Депрессия является хроническим рецидивирующим психическим расстройством мультифакториального характера, относящимся к обширному классу болезней наследственного предрасположения полигенной природы [1]. Распространенность депрессии в течение жизни (lifetime prevalence) составляет 15—19% популяции, кроме того, до 50% здоровых людей испытывают субклиническую депрессию, которая связана с высоким риском формирования клинически значимой патологии [2]. У пациентов с депрессией средняя ожидаемая продолжительность жизни снижена более чем на 10 лет [3]. Депрессия считается одной из ведущих причин инвалидизации и смертности, вносит значительный вклад в общую нагрузку на систему здравоохранения и наносит существенный экономический ущерб разных уровней [4]. Одной из основных причин столь существенного влияния депрессии является высокая частота ее коморбидности с тяжелыми хроническими соматическими заболеваниями [5—7].

Причины тесной связи депрессии и соматических заболеваний в настоящее время являются объектом мультидисциплинарного изучения с целью поиска оптимальных инструментов для ранней профилактики, диагностики и терапии коморбидных состояний. Оптимальным представляется анализ коморбидной психической и соматической патологии на основе возможных общих патогенетических механизмов с учетом общих генетических факторов риска их развития [7, 8].

Ранее была выдвинута гипотеза о феномене «генетической коморбидности» депрессии и основных соматических хронических мультифакториальных полигенных заболеваний [6, 7]. Базовое положение гипотезы предполагает принципиальное единство механизмов формирования депрессии и хронических соматических заболеваний в терминах генетического риска на уровне популяции, что обеспечивает высокий уровень риска коморбидности. Поиск общих генетических маркеров риска развития депрессии и хронических соматических заболеваний может дать принципиально новые возможности для изучения генетических механизмов коморбидности депрессии и широкого круга соматических заболеваний.

В последнее время на основе полногеномных ассоциативных исследований (Genome-Wide Association Studies, GWAS), а также с применением метода менделевской рандомизации (Mendelian randomization) получено значительное количество данных о том, что генетический риск депрессии связан с генетическими рисками значительного количества разнообразных хронических соматических заболеваний [9, 10].

Наиболее часто применяемым подходом для оценки уровня генетического риска полигенных заболеваний и стратификации популяционных когорт по уровням генетического риска является построение шкал полигенного риска (polygenic risk scores, PRS) на основе данных GWAS. Потенциально имеется возможность применения PRS в рамках ранней специфической профилактики: индивидуумы с высоким уровнем генетического риска могут быть идентифицированы с помощью PRS еще на доманифестном этапе заболевания в ходе скрининга популяционных групп [11].

Качество PRS существенно зависит от метода фенотипирования, особенно при проведении популяционных исследований [11]. Поиск методов фенотипирования, достаточно чувствительных и в то же время адекватных клинически для изучения больших и очень больших выборок, — актуальная и сложная задача, в том числе с учетом невысокого уровня (до 35%) наследуемости и значительной клинической гетерогенности депрессии [12]. Необходимость анализа выборок большого размера для получения значимых эффектов генетических маркеров депрессии делает невозможным применение в качестве метода фенотипирования клинической диагностики врачами-психиатрами в ограниченные сроки и в рамках реальных финансовых возможностей.

Ранее был предложен перспективный и клинически адекватный метод онлайн-фенотипирования симптомов депрессии с использованием оригинального опросника на основе клинических критериев диагностического психиатрического интервью DSM-5 и психометрического опросника Госпитальная шкала тревоги и депрессии (HADS), и пилотное исследование на основе этого метода показало хороший уровень качества онлайн-фенотипирования симптомов депрессии в российской популяции [13].

В качестве гипотезы авторы предположили, что если имеется генетическая коморбидность между соматическими заболеваниями и депрессией, то PRS соматических заболеваний могут быть ассоциированы с онлайн-фенотипами симптомов депрессии в популяционной выборке. В случае обнаружения таких связей будет возможно использование онлайн-фенотипов депрессии в качестве прогностических маркеров риска развития соматических заболеваний в рамках разработки профилактических подходов.

Цель исследования — оценка связи (ассоциации) PRS ряда соматических заболеваний с онлайн-фенотипами депрессии в популяционной когорте.

