1、 心理学报 2023,Vol.55,No.10,16201636 2023中国心理学会 Acta Psychologica Sinica https:/doi.org/10.3724/SP.J.1041.2023.01620 收稿日期:2022-10-28*国家自然科学基金项目(32071073;31900776;31971008)资助。通信作者:张文新,E-mail: 1620 BDNF基因、同伴关系与青少年早期抑郁:基于动态发展视角*曹衍淼 方惠慈 朱欣悦 纪林芹 张文新(山东师范大学心理学院,济南 250014)摘 要 青少年抑郁是遗传基因与环境动态交互作用的结果,但是现有研究忽视了抑郁
2、遗传效应的发展动态性。本研究通过对 1086 名青少年(平均年龄 12.32,50%女生)进行 3 年的追踪,分别从遗传效应的年龄差异以及遗传效应影响抑郁发展轨迹的角度,考察 BDNF 基因与同伴关系对青少年抑郁的动态影响。结果显示:(1)在 3 个时间点上,BDNF 基因与同伴拒绝交互影响青少年抑郁,但其作用模式存在年龄差异:12 岁时,MetMet 基因型携带者对环境敏感性高于 ValMet 基因型携带者;13 岁时,MetMet 和 ValVal 基因型携带者对环境的敏感性均高于 ValMet 基因型携带者;14 岁时,ValVal 基因型携带者对环境的敏感性高于 ValMet 基因型携
3、带者。(2)青少年早期抑郁呈线性增长趋势,但是抑郁初始水平与增长速度无关。(3)BDNF 基因与同伴拒绝交互预测青少年抑郁的初始水平,相比 ValMet 基因型,携带 MetMet 基因型的青少年在经历同伴拒绝后抑郁初始水平更高。(4)BDNF 基因显著预测青少年抑郁增长速度,相比 ValMet 基因型携带者,携带 MetMet 和 ValVal 基因型的青少年抑郁增长速度更快。关键词 青少年抑郁,BDNF 基因,同伴拒绝,年龄差异,潜变量增长模型 分类号 B844;B845 1 问题提出 近20年来,抑郁的分子遗传研究取得了系列重要突破。既有研究探索了众多抑郁的风险基因及其与环境的交互作用机
4、制,揭示了基因通过内表型影响抑郁的潜在过程(如Cao et al.,2021;Caspi et al.,2003)。然而,多数分子遗传研究仍然采用静态视角,对抑郁遗传效应的动态发展问题关注不足。特别是在该领域一系列关键问题上,譬如“抑郁的遗传效应是否随年龄增长发生变化?”“风险基因如何在抑郁发展中发挥作用”等,已有研究尚不能给出确定的答案。本研究采用动态发展视角,考察脑源性神经营养因子(brain-derived neurotrophic factor,BDNF)基因与同伴关系交互作用的年龄差异及其对青少年抑郁发展轨迹的影响。1.1 BDNF基因、同伴关系与青少年抑郁 根 据 抑 郁 的 神
5、经 营 养 假 说(neurotrophin hypothesis),中枢BDNF功能缺陷会导致海马和前额叶皮质神经元受损,引发抑郁障碍(Martinowich et al.,2007)。此外,抑郁的下丘脑垂体皮质醇假说(hypothalamic-pituitary-cortisol hypothesis)指出,应激反应失调是引发抑郁的重要机制(Belmaker&Agam,2008)。BDNF基因通过调节BDNF的表达,不仅在突触可塑性和神经元连接性中发挥重要作用(Kowiaski et al.,2018),而且影响个体对压力的反应性(Notaras&van den Buuse,2020),因
6、而是抑郁的“易感”基因。BDNF基因位于11号染色体p13区,其第11号外显子区的Val66Met(rs6265)单核苷酸多态性与BDNF的细胞内转运和活性依赖性分泌密切相关。该多态性上G到A突变导致缬氨酸第10期 曹衍淼 等:BDNF基因、同伴关系与青少年早期抑郁:基于动态发展视角 1621 蛋氨酸(Val-Met)替换,使得Met(A)等位基因与BDNF分泌减少与活性降低相关(Gonzlez-Castro et al.,2015)。基于上述神经生理基础,诸多研究发现了BDNF基因与抑郁的关联(Hilt et al.,2007),并且在抑郁相关内表型杏仁核和海马体积、功能研究中获得了支持(C
