留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码
x 关闭 永久关闭

应中央军委要求，2022年9月起，《药学实践杂志》将更名为《药学实践与服务》，双月刊，正文96页；2023年1月起，拟出版月刊，正文64页，数据库收录情况与原《药学实践杂志》相同。欢迎作者踊跃投稿！

基于组学技术的抑郁症相关生物标志物研究进展

刘世钰,  赵亮,  陈俊,  张国庆

downloadPDF
文章导航 > 药学实践与服务  > 2018 >  36(3): 198-203
刘世钰, 赵亮, 陈俊, 张国庆. 基于组学技术的抑郁症相关生物标志物研究进展[J]. 药学实践与服务, 2018, 36(3): 198-203. doi: 10.3969/j.issn.1006-0111.2018.03.002
引用本文: 刘世钰, 赵亮, 陈俊, 张国庆. 基于组学技术的抑郁症相关生物标志物研究进展[J]. 药学实践与服务, 2018, 36(3): 198-203. doi: 10.3969/j.issn.1006-0111.2018.03.002
shu
LIU Shiyu, ZHAO Liang, CHEN Jun, ZHANG Guoqing. Research progress in depression related biomarkers based on omics technology[J]. Journal of Pharmaceutical Practice and Service, 2018, 36(3): 198-203. doi: 10.3969/j.issn.1006-0111.2018.03.002
Citation: LIU Shiyu, ZHAO Liang, CHEN Jun, ZHANG Guoqing. Research progress in depression related biomarkers based on omics technology[J]. Journal of Pharmaceutical Practice and Service, 2018, 36(3): 198-203. doi: 10.3969/j.issn.1006-0111.2018.03.002
shu

基于组学技术的抑郁症相关生物标志物研究进展

doi: 10.3969/j.issn.1006-0111.2018.03.002

  • 第二军医大学第三附属医院药剂科, 上海 200438

Research progress in depression related biomarkers based on omics technology

  • Department of Pharmacy, Third Hospital Affiliated to Second Military Medical University, Shanghai 200438, China

