抑郁症患者酰基肉碱代谢的性别差异

Gender differences in acylcarnitine metabolism among patients with depression disorder

摘要

目的 抑郁症是一种复杂的精神障碍，其所致的疾病负担已成为全球重大公共卫生问题。性别是抑郁易感性的重要影响因素，然而其具体机制尚未明确。研究表明，抑郁症与酰基肉碱代谢存在显著关联，但目前针对不同性别抑郁症患者酰基肉碱代谢谱的系统比较仍较缺乏。本研究旨在探讨首发、未用药抑郁症患者血浆酰基肉碱代谢特征的性别差异，分析不同性别群体中特定酰基肉碱与抑郁易感性及严重程度的关系，从代谢组学视角揭示抑郁症性别差异的潜在生物学机制。 方法 基于2017至2020年开展的临床试验收集的首发未用药抑郁症患者和健康对照的血浆样本进行肉碱测定，共纳入100名首发、未用药抑郁症患者和50名健康对照。采用基于超高效液相色谱-四极杆飞行时间质谱定性鉴定与液相色谱-串联质谱靶向定量检测相结合的2步分析策略，对血浆酰基肉碱代谢谱进行系统检测。通过双因素方差分析或Scheirer-Ray-Hare检验探究抑郁诊断和性别差异对酰基肉碱水平的影响，并进一步通过多元线性回归分析明确酰基肉碱与性别、抑郁风险及严重程度的关联。 结果 血浆中共检出33种酰基肉碱及游离肉碱，通过初步分析与筛选，其中8种酰基肉碱存在显著的性别差异。针对具有显著性别差异的酰基肉碱指标进行进一步分析，将患者基线特征纳入多元线性回归模型后发现：乙酰肉碱C2:0(β=0.910，P=0.023)、戊酰肉碱C5:0(β=-0.020，P=0.012)、十一碳烯酰肉碱C11:1(β=-3.322，P=0.008)水平与性别存在显著相关性。将患者基线特征及具有性别差异的肉碱指标纳入自变量，以多种量表得分作为因变量构建多元线性回归模型，结果表明：C11:1与贝克抑郁自评量表(Beck Depression Inventory，BDI)得分呈显著正相关(β=0.817，P=0.036)，C12:1-OH(β=0.774，P=0.034)与汉密尔顿焦虑量表(Hamilton Anxiety Scale，HAMA)得分呈显著正相关，C4:0(β=-44.616，P=0.028)和C13:1(β=-1.344，P=0.022)与HAMA得分呈显著负相关。 结论 首发抑郁症患者的酰基肉碱代谢存在显著性别差异，其中C2:0、C5:0和C11:1为受性别独立调控的关键代谢物，C4:0、C11:1、C12:1-OH和C13:1与抑郁易感性及焦虑严重度密切相关，提示线粒体脂肪酸氧化代谢通路功能失调可能是抑郁症性别差异的重要生物学基础，为抑郁症精准分型及性别特异性诊疗策略开发提供了新方向。

Abstract

Objective Depression is a complex mental disorder whose disease burden has become a major global public health issue. Sex is an important factor influencing susceptibility to depression, but the underlying mechanisms remain unclear. Previous studies have demonstrated a significant association between depression and acylcarnitine metabolism; however, systematic comparisons of acylcarnitine metabolic profiles between male and female patients with depression remain limited. This study aims to investigate sex differences in plasma acylcarnitine metabolic characteristics in first-episode, drug-naïve patients with depression, analyze the relationships between specific acylcarnitines and depression susceptibility and severity in different sexes, and explore the potential biological mechanisms underlying sex differences in depression from a metabolomics perspective. Methods Plasma samples from first-episode, drug-naïve patients with depression and healthy controls collected in a clinical trial conducted between 2017 and 2020 were analyzed for carnitine levels. A total of 100 patients with first-episode, drug-naïve depression and 50 healthy controls were included. A two-step analytical strategy combining qualitative identification using ultrahigh-performance liquid chromatography-quadrupole time-of-flight mass spectrometry (UHPLC-Q-TOF MS) and targeted quantification using liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) was applied to systematically detect plasma acylcarnitine metabolic profiles. Two-way analysis of variance (ANOVA) or the Scheirer-Ray-Hare test was used to examine the effects of depression diagnosis and sex differences on acylcarnitine levels. Multivariate linear regression analysis was further conducted to determine the associations between acylcarnitines, sex, depression susceptibility, and severity. Results A total of 33 acylcarnitines and free carnitine were detected in plasma. After preliminary analysis and screening, 8 acylcarnitines showed significant sex differences. Further multivariate linear regression analysis incorporating baseline characteristics revealed that acetylcarnitine C2:0 (β=0.910, P=0.023), valerylcarnitine C5:0 (β=-0.020, P=0.012), and undecylenoylcarnitine C11:1 (β=-3.322, P=0.008) were significantly associated with sex. When baseline characteristics and sex-differentiated acylcarnitines were included as independent variables and scale scores were used as dependent variables in multivariate linear regression models, C11:1 showed a significant positive correlation with Beck Depression Inventory (BDI) scores (β=0.817, P=0.036). C12:1-OH (β=0.774, P=0.034) was positively correlated with Hamilton Anxiety Scale (HAMA) scores, whereas C4:0 (β=-44.616, P=0.028) and C13:1 (β=-1.344, P=0.022) were negatively correlated with HAMA scores (P<0.05). Conclusion This study demonstrated significant sex differences in acylcarnitine metabolism in patients with first-episode depression. Among them, C2:0, C5:0, and C11:1 were key metabolites independently regulated by sex. C4:0, C11:1, C12:1-OH, and C13:1 were closely associated with depression susceptibility and anxiety severity. These findings suggest that dysregulation of mitochondrial fatty acid β-oxidation pathways may represent an important biological basis for sex differences in depression and provide new directions for precision classification and sex-specific diagnostic and therapeutic strategies for depression.