7、asey et al.,2009)。在探索抑郁易感基因的同时,研究者亦关注影响抑郁的环境风险,尤其是青少年期的同伴关系。研究显示,同伴关系(如同伴接纳和同伴拒绝)与抑郁的发生发展密切相关,其在青少年期的重要性超过了其他环境风险(Rudolph et al.,2000)。同伴接纳是抑郁的保护性因素,高水平的同伴接纳不仅是青少年自尊和归属感的重要来源,并且与较低的皮质醇浓度有关,因而能够降低抑郁风险(Baumeister&Leary,1995;Blackhart et al.,2007)。同伴拒绝则会导致青少年形成消极的自我图式,导致应激功能失调,增加抑郁风险(Blackhart et al.,2
8、007;Platt et al.,2013)。尽管同伴接纳和同伴拒绝具有中等程度的负相关,但其对抑郁的影响和作用模式存在差异(Guyer et al.,2012;Hsu et al.,2015),因此本研究分别考察同伴接纳和同伴拒绝在抑郁发展中的作用。更重要的是,BDNF基因与环境交互影响抑郁。譬如,Gottfredson等(2015)对青少年的研究发现,在经历同伴侵害后,携带ValVal基因型的青少年比携带Met等位基因的青少年具有更高的抑郁水平。此外,Chen等(2013)研究显示,BDNF基因与压力性生活事件、母亲教养行为交互影响青少年抑郁,相比Met等位基因携带者,Val等位基因携带者
9、对积极或消极环境因素更加敏感,表现出更少或更多的抑郁症状。有关儿童(Meyer et al.,2018)和成人(Aguilera et al.,2009)的研究虽然也发现了BDNF基因与环境的交互作用,却显示Met等位基因携带者对环境的敏感性更高。譬如,Meyer等(2018)发现BDNF基因与消极教养对错误相关负波(error-related negativity,ERN,一种抑郁的内表型)具有交互作用,相比ValVal基因型携带者,携带Met等位基 因 的幼 儿在 经 历高 消极 教 养后 具有 更 高的ERN。尽管既有研究在抑郁的易感基因上(Val vs.Met)存在分歧,但这些不一致的
10、研究结果提示BDNF基因及其与环境的交互作用可能存在年龄差异。1.2 BDNF基因及其与环境因素的交互作用:年龄差异的证据 遗传与环境交互作用的发展动态性问题是发展心理学和行为遗传学的重要理论问题。根据Lerner(1978)的天性与教养的动态交互观,遗传基因与环境因素的交互效应会随年龄或发展阶段而动态变化。最近,Boyce等(2020,2021)的“基因环境-时间”交互理论框架(the interactive gene-environment-time framework),进一步指出基因(DNA序列、表观遗传过程等)、环境(积极、消极经历等)和时间(年龄、发展阶段、关键期等)三个因素交互影
11、响个体的心理健康适应结果。近年来,在抑郁、反思(rumination)、线索学习(cued learning)等多个领域的研究均发现BDNF基因的直接效应可能是随年龄变化的函数。譬如,Hilt等(2007)发现BDNF Val66Met多态性的ValVal基因型与青少年期起始的抑郁和更高的反思有关,而ValMet基因型与成年期起始的抑郁有关。Casey等(2009)发现在童年期,相比ValVal基因型携带者,Met等位基因携带者对条件刺激具有更长的反应时(线索学习的测量指标),但在青少年时期,两种基因型间的反应时差异消失。据我们所知,目前尚未有研究直接考察BDNF基因环境对抑郁的年龄差异,但是
12、有关大脑皮质体积的研究为该年龄差异提供了支持(Casey et al.,2009)。研究显示,在无压力环境下(控制组),Met等位基因和ValVal基因型携带者间的皮质体积差异随年龄增长逐渐减小,在BDNF含量达到顶峰时,其差异基本消失;但是在压力环境下,BDNF在海马等关键脑区的含量降低,并且使得Met等位基因携带者具有更小的皮质体积,其与ValVal基因型携带者间的差距随年龄逐渐增大。类似的,Dalton等(2014)关于BDNF基因、5-HTTLPR基因累加遗传得分与家庭环境质量对抑郁的研究发现,在15岁前,累加基因得分与家庭环境的交互作用模式符合不同易感性模式;在15岁后,累加基因得分
13、与环境的交互模式符合素质压力模式。这些研究不仅为BDNF基因及其与环境交互作用的年龄差异提供了证据,更重要的是,这些研究提示青少年期可能是BDNF基因效应产生动态变化的关键时期。关于脑内BDNF浓度的发展研究和表观遗传研究为理解BDNF基因效应在青少年期发生动态变化提供了启示。一方面,在青少年期,脑内BDNF浓度发生重要变化,这可能是引发BDNF基因效应呈现年龄差异的重要原因。动物研究显示,脑内BDNF含量呈倒U型发展模式,在青少年期达1622 心 理 学 报 第55卷 到峰值(Ivanova&Beyer,2001)。关于人类背外侧前额叶的BDNF mRNA含量变化的研究也显示从童年期到青少年
