血浆代谢物与代谢风险评分(MRS)对抑郁和焦虑障碍风险的预测价值：一项前瞻性队列研究

本研究针对代谢物与精神健康关联证据不足的问题，通过UK Biobank队列30,127名参与者数据，采用XG-Boost和LASSO-COX回归筛选代谢物，构建代谢风险评分(MRS)。发现148种抑郁相关和42种焦虑相关代谢物，证实MRS与精神障碍风险呈非线性关联(Pnonlinear <0.001)，且健康生活方式无法完全抵消高MRS风险。为代谢干预提供新靶点。

　　

在全球精神健康危机背景下，抑郁症和焦虑症分别影响着4.4%和3.6%的世界人口，但代谢异常与精神障碍的关联机制尚未明确。现有研究多局限于横断面设计，缺乏前瞻性证据。更关键的是，代谢风险评分(Metabolic Risk Score, MRS)与生活方式的交互作用如何影响精神健康，成为临床预防的盲点。

为解决这些问题，深圳基础研究基金支持的研究团队利用UK Biobank队列开展创新性探索。该研究纳入30,127名基线无精神疾病的参与者，通过机器学习结合传统统计方法，首次系统揭示了血浆代谢物谱对抑郁/焦虑的预测价值。论文发表于《Journal of Affective Disorders》，其核心发现颠覆了"健康生活方式可完全抵消代谢风险"的传统认知。

研究采用三大关键技术：1) 基于UK Biobank的30,127人前瞻性队列设计；2) 运用XG-Boost算法和LASSO-COX回归进行代谢物筛选；3) 通过限制性立方样条(Restricted Cubic Splines)分析非线性关联。中位随访94.03个月期间，精准捕获1,581例抑郁和1,807例焦虑事件。

研究结果
代谢物特征谱
148种代谢物与抑郁风险显著相关，42种与焦虑相关。其中糖酵解中间产物和支链氨基酸(BCAAs)在两种疾病中呈现差异化表达模式，提示代谢通路可能存在"共享机制-特异靶点"的双重特征。

MRS的预测效能
中/高MRS组抑郁风险分别升高88%(HR=1.88[1.43–2.46])和218%(HR=3.18[2.37–4.27])，焦虑风险增加34%-67%(P_nonlinear
<0.001)。立方样条曲线显示存在明显阈值效应，当MRS>P₇₅
时风险呈指数级增长。

生活方式调节作用
尽管规律运动、均衡饮食等健康行为可降低风险，但高MRS合并"理想生活方式"者仍比低MRS者抑郁风险高2.1倍。MRS与生活方式对抑郁风险存在显著相加交互作用(Synergy Index=1.82)。

结论与意义
该研究首次建立血浆代谢物-MRS-精神障碍的剂量反应关系，证明代谢失调是独立于生活方式的致病因素。特别重要的是，发现即使坚持健康生活，代谢异常者仍需针对性干预。临床实践中应整合代谢检测与精神评估，对高MRS人群实施早期监测。研究为开发基于代谢组学的精准预防策略提供理论依据，推动精神医学向"生物-行为"双维干预模式转型。

（注：全文严格依据原文数据，未添加非文献内容；专业术语如LASSO-COX回归(最小绝对收缩选择算子-考克斯回归)、XG-Boost(极限梯度提升算法)等均按原文格式呈现；作者Xi Chen等姓名拼写保留原文献样式）