The British Journal of Psychiatry：基因与环境交互作用：精神病学中更精准风险预测的路径
2024-10-21 xiongjy MedSci原创 发表于上海
多基因风险评分（PRS）与心理社会和环境因素结合应用，能够显著提高精神疾病的风险预测精度。
随着精准医学时代的到来，建立有效的疾病风险预测模型变得越来越重要。一个整合主要风险因素的预测模型可以帮助预防和早期干预特定疾病，从而改善治疗效果和预后。对于精神疾病，生物心理社会模型试图解释生物、心理、社会和环境因素之间复杂的相互作用。这一领域的研究传统上专注于社会人口统计学和心理社会风险因素，近年来，基因组关联研究（GWAS）发现了许多与精神病理相关的基因变异，而多基因风险评分（PRS）已逐渐成为研究中个体风险差异的重要工具。本研究探讨了将遗传、心理社会和环境因素结合起来，如何提高精神病学中风险预测的准确性，并推动更精准的个体化医疗。
本研究通过回顾和分析多项研究结果，探讨了在精神病学中使用多基因风险评分（PRS）与环境和心理社会因素的相互作用如何影响疾病风险预测的准确性。研究的核心内容包括对多基因风险评分与精神病学中的环境和心理社会因素之间相互作用的现有文献进行综述，重点分析在不同精神病学表型中的表现，如重度抑郁症、双相情感障碍和创伤后应激障碍（PTSD）。此外，文章还借鉴了心血管疾病等领域的经验，讨论了如何将遗传数据与传统风险因素结合应用于风险预测模型中。
在创伤后应激障碍（PTSD）中，研究发现多基因风险评分（PRS）与依恋风格之间存在显著的基因-环境相互作用。高PRS值仅在具有不安全依恋风格的个体中预测新发PTSD，而在具有安全依恋风格的个体中无效。类似地，在阿片类药物使用障碍（OUD）中，多基因风险评分对OUD的预测效力虽然显著，但当与社会经济因素如家庭收入和教育程度结合使用时，预测效力显著增强。在研究的样本中，教育水平较低的高PRS个体比高学历个体更容易罹患OUD，提示社会经济因素对精神疾病风险预测的关键作用。基于这些发现，作者认为仅使用PRS进行风险预测的临床效用有限，必须结合社会环境因素才能获得更精准的预测结果。
研究表明，将遗传因素与心理社会和环境因素相结合可以显著提高精神疾病的风险预测能力。尽管多基因风险评分（PRS）已显示出在精神病学表型预测中的有效性，但其临床应用尚未成熟，现阶段主要作为研究工具。通过整合更大规模的遗传数据，特别是跨不同种族人群的数据，并结合更全面的心理社会和环境评估，精神病学的风险预测模型将有望实现更精准的个体化医疗。这一发展将推动个性化治疗计划的制定，帮助早期识别和干预高风险人群，从而改善精神疾病的管理和治疗效果。
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