14、期,BDNF表达持续增加(Webster et al.,2002)。Casey等(2009)进一步提示BDNF基因与脑内BDNF浓度共同影响BDNF功能。基于此,在前青少年期,Met等位基因能够加剧较低的BDNF浓度导致的功能失调,呈现风险性;但是在青少年期,脑内BDNF含量的升高反而使得Met等位基因的风险性消失。另一方面,青少年的环境经历也发生重要变化(Steinberg,2022),不同时期环境经历的差异也会导致BDNF遗传效应的动态变化(Kageyama et al.,2022;Suri et al.,2013)。动物研究显示,不同年龄段的高果糖摄入会导致BDNF基因甲基化差异,仅在童
15、年期和青少年期的高果糖摄入会导致小鼠BDNF基因启动子区甲基化增加,但是在成年早期和晚期小鼠中并未观察到DNA甲基化的变化(Kageyama et al.,2022)。此外,早期消极经历对小鼠BDNF基因甲基化的短期和长期影响亦存在差异,Suri等(2013)的研究显示早期母子分离经历会导致成年早期小鼠的BDNF IV启动子区甲基化降低进而增加BDNF含量,但是会增加成年中期小鼠的BDNF甲基化。基于动物表观遗传研究结果,不同时期的环 境经历 或者 早期环 境经 历对不 同发 展阶段BDNF基因甲基化水平存在差异性影响,可能在不影响基因型的情况下,使得BDNF基因在不同年龄阶段表现出不同的功能
16、,进而呈现出年龄差异的特点。值得指出的是,青少年早期可能是观察BDNF基因功能变化的关键期。一方面,有关BDNF神经生理功能的研究显示,相比其他发展阶段,BDNF基因调节恐惧相关神经环路的关键期是青少年早期(Dincheva et al.,2016),并且从青少年早期到青少年中期,BDNF含量及其TrkB受体在眶额叶和内侧前额叶的表达水平发生明显的变化(Shapiro et al.,2017)。恐惧神经环路、眶额叶和内侧前额叶等均是与抑郁密切相关的关键脑区(Hare&Duman,2020;Ho&King,2021;Subramaniam et al.,2018),因而青少年早期及其向青少年中期
17、的过渡阶段是观察BDNF基因效应变化的关键时期。另一方面,一项415岁的追踪研究发现,BDNF基因及其与母亲产前焦虑的交互作用模式对内化问题的影响在413岁时相对稳定,但是在青少年中期(15岁)BDNF基因的作用模式与413岁时存在差异(ODonnell et al.,2014)。这也提示,BDNF基因在童年期与青少年早期的效应差异可能没有青少年早期与青少年中期的差异显著。基于此,本研究假设青少年早期是观测BDNF基因功能变化的窗口期。1.3 BDNF基因与环境交互模式的发展动态性:素质压力、优势敏感与不同易感模型 BDNF基因与环境的交互作用模式可能被三种理论模型所解释:“素质压力”(dia
18、thesis-stress)、“优势敏感”(vantage sensitivity)与“不同易感性”(differential susceptibility)模型。“素质压力”模型指出携带易感基因的个体对消极环境更加敏感,因而在 经 历不 利环 境 时才 会产 生 心理 或行 为 问题(Monroe&Simons,1991);“优势敏感”模型则认为携带易感基因的个体对积极环境更加敏感,在支持性环境中则会发展地更好(Pluess&Belsky,2013);“不同易感性”模型则是前两种模型的整合,认为所谓的易感基因事实上是一种遗传可塑性,更具可塑性的个体对积极和消极环境均更加敏感,因而相比不携带可
19、塑性基因的个体,具有可塑性的个体在积极环境中发展“更好”,但在消极环境中发展“更坏”(Belsky et al.,2007)。然而,这三种理论模型并非相互对立。近期,研究者指出个体的环境敏感性会受早期环境经历影响而产生变化,携带环境敏感性基因的个体在生命早期对积极和消极环境均具有敏感性(即不同易感性模式),但当这些个体在偏积极环境中成长时,其对积极环境的敏感性则更显著(即优势敏感模式);当其在偏消极环境中成长时,则对消极环境的敏感性更强(即素质压力模式;Pluess,2015)。由此,基因与环境的交互作用模式可能也会随个体发展而动态变化,其变化模式取决于个体的环境经历。如前所述,Dalton等
