血浆蛋白组学生物标志物用于预测亚洲队列向精神病转变

为何血液能揭示精神状态的早期预警信号

诸如精神分裂症的精神病性疾病常在青年期发作，能够改变一个人的一生。临床医生可以识别出处于特别高风险的人群，但当前的评估主要依赖访谈和观察，带有主观性且可能漏掉细微的警示信号。本研究探讨是否通过一种简单的血液检测——同时检测多种血中蛋白——可以帮助预测哪些处于高风险的年轻人会发展为精神病，以及最初在欧洲人群中开发的检测方法是否同样适用于亚洲人群。

追踪处于病情边缘的青年

研究者利用了在新加坡进行的一项为期两年的研究，随访了135名年龄在14至29岁的青年。所有人都进行了定期的心理健康随访并重复采血。大约一半基于详尽访谈被评估为“超高风险”精神病，而其余作为对照组没有此类风险因素。在高风险组中，13人随后出现了首发精神病发作，52人则未发生。研究团队关注的是在任何精神病发作发生之前采集的血样，以便判断那些后来发病与未发病者之间早期血液生物信号是否存在差异。

解读血液中复杂的蛋白模式

研究人员没有只关注一两种分子，而是使用高灵敏度质谱仪测量了血浆中超过1,700种不同的蛋白。随后他们清理并标准化数据以处理技术噪声和缺失值。从这一集合中保留了605种可靠测量到的蛋白，并将它们输入机器学习算法——即学习模式的计算模型——以确定蛋白水平的组合是否能区分未来的“转化者”和非转化者。为避免在样本量较小时因偶然模式而自欺，他们采用了严格的交叉验证方法，并将结果与基于随机选择蛋白集构建的数千个模型进行了比较。

在亚洲队列中测试欧洲的特征组

先前主要基于欧洲参与者的研究已经提出了可能预测精神病的特定血液蛋白组。新加坡团队首先问：这些相同的蛋白组合在亚洲队列中是否奏效？当他们将两种先前发表的蛋白“特征集”应用于他们的数据集时，模型表现相当良好，能在远高于随机的情况下正确区分转化者与非转化者。这表明与精神病早期相关的一些生物学信号在人群之间是共享的，减轻了此前发现可能仅限于欧洲血统人群的担忧。

构建更强且针对特定人群的预测工具

接着，研究者让模型在亚洲数据集中直接搜索最具信息量的蛋白。他们使用不同但相关的统计方法构建了三种版本的预测模型。三种模型均优于从欧洲引入的特征集，其中表现最佳者达到了极高的准确率。在比较实际涉及的蛋白时，他们发现亚洲模型与欧洲模型在具体分子上重叠出乎意料地少。然而，这些蛋白倾向于聚集在相同的生物学家族和通路中，特别是与机体免疫防御、血液凝固以及血液中载脂颗粒相关的通路。这提示了相同的基础系统受到扰动，即便具体的蛋白模式因人群而异。

这些发现对精神健康护理的意义

对非专业读者而言，关键信息是：一种同时反映多种蛋白的血液检测可以帮助标识哪些高风险青年最有可能发展为精神病，而且这一思路在欧洲和亚洲人群中均有可行性。这项工作还多次指向免疫系统、血液凝固和脂类相关分子在精神疾病生物学中的作用。尽管在任何常规检测推广之前，这些结果仍需在更大且更多样化的人群中得到验证，但它们使精神病学更接近于能够补充临床访谈的客观实验室工具，支持更早干预，并有可能改变脆弱青年人的长期结局。

引用: Chan, W.X., Wong, J.J., Yang, Z. et al. Blood plasma proteomic biomarkers for forecasting transition to psychosis in an Asian cohort. Transl Psychiatry 16, 219 (2026). https://doi.org/10.1038/s41398-026-04004-7

关键词: 精神病风险, 血液生物标志物, 蛋白组学, 心理健康预测, 机器学习