慢性肾病中的抑郁症状：尿毒症毒素的隐性作用

《BMJ Mental Health》：Depressive symptoms in chronic kidney disease: the hidden role of uremic toxins

　　摘要
背景：抑郁症与神经炎症密切相关，在慢性肾病中，尿毒症毒素的积累可能通过激活炎症途径促进神经炎症反应。
目的：这项纵向研究旨在评估在一大群特征明确的未接受透析的慢性肾病成人中，尿毒症毒素与抑郁症状之间的关联，此前尚未有相关研究。
方法：慢性肾病-肾脏流行病学与信息网络队列包括3033名处于2–5期慢性肾病的患者，随访时间为5年。采用流行病学研究中心抑郁量表来评估抑郁症状随时间的变化情况。运用混合模型分析CESD评分变化与尿毒症毒素——苯乙酰谷氨酰胺、吲哚硫酸盐、吲哚-3-乙酸、对甲酚硫酸盐、犬尿氨酸、犬尿酸以及三甲胺N-氧化物——基线水平之间的关联。
结果：共有2165名患者纳入研究（中位年龄为68岁；估算的肾小球滤过率为35 mL/min/1.73 m2；基线CESD评分中位数为7分；平均随访时间为4.0年）。在调整了混杂因素后，CESD评分每年增加0.11分（范围为0.04至0.18分）。PAG水平翻倍时，CESD评分每年额外增加0.06分（范围为0.01至0.18分）；IS和IAA水平翻倍则会导致CESD评分上升，分别为0.20分（范围0.01至0.39分）和0.28分（范围0.05至0.50分），但不会影响评分随时间的变化趋势。
结论：PAG与CESD评分随时间的变化存在显著关联。较高的IS和IAA水平也与更高的平均CESD评分相关。需要进一步研究来验证这些结果，并确定降低血清中的尿毒症毒素水平是否有助于改善慢性肾病患者的抑郁症状。
临床意义：需进一步研究以明确尿毒症毒素的作用机制，深入理解这些机制有助于发现新的代谢途径，从而为治疗抑郁症状提供新的策略。
已有研究进展：抑郁症与神经炎症紧密相关。在慢性肾病中，尿毒症毒素的积累会引发神经炎症并破坏血脑屏障。动物实验结果表明，尿毒症毒素可能与抑郁症有关。
本研究贡献：这项针对大量未接受透析的慢性肾病患者的大规模研究首次表明，苯乙酰谷氨酰胺会对抑郁症状的进展产生独立影响，而吲哚硫酸盐和吲哚-3-乙酸则会影响症状的严重程度。
对研究、实践或政策的潜在影响：我们的研究结果强调了进一步探索尿毒症毒素如何影响慢性肾病相关抑郁症的机制，以及开发针对尿毒症毒素的策略以控制抑郁症状的必要性。
引言：抑郁症是慢性肾病患者中最常见的神经精神疾病之一。根据不同的抑郁评估量表，其患病率在26%到50%之间，远高于世界卫生组织报告的普通人群5%的患病率。慢性肾病中较高的抑郁发生率是由于该疾病往往伴随治疗依从性差、生活质量低，以及并发症风险升高（包括心血管事件、急性肾损伤、住院治疗和死亡风险）。抑郁症的病理生理机制涉及多种相互关联的因素：单胺类物质减少、下丘脑-垂体-肾上腺轴功能紊乱、慢性炎症（伴有免疫功能异常和细胞因子过度产生），以及血脑屏障功能受损。目前还没有一种理论能够完全解释慢性肾病中抑郁症的复杂性。慢性肾病严重程度与抑郁症之间的关联表明，尿毒症毒素可能在其中起作用。许多尿毒症毒素是由肠道内的微生物代谢活动产生的。在慢性肾病中，肠道菌群失衡会减少有益细菌的数量，增加蛋白分解菌的比例，从而导致更多尿毒症毒素的产生。此外，菌群失衡还会提高肠道屏障的通透性，使尿毒症毒素更容易进入血液循环，进而加剧全身性和神经炎症反应。尿毒症毒素主要来自色氨酸这一必需氨基酸，它可通过多种途径代谢。犬尿氨酸代谢途径会产生调节炎症作用的烟酰胺，其代谢产物可作为谷氨酸能调节剂，可能引发情绪障碍。