Graphical abstract

关键词

抑郁症 / 酰基肉碱 / 性别差异 / 线粒体脂肪酸氧化 / 生物标志物

Key words

depression disorder / acylcarnitine / sex differences / mitochondrial fatty acid oxidation / biomarker

抑郁症是一种复杂的精神疾病，在临床上通常表现为情绪低落、兴趣丧失、认知和行为异常、睡眠问题及食欲下降。研究^[1]表明，全球大约有2.8亿人受到抑郁症的困扰，每年因抑郁导致的自杀死亡的人数接近70万，这使得抑郁症成为15~29岁年龄段人群的主要死亡原因之一。20世纪70年代，Weissman等^[2]首次强调了抑郁症的性别差异，指出在临床样本中，成年女性抑郁症的患病比例约为男性的2倍。新型冠状病毒疫情期间，2项中国的横断面调查^[3-4]发现，女性抑郁症的发病率是男性的3倍。在抑郁症的严重程度和表现方面，男性和女性也存在着显著的差异：女性更易并发暴食、焦虑和嗜睡等症状，男性则更易伴随酒精或药物成瘾^[5-6]。然而，抑郁症性别差异的潜在机制尚未明确。因此，从代谢层面探索性别差异对抑郁症病理生理的影响，成为揭示其机制的一个重要方向。

男女性在代谢表型上存在显著差异。一项血浆脂质组学研究^[7]指出，结合ω-3多不饱和脂肪酸，如二十二碳五烯酸(docosapentaenoic acid，DPA)的溶血磷脂水平与年龄和性别高度相关：在女性群体中，DPA水平与年龄呈正相关；而在男性群体中，DPA水平则与年龄呈负相关。此外，另一项针对认知障碍患者的研究^[8]也显示出类似结果：女性患者体内游离脂肪酸、部分酰基肉碱及泛酸水平较健康人群显著上调，男性患者体内上述物质水平也呈现相同变化趋势，但差异无统计学意义。上述证据均表明，脂质代谢中多种代谢物存在性别异质性。

肉碱作为一种具有生物活性的低分子氨基酸，在哺乳动物中以左旋形式存在，即左旋肉碱(L-carnitine，LC)，其主要功能是将长链脂肪酸转运进入线粒体进行β-氧化，促使脂肪酸转化为能量，并除去机体内多余脂肪以及其他脂肪酸的残留物。肉碱上的羟基可与有机酸或者脂肪酸结合，形成不同链长的酯，即酰基肉碱。根据酰基链上碳原子的个数，将酰基肉碱进行分类：短链酰基肉碱(碳链数为C2~C5)，中链酰基肉碱(碳链数为C6~C12)，长链酰基肉碱(碳链数为C13~C20)^[9]。酰基肉碱和游离肉碱是人体血液中肉碱的主要存在形式，正常情况下80%~85%的肉碱以游离形式存在，疾病状态下会出现肉碱缺乏，表现为血液游离肉碱的水平变化或乙酰肉碱/游离肉碱比例失衡，因此，其组成和含量变化也与许多疾病的发生、发展相关，如先天性代谢失调、糖尿病、动脉粥样硬化、肿瘤，以及精神分裂、抑郁症等^[10]。

目前多项证据^[11-12]表明抑郁症与酰基肉碱代谢存在显著关联。在慢性不可预知温和应激诱导的模型大鼠中，模型组游离肉碱和乙酰左旋肉碱(acetyl-L-carnitine，LAC)的血浆浓度明显高于对照组，但氟西汀治疗组和模型组的游离肉碱和LAC浓度差异无统计学意义^[11]。临床研究^[13-15]表明，与健康对照组相比，抑郁症患者的酰基肉碱代谢水平发生了变化，抑郁症患者的LAC水平显著低于对照组^[12]。酰基肉碱谱已被证明与选择性血清再吸收抑制剂(selective serotonin reuptake inhibitors，SSRIs)和氯胺酮治疗中的抑郁严重程度和变化相关。此外，既往研究^[16-18]同样表明，补充酰基肉碱对抑郁症的治疗存在积极作用。然而，尽管酰基肉碱已经被认为可能是诊断及治疗抑郁症的重要代谢物，其在抑郁症发生、发展中的具体作用机制仍待进一步探究^[19]。尽管流行病学数据^[20]显示抑郁症患病率存在明显的性别差异，女性患病率更高^[3-4]。但目前尚缺乏针对不同性别抑郁症患者酰基肉碱代谢谱的系统比较。

