Entzündungshemmende Behandlung bei Stimmungsstörungen und Deep-Learning-Vorhersagemodell

Mehrere Beweislinien unterstützen die pathogene Rolle der Neuroinflammation bei Stimmungsstörungen. Unser Team hat eine Reihe von Artikeln veröffentlicht, die zeigen, dass die entzündlichen Zytokine mit der Schwere depressiver Symptome zusammenhängen und Biomarker für klinische Ergebnisse, Subtypen und Stimmungsphasen einer bipolaren Störung sein könnten. Verglichen mit einer depressiven Störung ist die bipolare Störung mit einer schwereren entzündlichen Dysregulation verbunden, die mit der Anomalie der Gehirnstruktur und der funktionellen Konnektivität korreliert. Patienten, die auf die Behandlung nicht ansprachen, hatten tendenziell höhere Basislinien-Entzündungsmarker, was darauf hindeutet, dass erhöhte Entzündungswerte zur Behandlungsresistenz beitragen. Die klinischen Studien zeigten, dass entzündungshemmende Medikamente in Kombination mit herkömmlichen Behandlungen die klinischen Ergebnisse verbessern können, darunter N-Acetylcystein, Infliximab, Pioglitazon, Celecoxib, Aspirin, mehrfach ungesättigte Omega-3-Fettsäuren, Minocyclin, Statin, Aspirin. Unter ihnen wurden Aspirin und Statine zur Behandlung und Vorbeugung von kardiovaskulären Stoffwechselstörungen eingesetzt, die mit einer Entzündungsdysregulation einhergehen. Die klinischen und Metaanalyse-Studien von Aspirin und Statin haben eine signifikante Wirksamkeit und gute Sicherheit gezeigt. Daher haben Aspirin und Statin eine bessere klinische Durchführbarkeit und Rationalität für die Augmentationsbehandlung bei Stimmungsstörungen. Die bisherige entzündungshemmende Forschung betrifft jedoch hauptsächlich einzelne Arzneimittelstudien, vergleichende Forschungen fehlen noch. Darüber hinaus deuten viele Studien darauf hin, dass entzündungshemmende Mittel wahrscheinlich am nützlichsten für die Subpopulation von Patienten sind, deren Immundysfunktion ein treibender pathogener Faktor ist.

In dieser Studie werden wir ein Vorhersagemodell für entzündungshemmende Medikamente für Stimmungsstörungen erstellen. Jüngste Fortschritte im Deep Learning haben seine Leistungsfähigkeit unter Beweis gestellt, komplexe nichtlineare hierarchische Muster auf der Grundlage umfangreicher empirischer Daten zu lernen und zu erkennen. Ein Deep-Learning-Algorithmus für Klassifikationsanwendungen wie die medizinische Behandlung in der personalisierten Medizin ist ein Verfahren zur Auswahl der besten Hypothese aus einer Reihe von Alternativen, die zu einer Reihe von Beobachtungen passen. Unsere Studienreihe hat gezeigt, dass die Schwere der Entzündung mit Anomalien der Gehirnstruktur und der funktionellen Konnektivität zusammenhängt; was die Ergebnisprädiktoren sein können. Ein weiterer möglicher Prädiktor kann die Telomerlänge des Chromosoms sein. Telomere befinden sich am Ende der Chromosomen und erhalten die normale Funktion der Chromosomen aufrecht. Frühere Studien haben gezeigt, dass eine kurze Telomerlänge mit Stimmungsstörungen sowie der entzündlichen Dysregulation verbunden ist. Daher kann die Telomerlänge ein Prädiktor für eine entzündungshemmende Behandlung sein. Die Studie wird die erste vergleichende Studie zur entzündungshemmenden Behandlung sein und ein individualisiertes Vorhersagemodell für die Gen-Immun-Gehirn-Bildgebung etablieren. Die Ergebnisse werden wichtige wissenschaftliche und klinische empirische Daten für die entzündliche Pathophysiologie und Behandlung von Stimmungsstörungen liefern.