探讨贫困对UK Biobank中精神疾病的影响
贫困对精神疾病的影响研究：基于UK Biobank的孟德尔随机化分析
本文旨在探究贫困与精神疾病之间的因果关系。尽管已有多项研究表明低社会经济地位和精神疾病之间存在关联，但大多数研究未能确定贫困是否直接导致精神疾病，还是精神疾病导致了贫困。本文通过英国生物银行（UK Biobank）和精神病学基因组联盟（Psychiatric Genomics Consortium）的数据，分析了九种精神疾病（注意缺陷多动障碍（ADHD）、厌食症（AN）、焦虑症（ANX）、自闭症（ASD）、双相障碍（BD）、重度抑郁障碍（MDD）、强迫症（OCD）、创伤后应激障碍（PTSD）和精神分裂症（SZ））与贫困之间的因果关系。
研究的背景
早在1958年，Hollingshead和Redlich研究发现社会经济背景较低的人群中，严重和持久的精神疾病发病率较高，且接受治疗的机会较少。此后的50多年中，类似的社会条件依然存在，且影响着全球的心理健康。世界各地的流行病学研究也证明了心理健康和社会经济地位（SES）之间的联系，低社会阶层人群中精神疾病更为常见。同时，研究表明收入波动会伴随着心理健康的变化。这些研究虽然揭示贫困和精神疾病之间的强相关性，但因因果关系和混杂因素的影响，无法明确贫困是否直接导致精神疾病，还是精神疾病导致了贫困。理解这一因果关系对于公共卫生政策的制定具有重要意义，因为这可能有助于确定贫困的关键方面，并改善公众的心理健康。
文章来源
本研究由Mattia Marchi和其他几位研究者合作完成，涉及的研究机构有University of Modena and Reggio Emilia、Erasmus MC等。该文章发表于2024年《Nature Human Behaviour》。
研究流程
本文采用孟德尔随机化方法来研究贫困与精神疾病的因果关系。研究流程如下：
- 构建公共贫困因素：利用家庭收入（Household Income，HI）、职业收入（Occupational Income，OI）和社会剥夺（Social Deprivation，SD）等指标，通过基因结构方程建模（Genomic Structural Equation Modelling）生成一个贫困公因子。
- 多变量基因组广泛关联分析（GWAS）：对由遗传标记定义的贫困公因子进行多变量GWAS，以评估其与HI、OI和SD的关联。这一过程确认了90个显著相关的独立基因座。
- 孟德尔随机化分析：使用双样本MR方法探讨贫困公因子与九种精神疾病之间的因果关系，调整认知能力（Cognitive Ability，CA）的影响。
主要结果
贫困对精神疾病的因果影响：
- 贫困公因子对ADHD、焦虑症、MDD、PTSD和SZ表现出显著的因果效应，但对AN和OCD则表现出负相关效应。
- 结合HI、OI和SD的单独分析结果，贫困对某些精神疾病的影响是一致的。例如，使用HI作为贫困指标时，ADHD和SZ表现出双向因果效应，MDD和AN表现出单向因果效应。
反向因果关系：
- ADHD和SZ对贫困公因子表现出显著的因果效应，特别是在逆向分析中。
- 对于OI和SD，同样发现了与ADHD和SZ的双向因果效应。
认知能力的作用：
- 在多变量MR模型中，调整CA后的结果显示贫困公因子对精神疾病的直接效应减少，但对ADHD、AN和焦虑症的因果效应依然存在。
- 这表明贫困与精神疾病之间的大部分遗传效应是通过影响CA实现的，但又有超过CA的独立影响。
结论及意义
本研究基于18项GWAS数据，证实贫困与某些精神疾病之间存在因果关系。利用基因结构方程模型和孟德尔随机化方法提供了贫困与ADHD和SZ之间双向因果关系的证据。结果表明，贫困在精神疾病发病中的作用复杂多样，涉及物质、心理、行为和生物途径。
这些发现对社会经济不平等和精神健康的关系提供了更深层次的理解，并指出了在未来研究和公共卫生政策制定中的关键关注点。特别是，教育和认知能力的提升可能在改善社会经济地位和精神健康中发挥重要作用。
此外，这些研究结果强调了对贫困和精神疾病角色的进一步解剖，并利用这些见解提升全民心理健康的必要性。全球收入不平等加剧以及精神疾病发病率上升的背景下，这一研究具有重要意义。
研究的亮点
- 研究方法的新颖性：结合基因结构方程模型和孟德尔随机化方法，提供了贫困与精神疾病之间因果关系的有力证据。
- 数据的广泛性和多样性：利用了英国生物银行和精神病学基因组联盟的大规模数据，涵盖了多个精神疾病类型。
- 强调认知能力在贫困与精神疾病因果关系中的作用，为未来的教育和认知干预提供了依据。
本研究为进一步探讨贫困与精神疾病之间的复杂关联提供了坚实的基础，并为未来公共卫生政策和社会经济政策的制定提供了重要的科学依据。