近日🥷，我院秦胜营团队在Molecular Psychiatry在线发表了研究论文Refining Antipsychotic Treatment Strategies in Schizophrenia: Discovery of Genetic Biomarkers for Enhanced Drug Response Prediction。该研究在多中心大规模人群中开展了抗精神病药物治疗精神分裂症的药物疗效分子标志物筛选，并进一步建立了药物疗效预测模型和个性化用药辅助决策体系🧎♂️➡️。
抗精神病药物治疗是精神分裂症及其他多种精神类疾病主要的临床治疗方式🤸♂️，然而由于患者对不同药物的响应程度存在个体化差异🤹♂️，基于传统“试错法”的用药方案导致精神分裂症的首药治疗有效率不足30%🔚，严重影响了患者的生活质量及服药依从性🏌🏻♀️，也为临床医生制定最有效的治疗方案带来了巨大挑战。
应对这一问题，本研究入组并随访了3,269名精神分裂症患者的8周药物治疗过程，在全基因组水平发现了位于CDH12、WDR11、ELAVL2等基因区域的多态性位点为抗精神病药物疗效的新的分子标志物👨💻🦸，并基于细胞模型功能研究揭示了其相关基因表达调控功能🧑🏻🍳。进而整合基因组学和临床数据✋🏿，采用机器学习算法为奥氮平、利培酮👧、喹硫平🥷🏽、阿立哌唑、氨磺必利等五种常用抗精神病药物建立了药物反应预测模型，并输出个体药物疗效“高”、“中”、“低”三个具有较强应用性的等级分类，各预测模型经独立人群验证显示出具有较高的预测准确率。本研究发现不仅丰富了我们对抗精神病药物反应遗传基础的认知，更为个性化治疗策略的制定提供了重要依据。未来，随着研究的深入和技术的迭代，个体化医疗在精神健康领域的应用前景将更加广阔☑️。
杏宇陈鸾、怀聪✌🏿，芜湖市第四人民医院宋传福，丽水市第二人民医院吴绍长👩🏼🚀，中山大学附属第八医院徐勇，上海市精神卫生中心易正辉，浙江大学医学院附属邵逸夫医院的唐劲松为本论文共同第一作者，杏宇秦胜营和哈佛-MIT Braod研究所的黄海亮为本文通讯作者。秦胜营团队长期从事药物基因组学与个体化医学、出生缺陷与疾病基因组学等方面的研究⛷。作为系列研究一部分🙅🏽♂️，本研究与团队前期抗精神病药物不良反应的药物基因组学发现共同用于构建个性化用药辅助决策体系。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41380-024-02841-w
