抑郁癥患者血清代謝物及組學的初步研究.pdf

1、目的:對抑郁癥患者血清進行代謝物及代謝組組學研究,探討血清單胺類神經遞質及其代謝物紊亂與抑郁癥的相關性;建立抑郁癥患者血清代謝組學診斷模型,探討抑郁癥可能涉及的物質代謝途徑,篩選鑒定抑郁癥相關的特征性代謝標志物,為抑郁癥發(fā)病機制研究和臨床實驗診斷奠定基礎。
　　本研究共分為二個部分:
　　一、血清單胺類神經遞質及其代謝產物紊亂與抑郁癥的相關性研究
　　方法:納入44例重型抑郁癥患者(漢密爾頓抑郁量表評分,HAMD>24

2、)為實驗組,健康體檢者23例為對照組,用高效液相色譜-電化學方法測定血清腎上腺素(E)、去甲腎上腺素(NE)、五羥色胺(5-HT),二羥基苯乙酸(DOPAC)、高香草酸(HVA)、5-羥基吲哚乙酸(5-HIAA)的濃度,并分別比較兩組單胺類神經遞質及其代謝產物濃度變化、神經遞質與代謝產物濃度的比值和相關系數(shù)。
　　結果:抑郁癥組血清NE、E和DOPAC濃度分別為(1.98±1.66) ng/L、(2.53±1.01) ng/L和(

3、92.76±46.67) ng/L,對照組分別為(4.47±3.95) ng/L、(3.49±1.05) ng/L和(196±75.78) ng/L,兩組比較差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05)。抑郁癥組血清5-HT、5-HIAA、HAV的濃度為(0.57±0.39) ng/L、(114.78±37.95) ng/L和(1.74±1.69) ng/L與對照組比較差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05)。抑郁癥組 DOPAC與 NE、5-HT與5-H

4、IAA、HVA與5-HIAA的變化有明顯的相關性;抑郁癥組5-HT/5-HIAA、5-HIAA/NE、HVA/NE及DOPAC/HVA的比值明顯低于對照組(P<0.05)且HVA/5-HIAA、HVA/NE與5-HT/5-HIAA比值的相關系數(shù)之間比較差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05)。
　　二、抑郁癥血清的代謝組學研究
　　方法:納入20例重型抑郁癥患者(漢密爾頓抑郁量表評分,HAMD>24)為實驗組健康健康體檢者20例為對

5、照組,采用超高效液相色譜-質譜法(UPLC-MS/MS)和氣相色譜-質譜法(GC-MS)聯(lián)用技術對血清代謝物進行整合分析,檢測數(shù)據(jù)采用Welch雙樣本t-檢驗、主成分分析法(PCA)、偏最小二乘法-判別分析(PLS-DA)和隨機森林分析法等模多元統(tǒng)計方法進行數(shù)據(jù)分析和建模,篩選、鑒定抑郁癥相關的特征性代謝標志物。
　　結果:從血清樣品中一共鑒別出345種代謝產物。非監(jiān)督模式的PCA分析結果顯示,抑郁癥組與對照組的代謝譜有明顯的區(qū)分

6、。進一步應用有監(jiān)督的PLS-DA判別分析,結果也顯示抑郁癥組與對照組之間能很好地區(qū)分,模型的預測能力為44.72％(Q2=0.447)。用有監(jiān)督的隨機森林分析法建立的模型有著很好的預測能力,預測準確率為92.5%。同時根據(jù)隨機森林分析,篩選列出了前30種潛在生物代謝標志物,分別涉及氨基酸代謝物、脂肪酸代謝物、能量代謝物、類固醇激素代謝物以及血紅素代謝物。
　　全文結論:
　　1.血清單胺類神經遞質及其代謝產物紊亂與抑郁癥密切

7、相關;
　　2. PCA分析、OPLS-DA判別分析和隨機森林分析法建立的抑郁癥診斷模型有可以有效區(qū)分抑郁癥患者和健康對照人群,具有良好的預測能力,可以對抑郁癥進行診斷。
　　3.從全部鑒定出的345個代謝物中,用有監(jiān)督的隨機森林分析共篩選了對分組貢獻最大的代謝物30種潛在生物代謝標志物,分別涉及及氨基酸代謝物、脂肪酸代謝物、能量代謝物、類固醇激素代謝物以及血紅素代謝物,這些發(fā)現(xiàn)為抑郁癥發(fā)病機制研究和臨床實驗診斷奠定了基礎。