基于此，本研究拟对抑郁症患者酰基肉碱的代谢水平与性别差异进行研究，并探讨其关联，以期为揭示性别差异导致抑郁症患病率不同的具体生物机制提供新的研究思路与临床依据。

1 对象与方法

1.1 伦理声明

本研究已获得中南大学湘雅二医院伦理委员会批准(审批号：MDD201610）。

1.2 对象

本研究基于2017至2020年开展的临床试验收集的首发未用药抑郁症患者和健康对照的血浆样本进行肉碱测定。抑郁症患者入组标准：1)符合美国《精神障碍诊断和统计手册(第五版)》^[21]中抑郁症的诊断标准，并通过简明国际神经精神障碍访谈工具复核^[22]；2)年龄为18~50周岁的男性或未绝经女性；3)首次诊断且从未服用过任何抗精神病药物；4)24项汉密尔顿抑郁量表(Hamilton Depression Scale，HAMD)总分≥21^[23-24]；5)研究对象自愿参加本研究并签署知情同意书。排除标准：1)存在其他严重躯体疾病或合并疾病，如糖尿病、动脉粥样硬化、肿瘤等慢性疾病；2)存在严重的神经系统疾病，符合其他精神疾病诊断；3)既往或现在存在精神活性物质(烟、酒除外)滥用史；4)需每天服用苯二氮䓬类药物，6个月内使用或者目前发作需要使用电休克治疗的研究对象；5)孕期或哺乳期妇女，研究期间有怀孕计划的妇女及易怀孕但未采取任何避孕措施的妇女；6)有明显自杀企图或行为；7)存在任何可能影响生物标志物的用药情况或疾病(筛选期1周内或整个试验期)，包括长期规律服用非甾体抗炎药(nonsteroidal antiinflammatory drugs，NSAIDs)、环氧化酶-2(cyclooxygenase-2，COX-2)抑制剂、免疫抑制剂、激素类药物、干扰素、化学治疗药物、抗凝剂等，患恶性肿瘤、活跃的自身免疫性疾病及炎性肠疾病等；8)近3个月内使用左卡尼汀等肉碱类药物的人群。健康对照组按照就近匹配原则，匹配年龄、性别和体重指数(body mass index，BMI)后入组，入组标准：1)无精神病史，利用症状自评量表(Symptom Check List 90，SCL-90)排除可能存在精神疾病的健康对照；2)无精神病家族史。

1.3 样本量和统计功效

样本量采用G*Power 3.1.9.7软件计算，基于双因素方差分析的主要分析方法，设定α=0.05，中等效应量(Cohen’s f=0.25)，且统计功效达到0.80，计算得出至少需要128名参与者。本研究实际共招募150名研究对象，超过了理论最小样本量要求。事后功效分析显示，在当前样本量及分组比例下，针对组别主效应的统计功效达到0.86，表明研究具有充足的检验效能。

1.4 资料和样本收集

每名抑郁症患者由2名精神科医师进行访谈，对患者进行HAMD和汉密尔顿焦虑量表(Hamilton Anxiety Scale，HAMA)评估，患者独立完成贝克抑郁自评量表(Beck Depression Inventory，BDI)、焦虑自评量表(Self-Rating Anxiety Scale，SAS)评估。抑郁症患者和健康对照的人口统计学资料，如性别、年龄、BMI、家族史、教育年限、是否独生子女、吸烟和饮酒情况等由经统一培训的科研人员进行收集记录。入组研究对象禁食一夜，于第2天上午8:00~10:00完成采血。血液样本离心(3 000 r/min，4 ℃，10 min)后，将上层血浆分装保存于-80 ℃超低温冰箱。

1.5 酰基肉碱的靶向代谢组学分析

1.5.1 样本前处理

样本处理和酰基肉碱的定量分析的前期工作已在研究^[25]中报道。向30 μL血浆中加入400 μL乙腈及10 μL同位素内标混合物(NSK-B-1)，用于蛋白质沉淀及代谢物萃取。涡旋混匀后离心(14 000 r/min， 10 min，4 ℃)，移取350 μL上清液并用氮气吹干。随后加入100 μL 50%乙腈溶液(乙腈/0.1%甲酸水溶液=50/50)，涡旋混合2 min。再次离心(14 000 r/min， 3 min，4 ℃)，取上清液进行后续分析。

1.5.2 酰基肉碱的定性分析

利用Agilent 1290超高压液相色谱与6545B四极杆-飞行时间质谱联用系统，对血浆中的酰基肉碱进行定性表征。色谱分离采用Waters BEH C18色谱柱(2.1 mm×100 mm，1.7 μm)，柱温为35 ℃。流动相A为含0.1%甲酸的水溶液，流动相B为乙腈，流速为 200 μL/min，洗脱时间为30 min。质谱条件：电喷雾离子源，在正离子模式下运行，扫描质量范围为50~1 700 m/z。干燥气温度为325 ℃，干燥气流量为 8 L/min，雾化器压力为35 psi，鞘气温度为350 ℃，鞘气流量为11 L/min，毛细管电压为3 500 V，喷嘴电压为500 V，碎裂电压为150 V。通过连续测量嘌呤(m/z 121.050 873)和HP-0 921(m/z 922.009 798)的质子化参考离子，对飞行时间质谱的质量轴进行持续校准。定性依据Yu等^[26]建立的酰基肉碱表征方法进行优化，采用逐层质谱采集的方式：首先，通过一级质谱(MS模式)采集血浆中酰基肉碱的精确前体离子信息，其次，通过二级质谱(Auto-MS/MS模式)获取酰基肉碱的碎片离子信息对结构进行进一步确认。酰基肉碱的鉴定标准为：1)母离子m/z误差<10 ppm；2)二级质谱中须同时检出酰基肉碱类特征产物m/z=85.028 4、60.080 8和144.101 4；3)碎片离子的保留行为需与母离子一致。

1.5.3 酰基肉碱的定量分析

采用ExionLC超高效液相色谱系统联用Sciex Triple Quad 6500三重四极杆质谱系统(德国Sciex公司)，色谱柱为Waters BEH C18(2.1 mm×100 mm，1.7 μm)。色谱分离条件与定性分析一致，以最大限度减少不同系统导致的保留时间差异。质谱参数设置如下：离子源采用电喷雾离子源，正离子模式。源喷射电压为5 500 V，入口电压为10 V，温度为450 ℃，碰撞气为9 psi，气帘气为30 psi。基于前期定性分析获得的特征产物离子对信息，利用多反应监测模式对酰基肉碱及游离肉碱进行分析。样本采用随机顺序进样，每6个样本插入1个混合质控样本，以监控仪器稳定性与重复性。通过标准品溶液直接进样，确定目标酰基肉碱的最佳去簇电压和碰撞能量。

