基于自噬基因的度洛西汀抗抑郁疗效预测模型的构建

作     者：李偲媛 魏宇梅 和申 曾端 李华芳 LI Si-yuan;WEI Yu-mei;HE Shen;ZENG Duan;LI Hua-fang

作者机构：上海交通大学医学院附属精神卫生中心精神科200030 

出 版 物：《临床精神医学杂志》 (Journal of Clinical Psychiatry)

年 卷 期：2024年第34卷第2期

页      面：113-117页

学科分类：1002[医学-临床医学] 100205[医学-精神病与精神卫生学] 10[医学] 

基　　金：上海市精神心理疾病临床医学研究中心(19MC1911100) 上海市精神卫生中心院级重点课题(2022zd02) 多维组学数据整合的外周生物标志物引导抑郁症精准药物治疗的临床研究(SHDC2020CR2053B) 上海申康医院发展中心医企融合创新支撑技能培训专项(SHDC2022CRS032) 上海市科委生物医药领域科技支撑项目(22S21902300) 

主　　题：抑郁症 自噬 自噬相关基因 预测模型 最小绝对值收敛和选择算法回归-Logistic回归模型 

摘      要：目的:通过生物信息学方法构建基于自噬基因的度洛西汀抗抑郁疗效预测模型。方法:在高通量基因表达数据库中下载GSE146446数据集,该芯片包括96例患者接受抗抑郁药物度洛西汀8周的治疗,组织样本为全血样本,以度洛西汀治疗8周后是否有效分组,筛选两组间的差异表达基因,与自噬基因集取交集。利用最小绝对值收敛和选择算法回归(LASSO)及Logistic回归构建疗效预测模型。结果:SPNS1、ITPR3基因的表达水平均为度洛西汀抗抑郁疗效的影响因素(P均0.05)。LASSO-Logistic回归模型:Logit(P)=33.7846+(-2.8615×SPNS1表达水平)+(-1.7716×ITPR3表达水平),其中Logit(P)=ln[P/(1-P)]。结论:基于自噬相关基因(SPNS1、ITPR3)表达量的度洛西汀的抗抑郁疗效预测模型具有较好的区分度、校准度以及疗效预测效能,未来可能为抑郁症患者使用度洛西汀药物治疗提供更为科学可靠的证据。