基于蛋白芯片技术筛选抑郁症血浆的诊断标志物

发布时间：2018-12-08 21:15

【摘要】：背景： 抑郁症是一种严重的精神疾病,患病率约为15%。目前,抑郁症的诊治面临的主要困难在于：(1)发病机制尚不明确：抑郁症发病机制假说众多,主要包括神经营养因子缺乏、单胺类神经递质紊乱、氧化应激障碍等。这些假说为揭示抑郁症的病理生理机制提供了一定的理论依据,但未获得广泛的认同；(2)缺乏客观的检验诊断方法：抑郁症的诊断主要依靠医生主观鉴别患者临床症状。然而,抑郁症的临床表现异质性高,小部分患者以多动症、欣快感、幻觉、妄想为主要临床表现,易与其他精神疾病的症状混淆,如双相情感障碍以及精神分裂症,使得基于症状的临床诊断方法准确率低。综上,筛选抑郁症相关生物标志物将有助于揭示其潜在的病理生理机制,开发出客观的诊断和鉴别诊断方法。 反相蛋白芯片技术是一种新兴的蛋白质组学技术,能够同时高通量定量检测生物样本(血液、尿液以及脑脊液等)中的蛋白质含量,目前已广泛应用于神经精神疾病的研究。前期抑郁动物模型研究提示中枢与外周的生化改变与抑郁发病相关,但鉴于动物模型不能完全模拟人的疾病发生,因此开展抑郁症患者蛋白质组学分析十分必要。 目的： 1.采用反相蛋白芯片平台结合机器学习理论方法,比较抑郁症患者与正常对照的19个血浆蛋白表达谱,筛选出抑郁相关的血液差异表达蛋白质。 2.分析相关差异代蛋白的分子功能,初步探讨这些差异蛋白在抑郁症发病中的作用。 3.采用独立样本验证生物标志物组的临床诊断和鉴别诊断价值。 方法： 1.样本：训练集样本用于筛选抑郁相关的潜在生物标志物；测试集样本用于独立验证潜在生物的临床诊断、鉴别诊断价值。血浆：采集受试者空腹静脉血,训练集(162例首发未用药的抑郁症患者,203例正常对照)；测试集(74例首发未用药的抑郁症患者,58例双相情感障碍患者,100例精神分裂症患者,129例正常对照)。 2.蛋白选取：选择19个抑郁相关血浆蛋白,包括MMP7、RANTES、 MCP-1、MIF、Eotaxin、MMP-9、A2M、IL-8、Apo-B100、VCAM-1、 Leptin、CRP、Apo-Al、SDF-1、MIP-1beta、Apo-H、VEGF PON-1、Apo-J。 3.样本检测：反相蛋白芯片的蛋白质组学平台。 4.数据分析：采用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、二元逻辑回归(LR),挖掘训练集抑郁症相关的血浆差异表达蛋白组。 5.血液潜在生物标志物的独立验证：差异蛋白组建立的分类器诊断模型用于区分独立的验证集样本(74例首发未用药的抑郁症患者和129例正常对照,74例首发未用药的抑郁症患者和58例双相情感障碍患者,74例首发未用药的抑郁症患者和100例精神分裂症患者),并通过ROC曲线评价其潜在临床诊断价值。 结果： 采用反相蛋白芯片检测方法,通过LR比较了162例首发未用药抑郁患者与203例健康对照人群的19个蛋白表达谱,并且根据BIC信息准则分析发现MIP-1beta、Eotaxin、MMP-9、Apo-B100、Apo-H组成的生物标志物组具最好的区分能力和最小的错误识别率,并通过RF和SVM算法再次验证此标志物组能很好地区分抑郁组和正常组。其中MIP-1beta和Eotaxin的表达在抑郁患者血浆中升高,MMP-9、 Apo-B100、Apo-H在抑郁患者中表达降低。这些差异蛋白质主要与炎症、脂质代谢以及酶相关。独立样本验证发现这些差异蛋白质组成的生物标志物组能够较好区分抑郁组与健康对照组(敏感性为77.0%,特异性为88.3%),同时也能有效区分抑郁组与双相情感障碍组(敏感性为77.0%,特异性为63.8%),以及抑郁组与精神分裂组(敏感性为77.0%,特异性为62.0%)。 结论： 通过抑郁症患者血液的靶向蛋白检测策略分析,我们鉴定出抑郁症相关的血浆差异蛋白质。分析了这些差异蛋白质的分子功能,为揭示抑郁症的病理生理机制提供了蛋白分子层面的证据。并采用独立样本验证了相关差异蛋白质组的临床诊断价值,为开发出抑郁症的客观诊断方法提供了候选生物标志物。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：重庆医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R749.4

【共引文献】

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本文编号：2369009