Материал и методы

Исследование является поперечным, ассоциативным типа «случай—контроль», детальное описание методологии и дизайна исследования было опубликовано ранее [8]. В исследовании приняли участие клиенты компании «Генотек», осуществляющей услуги генетического тестирования. Фенотипирование проводилось в 2019—2020 гг. посредством онлайн-анкетирования на интернет-портале Генотек.

Критерии включения: лица старше 18 лет, давшие добровольное информированное согласие на прохождение анкетирования. Персональные данные участников были полностью скрыты в процессе исследования. Исследование было одобрено Этическим комитетом компании «Генотек».

Онлайн-фенотипирование

Все участники исследования в режиме онлайн заполнили электронную анкету, которая состояла из трех блоков: пол и возраст; Госпитальная шкала тревоги и депрессии (HADS-D), использовали русскоязычную адаптацию шкалы [14]; оригинальный самоопросник на основе диагностического психиатрического интервью DSM-5 [15]. По результатам заполнения самоопросников были сформированы 10 онлайн-фенотипов симптомов депрессии: 9 категориальных и 1 количественный. Детальное описание процедуры онлайн-фенотипирования было описано ранее [8, 15].

Фенотипы HADS. Категориальные фенотипы по типу есть/нет формировали на основе суммарного балла участника по шкале HADS-D: «HADS-D субклиническая депрессия» (8—10 баллов) и «HADS-D клиническая депрессия» (11 баллов и более). Количественный фенотип «HADS-D общий балл» формировали как сумму полученных участником баллов по подшкале HADS-D.

Фенотипы DSM. По результатам заполнения оригинального электронного опросника критериев DSM-5 были выделены три онлайн-фенотипа: «DSM депрессия» и «DSM субклиническая депрессия» (депрессия в течение жизни и в текущий момент) и «DSM биполярное аффективное расстройство (БАР)» (в течение жизни и в текущий момент). Также были сформированы дополнительные симптоматические DSM-фенотипы на основе отдельных вопросов опросника: «Гиперсомния», «Гиперфагия», «Гиперсомния и гиперфагия», «Ангедония» (табл. 1).

Таблица 1. Распределение онлайн-фенотипов симптомов депрессии в популяционной когорте

Группу условно здоровых индивидуумов (контрольная группа) составили лица с отсутствием всех категориальных онлайн-фенотипов симптомов депрессии (n=2366). Для фенотипов «Ангедония» и «DSM субклиническая депрессия» были сформированы отдельные контрольные группы, их описание приведено в табл. 1.

Генотипирование. Выделение ДНК из биоматериала (слюна) участников проводили с использованием набора QIAamp DNA Mini Kit («Qiagen», США). Образцы ДНК были генотипированы на микрочипах Illumina Infinium Global Screening Array (GSA) v1.0/v2.0/v3.0. («Illumina», США). Обработка сканированных изображений и коллинг генотипов производились с помощью программного обеспечения GenomeStudio 2.0. Для определения генотипов в позициях, которые не представлены на микрочипе, был проведен импьютинг на основании неравновесного сцепления (Linkage Disequilibrium, LD) с использованием программы beagle 5.1 [16] с двумя референсными панелями: 1000Genomes [17] и Haplotype Reference Consortium [18]. В дальнейшем анализе использовались позиции, которые получили высокую метрику качества импьютинга (DR2<0,7). Мультиаллельные замены были исключены из дальнейшего анализа. Контроль качества был проведен согласно современным критериям [19]. Поиск и фильтрация родственников проводились с помощью программы PRIMUS (Rapid Reconstruction of Pedigrees from Genome-wide Estimates of Identity by Descent) [20]. Родственниками считались пары, у которых показатель PI_HAT>0,15. С помощью PRIMUS был определен максимальный датасет, состоящий из попарно неродственных индивидуумов.