  • 摘要: 近年来，抑郁症的发病率逐年上升，严重危害着人类的身心健康。研究表明，抑郁症发病机制复杂，主要涉及机体的炎症、神经营养和代谢等过程。现今抑郁症的临床诊断缺乏充分的客观依据，药物治疗效果差强人意，因此，生物标志物对于抑郁症的风险预测、分类、诊断以及预后显得尤为重要。近年来，基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等技术快速发展以及它们在疾病诊断方面的广泛应用，为进一步筛选抑郁症相关生物标志物提供了可能。对有关运用组学技术手段研究抑郁症相关生物标志物的研究进展进行综述。
    Abstract: In recent years,the incidences of depression increased year by year due to increased social pressure,which do serious harm to human being both physically and mentally.Studies have shown that the pathogenesis of depression is complicated,mainly related to body's inflammation,neurotrophic and metabolic processes.There were no sufficient objective bases for the clinical diagnosis of depression.The drug treatment result was not satisfactory.Therefore,biomarkers become more and more important in disease risk prediction,classification,diagnosis and prognosis.The rapid developments in genomics,transcriptomics,proteomics,metabolomics and their applications in the diagnosis make it possible to further screen for depression related biomarkers.This article reviewed the research progresses in depression related biomarkers with omics technologies.
  • [1] 李爱玲,宋健.生物标志物分类及其在临床医学中的应用[J].中国药理学与毒理学杂志,2015,29(1):7-13.
    [2] 王睿, 黄树明.抑郁症发病机制研究进展[J].医学研究生学报, 2015, 27(12):1332-1336.
    [3] 虞萌,黄家恺,巴俊强,等. 生物标志物的筛查方法及研究进展[J]. 医学综述,2017,23(05):867-871.
    [4] 苑杰. 抑郁症生物标志物研究进展[J]. 国际精神病学杂志,2015, 6(02):103-107.
    [5] 朱立静,孙冰婷,宗阳,等. 抑郁症组学生物标志物的研究进展[J]. 中国医院药学杂志,2016,36(23):2131-2134.
    [6] Watanabe SY, Iga J, Ishii K, et al. Biological tests for major depressive disorder that involve leukocyte gene expression assays[J]. J Psychiatr Res,2015,66-67:1-6.
    [7] Fuchikami M, Morinobu S, Segawa M, et al. DNA methylation profiles of the brain-derived neurotrophic dactor (BDNF) gene as a potent diagnostic biomarker in major depression[J]. PLoS ONE,2011,6(8):e23881.
    [8] Fan HM, Sun XY, Guo W, et al. Differential expression of microRNA in peripheral blood mononuclear cells as specific biomarker for major depressive disorder patients[J]. J Psychiatr Res,2014,59:45-52.
    [9] Cui X, Sun X, Niu W, et al. Long non-coding RNA:potential diagnostic and therapeutic biomarker for major depressive disorder[J]. Med Sci Monit,2016,22:5240-5248.
    [10] Gururajan A, Naughton ME, Scott KA, et al. MicroRNAs as biomarkers for major depression:a role for let-7b and let-7c[J]. Transl Psychiatry,2016,6(8):e862.
    [11] Powell TR, Mcguffin P, D'Souza UM, et al. Putative transcriptomic biomarkers in the inflammatory cytokine pathway differentiate major depressive disorder patients from control subjects and bipolar disorder patients[J]. PLoS One,2014,9(3):e91076.
