自闭症诊断潜在靶点？干血点分析揭示了22q11.2缺失综合征的代谢特征

4月2日是世界自闭症日，它不仅应是节日，是一个需要被了解的日子。世界范围的自闭症发病率大约在2%左右，每一个自闭症孩子都会将好几个家庭拖入无边无际的泥淖中。希望在不远的将来，自闭症能够早早被检测，能够在孩子大脑发育早期就可以进行干预，能够被彻底治愈。

近日，来自荷兰的研究团队在Translational Psychiatry杂志上发表了一篇题为“Untargeted metabolic analysis in dried blood spots reveals metabolic signature in 22q11.2 deletion syndrome” 的文章，在文章中，研究团队报告并讨论了来自22q11.2DS患者和对照组的干血斑的非目标代谢分析结果，旨在确定22q11.2DS的代谢“特征”。此外，还分析了22q11.2DS中两种高度流行的神经发育障碍的代谢特征：智力功能低下（定义为样本中IQ得分的最低三分之一）和自闭症谱系障碍（ASD）。

图片来源：Translational Psychiatry

在过去几十年中，越来越多的发育障碍与已知的遗传病因有关。然而，基因突变与表型表现相关的机制往往知之甚少。对这些机制的了解将是有价值的，因为这可能提供新的治疗靶点，并可能有助于症状预测和疾病分层。各种遗传性疾病可能是了解导至发育性疾病表现的潜在神经生物学途径的窗口。22q11.2缺失综合征（22q11.2DS）就是这样一种致病性基因变体，源于22号染色体长臂的半合子缺失。据估计，22q11.2缺失在2000例活产中的患病率为1例，临床表现高度可变，影响多个器官和组织。临床表型可能包括心脏异常、腭部异常、面部畸形、T细胞异常和胃肠内分泌问题。此外，22q11.2DS与认知缺陷和神经发育症状有关。大多数在22q11.2DS中被删除的基因通常都在大脑中表达。22q11.2缺失综合征患者在早期发展为与大脑相关的表型的风险增加，包括语言障碍、焦虑障碍、注意力缺陷多动障碍和自闭症谱系障碍（ASD），以及在后期发展为精神分裂症和早发性帕金森病。

智力残疾在22q11.2DS患者中很常见，估计患病率为45–50%。22q11.2DS患者的平均智商（IQ）约为70，约三分之二的人群的智商在55-85之间，而普通人群的平均智商为100。此外，自闭症在22q11.2DS患者中非常普遍。据估计，22q11.2DS患者的ASD患病率约为35%。然而，尽管90%的DS患者携带相同的突变，但其临床表型具有高度异质性。这种表型变异的原因仍不清楚，可能包括表观遗传机制、22q11.2位点以外的遗传风险变体和环境因素。

22q11.2DS表型变异背后的一个相关但尚未研究的机制是代谢功能。在涉及22q11.2DS的约90个基因中，有9个基因与关键代谢过程有关：儿茶酚-O-甲基转移酶（COMT）、内质网相关降解泛素识别因子1（UFD1L）、DiGeorge综合征关键区8（DGCR8）、线粒体核糖体蛋白L40（MRPL40）、脯氨酸脱氢酶（PRODH）、溶质载体家族25成员1（SLC25A1）、硫氧还蛋白还原酶2（TXNRD2），T10和锌指DHHC型棕榈酰转移酶8（ZDHHC8）。在这九种基因中，前三种被认为对线粒体功能有间接影响，而其余六种直接参与线粒体功能。这六种基因在出生后不久，即前脑突触形成高峰时表达量最高。代谢相关基因的基因剂量减少可能会导至神经连接、突触信号和神经元代谢发生损伤。这反过来可能会导至神经认知发育的改变，从而导至与22q11.2DS相关的各种认知和神经发育表型。

因此，研究22q11.2DS的代谢组可能有助于更深入地了解潜在的神经生物学途径，这也可能有助于更好地理解一般的发育障碍。此外，研究22q11.2DS患者的代谢组可以揭示基因型和表型在该遗传综合征中的联系，并提供对非典型神经发育机制的见解。

49名确认22q11.2缺失的个体（21名男性，42.8%）可获得干血斑样本。在这一组中，有12人服用了精神药物。受试者年龄在11到27岁之间，平均16.8岁（SD±3.3）。患者年龄与整个代谢组学数据集的前5个PCs之间不存在强相关性（r<0.4）。