血清素代谢途径则会产生血清素和褪黑素，而吲哚代谢途径则生成吲哚-3-乙酸和吲哚硫酸盐。其中，吲哚-3-乙酸和吲哚硫酸盐是研究最为广泛的尿毒症毒素。在鼠类模型中，吲哚硫酸盐与大脑中血清素水平降低有关，且会破坏血脑屏障。其他尿毒症毒素，如胆碱衍生物三甲胺N-氧化物，可激活星形胶质细胞和小胶质细胞，从而引发神经炎症。此外，苯丙氨酸衍生物对甲酚硫酸盐和苯乙酰谷氨酰胺也具有潜在的神经毒性，可导致小鼠出现神经炎症、行为改变，以及认知功能受损。多项研究（主要是鼠类模型）表明尿毒症毒素可能与抑郁症有关，但目前尚无研究探讨未接受透析的慢性肾病患者中尿毒症毒素与抑郁症状之间的关联。本项纵向研究的目的是在这样一群大型、特征明确的未接受透析的慢性肾病成人中评估二者之间的关联。我们假设，除了社会人口学因素、心血管风险因素和肾功能之外，较高的血清尿毒症毒素水平与更严重的抑郁症状相关。本研究旨在为了解慢性肾病与抑郁症状之间的关联提供新的生理学依据。
方法
研究对象：2013年7月至2016年4月期间，法国40家随机选定的肾脏病医疗机构将3033名处于2–5期慢性肾病的患者纳入慢性肾病-肾脏流行病学与信息网络队列（ClinicalTrials.gov编号：NCT03381950）。有肾脏替代治疗史的患者未被纳入研究。这些患者年龄需在18岁以上，并且能够提供知情同意。研究设计要求临床研究协调员在基线时收集数据，之后每年度收集一次，共随访5年，或直到开始肾脏替代治疗后的6个月为止。在本次分析中，我们排除了那些在5年随访期间缺乏血清尿毒症毒素水平数据或抑郁症状评估数据的患者，同时也排除了仅在开始肾脏替代治疗后才进行CESD评分评估的患者。
数据获取：临床研究协调员通过查阅医疗记录、与患者面谈以及让患者填写自我评估问卷来获取基线数据和年度随访数据。筛选过程中会询问患者是否有糖尿病、血脂异常、当前吸烟情况、脑血管或心血管疾病史，以及既往或当前的认知功能障碍和/或抑郁症病史。社会人口学变量包括年龄、性别以及居住状况（是否独居）。全球认知功能通过简易精神状态检查表进行评估。同时还会记录身高和体重，以便计算体质指数。临床研究协调员还会使用标准化的电子病例报告表，结合国际解剖治疗化学术语表，记录患者在入组前3个月内的用药情况。所有参与者都会在常规的医学实验室中接受法国卫生部门推荐的慢性肾病管理相关血液和尿液检测。肾小球滤过率采用2009年慢性肾病流行病学协作组的肌酐计算公式进行测定。尿白蛋白/肌酐比值可以直接测量，也可以通过蛋白尿检测结果估算。更多关于数据收集的详细信息见在线补充表S1。
暴露因素：尿毒症毒素检测：所有CKD-REIN队列中的样本均储存在法国亚眠的皮卡第生物资源中心（Biobanque de Picardie，BRIF编号：BB-0033–00 017），温度为-80℃，随后被冷冻运送到巴黎进行分析。我们对PAG、对甲酚硫酸盐、三甲胺N-氧化物、犬尿酸、犬尿氨酸、吲哚-3-乙酸、吲哚硫酸盐以及后两者的两种前体物质——色氨酸和苯丙氨酸——的总浓度和游离浓度进行了检测，所用的检测方法是经过验证的液相色谱-串联质谱技术。三甲胺N-氧化物、PAG和苯丙氨酸属于小型水溶性分子，而其他尿毒症毒素则主要与蛋白质结合。更多细节见在线补充材料中的表S1。
