JAD｜抽一管血，也可测出抑郁症！
抑郁症是当代高强度生活节奏、压力下常被提及的一种心理疾病。抑郁症主要表现为心境低落、兴趣缺乏、愉快感丧失，其最大的危险就是不易被察觉，包括患者自身以及患者周围的人。轻度抑郁症可能会逐渐发展为重度抑郁症(Major depressive disorder, MDD)，甚至产生自杀念头，危及生命[1]。
目前重度抑郁症的诊断主要依赖于对症状的主观识别，没有客观的生物标志物[2]。基于血液的重度抑郁症生物标志物的筛查将会更方便、更高效，并且可有效监测重度抑郁症的疾病过程。在爱思唯尔旗下全医学信息平台ClinicalKey中，期刊Journal of Affective Disorders发表了一篇论文（前往文末“阅读原文”浏览全文），让我们看到了“抽一管血诊断抑郁症”的可能。
找到关键的四种蛋白
PROTEIN
迄今为止，只有C反应蛋白 (CRP)和血清淀粉样蛋白A1被证实在重度抑郁症患者中发生持续变化[5-6]。然而，已发表的研究受试者的同质性较差，独立验证的样本量也很小[5-10]。此外，重度抑郁症的分子标记经常与精神分裂症(SZ)和双相情感障碍(BD)的分子标记重叠。
研究分析了患有重度抑郁症、精神分裂症或双相I型障碍(BD-I)和健康对照(HC)的患者。通过血浆蛋白质组学分析发现，重度抑郁症患者中存在64个显著改变的蛋白质，其中40个与健康人相比明显上调，24个明显下调(图1A和B)。其中的13种核心蛋白，如图 1C 所示。
进一步筛选后，三种候选蛋白质浮出水面，分别是“P02741 (CRP)”、“A0A024R944 (抗凝血酶III, ATIII)”和“P19652 (Alpha-1-酸性糖蛋白2, ORM2)”。再将混合式特征选择(HFS)算法用于所有969种蛋白质，选出两种蛋白质“P02774 (维生素D结合蛋白, VDB)”和“B2RMS9 (Inter-Alpha球蛋白抑制剂H4, ITIH4)”作为最佳特征蛋白。
随后使用酶联免疫吸附测定(ELISA)法对五种候选蛋白进行了验证，除ORM2外的所有蛋白的表达水平与蛋白质组学的结果一致，如图2所示。除了重度抑郁症与精神分裂症患者的比较外，每两个组之间的血浆ATIII水平都有显著差异。此外，与其他三组相比，重度抑郁症患者的血浆ITIH4和VDB水平更高。
四项并查，准确率更高
AND CHECK
四种蛋白的诊断能力中，CRP表现出单独蛋白诊断重度抑郁症的能力最好，其次是ATIII、ITIH4和VDB。然而，与任何一种蛋白相比，四种蛋白质的组合(Composite Biomarker)对重度抑郁症诊断能力更高。
血浆CRP、ATIII、ITIH4和VDB四种蛋白的组合可以准确地找出未接受药物治疗的重度抑郁症患者，并与精神分裂症或双相I型障碍患者区分，为使用血浆生物标志物诊断抑郁症提供了有力的证据，“抽一管血诊断抑郁症”在不远的未来一定可以实现。
参考文献
[1].Uher R., Payne J.L., Pavlova B., and Perlis R.H.: Major depressive disorder in DSM-5: implications for clinical practice and research of changes from DSM-IV. Depress. Anxiety 2014; 31: pp. 459-471
[2].Kupfer D.J., Frank E., and Phillips M.L.: Major depressive disorder: new clinical, neurobiological, and treatment perspectives. Lancet (Lond., Engl.) 2012; 379: pp. 1045-1055
[3]. Silva-Costa L.C., Carlson P.T., Guest P.C., de Almeida V., and Martins-de-Souza D.: Proteomic Markers for Depression. Adv. Exp. Med. Biol. 2019; 1118: pp. 191-206
[4].Comes A.L., Papiol S., Mueller T., Geyer P.E., Mann M., and Schulze T.G.: Proteomics for blood biomarker exploration of severe mental illness: pitfalls of the past and potential for the future. Transl Psychiatry 2018; 8: pp. 160
[5].Wang Q., Su X., Jiang X., Dong X., Fan Y., Zhang J., Yu C., Gao W., Shi S., Jiang J., Jiang W., and Wei T.: iTRAQ technology-based identification of human peripheral serum proteins associated with depression. Neuroscience 2016; 330: pp. 291-325
[6]. Yang Y., Chen J., Liu C., Fang L., Liu Z., Guo J., Cheng K., Zhou C., Zhan Y., Melgiri N.D., Zhang L., Zhong J., Chen J., Rao C., and Xie P.: The Extrinsic Coagulation Pathway: a Biomarker for Suicidal Behavior in Major Depressive Disorder. Sci. Rep. 2016; 6: pp. 32882
[7]. Lee M.Y., Kim E.Y., Kim S.H., Cho K.C., Ha K., Kim K.P., and Ahn Y.M.: Discovery of serum protein biomarkers in drug-free patients with major depressive disorder. Prog. Neuropsychopharmacol. Biol. Psychiatry 2016; 69: pp. 60-68
[8]. Ren J., Zhao G., Sun X., Liu H., Jiang P., Chen J., Wu Z., Peng D., Fang Y., and Zhang C.: Identification of plasma Biomarkers for distinguishing bipolar depression from major depressive disorder by iTRAQ-coupled LC-MS/MS and bioinformatics analysis. Psychoneuroendocrinology 2017; 86: pp. 17-24
[9]. Stelzhammer V., Haenisch F., Chan M.K., Cooper J.D., Steiner J., Steeb H., Martins-de-Souza D., Rahmoune H., Guest P.C., and Bahn S.: Proteomic changes in serum of first onset, antidepressant drug-naive major depression patients. Int. J. Neuropsychopharmacol. 2014; 17: pp. 1599-1608
[10]. Xu H.B., Zhang R.F., Luo D., Zhou Y., Wang Y., Fang L., Li W.J., Mu J., Zhang L., Zhang Y., and Xie P.: Comparative proteomic analysis of plasma from major depressive patients: identification of proteins associated with lipid metabolism and immunoregulation. Int. J. Neuropsychopharmacol. 2012; 15: pp. 1413-1425
[11]. Yachen Shi., Ruize Song., Liping Wang., Yangjian Qi., Hongxing Zhang., Jianli Zhu., Xiaobin Zhang., Xiaowei Tang., Qiongqiong Zhan., Yang Zhao., Dick F. Swaab., Ai-Min Bao Zhijun Zhang.: Identifying Plasma Biomarkers with high specificity for major depressive disorder: A multi-level proteomics study. Journal of Affective Disorders. 2020; 227: pp. 620-630