    [12] Herve M, Bergon A, Le Guisquet AM, et al. Translational identification of transcriptional signatures of major depression and antidepressant response[J]. Front Mol Neurosci,2017,10:248.
    [13] Hennings JM, Uhr M, Klengel T, et al. RNA expression profiling in depressed patients suggests retinoid-related orphan receptor alpha as a biomarker for antidepressant response[J]. Transl Psychiatry,2015,5(3):e538.
    [14] 李林蔚,丁德馨,李广悦,等. 蛋白质组学技术在筛选生物标志物方面的应用研究进展[J]. 中南医学科学杂志,2015,43(03):322-325.
    [15] Bot M, Chan MK, Jansen R, et al. Serum proteomic profiling of major depressive disorder[J]. Transl Psychiatry,2015,5(7):e599.
    [16] 宋轶任. 双相Ⅱ型情感障碍患者与抑郁症患者的血浆比较蛋白质组学研究[D].重庆:重庆医科大学,2016.
    [17] 曹莉莎,张芳,罗文,等. 抑郁大鼠海马组织的比较蛋白质组学研究[J]. 中国药理学通报,2016,32(5):697-702.
    [18] 詹远. 基于iTRAQ技术的卒中后抑郁症患者血浆蛋白质组学研究[D].重庆:重庆医科大学,2014.
    [19] Zhan Y, Yang YT, You HM, et al. Plasma-based proteomics reveals lipid metabolic and immunoregulatory dysregulation in post-stroke depression[J]. European Psychiatry,2014(29):307-315.
    [20] Lee MY, Eun YK, Kim SH, et al. Discovery of serum protein biomarkers in drug-free patients with major depressive disorder[J]. Biological Psychiatry,2016(69):60-68.
    [21] 陈宇. 基于蛋白芯片技术筛选抑郁症血浆的诊断标志物[D].重庆:重庆医科大学,2014.
    [22] 徐红波. 基于iTRAQ技术筛选抑郁症相关血浆蛋白和氨基酸的初步研究[D].重庆:重庆医科大学,2012.
    [23] 胡永波,周健,刘海朋,等. 抑郁模型大鼠海马突触的差异蛋白质组学分析[J]. 世界科技研究与发展,2011,31(2):305-310.
    [24] 颜因,曹莉莎,李敏,等. 氟西汀作用于慢性温和不可预见性应激大鼠海马组织前后的差异蛋白质组学研究[J]. 川北医学院学报,2016,31(3):336-341.
    [25] 武冬. 基于代谢组学的抑郁症患者粪便研究[D].重庆:重庆医科大学,2016.
    [26] 夏小涛、孙宁、刘彩春. 基于1H NMR代谢组学的抑郁症生物标志物发现及帕罗西汀干预作用[J]. 药学学报,2016,51(4):595-599.
    [27] 和昱辰. 抑郁症患者血清代谢物及组学的初步研究[D].重庆:第三军医大学,2014.
    [28] 田俊生,史碧云,冯光明,等.慢性温和不可预知应激抑郁模型大鼠粪便1H-NMR代谢组学研究[J]. 中草药,2013,44(22):3170-3176.
    [29] 马致洁,张祎,董捷鸣,等. 基于代谢组学方法的姜黄素抗抑郁作用生物标志物初步筛查[J]. 中国中药杂志,2017,42(18):3596-3601.
    [30] 杜红丽. 知母百合协同抗抑郁的代谢组学研究[D].上海:第二军医大学,2016.
    [31] 赵思俊,赵晓喆,向欢,等. 基于代谢通路调控的沙棘籽油抗抑郁作用机制研究[J]. 中草药,2017,48(13):2682-2690.
    [32] 刘彩春. 逍遥散临床治疗抑郁症的血浆代谢组学研究[D].太原:山西大学,2016.
    [33] 陈建军.筛选抑郁症性别差异性诊断标志物[D].重庆:重庆医科大学,2016.
    [34] 冯光明. 逍遥散治疗抑郁症的临床观察及1H-NMR代谢组学研究[D].太原:山西大学,2014.
    [35] 周新雨. 儿童青少年抑郁症的临床治疗及血浆代谢组学研究[D].重庆:重庆医科大学,2016.
    [36] 郑姝宁. 抗抑郁药物氟西汀和活性化合物油酰胺作用机制的代谢组学研究[D].沈阳:沈阳药科大学,2011.
    [37] 郭晓擎. 复方柴归方抗抑郁有效组分筛选及其药效学评价研究[D].太原:山西大学,2013.
    [38] 彭国茳. 基于尿液代谢组学的逍遥散抗抑郁临床疗效分析[D].太原:山西大学,2015.
    [39] 康雷,江涛,葛新星,等. 荷瘤抑郁样模型小鼠的血清代谢组学研究[J]. 现代生物医学进展,2014,14,(1):42-46.
    [40] 彭扬. 抑郁症患者尿液比较蛋白质组学研究[D].重庆:重庆医科大学,2013.
    [41] 吴玉. 抑郁模型小鼠前额叶的代谢组学研究[D].重庆:重庆医科大学,2016.
    [42] 提喀斯木·尼扎,木丁麦合苏木·艾克木,买吾拉尼江·依孜布拉,等. 基于代谢组学方法研究异常黑胆质成熟剂对抑郁症大鼠血浆代谢的影响[J]. 新疆医科大学学报,2014,39(1):1-6
    [43] 田俊生,左亚妹,孙海峰,等. GC-MS代谢组学分析逍遥散干预抑郁模型大鼠盲肠代谢物组的变化规律[J]. 中草药,2015,46(13):1931-1936.
    [44] 陈磊,郑晓芬,高晓霞,等. 代谢组学研究复方柴归方超临界CO2提取物抗抑郁作用及其机制[J]. 中国中药杂志,2014,39(14):2744-2750.
