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围产期抑郁（PPD）危害母婴健康，传统统计方法研究受限。研究人员结合弹性网络回归（ENR）和机器学习（ML）构建预测模型。结果显示随机森林（RF）模型最佳，残余胆固醇（RC）是潜在风险因素。为防治 PPD 提供新方向。
在女性的孕期和产后阶段，有一种 “情绪小怪兽” 可能悄然来袭，它就是围产期抑郁（PPD）。全球约 11.9% 的女性会遭遇这只 “小怪兽”，它不仅严重威胁着妈妈们的身心健康，还可能通过改变激素和神经递质水平，影响胎儿的神经发育和行为。
一直以来，大家都在努力寻找引发围产期抑郁的 “幕后黑手”。虽然不少研究探索了饮食习惯、脂质参数等因素和 PPD 的关系，但大多采用传统统计方法。这些方法在分析高维度、多共线性的数据时困难重重，就像用一把小钥匙去开一把复杂的大锁，难以精准找到真正影响 PPD 的因素。而且传统方法对数据要求高，会丢失很多有价值的信息。同时，关于传统脂质指标和抑郁的关系研究结果也不一致，这让脂质生物标志物在临床应用中受到很大限制。
在这样的背景下，新疆医科大学的研究人员决心 “驯服” 这只 “情绪小怪兽”，探索 PPD 的影响因素。他们开展了一项从 2020 年 6 月到 2023 年 5 月的纵向研究，招募了 608 名健康的孕早期女性。
研究人员首先收集了这些孕妇孕早期（6 - 13 周）的基线数据和空腹血液生化检测结果，之后在孕中期（24 - 27 周）让她们完成抑郁量表评估。研究人员用爱丁堡产后抑郁量表（EPDS）来评估 PPD 症状，EPDS 总分为 0 - 30 分，得分越高抑郁症状越严重，≥10 分被判定为抑郁筛查阳性。残余胆固醇（RC）的数值通过总胆固醇（TC）减去高密度脂蛋白胆固醇（HDL - C）和低密度脂蛋白胆固醇（LDL - C）之和得出。
研究人员先用逻辑回归筛选出与 PPD 可能相关的特征，再用弹性网络回归（ENR）进一步筛选，最后用筛选出的特征构建了 6 种机器学习（ML）模型，包括随机森林（RF）、自适应增强（AdaBoost）、支持向量机（SVM）等，从中找出预测效果最好的模型。还用 SHapley 加性解释（SHAP）分析来可视化模型的决策过程，让模型的 “想法” 一目了然。
经过一系列复杂的分析，研究人员有了重要发现。在 608 名孕妇中，最终 325 名被纳入研究，其中 130 名有轻度抑郁，32 名有重度抑郁。单因素分析发现 19 个特征与抑郁有关，ENR 筛选后保留了 14 个重要特征变量。6 种 ML 模型里，RF 模型表现最佳，它的平均精度最高，AUC 值达到 0.850，远超其他模型，就像考试中成绩最优秀的学生。
SHAP 分析找出了影响 PPD 预测的前 5 个重要因素：镁（Mg）、残余胆固醇（RC）、钙（Ca）、平均红细胞血红蛋白浓度（MCHc）和钾（K）。其中，Mg、Ca、MCHc 和 K 与 PPD 呈负相关，是保护因素，就像身体的 “小卫士”；而 RC 与 PPD 呈正相关，是潜在的风险因素。研究还发现，挑食、不常吃早餐、烹饪常用沙拉油或调和油等行为和饮食习惯，也与 PPD 风险增加有关。
这项研究意义重大。它首次结合 ENR 和多种可解释的 ML 算法来探索 PPD 的相关因素，发现 RF 模型能高效分析暴露因素和 PPD 的关联，还确定了 RC 是 PPD 的潜在风险因素，这为 PPD 的早期筛查提供了新的生物标志物。不过研究也存在一些局限性，比如 PPD 是通过自我报告的 EPDS 评分确定的，可能存在信息偏差；分析只用了空腹数据，没纳入非空腹样本；ML 模型的复杂性可能影响可重复性和实际应用。
总的来说，这项发表在《BMC Pregnancy and Childbirth》的研究为我们认识围产期抑郁打开了新的窗户，虽然还有一些不足，但为后续研究指明了方向。未来，研究人员可以在更大的人群中验证这些发现，纳入非空腹数据，优化模型，让我们能更好地预防和治疗围产期抑郁，守护妈妈们的心理健康。
