Gənclərdə depressiya riskini başa düşmək onun uzunmüddətli mənfi təsirlərini azaltmaq üçün vacibdir. Poligen risk balları (PRS) irsi riskin artan nisbətini izah etsə də, ətraf mühit riskini miqdarlaşdırmaq çətin qalır və proqnozlaşdırma mane olur. Mövcud proqnoz modelləri tez-tez mühit riskini təcrid edərək araşdırır və proqnozlaşdırılan proqnozların sayında dəyişir (8800+) və ümumiləşdirilmə qabiliyyətini məhdudlaşdırır. Burada əsas ətraf mühit risk faktorlarının nəzərdən keçirilməsindən yeniyetmə depressiya simptomlarını (depRS) proqnozlaşdırmaq üçün bir model hazırlayırıq və 2 illik izləmə zamanı böyük depressiya pozğunluğunun (MDD) depRS və PRS proqnozunu qiymətləndiririk. Yeniyetmə Beyin Kognitiv İnkişafı araşdırmasından (N = 9 797; 47% qadın) olan məlumatlardan istifadə edərək, MDD-nin son trans-analar genomunun geniş tədqiqatından Avropa, Afrika, Amerika qarışıq və Şərqi Asiya soylarında PRS-ni yaratdıq. Biz depRS- i valideynlər tərəfindən bildirilən depressiya simptomlarını əsas preqrizorlardan (yaş 911) 2 illik izləmə dövründə (yaş 1113) proqnozlaşdırmaq üçün təlim etdik. Son depRS modeli 12 prediktor daxil idi və ümumi dəyişikliyin 12,3% -ni izah etdi. Valideynlər depressiyası, ailə zorakılığına şahidlik etmək, yuxunun müddəti və diyet depressiya simptomlarının ən yaxşı təxminatçıları kimi ortaya çıxdı. depRS valideynlərin (AUC = 0,69 [0,660,73]) və gənclərin öz-özünə bildirilən MDD (AUC = 0,67 [0,640,71]) təsnifatını yaxşı göstərdi. DEPRS və PRS-nin birləşdirilməsi hər iki nəticə üçün maksimum dəqiqlik (Ana AUC = 0,71 [0,680,75]; Gənc AUC = 0,70 [0,660,73]). Coğrafi və cinsiyyətdən müxtəlif kohortlarda depRS-in xarici təsdiqlənməsi ümumiləşdirilə bilməyəcəyini qiymətləndirmək üçün lazım olsa da, tapıntılar yuxu və diyetləri riskin azaldılması üçün potensial hədəf kimi vurğulayır və yeniyetmə depressiyasını proqnozlaşdırmaq üçün modellərdə genetik balların faydalılığını göstərir.
Gənclik, mühüm həyat keçidləri və böyüyən müstəqillik ilə yanaşı, beynin və bədənin davamlı inkişafı ilə xarakterizə olunan əsas inkişaf dövrüdür. Depressiya xəstəliklərinin sayı yeniyetmə dövründə də artır; depressiya xəstəlikləri olan insanların 47%-i 25 yaşına qədər simptomlara sahib olur [1, 2]. Gənclik dövründə depressiya daha pis sağlamlıq, təhsil və həyatdan məmnunluqla əlaqəlidir, xüsusən də daha gənc yaşda [3,4,5]. Belə tədqiqatlar risk altındakı gənclərdə profilaktikaya və erkən müdaxiləyə ehtiyac olduğunu və depressiya riskini miqdarlaşdırmaq üçün effektiv üsulların lazım olduğunu vurğulayır.
Depressiya, digər psixi xəstəliklər kimi, çoxlu genetik və çoxlu irsi xəstəliklərdən ibarətdir. Bununla birlikdə, yalnız genetik risk depressiyanın mürəkkəbliyi və heterogen təbiəti nəzərə alınaraq dəqiq proqnozlaşdırma üçün həmişə kifayət qədər olmaya bilər [7, 9]; kumulativ genetik riskin təmsil etdiyi mövcud poligeni risk balları (PRS) böyüklərin depressiyasında dəyişikliyin ~ 6% -ni izah edir [8]. Əlavə fərq mənbələri ətraf mühit amilləridir fərdi, ailə, həmyaşıd, icma və əhalinin səviyyəsindəki təsirlər gənclərin həyatına və gen-mühit qarşılıqlı təsirləri [5]. Bu, PRS ilə birlikdə birləşdirilməsi depressiyanın proqnozlaşdırılmasını və gələcək risk qatlamasını yaxşılaşdırır [5, 7]. Genetik variantlardan fərqli olaraq, ətraf mühit amillərinin dəyişdirilə bilər; ətraf mühit amillərindən depressiyaya dair proqnozlaşdırılan modellər bu riski azaltmaq üçün imkanları vurğulamaqla əlavə üstünlük əldə edir.