Построение PRS. Для анализа были отобраны несколько масштабных GWAS с открытым доступом к итоговым статистическим данным (summary statistics, SS), для нескольких наиболее распространенных хронических соматических заболеваний: сахарный диабет 2-го типа (СД2), ишемический инсульт (ИИ), синдром раздраженного кишечника (СРК), ишемическая болезнь сердца (ИБС) (узкий и широкий фенотипы) и мигрень (МГР) (табл. 2). Для отобранных результатов GWAS был проведен контроль качества, включающий проверку наследуемости, геномной сборки, удаление вариантов с низкой частотой (<0,01) и низким качеством импьютирования (если применимо), а также удаление вариантов с комплементарными аллелями. Для непосредственного построения PRS с помощью программы PRSice-2 [21] использовалась вся когорта с поправкой на пол, возраст и 15 первых компонент координат многомерного шкалирования (Multidimensional scaling, MDS).

Для тестирования полученных PRS на качество прогноза онлайн-фенотипов депрессии использовали бинарную логистическую (для категориальных фенотипов) и линейную (для количественных фенотипов) регрессию. Дополнительно были построены модели с использованием только ковариат (возраст, пол и 15 MDS-компонент) (Null.R2) для сравнительной оценки вклада генетических и прочих факторов, а также модели, учитывающие обе группы факторов («полная модель», Full.R2). Были рассчитаны коэффициенты моделей и проведена оценка их прогностической мощности.

Результаты

Проведен набор участников — 5116 человек (49,37% женщин, средний возраст (M (SD)): 36,92 (9,82) года). После проведения многоступенчатого контроля качества в исследование включены 4520 образцов. Характеристики и распределение онлайн-фенотипов в популяционной когорте представлены в табл. 2.

Таблица 2. Соматические фенотипы и источники данных о суммарной статистике (SS) GWAS для построения полигенных шкал риска (PRS)

На основе данных генотипирования было построено 60 PRS с использованием суммарных статистик 6 соматических GWAS для каждого из 10 исследовательских онлайн-фенотипов. После проведения сравнительной оценки были выделены PRS со значениями p<0,05 и наилучшими показателями доли объясненной дисперсии (R2) (PRS.R2) для каждого из онлайн-фенотипов депрессии (табл. 3).

Таблица 3. Ассоциации PRS соматических заболеваний с онлайн-фенотипами симптомов депрессии в популяционной выборке

Примечание. Результаты ранжированы по PRS.R2; Full.R2 — для модели с учетом ковариат и PRS; Null.R2 — для модели без учета генетических эффектов. SE — стандартная ошибка, Кол-во SNP — количество однонуклеотидных полиморфизмов, включенных в полигенную шкалу риска (PRS).

Оценка ассоциаций и их направления (позитивная или негативная) PRS соматических заболеваний с онлайн-фенотипами симптомов депрессии в популяционной выборке

Оценки доли объясненной дисперсии за счет генетических факторов (PRS.R2) были невысокими, но значимыми, с максимальным значением для PRS ИИ для онлайн-фенотипа «Гиперсомния и гиперфагия» (PRS.R2=0,61%) и минимальным — для PRS СД2 для онлайн-фенотипа «HADS-D общий балл» (PRS.R2=0,13%). Оценки доли объясненной дисперсии за счет негенетических факторов (Null.R2) были максимальными для фенотипа «Гиперсомния и гиперфагия» при оценке эффекта PRS ИИ (11,01%) и минимальными для фенотипа «HADS-D общий балл» при оценке эффекта PRS СРК (1,16%). Все PRS соматических заболеваний в нашем исследовании продемонстрировали разнонаправленные эффекты при оценке ассоциаций с онлайн- фенотипами симптомов депрессии (см. табл. 3).

PRS ИИ оказался эффективным в отношении наибольшего числа — 8 (80%) онлайн-фенотипов. Обнаружена позитивная ассоциация PRS ИИ с двумя симптоматическими DSM-фенотипами нейровегетативного характера («Гиперсомния и гиперфагия», «Гиперфагия»), ассоциация негативного характера с тремя DSM-фенотипами («Гиперсомния», «Ангедония» и «DSM субклиническая депрессия») и для всех трех HADS-фенотипов («HADS-D клиническая депрессия», «HADS-D субклиническая депрессия» и «HADS-D общий балл»).

PRS СД2 эффективен для 6 (60%) онлайн-фенотипов и имеет позитивную ассоциацию для симптоматического DSM-фенотипа «Гиперсомния и гиперфагия» и всех трех HADS-фенотипов. Негативная ассоциация выявлена для DSM-фенотипов «Ангедония» и «DSM субклиническая депрессия».

