Die Merkmale behandlungsresistenter Schizophrenie ab Krankheitsbeginn

Frühere Langzeit-Follow-up-Studien an Patienten mit Schizophrenie in der ersten Episode haben gezeigt, dass bis zu 30 % der Patienten, die noch nie eine Behandlung mit Antipsychotika erhalten haben, nach der Standardbehandlung mit Antipsychotika keine Linderung der Symptome verspüren oder nur ein schlechtes Ansprechen auf die Behandlung zeigen. resistente Schizophrenie (TRS). Darüber hinaus machen Patienten mit behandlungsresistenter Schizophrenie ab Krankheitsbeginn (TRO) im Langzeit-Follow-up 80 % aller TRS-Patienten aus. Vorläufige Studien im Ausland haben ergeben, dass TRO-Patienten Merkmale wie ein frühes Erkrankungsalter, männliche Dominanz, ausgeprägte negative Symptome, einen hohen Anteil positiver Familienanamnese und eine lange Dauer unbehandelter Psychosen aufweisen, es gibt jedoch noch keine einheitliche Schlussfolgerung zu den pathologischen Mechanismen. Derzeit gibt es in China keine Forschung zu diesem Patiententyp, und in der klinischen Praxis gibt es Schwierigkeiten bei der Frühdiagnose von TRO-Patienten. Diese Studie zielt darauf ab, ein TRO-Vorhersagemodell zu etablieren, indem Daten zu Demografie, Krankheitsmerkmalen, Psychopathologie, sozialer Funktion und Neurokognition aus einer Kohorte von Patienten mit Schizophrenie der ersten Episode integriert werden. Dabei kommen mathematische Modellierungsmethoden wie K-Means/SVM und Convolutional Neural Networks zum Einsatz. Daher ist bei Patienten mit unbehandelter First-Episode-Schizophrenie die frühzeitige und genaue Identifizierung von TRO-Patienten im Erstdiagnosestadium und die Behandlung mit Clozapin besonders wichtig, um möglicherweise die Behandlungsdauer zu verkürzen und die persönliche und gesellschaftliche Belastung von TRO-Patienten zu verringern. Basierend auf dem Fortschritt der bestehenden Forschung und der bisherigen Arbeit des Forschungsteams spekulieren wir, dass TRO-Patienten einzigartige klinische Merkmale aufweisen. In diesem Projekt wird ein TRO-Vorhersagemodell basierend auf mehrdimensionalen klinischen Daten unter Verwendung mathematischer Modellierungsmethoden erstellt. Aus Sicht der klinischen Anwendung wählt die Studie Vorhersagefaktoren für das TRO-Modell auf der Grundlage vorhandener klinischer Bewertungsmethoden aus, wodurch das Modell klinisch hoch anwendbar und verallgemeinerbar ist. Durch die Etablierung eines TRO-Vorhersagemodells können nicht nur Hochrisiko-TRO-Patienten frühzeitig in der Anfangsdiagnosephase identifiziert werden, was entsprechende klinische Behandlungsinterventionen ermöglicht, sondern es kann auch neue Einblicke in die zukünftige klinische Behandlung von TRO liefern und die Entwicklung einer frühen Erkrankung fördern und personalisierte Präzisionserkennung und -behandlung von TRO sowie eine Verbesserung der Langzeitprognose und eine Verringerung der Krankheitslast für Patienten.