研究人员采用了多种关键技术方法来开展此项研究。首先，他们收集了 97 例特发性帕金森病患者的尸检样本，这些样本来自帕金森病英国脑库（Parkinson’s Disease UK Brain Bank）。然后，运用 Illumina Infinium 450 K 甲基化阵列对样本进行全基因组 DNA 甲基化分析，该技术可检测基因组中约 450,000 个甲基化位点。接着，通过加权基因相关网络分析（Weighted Gene Correlation Network Analysis，WGCNA）探究共甲基化变化，减少特征数量并提高统计效力。此外，还利用基因本体（Gene Ontology，GO）分析和细胞类型富集分析，来确定功能失调的通路和可能起作用的细胞类型。最后，结合帕金森病进展标记倡议（Parkinson’s Progression Marker’s Initiative，PPMI）的基因分型和纵向临床数据进行分析。
研究结果主要包括以下几个方面：
- DNA 共甲基化网络与症状的关联：研究人员在不同脑区识别出了数量不同的共甲基化模块。在黑质（substantia nigra，SN）中发现一个共甲基化模块与抑郁症状显著相关；在尾状核（caudate nucleus，CN）中发现一个模块与攻击行为显著相关。而在额叶皮层（prefrontal cortex，FC）中未发现显著相关的模块。这表明 DNA 共甲基化网络与症状的关联存在脑区特异性。
- 基因表达的细胞类型特异性：对与抑郁相关的模块进行深入分析发现，该模块注释基因在黑质的神经元亚型中表达显著富集。通过不同数据集的分析，确定了 POSTN 和 OPRD1 兴奋性神经元可能在帕金森病抑郁症状的发展中发挥重要作用，不过不同数据集对于具体涉及的神经元亚型尚未达成完全一致的结论。
- 多基因风险评分（PRS）的优化：研究人员利用 PPMI 的数据，基于抑郁相关模块的甲基化信号优化 PRS。结果显示，优化后的 PRS 在预测帕金森病患者抑郁发生风险方面，比未优化的 PRS 表现更优，尤其在高遗传风险分层中优势明显。
在研究结论和讨论部分，此次研究揭示了帕金森病非运动症状与 DNA 甲基化之间存在重要联系。发现的脑区特异性关联，特别是黑质中与抑郁相关的共甲基化模块，为理解帕金森病抑郁症状的发病机制提供了新的视角。基因在特定神经元亚型中的富集表明，这些神经元的变化可能是导致抑郁症状的关键因素，这支持了中脑理论在帕金森病抑郁发病机制中的作用。同时，优化后的 PRS 能更好地预测帕金森病患者的抑郁风险，这对于临床评估和干预具有重要意义。然而，研究也存在一些局限性，比如无法确定 DNA 甲基化变化的因果关系，组织样本的表型数据存在一定局限性等。但总体而言，这项研究为帕金森病神经精神和认知症状的研究奠定了基础，为后续进一步探究其发病机制和开发更有效的治疗方法提供了重要依据。未来的研究可以在此基础上，进一步明确具体的分子机制，探索针对这些机制的治疗靶点，从而为帕金森病患者带来更多的希望。
