Modulation von Gehirnnetzwerken im Zusammenhang mit repetitivem negativem Denken bei jungen Erwachsenen mit Depressionen (CNF-RNT)

Die psychische Gesundheit junger Erwachsener ist von entscheidender Bedeutung, da jeder zehnte junge Erwachsene (im Alter von 18 bis 25 Jahren) an einer schweren depressiven Störung (MDD) leidet, die sich auf langfristige Folgen wie komorbide psychische Störungen, Arbeitslosigkeit und Selbstmord auswirkt. Angesichts der steigenden MDD-Raten bei jungen Erwachsenen werden neue erklärende Krankheitsmodelle benötigt, die sich auf zielgerichtete krankheitsmodifizierende Prozesse (DMPs) konzentrieren. Repetitives negatives Denken (RNT) ist ein wichtiges DMP bei MDD und beinhaltet Schwierigkeiten bei der Kontrolle belastender Gedanken und vergangener Ereignisse sowie bei der Vorhersage des Schweregrads einer Depression und von Selbstmordgedanken/-versuchen im frühen Erwachsenenalter. Aktuelle Behandlungen wie Medikamente und Psychotherapie einschließlich kognitiver Verhaltenstherapie (CBT) sind bei MDD häufig nur begrenzt wirksam, da höhere RNT-Werte mit langsameren und schlechteren Ansprechraten einhergehen. Theoretisch könnten neuartige Behandlungen zur Modifizierung der neurobiologischen Mechanismen, die der RNT zugrunde liegen, die Genesung bei MDD erleichtern. Das funktionelle Echtzeit-Magnetresonanztomographie-Neurofeedback (rtfMRI-nf) ist eine nicht-invasive Methode, die Einzelpersonen Feedback zu ihrer Gehirnaktivität gibt, um die Selbstkontrolle zu erleichtern.

Unsere vorläufigen Studien identifizierten einen Schaltkreis mit stärkerer Konnektivität zwischen der rechten vorderen Insel (rAI, Emotional Salience Processing Hub) und dem rechten Sulcus temporalis superior (rSTS, episodisches Gedächtnis/Sprachverarbeitungsbereich), der mit der Schwere von RNT, abgesehen von Depressionen, korreliert. Dieser Befund steht im Einklang mit dem Rahmen, der RNT als gesteigerte bewertende und dialogische innere Sprache betrachtet, die aus der Unfähigkeit resultiert, sich von selbstkritischen und bedrohlichen Interpretationen episodischer Erinnerungen zu lösen. Wir schlagen vor, dass eine übermäßige funktionelle Konnektivität zwischen rAI und STS zur RNT bei jungen Erwachsenen mit MDD beitragen kann.

Dieses Projekt ist ein Forschungsprojekt am Laureate Institute for Brain Research (LIBR). In diesem Projekt verwenden wir rtfMRI-nf, um eine Funktionsstörung der rAI-rSTS-Konnektivität mit der Intensität von RNT in Zusammenhang zu bringen. Wir gehen davon aus, dass eine Reduzierung der rAI-rSTS-Konnektivität durch rtfMRI-nf die RNT verringern würde. Wir schlagen eine randomisierte, doppelblinde, scheinkontrollierte Studie zu rtfMRI-nf mit 110 jungen Erwachsenen (n=55/Arm) mit MDD und hohen Trait-RNT-Werten vor. Der primäre Endpunkt wird die aktive Wirkung von Schein-rtfMRI-nf auf die rAI-rSTS-Konnektivität sein. Sekundäre Ergebnisse werden aktiv im Vergleich zu der Wirkung von Schein-rtfMRI-nf auf das staatliche RNT (Brief State Rumination Inventory, BSRI) und den Schweregrad der Depression (Montgomery-Asberg Depression Rating Scale, MADRS) sein. Explorative Ergebnisse werden die Beziehung zwischen der Verringerung der rAI-rSTS-Konnektivität und den BSRI-Scores sein. Die Teilnehmer führen eine Selbstregulierungsaufgabe mit Neurofeedback durch und erhalten entweder Echtzeit-Feedback zur rAI-rSTS-Konnektivität (aktive Gruppe) oder künstliches Feedback, das nichts mit der rAI-rSTS-Konnektivität zu tun hat (Scheingruppe). Wir werden Daten bei zwei Besuchen im Abstand von einer Woche sammeln. Der erste Besuch umfasst fünf Durchläufe der Selbstregulierungsaufgabe, die mittleren drei beinhalten die Neurofeedback-Bedingung (Besuch 1). Der zweite Besuch umfasst einen Durchlauf der Selbstregulierungsaufgabe ohne die Neurofeedback-Bedingung eine Woche später (Besuch 2).