抑郁症显著相关的基因，其功能提示药物重新利用的可能性。例如，研究中提到的Pregabalin（普瑞巴林）和Modafinil（莫达非尼）分别被用于治疗神经痛和嗜睡症，而它们的作用机制与抑郁症中关键的神经通路具有一定的重叠。这些药物的基因靶点已被证明在抑郁症中可能具有治疗价值，为重新评估这些药物用于抗抑郁治疗提供了有力依据。

更有前景的是，研究还识别了一些新的基因，如CYP7B1（细胞色素P450家族基因），与大脑神经递质代谢密切相关。这些基因的发现不仅为开发全新靶向药物提供了基础，还可能帮助研究人员设计更具针对性的个体化治疗方案。

跨种族数据的力量：让研究更接地气

在抑郁症的遗传研究中，种族多样性长期以来是一个被忽视的问题。过去的大多数研究主要集中于欧洲裔人群，这不仅限制了发现新的遗传信号的机会，也使得研究结果在全球范围内的适用性大打折扣。该跨种族GWAS研究通过纳入来自非欧洲裔人群的大量数据，显著提升了研究的普适性和预测能力，为遗传多样性如何影响抑郁症研究提供了全新视角。

研究中，23%的样本来自非欧洲裔人群，包括非洲裔、东亚裔、南亚裔、拉丁美洲裔以及多种族混合人群。这种设计的意义不仅在于扩大了样本的统计效能，更在于通过涵盖不同遗传背景的人群，捕捉到许多欧洲人群中未曾显现的遗传信号。例如，研究中发现的697个基因位点中，有100个位点是由于纳入多样化样本才得以显现的。这些新发现直接反映了不同人种间的遗传差异如何提供补充性的线索。

多样化的数据还极大地增强了遗传预测模型的普适性。在该研究中，基于跨种族数据训练的多基因风险评分（polygenic risk score, PRS）能够在多个种族群体中准确预测抑郁症的风险，尽管预测效果在某些种族中仍存在差异。例如，在非洲裔人群中的预测准确性较低，提示未来需要更多来自这一群体的数据进行补充和优化。

这种跨种族分析的重要性还体现在对疾病生物学的理解上。研究发现，抑郁症相关基因与不同人群中独特的生物通路和环境交互因素密切相关，这为疾病的分子机制提供了更全面的视角。同时，这种分析模式也提醒我们，只有通过更广泛的全球协作，才能揭示抑郁症的真正复杂性。

抑郁症研究的未来：路在何方？

尽管近年来抑郁症遗传研究取得了显著进展，但距离全面理解这一复杂疾病仍有许多未知领域亟待探索。该跨种族GWAS研究揭示了抑郁症的遗传多样性和潜在的分子机制，但研究中也暴露出了一些局限性，这些挑战正指引着未来的研究方向。

首先，种族数据的不平衡仍然是一个核心问题。尽管该研究纳入了非欧洲裔人群，但这些群体仅占总样本量的23%。尤其是在非洲裔人群中，预测模型的效果显著低于欧洲裔，这表明更多来自多样化人群的遗传数据对于提高研究普适性和预测准确性至关重要。此外，大多数现有的基因组研究工具和数据库主要基于欧洲裔数据开发，这种局限性可能导致对其他人群的重要遗传信号的低估。

其次，遗传与环境的交互作用仍需深入挖掘。抑郁症是典型的多因素疾病，遗传风险和环境因素（如生活压力、社会支持）密切交织。未来研究需要更多地关注如何整合遗传数据与环境变量，从而揭示更复杂的致病路径并开发更全面的预测模型。

此外，功能基因组学的深入研究将是未来的重点。该研究揭示了多个与神经元功能相关的高可信基因，但这些基因的具体生物学功能仍有待实验验证。特别是那些与突触活动、神经递质代谢相关的新靶点，或许能够为开发更高效的抗抑郁治疗提供基础。

精准医学的实现是另一个令人期待的方向。基因组数据为个体化治疗铺平了道路，但将遗传发现转化为临床应用仍面临挑战。未来的研究仍需要进一步探索如何利用多基因风险评分（PRS）优化个体化治疗策略，并推动药物研发从“广谱治疗”走向“精准干预”。

未来，全球协作仍是关键。更大规模、更多样化的数据整合将帮助研究者更加全面地理解抑郁症的遗传基础和生物学机制。通过这一持续的努力，我们有理由相信，揭开抑郁症“黑盒子”的日子将不再遥远，而精准医学的愿景也终将在抑郁症的治疗中得以实现。

参考文献

https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)01415-6

责编|探索君

排版|探索君

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