九州大学(九大)は12月17日、うつ病の重症度に関連する血中代謝物を発見し、さらに罪悪感や死にたい気持ち(自殺念慮)などそれぞれの症状ごとに関連する代謝物が異なることを発見したと発表した。

同成果は、九州大学大学院医学研究院 神庭重信教授、加藤隆弘特任准教授、康東天教授、瀬戸山大樹助教、大阪大学大学院連合小児発達学研究科 橋本亮太准教授、国立精神・神経医療研究センター神経研究所 功刀浩部長、服部功太郎室長らの研究グループによるもので、12月16日付けの米国科学誌「PLOS ONE」に掲載された。

抑うつ重症度評価は、精神科医による診察・面接により行う方法が一般的であり、自記式による抑うつ重症度評価法も開発されてはいるが、いずれも本人の主観的な訴えや態度に基づくもので、より客観的な評価法の開発が求められている。

今回の研究では、九州大学病院、大阪大学医学部附属病院、国立精神・神経医療研究センターおよび各機関の連携病院・クリニックを受診した患者を対象に、専門家面接によるハミルトンうつ病評価尺度(HAM-D)と自記式質問票によるPHQ-9という2種類の抑うつ重症度評価を実施。さらに患者から採血を行い、質量分析-メタボローム解析を用いて百種類以上の血中代謝物を計測し、血中代謝物と抑うつ重症度の相関を調べた。

この結果、抑うつ重症度に関連する血中代謝物を20種類同定することに成功。特に、3-ヒドロキシ酪酸、ベタイン、クエン酸、クレアチニン、γ-アミノ酪酸(GABA)の5つの代謝物が、3機関の患者群で共通して抑うつ重症度に強く関連することがわかった。また、抑うつ気分、罪悪感、自殺念慮などそれぞれの症状ごとに関連する代謝物が異なることも明らかになった。たとえば、自殺念慮に関しては、脳内免疫細胞ミクログリアとの関連が示唆されるキヌレニン経路の代謝物が強く関連していていたという。

さらに同研究グループは、機械学習を導入することで、数種類の代謝物情報から自殺念慮の有無やその程度を客観的に予測するためのアルゴリズムも開発している。

同研究グループは、今回の研究成果について、うつ病の客観的評価法開発および臨床検査応用に貢献するだけでなく、うつ病の病態解明や、見出した代謝物をターゲットとした食品・薬品開発促進への波及も期待されると説明している。