抑郁症状评估：我们采用流行病学研究中心抑郁量表来评估抑郁症状随时间的变化情况。该量表是一种经过验证的抑郁症状筛查工具，不能用于临床诊断抑郁症，因此应将其视为症状负担的指标而非抑郁诊断依据。原版CESD量表包含20个条目，每个条目的评分范围为0分（“极少或从未”，即过去一周内少于1天）到3分（“几乎总是”，即每周5–7天）。在CKD-REIN队列中，我们使用了简化的10项版本CESD量表（总分为30分），因为这种简化版本在纵向研究中能够减轻受试者的负担，尤其当需要同时完成多个问卷调查时更为适用。CESD评分越高，说明抑郁症状的负担越重。我们在基线时以及1年、2年、3年和5年的随访时点都收集了CESD评分数据。该量表已被广泛用于慢性肾病患者中评估抑郁症状负担，并在该群体中显示出良好的有效性。简化的10项版本已经过与完整版本的对比验证，具备良好的心理测量学特性。在本次分析中，仅考虑了在开始肾脏替代治疗之前获得的CESD评分数据，开始治疗后收集的评分数据被排除在外，因此所有分析均限于未接受透析的慢性肾病阶段。
统计分析：首先，我们根据患者的基线eGFR分类（<30、30–44和≥45 mL/min/1.73 m2）比较了他们基线时的各项特征。连续型变量采用方差分析进行统计，分类型变量则用卡方检验进行分析。由于PCS、IAA、犬尿酸、犬尿氨酸和吲哚硫酸盐主要以白蛋白形式存在，所以我们分析了它们的游离浓度；而三甲胺N-氧化物和PAG则以总浓度作为分析对象。对于这两种尿毒症毒素的前体物质，色氨酸也主要以白蛋白形式存在，因此我们分析了它的游离浓度，而苯丙氨酸则以其总浓度作为分析对象。为了直观展示抑郁症状随时间的变化趋势，我们使用未加调整的线性混合效应模型对CESD评分进行了建模，该模型包含随机截距和斜率项。为评估基线尿毒症毒素水平与CESD评分随时间变化均值之间的关系，我们采用了带有随机截距和斜率项的线性混合效应模型（使用R软件中的lmer函数和lme4包，版本为V.2025.05.0+496，由奥地利维也纳的R统计计算基金会开发）。我们选择了线性时间效应模型，因为其与限制性立方样条模型相比拟合效果更好。我们将CESD评分随时间的变化视为基线尿毒症毒素水平、时间以及二者交互作用项的函数，以此估算尿毒症毒素水平对CESD评分变化速率的影响。根据文献回顾确定的协变量，我们逐步对模型进行调整。模型1包括了社会人口学变量（年龄、性别以及MMSE评分）。模型2在此基础上增加了心血管风险因素（收缩压以10毫米汞柱为间隔划分的各个等级、糖尿病、血脂异常、肥胖以及当前吸烟状况）以及心理健康变量（既往抑郁症史以及基线时的抗抑郁药使用情况）。模型3进一步纳入了肾功能指标（以每5 mL/min/1.73 m2为间隔划分的eGFR值以及尿白蛋白/肌酐比值）。最后，模型4还加入了在临床前或临床研究中已被证实会与大脑功能或结构发生相互作用的尿毒症毒素——吲哚硫酸盐、吲哚-3-乙酸、犬尿氨酸、犬尿酸、对甲酚硫酸盐的游离浓度，以及三甲胺N-氧化物和PAG的总浓度。在这些毒素中，只有那些在未加调整的分析中与CESD评分存在显著关联的毒素（p<0.20）才被保留在最终调整后的模型中。如前所述，为评估基线尿毒症毒素水平与CESD评分随时间变化均值之间的关联，我们测试了基线尿毒症毒素水平与时间之间的交互作用项。由于每种尿毒症毒素的血清浓度会随着慢性肾病阶段的加重而上升，我们还测试了尿毒症毒素与eGFR之间的交互作用。此外，我们还通过计算方差膨胀因子来检测变量之间的共线性（使用R语言中car包中的vif函数）。最后，我们通过图形方式检查了混合模型残差的同方差性。我们使用链式方程法对缺失数据进行了多次插补（R语言中mice包的mice函数）。通过30次迭代共生成了30组数据集。线性混合模型中所有的变量都被纳入插补过程。研究结果以对应的95%置信区间呈现，统计显著性阈值设定为p<0.05。所有统计分析均采用R软件完成。

研究人群特征
