Contemporary GWAS studies of depression: the critical role of phenotyping

Необходимость использования больших выборок для идентификации локусов генетического риска психических расстройств привела нас к дилемме качества фенотипирования. Особенно эта дилемма касается таких распространенных в популяции психических расстройств, как депрессия (распространенность в течение жизни до 16,2%). С одной стороны, имеется очень ресурсозатратный метод сбора данных о пациентах врачами с использованием диагностических критериев классификаций психических расстройств (DSM-5/МКБ-10). С другой стороны, применяется популярный метод минимального фенотипирования с использованием больничных регистров, самоотчетов респондентов о симптомах, диагнозах и лечении депрессии. На сегодняшний день не существует идеального метода фенотипирования данного расстройства вследствие объяснимой концентрации любого метода диагностики только на его клинических симптомах. Активное использование минимального фенотипирования в исследованиях по полногеномному поиску ассоциаций (от англ. Genome-wide association study, GWAS) привело к значительному увеличению как клинической, так и генетической гетерогенности депрессии. С другой стороны, важным ограничением использования DSM-5/МКБ-10 является высокая стоимость такого фенотипирования за счет привлечения врачей-специалистов. Таким образом, наиболее рациональным представляется использование электронных диагностических опросников, основанных на критериях DSM-5/МКБ-10. Такой подход позволит ускорить увеличение мощности исследований, но сохранит все внутренние противоречия, свойственные официальным диагностическим классификациям (гетерогенность фенотипов, отсутствие объективных критериев диагностики, категориальный подход и др.). В связи с этим растет критическая роль психиатрической эпидемиологии как в разработке стандартизированных инструментов для операционализированных диагностических критериев, так и в проведении будущих исследований типа GWAS путем внедрения новых фенотипических подтипов депрессии и ее дименсий.