第一章中国健康青年男性COMT基因多态性对干扰解决能力的神经调控通路【研究目的】人类的干扰解决能力受到遗传因素的影响。以往研究表明COMT基因多态性对干扰解决能力的调控存在性别差异,但是这种基因-脑结构-干扰解决能力的通路仍然不明确。本研究假设中国健康青年COMT Val158Met基因多态性对其干扰解决能力的神经调控通路存在着性别差异。【材料与方法】1.干扰解决能力测定本研究选择符合入组标准的健康青年志愿者261例(平均年龄:22.7±2.5岁,其中男性119例)。入组的男、女性志愿者的年龄与教育年限之间不存在统计学差异(P>0.05)。本研究采用Stroop色词测验来测定受试者干扰解决能力。本认知测试分为词语识别和颜色识别模块,受试者需要根据指示语进行反应按键。最后,我们采用颜色干扰和词语干扰反应时延迟以及颜色干扰和词语干扰正确率两个指标分别来衡量被试的干扰解决能力。2.基因型测定本研究应用聚合酶链反应(polymerase chain reaction,PCR)和连接酶检测反应(ligation detection reaction,LDR)的方法,检测受试者COMT Val158Met G/A等位基因多态性。3.高分辨率脑结构像及功能像预处理本研究利用GE 3.0T Signa HDX磁共振扫描仪对所有受试者进行脑结构及静息态功能磁共振成像(resting-state functional magnetic resonance imaging,rsfMRI)数据的采集。采用基于Matlab平台的SPM8软件及其插件包VBM8对高分辨率结构像进行预处理,预处理过程包括:灰、白质分割、空间标准化及空间平滑,以获得全脑每个体素的灰质体积值;采用基于Matlab平台的DPARSFA软件对rs-fMRI数据进行预处理,预处理过程包括:时间校正、头动校正、空间标准化、重采样到3mm×3mm×3 mm的立方体素、空间平滑及带通滤波,以获得静息态局部脑活动指标(低频振幅以及局部一致性)、基于全脑体素的静息态功能连接以及静息态脑功能网络(执行控制网络)。4.统计分析利用双因素方差分析研究COMT Val158Met基因多态性与性别分别作用于干扰解决能力和大脑结构与功能指标的基因-性别交互效应。首先将基因×性别在脑灰质体积交互作用显著的脑区作为感兴趣区,进一步基于感兴趣区进行局部及全脑功能指标的计算。然后对统计结果采用随机场或FWE方法进行多重比较校正。最后利用中介效应模型在男女性受试者中分别探索基因-脑结构(功能)-干扰解决能力之间的调控通路。【研究结果】1.COMT Val158Met基因型间干扰解决能力差异双因素方差分析发现COMT基因和性别在词语干扰反应时延迟中存在显著的交互效应。事后分析结果表明男性Val/Val基因型受试者比男性Met/Met基因型受试者表现出更长的词语干扰反应时(P=0.028),即较差的干扰解决能力。2.COMT Val158Met基因型间脑灰质体积差异在基于全脑体素灰质体积分析中,双因素方差分析结果表明左外侧额极的灰质体积存在显著的COMT基因×性别交互效应,并且在干扰解决能力直接相关的执行控制功能网络模板下,COMT基因×性别在左外侧额极灰质体积的交互效应更为显著。事后分析表明男性Val/Val基因型受试者比男性Val/Met基因型以及男性Met/Met基因型受试者具有减小的左外侧额极灰质体积。3.COMT Val158Met基因型间脑功能指标差异在局部脑活动指标以及全脑体素功能连接指标中,双因素方差分析均未发现显著的COMT基因×性别交互效应。4.干扰解决能力与全脑灰质体积关系基于体素多元回归分析发现与干扰解决能力相关的脑区结构存在显著的性别差异,即男性的干扰解决能力主要与前额叶灰质体积呈显著负相关,而女性则主要与背侧前扣带回灰质体积呈显著负相关。5.COMT基因-脑结构-干扰解决能力调控通路采用中介效应模型发现仅在男性受试者中存在COMT Val158Met基因多态性通过改变左外侧额极区灰质体积而影响其干扰解决能力。【研究结论】本研究使用中介效应模型发现中国健康青年男性中COMT Val158Met基因多态性通过调节左外侧额极区灰质体积而影响其干扰解决能力。这条调控通路不仅有利于我们深刻地理解健康受试者中干扰解决能力的遗传因素,而且为执行能力损害的神经精神疾病提供有效的的解剖学参考机制。