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CPHI制藥在線(xiàn) 資訊 Nature子刊：馮建峰/程煒團隊開(kāi)發(fā)機器學(xué)習模型，識別自殺行為風(fēng)險因素

Nature子刊：馮建峰/程煒團隊開(kāi)發(fā)機器學(xué)習模型，識別自殺行為風(fēng)險因素

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來(lái)源：生物世界
  2024-07-04
自殺行為已經(jīng)成為全球范圍內一個(gè)嚴峻的公共衛生問(wèn)題，給社會(huì )帶來(lái)了巨大壓力和挑戰。據世界衛生組織統計，每年約有70萬(wàn)人因自殺而死亡，平均每45秒就有一人自殺。這不僅給逝者的家屬和朋友帶來(lái)了深深的悲痛，還對社會(huì )的經(jīng)濟和醫療資源造成了沉重負擔。

       自殺行為已經(jīng)成為全球范圍內一個(gè)嚴峻的公共衛生問(wèn)題，給社會(huì )帶來(lái)了巨大壓力和挑戰。據世界衛生組織統計，每年約有70萬(wàn)人因自殺而死亡，平均每45秒就有一人自殺。這不僅給逝者的家屬和朋友帶來(lái)了深深的悲痛，還對社會(huì )的經(jīng)濟和醫療資源造成了沉重負擔。

       自殺行為背后的風(fēng)險因素復雜多樣，包括心理健康問(wèn)題、社會(huì )經(jīng)濟壓力、文化因素等，因此，深入研究和識別這些風(fēng)險因素，對于預防和干預自殺行為至關(guān)重要。通過(guò)了解自殺行為的風(fēng)險因素譜，我們可以更有針對性地制定預防策略，提升社會(huì )整體的心理健康水平，挽救更多的生命。

       2024年7月2日，復旦大學(xué)類(lèi)腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院馮建峰教授/程煒研究員團隊（博士后張蓓為第一作者）在 Nature 子刊 Nature Human Behaviour 上發(fā)表了題為：Identifying behaviour-related and physiological risk factors for suicide attempts in the UK Biobank 的研究論文。
       該研究基于英國生物樣本庫（UK Biobank）30多萬(wàn)人的行為學(xué)、神經(jīng)影像組學(xué)、血液和代謝組學(xué)及蛋白組學(xué)數據，通過(guò)多組學(xué)關(guān)聯(lián)分析，全面評估與自殺行為關(guān)聯(lián)的多維度風(fēng)險因素，最終識別出與自殺行為及其遺傳易感性顯著(zhù)關(guān)聯(lián)的246個(gè)行為學(xué)風(fēng)險因素和200個(gè)生物學(xué)風(fēng)險因素，如社會(huì )經(jīng)濟環(huán)境、生活方式、身心健康、童年經(jīng)歷和腦灰質(zhì)體積等。在此基礎上，研究團隊開(kāi)發(fā)了一種基于行為學(xué)特征的機器學(xué)習判別模型，在區分有無(wú)自殺行為上表現出高判別力（AUC=0.909）。該研究對自殺行為的多維度風(fēng)險因素識別提供了全面的見(jiàn)解，有助于自殺行為的早期預警和個(gè)性化干預。
Identifying behaviour-related and physiological risk factors for suicide attempts in the UK Biobank 的研究論文
       研究團隊基于UK Biobank數據，首先估算了334706名參與者的自殺行為的多基因風(fēng)險評分（polygenic risk scores，PRS），對涵蓋12個(gè)不同類(lèi)別的行為學(xué)和生物學(xué)因素（2291個(gè)）進(jìn)行全表型關(guān)聯(lián)分析（phenome-wide association study，PheWAS），最終識別了與自殺行為遺傳易感性顯著(zhù)關(guān)聯(lián)的246個(gè)行為學(xué)風(fēng)險因素（63.07%）和200個(gè)生物學(xué)風(fēng)險因素（10.41%）。
圖1：研究的總體思路

圖1：研究的總體思路

       其中，與自殺行為PRS顯著(zhù)關(guān)聯(lián)的行為學(xué)風(fēng)險因素（圖2A）主要包括生活方式、心理健康、社會(huì )經(jīng)濟環(huán)境、軀體健康等類(lèi)別。較高的自殺行為PRS與較低的社會(huì )經(jīng)濟環(huán)境等因素有關(guān)，比如家庭收入、居住質(zhì)量、工作方式以及教育水平等。此外，較高的自殺行為PRS也和不良的生活方式有關(guān)，比如睡眠問(wèn)題、吸煙飲酒行為、飲食習慣、電子設備使用行為等。此外，較高的自殺行為PRS也和身心健康狀態(tài)有關(guān)，比如較高的自殺行為PRS和軀體疾?。ㄈ缈傮w健康狀況、癌癥、糖尿?。┮约靶睦頎顟B(tài)（抑郁癥狀、創(chuàng )傷事件、神經(jīng)質(zhì)評分）等因素有關(guān)。
圖2：PheWAS分析中與自殺行為PRS關(guān)聯(lián)的行為學(xué)表型（圖A）和病例-對照分析中與自殺行為關(guān)聯(lián)的行為學(xué)表型（圖B）

圖2：PheWAS分析中與自殺行為PRS關(guān)聯(lián)的行為學(xué)表型（圖A）和病例-對照分析中與自殺行為關(guān)聯(lián)的行為學(xué)表型（圖B）

