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在慢性疼痛（CP）与抑郁症常共病的背景下，研究人员开展了以确定 CP 相关抑郁症是否为遗传上独特亚型、探究神经质在其中作用为主题的研究。通过分析英国生物样本库数据，发现 CP 相关抑郁症是有效亚型，神经质在调节抑郁症遗传风险中作用突出，为抑郁症精准治疗提供方向。
在医学领域，慢性疼痛（CP）和抑郁症常常相伴出现，这可不是个小问题。CP 患者中，近 50% 的人会被抑郁症找上门，二者之间还存在着紧密的遗传联系。然而，大家对于 CP 相关的抑郁症是否是一种独特的遗传亚型，以及神经质在其中扮演着怎样的角色，还知之甚少。
为了揭开这些谜题，来自匈牙利塞梅维什大学（Semmelweis University）的研究人员开展了一项研究。他们利用英国生物样本库（UK Biobank）的数据，进行了全基因组关联分析（GWAS）、全基因组与特质交互分析，还计算了多基因风险评分（PRS）。
研究人员首先对参与者进行了严格筛选，从 UK Biobank 庞大的数据中挑选出 121574 名发现样本和 196167 名目标样本。在这些样本中，通过特定的数据字段确定 CP 状态，用患者健康问卷 9 项（PHQ-9）总分评估当前抑郁程度，借助艾森克人格问卷神经质量表（EPIN-R）的 12 个项目衡量神经质特质。
主效应分析中，无论是 CP 组还是无疼痛（NP）组，在经过多重检验校正后，都没有找到与当前抑郁症显著相关的变异、基因或基因集。但在考虑神经质的交互作用时，情况就大不一样了。在 NP 组，大量显著变异被发现，这表明神经质在遗传易感性的表现中非常重要，不过这与研究人员之前认为神经质在 CP 组抑郁症症状出现中作用更大的假设相悖。而且，CP 组和 NP 组风险位点的领先单核苷酸多态性（SNP）没有重叠，这进一步显示出有 CP 和没有 CP 时出现的抑郁症之间存在差异。
在多基因风险评分（PRS）分析方面，对于当前抑郁症，基于 CP 组和 NP 组数据计算出的 PRS 分数都能对总目标样本的当前抑郁症状评分（CDS）有显著预测作用，但在交互模型中，PRS 分数与神经质的交互作用更明显。而对于终生抑郁症，PRSCP在 CP 目标子样本中有显著预测作用，PRSNP则没有，这有力地支持了 CP 相关抑郁症是独特亚型的观点。
此外，研究还发现了一些与抑郁症相关的基因和变异。比如在 NP 组主效应分析中，发现了与抑郁症相关的 DCC 基因；在 CP 组中，ERC2 和 CDH13 基因的多态性与抑郁症有关。还有 SORCS2 和 SDC2 等基因，它们在抑郁症和其他疾病中都发挥着重要作用，暗示了不同疾病之间可能存在共同的神经生物学机制。
这项研究意义重大。它证实了 CP 相关抑郁症具有独特的遗传特征，神经质在调节当前抑郁症遗传风险方面作用显著，且独立于 CP 状态。研究还发现了新的遗传风险多态性，涉及突触可塑性和转录调控等重要过程。这为抑郁症的精准治疗带来了新的方向，未来可以针对不同亚型的抑郁症，开展更有针对性的治疗研究。
研究中，研究人员主要用到了以下关键技术方法：一是利用 UK Biobank 数据进行样本筛选和表型确定；二是通过 GWAS 分析基因变异与抑郁症的关联；三是借助 SumHer 软件估计遗传相关性；四是运用 FUMA 和 MAGMA 等工具进行功能注释、基因和基因集分析；五是使用 LDpred2 软件计算 PRS 分数。
总之，该研究在抑郁症遗传背景研究方面取得了重要进展，为后续深入了解抑郁症的发病机制和精准治疗提供了坚实的基础。未来，还需要在不同种族人群中进一步验证这些发现，并深入研究 CP 亚型之间的差异，以推动精神医学领域的发展。