本研究针对游离肉碱、酰基肉碱C2:0、C3:0、C5:0、C6:0、C8:0、C12:0、C14:0、C16:0、C18:0建立了绝对定量方法。考虑到内源性物质的影响，采用1%的牛血清白蛋白(bovine serum albumin，BSA)作为替代基质，配制系列标准溶液并构建标准曲线。对于缺乏商品化标准品的其余组分，采用结构及保留行为最接近的同位素内标进行半定量分析。

1.6 统计学处理

采用IBM SPSS Statistics 26.0和GraphPad Prism 9进行数据分析。符合正态分布的计量资料以均数±标准差表示，采用独立样本t检验进行组间比较；非正态的计量资料以中位数(第1四分位数，第3四分位数)表示，采用Mann-Whitney U检验进行组间比较。计数资料以例(%)表示，采用卡方检验或Fisher确切概率法进行组间比较。符合正态分布的酰基肉碱数据通过双因素方差分析探究抑郁诊断、性别差异的主效应和交互作用；非正态的数据采用Scheirer-Ray-Hare检验分析。Bonferroni校正应用于双因素分析阶段的所有两两比较，以严格控制多重假设检验带来的假阳性风险。所有的显著性检验均为双侧检验，对差异肉碱的分析使用多元线性回归方法且选用输入法纳入变量，侧重分析未校正回归系数β。P<0.05为差异具有统计学意义。

2 结 果

2.1 患者特征

本研究共纳入研究对象150位，其中健康对照组50位，包含29位男性研究对象，21位女性研究对象；抑郁症患者共100位，包含42位男性患者，58位女性患者(表1)。抑郁组与健康对照组在年龄、BMI和饮酒史方面的差异均无统计学意义(均P>0.05)，但2组有吸烟史的人数占比差异有统计学意义(χ²=9.010，P=0.003)。抑郁症患者中男性和女性的年龄、BMI、受教育年限、家庭史、是否为独生子女以及抑郁和焦虑量表评分差异均无统计学意义(均P>0.05)；但在男性患者中，吸烟(χ²=9.983，P=0.002)和饮酒人数(χ²=3.905，P=0.048)显著高于女性患者。

2.2 抑郁症与性别对血浆肉碱水平的影响及性别差异的敏感性分析

双因素分析结果(表2)显示，抑郁显著影响了酰基肉碱C18:3(H=7.194，P=0.007)、C12:2(H=3.973，P=0.046)、C14:2(H=6.404，P=0.011)、C18:2(H=7.288，P=0.007)、C20:2(H=20.85，P<0.001)、C9:1(H=4.360，P=0.037)、C10:1(H=8.809，P=0.003)、C11:1(H=3.995，P=0.046)、C18:1(H=22.70，P<0.001)、C4:0(H=4.509，P=0.034)、C11:0(F=23.76， P<0.001)、C12:0(H=4.340，P=0.037)和C18:0(H=7.377，P=0.007)的水平。

在男性中，抑郁组酰基肉碱C14:2(Z=2.557，P=0.042)、C10:1(Z=2.804，P=0.020)、C12:0(Z=2.542，P=0.044)的水平显著低于健康对照组，而C20:2(Z=-3.081，P=0.008)、C18:1(Z=-3.683，P<0.001)、C11:0(Z=-3.114，P=0.007)和C4:0(Z=-2.530，P=0.046)的水平显著高于健康对照组；在女性中，抑郁组酰基肉碱C20:2(Z=-3.311，P=0.004)、C18:1(Z=-3.126，P=0.007)和C11:0(Z=-3.264，P=0.004)的水平显著高于健康对照组。此外，性别也是影响酰基肉碱C12:1-OH(H=4.878，P=0.027)、C12:2(H=4.035，P=0.045)、C11:1(H=5.578，P=0.018)、C2:0(H=5.282，P=0.022)、C3:0(H=6.884，P=0.009)、C4:0(H=12.94，P<0.001)、C5:0(H=14.26，P<0.001)水平的重要因素。在抑郁症患者中，男性的酰基肉碱C13:1(Z=2.834，P=0.019)、C4:0(Z=3.580，P=0.001)和C5:0(Z=3.114，P=0.007)水平显著高于女性。性别和抑郁诊断对酰基肉碱C13:1(H=4.225，P=0.040)水平具有交互作用。

将酰基肉碱进行比较分析，得到8种(C12:1-OH、C12:2、C11:1、C2:0、C3:0、C4:0、C5:0、C13:1)在抑郁症患者中具有显著性别差异的酰基肉碱(图1)。在校正其基线特征之后，C2:0(β=0.910，P=0.023)、C5:0(β=-0.020，P=0.012)、C11:1(β=-3.322，P=0.008)3种酰基肉碱代谢水平仍然与性别显著相关(图2）。

2.3 酰基肉碱代谢水平与抑郁和焦虑程度的相关性分析

纳入患者基线特征，将存在性别差异的酰基肉碱作为自变量，与多种量表得分进行多元线性回归，结果显示，C11:1与BDI得分相关(β=0.817，P=0.036)，C12:1-OH(β=0.774，P=0.034)、C4:0(β=-44.616，P=0.028)、C13:1(β=-1.344，P=0.022)与HAMA得分相关(图3）。值得注意的是，酰基肉碱C11:1的代谢水平不仅与性别相关，还与BDI量表得分表现出显著相关性。

