精神分裂症（Schizophrenia，SZ）的诊断通常依赖于临床医生对患者症状的主观评估，且症状与其他精神障碍（例如双相障碍和重度抑郁障碍）有重叠，因此误诊的风险较高（误诊率高达近25%，甚至更高）。此外，患者对抗精神病药物的反应存在很大差异，这些临床挑战导致了精神分裂症的治疗延迟或用药不当。因此，迫切需要可靠且客观的生物标志物来指导临床医生进行准确的诊断和用药决策。

2023年10月10日，上海交通大学医学院附属精神卫生中心崔东红研究员团队在神经科学顶级期刊Brain（IF=14.5）上发表了题为“Extracellular Vesicle Biomarkers for Complement Dysfunction in Schizophrenia”的文章。利用细胞外囊泡（EVs）蛋白质组和基于XGBoost的机器学习，开发了用于精神分裂症诊断和药物疗效预测的EVs标志物，并建立了个性化诊断和预测评分系统。

|   研究设计

研究首先用超速离心法提取了所有参与者血浆来源的EVs并进行了鉴定。外泌体计数发现相比健康对照，精神分裂症患者的血浆EVs数量显著增多且EVs数量与病程显著相关，提示血浆EVs与疾病的相关性（图1A）。进一步利用蛋白组学技术比较了精神分裂症患者（20例）和健康对照组（28例）的EVs蛋白谱的变化，通过一系列生物信息学分析，最终聚焦在与补体系统相关的一组EVs蛋白上（图1B）。结果发现，相较健康对照，该组EVs补体蛋白在精神分裂症患者中表达均显著升高（图1C）。研究人员在另一组精神分裂症和健康对照样本中验证了这组EVs补体蛋白（图1D）。研究者还发现，相比血浆补体蛋白，EVs的补体蛋白表达的稳定性在多个队列间表现出更好的一致性（图1E），提示其在精神分裂症生物标志物的开发上优于血浆（图1F）。

基于上述锁定的EVs补体蛋白，研究者采用基于XGBoost的机器学习建立了精神分裂症分类模型，发现在用于区分精神分裂症和健康对照时，两种或两种以上EVs补体蛋白组合实现了≥0.84的AUC。其中，所有四个指标的组合显示出最高的AUC（0.895）（图2A）。这四项指标在区分慢性和首发患者方面表现也同样出色，AUC为0.881（图2B）。鉴于精神分裂症误诊为双相障碍和重度抑郁症的比率较高，研究者测试了基于EVs的补体蛋白能否区分这些疾病。结果发现，该指标在区分精神分裂症和双相障碍间达到0.966的AUC（图2C）。当区分精神分裂症和抑郁症时，AUC为0.893（图2D）。综上，该EVs补体蛋白标记物在SZ、BD和MDD的诊断和区分上有较好的表现。

图2 EVs补体蛋白区分首发、慢性SZ、BD、MDD及健康对照

个性化评估工具在临床实践中具有重要意义。研究者进一步利用XGBoost算法构建了基于EVs补体蛋白的个性化打分系统（PDS），用于个体化诊断精神分裂症。结果发现，PDS能显著将精神分裂症与健康对照区分，然而无法将健康个体与双相障碍或抑郁症区分。因此，该PDS系统对精神分裂症诊断具有高度敏感性和特异性（图3A-C）。为了确定PDS是否与精神分裂症患者的抗精神病药物反应相关，研究者招募了一个随访队列。研究发现，与无应答者相比，药物应答者的基线PDS显著高于无应答者。重要的是，基线PDS与PANSS总分以及阳性、阴性和一般心理分量表的降低百分比显著相关（图3D-G）。综上，基于横断面数据开发的PDS与纵向队列中的个体治疗反应显著相关，证明了其在水平上的疗效预测能力。

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Xue T, Liu W, Wang L, et al. Extracellular vesicle biomarkers for complement dysfunction in schizophrenia. Brain. 2023 Oct 10:awad341. doi: 10.1093/brain/awad341. Epub ahead of print. PMID: 37816260.