IDs der Brain Imaging-Studie 3 Arten von Depressionen
Japanische Forscher haben drei Arten von Depressionen identifiziert, von denen eine mit selektiven Serotonin-Wiederaufnahmehemmern (SSRIs), den am häufigsten verschriebenen Medikamenten für diese Erkrankung, nicht behandelt werden kann.
Die drei unterschiedlichen Subtypen der Depression wurden durch zwei Hauptfaktoren charakterisiert: funktionelle Konnektivitätsmuster, die zwischen verschiedenen Regionen des Gehirns synchronisiert sind, und Traumaerfahrungen bei Kindern.
Insbesondere die funktionelle Konnektivität des Gehirns in Regionen, an denen der Winkelgyrus beteiligt ist - verbunden mit der Verarbeitung von Sprache und Zahlen, räumlicher Wahrnehmung und Aufmerksamkeit - spielte eine große Rolle bei der Bestimmung, ob SSRIs bei der Behandlung von Depressionen wirksam waren.
Patienten mit erhöhter funktioneller Konnektivität zwischen den verschiedenen Regionen des Gehirns, die ebenfalls ein Kindheitstrauma erlitten hatten, hatten einen Subtyp der Depression, der nicht auf die Behandlung mit SSRIs-Medikamenten ansprach.
Andererseits reagierten die beiden anderen Subtypen - bei denen das Gehirn der Teilnehmer keine erhöhte Konnektivität zwischen den verschiedenen Regionen aufwies oder bei denen die Teilnehmer kein Kindheitstrauma hatten - tendenziell positiv auf Behandlungen mit SSRIs-Medikamenten.
Die Ergebnisse werden in der Zeitschrift veröffentlicht Wissenschaftliche Berichte.
Für die Studie sammelten Wissenschaftler der Neural Computational Unit des Okinawa Institute of Science and Technology (OIST) in Zusammenarbeit mit ihren Kollegen am Nara Institute of Science and Technology und Klinikern der Hiroshima University klinische, biologische und lebensgeschichtliche Daten Daten von 134 Personen.
Die Hälfte der Teilnehmer wurde neu mit Depressionen diagnostiziert und die andere Hälfte hatte keine Depressionsdiagnose. Alle wurden nach ihren Schlafmustern gefragt, ob sie stressige Probleme oder andere psychische Erkrankungen hatten oder nicht.
Mithilfe der Magnetresonanztomographie (MRT) kartierten die Forscher die Gehirnaktivitätsmuster der Teilnehmer in verschiedenen Regionen. Die von ihnen verwendete Technik ermöglichte es ihnen, 78 Regionen zu untersuchen, die das gesamte Gehirn abdecken, um festzustellen, wie seine Aktivitäten in verschiedenen Regionen korrelieren.
„Es wurde immer spekuliert, dass es verschiedene Arten von Depressionen gibt, die die Wirksamkeit des Arzneimittels beeinflussen. Es gab jedoch keinen Konsens “, sagt Professor Kenji Doya. "Dies ist die erste Studie, die Depressions-Subtypen aus der Lebensgeschichte und MRT-Daten identifiziert."
Mit über 3.000 messbaren Faktoren, einschließlich der Frage, ob die Teilnehmer ein Trauma erlitten hatten oder nicht, standen die Wissenschaftler vor dem Dilemma, einen Weg zu finden, um einen so großen Datensatz genau zu analysieren.
"Die größte Herausforderung in dieser Studie bestand darin, ein statistisches Tool zu entwickeln, mit dem relevante Informationen für die Zusammenfassung ähnlicher Themen extrahiert werden können", sagt Dr. Tomoki Tokuda, Statistiker und Hauptautor der Studie.
Er entwarf eine neuartige Methode, mit deren Hilfe mehrere Arten des Datenclusters und die dafür verantwortlichen Funktionen erkannt werden können. Mit dieser Technik identifizierten die Forscher eine Gruppe eng platzierter Datencluster, die aus messbaren Merkmalen bestanden, die für den Zugang zur psychischen Gesundheit eines Individuums wesentlich sind. Drei der fünf Datencluster repräsentieren unterschiedliche Subtypen von Depressionen.
Diese Studie identifiziert nicht nur erstmals Subtypen von Depressionen, sondern identifiziert auch einige zugrunde liegende Faktoren und weist auf die Notwendigkeit hin, neue Behandlungstechniken zu erforschen.
"Es bietet Wissenschaftlern, die neurobiologische Aspekte von Depressionen untersuchen, eine vielversprechende Richtung, um ihre Forschung fortzusetzen", sagt Doya.
Mit der Zeit hoffen die Forscher, dass diese Ergebnisse Psychiatern und Therapeuten helfen werden, Diagnosen zu verbessern und ihre Patienten effektiver zu behandeln.
Quelle: Okinawa Institut für Wissenschaft und Technologie