20、(2014)研究显示在15岁前后,基因环境交互作用从不同易感性模式向素质压力模式变化。因此,本研究在考察BDNF基因与环境交互作用年龄差异的基础上,进一步检验其交互作用模式随年龄的动态变化。综上,青少年期的个体面临一系列生理、环境经历的变化,这不仅增加了个体的抑郁易感性,并且可能使得BDNF基因及其与环境交互作用模式呈现随年龄的动态变化。本研究目的之一是追踪童年期向青少年期过渡的个体,考察BDNF基因与同伴接纳、同伴拒绝对青少年抑郁影响的年龄差异。基于脑内BDNF含量的倒U型发展模式,本研究假设在青少年早期,Met等位基因对抑郁的易感性可第10期 曹衍淼 等:BDNF基因、同伴关系与青少年早期
21、抑郁:基于动态发展视角 1623 能逐渐减弱,而Val等位基因的易感性逐渐显现,且其交互作用模式会随年龄产生动态变化。1.4 BDNF基因与环境因素对青少年抑郁发展轨迹的影响 青少年早期不仅是遗传效应动态变化的时期,也是青少年抑郁发展的关键期。纵向研究显示,抑郁发端于童年期,但是直到青少年早期(12岁左右),抑郁发病率才开始迅速上升,并在青少年中期(15岁左右)达到顶峰(Avenevoli et al.,2015;Hankin et al.,2015)。由此可见,遗传效应动态变化与抑郁发展变化的关键期相重叠,这提示青少年期遗传效应动态变化可能与抑郁的发展轨迹密切相关。已有研究显示,遗传基因及其
22、与环境的交互作用既影响青少年抑郁的初始水平,也可以解释抑郁、孤独感等情绪障碍随年龄的发展变化趋势(如Nelemans et al.,2021;van Roekel et al.,2011)。譬如,Nelemans等(2021)发现重性抑郁风险基因累加得分与父母批评交互影响青少年抑郁的初始水平,也预测抑郁增长速度。具体表现为,携带更多风险基因并且经历更多父母批评的青少年不仅具有更高的抑郁症状,并且其抑郁增长速度更快。此外,Petersen等(2012)发现5-HTTLPR低转录效能基因型携带者比高转录效能基因型携带者在1617岁时具有更高的抑郁加速发展模式,而与其他年龄段的抑郁发展速度和加速度无
23、关。据我们所知,目前仅有一项研究考察BDNF基因与青少年孤独感发展轨迹的关系(Verhagen et al.,2014)。追踪研究发现,孤独感不仅能够预测个体的抑郁风险,并且与抑郁具有相似的易感因素(Lim et al.,2020),由此可推测BDNF基因及其与环境的交互作用亦可能解释抑郁发展轨迹。发展级联模型(developmental cascades)能够为理解BDNF基因与环境交互影响抑郁发展轨迹提供启示。发展级联模型指出,多种发展系统间存在跨时间的交互作用和相互作用,随着年龄的增长,不同水平(如生理水平和行为水平)、同水平不同领域(如认知领域和社会性领域)以及不同系统(如家庭系统和同
24、伴系统)或世代(如父母和子女)的心理社会因素间发生的多重相互作用并产生累积效应,引起跨水平、跨领域甚至跨系统的扩散效应(Masten&Cicchetti,2010)。根据发展级联模型,在生命早期发展阶段,携带BDNF易感基因型的个体会具有更高的抑郁初始水平(如Hilt et al.,2007);其高水平的抑郁症状将进一步唤起其他影响情绪发展的消极经历,如同伴侵害、同伴拒绝等(Beeson et al.,2020);消极环境经历不仅会直接增加个体的抑郁症状,并且会继续增加个体对消极环境的生物敏感性(Pluess,2015),个体在后续发展过程中则更易受到不利环境的消极影响,增加抑郁的风险。由此,
25、随着时间的推移,具有遗传易感性的个体在发展过程中抑郁的多种风险因素不断累积,其与不携带遗传易感性的个体在消极经历、消极环境敏感性及抑郁水平间的差异也越来越大,进而表现出更高的抑郁增长速度。基于此,BDNF基因及其与环境的交互作用不仅会影响青少年抑郁的初始水平,并且影响抑郁的发展速度。本研究目的之二是考察BDNF基因与同伴关系对青少年抑郁发展轨迹的影响。基于发展级联模型,本研究假设,携带BDNF风险基因的个体不仅具有更高的抑郁初始水平,并且具有更高的抑郁增长速度,且该差异在个体经历高风险环境时进一步扩大。总体来说,本研究基于动态发展视角,考察BDNF基因与同伴接纳、同伴拒绝对青少年抑郁的动态影响
