儿童抑郁和焦虑从哪里来？这个问题困扰了儿童心理学界几十年。长期以来，研究者的目光大多集中在孩子自身的基因构成上，认为遗传风险主要通过"父母把致病基因直接传给子女"这条路径发挥作用。
然而，发表于《自然·心理健康》杂志的一项新研究，给出了一个更复杂、也更贴近现实的答案：孩子罹患抑郁和焦虑的风险，不仅来自他们自己继承的基因，还来自父母基因对家庭环境的塑造，而这两条路径的权重，会随着孩子的年龄发生显著变化。
这项研究由奥斯陆大学和挪威公共卫生研究所的研究人员联合开展，第一作者是普罗门塔研究中心博士后研究员拉齐耶·切格尼。
一个来自挪威的独特"家庭实验室"
这项研究能够成立，离不开一个规模罕见的长期数据资源。
本研究采用家庭内部三元组模型来探讨风险的代际传递。路径图展示了一个回归模型，该模型利用母亲、父亲和子女的PGS（多基因遗传）预测子女的内化问题。Directc代表子女PGS对其内化问题的直接遗传效应。遗传传递是指父母PGS通过遗传途径（例如，父亲PGS通过directf和directc路径传递给子女内化问题）影响子女内化问题的路径。indirectf和indirectm代表间接遗传效应。三元组交互路径包括PGSf × PGSm、PGSf × PGSc和PGSm × PGSc。图片来源：Razieh Chegeni。人脸图标来源：https://www.flaticon.com/free-icons/human。
挪威母亲、父亲和儿童队列研究从1999年起开始在全国范围内系统招募家庭，同步收集父母孕期信息，并对儿童健康状况进行长达数十年的持续跟踪。研究团队从中抽取了9314个"母亲-父亲-孩子"三人组的遗传和心理健康数据，这种同时拥有三方基因信息的样本结构，在全球同类研究中极为罕见。
研究团队为每个家庭成员计算了15项特征的多基因评分，涵盖与幸福感、抑郁、注意力缺陷多动障碍、吸烟、孤独感和认知能力相关的遗传倾向。多基因评分并非一个单一的"致病基因"，而是将成千上万个微小遗传变异的效应加总，形成对个体某种特质遗传易感性的综合估计。
由于这些评分之间存在大量相关性，传统统计方法在同时处理如此多的相关预测变量时容易失效。切格尼引入了一种名为弹性网络回归的机器学习方法，这种正则化回归技术能够在保留细小但有意义的遗传信号的同时，有效处理多变量之间的共线性问题，从而让微弱的遗传效应不至于被心理和环境因素的信号所淹没。
研究团队重点考察了儿童在两个发育节点上的内化症状，即8岁时由母亲报告的抑郁焦虑倾向，以及14岁时由青少年本人自我报告的症状，并系统比较了四种不同遗传模型的预测效果。
两条路径，一个随年龄漂移的权重
研究结果清晰地呈现出两条相对独立的遗传影响路径，并且两者随发育阶段的相对重要性出现了显著的消长变化。
第一条路径是直接遗传效应：孩子从父母那里直接继承的基因变异，影响其神经系统的发育和情绪调节能力，进而增加或降低其出现内化症状的可能性。这条路径在青春期变得尤为突出，14岁时的预测准确性明显高于8岁，抑郁症状方面的这一趋势尤其明显。
第二条路径是间接遗传效应，也是这项研究最具新意的发现。父母自身受基因影响的特征，例如父亲与幸福感相关的遗传倾向，母亲与吸烟行为及认知能力相关的遗传特质，这些特征会影响父母的养育方式、家庭氛围和整体家庭环境，继而在孩子年龄较小时对其心理健康产生可测量的影响。在儿童8岁的阶段，父母的这种间接遗传效应相对更为重要。
切格尼将这个发现的含义概括得很直接：代际心理健康风险涉及的父母特征，远比人们通常认为的宽泛得多。传统的遗传学分析往往只关注父母是否携带与抑郁或焦虑直接相关的基因变异，而忽视了父母其他遗传特质通过环境路径对子女的影响。
这个结论在临床直觉上并不陌生，心理学家早就知道父母的情绪状态、认知特点和行为模式会深刻影响孩子的心理发展。但这项研究首次用遗传数据量化地证明，这种影响有一部分源头可以追溯到父母的基因层面，而不仅仅是后天的教养选择。
研究团队同时强调，这些遗传模型目前能解释的变异比例仍然有限，研究结论目前具有科学参考价值，尚不足以直接指导临床诊断或干预方案的制定。切格尼和同事的下一步工作，是将这些多基因评分与更广泛的环境因素，包括家族精神疾病史、不良生活事件、同伴关系和父母冲突等，整合进同一个分析框架，以更全面地还原遗传易感性与生活经验共同作用的真实图景。
孩子的心理健康，从来不是一个基因或一个事件可以决定的，它是家庭这个系统在时间里持续运转的结果。
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