第二章重度抑郁症多基因风险分数预测遗忘型轻度认知障碍患者向阿尔兹海默症转化的神经生物学机制研究【研究背景】遗忘型轻度认知障碍(amnestic mild cognitive impairment,a MCI)是一种认知缺陷状态,其严重程度不足以满足阿尔兹海默症(Alzheimer’s disease,AD)的诊断标准,但是进展为AD的可能性极高。因此,在AD的早期预防过程中,确定能够预测a MCI患者向AD转化的生物学指标具有极其重要的临床意义。例如,重度抑郁症(major depressive disorder,MDD)病史、抑郁症状、MDD并存诊断等均被证实可以增加a MCI患者向AD的转化风险。【研究目的】本研究采用重度抑郁症特异性多基因风险分数(polygenic risk score specific for major depressive disorder,PRSs MDD)等多基因指标预测a MCI患者向AD的转化风险,并进一步探索这种预测效应背后的神经生物学机制。【材料与方法】1.PRS构建本研究利用阿尔兹海默症神经影像联盟(Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative,ADNI)的322名a MCI患者,根据长达108个月的纵向随访结果,将其分为a MCI患者转化为AD组(a MCI-C)和未转化稳定组(a MCI-S)。利用精神疾病遗传组学联盟(Psychiatric Genomics Consortium Major Depressive Disorder,PGC-MDD)和国际阿尔兹海默症遗传组学计划(International Genomics of Alzheimer’s Project,IGAP)的全基因组关联统计数据,对322名a MCI患者分别计算PRSMDD,PRSAD,PRSs MDD,PRSs AD,PRSs MDD+AD等多基因风险指标。2.PRS预测本研究利用逻辑回归、比例风险回归、连锁不平衡分数回归、贝叶斯概率共定位分析、中介效应以及孟德尔随机化等统计学方法探索各个遗传风险指标对a MCI患者向AD转化的预测效能。如果此种预测效能存在,我们进一步探索预测效能相关的神经解剖学机制:采用预处理后的高分辨率结构像数据,在控制数据采集中心的效应后,利用基于体素的多元回归模型探索PRS影响哪些脑区的灰质体积。最后探索是否存在PRS-显著脑区灰质体积-a MCI患者转化之间的因果调控通路。3.PRS相关基因功能注释本研究利用两种生物信息学方法将组成PRS的遗传变异精细定位到相关基因,通过基因富集以及蛋白质-蛋白质相互作用网络分析注释相关基因的潜在功能,并通过时空以及细胞特异性表达分析探索这些基因主要在哪个发育阶段和哪种细胞类型中显著过表达,从而进一步探索PRS预测a MCI患者转化为AD的神经生物学机制。【研究结果】1.PRSs MDD预测a MCI患者向AD转化本研究通过多基因风险分数所构建的PRSMDD可以预测a MCI向AD的转化,为了排除PRSMDD对a MCI转化的预测作用是由MDD与AD共同的遗传变异所导致的可能性,去除这两种疾病的共同遗传变异后发现PRSs MDD依然能够独立显著预测a MCI患者向AD的转化,并且高分PRSs MDD组a MCI患者9年转化率(65.38%)比低分PRSs MDD组a MCI患者(49.13%)高出16.25%(P=0.002)。2.PRSs MDD预测a MCI患者向AD转化的神经解剖学机制采用基于体素的多元回归分析表明PRSs MDD与左侧海马体积显著负相关(FEW校正,体素P<0.05)。中介效应模型及孟德尔随机化分析进一步确定了PRSs MDD-左侧海马灰质体积-a MCI患者转化之间的因果调控通路。3.PRSs MDD相关基因功能注释本研究采用两种生物信息学方法将构成PRSs MDD的遗传变异分别精细定位到1806和1680个基因中,两类基因集富集分析和蛋白质互作网络分析均表明这些基因主要与神经元发育过程有关,并且参与淀粉样蛋白-β与其前体之间的分子结合,而这一过程正是被证实的AD患病的神经病理学机制之一。4.PRSs MDD相关基因在海马组织中的时空及细胞类型特异性表达基于人脑海马组织的时空及细胞特异性表达分析表明,这些基因主要在胎儿早中期海马锥体神经元和中间神经元中显著过表达。【研究结论】本研究不仅发现PRSs MDD可以独立预测a MCI向AD患者的转化,PRSs MDD和PRSs AD的联合使用可以筛选出具有高度转化风险的a MCI患者,而且这种预测效应主要与胎儿早中期海马锥体神经元和中间神经元发育以及淀粉样蛋白结合过程有关,为AD患者的早期预防提供了潜在的生物学靶标。