在应用排除标准后，共有2165名患者被纳入分析（图1，表1）。这些患者的年龄中位数四分位距为68岁（60至76岁），eGFR的平均值（标准差）为34.9（13.3）mL/min/1.73㎡。在抑郁症状方面，CESD评分的中位数（四分位距）为7.0分（4.0至10.0分），另有7.4%的患者在研究开始时已服用抗抑郁药物。在2165名纳入研究的患者中，有879人（40.6%）的eGFR低于30 mL/min/1.73㎡。eGFR较低的患者其CESD评分明显高于eGFR较高的患者。除犬尿酸和苯丙氨酸外，尿毒症毒素及其前体的中位浓度在eGFR较低的患者中也显著高于eGFR较高的患者（表1）。

表1
•按eGFR水平划分的参与者基线特征（n=2165）

基线尿毒症毒素水平与CESD评分随时间变化均值之间的关联
在平均4.0（1.5）年的随访期内，每位患者接受CESD评估的平均次数为3.0次（2.0至4.0次）。在未调整的线性混合模型中，我们观察到CESD评分随时间略有上升（平均上升幅度：0.15分，95%置信区间为0.09至0.21分）（见在线补充表S2）。在经过完全调整的线性混合效应模型中，CESD评分每年上升0.11分（95%置信区间为0.04至0.18分）（图2）。基线血清PAG水平会改变这一上升速度，血清PAG水平与时间之间存在显著交互作用（p=0.02）。具体而言，PAG水平翻倍时，CESD评分的年上升幅度会增加0.06分（95%置信区间为0.01至0.18分）（表2）。

图2
预测5年随访期内CESD评分均值的变化趋势（n=2165）。CESD为流行病学研究中心抑郁量表。

表2
•在线性混合模型中与CESD评分均值变化相关的尿毒症毒素（作为连续变量处理的浓度值）（n=2165）
对于其他尿毒症毒素（犬尿酸、犬尿氨酸、IS、IAA、TMAO和pCS），基线血清水平与CESD评分随时间的变化趋势之间未发现关联。不过，这些指标的CESD评分均值存在显著差异（表2）。即使在未调整的模型中，犬尿酸水平也与CESD评分均值无关联。对于pCS、犬尿氨酸和TMAO，经过年龄、性别、MMSE评分、心血管风险因素、抑郁史及抗抑郁药使用情况调整后，若这些毒素水平翻倍，CESD评分均值会上升：pCS上升0.21分（95%置信区间为0.10至0.32分），犬尿氨酸上升0.47分（95%置信区间为0.21至0.73分），TMAO上升0.26分（95%置信区间为0.11至0.41分）。但在进一步调整eGFR和uACR后，这些关联不再显著（模型3）。
对于IS和IAA，在经过完全调整的模型中，若这些毒素水平翻倍，CESD评分均值也会上升：IS上升0.22分（95%置信区间为0.02至0.41分），IAA上升0.30分（95%置信区间为0.07至0.52分）。不过，这些毒素与eGFR之间未观察到显著交互作用。

讨论
据我们所知，本研究是首个证明在未接受透析或移植的慢性肾病患者中，血清PAG水平与抑郁症状随时间变化之间存在关联的研究。即便在调整了社会人口学因素、心血管风险因素、抗抑郁药使用情况、抑郁史、肾功能以及那些已知会影响大脑功能或结构的尿毒症毒素水平后，这种关联仍具有统计学显著性。虽然基线IS或IAA水平与CESD评分随时间的变化无关，但在经过完全调整的模型中，血清IS和IAA水平翻倍与CESD评分均值存在显著关联。