26、,主要探讨以下问题:(1)BDNF基因与同伴关系对青少年抑郁影响的年龄差异模式;(2)BDNF基因及其与同伴关系的交互作用对青少年抑郁初始水平和发展速度的影响。2 研究方法 2.1 被试 本研究为国内一项儿童青少年发展大型追踪项目的子研究。由于本研究关注青少年早期这一遗传效应动态变化的关键阶段,基于Steinberg(2022)对青少年期各阶段的划分,选取该追踪项目中的青少年早期及其向青少年中期过渡的3个时间点(1214岁)。被试为在山东省济南市14所小学整群抽取的六年级学生1090名,在每年春季学期进行一次问卷测查,连续追踪3年,其中青少年抑郁和同伴关系在3个时间点均进行测评,在第三年采集被
27、试唾液样本进行基因分型。其中,4人DNA含量过低无法分型而缺失基因数据。在1086名具有基因数据的被试中,被试平均年龄12.32 0.50岁,男生和女生各半,每年因转学、请假等流失被试分别为12人、8人和34人,Littles MCAR检验不显著(2=58.91,df=49,p=0.16),且流失被试和具有1624 心 理 学 报 第55卷 全部数据的被试在性别(2=3.61,df=1,p=0.06)、年龄(t(1063)=0.27,p=0.78)、民族(2=0.20,df=1,p=0.65)、基因型(2=2.85,df=2,p=0.24)等人口学变量上亦不存在显著差异,表明被试为随机缺失。2
28、.2 研究工具 2.2.1 抑郁 采 用 儿 童 抑 郁 量 表(Childrens Depression Inventory,CDI;Kovacs,1992)测量被试抑郁症状。该量表共包含27个项目,要求被试报告近两周内的抑郁症状,分别采用0、1、2记分,均分越高则表明青少年抑郁症状越多。该量表在正常青少年群体中应用广泛(Zhang et al.,2015),具有良好的测量学特性。本研究中3个时间点抑郁的Cronbachs 系数均为0.88。2.2.2 同伴关系 采用同伴提名法测评青少年的同伴拒绝和同伴接纳。要求被试写出班里最不喜欢的三位同学(消极提名)和最喜欢的三位同学(积极提名)。对每个
29、被试的被提名次数进行班级内标准化,以便于不同班级青少年提名分数的比较。消极提名的标准分是同伴拒绝的指标,积极提名的标准分是同伴接纳的指标。2.2.3 DNA提取与分型 采用Sequenom(San Diego,CA,USA)芯片基质辅助激光解吸/电离飞行时间(MALDI-TOF)质谱平台从唾液样本中提取DNA,并对BDNF基因rs6265多态性位点进行基因分型。PCR引物为:forward 5-TCAAGAGGCTTGACATCATTGG-3;reverse5-GCCGAACTTTCTGGTCCTCAT-3。PCR反应条件:94C 15 min;94C 20 s,56C 30 s,72C 1
30、min,共45个循环;最终72C 3 min。随后经历单碱基延伸反应,基因分型采用MassARRAY Typer 3.4软件系统进行分析。本研究所使用的检测平台和技术具有较高的可靠性(基因分型有效率 97%)。2.3 研究程序 研究经过山东师范大学伦理委员会审核批准。首先,项目组将问卷测查、唾液样品采集、DNA提取与分型流程等信息告知施测学校负责人、监护人和青少年,获得三方的知情同意后进行了数据收集。其次,以班级为单位,由经过严格培训的教师和研究生担任主试,采用现场问卷调查的方式测评青少年抑郁症状、同伴拒绝和同伴接纳,施测结束后问卷当场收回。第三,在第三次问卷测评结束后一周内以班级为单位采集被
31、试唾液样本,每人采集2 ml以上。2.4 数据处理与分析 本研究中同伴关系(同伴接纳和同伴拒绝)与青少年抑郁在T1T3三个时间点上进行追踪测评,在T3时,进行被试唾液采集并对BDNF基因进行分型。基于纵向数据,本研究统计分析如下:第一,对T1T3的同伴接纳、同伴拒绝和青少年抑郁进行描述统计、相关分析,并对BDNF基因进行Hardy-Weinberg平衡检验。后续分析中对BDNF基因型进行虚拟编码,以ValMet为参照组,BDNF 1=MetMet vs.ValMet,BDNF 2=ValVal vs.ValMet。第二,采用SPSS 23.0进行分层线性回归分析。分别以T1T3的抑郁为因变量,