PRS СРК имеет эффект в отношении 5 (50%) онлайн-фенотипов, причем для большинства фенотипов ассоциация носит позитивный характер: для всех трех HADS-фенотипов, а также одного из основных DSM-фенотипов — «DSM депрессия». Имеется негативная ассоциация для симптоматического DSM-фенотипа «Гиперсомния».

PRS ИБС (узкий фенотип) эффективен для 2 (20%) фенотипов: позитивная ассоциация для фенотипа «DSM БАР» и негативная ассоциация для симптоматического DSM-фенотипа «Гиперсомния и гиперфагия».

Таким образом, все значимые PRS соматических заболеваний оказались эффективны в отношении DSM-фенотипов, с убыванием доли прогнозируемых DSM-фенотипов в следующем ряду: PRS ИБС (узкий фенотип) 100% (неэффективен для HADS-фенотипов) — PRS ИИ 62,5% — PRS СД2 50% — PRS СРК 40%.

Анализ максимально информативных PRS для каждого из базовых соматических фенотипов по величине PRS.R2 обнаружил, что для единственного фенотипа «Гиперсомния и гиперфагия» имеются три максимально информативных PRS (PRS.R2,%): PRS ИИ (0,61) и PRS СД2 (0,41) имеют позитивную ассоциацию и повышают риск этого фенотипа; PRS ИБС (узкий фенотип) (0,43) имеет негативную ассоциацию и снижает риск этого фенотипа. Для единственного в этом списке фенотипа HADS — «HADS-D субклиническая депрессия» максимально информативным оказался PRS СРК (0,52).

Для PRS ИБС (широкий фенотип) и PRS МГ не было обнаружено значимых эффектов в отношении онлайн-фенотипов депрессии.

Таким образом, выявлены разнообразные и разнонаправленные ассоциации PRS соматических заболеваний с онлайн-фенотипами симптомов депрессии в популяционной выборке. Некоторые PRS оказались связаны с большим количеством онлайн-фенотипов, другие — обнаружили определенную специфичность.

Для прояснения сложной системы взаимосвязей PRS и онлайн-фенотипов был проведен следующий этап анализа, направленный на оценку специфичности онлайн-фенотипов в отношении различных PRS соматических заболеваний с учетом направления их эффектов, полученных при построении регрессионных моделей.

Оценки риска онлайн-фенотипов депрессии как композиции полигенных рисков соматических фенотипов

DSM-фенотипы. Три онлайн-DSM-фенотипа продемонстрировали максимальный уровень специфичности при оценке ассоциации с PRS соматических заболеваний. Выявлены уникальные ассоциативные пары: позитивные ассоциации «DSM депрессия» — единственный PRS СРК и «DSM БАР» — единственный PRS ИБС (узкий фенотип), а также негативная ассоциация DSM-фенотип «Гиперфагия» — единственный PRS ИИ (табл. 4).

Таблица 4. Риск онлайн-фенотипов депрессии как композиция эффектов PRS соматических заболеваний

Симптоматический DSM-фенотип «Гиперсомния» негативно ассоциирован с PRS ИИ и PRS СРК. Однако комбинированный симптоматический DSM-фенотип «Гиперсомния и гиперфагия» позитивно ассоциирован с PRS ИИ и PRS СД2 и одновременно имеет негативную ассоциацию с PRS ИБС (узкий фенотип).

Симптоматический DSM-фенотип «Ангедония» и диагностический фенотип «DSM субклиническая депрессия» оказались идентичны в отношении негативной ассоциации с PRS ИИ и PRS СД2.

HADS-фенотипы. Все три HADS-фенотипа («HADS-D клиническая депрессия», «HADS-D субклиническая депрессия», а также количественный фенотип «HADS-D общий балл») обнаружили идентичные свойства: имеются позитивная ассоциация с PRS СРК и PRS СД2 и негативная — с PRS ИИ (см. табл. 4).

Обсуждение

В настоящем исследовании российской популяционной выборки удалось показать значимые ассоциации онлайн-фенотипов симптомов депрессии, полученных с использованием самоопросников на базе HADS и на основе диагностического психиатрического интервью DSM-5 с оценками генетических рисков таких хронических соматических заболеваний, как ИИ, СД2, СРК, ИБС, полученных путем построения PRS на основе открытых данных суммарных статистик крупнейших международных GWAS.