3 讨 论

为探究抑郁人群酰基肉碱代谢的性别差异，本研究对抑郁症人群中男性与女性研究对象开展肉碱靶向代谢组学检测及统计学分析，结果显示，血浆中共检出33种酰基肉碱及游离肉碱，其中8种存在显著性别差异，经校正基线特征后，C2:0、C5:0、C11:1 3种酰基肉碱代谢水平与性别存在显著相关性，这提示上述3种酰基肉碱在男女性抑郁症患者中的代谢通路存在差异。部分差异酰基肉碱水平与抑郁焦虑量表得分存在相关性，C11:1与BDI得分显著正相关，C12:1-OH与HAMA得分正相关，C4:0、C13:1与HAMA得分负相关，表明酰基肉碱水平与抑郁或焦虑严重程度存在关联性。

现有研究^[27]表明，能量代谢障碍是抑郁症潜在的病理机制之一。酰基肉碱作为线粒体脂肪酸β-氧化的关键中间产物^[28]，其代谢紊乱会影响线粒体功能^[29]，进而引发能量代谢异常。这一机制在动物模型中已得到印证，表现为多数中链和长链酰基肉碱在抑郁症大鼠血浆中有所增加^[30]。在临床研究^[31]中也发现了抑郁症患者的部分酰基肉碱代谢水平异常。值得注意的是，乙酰肉碱C2:0是能量代谢的核心枢纽分子，参与体内多种代谢途径，可通过提高抗氧化酶的活性^[32]及保护线粒体来发挥抗氧化的作用^[33-34]。当线粒体β-氧化增强，乙酰辅酶A的产生超出三羧酸循环的需求时，乙酰辅酶A会被肉碱乙酰转移酶转化为乙酰肉碱^[35-36]。基于此，C2:0水平的增加，可能源于抑郁症患者体内乙酰辅酶A的堆积，进而导致其向C2:0的转化增多。已有动物研究^[37]表明，对去卵巢模型小鼠进行雌激素处理可增强其脂解反应，进而促进脂肪酸氧化。女性患者中较高的雌激素水平增强了线粒体β-氧化过程^[37-38]，进而导致乙酰辅酶A增加并蓄积，驱动其转化为乙酰肉碱，这一机制可能是导致抑郁症患者中C2:0代谢出现性别差异的重要原因。

C5:0是一种短链酰基肉碱。一项针对代谢综合征的研究^[39]指出，C5:0的代谢前体为异亮氨酸与亮氨酸，二者需通过支链α-酮酸脱氢酶(branched-chain alpha-keto acid dehydrogenase，BCKDH)介导的代谢途径生成C5:0。该研究^[39]同时提示，代谢综合征患者酰基肉碱C5:0水平异常，可能与BCKDH活性改变相关。基于此，推测在抑郁症患者中，C5:0代谢水平的性别差异或与BCKDH存在关联，其潜在机制可能是该酶活性在不同性别群体中存在差异。此外，已有证据^[40]证明C5:0这类短链酰基肉碱与血液中的赖氨酸、缬氨酸、亮氨酸和异亮氨酸高度相关，而上述氨基酸在男性代谢综合征患者中显著高于女性^[39]，进一步支持了BCKDH活性在男性和女性间存在差异这一推测。

C11:1是一种中链酰基肉碱。研究^[41-44]显示中链酰基肉碱(C8:0、C9:0、C10:0、C10:1、C12:0)通常在2型糖尿病或肥胖症中存在上调，但相关研究并未阐明其上调的具体机制。中链酰基肉碱代谢被认为与中链酰辅酶A脱氢酶(medium-chain acyl-coenzyme A dehydrogenase，MCAD)密切相关，该酶与线粒体β-氧化有关^[45]，当线粒体中该酶缺乏时，会导致中链酰基肉碱的聚集^[46]，但具体机制有待进一步研究。据此推测，C11:1代谢的性别差异可能与男、女性抑郁症患者体内MCAD的表达水平或活性差异相关。然而，由于本研究未检测患者MCAD的表达水平及活性，且目前尚缺乏关于MCAD活性存在性别差异的直接文献证据，这一假设仍需谨慎解读。未来研究应检测不同性别患者体内MCAD的信使RNA及蛋白表达水平，明确其与C11:1的相关性，并构建动物模型，深入探究MCAD表达或活性的性别特异性调控机制，为阐明导致酰基肉碱产生性别差异的确切原因提供依据。

结合现有研究证据^{[45, 47-48]}与本研究结果，抑郁症患者酰基肉碱代谢性别差异的具体调控机制尚未完全阐明，但可得出线粒体β-氧化过程中酰基肉碱C2:0和C11:1可能发挥着重要作用。对于C2:0，构建动物模型，探究雌激素对线粒体β-氧化的影响及其与乙酰肉碱的代谢变化的关系，有望解释该肉碱出现性别差异的具体原因；对于C11:1，需进一步明确MCAD表达及活性的性别差异；而C5:0，则需要关注BCKDH酶活性的性别差异。综上，构建抑郁症动物模型，研究雌激素及MCAD在线粒体β-氧化中的作用，明确BCKDH和MCAD 2种酶活性的性别差异，是解释酰基肉碱代谢存在性别差异的重要研究方向，也是探索其代谢机制的关键过程。

