Gehirn-Scan kann Antidepressivum-Reaktion erkennen

Neue Forschungsergebnisse legen nahe, dass ein Gehirn-Scan dazu beitragen kann, vorherzusagen, welche Patienten positiv auf eine Antidepressivumtherapie ansprechen werden.

In der Studie führten Forscher an der Universität von Illinois in Chicago (UIC) und der Universität von Michigan Scans mit funktioneller Magnetresonanztomographie (fMRT) bei Patienten mit Major Depression durch, die mit der Antidepressivumtherapie beginnen sollten.

Sie entdeckten, dass Patienten, die mehr Kommunikation innerhalb von zwei Hirnnetzen zeigen, wenn sie bei der Ausführung einer zugewiesenen kognitiven Aufgabe einen Fehler machten, weniger wahrscheinlich auf Antidepressiva ansprechen.

Die beiden Netzwerke sind das Fehlererkennungsnetzwerk, das aktiviert wird, wenn jemand einen Fehler bemerkt, und das Interferenzverarbeitungsnetzwerk, das aktiviert wird, wenn entschieden wird, auf welche Informationen es sich konzentrieren soll.

„Wir glauben, dass ein verstärktes Übersprechen innerhalb dieser Netzwerke die Neigung widerspiegeln kann, über negative Ereignisse wie Fehler oder ein Defizit an emotionaler Regulierung nachzudenken, wenn ein Fehler auftritt, und dass unsere Medikamente diesen Patiententypen möglicherweise weniger wirksam helfen ", Sagte Natania Crane, eine Doktorandin der Psychiatrie am UIC College of Medicine, die Erstautorin der Studie ist.

Die Studie wurde in der Zeitschrift veröffentlichtGehirn.

Experten erklären, dass es Monate dauern kann, die richtige Pharmakotherapie zu finden. Dies liegt daran, dass Medikamente zur Behandlung von Depressionen sieben bis 12 Wochen brauchen, um einen spürbaren Einfluss auf die Stimmung und andere Symptome zu haben. Dann sprechen die Patienten möglicherweise nicht auf das erste verschriebene Medikament an oder leiden unter Nebenwirkungen, was einen Wechsel der Medikamente erforderlich macht.

Die Vorhersage der Reaktion einer Person auf Depressionsmedikamente könnte daher die Zeit verkürzen, die Patienten benötigen, um sich besser zu fühlen, und die Kosten für die Gesundheitsversorgung senken, sagte Dr. Scott Langenecker, außerordentlicher Professor für Psychologie und Psychiatrie an der UIC und entsprechender Autor der Studie .

Mehrere Studien, in denen fMRT verwendet wurde, um einzelne Bereiche des Gehirns zu identifizieren, die bei Patienten mit Major Depression hyperaktiv oder unteraktiv sind, haben gezeigt, dass Neuroimaging nützlich sein kann, um das Ansprechen eines Patienten auf eine bestimmte pharmazeutische Therapie vorherzusagen.

In der aktuellen Studie untersuchten die Forscher Muster der Gehirnaktivierung, während die Teilnehmer eine kognitive Kontrollaufgabe durchführten, um festzustellen, ob sie ein Ansprechen auf eine medikamentöse Behandlung vorhersagten.

Die Forscher verwendeten eine einzigartige Analysetechnik, um zu bestimmen, welche Bereiche des Gehirns während der Begehung von Fehlern bei einer kognitiven Aufgabe, die mit dem Ansprechen auf die Behandlung korrelierte, hoch aktiv waren und wie die Kommunikationsstärke innerhalb bestimmter Hirnnetzwerke das Ansprechen auf die Behandlung vorhersagte.

Sechsunddreißig erwachsene Patienten mit Major Depression, die zum Zeitpunkt der Studie nicht mit Medikamenten behandelt wurden, wurden untersucht. Die Probanden hatten fMRT-Scans und nahmen an Umfragen zu ihren depressiven Symptomen teil.

Anschließend wurde ihnen eines von zwei Antidepressiva zugewiesen: Escitalopram (Lexapro, ein selektiver Serotonin-Wiederaufnahmehemmer, 22 Teilnehmer) oder Duloxetin (Cymbalta, ein Serotonin-Noradrenalin-Wiederaufnahmehemmer, 14 Teilnehmer).

Während des fMRI-Scans wurden die Teilnehmer angewiesen, die Buchstaben X, Y und Z über einen Bildschirm blinken zu sehen. Sie wurden gebeten, jedes Mal, wenn sie einen Brief sahen, einen Knopf zu drücken, aber den Knopf nicht ein zweites Mal zu drücken, wenn sich derselbe Buchstabe wiederholte.

Die Patienten wurden während und nach 10 Wochen Antidepressivum-Therapie nachuntersucht. Sie füllten Umfragen und Interviews aus, um festzustellen, ob die verschriebenen Medikamente ihre Symptome lindern.

Bei Patienten, deren Gehirnaktivität im Fehlererkennungsnetzwerk oder im Interferenzverarbeitungsnetzwerk stärker war, war die Wahrscheinlichkeit einer möglichen Verringerung ihrer depressiven Symptome bei der Einnahme von Medikamenten geringer.

"Mit unserem Modell konnten wir mit einem sehr hohen Maß an Genauigkeit - tatsächlich 90 Prozent - vorhersagen, welche Patienten gut auf eine Antidepressivum-Behandlung ansprechen würden und welche nicht", sagte Langenecker.

Die Forscher fanden auch heraus, dass Teilnehmer, die während der kognitiven Aufgabe mehr Fehler machten, eher auf eine Antidepressivum-Behandlung ansprachen.

„Dies ist ein wichtiger Schritt in Richtung einer individualisierten Medizin zur Behandlung von Depressionen. Mithilfe von kognitiven Tests und fMRT können wir ermitteln, wer am besten auf eine Antidepressivumtherapie anspricht und wer möglicherweise andere wirksame Therapien benötigt, die über verschiedene Mechanismen wie die Psychotherapie wirken “, sagte Langenecker.

Quelle: Universität von Illinois, Chicago