    [45] 金志国,刘炜. 四逆散干预抑郁症大鼠的生物标志物筛查与代谢通路分析[J]. 中药药理与临床,2017,33(4):10-13.
    [46] 郭秉荣,杨岚,刘佳丽,等. 慢性不可预知温和应激配合孤养抑郁模型大鼠海马的代谢组学研究[J]. 中国药学杂志,2013(14):1160-1164.
    [47] 于牡丹,肖云峰,王玉华.代谢组学在中药复方研究中的应用进展[J]. 中南药学,2016,121(2):182-185.
    [48] 杨中良. 代谢组学在中医中药领域的应用进展[J].中国科技核心期刊,2015,35(1):204-206
    [49] 曹蓓. 代谢组学在临床研究中的应用及进展[J].生命科学,2010,22(8):761-771.
    [50] 陈文才,高燕红,杨杏芬. 代谢组学中生物标志物确认方法研究进展[J]. 中国职业医学,2015,42(4):446-450.
    [51] 杨钦焱,周敏,罗春琼,等. 抑郁症的诊断研究进展[J]. 国际精神病学杂志,2014,41(2):100-102.
  • [1] 桂明珠, 李静, 李志玲.  儿童伏立康唑的血药浓度与CYP2C19、CYP2C9和CYP3A5基因多态性的相关性研究 . 药学实践与服务, 2024, 42(): 1-5. doi: 10.12206/j.issn.2097-2024.202402020
    [2] 黄韵, 张正银, 金英, 郑怡菁, 李铁军, 孙莉莉.  耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌及大肠埃希菌临床分离株耐药性及耐药基因分析 . 药学实践与服务, 2024, 42(10): 439-444. doi: 10.12206/j.issn.2097-2024.202309059
    [3] 王雪莲, 郑斯莉, 李志勇, 罗亨宇, 缪朝玉.  全身过表达人METRNL基因小鼠模型的构建与验证 . 药学实践与服务, 2024, 42(5): 198-202, 222. doi: 10.12206/j.issn.2097-2024.202311014
    [4] 姚瑞阳, 于海征, 李耀盺, 张磊.  丹参FBXL 基因家族的鉴定和表达模式分析 . 药学实践与服务, 2024, 42(11): 461-470. doi: 10.12206/j.issn.2097-2024.202407034
    [5] 毛智毅, 王筱燕, 陈晓颖, 汤逸斐.  度拉糖肽联合二甲双胍对肥胖型2型糖尿病患者机体代谢、体脂成分及血清脂肪因子的影响 . 药学实践与服务, 2024, 42(7): 305-309. doi: 10.12206/j.issn.2097-2024.202305032
    [6] 冯志惠, 邓仪卿, 叶冰, 安培, 张宏, 张海军.  雀梅藤石油醚提取物诱导三阴性乳腺癌细胞凋亡的实验研究 . 药学实践与服务, 2024, 42(6): 253-259. doi: 10.12206/j.issn.2097-2024.202311055
    [7] 刘汝雄, 杨万镇, 涂杰, 盛春泉.  铁死亡调控蛋白GPX4的小分子抑制剂研究进展 . 药学实践与服务, 2024, 42(9): 375-378. doi: 10.12206/j.issn.2097-2024.202312075
    [8] 景凯, 杨慈荣, 张圳, 臧艺蓓, 刘霞.  黄芪甲苷衍生物治疗慢性心力衰竭小鼠的药效评价及作用机制研究 . 药学实践与服务, 2024, 42(5): 190-197. doi: 10.12206/j.issn.2097-2024.202310004
    [9] 孙丹倪, 黄勇, 张嘉宝, 王培.  代谢相关脂肪性肝病的无创诊断与药物治疗 . 药学实践与服务, 2024, 42(10): 411-418. doi: 10.12206/j.issn.2097-2024.202403049
    [10] 杨嘉宁, 赵一颖, 肖伟.  七味脂肝方对非酒精性脂肪性肝炎动物模型的药效学评价 . 药学实践与服务, 2024, 42(9): 389-398. doi: 10.12206/j.issn.2097-2024.202404096
    [11] 宋雨桐, 夏德润, 顾珩, 唐少文, 易洪刚, 沃红梅.  帕博利珠单抗与铂类化疗方案在晚期非小细胞肺癌一线治疗中的药物经济学评价 . 药学实践与服务, 2024, 42(8): 334-340. doi: 10.12206/j.issn.2097-2024.202303023
    [12] 张艺昕, 关欣怡, 王博宁, 闻俊, 洪战英.  二氢吡啶类钙离子拮抗药物手性分析及其立体选择性药动学研究进展 . 药学实践与服务, 2024, 42(8): 319-324. doi: 10.12206/j.issn.2097-2024.202308062
    [13] 崔亚玲, 吴琼, 马良煜, 胡北, 姚东, 许子华.  肝素钠肌醇烟酸酯乳膏中肌醇烟酸酯皮肤药动学研究 . 药学实践与服务, 2024, 42(): 1-5. doi: 10.12206/j.issn.2097-2024.202404006
    [14] 何静, 安晔, 张朝绅.  复方黑参滴丸与复方黑参丸药效学实验比较研究 . 药学实践与服务, 2024, 42(): 1-5. doi: 10.12206/j.issn.2097-2024.202404009
    [15] 岳春华, 贲永光, 王海桥.  基于NLRP1炎症小体探讨百合知母汤抗抑郁的作用机制 . 药学实践与服务, 2024, 42(8): 325-333. doi: 10.12206/j.issn.2097-2024.202401033
  • 加载中
WeChat 点击查看大图
计量
  • 文章访问数:  4828
  • HTML全文浏览量:  794
  • PDF下载量:  670
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2017-11-18
  • 修回日期:  2018-04-10