本研究首次揭示，抑郁症患者的性别差异可导致其肉碱代谢水平呈现显著分化，且部分肉碱代谢水平与抑郁或焦虑严重程度有关。本研究结果与既往研究一致：一项针对普通人群的代谢研究^[49]表明，月桂肉碱的代谢水平与抑郁症状存在显著关联；另一项研究^[31]探讨了重度抑郁症患者和健康人之间血浆代谢组学的差异，发现部分酰基肉碱浓度与HAMD得分存在显著关联。此外，本研究结果还显示HAMA评分较BDI评分对多种差异肉碱的变化更为敏感，据此推测酰基肉碱的代谢异常可能更倾向于反映抑郁人群的焦虑症状。尽管仅少数几种肉碱与量表得分呈现显著相关性，但其为抑郁症的病理生理机制提供了新的研究视角。鉴于当前抑郁诊断主要依靠主观量表^[50]，开发一种生物标志物来辅助诊断具有重要的临床价值。本研究结果有望开发为基于肉碱代谢的新型诊断工具，也为临床医师结合HAMA、BDI等量表得分与特异性酰基肉碱水平开展联合筛查、优化抑郁症诊断提供参考。

女性是公认的抑郁症易感性的影响因素^[51]，除传统社会心理因素解释^[52]，本研究推测酰基肉碱代谢差异可能是女性抑郁患病率更高的重要原因，女性独特的代谢架构(如更高的脂肪氧化基础)在慢性应激下更易失调，进而诱发抑郁。建议临床医师在联合筛查的基础上，将患者分为肉碱异常型与正常型；异常型患者需结合性别进一步评估特异性酰基肉碱或女性雌激素水平，实施针对性干预。目前已有研究^[53-55]发现，补充C2:0能够有效改善老年抑郁症患者的抑郁症状。一项针对尿毒症男性患者的研究^[56]表明补充C2:0有助于改善其中抑郁症患者的自评量表评分。以上证据均提示补充酰基肉碱对抑郁症的治疗具有积极作用。未来，随着酰基肉碱抗抑郁作用研究的深入，特异性肉碱补充剂的开发和新型药物靶点的发现将成为可能，但仍面临挑战。首先，需要建立并推行统一的酰基肉碱水平检测标准；其次，需要通过建立大型临床队列验证补充方案的可行性与有效性；最后，药物靶点的开发需依托动物模型来深入探究酰基肉碱代谢的具体机制。

本研究存在一定的局限性：首先，样本量的限制可能影响研究结论的推广性，未来考虑在大样本队列中进行分析，验证酰基肉碱代谢在抑郁症患者中存在性别差异。其次，结果尚未在实验动物模型中得到验证，未来尚需动物模型实验，以验证酰基肉碱代谢的性别差异，探究该现象产生的具体机制。最后，酰基肉碱与量表得分的相关性仅为探索性分析，更可信的结果有待构建更大的数据模型来佐证。

综上所述，本研究证实抑郁人群中男性与女性患者的酰基肉碱(C12:1-OH、C12:2、C11:1、C2:0、C3:0、C4:0、C5:0、C13:1)代谢水平存在显著性别差异，且部分差异酰基肉碱的代谢水平与抑郁症相关评估量表(BDI、HAMA)得分呈显著相关性。未来研究应深入探究具有性别特异性的酰基肉碱的具体代谢调控机制，以为抑郁症靶向治疗策略提供重要的理论依据。

参考文献

[1] Moradi Y, Dowran B, Sepandi M. The global prevalence of depression, suicide ideation, and attempts in the military forces: a systematic review and Meta-analysis of cross sectional studies[J]. BMC Psychiatry, 2021, 21(1): 510.

[2] Weissman MM, Klerman GL. Sex differences and the epidemiology of depression[J]. Arch Gen Psychiatry, 1977, 34(1): 98-111.

[3] Zhu C, Zhang T, Li Q, et al. Depression and anxiety during the COVID-19 pandemic: epidemiology, mechanism, and treatment[J]. Neurosci Bull, 2023, 39(4): 675-684.

[4] Gao J, Zheng P, Jia Y, et al. Mental health problems and social media exposure during COVID-19 outbreak[J/OL]. PLoS One, 2020, 15(4): e0231924[2025-09-20].

[5] Carvalho Silva R, Pisanu C, Maffioletti E, et al. Biological markers of sex-based differences in major depressive disorder and in antidepressant response[J]. Eur Neuropsychopharmacol, 2023, 76: 89-107.

[6] Schuch J, Roest A, Nolen W, et al. Gender differences in major depressive disorder: results from the Netherlands study of depression and anxiety[J]. J Affect Disord, 2014, 156: 156-163.

[7] Beyene HB, Olshansky G, Smith AT, et al. High-coverage plasma lipidomics reveals novel sex-specific lipidomic fingerprints of age and BMI: Evidence from two large population cohort studies[J/OL]. PLoS Biol, 2020, 18(9): e3000870[2025-09-20].

[8] González-Domínguez R, Castellano-Escuder P, Lefèvre-Arbogast S, et al. Apolipoprotein E and sex modulate fatty acid metabolism in a prospective observational study of cognitive decline[J]. Alzheimers Res Ther, 2022, 14(1): 1.

[9] Lemons J, Conrad M, Tanes C, et al. Enterobacteriaceae growth promotion by intestinal acylcarnitines, a biomarker of dysbiosis in inflammatory bowel disease[J]. Cell Mol Gastroenterol Hepatol, 2024, 17(1): 131-148.

[10] Liu T, Deng KH, Xue Y, et al. Carnitine and depression[J]. Front Nutr, 2022, 9: 853058.

[11] Zhao LS, Xiong ZL, Lu XM, et al. Metabonomic evaluation of chronic unpredictable mild stress-induced changes in rats by intervention of fluoxetine by HILIC-UHPLC/MS[J/OL]. PLoS One, 2015, 10(6): e0129146[2025-09-20].

[12] Nasca C, Bigio B, Lee FS, et al. Acetyl-l-carnitine deficiency in patients with major depressive disorder[J]. Proc Natl Acad Sci USA, 2018, 115(34): 8627-8632.