Mövcud proqnoz modelləri depressiyanı proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunan xüsusiyyət dəstlərinin sayında və mürəkkəbliyində əhəmiyyətli dəyişikliklər göstərir. Modeldə ümumi proqnozlara əvvəlki depressiya simptomları [10,11,12,13,14], valideyn depressiyası [10, 12, 14,15,16], stresli həyat hadisələri [10, 13, 16,17,18,19] və zorakılıq kimi həmyaşıd problemləri daxildir [11, 12, 14, 15, 18, 19]. Bəzi modellər həmçinin böyük uzunluq tədqiqatlarından alınan genetik [17], beyin [11, 20, 21] və biomarker [14, 20] məlumatlarını istifadə edir, o cümlədən 885 xüsusiyyət [14] və 8 qədər [10], tapılma məlumat dəstləri üçün nümunə ölçüləri isə N 8 000-dən [12, 14]. Mövcud proqnoz modellərində xüsusiyyətlər də əvvəlcədən müəyyən edilmişdir, bu da aşkarlanma nümunələrində məlumatların mövcudluğu, klinik mühakimə və ölçmə asanlığı kimi amillərə əsaslanır [10, 18, 20]. Yetərli statistik güc üçün tələb olunan böyük kohort tədqiqatları məlumatların mövcudluğu, sualdan istifadə və tədqiqatların dizaynı ilə tez-tez fərqləndiyindən, proqnoz modellərində erkən müdaxilə üçün ümumi risk faktorlarını və hədəfləri müəyyənləşdirmək çətin ola bilər.
Bu işdə məqsədimiz (i) valideyn tərəfindən bildirilən depressiya simptomlarının (təkrar tədbir kimi) eyni vaxtda (911) və 2 illik izləmə (âldı 1113) yaşlarında qiymətləndirmək üçün başlanğıc mərhələdə ölçülən ətraf mühit faktorlarından istifadə edərək bir proqnoz modeli hazırlamaq idi. Bundan əlavə, biz (ii) özümüz və valideynlər tərəfindən bildirilən Böyük Depressiv Xəstəlik (MDD) -nin ikili nəticələrinin təxmin edilməsini qiymətləndirmək və (iii) depRS, MDD PRS və onların birləşmiş qarşılıqlı əlaqələrindən istifadə edərək MDD təxminini müqayisə etmək üçün hədəflədik. DePRS modeli iki mərhələdə inşa edilmişdir. Birincisi, yeniyetmələrin depressiyası ilə əlaqəli əsas ətraf mühit risk faktorlarının nəzərdən keçirilməsindən ibarət namizəd xüsusiyyətlərinin siyahısını hazırladıq və bunları yeniyetmə beyin biliş inkişafı (ABCD) araşdırmasının əsas məlumatları ilə uyğunlaşdırdıq [22, 23] (Fig. 1A). Bu namizəd xüsusiyyətlər toplusu daha sonra 10 qat çarmıxlı təsdiqləmə ilə Elastic Net regressiyası istifadə edərək azaldıldı və valideyn tərəfindən bildirilən depressiya simptomlarını 2 illik izləmə zamanı proqnozlaşdırmaq üçün istifadə edildi (Şəkil. 1B). Bu modeldən olan koefitsiyentlər, fərdi xüsusiyyətlərin sonrakı depressiyaya nisbətən əhəmiyyətini araşdırmaq üçün eyni zamanda depressiya simptomlarını qiymətləndirən keçidli Elastik Ağ modeli ilə müqayisə edildi. Tədqiqat və Elastic Net modelləşdirilməsi hipotez əsasında deyil; depRS və PRS sonrakı analizləri üçün biz deyildik ki, (1) depRS əvvəl
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