第三章阿尔兹海默症患者海马体积的遗传-表观遗传-转录组因果调控通路研究【研究背景】双侧海马萎缩是阿尔兹海默症(Alzheimer’s disease,AD)患者最典型的早期征象之一。根据第二章研究结果,双侧海马体积具有较高的遗传度,且近十年研究表明海马体积相关GWAS分析得到了数量众多的复杂性状相关的位点,而具体是哪些基因或DNA调控元件在表型的发生发展中起作用却仍未知。因此,阐明影响双侧海马体积的多尺度生物学(遗传组-表观遗传组-转录组)的因果调控通路是有利于我们深刻地理解复杂表型以及疾病的神经生物学机制。【研究目的】本研究基于血液样本的全基因组测序、全基因组DNA甲基化微阵列芯片及基因表达微阵列芯片数据检验哪些基因的表达量及其Cp G位点的DNA甲基化水平可以同时影响双侧海马体积的大小,并基于海马组织样本对相关结果进一步验证。随后采用因果推断检验确定调控SNPs-转录本的表达量-Cp G位点的甲基化水平-双侧海马体积的不同因果效应模型的比例。最后比较此因果调控通路在正常老年人和AD患者中的异同。【材料与方法】1.DNA甲基化、基因表达与双侧海马体积的关系本研究利用ADNI数据集中818例欧洲被试的全基因组测序数据,其中811例被试进行了血液样本的基因表达谱芯片分析,653例被试进行了DNA甲基化谱芯片分析,809例被试进行了高分辨率T1WI结构像的采集。经过严格的数据质量控制,585例被试具有基因表达谱和神经影像数据,607例被试具有DNA甲基化谱和神经影像数据。首先采用线性回归统计模型检验哪些基因的表达量和DNA甲基化水平共同影响海马体积。其次,735名被试具有全基因组测序和基因表达谱数据,604名被试具有全基因组测序和DNA甲基化谱数据,联合顺式表达数量性状关联分析(cis expression quantitative trait loci,cis-e QTL),顺式甲基化数量性状关联分析(cis methylation quantitative trait loci,cis-m QTL)和基于统计数据的孟德尔随机化(summary data-based Mendelian randomization analysis,SMR)等生物信息学方法,进一步验证哪些基因的表达水平和DNA甲基化水平同时与海马体积有关。最后,将两种方法共同发现的基因纳入后续的数据分析。2.因果推断检验本研究采用因果推断检验(causal interference test,CIT)进一步探索与海马体积相关的多组学因果调控通路(因果模型为调控SNP通过改变基因Cp G位点的DNA甲基化水平而影响其基因表达量,反向因果模型为调控SNP通过改变基因的表达量而影响DNA甲基化水平,独立模型为调控SNP分别独立影响基因表达量和DNA甲基化水平)。此外,在海马组织中采用双样本孟德尔随机化分析(Two-sample Mendelian Radomnization,2s MR)验证是否存在上述因果调控通路。3.AD患者中海马体积相关的多组学因果调控通路双侧海马结构的萎缩是AD患者最典型的早期征象之一。本研究利用双因素方差分析以及皮尔逊相关分析进一步探索海马体积相关的因果调控通路在正常老年人(83例)和AD患者(193例)中的异同。【研究结果】1.18个基因的DNA甲基化以及表达水平与双侧海马体积相关本研究通过线性回归模型表明122个基因的Cp G位点DNA甲基化水平以及基因表达量共同影响双侧海马体积。同时生物信息学方法验证上述的18个基因的DNA甲基化以及表达量共同影响双侧海马体积。2.血液及海马组织样本中海马体积相关的多组学因果调控通路本研究基于上述18个基因和相关的43个调控SNPs,最终获得258条多组学生物通路,采用因果推断检验将其分为因果模型通路(38条通路,15%)、反向因果模型通路(2条通路,1%)以及独立模型通路(205条通路,84%)(Bonferroni校正,P<0.05/258)。我们仅关注生物学意义明确的因果模型通路,研究发现ANKRD37、PCMT1以及SQRDL三个基因(四条独立通路)表现出调控SNPs通过改变相关Cp G位点DNA甲基化而改变基因表达量,最终影响海马体积。此外,基于Schulz等学者的人脑海马组织cis-m QTLs和cis-e QTLs关联分析结果,双样本孟德尔随机化结果表明,仅rs10000869-ANKRD37 cg26741686甲基化-ANKRD37基因表达这一条因果调控通路可以在海马组织中得到验证(b=0.11,SE=0.016,P=1.54e-12)。