大学新生抑郁症遗传与环境因素多维风险预测研究

As a transitional stage from adolescence to early adulthood, freshmen are at a high risk of major depressive disorder (MDD). The mental health of college students who are at high-risk of MDD plays an important role in social stability and development. However, there is a lack of prediction reseraches based on genetic and clinical diagnosis factors and epidemiological factors for the onset of MDD among freshmen. In this project, based on applicant's previous researches on predictions of mental disorders, freshmen from multi-centers are selected due to the good homogeneity and less loss to be followed-up. We first intend to develop a prediction algorithm for the first onset of MDD and conduct internal and external validations. Then, the risk of MDD of 19 SNPs quantified with genetic risk score will be assessed using explained variance weighted GRS. We propose to evaluate whether the information of genetic loci can improve the accuracy of the traditional epidemiological prediction algorithm by ΔC、ΔBrier、NRI and IDI. Finally, the prediction algorithm would be optimized and verified. The prediction algorithm will contribute to early identification of MDD and to provide clues for the pathogenesis of MDD. It will also provide a scientific basis for prevention and treatment of depression among college students.

大学新生作为从青少年到成年早期的过渡阶段人群，是抑郁症的高发风险群体之一，其精神健康对社会的和谐与稳定起重要作用。目前，针对该人群开展抑郁症风险预测的研究较少，尚无将抑郁症常见遗传变异信息与临床诊断信息、流行病学信息相结合进行抑郁症风险预测的研究。基于申请人前期关于精神障碍预测方法的研究，本项目选择同质性较好、失访率较低的大学新生进行多中心随访研究，先建立抑郁症传统临床流行病学预测模型，并检验其内部效度和外部效度，再以各遗传位点的遗传风险评分为量化指标，用可释方差遗传风险评分及逐步加权遗传得分评估19个常见抑郁症遗传变异位点的疾病风险，以ΔC、ΔBrier、NRI和IDI等指标考察遗传位点增加传统流行病学模型预测效果的程度，最后进行多步骤模型优化。本项目建立的大学新生抑郁症风险综合预测模型有助于大学生抑郁症的早期识别，为探索抑郁症发病机制提供线索，为大学生抑郁症防治提供科学依据。

大学阶段处于由青少年向成年过渡的时期，生理、心理及环境的极速变化导致此阶段成为精神障碍的高发时期。大学生抑郁症的预测因子包括遗传因素与环境因素。本项目是一项涵盖8,079名大一新生的多中心随访研究，于2018年完成流行病学基线调查和生物样本采集，2019年（N=7,550）和2020年（N=5,373）分别完成两次随访调查，并通过一个巢式病例对照研究分析基因-基因交互作用。对大学新生重性抑郁障碍的遗传学和流行病学预测因子的分析显示，中国大学新生重性抑郁障碍第一年随访期间发病率、第二年随访期间发病率及两年累积发病率分别为2.23%、1.34%和3.75%。但大学生心理卫生服务的利用率较低。即便是在COVID-19大流行期间，也只有8.93%的重性抑郁障碍患者大学生选择了寻求专业帮助。研究揭示了大学生重性抑郁障碍发病的潜在机制包括基线抑郁、过去一年有过自杀意念、过去一年经历过多的生活压力事件、经历过多的重大创伤事件、边缘型人格障碍、躯体疾病（偏头痛、胃炎、胃溃疡）、TMEM161B基因多态性（rs768705）和偏执型人格障碍的交互作用、TMEM161B 基因（rs768705）和LHPP基因（rs35936514）的交互作用等。一个8基因座的交互作用模型预测女性重性抑郁障碍的准确度为60.05%，本研究尚未发现有效的男性重性抑郁障碍预测模型。此外，高水平的自我效能感可能对持续或重性抑郁障碍复发风险具有一定的保护作用。研究还发现，边缘型人格障碍是大学生重性抑郁障碍复发的独立预测因子。严重的抑郁症、过去有过自杀行为和酒精/物质障碍是重性抑郁障碍患者自杀意念、自杀未遂和自杀死亡的常见危险因素。本项目所取得的研究成果为大学新生重性抑郁障碍早筛查、早发现、早干预的关键技术提供了科学依据，具有一定的指导意义。在本项目资助下，已在国内外学术期刊发表论文9篇，培养研究生1名。