与代表整个22q11.2DS患者的正态分布相比，IQ分数的分布（细分为全面IQ（平均值=66.1，SD±10.4）、言语IQ（平均值=72.3，SD±12.4）和表现IQ（平均值=68.5，SD±11.2）略微向左倾斜。在这项研究中包括的49名22q11.2DS患者中，22人（44.8%）被诊断为ASD。补充材料中详细概述了该队列的临床表型。共有1867种代谢物及其各自的异构体可用于该分析。

研究团队运用Boruta分析鉴定了50种代谢物，区分了对照组和患者组。显示Boruta选择的特征的PCA评分图显示出良好的分离。

为了测量Boruta选择的特征的相关性，研究团队进行了RF分析，结果是袋外误差（一种估计RF预测误差的方法）为8.4（AUROC=0.98，敏感性=0.77，特异性=0.98），而逻辑回归结果是AUROC为0.86（敏感性=0.89，特异性=0.83）。

可以区分22q11.2DS患者、ASD及低 IQ患者的代谢物。

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Boruta分析显示，13种代谢物能显著区分ASD患者和非ASD患者，8种代谢物能显著区分智商较低（智商<62）的22q11.2DS患者和智商较高（智商>69）的22q11.2DS患者（见上表）。

两种分析的PCA得分图显示出相对清晰的聚类。

为评估Boruta选择的特征在区分ASD患者和非ASD患者方面的相关性而进行的RF分析导至了10.0%的袋外误差（AUROC=0.94，敏感性=0.95，特异性=0.81）。Boruta选择的特征与LR测量的相关性导至AUROC为0.73（敏感性=0.67，特异性=0.80）。测量Boruta在区分智商较低（智商<62）的患者和智商较高（智商>69）的患者时选择的特征相关性的RF分析导至了10.0%的包外误差（AUROC=0.98，灵敏度=0.91，特异性=0.83）。LR测量Boruta选择的这些特征的相关性导至AUROC为0.75（敏感性=0.67，特异性=0.83）。

区分ASD的患者和没有无ASD的DS患者。

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区分IQ<62的患者和IQ>69的DS患者。

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代谢特征中的一些代谢物与某些类型的药物有关。例如用于治疗疟疾的代谢物吡咯萘啶和血管紧张素转换酶抑制剂代谢物奎那普利。其中一名患者在采样时服用了精神药物奥氮平。该患者的数据由本研究中的数字30表示，在观察到的ASD代谢特征和观察到的IQ代谢特征的PCA图中，绘制在椭圆（95%置信水平）之外。奥氮平已被证明能显著改变代谢模式，这可以解释在两个图中观察到的患者30的分离。

这项研究的优势在于大样本量和充分的精神病表型。该研究的一个局限性是，22q11.2DS受试者为空腹血样采集，而对照组为非空腹，这可能会妨碍对结果的解释。研究团队检查了代谢特征中存在的代谢物与禁食途径的相关性，但未发现任何代谢物。另一个限制是2q11.2DS患者的年龄范围为11-27岁。然而，由于年龄和新陈代谢之间没有相关性被检测到，年龄的影响可能很小。

另一个限制是关于对照组的表型数据不可获得。理想情况下，未来的研究将包括有表型数据的健康对照组，以便更好地解释组间比较。此外，需要纵向设计来调查随着时间的推移精神疾病的风险。22q11.2DS与高达25%的精神疾病风险增加有关。纵向研究设计可以识别与精神病风险相关的代谢特征。最终，代谢数据以及临床和其他数据可用于疾病风险和分层的预测建模

研究团队对大量干血点样本进行了非目标代谢分析，包含49个22q11.2缺失患者和87名对照组，以确定22q11.2缺失的代谢特征。还研究了22q11.2DS中的特征特异性代谢组学模式，关注智力（智商、IQ）和自闭症。研究团队使用Boruta算法选择代谢物，区分患者与对照组、ASD患者与非ASD患者，以及IQ得分最低的患者与IQ得分最高的患者。所选代谢物的相关性通过主成分得分图可视化，然后使用随机森林分析和逻辑回归来衡量所选代谢物的预测性能。分析结果显示，与对照组相比，22q11.2DS具有明显的代谢特征，以及22q11.2DS内的特质特异性（IQ和ASD）代谢组学特征。通过检测22q11.2DS的代谢特征，旨在检测这些神经发育特征背后的生物学机制。增加对22q11.2DS表型表达背后的代谢机制的理解有助于识别新的治疗靶点，从而最终改善神经发育障碍患者的治疗策略。