抑郁症等复杂疾病对很多医生和基因检测机构来说仍然是个谜。 尽管遗传因素被认为对于预测一个人的疾病易感性很重要，但仅根据一类脆弱性标准很难估计患者患抑郁症的确切风险。 遗传因素也调节药物代谢，当它们以特定组合被识别时，可能会导致耐药性增加。 正确理解患者体内抑郁症的基因因素有助于寻找具有更好效果的新型药物和有效的疾病管理方案。 佳学基因检测分析关注特定基因与抑郁症发生之间相关性，同时也研究针对重度抑郁症患者中确定的高耐药性的因素，并研究未来药物发现活动的可能方向。

技术发展对科学领域产生了重大影响，并催生了许多现代工具，这些工具使以前认为不重要的因素之间建立了联系。 因此，现在可以注意到细微但重要的细微差别，并在它们的帮助下优化治疗策略。 这为我们提供了有关某些疾病发病机制的宝贵信息，并支持了之前关于这些疾病确实复杂的所有发现。 现代基因组学方法使基因解码专业人员能够以无假设的方式探索个体基因信息存在的变异，而无需预先选择感兴趣的基因。这是基因解码技术出现以后对疾病风险检测与致病基因鉴定所带来的贡献，基因解码基因检测有可能找到与某种疾病相关的新基因。 另一方面，该领域可用的大量数据使得开发一种能够同等减轻所有患者症状的有效药物的梦想破灭。 上市的物质越多，收集到的有关其有效性的数据越多，人们就越来越认识到，并非每次治疗都取得巨大成功，尽管在临床前和临床试验中取得了令人鼓舞的结果，但仍有一群患者对治疗反应不佳。 尽管这种现象可以在许多情况下被识别出来，但目前精神健康疾病领域正在成为全球严重关注的话题。

根据《健康指标与评估研究》2017 年发布的一份报告，全球约有 7.92 亿人被诊断出患有精神疾病。 图 1 显示了对男女调查中区分的几种疾病患病率数据的图形解释。 很容易注意到，抑郁症和焦虑症占所有已确定疾病的一半以上。

在2017年佳学基因检测进行数据统计时，十分之一的人患有这种疾病。 目前，这个数字可能要高得多。 这得到了世界卫生组织 2022 年发布的科学简报的支持，该简报显示 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行损害了公民的心理健康，目前对精神障碍患病率的估计是预期在大流行的第一年后增加 25%。 这些数据强调迫切需要修改目前关于精神障碍的病理机制和目前应用的治疗策略有效性的知识。 由于抑郁症和焦虑症的患病率明显超过其他的精神障碍的发病率，并且每种疾病的可用数据量都非常庞大，因此，《基因信息在抑郁症的发展和药物治疗中的作用及其对药物发现的影响》仅关注上述疾病中的一种。

抑郁症是一种复杂的精神异常，许多有害因素会导致病情的产生。 尽管这种疾病具有很高的社会影响，例如统计数据，但没有明确的概念来解释这种疾病的临床表现。 多年来，不同的机构、医生和临床专家采用不同的认知来解释它，其中包括“单胺”作用模型、“细胞因子”模型和神经元可塑性发生改变理论。 然而，这些都无法解释导致特征性症状出现的确切级联反应。 图 2 收集了汉密尔顿抑郁量表 (HDRS) 中最常见的抑郁症状，这是一种广泛使用的临床抑郁评估量表。 该疾病的临床症状由一系列反应组成，很容易被误解。因此，患有这种疾病的确切人数可能会有很大差异。 因此，从佳学基因的角度来看，上述因素以及许多市售抗抑郁药不能治愈疾病而只能逆转其症状这一事实，成为对现有数据进行更深入的分析以寻求新解决方案的动机。

图 2： 包含在汉密尔顿抑郁量表 (HDRS) 中的最常见的抑郁症症状

值得强调的是，近期该领域产生了大量的研究结果，对人体细胞发生的生理变化进行了细致的评价，总结了当前的药理学研究结果和可能出现的新结果。 然而，只有佳学基因这样的机构持续关注遗传学、也就是基因信息学在疾病中的作用。 因此，为了利用这一信息差距，佳学基因进行科普介绍，总结基因对疾病临床表现的影响，特别强调其与药物治疗有效性的联系。 此外，在《基因信息在抑郁症的发展和药物治疗中的作用及其对药物发现的影响》中，还提出一系列现代计算方法，因为它们构成了分析此类数据的宝贵工具。 最后，根据收集到的信息，尝试确定这些发现对于减轻重度抑郁症 (MDD) 难治性患者疾病症状的重要性。