如何利用外周血基因表达来预测抑郁症的结果？

一般来说，临床上的一线治疗方案是重度抑郁症（MDD），特别是焦虑性抑郁症的治疗效果较差，增加了许多慢性病患者的负担。

因此Guilloux研究人员进行了前瞻性研究，试图在治疗开始前检测患者是否有生物标志物，表明未来治疗不良。研究结果发表在2014年10月的《神经精神药理学》杂志上。

研究人员在基线和12周内收集了34名焦虑抑郁症患者和33名健康对照者的血液样本，其中抑郁组接受了西酞普兰的心理治疗。然后研究人员使用基因芯片处理血液样本，比较了两组基因表达的组间差异。

研究分析表明，治疗基线时，治疗效果差的患者与对照组的基因功能不同。转录因子的分析表明，这可能与炎症和免疫活化的增加有关。

在研究的第二阶段，研究人员采用了一个无偏差的机器学习预测模型，并校正了模型的选择偏差。预测结果表明，包含了13种基因在内的该预测模型在治疗基线时对治疗无效的预测修正精度为79.4％。

研究人员在另一家机构使用相同的基因模型63人MDD经验证研究，为期8周的西酞普兰治疗无效预测修正精度为76%。

简而言之，这些研究结果表明，西酞普兰的治疗可以用基于外周血基因表达的模型来预测。

研究结果不仅表明它可以作为未来抑郁症的预测工具，而且如果考虑其他预测变量（如遗传学和临床量表），它可能会进一步提高其预测精度。

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