助力精神分裂症早期识别及干预，上海精卫领域研究团队取得新进展
本文转自：文汇报
精神分裂症是一种严重精神障碍 ， 影响了全球约1%人口 ， 其长病程、高致残率与高危害性为家庭和社会带来了极大负担 。 73% 精神分裂症患者在首次发作前存在临床高危状态（CHR-P） ， 约30%的CHR-P患者最终转归为精神分裂症 。 如能尽早识别 ， 并实施干预 ， 将能减少患者的转化 。 然而目前转归预测的生物指标 ， 大多来自影像或脑电等指标 ， 而外周血等更易获得的生物样本的生物指标的研究非常匮乏 。 同时 ， 外周血小分子信号是否能反映中枢神经系统（CNS）的病变也存在争议 。
针对这些挑战 ， 上海交通大学医学院附属精神卫生中心禹顺英研究员、王继军主任医师研究团队以及上海交通大学生物医学工程学院林关宁研究组三个团队合作 ， 对一组临床高危纵向随访队列进行外周血RNA测序并构建了基因表达量变化组合的临床转归预测模型 ， 发现了可用于CHR-P症状评估及转归风险预测的外周血RNA分子 。
这一结果为CHR-P的早期精准干预提供了新的方向及诊疗靶点 。 这一研究近期发表在Psychiatry and Clinical Neurosciences ， 初步证实了外周血分子可以用于精神病高危综合征的临床评估 ， 同时构建了临床转化风险预测模型 。
该研究中 ， 研究人员对53名CHR-P患者进行为期两年的跟踪随访 ， 并在基线期与一年随访期留取外周血做RNA测序 。 随后 ， 研究人员通过机器学习利用不同时期RNA表达量的变化值构建了两个数学模型 ， 分别用以反映CHR-P患者的症状严重程度变化情况及一年后转化为精神病性障碍的风险 。
三个团队通过整合患者的外周信号和临床症状评分的变化 ， 搭建出一个由12个基因（NOTCH4, SDK1等）组成的线性模型来预警患者状态 ， 可高效反映出患者的精神病性随时间症状的变化情况 。 在此基础上 ， 研究团队精炼出一个由SYP, INFW1和CNTNAP3三个基因表达量组成的线性模型 ， 可高效预测CHR-P高危患者是否会在一年内转归为精神病性障碍 。
这两个预测模型在置换检验、交叉验证及独立验证集验证中均表现出很高的稳定性及准确度 ， 体现了这两个模型具有很高的临床转化及应用的价值 。
该研究对于精神疾病的临床早期诊断及干预具有重要的意义 。 该研究证实外周血信号与源自中枢神经系统的精神疾病临床表型之间存在显著关联 。 外周血RNA标记物具有客观、准确、易检测的特点 ， 具有很高的临床转化潜力 ， 可以用于评估精神疾病中 。
此外 ， 因长期以来CHR-P患者是否要接受药物治疗一直依赖于临床症状评估 ， 缺乏客观评判标准 ， 本研究提出的两个数学模型分别针对高危患者的状态进行预警及未来转归进行预测 ， 为临床早期干预提供了可靠参考 。 研究人员期望通过后续的更大规模临床验证 ， 将本研究发现的RNA分子整合为可临床推广的试剂盒用于辅助临床医生评判CHR-P患者的疾病状态及未来发病风险 。
【助力精神分裂症早期识别及干预，上海精卫领域研究团队取得新进展】上海交通大学医学院附属精神卫生中心博士生宋炜宸、主治医师徐丽华为该论文共同第一作者 。 上海交通大学医学院附属精神卫生中心禹顺英研究员、王继军主任医师以及上海交通大学生物医学工程学院林关宁研究员为共同通讯作者 。 该项研究得到科技部重点研发计划、国家自然科学基金、上海交通大学医工交叉重点项目等项目资助 。
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