32、以性别为控制变量,以BDNF基因型(以ValMet基因型为参照组形成的两个虚拟变量)、各时间点的同伴关系、BDNF基因型与各时间点同伴关系的交互项为预测变量,在3个时间点考察BDNF基因与同伴关系对青少年抑郁的同时性影响并比较3个时间点上结果的差异,若任一时间点的基因和环境的交互项显著,则通过简单斜率检验进一步分析其交互作用模式。为进一步检验本研究发现的年龄差异效应,参照Odgers等(2008)研究,合并3个时间点的数据,将时间点作为预测变量(T1=0,T2=1,T3=2),考察基因、环境与时间点的三者交互作用。第三,采用再参数化回归(Widaman et al.,2012)检验BDNF基因
33、与同伴关系的交互作用符合何种理论模型(“不同易感性”、“素质压力”和“优势敏感”模型)。再参数化回归公式如下,D1代表ValMet基因型(1=ValMet,0=MetMet和ValVal),D2代表MetMet基因型(1=MetMet,0=ValMet和ValVal),D3代表ValVal基因型(1=ValVal,0=MetMet和ValMet),Peer代表同伴关系,Gender代表性别,C代表交叉点,B0代表截距,B1、B2、B3分别代表三种基因型中同伴关系的回归系数,B4代表性别的回归系数。1,01*()4*2,02*()4*3,03*()4*DValMet YBBPeerCBGende
34、rEDMetMet YBBPeerCBGenderEDValVal YBBPeerCBGenderE 第四,采用Mplus 6.0,构建无条件潜变量增长模型(Latent Growth Curve Modeling,LGCM)分析抑郁的一般发展趋势以及抑郁起始水平和发展速度是否存在显著的个体差异。第10期 曹衍淼 等:BDNF基因、同伴关系与青少年早期抑郁:基于动态发展视角 1625 第五,在无条件模型(Model 1)基础上,逐次增加性别(Model 2)、BDNF基因型(Model 3)、T1同伴关系(Model 4)、BDNF基因与T1同伴关系的交互项(Model 5)为预测变量,考察其
35、对抑郁发展截距和斜率的预测作用。上述潜变量增长模型采用全息最大似然估计,并分别构建同伴拒绝和同伴接纳模型,以区分两者的差异。第六,进行敏感性分析,检验结果的可靠性。其一,采用同伴地位(Z同伴接纳 Z同伴拒绝)为环境指标重复上述检验。其二,采用平行潜变量增长模型,考察同伴关系的变化与青少年抑郁变化间的关系。3 结果 3.1 描述统计 各变量均值、标准差和相关系数见表1。青少年抑郁呈上升趋势,青少年抑郁与同伴接纳在不同时间点均呈显著负相关,青少年抑郁与同伴拒绝在不同时间点均呈显著正相关,抑郁、同伴接纳和同伴拒绝均具有中等程度的稳定性。重复测量方差分 析显示,青少年抑郁随年龄呈增长趋势(F(2,10
36、36)=68.80,p 0.001),同伴拒绝呈下降趋势(F(2,1081)=4.43,p=0.01),但同伴接纳保持稳定(F(2,1081)=1.04,p=0.35)。独立样本t检验显示,在3个时间点上,女生均具有更低的同伴拒绝水平(ts(1083)4.52,ps 0.001),但在抑郁和同伴接纳水平上不存在性别差异(ts(1072)1.74,ps 0.08)。BDNF基因型分布为MetMet(252人,23.2%),ValMet(533人,49.1%),ValVal(301人,27.7%);基因型分布符合Hardy-Weinberg平衡(2=0.29,df=2,p=0.59)。方差分析显示
37、,不同基因型在各时间点同伴接纳、拒绝水平上均无显著差异(Fs(2,1081)2.40,ps 0.09)。3.2 BDNF基因与同伴关系对青少年抑郁的交互作用及其年龄差异 以性别、BDNF基因、同伴关系以及基因与同伴关系交互项为预测变量,分别对T1T3的抑郁进行同时性预测(见表2和表3),以检验基因与环境交互作用的年龄差异。结果显示,在3个时间点上,表1 描述统计与相关系数表 变量 M SD 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1.T1 抑郁 0.19 0.22 1 2.T2 抑郁 0.22 0.24 0.61*1 3.T3 抑郁 0.27 0.25 0.53*0.68*1 4.T1 同伴拒绝