       對于顯著(zhù)識別的200個(gè)生物學(xué)風(fēng)險因素，涵蓋20個(gè)神經(jīng)影像學(xué)表型（包括13個(gè)腦區的灰質(zhì)體積和7個(gè)腦區的白質(zhì)微結構）、76種血液和代謝生物標志物和104種蛋白標志物。具體而言，在影像學(xué)表型上，較高的自殺行為PRS和較低的灰質(zhì)體積相關(guān)，包括右側島葉、杏仁核、腹內側前額葉皮層、內側和外側眶額皮層、緣上回、左側顳上回、雙側中扣帶回等（圖3A）。此外，較高的自殺行為PRS與白質(zhì)微結構的各向異性（Fractional Anisotropy）降低（涉及胼胝體輻射線(xiàn)額部纖維束、內側丘系纖維束和上后部丘腦輻射纖維束）顯著(zhù)相關(guān)（圖3B）。
圖3：PheWAS分析中與自殺行為PRS顯著(zhù)關(guān)聯(lián)的神經(jīng)影像學(xué)標志物

圖3：PheWAS分析中與自殺行為PRS顯著(zhù)關(guān)聯(lián)的神經(jīng)影像學(xué)標志物

       在血液和代謝表型上，較高的自殺行為PRS與較高的白細胞指數（如白細胞和淋巴細胞計數）和紅細胞指數相關(guān)（圖4A）。在血液生化方面，較高的C 反應蛋白、甘油三酯和γ-谷氨?；D移酶以及較低的 IGF-1、維生素 D 和高密度脂蛋白膽固醇與較高的自殺PRS 呈顯著(zhù)相關(guān)（圖4A）。此外，研究團隊還發(fā)現104 個(gè)蛋白與自殺PRS呈顯著(zhù)相關(guān)（圖4B）。相對于其他類(lèi)別蛋白，炎癥蛋白與自殺PRS的關(guān)聯(lián)更為明顯，其中 BTN3A2 和 CXCL17 的關(guān)聯(lián)最為顯著(zhù)。
圖4：PheWAS分析中與自殺行為PRS顯著(zhù)關(guān)聯(lián)的血液和代謝標志物以及蛋白標志物

圖4：PheWAS分析中與自殺行為PRS顯著(zhù)關(guān)聯(lián)的血液和代謝標志物以及蛋白標志物

       其次，為了驗證這些風(fēng)險因素，研究團隊對3,558名自殺未遂個(gè)體和149,976名對照個(gè)體的所有表型進(jìn)行邏輯回歸分析，發(fā)現83%與自殺行為PRS關(guān)聯(lián)的行為風(fēng)險因素得到驗證（圖2B）。
       隨后，研究團隊利用孟德?tīng)栯S機分析探究以上關(guān)聯(lián)的表型與自殺行為之間潛在的因果關(guān)系。研究結果發(fā)現57個(gè)行為學(xué)因素（主要包括神經(jīng)質(zhì)、抑郁程度、首次性行為年齡、抽煙、家庭收入情況、身體健康狀況等）和1個(gè)生物學(xué)因素（即白細胞計數）是導致自殺行為形成的潛在因果因素（圖5）。針對導致自殺行為形成的行為學(xué)風(fēng)險因素，研究團隊進(jìn)一步利用中介分析探究了這些行為學(xué)因素潛在的生物學(xué)基礎。
圖5：風(fēng)險因素與自殺行為之間潛在的因果關(guān)系（部分）

圖5：風(fēng)險因素與自殺行為之間潛在的因果關(guān)系（部分）

       最后，研究團隊開(kāi)發(fā)了一種基于行為學(xué)、代謝組學(xué)和蛋白組學(xué)的機器學(xué)習判別模型（圖6），用以區分是個(gè)體是否發(fā)生自殺行為。研究發(fā)現基于16種行為學(xué)特征的分類(lèi)模型在區分有無(wú)自殺行為上表現出高判別準確性（AUC=0.909）。其中，最重要的預測因素包含：是否遭受精神痛苦、是否感到毫無(wú)價(jià)值、首次抑郁發(fā)作時(shí)的年齡、是否因焦慮或抑郁看精神病醫生、以及是否在抑郁期間產(chǎn)生死亡想法。這個(gè)結果強調，患有精神痛苦是識別有無(wú)自殺行為史個(gè)體的最關(guān)鍵預測因子。這一結果與Shneidman在1993年提出的假設相一致，即心理痛苦是導致自殺行為的一個(gè)重要誘發(fā)因素。
圖6：基于行為學(xué)特征的機器學(xué)習分類(lèi)模型預測因子的重要度排序和預測準確度

圖6：基于行為學(xué)特征的機器學(xué)習分類(lèi)模型預測因子的重要度排序和預測準確度

       論文共同通訊作者，復旦大學(xué)類(lèi)腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院馮建峰教授表示，這項研究開(kāi)發(fā)了一個(gè)基于行為學(xué)特征的機器學(xué)習模型。排名前16位的預測因子在區分有無(wú)自殺行為的個(gè)體方面表現出很高的辨別準確性。這可能有助于識別未來(lái)識別自殺高危人群。除了精神痛苦以及抑郁癥相關(guān)的預測因子外，主要的行為學(xué)預測因子是個(gè)體的童年經(jīng)歷和性侵犯受害者。這些因素為臨床醫生制定更好的預防策略提供了潛在的可操作目標。
       劍橋大學(xué) Barbara Sahakian 教授評論道：自殺不僅是一種悲慘的生命損失，同時(shí)也會(huì )給家人和朋友帶來(lái)巨大的打擊。這項研究確定了自殺行為的關(guān)鍵風(fēng)險因素，讓我們更加了解如何識別易受影響的個(gè)體并進(jìn)行干預以挽救生命。
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