В целом полученные результаты сходны с имеющимися данными в других популяциях, где использовались клинические фенотипы депрессии для сердечно-сосудистых заболеваний [9, 22], воспалительных заболеваний и воспаления в целом [23], в том числе воспалительных заболеваний кишечника [24]. Кроме того, выявленные ассоциации онлайн-фенотипов депрессии и генетического риска СРК косвенно подтверждают наши предыдущие результаты, полученные с использованием этой же когорты, но с применением иных методов анализа и включением в анализ только одного из применямых онлайн-фенотипов [25].

Новизна и оригинальность полученных в данном исследовании результатов связаны, прежде всего, с использованием системы онлайн-фенотипирования на основе самоопросников, отражающих разные компоненты симптоматического спектра депрессии. Проведенный анализ позволяет рассматривать онлайн-фенотипы депрессии как прогностические маркеры, отражающие уровни генетического риска ряда соматических заболеваний на уровне популяционного исследования без доступа к участникам, их медицинской документации и врачебного осмотра. Некоторые из онлайн-фенотипов продемонстрировали эффективность как маркеры генетического риска соматических заболеваний (позитивные значимые ассоциации), другие — как протективные маркеры (негативные значимые асоциации), а некоторые онлайн-фенотипы проявили и те и другие свойства в зависимости от конкретных вариантов соматических заболеваний.

Возможным объяснением полученных результатов может быть представление о полигенных шкалах риска как универсальных композитных системах оценки генетического риска, построенных на основе данных GWAS с использованием того или иного фенотипа. Применение имеющейся PRS по одному фенотипу к принципиально другому фенотипу, как это было сделано в исследовании, позволяет оценить уровень общности генетической архитектуры двух фенотипов.

Первый вариант оценки направлен на поиск связи (ассоциации) между фенотипами с помощью построения модели прогноза второго (независимого) фенотипа, в данном исследовании онлайн-фенотипа симптомов депрессии, с использованием PRS тестируемого фенотипа (в нашем случае соматического заболевания). Если удается построить модель с удовлетворительными характеристиками, то делается вывод об ассоциации между фенотипами и потенциальном наличии значительного генетического перекреста между ними.

В проведенном исследовании получены такие ассоциации для всех использованных PRS, за исключением PRS ИБС (широкий фенотип) и PRS МГ. Этот результат важен с учетом того, что фенотипирование проводилось онлайн и никаких клинических данных об участниках исследователи не имели. Оказалось, что PRS ИИ, PRS СД2, PRS СРК, ИБС (узкий фенотип) удовлетворительно прогнозируют риск проявления онлайн-фенотипов симптомов депрессии и, как следствие, имеют значительный уровень генетической общности с онлайн-фенотипами.

Второй вариант оценки связан с направлением эффекта тестируемого варианта PRS: повышением (маркер риска) или снижением (протективный маркер) риска или вероятности проявления фенотипа, связанного только с генетическими причинами. Иными словами, если PRS демонстрирует позитивную значимую ассоциацию с онлайн-фенотипом (повышает риск проявления фенотипа), то это означает значительный уровень вклада генетических факторов, общих между тестируемыми фенотипами, в структуре величины вероятности проявления фенотипа. Если же PRS обнаруживает негативную значимую ассоциацию с онлайн-фенотипом (снижает риск проявления фенотипа), то можно говорить о существенно более низком уровне генетического вклада. Очевидно, что суммарный итоговый уровень риска любого расстройства/заболевания не исчерпывается генетическими факторами, а является сложной системой взаимосвязанных факторов в рамках биопсихосоциальной модели этиологии и патогенеза полигенных мультифакториальных заболеваний, что в наибольшей степени касается психических расстройств [26]. Близкие результаты были недавно продемонстрированы в большом исследовании с использованием обширной коллекции крупнейшего в мире Британского биобанка [27].