38、0.17 0.70 0.12*0.09*0.08*1 5.T2 同伴拒绝 0.13 0.76 0.15*0.18*0.11*0.59*1 6.T3 同伴拒绝 0.11 0.80 0.12*0.16*0.11*0.57*0.71*1 7.T1 同伴接纳 0.07 0.99 0.12*0.10*0.09*0.24*0.24*0.23*1 8.T2 同伴接纳 0.11 1.02 0.09*0.12*0.11*0.24*0.34*0.27*0.46*1 9.T3 同伴接纳 0.11 0.98 0.11*0.13*0.14*0.22*0.27*0.32*0.38*0.52*1 注:*p 0.05;*p
39、0.01;*p 0.001。表2 BDNF基因与同伴拒绝对青少年抑郁的交互作用(T1T3)T1 抑郁 T2 抑郁 T3 抑郁 变量 b SE b SE b SE 控制变量 性别 0.02 0.010.05+0.01 0.010.03 0.02 0.02 0.05 R2 0.003+0.001 0.002 主效应 BDNF 1(MetMet vs.ValMet)0.01 0.020.03 0.01 0.020.02 0.03 0.02 0.05 BDNF 2(ValVal vs.ValMet)0.004 0.020.01 0.02 0.020.03 0.03 0.02 0.06+同伴拒绝 0.0
40、3 0.010.12*0.04 0.010.18*0.03 0.01 0.10*R2 0.01*0.03*0.01*交互效应 BDNF 1 拒绝 0.05 0.020.10*0.07 0.020.13*0.03 0.02 0.06+BDNF 2 拒绝 0.02 0.020.05 0.04 0.020.09*0.06 0.02 0.12*R2 0.01*0.01*0.01*注:采用BenjaminiHochberg校正后显著的结果加粗显示;BDNF进行虚拟编码,以ValMet为参照组,BDNF 1=MetMet vs.ValMet,BDNF 2=ValVal vs.ValMet;+p 0.1;*
41、p 0.05;*p 0.01;*p 0.001。1626 心 理 学 报 第55卷 表3 BDNF基因与同伴接纳对青少年抑郁的交互作用(T1T3)T1 抑郁 T2 抑郁 T3 抑郁 变量 b SE b SE b SE 控制变量 性别 0.02 0.01 0.05+0.01 0.01 0.03 0.02 0.02 0.05 R2 0.003 0.001 0.002 主效应 BDNF 1(MetMet vs.ValMet)0.01 0.02 0.02 0.01 0.02 0.01 0.02 0.02 0.04 BDNF 2(ValVal vs.ValMet)0.01 0.02 0.01 0.02
42、0.02 0.03 0.03 0.02 0.06+同伴接纳 0.03 0.01 0.12*0.030.01 0.12*0.03 0.01 0.14*R2 0.02 0.02 0.02 交互效应 BDNF 1 接纳 0.01 0.02 0.03 0.020.02 0.05 0.02 0.02 0.04 BDNF 2 接纳 0.01 0.02 0.02 0.0010.02 0.003 0.02 0.02 0.05 R2 0.001 0.002 0.002 注:采用BenjaminiHochberg校正后显著的结果加粗显示;BDNF进行虚拟编码,以ValMet为参照组,BDNF 1=MetMet v
43、s.ValMet,BDNF 2=ValVal vs.ValMet;+p 0.1;*p 0.05;*p 0.01;*p 0.001。BDNF基因型的主效应均不显著,同伴拒绝均能显著正向预测青少年抑郁。BDNF基因型与同伴拒绝的交互作用对青少年抑郁的同时性影响均显著,但是其交互作用模式存在差异。T1(12岁)时,相比ValMet基因型,在MetMet基因型携带者中,同伴拒绝对青少年抑郁的预测力更强;T2(13岁)时,相比ValMet基因型,在MetMet和ValVal基因型携带者中,同伴拒绝对青少年抑郁的预测力更强;T3(14岁)时,相比ValMet基因型,在ValVal基因型携带者中,同伴拒绝对
44、青少年抑郁的预测力更强。在同伴接纳模型中,在3个时间点上,同伴接纳均能显著负向预测青少年抑郁,但是BDNF基因型的主效应及其与同伴接纳的交互作用均不显著。进一步的简单斜率检验显示(见图1),T1时,在MetMet(b=0.06,t=3.96,p 0.001)和ValVal基因型(b=0.03,t=2.48,p=0.01)携带者中,同伴拒绝显著正向预测青少年抑郁,但在ValMet基因型中,同伴拒绝对青少年抑郁的预测作用不显著(b=0.01,t=1.16,p=0.24)。T2时,在MetMet(b=0.09,t=5.45,p 0.001)、ValVal(b=0.06,t=4.52,p 0.001)
