研究人员称，精神分裂症是一种使人衰弱的疾病，它会让日常生活变得非常困难，但一种新的血液检测方法可能会在其早期阶段就将其标记出来。
他们对血液样本的分析确定了表观遗传标记——你的DNA的一部分——这在精神分裂症患者和没有精神健康障碍的人之间是不同的。
研究人员开发了一个模型来评估一个人患精神分裂症的风险，在独立数据集上的测试表明，该模型识别精神分裂症患者的准确率为80%。
这项研究于8月3日在线发表在《转化精神病学》杂志上。
“精神分裂症是一种毁灭性的疾病，影响着世界上约1%的人口，”通讯作者罗伯特·沃特兰博士说。他是休斯顿贝勒医学院(Baylor College of Medicine)的儿科营养学和分子与人类遗传学教授。
“尽管遗传和环境因素似乎与这种情况有关，但目前的证据只能解释一小部分病例，这表明其他因素，如表观遗传，也可能是重要的，”沃特兰在贝勒的新闻发布会上补充说。
为了找到精神分裂症的表观遗传标记，研究人员使用了一种机器学习算法来寻找人类基因组中被称为corsiv的特定区域的DNA甲基化模式。DNA甲基化是一种常见的表观遗传标记。
研究人员指出，之前的一些研究分析了血液样本中的甲基化特征，试图确定精神分裂症的表观遗传标记。
“我们的研究在很多方面都有创新，”该研究的第一作者、Waterland实验室的计算机科学家查图拉·古纳塞卡拉(Chathura Gunasekara)说。
“我们专注于corsiv，也首次申请了……分析DNA甲基化的机器学习算法。作为一名对将机器学习应用于医学感兴趣的科学家，我们的发现非常令人兴奋，”Gunasekara解释道。“他们不仅提出了在生命早期预测精神分裂症风险的可能性，而且还概述了一种可能适用于其他疾病的新方法。”
这项研究的独特之处在于，它解释了影响血液甲基化模式的主要因素，如吸烟和服用抗精神病药物。这两种病在精神分裂症患者中都很常见。
沃特兰补充说，这一发现“表明，我们在精神分裂症患者和健康人之间发现的表观遗传差异在疾病被诊断之前就存在了，这表明它们可能是导致精神分裂症的原因。”