Наибольший уровень специфичности, когда только один онлайн-фенотип ассоциирован только с одним PRS соматического заболевания, выявлен для фенотипов «DSM депрессия» — PRS СРК, «DSM БАР» — PRS ИБС (узкий фенотип), и «Гиперфагия» — PRS ИИ. Важно, что соматические заболевания, генетический риск которых прогнозирует специфичные онлайн-фенотипы депрессии, принадлежат к разным нозологическим классам, что может быть проявлением высокого уровня патогенетического единства депрессии и соматических заболеваний на уровне определенных общих патогенетических звеньев, например воспаления или ишемии. Столь высокий уровень специфичности онлайн-фенотипов можно объяснить потенциально возможными «бутылочными горлышками» общих патофизиологических механизмов двух заболеваний, возможно, на уровне отдельных биохимических систем, что может быть предметом дальнейших исследований.

Особый интерес представляют наши результаты по онлайн-фенотипам, отражающим важные «физиологические» симптомы депрессии, относящиеся к классу атипичных: болезненное переедание (гиперфагия) и болезненную склонность к избыточному сну (гиперсомния). В нашем исследовании оказалось, что для симптоматического фенотипа «Гиперсомния и гиперфагия» наилучшие показатели объясненной дисперсии в отношении риска этого фенотипа имели PRS ИИ и PRS СД2, а в отношении протективного эффекта — PRS ИБС (узкий фенотип). В целом эти результаты согласуются с современными научными данными о наличии специфических генетических паттернов для типичных нейровегетативных симптомов депрессии и меланхолических свойств депрессивного расстройства [28] и подтверждают представления о том, что атипичные нейровегетативные симптомы депрессии имеют высокий уровень генетической общности с иммуно-метаболическими симптомами [29] и патогенетических перекрестов с СД [30]. Среди фенотипов HADS наилучшие показатели прогностических свойств обнаружил фенотип «HADS-D субклиническая депрессия», максимально информативным оказался PRS СРК, что также подтверждает наши предыдущие данные с использованием фенотипов HADS [25].

Наиболее специфичной оценкой полигенного риска соматических заболеваний в отношении онлайн-фенотипов депрессии оказался PRS ИБС (узкий фенотип), эффективный всего для 2 фенотипов из 10: увеличивает риск фенотипа «DSM БАР» и снижает риск проявления симптоматического DSM-фенотипа «Гиперсомния и гиперфагия». Вновь видна специфическая роль атипичных симптомов депрессии, а также тесная связь БАР и сердечно-сосудистых заболеваний, хорошо показанная в недавнем исследовании с использованием менделевской рандомизации [31].

Сравнительный анализ HADS- и DSM-фенотипов в рамках нашего исследования показал, что качество прогноза генетического риска соматических заболеваний несколько выше для DSM-фенотипов, что может объясняться, прежде всего, их большим количеством и большей детализацией симптомов, что невозможно для оценок с помощью HADS-фенотипов. Количественный фенотип «HADS-D общий балл» по своим характеристикам был идентичен прочим HADS-D-фенотипам (клиническая и субклиническая депрессия).

Ограничение

Данное исследование имело два существенных ограничения. Во-первых, небольшой объем выборки с учетом невысокого уровня генетических эффектов в отношении симптомов депрессии. Необходимо проведение дополнительных исследований с кратным увеличением выборки. Во-вторых, изучалось небольшое количество отдельных хронических соматических заболеваний, для которых на момент начала аналитической части исследования были доступны открытые данные суммарной статистики по результатам масштабных GWAS. На следующих этапах нашего исследования перечень соматических заболеваний может быть расширен.

Заключение

В целом исследование подтвердило наличие генетической коморбидности депрессии и хронических заболеваний и показало различную прогностическую эффективность онлайн-фенотипирования симптомов депрессии как маркеров генетического риска соматических заболеваний в популяции. Ряд онлайн-фенотипов продемонстрировал высокий уровень специфичности маркеров генетического риска, при этом онлайн-фенотипы нейровегетативных атипичных симптомов депрессии (гиперфагия и гиперсомния) оказались наиболее информативными. Очевидна перспективность дальнейших исследований в этом направлении с использованием популяционных когорт большего размера и анализом более широкого спектра соматических заболеваний для построения различных вариантов тест-систем на основе онлайн-фенотипирования для популяционного скрининга.

Исследование выполнено при поддержке гранта РНФ №20-15-00132-П.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.