青少年非自杀性自伤(NSSI)患者自杀尝试(SA)的生物学表型：基于机器学习的研究

本研究针对非自杀性自伤(NSSI)青少年中自杀尝试(SA)的高风险问题，通过机器学习方法探索了生物标志物在区分NSSI+SA与单纯NSSI群体中的价值。研究发现，精选的神经内分泌标志物（如DHEA-S和TSH）联合抑郁症状可达到中等预测效能（AUC 0.62-0.72），为自杀风险评估提供了新的生物学视角。

　　

在青少年心理健康领域，非自杀性自伤(NSSI)与自杀尝试(SA)如同阴影中的双生花——全球15-19岁青少年中，自杀高居死因第四位，而NSSI患者中有30-40%会发展为SA。传统风险评估方法准确率仅略高于随机猜测，这促使海德堡大学医院(Heidelberg University Hospital)儿童青少年精神病科AtR!Sk门诊的Erik Fink团队思考：能否从生物学角度破解这一难题？

研究人员招募161名12-17岁女性NSSI患者，运用机器学习分析21种生物标志物。通过血液检测（如CRP、IL-6、TSH）、唾液皮质醇测定和心率变异性(HRV)分析，结合五折交叉验证，发现精选的8种标志物组合（含HPA轴、HPG轴和免疫指标）预测SA的效能显著优于单纯临床指标。

关键方法包括：1）多中心点队列采集（AtRISk-Bio研究）；2）500次多重插补处理缺失数据；3）四种机器学习模型（逻辑回归、弹性网络、随机森林、梯度提升树）比较；4）SHAP值评估特征重要性。

主要发现
生物标志物组合的预测效能：包含DHEA-S、TSH等指标的"精简组合"模型AUC达0.72，显著优于全标志物组合（AUC 0.64）。随机森林模型显示，高DHEA-S（OR=1.47）与低TSH（OR=0.68）最具预测力。

临床特征的影响：加入抑郁症状和年龄后模型性能未显著提升，提示生物标志物可能反映独立于心理症状的SA易感性。

标志物的生物学意义：

• DHEA-S（脱氢表雄酮硫酸盐）作为神经类固醇，其升高可能反映HPA轴代偿性激活
• TSH（甲状腺刺激激素）降低提示HPT轴失调，与情绪调节障碍相关

讨论与展望
该研究首次建立NSSI+SA的生物学表型框架，其重要意义在于：

1. 风险分层：为"阶梯式照护"模型提供客观依据，高生物风险患者可优先获得强化干预
2. 机制探索：DHEA-S与TSH的突出作用提示HPG-HPT轴交互可能是SA的新靶点
3. 方法学突破：证明特征选择对提升机器学习效能的关键价值

局限在于横断面设计难以区分状态/特质标志物，且未包含神经影像数据。未来需纵向验证这些标志物对急性SA的预测价值，并探索性别差异的影响。论文发表于《Neuropsychopharmacology》，为生物精神病学与临床实践的融合提供了新范式。