在本研究中，PAG浓度翻倍会导致CESD评分的上升斜率增加约50%。这一发现表明PAG可能直接导致慢性肾病相关的神经精神并发症，与我们之前发现的PAG水平较高与认知能力较低之间存在关联的结论一致。已有多项研究表明PAG水平与心血管疾病或代谢性疾病存在关联。从代谢途径来看，PAG可通过与肾上腺素能受体相互作用来增强血小板的反应性，同时还能通过上调促炎标志物和氧化应激来加剧炎症反应。尽管PAG对大脑结构的具体影响尚不明确，但其促炎特性很可能对抑郁症等神经精神障碍的发展起到重要作用。事实上，许多研究都表明炎症在抑郁症的发生发展中起着一定作用。有一项最新研究指出，PAG能与白细胞介素-1β和糖原合成酶激酶-3B强烈结合；而这些分子属于白细胞介素-17、Toll样受体以及磷脂酰肌醇3’-激酶-蛋白激酶B细胞内信号通路的一部分，都与抑郁症背后的炎症反应有关。我们的研究结果表明，血清PAG水平与抑郁症状的加重存在关联，且这一关联与肾功能无关。未来需要进一步研究以明确慢性肾病中PAG水平升高的机制，并找出降低该物质毒性的有效方法。
虽然基线血清IS或IAA水平与CESD评分的变化趋势无关，但在经过完全调整的模型中，它们与CESD评分均值存在显著关联。IS是目前研究最为广泛的吲哚类尿毒症毒素。它能抑制血清素的产生，激活芳香烃受体，从而在大鼠和小鼠身上引发行为变化。IS的积累还会通过激活芳香烃受体和核因子-κB通路引发脑部炎症——这也是难治性抑郁症的典型特征。高水平的IS会促使星形胶质细胞和小胶质细胞活化，并释放促炎细胞因子。这些变化会导致血脑屏障通透性升高，因此推测色氨酸衍生的尿毒症毒素可能是慢性肾病患者抑郁症的重要诱因。除了与抑郁症的关联外，IS浓度还与非慢性肾病人群的焦虑程度相关。
至于犬尿氨酸和TMAO，当在模型中加入eGFR参数后，它们与CESD评分的关联就不再显著了；这表明肾功能可能介导或混淆了此处观察到的关联。小鼠的体内研究表明，TMAO的血液和脑部水平会随年龄增长而升高，进而对促炎细胞因子的产生、星形胶质细胞的活化以及血脑屏障的完整性产生与年龄相关的影响。犬尿氨酸途径会在炎症作用下被激活，使色氨酸从血清素合成途径转向生成可能引发抑郁症状的神经活性代谢物。犬尿氨酸能够穿过血脑屏障，在大脑中转化为犬尿酸等化合物。犬尿酸水平升高以及其稳态失衡会损害谷氨酸能和多巴胺能信号传导，进而可能导致认知和动机功能受损。因此，犬尿氨酸代谢物被视为抑郁症病理生理过程中的关键因素。与现有文献结果不同，我们的研究并未发现色氨酸-犬尿氨酸途径与抑郁症之间存在显著关联；这意味着慢性肾病患者的抑郁症发病机制可能有所不同。
尽管各类尿毒症毒素源自不同的代谢途径，但它们都会通过促进促炎细胞因子的产生和降低血脑屏障通透性来引发神经炎症。而较低的血脑屏障通透性又会促进单核细胞的浸润和小胶质细胞的活化，损害海马区的神经发生，并干扰大脑各区域之间的突触重塑。尽管存在这些共同的机制，但即便在调整了肾功能以及其他已知会引发神经炎症的尿毒症毒素后，只有PAG与抑郁症状的加重存在独立关联。吲哚类色氨酸途径（IS和IAA）虽与CESD评分均值存在关联，但与评分随时间的变化无关；而犬尿氨酸衍生的代谢物在调整后则无关联。这些色氨酸衍生代谢物之间的差异引发了这样一个问题：在慢性肾病中，哪种代谢途径更易被激活？原因又是什么？更广泛地说，关于尿毒症毒素的神经毒性，目前仍存在诸多不确定性，包括它们之间的潜在交互作用以及它们引发脑部变化的时机。我们的研究并未发现所研究的尿毒症毒素之间存在共线性或交互作用。总体而言，对尿毒症毒素的分析或许能为了解肾脏-肠道-大脑轴及其在抑郁症状中的作用提供线索。最后，我们可以推测，通过饮食调节或使用益生菌来减少尿毒症毒素的生成，或通过螯合剂等方式促进其排出，都有助于降低尿毒症毒素水平，进而可能减轻抑郁症状。
虽然在模型4中我们发现CESD评分均值与PAG、IS和IAA的水平存在关联，但其效应大小较为有限。这一发现应在存在许多其他与抑郁症密切相关的风险因素的背景下加以解读。尿毒症毒素很可能只是构成这一复杂现象的其中一个因素，无法完全解释慢性肾病患者的抑郁症状。
