神经免疫整合分析揭示白细胞表达PAX6是重度抑郁症的关键预测因子

《Translational Psychiatry》：Integrative neuroimmunology reveals leukocyte-expressing PAX6 as a critical predictor of major depressive disorder

本研究针对重度抑郁症（MDD）复杂的神经免疫机制尚不明确、缺乏可靠生物标志物的问题，通过整合基因组学、转录组学和免疫表型分析，开展了基于3,114名个体的多组学研究。结果首次鉴定出白细胞中表达的转录因子PAX6是MDD的临界预测因子，并在慢性束缚应激（CRS）小鼠模型中验证了其应激诱导表达。该发现为理解MDD的神经免疫交互作用提供了新视角，为开发新型诊断工具和干预策略指明了方向。

　　

在全球范围内，重度抑郁症（Major Depressive Disorder, MDD）是最为普遍且致残性最高的精神障碍之一，影响着数亿人的身心健康。患者不仅承受着持续的低落情绪、兴趣丧失、认知功能受损等核心症状的折磨，还常常伴有痛苦的躯体症状，导致生活质量严重下降，甚至产生自杀倾向。尽管其发病率逐年攀升，带来了巨大的社会经济负担，但MDD的病理生理机制至今仍未完全阐明，这为开发真正有效的治疗方法设置了巨大障碍。

传统上，抑郁症被视为一种纯粹的大脑疾病。然而，近年来，神经免疫学这一新兴领域的进展正在彻底改变我们的认知。越来越多的证据表明，免疫系统的失调和慢性炎症在MDD的发病中扮演着核心角色，大脑和免疫系统之间存在着密切的双向对话。这种“神经免疫网络”模型为理解抑郁症提供了新的框架，但连接遗传风险、外周免疫改变和大脑功能障碍的具体分子桥梁仍然模糊不清。特别是在大规模基因组学研究（如GWAS）已发现数百个与MDD风险相关的基因位点后，这些基因如何在不同组织（尤其是易于获取的外周血和难以直接研究的大脑）中表达和调控，并最终导致疾病，成为了领域内的关键难题。

为了照亮这片未知的领域，由Haroldo Dutra Dias、Anny Silva Adri和Adriel Leal Nobile等研究人员领导的国际团队，在《Translational Psychiatry》上发表了他们的最新研究成果。他们摒弃了传统的单维度研究思路，采用了一种创新的“整合系统神经免疫学”方法，旨在跨越基因组、转录组和免疫功能的鸿沟，系统性地描绘MDD的分子图谱。他们的核心问题是：能否通过整合最大的遗传和转录数据，发现一组在MDD患者血液和大脑中共同失调的基因，并从中识别出能够可靠预测疾病、并连接神经与免疫系统的关键分子？

研究人员开展了一项大规模的计算生物学研究，整合了迄今为止最全面的MDD基因组关联分析（GWAS）meta-分析数据（覆盖超过130万人）以及来自外周血白细胞（PBLs）和多个大脑区域（特别是前扣带回皮层ACC和杏仁核）的转录组数据集，共涉及3,114名个体（1,877名MDD患者和1,237名健康对照）。他们通过差异表达分析、基因本体富集分析、主成分分析、因子分析、相关性网络构建、多元方差分析、逻辑回归模型以及疾病关联网络（diseasome）分析等多种生物信息学手段，深入挖掘数据。为了验证生物信息学的发现，他们还在慢性束缚应激（CRS）小鼠模型上，利用流式细胞术分析了应激对免疫细胞群体和PAX6蛋白表达的影响。

聚类分析揭示MDD转录组中的神经免疫生物学过程集群

尽管不同数据集之间单个差异表达基因（DEG）的重叠有限，但研究人员发现，这些基因所富集的生物学过程（BP）却呈现出高度的收敛性。这些过程形成了一个紧密互联的网络，共同指向先天免疫调节、炎症反应抑制、感觉感知（特别是嗅觉）、视觉系统发育以及突触信号传导等通路。这表明，尽管不同MDD队列中具体的失调基因可能不同，但它们却“不约而同”地影响了相似的神经免疫相关生物学通路，凸显了MDD复杂而多因素的本质。

基因组与转录组数据集交叉分析鉴定出31个共享基因

为了增强结果的稳健性，研究者将大规模GWAS meta分析鉴定出的411个MDD风险基因与多个大脑和血液转录组数据集中的差异表达基因进行交叉比对，最终筛选出31个在遗传和转录水平上均与MDD显著相关的基因。这31个基因构成了连接MDD遗传易感性与实际分子表达变化的核心集合。

