青少年屏幕行为全基因组分析揭示新位点及其与教育成就和精神疾病的遗传重叠

《Scientific Reports》：Genome-wide analysis of screen behaviors among adolescents identifies novel loci and overlap with educational attainment and mental disorders

本研究针对青少年过度屏幕使用的遗传机制尚不明确的现状，通过挪威母婴队列（MoBa）对18,490名青少年的四种屏幕行为（电视观看、游戏、总屏幕时间、社交媒体使用）开展全基因组关联分析（GWAS）。研究首次发现屏幕行为具有显著单核苷酸多态性遗传力（h2SNP=0.048-0.12），并通过条件错误发现率（condFDR）方法识别出3个与社交媒体使用相关的新基因组位点。遗传相关性分析显示，屏幕行为与注意缺陷多动障碍（ADHD）、物质使用障碍等精神疾病存在正相关（rg=0.21-0.42），而与教育成就（EA）呈负相关（社交媒体使用rg=-0.69）。该研究为理解屏幕行为的遗传基础及其与心理健康、学业表现的复杂关联提供了关键证据，对青少年健康管理策略制定具有重要启示。

　　

在数字化浪潮席卷全球的今天，智能手机、平板电脑等电子设备已成为青少年生活中不可或缺的一部分。越来越多的青少年每天花费数小时在各类屏幕活动上，这一趋势仍在持续增长。然而，技术使用的速度远远超过了我们对屏幕行为基本特征及其健康影响的理解，尤其是关于青少年屏幕行为的遗传架构知之甚少。尽管早期双胞胎研究提示屏幕行为可能受到遗传因素的影响，但识别其具体遗传位点的研究仍然匮乏。与此同时，青少年心理健康问题日益凸显，过度使用屏幕设备常被报道与负面心理健康结果相关，但对其背后潜在机制的解释众说纷纭。此外，大量证据表明屏幕时间增加可能影响儿童和青少年的学业表现，而学业表现本身也具有显著的遗传性。这些现象共同指向一个核心科学问题：青少年的屏幕行为是否具有遗传基础？其与精神疾病和教育成就之间是否存在共享的遗传信号？为了回答这些问题，由挪威奥斯陆大学医院精准精神病学中心的Evgeniia Frei和Olav B. Smeland领导的研究团队，利用挪威母亲、父亲和儿童队列研究（MoBa）的大规模数据，开展了针对青少年屏幕行为的全基因组关联分析。

为了系统探究青少年屏幕行为的遗传架构及其与精神健康、教育成就的关联，研究人员运用了多项关键技术。研究基于挪威母亲、父亲和儿童队列研究（MoBa）中14-16岁青少年的自我报告数据（n=18,490），对四种屏幕行为（看电视、玩游戏、总屏幕时间、社交媒体使用）进行了全基因组关联分析（GWAS）。为提升统计功效，研究人员采用条件错误发现率（condFDR）方法对GWAS汇总统计量进行再分析。利用连锁不平衡评分回归（LDSC）和GCTA-GREML方法估计了屏幕行为的单核苷酸多态性遗传力（h2_SNP），并通过双变量LDSC计算了屏幕行为与八种主要精神疾病（如SCZ、BP、MDD、ASD、ADHD、AN、AUD、CUD）以及教育成就（EA）之间的遗传相关性。此外，还进行了敏感性分析（包括排除有精神疾病史的参与者）和探索性的孟德尔随机化（MR）分析以评估潜在因果关系。

GWASs of screen behaviors

研究人员对四种屏幕行为进行了GWAS分析。分析样本包含16,027名无关个体。结果显示，没有任何单核苷酸多态性（SNP）达到全基因组显著性水平（p<5×10^-8），但许多变异达到了提示性显著性水平（p<1×10^-5）。

SNP-based heritability

利用LDSC和GCTA-GREML方法估计的屏幕行为h2_SNP均显示，看电视、玩游戏和社交媒体使用具有显著的非零遗传力。LDSC估计值分别为0.066、0.070和0.12。GCTA-GREML估计值分别为0.060、0.093和0.10。总屏幕时间的LDSC遗传力估计值与零无显著差异，但GCTA-GREML估计值为0.048。这些结果表明屏幕行为是复杂的多基因遗传性状。