基于组学技术的抑郁症相关生物标志物研究进展

doi: 10.3969/j.issn.1006-0111.2018.03.002
  • 第二军医大学第三附属医院药剂科, 上海 200438
  • 收稿日期: 2017-11-18
  • 修回日期: 2018-04-10

摘要: 近年来，抑郁症的发病率逐年上升，严重危害着人类的身心健康。研究表明，抑郁症发病机制复杂，主要涉及机体的炎症、神经营养和代谢等过程。现今抑郁症的临床诊断缺乏充分的客观依据，药物治疗效果差强人意，因此，生物标志物对于抑郁症的风险预测、分类、诊断以及预后显得尤为重要。近年来，基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等技术快速发展以及它们在疾病诊断方面的广泛应用，为进一步筛选抑郁症相关生物标志物提供了可能。对有关运用组学技术手段研究抑郁症相关生物标志物的研究进展进行综述。

English Abstract

刘世钰, 赵亮, 陈俊, 张国庆. 基于组学技术的抑郁症相关生物标志物研究进展[J]. 药学实践与服务, 2018, 36(3): 198-203. doi: 10.3969/j.issn.1006-0111.2018.03.002
引用本文: 刘世钰, 赵亮, 陈俊, 张国庆. 基于组学技术的抑郁症相关生物标志物研究进展[J]. 药学实践与服务, 2018, 36(3): 198-203. doi: 10.3969/j.issn.1006-0111.2018.03.002
shu
LIU Shiyu, ZHAO Liang, CHEN Jun, ZHANG Guoqing. Research progress in depression related biomarkers based on omics technology[J]. Journal of Pharmaceutical Practice and Service, 2018, 36(3): 198-203. doi: 10.3969/j.issn.1006-0111.2018.03.002
Citation: LIU Shiyu, ZHAO Liang, CHEN Jun, ZHANG Guoqing. Research progress in depression related biomarkers based on omics technology[J]. Journal of Pharmaceutical Practice and Service, 2018, 36(3): 198-203. doi: 10.3969/j.issn.1006-0111.2018.03.002
shu

    全文HTML

参考文献 (51)

目录

    /

    返回文章
    返回

    版权所有：《药学实践与服务》编辑委员会

    主管、主办: 中国人民解放军海军军医大学地址: 上海市杨浦区国和路325号邮政编码: 200433

    电话: （021）81871324,81871397 E-mail: [email protected]

    网站备案号 沪ICP备05003363号-1

    本系统由 北京仁和汇智信息技术有限公司 开发    百度统计