45、和ValMet基因型(b=0.02,t=2.06,p=0.04)携带者中,同伴拒绝均显著正向预测青少年抑郁。T3时,在MetMet(b=0.04,t=2.34,p=0.02)和ValVal基因型(b=0.07,t=4.08,p 0.001)携带者中,同伴拒绝显著正向预测青少年抑郁,但在ValMet基因型中,同伴拒绝对青少年抑郁的预测作用不显著(b=0.004,t=0.41,p=0.68)。同时性回归分析显示,BDNF基因与同伴拒绝交互作用模式在不同的年龄存在差异,并且从简单斜率检验可知1214岁,ValVal基因型和MetMet基因型对环境的敏感性存在较大的变化,为进一步比较MetMet和Va
46、lVal对环境的敏感性差异随时间的变化。本研究以MetMet为参照组重编码基因,参照Odgers等(2008)研究,将时间点作为预测变量,考察基因、环境与时间点的三者交互作用。结果显示,BDNF基因型(ValVal vs.MetMet(参照组)、同伴拒绝与时间点的三者交互作用显著(b=0.03,t=2.01,p=0.045),这提示ValVal和MetMet基因型对环境 图1 BDNF基因与同伴拒绝对青少年抑郁的交互作用图(T1T3)第10期 曹衍淼 等:BDNF基因、同伴关系与青少年早期抑郁:基于动态发展视角 1627 的敏感性差异随年龄而变化。但是BDNF基因型(MetMet vs.Val
47、Met(参照组)、同伴拒绝与时间点的三者交互(b=0.01,t=0.81,p=0.42),BDNF基因型(ValVal vs.ValMet(参照组)、同伴拒绝与时间点的三者交互(b=0.02,t=1.58,p=0.11)未达到显著水平。3.3 基因与环境交互模式检验:素质压力、优势敏感与不同易感模型 基于回归分析结果,采用再参数化回归检验BDNF基因与同伴拒绝的交互作用符合何种理论模型。T1同伴拒绝与BDNF基因对抑郁的再参数化分析(表4)显示,交叉点C及其95%CI均在同伴拒绝全距内(0.74,6.74),限定ValMet回归系数为0后,Model a与Model b在解释率上不存在显著差异
48、,且Model a的AIC和BIC值最小,强不同易感模型为最优模型。T2同伴拒绝与BDNF基因对抑郁的再参数化分析(表5)显示,交叉点C及其95%CI均在同伴拒绝全距内(1.01,6.01),限定ValMet基因型回归系数为0后,Model a与Model b在解释率上存在显著差异,且Model 1的AIC值最小,弱不同易感模型为最优模型。T3同伴拒绝与BDNF基因对抑郁的再参数化分析(表6)显示,交叉点C及其95%CI超出同伴拒绝全距内(0.80,6.04),该基因环境交互不符合不同易感模型,优势敏感模型解释率与不同易感模型不存在显著差异,且Model e的AIC和BIC更小,强优势敏感模型
49、为最优模型。表4 BDNF基因与同伴拒绝对青少年抑郁的再参数化分析(T1)不同易感模型 素质压力模型 优势敏感模型 参数 强强:Model a 弱:Model b 强:Model c 弱:Model d 强:Model e 弱:Model f C 0.01(0.19)0.08(0.25)6.74()a 6.74()a 0.74()a 0.74()a 95%CI of C 0.38,0.39 0.41,0.56 a a a a B1 0.00()a 0.02(0.01)0.00()a 0.04(0.01)*0.00()a 0.02(0.01)B2 0.08(0.02)*0.09(0.02)*0.
50、003(0.01)0.04(0.02)*0.04(0.02)*0.05(0.02)*B3 0.04(0.02)*0.04(0.02)*0.001(0.02)0.04(0.01)*0.04(0.02)*0.05(0.02)*B4 0.02(0.01)0.02(0.01)0.02(0.01)0.02(0.01)0.02(0.01)0.02(0.01)R2 0.022 0.024 0.004 0.017 0.014 0.019 F(df)6.14(4,1069)*5.23(5,1068)*1.56(3,1070)4.69(4,1069)*5.22(3,1070)*5.05(4,1069)*F vs.