[13] Moaddel R, Shardell M, Khadeer M, et al. Plasma metabolomic profiling of a ketamine and placebo crossover trial of major depressive disorder and healthy control subjects[J]. Psychopharmacology, 2018, 235(10): 3017-3030.

[14] Ahmed A, MahmoudianDehkordi S, Bhattacharyya S, et al. Acylcarnitine metabolomic profiles inform clinically-defined major depressive phenotypes[J]. J Affect Disord, 2020, 264: 90-97.

[15] MahmoudianDehkordi S, Ahmed A, Bhattacharyya S, et al. Alterations in acylcarnitines, amines, and lipids inform about the mechanism of action of citalopram/escitalopram in major depression[J]. Transl Psychiatry, 2021, 11(1): 153.

[16] Leombruni P, Miniotti M, Colonna F, et al. A randomised controlled trial comparing duloxetine and acetyl L-carnitine in fibromyalgic patients: preliminary data[J/OL]. Clin Exp Rheumatol, 2015, 33(1 ): S82-S85[2025-09-20].

[17] Park TY, Jeong HG, Park JJ, et al. The efficacy of medical treatment of peyronie’s disease: potassium para-aminobenzoate monotherapy vs. combination therapy with tamoxifen, L-carnitine, and phosphodiesterase type 5 inhibitor[J]. World J Mens Health, 2016, 34(1): 40-46.

[18] Cruccu G, Di Stefano G, Fattapposta F, et al. L-acetyl-carnitine in patients with carpal tunnel syndrome: effects on nerve protection, hand function and pain[J]. CNS Drugs, 2017, 31(12): 1103-1111.

[19] Dambrova M, Makrecka-Kuka M, Kuka J, et al. Acylcarnitines: nomenclature, biomarkers, therapeutic potential, drug targets, and clinical trials[J]. Pharmacol Rev, 2022, 74(3): 506-551.

[20] Meijsen JJ, Shen HY, Vemuri M, et al. Shared genetic influences on depression and menopause symptoms[J]. Psychol Med, 2023, 53(6): 2241-2251.

[21] American Psychiatric Association. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders[M]. 5th ed. Washington, D.C.: American Psychiatric Publishing, 2013.

[22] Sun Y, Kong Z, Song Y, et al. The validity and reliability of the PHQ-9 on screening of depression in neurology: a cross sectional study[J]. BMC Psychiatry, 2022, 22(1): 98.

[23] Wu Y, Wang X, Sun Y, et al. Neural correlates of attentional switching dysfunction in major depressive disorder: Evidence from an event-related potential study with a dual-task paradigm[J]. World J Psychiatry, 2025, 15(12): 111513.

[24] Li X, Qiu H, Hu J, et al. Changes in the amplitude of low-frequency fluctuations in specific frequency bands in major depressive disorder after electroconvulsive therapy[J]. World J Psychiatry, 2022, 12(5): 708-721.

[25] 刘婷. 抑郁症肉碱靶标代谢物的筛选[D]. 长沙: 中南大学, 2023.

[26] LIU Ting. Screening of target metabolites of carnitine in depression[D]. Changsha: Central South University, 2023.

[27] Yu D, Zhou LN, Xuan QH, et al. Strategy for comprehensive identification of acylcarnitines based on liquid chromatography-high-resolution mass spectrometry[J]. Anal Chem, 2018, 90(9): 5712-5718.

[28] Chen HY, Wu CL, Lv Q, et al. Targeting mitochondrial homeostasis: the role of acupuncture in depression treatment[J]. Neuropsychiatr Dis Treat, 2023, 19: 1741-1753.

[29] Yashpal S, Liese AD, Boucher BA, et al. Metabolomic profiling of the dietary approaches to stop hypertension diet provides novel insights for the nutritional epidemiology of type 2 diabetes mellitus[J]. Br J Nutr, 2022, 128(3): 487-497.

[30] Zhang P, Li N, Gu X, et al. Interaction between mitochondrial oxidative stress and myocardial fibrosis in the context of diabetes[J]. Front Endocrinol, 2025, 16: 1596436.

[31] Chen SL, Wei C, Gao P, et al. Effect of Allium macrostemon on a rat model of depression studied by using plasma lipid and acylcarnitine profiles from liquid chromatography/mass spectrometry[J]. J Pharm Biomed Anal, 2014, 89: 122-129.

[32] Liu X, Zheng P, Zhao X, et al. Discovery and validation of plasma biomarkers for major depressive disorder classification based on liquid chromatography-mass spectrometry[J]. J Proteome Res, 2015, 14(5): 2322-2330.

[33] Annadurai T, Vigneshwari S, Thirukumaran R, et al. Acetyl-L-carnitine prevents carbon tetrachloride-induced oxidative stress in various tissues of Wistar rats[J]. J Physiol Biochem, 2011, 67(4): 519-530.

[34] Nicassio L, Fracasso F, Sirago G, et al. Dietary supplementation with acetyl-l-carnitine counteracts age-related alterations of mitochondrial biogenesis, dynamics and antioxidant defenses in brain of old rats[J]. Exp Gerontol, 2017, 98: 99-109.

[35] Baghaei A, Solgi R, Jafari A, et al. Molecular and biochemical evidence on the protection of cardiomyocytes from phosphine-induced oxidative stress, mitochondrial dysfunction and apoptosis by acetyl-L-carnitine[J]. Environ Toxicol Pharmacol, 2016, 42: 30-37.

[36] Tsuda S, Hayashi T, Egawa T. The effects of caffeine on metabolomic responses to muscle contraction in rat skeletal muscle[J]. Nutrients, 2019, 11(8): 1819.