改变的神经免疫基因相关性定义了MDD的分层

主成分分析（PCA）显示，这组共享的基因能够有效地区分MDD患者和健康对照。更深入的相关性网络分析发现，在MDD患者中，基因之间的关联模式发生了显著改变。例如，转录因子PAX6和激酶MST1与其他基因的连接性增强，暗示它们可能在MDD病理中扮演了核心枢纽的角色，潜在地影响下游多个生物学过程。

基于基因表达发展MDD的概率

通过多元方差分析（MANOVA）和逻辑回归模型，研究人员从共享基因中进一步筛选出四个预测能力最强的基因：NEGR1、PPP6C、SORCS3和PAX6。其中，PAX6的表现尤为突出。功能富集分析表明，这四个基因分别参与突触组织、蛋白去磷酸化、神经肽受体活性以及神经元命运决定等关键的神经生物学过程，提示它们不仅可能是MDD的生物标志物，更直接参与了疾病的分子网络。

NEGR1、PAX6、PPP6C和SORCS3的疾病关联组分析

通过构建疾病关联网络，研究人员发现PAX6与最多种类的疾病相关，其次是NEGR1、SORCS3和PPP6C。这些基因不仅与情绪和精神障碍相关，还与智力残疾、肥胖、糖尿病和某些恶性肿瘤等共病存在遗传关联，这为理解MDD的高共病率提供了遗传学解释，强调了MDD是一种与全身性生理失调密切相关的系统性疾病。

PAX6在血液和杏仁核中的一致性差异表达

当研究人员将搜索范围扩展到更多大脑区域时，发现PAX6是唯一一个在MDD患者的外周血和杏仁核（一个在情绪处理和应激反应中起关键作用的大脑区域）中均表现出显著差异表达的基因。而NEGR1、PPP6C和SORCS3则未在其他大脑区域中显示一致性变化。这一发现使PAX6成为连接外周免疫异常与中枢神经系统功能障碍的极具潜力的分子桥梁。

慢性束缚应激对PAX6表达和免疫细胞群的免疫调节作用

为了在功能层面验证PAX6的作用，研究团队使用了慢性束缚应激（CRS）小鼠模型。流式细胞术分析发现，在应激7天后（此时抑郁样行为尚未出现），小鼠血液中CD11b⁺Ly6C⁺的炎症性髓系细胞（如单核细胞和中性粒细胞）群体扩增，并且其PAX6蛋白表达显著上调。然而，在应激18天后（抑郁行为出现时），PAX6的表达水平恢复至基线。这表明PAX6在免疫细胞中的上调可能是应激早期的免疫适应反应，而非持续性的免疫失调，提示它可能在应激反应的早期阶段扮演了重要角色。

本研究通过整合基因组学、转录组学和免疫表型分析，首次系统性地揭示了白细胞表达的转录因子PAX6是重度抑郁症（MDD）的一个关键预测因子。研究不仅鉴定出NEGR1、PAX6、PPP6C和SORCS3这组具有强大预测能力的基因，还通过疾病关联网络分析了其广泛的病理生理学意义，并通过小鼠模型证实了应激对PAX6表达的动态调节。

这项研究的结论和讨论部分强调了其多重重要意义。首先，它极大地推动了我们对MDD“神经免疫网络”模型的理解，将遗传风险、外周免疫细胞转录变化和特定脑区（如杏仁核）功能异常通过PAX6等分子串联起来。其次，研究揭示了基因间相关性网络的破坏可能是MDD的一个重要特征，而PAX6和MST1等基因可能在其中充当核心枢纽。此外，PAX6在应激早期免疫细胞中的瞬时上调，提示其可能参与了应激耐受性或易感性的早期调控，为在疾病更早阶段进行干预提供了潜在靶点。

当然，研究也存在一些局限性，例如其发现源于大规模数据整合和关联分析，尚未进行直接的基因功能验证；所纳入的临床数据集存在异质性（如包含难治性抑郁症患者）。这些都为未来研究指明了方向：需要在更大队列中验证这些生物标志物，并利用基因编辑、细胞模型等手段深入探究PAX6等基因在神经免疫互动中的具体功能机制。

总而言之，这项研究是向实现MDD的精准医疗迈出的重要一步。它不仅提出了有前景的生物标志物，更重要的是，它提供了一个整合性的框架来理解这种复杂疾病。通过阐明MDD的分子基础，我们离开发针对每个患者特定生物学机制的个性化治疗策略更近了一步。未来，围绕PAX6等关键分子开展的功能验证和转化研究，有望为抑郁症的诊断和治疗开辟全新的道路。