Un estudio de diagnóstico y tratamiento individualizado para el trastorno depresivo mayor con características atípicas

La prevalencia de por vida del trastorno depresivo mayor (MDD) es del 10% al 20%. En todo el mundo, casi 340 millones de personas han sufrido la tortura de la depresión. La Organización Mundial de la Salud ha informado que el MDD se convertiría en la carga mundial de enfermedad más grave y eventualmente se convertiría en un problema de salud pública en 2030. Los síntomas clínicos variados, el tratamiento inapropiado, la patogenia poco clara y la falta de predictores de alerta temprana de riesgo recurrente causan una serie de problemas clínicos, como una tasa de diagnóstico baja, una tasa de tratamiento eficaz baja y una tasa de recurrencia alta. Por lo tanto, este estudio tiene como objetivo buscar marcadores multidimensionales para el diagnóstico temprano de MDD, establecer una terapia personalizada optimizada y explorar predictores sensibles de recurrencia.

Según los criterios del Manual diagnóstico y estadístico de los trastornos mentales, quinta edición (DSM-5), el MDD se subdivide en ocho especificadores clínicos diferentes, uno de los cuales tiene una tasa de incidencia de MDD con características atípicas del 30 % al 38 %. Sin embargo, todavía hay una falta de meta-evidencia para la estrategia de tratamiento clínico en MDD con características atípicas. Y el 45,4 por ciento de MDD con características atípicas se convierten en trastorno bipolar. Por lo tanto, este estudio se centrará en tres temas sobre cuál es el endofenotipo objetivo en MDD con características atípicas, cómo seleccionar el tratamiento personalizado apropiado para MDD con características atípicas, cuál es el biomarcador predictivo de conversión a trastorno bipolar.

Con base en los hallazgos previos de los investigadores, este estudio investigará la depresión en adultos en un estudio transversal y un estudio de cohorte prospectivo. Se realizó un análisis informático multivariante a partir de tres dimensiones de investigación (neuropsicología cognitiva, metabolómica y neuroimagen multimodal), incluidas características atípicas, evaluación de cognición "fría/caliente", metabolómica KP (vía de la quinurenina) y factores inflamatorios, propiedad robusta de resonancia magnética multimodal. En referencia a las guías para el diagnóstico y tratamiento de la depresión y la evidencia de la medicina basada en la evidencia, los TDM con características atípicas se dividen en grupos f (antidepresivos, antidepresivos+estabilizadores del estado de ánimo, estabilizadores del estado de ánimo, tratamiento habitual). Luego, los investigadores realizan un seguimiento para verificar estrategias de tratamiento optimizadas y explorar los factores de riesgo de conversión de MDD con características atípicas a trastorno bipolar. Además, este estudio realiza análisis de correlación para analizar datos de ómica cruzada, análisis de coeficiente de peso para analizar índices multidimensionales, análisis de agrupamiento para analizar datos de bioinformación multivariados y tecnologías de inteligencia artificial (como reconocimiento de patrones y aprendizaje automático) para realizar la transformación. de los datos médicos a la transformación práctica. Eventualmente, este estudio construye tres modelos específicos (los modelos de diagnóstico temprano multidimensional para MDD con características atípicas, el modelo de terapia personalizada optimizada y el modelo de alerta temprana de riesgo de recurrencia y conversión), que forman la plataforma inteligente integrada para diagnóstico multidimensional, tratamiento personalizado , gestión de recuperación de MDD con características atípicas.