在本研究中，抑郁症状以及抗抑郁药物治疗的起始情况均由患者自我报告，并非由临床医生评估。在慢性肾病患者中，疲劳、睡眠障碍、性功能障碍和认知功能减退等症状相互重叠，这使得区分抑郁症状与慢性肾病相关表现变得十分困难。CESD量表中有两项内容涉及疲劳和睡眠障碍，而这些症状在慢性肾病患者中十分常见。这种症状重叠或许可以解释为何在我们的研究群体及其他慢性肾病患者群体中，尽管报告的抑郁症患病率较高，但实际接受抗抑郁药物治疗的比例却较低。在我们的研究群体中，基线时的CESD评分中位数为7/30，而疑似抑郁症的诊断标准为10/30；因此，我们的研究人群确实存在一定的抑郁症状负担。
本研究也存在若干局限性。首先，由于队列研究本身就存在选择偏差，抑郁程度较重的患者往往更不可能被纳入研究、按时参加随访或完成自我问卷调查。这些偏差可能通过以下方式影响研究结果：一是筛选掉了入组时抑郁程度最严重的患者，二是减少了抑郁症状较重且接受多次CESD评估的患者数量，从而导致评分的随时间变化幅度较小。其次，慢性肾病病情较重的患者（通常尿毒症毒素水平更高，抑郁症状也更严重）更有可能因为开始透析、接受移植或死亡而提前退出研究，这就导致CESD评分的检测次数减少。因此，随着开始进行血液透析，随访也就结束了，缺失数据的可能性随之增加。这些选择效应可能使得尿毒症毒素与CESD评分之间的关联较弱，同时也解释了为何在CESD评分的变化趋势差异极小的情况下，IS、IAA、pCS、TMAO和犬尿氨酸对CESD评分变化并无影响。第三，5年的随访时间可能不足以检测到抑郁症状的起始时间。第四，本研究仅使用了CESD量表来评估抑郁症状，没有通过结构化的临床访谈来确诊抑郁症。作为筛查工具，CESD量表无法用于临床诊断，而且可能受到患者躯体症状的影响，尤其是在慢性肾病患者中，这可能导致抑郁症状负担被低估或高估。此外，为了减轻重复评估给受试者带来的负担，本研究使用了CESD量表的10项简版，而非完整的20项版本。虽然该简版已经过验证，且与完整量表的相关性很高，但其对抑郁症状的测量精度可能较低。第五，CKD-REIN研究并未收集患者的饮食数据，因此无法对该因素进行调整。最后，这项探索性研究旨在揭示尿毒症毒素水平与抑郁症状之间关联的潜在机制；未来还需要进一步研究才能确定这种关联是否存在因果关系。
不过，本研究也有一些优点。首先，CKD-REIN队列拥有大量数据，这使得研究人员能够分析各种变量，并对众多潜在的混杂因素进行校正。即便在应用了排除标准之后，仍有2165名患者被纳入研究。其次，所有的尿毒症相关检测均集中进行，且采用经过验证的、可靠的超高效液相色谱-串联质谱技术。第三，在临床前研究中，这些被分析的尿毒症相关物质已被证实与慢性肾病并发症有关。第四，在随访过程中会定期对CESD评分进行评估，这使得可以使用随机斜率混合模型，并纳入所有参与者的CESD数据，而不仅仅是那些有至少两次测量数据的人。

结论：据我们所知，这项针对大量未接受透析、未接受移植的慢性肾病患者的研究，是首次揭示血清PAG水平与抑郁症状的纵向变化（通过CESD量表评估）之间存在独立关联的研究。尽管基线时的IS和IAA水平与CESD评分随时间的变化无关，但它们与CESD平均评分存在显著相关性。这些发现为进一步研究慢性肾病相关领域提供了有力依据，也有助于更深入地了解尿毒症相关物质在抑郁症状中的作用。未来的研究需要进一步阐明尿毒症毒素在慢性肾病中抑郁症状的发生和发展中的作用，确定它们是否在更广泛的生物和临床因素网络中发挥作用，从而加剧抑郁症状的负担，以及它们如何与这一框架中的其他代谢、炎症及心理社会因素相互作用。最后，还需要开展关于PAG和色氨酸代谢的临床前研究，为制定能够针对尿毒症相关物质来缓解抑郁症状的新策略提供理论支持。