双相情感障碍抑郁发作期自杀意念的神经内分泌预测因子：基于机器学习的横断面研究

《BMC Psychiatry》：Neuroendocrine abnormalities as predictors of suicidal ideation in bipolar disorder patients during depressive episodes: a cross-sectional study

本研究针对双相情感障碍(BD)抑郁发作期自杀意念(SI)的高风险预测难题，通过分析635例住院患者的临床数据，发现游离甲状腺素(FT4)、睾酮水平降低、早发年龄及精神病性症状是SI的独立危险因素。研究创新性地构建朴素贝叶斯预测模型（AUC=0.90），首次揭示发病年龄是SI的核心预测变量，为临床早期识别高危患者提供了神经内分泌标志物组合和量化工具。

　　

在全球范围内，自杀位列死亡原因前20位，每年约70万人因此丧生。而双相情感障碍（Bipolar Disorder, BD）患者群体的自杀风险尤为突出，其自杀死亡率是普通人群的20-30倍。尤其令人担忧的是，约三分之一的双相障碍患者曾出现自杀意念（Suicidal Ideation, SI），约10%最终死于自杀。当患者处于抑郁发作期时，这种风险更是显著升高。因此，如何在抑郁发作阶段精准识别出自杀意念高风险个体，成为临床实践中的紧迫课题。

长期以来，研究者们注意到神经内分泌系统功能紊乱与心境障碍之间存在密切联系。下丘脑-垂体-甲状腺（Hypothalamic-Pituitary-Thyroid, HPT）轴、下丘脑-垂体-肾上腺（Hypothalamic-Pituitary-Adrenal, HPA）轴以及下丘脑-垂体-性腺（Hypothalamic-Pituitary-Gonadal, HPG）轴被证实共同参与情绪调节。例如，甲状腺激素对神经认知发育至关重要，而BD患者出现甲状腺功能异常的比例远高于健康人群。皮质醇作为HPA轴的终末产物，其信号传导异常也被认为与自杀风险增加相关。此外，性激素如睾酮可能通过调节HPA轴和5-羟色胺系统影响BD患者的自杀行为。然而，这些神经内分泌指标与双相障碍抑郁发作期自杀意念的具体关联模式尚不明确，缺乏能够整合多维度指标进行精准预测的工具。

为解决这一难题，范晓萱等人发表在《BMC Psychiatry》的研究开展了一项横断面研究，旨在探索神经内分泌激素水平与BD患者抑郁发作期SI的关系，并利用机器学习技术构建预测模型。

研究人员主要采用了以下几种关键技术方法：研究团队从广州暨南大学附属第一医院2017年1月1日至2022年10月31日的电子病历系统中，筛选出住院治疗的BD抑郁发作患者（ICD-10代码为F31.4和F31.5）作为研究对象。通过医院信息系统（HIS）收集了患者的社会人口学资料、临床特征以及神经内分泌激素数据。实验室指标包括HPT轴相关激素（TSH、FT₃、FT₄）、HPA轴相关激素（ACTH、皮质醇）以及HPG轴相关激素（FSH、LH、催乳素、睾酮、雌二醇），所有血样均在入院次日清晨6-8点空腹采集。自杀意念的评估由精神科医师在入院时通过临床访谈完成，主要依据患者对特定问题的回答进行判断。统计学分析采用R软件（3.3.1版本），运用了单因素与多因素Logistic回归分析考察各变量与SI的关联，并利用CARET包构建了朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类器进行机器学习预测建模，采用留一交叉验证（LOOCV）评估模型性能。

样本特征

研究最终纳入了635名患者，其中59.8%（n=380）存在自杀意念。整个样本的中位年龄为22岁，大多数为女性（75.6%）。单因素分析显示，有自杀意念组与无自杀意念组在年龄、发病年龄、性别、婚姻状况以及皮质醇、FT₄、FSH、睾酮、TSH和雌二醇等激素水平上存在显著差异。

单因素和多因素分析

单因素Logistic回归分析发现，已婚、有阳性家族史、伴有精神病性症状以及较低的FT₄、皮质醇、FSH和睾酮水平与SI风险增加显著相关。多因素Logistic回归分析在调整潜在混杂因素后进一步确认，较低的FT₄水平（OR=0.925）、较低的睾酮水平（OR=0.799）、较早的发病年龄（OR=0.936）以及存在精神病性症状是BD患者抑郁发作期出现SI的独立危险因素。

双相障碍抑郁发作患者自杀意念的预测模型

研究人员构建的朴素贝叶斯模型在区分BD抑郁发作患者是否伴有SI方面表现出色，准确率达到80.49%，敏感性为84.76%，特异性为76.22%。该模型的受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.90，表明其具有优秀的判别能力。

变量重要性分析显示，发病年龄是预测SI的最重要变量，其次是婚姻状况和皮质醇水平。甲状腺功能指标FT₄和性激素如睾酮、FSH也发挥了显著的预测作用。

研究结论与意义

本研究首次综合探讨了神经内分泌激素水平与双相情感障碍抑郁发作期自杀意念的关联。研究结果表明，较低的游离甲状腺素（FT₄）和睾酮水平、较早的发病年龄以及伴有精神病性症状是SI的显著危险因素。尤其重要的是，通过机器学习模型识别出发病年龄是区分SI风险的最关键预测变量。

这些发现具有重要的临床意义。首先，它们为临床医生提供了可量化的神经内分泌标志物组合（FT₄和睾酮），有助于更客观地评估BD抑郁发作患者的自杀风险。其次，构建的预测模型为早期识别高危患者提供了有效的辅助工具，有望提高诊断敏感性，从而及时调整治疗方案和住院周期，实施针对性干预。最后，该研究强调了在BD患者管理中进行全面神经内分泌评估的价值，为未来开发基于生物标志物的精准防治理策略奠定了基础。

当然，该研究也存在一些局限性，例如其横断面设计无法推断因果关系，未能详细记录入院前用药史，以及近半数初始样本因数据缺失而被排除，可能影响结果的普适性。未来的研究需要通过前瞻性设计，控制药物等混杂因素，并纳入睡眠障碍、童年创伤等更多潜在影响因素，以进一步验证这些神经内分泌指标与SI的因果关系，并完善预测模型。