3.AD患者中ANKRD37基因生物学因果调控通路本研究进一步探索正常老年人(83例)和AD患者(193例)中rs10000869-ANKRD37 cg26741686甲基化-ANKRD37基因表达-双侧海马体积之间的因果调控通路差异。我们发现在正常老年人和AD患者的ANKRD37风险等位基因组中,ANKRD37 cg26741686 DNA甲基化水平增加,ANKRD37基因表达量增加,双侧海马体积显著减小,相对于正常老年人,AD患者中此效应较为显著。【研究结论】本研究发现血液及海马组织样本中均存在rs10000869-ANKRD37 cg26741686 DNA甲基化水平-ANKRD37基因表达-海马体积之间的因果调控通路,在正常老年人和AD患者的ANKRD37风险等位基因组中,ANKRD37 cg26741686 DNA甲基化水平增加,ANKRD37基因表达量增加,双侧海马体积显著减小,相对于正常老年人,AD患者中此效应较为显著。影响海马体积的ANKRD37基因的多维度生物学因果调控通路的确定可以有利于进一步了解AD患者海马体积减小及相关记忆损害的神经生物学机制,并为后续治疗提供基因靶点。第四章运用多时相遥感卫星影像刻画的全球城市化对中国和欧洲青年脑结构发育及精神健康影响的关键期研究【研究背景】中国自改革开放以来经历了快速的城市化进程。城镇化率从1978年的17.9%提高到2017年的58.5%,而2030年中国城市化率将达到71%,城市人口将超过10亿,全球平均每8个人中就将有1个人生活在中国的城市里。然而,快速的城市化和工业化在给世界人民带来丰富现代文明成果的同时,也带来了各种健康上的挑战。例如,由于环境污染、生活方式改变等引起的精神分裂症、抑郁症以及双相障碍等精神疾病的骤然上升。尽管这一切都归因于城市社会环境的骤变,但是这种紧密关系下的神经机制却不得而知。此外,目前大部分研究对全球城市化的衡量仅限于主观的问卷量表调查,已不能满足日趋复杂的全球城市发展。在过去的四十余年,随着高空间分辨率遥感卫星技术的发展,使得我们可以无时无刻地观察地球变化的方方面面。例如,夜间灯光指数、大气污染、植被覆盖指数等指标被用来衡量城市的繁荣和发展进程。【研究目的】本研究基于中国和欧洲青少年多中心大样本数据,采用多时相遥感卫星影像(remote sensing satellite imagery)刻画全球城市化(global urbanization),探索全球城市化对中国和欧洲青少年脑结构发育及精神健康影响的关键期。【材料与方法】1.多时相遥感卫星影像构建中国和欧洲城市化指数因子城市化是城市扩张的空间表现和人口流动的动态过程。大部分的社会科学研究均把人口密度作为衡量城市化过程的金标准。本研究基于中国影像遗传学项目(Chinese Imaging Genetics,CHIMGEN)的1104名青年受试者从出生至入组阶段的主要生活地理坐标(谷歌坐标系的经度和纬度),利用公共GHSLPOP数据库(Global Human Settlement Layer-Population,GHSL-POP),提取被试所在地的人口密度(坐标为中心,半径为250m范围内)作为衡量城市化的标准之一。同时,本研究利用谷歌地球引擎平台(Google Earth Engine,GEE)提取与城市生活息息相关的多时相遥感卫星夜间灯光指数(Nighttime lights)、标准化差异植被覆盖指数(Normalized Differences Vegetation Index,NDVI)、标准化差异建筑指数(Normalized Differences Building Index,NDBI)以及标准化差异水体指数(Normalized Differences Water Index,NDWI);利用欧洲空间站平台(European Space Agency platform,ESA)提取全球地表覆盖度数据,其中包括树木(short tree)、耕地(cropland)、城市建筑(urban and built-up)和水体(water)覆盖率四类数据。同样,基于欧洲影像遗传联盟(IMAGEN)的1202名纵向青少年数据(入组14岁和第二阶段19岁数据),利用同样的方法提取上述人口密度指标和八类多时相遥感卫星指标。