Identification of loci associated with social media use

通过将社交媒体使用的GWAS汇总统计量与教育成就（EA）的汇总统计量相结合进行condFDR分析，研究人员增强了统计效力，识别出三个与青少年社交媒体使用相关的LD独立基因组位点（condFDR<0.01）。这三个位点的先导SNP分别为rs7110805（染色体11，condFDR=5.10×10^-5）、rs359240（染色体2，condFDR=1.28×10^-3）和rs6848288（染色体4，condFDR=3.65×10^-3）。通过Open Targets Genetics平台的Variant to Gene（V2G）工具，这些位点被映射到可能的致病基因，如MTMR2（rs7110805附近）和SMARCAD1（rs6848288附近）。

Evaluation of the identified loci in an independent sample

为了验证所发现位点的可靠性，研究人员在英国生物银行（UK Biobank）关于休闲看电视（TV-UKB）和休闲电脑使用（PC-UKB）的GWAS汇总统计量中进行了验证。结果显示，位点3（rs7110805）在MoBa（社交媒体使用）和TV-UKB样本中效应方向一致，且p<0.05。位点1（rs359240）和位点2（rs6848288）在MoBa（社交媒体使用）和PC-UKB样本中效应方向一致，其中rs359240在PC-UKB样本中达到名义显著性（p<0.05）。这些结果支持了所识别位点的有效性。

Genetic overlap with key mental traits and disorders

遗传相关性分析揭示了屏幕行为与精神疾病及教育成就之间复杂的遗传重叠模式。屏幕行为内部，社交媒体使用与玩游戏（r_g=0.83）和看电视（r_g=0.69）呈显著正相关。

屏幕行为与精神疾病之间存在显著遗传相关性（r_g范围0.21-0.42）。注意缺陷多动障碍（ADHD）与所有三种屏幕行为均呈正相关（与社交媒体使用的r_g=0.42）。自闭症谱系障碍（ASD）与玩游戏呈正相关，但与社交媒体使用呈负相关。酒精使用障碍（AUD）和大麻使用障碍（CUD）与社交媒体使用呈正相关（r_g分别为0.31和0.38）。相反，神经性厌食症（AN）与玩游戏和社交媒体使用均呈显著负相关（r_g分别为-0.48和-0.46）。精神分裂症（SCZ）与玩游戏呈负相关（r_g=-0.30）。

教育成就（EA）与所有三种屏幕行为均呈显著负相关，其中与社交媒体使用的负相关最强（r_g=-0.69）。敏感性分析表明，排除有精神疾病史的参与者后，遗传相关性估计值高度一致。在调整了与EA的共享遗传影响后，部分关联性减弱，但社交媒体使用与神经性厌食症之间，以及玩游戏与自闭症谱系障碍和神经性厌食症之间的残余相关性在多重检验校正后仍保持显著。探索性的孟德尔随机化分析未能检测到屏幕行为与精神疾病之间的显著因果关系，可能受限于统计效力。

本研究首次利用大规模青少年队列系统揭示了屏幕行为的遗传架构，证实了看电视、玩游戏和社交媒体使用是遗传性的、高度多基因的性状。研究不仅估计了这些行为的单核苷酸多态性遗传力，更重要的是，通过创新的条件错误发现率方法，识别出三个与青少年社交媒体使用相关的全新基因组位点，为后续功能研究提供了靶点。研究发现屏幕行为与多种主要精神疾病（如ADHD、ASD、AUD、CUD、AN）存在显著的遗传重叠，提示共同的遗传易感性可能部分解释其表型关联。尤其值得注意的是，屏幕行为（特别是社交媒体使用）与教育成就之间存在强烈的负遗传相关性，这暗示携带较多易感基因变异的青少年可能同时面临屏幕使用问题增加和教育成就降低的风险。尽管孟德尔随机化分析未能确立因果关系，且研究样本局限于欧洲裔人群，限制了结果的普适性，但本研究无疑为理解屏幕行为这一现代普遍行为表型的生物学基础迈出了关键一步。这些发现强调了遗传因素在青少年屏幕使用行为中的重要作用，并为未来研究屏幕使用与心理健康、学业表现之间复杂相互作用机制奠定了坚实基础，对制定针对性的青少年健康干预策略具有重要启示意义。研究团队呼吁学界继续收集大规模屏幕行为数据，以深化对这一广泛存在的现代行为表型的理解。