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综述:精神疾病中经过验证的代谢组学生物标志物:一项叙述性综述
【字体: 大 中 小 】 时间:2025年07月11日 来源:Molecular Medicine 6
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这篇综述系统梳理了精神分裂症(SCZ)、重度抑郁症(MDD)、双相情感障碍(BD)和创伤后应激障碍(PTSD)的代谢组学标志物验证研究,强调通过独立队列验证、交叉验证等方法确认生物标志物的重要性。文章指出当前研究多集中于SCZ和MDD,揭示了脂质代谢、氨基酸代谢等通路异常,为精神疾病诊断提供了新视角。
当前精神疾病诊断主要依赖临床症状评估和标准化诊断标准(如DSM-V),缺乏客观生物学指标。精神分裂症(SCZ)、重度抑郁症(MDD)、双相情感障碍(BD)和创伤后应激障碍(PTSD)等疾病具有高度异质性和症状重叠,导致误诊率高达30%。临床亟需通过代谢组学等高通量技术发现可靠的生物标志物,以补充现有诊断工具。
代谢组学通过分析血液、尿液等样本中的小分子代谢物,能系统性反映精神疾病相关的代谢通路异常。液相色谱-质谱联用(LC-MS)和气相色谱-质谱(GC-MS)是主流技术,但存在样本处理差异、平台间可比性差等问题。研究显示,仅45.5%的验证研究采用多平台联用策略,且样本量普遍较小(中位数<100例),限制了结论的普适性。
生物标志物验证分为内部验证(同一中心样本分集)、时间验证(纵向样本)和外部验证(多中心独立队列)。值得注意的是:

机器学习(如随机森林、支持向量机)已用于代谢组学数据分析。一项研究利用28种代谢物的组合模型区分PTSD的AUC达0.80,但面临数据异质性和过拟合挑战。未来需通过多中心合作建立标准化数据库,推动AI辅助诊断的临床转化。
当前研究存在三大瓶颈:
建议未来研究优先开展万人级多中心队列,结合基因组学和肠道菌群数据,构建多模态诊断模型。
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