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产后抑郁（PPD）危害母婴健康，但其机制不清。本研究纳入 17,500 名产妇，分析孕期及产后中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）等免疫炎症标志物与 PPD 症状的关联。发现产后淋巴细胞计数与 PPD 负相关，NLR、血小板与淋巴细胞比值（PLR）、全身免疫炎症指数（SII）正相关，剖宫产或影响 NLR 关联。为 PPD 早期监测提供依据。
产后抑郁（PPD）像一片阴云，笼罩着无数新妈妈的心灵。这种以悲伤、绝望和对日常活动失去兴趣为特征的疾病，不仅严重影响产妇的身心健康，还会对婴幼儿的成长发育埋下隐患。据统计，全球 PPD 患病率约 17%，我国则在 14.8% 至 20.2% 之间，且近十年呈显著上升趋势。然而，其确切病因至今尚未完全明确，尽管已知抑郁史、社会经济地位低下、社会支持不足、激素水平和遗传易感性等因素与之相关，但炎症和免疫失调在其中扮演的角色逐渐引发关注。
传统的炎症标志物如高敏 C 反应蛋白（Hs-CRP）和白细胞介素 - 6（IL-6）虽能预测 PPD，但存在特异性不足或半衰期短的局限。近年来，免疫细胞及其衍生的新型标志物，如中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、淋巴细胞与单核细胞比值（LMR）、血小板与淋巴细胞比值（PLR）等，因其能反映免疫炎症平衡，成为研究热点。此外，全身免疫炎症指数（SII）、全身炎症反应指数（SIRI）和泛免疫炎症值（PIV）等新型系统性炎症标志物也逐渐进入视野。不过，这些标志物与 PPD 风险的关联研究尚缺乏系统性，且不同孕期阶段的炎症标志物变化未被充分考量。
为填补这一研究空白，南京医科大学附属妇产医院（南京妇女儿童保健医院）的研究人员开展了一项大规模回顾性队列研究。该研究成果发表在《Brain, Behavior, and Immunity》，旨在探讨孕期中晚期及产后期淋巴细胞、单核细胞、中性粒细胞、血小板等免疫细胞计数及其衍生指数（NLR、LMR、PLR、SII、SIRI、PIV）与 PPD 症状的关联，为 PPD 的预防和管理提供科学依据。
研究主要采用了以下关键技术方法：纳入 2020 年 7 月至 2023 年 10 月在该院产后 5-8 周复查的 38,772 名产妇，经筛选后 17,500 名符合条件。在孕期中晚期、产后三个时间点检测免疫炎症标志物，包括 NLR、LMR、PLR、SII、SIRI、PIV 等。采用爱丁堡产后抑郁量表（EPDS）评估产后 5-8 周的 PPD 症状，以 EPDS≥13 分定义为存在 PPD 症状。运用多变量逻辑回归分析标志物与 PPD 症状的关联，限制性立方样条（RCS）回归分析线性趋势，同时进行亚组分析和敏感性分析。
研究结果
研究对象特征
17,500 名产妇中，2,576 人（14.72%）出现 PPD 症状。产妇中位年龄 30 岁，产时体重指数（BMI）中位数 26.23 kg/m2。PPD 症状组初产妇比例（85.33%）高于无症状组。
免疫炎症标志物与 PPD 症状的关联
产后时期，经 Bonferroni 校正后，淋巴细胞计数与 PPD 症状发生风险呈负相关（OR=0.86，95% CI：[0.80, 0.93]），即淋巴细胞计数越高，PPD 风险越低；而 NLR（OR=1.19，95% CI：[1.06, 1.34]）、PLR（OR=1.40，95% CI：[1.21, 1.61]）和 SII（OR=1.18，95% CI：[1.07, 1.30]）与 PPD 症状风险呈正相关，且均呈现显著线性趋势（非线性 P 均 > 0.05）。
亚组分析与敏感性分析
亚组分析显示，剖宫产可能修饰 NLR 与 PPD 症状的关联（交互作用 P=0.034），仅在未行剖宫产的女性中观察到 NLR 与 PPD 症状的显著关联（OR=1.31，95% CI：[1.13, 1.52]）。敏感性分析表明，主要研究结果稳健可靠。
研究结论与讨论
本研究表明，产后期淋巴细胞计数、NLR、PLR 和 SII 是 PPD 症状的独立危险因素。淋巴细胞作为免疫应答的核心细胞，其数量减少可能反映免疫抑制状态，与炎症驱动的抑郁机制一致。NLR、PLR 和 SII 升高则提示全身炎症反应增强，可能通过血脑屏障影响神经递质代谢、诱发神经炎症，进而促进 PPD 的发生。剖宫产与 NLR 关联的修饰作用，可能与剖宫产引发的创伤性炎症反应或激素水平变化有关，但具体机制需进一步研究。
该研究的重要意义在于，首次系统评估了多种免疫炎症标志物在不同孕期阶段与 PPD 的关联，发现产后期标志物的预测价值更为显著，为临床监测提供了关键时间窗。这些标志物检测便捷、经济，可纳入常规产前及产后检查，有助于早期识别 PPD 高风险人群，及时实施干预措施，打破 PPD 对母婴及家庭的恶性循环影响，对公共卫生领域具有重要实践指导意义。同时，研究结果为探索炎症靶向治疗 PPD 奠定了基础，推动了免疫 - 神经 - 内分泌网络在精神疾病领域的研究进展。