[37] Vilaplana-Lopera N, Cuminetti V, Almaghrabi R, et al. Crosstalk between AML and stromal cells triggers acetate secretion through the metabolic rewiring of stromal cells [J/OL]. eLife, 2022, 11: e75908[2025-09-20].

[38] Steiner BM, Berry DC. The regulation of adipose tissue health by estrogens[J]. Front Endocrinol, 2022, 13: 889923.

[39] D’Eon TM, Souza SC, Aronovitz M, et al. Estrogen regulation of adiposity and fuel partitioning. Evidence of genomic and non-genomic regulation of lipogenic and oxidative pathways[J]. J Biol Chem, 2005, 280(43): 35983-35991.

[40] Taghizadeh H, Emamgholipour S, Hosseinkhani S, et al. The association between acylcarnitine and amino acids profile and metabolic syndrome and its components in Iranian adults: Data from STEPs 2016[J]. Front Endocrinol, 2023, 14: 1058952.

[41] Wedekind R, Rothwell J, Viallon V, et al. Determinants of blood acylcarnitine concentrations in healthy individuals of the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition[J]. Clin Nutr, 2022, 41(8): 1735-1745.

[42] Batchuluun B, Al Rijjal D, Prentice K, et al. Elevated medium-chain acylcarnitines are associated with gestational diabetes mellitus and early progression to type 2 diabetes and induce pancreatic β-cell dysfunction[J]. Diabetes, 2018, 67(5): 885-897.

[43] Mihalik SJ, Goodpaster BH, Kelley DE, et al. Increased levels of plasma acylcarnitines in obesity and type 2 diabetes and identification of a marker of glucolipotoxicity[J]. Obesity, 2010, 18(9): 1695-1700.

[44] Kang M, Yoo H, Kim M, et al. Metabolomics identifies increases in the acylcarnitine profiles in the plasma of overweight subjects in response to mild weight loss: a randomized, controlled design study[J]. Lipids Health Dis, 2018, 17(1): 237.

[45] Wang C, Feng R, Sun D, et al. Metabolic profiling of urine in young obese men using ultra performance liquid chromatography and Q-TOF mass spectrometry (UPLC/Q-TOF MS)[J]. J Chromatogr B Analyt Technol Biomed Life Sci, 2011, 879(27): 2871-2876.

[46] Uehara K, Santoleri D, Whitlock A, et al. Insulin regulation of hepatic lipid homeostasis[J]. Compr Physiol, 2023, 13(3): 4785-4809.

[47] Souza AL, Patti GJ. A protocol for untargeted metabolomic analysis: from sample preparation to data processing[J]. Methods Mol Biol, 2021, 2276: 357-382.

[48] Diaz-Espinosa J, Stringer KA, Rosania GR. Clofazimine-mediated, age-related changes in skeletal muscle mitochondrial metabolites[J]. Metabolites, 2023, 13(5): 671.

[49] Ge Y, Zadeh M, Mohamadzadeh M. Vitamin B₁₂ coordinates ileal epithelial cell and microbiota functions to resist Salmonella infection in mice[J/OL]. J Exp Med, 2022, 219(7): e20220057[2025-09-20].

[50] Zacharias H, Hertel J, Johar H, et al. A metabolome-wide association study in the general population reveals decreased levels of serum laurylcarnitine in people with depression[J]. Mol Psychiatry, 2021, 26(12): 7372-7383.

[51] Ding Q, Li D, Zhang X, et al. Restoring the redox and norepinephrine homeostasis in mouse brains promotes an antidepressant response[J]. J Am Chem Soc, 2025, 147(13): 11239-11249.

[52] Rosell-Cardona C, Cryan F, Clarke G, et al. Host-microbiome relationship in depression: can human induced pluripotent stem cells play a role in unravelling mechanisms?[J]. NPJ Biofilms Microbiomes, 2025, 11: 117.

[53] Ojha R, Adhikari C, Kaphle HP, et al. Intertwined risk factors of mental health and cardiovascular diseases: a cross-sectional survey in Godawari Municipality of Far-western Nepal[J/OL]. PLoS One, 2025, 20(5): e0321436[2025-09-20].

[54] Pettegrew J, Levine J, McClure R. Acetyl-L-carnitine physical-chemical, metabolic, and therapeutic properties: relevance for its mode of action in Alzheimer’s disease and geriatric depression[J]. Mol Psychiatry, 2000, 5(6): 616-632.

[55] Madiraju P, Pande S, Prentki M, et al. Mitochondrial acetylcarnitine provides acetyl groups for nuclear histone acetylation[J]. Epigenetics, 2009, 4(6): 399-403.

[56] Zhang F, Jia Z, Gao P, et al. Metabonomics study of urine and plasma in depression and excess fatigue rats by ultra fast liquid chromatography coupled with ion trap-time of flight mass spectrometry[J]. Mol Biosyst, 2010, 6(5): 852-861.

[57] Tashiro K, Kaida Y, Yamagishi SI, et al. L-carnitine supplementation improves self-rating depression scale scores in uremic male patients undergoing hemodialysis[J]. Lett Drug Des Discov, 2017, 14(6): 737-742.

基金资助

湖南省自然科学基金(2025JJ40081┫。This work was supported by the Natural Science Foundation of Hunan Province)

湖南省自然科学基金(China ┣2025JJ40081)

RIGHTS & PERMISSIONS

开放获取(Open access)：本文遵循知识共享许可协议，允许第三方用户按照署名-非商业性使用-禁止演绎4.0(CC BY-NC-ND 4.0)的方式，在任何媒介以任何形式复制、传播本作品(https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。