Avanzamento del trattamento antidepressivo personalizzato mediante PET/MRI

Obiettivo 1: Determinare un indicatore di pretrattamento dell'efficacia dell'SSRI utilizzando la tomografia a emissione di positroni (PET). Con l'obiettivo di ridurre il carico di MDD, molti studi hanno valutato l'utilità del 18F-2-fluoro-2-deossi-D-glucosio fluorodeossiglucosio (FDG) - PET nella previsione del trattamento antidepressivo. Tuttavia, a causa delle limitazioni sopra elencate, non vi è consenso su quali regioni del cervello siano predittive dell'efficacia del trattamento. Oltre a fungere da biomarcatore dell'efficacia dell'SSRI, solo la determinazione conclusiva di queste regioni fornirà informazioni sulla patofisiologia della depressione, aiutando a scoprire il meccanismo d'azione dell'SSRI e favorendo la ricerca di nuove terapie. Sulla base dei dati preliminari dei ricercatori e di altri studi simili, i ricercatori ipotizzano che il cambiamento indotto da SSRI nella scala di valutazione della depressione di Hamilton (deltaHDRS) sarà correlato con il tasso metabolico del glucosio pretrattamento (MRGlu, quantificato utilizzando l'analisi del sangue arterioso) in tre regioni potenziali: (1) mesencefalo, (2) insula anteriore destra e/o (3) corteccia prefrontale ventrale sinistra.

Obiettivo 2: isolare la base neurobiologica dei criteri del dominio di ricerca "perdita" (RDoc) e il cambiamento associato al trattamento. Utilizzando un'analisi fattoriale dell'HDRS, i ricercatori hanno precedentemente dimostrato che i criteri RDoC di "perdita" sono significativamente correlati a MRGlu nelle aree corticali frontali. I ricercatori ipotizzano quindi che il cambiamento di MRGlu (da pre a post trattamento) in queste regioni sarà correlato al miglioramento dei sintomi in particolare nei sintomi di "perdita". Come estensione esplorativa, i ricercatori determineranno se questi cambiamenti sono specifici del trattamento (cioè per SSRI o placebo). Una convalida dell'ipotesi suggerisce un meccanismo d'azione mirato e fornisce un significativo passo avanti per il trattamento di precisione. Se i cambiamenti regionali in MRGlu non sono correlati al miglioramento in questa categoria RDoC, suggerisce che i cambiamenti indotti da SSRI (o placebo) potrebbero essere un effetto a valle che dovrebbe essere esaminato ulteriormente.

Obiettivo 3: convalidare la quantificazione completa non invasiva di MRGlu utilizzando la stima simultanea. La quantificazione completa dell'MRGlu cerebrale con FDG (come eseguita in questo studio) richiede la misurazione dell'FDG nel plasma arterioso (funzione di input) dall'inserimento del catetere arterioso e dall'analisi del sangue. Questa procedura costosa e invasiva crea una barriera all'uso diffuso della PET. I ricercatori hanno sviluppato un metodo innovativo per la stima simultanea (SimE) delle informazioni di input e delle misure di esito PET (ad es. MRGlu). SimE quantifica completamente il MRGlu cerebrale senza richiedere un catetere arterioso. Nel caso di FDG, i dati degli investigatori suggeriscono che SimE utilizzato con un singolo campione venoso può fornire risultati accurati. Gli investigatori ipotizzano inoltre che il campione venoso possa essere interamente sostituito dai dati dello studio (ad esempio, dose iniettata) e dati biometrici (ad esempio, superficie corporea, indice di massa corporea magra). Utilizzando due diversi approcci (imputazione statistica e modellazione parametrica fisiologica) e dati raccolti in precedenza, gli investigatori addestreranno il SimE per una quantificazione accurata in assenza di dati sul sangue. I ricchi dati raccolti in questo studio forniranno quindi un solido punto di riferimento per la convalida dell'approccio SimE.

Obiettivo 4: Convalidare le stime non invasive della radioattività del plasma da un nuovo scanner mini-tomografia a emissione di positroni (miniPET). Parallelamente allo sviluppo di SimE (algoritmo/software), i ricercatori testeranno un metodo non invasivo di analisi del plasma utilizzando l'hardware. La concentrazione di FDG sarà misurata al polso, al braccio, alla caviglia o alla gamba con un nuovo scanner PET sincronizzato sviluppato dal co-ricercatore, il dott. Paul Vaska.