本研究在中国和欧洲数据集分别对上述8类遥感卫星指标进行验证性因子分析(Confirmatory factor analysis,CFA)获得中国和欧洲城市化指数因子。为了奠定多时相遥感卫星数据衡量城市化过程的基础,本研究分别将中国和欧洲城市化指数因子与人口密度相关。2.城市化指数因子对脑结构影响的关键期本研究首先基于CHIMGEN数据,采用基于体素多元线性回归分析探索中国城市化指数因子对哪些脑区的灰质结构有显著累积影响,其次,我们进一步探索中国城市化指数因子对青少年脑结构发育影响的关键期。我们基于出生至入组阶段的多时相遥感卫星数据,采用年龄窗滑窗分析(例如,第二个年龄窗被试组指含有1岁、2岁和3岁环境变量的被试群体)对每个年龄窗的被试均单独进行中国城市化指数因子与全脑灰质结构的体素相关,最后利用欧洲IMAGEN数据探索欧洲城市化指数因子对脑结构的影响。3.城市化指数因子对神经心理学测评和精神健康影响的关键期本研究进一步探索城市化指数因子对情景记忆、工作记忆、信息处理速度、社会认知、执行控制等神经心理学测评以及抑郁、状态及特质焦虑等精神健康维度的影响,同样采用年龄窗滑窗分析探索城市化指数因子对神经心理学测评和精神健康指标显著影响的关键期。4.城市化指数因子-脑结构-行为/精神健康调控通路最后,本研究利用中介效应分析探索城市化指数因子-脑结构-行为/精神健康的因果调控通路,即显著关联的脑区结构能否介导城市化对行为或者精神健康的影响。【研究结果】1.中国和欧洲城市化指数因子本研究在中国和欧洲数据集分别对上述八类遥感卫星指标进行验证性因子分析获得中国和欧洲城市化指数因子。其中,在乡村、城镇、城市以及全部人口中,1990年/2000年/2015年GHSL人口密度普查均与中国和欧洲城市化指数因子显著正相关(最大的相关系数可达r=0.72),此结果表明遥感卫星数据可以作为衡量城市化进程的有效指标。2.城市化指数因子影响左侧额上回灰质体积和小脑蚓部体积采用基于体素的多元回归分析表明中国城市化指数因子与左内侧额上回(medial superior frontal cortex,MSFC)灰质体积显著负相关,与小脑蚓部体积显著正相关(FWE校正,体素P<0.05,团块>100体素)。此外,基于欧洲IMAGEN 19岁被试脑影像数据集,欧洲城市化指数同样累积影响上述两个脑区结构。此结果表明在中国和欧洲种群中,全球城市化对脑结构的影响并无种族差异。3.城市化指数因子对脑结构影响的关键期本研究基于中国CHIMGEN数据集中被试从出生至入组阶段的多时相遥感卫星指标,采用年龄窗滑窗分析对每个年龄窗的被试组进行该时相城市化指数因子与全脑灰质结构的体素相关,我们发现中国城市化指数因子对左内侧额上回灰质体积的影响在14-17岁的青少年阶段格外显著,而对小脑蚓部结构的影响则在3-5岁的儿童阶段尤为显著。此外,基于欧洲IMAGEN 14岁被试脑影像数据集,欧洲城市化指数因子对青少年阶段脑结构发育的影响可以得到重复验证。4.城市化指数因子影响视角转换能力及抑郁程度在城市化对神经心理学测评和精神健康影响的分析中,我们发现中国城市化指数因子仅与社会认知中的视角转换能力(正确率:r=0.124,P=0.002;反应时:r=-0.245,P=6.01e-7)、精神健康中的抑郁指数(r=0.209,P=1.44e-5)以及状态焦虑(r=0.132,P=0.001)显著相关。此结果表明城市化过程有利于成人阶段个体表征他人的想法或知觉等心理状态(视角转换能力),但是却不利于抑郁症状的产生。同时,多时相城市化指数因子研究表明,12-18岁青少年阶段的城市化过程对成人阶段的视角转换能力和精神健康的影响格外显著。基于欧洲IMAGEN 14岁被试数据集验证性地发现,欧洲城市化因子依然与青少年阶段的视角转换能力(r=0.103,P=0.009)和抑郁指数(r=0.118,P=004)显著相关。5.城市化指数因子-脑结构-视角转换能力调控通路采用中介效应模型发现中国和欧洲城市化指数因子均可以通过改变左侧额上回灰质体积而影响其视角转换能力。【研究结论】本研究采用多时相遥感卫星数据构建中国和欧洲城市化指数因子,不仅发现城市化指数因子影响左侧额上回灰质体积和小脑蚓部结构,而且发现不同发育阶段的城市化效应影响不同的脑结构发育:在青少年阶段,城市化程度主要影响其左侧额上回灰质体积,而在儿童阶段,城市化程度主要影响小脑蚓部结构。同时,城市化过程有利于个体表征他人的想法或知觉等心理状态(视角转换能力),但是却不利于抑郁症状的产生。全球城市化可以通过改变左侧额上回灰质体积而影响其视角转换能力。