Meccanismi neurocomportamentali della regolazione delle emozioni nella depressione nel corso della vita adulta (Lifespan)

Le capacità di regolazione delle emozioni sono fondamentali per sostenere la salute mentale di fronte a fattori di stress cumulativi nel corso della vita. Anche se è ben documentato che alcune capacità di regolazione delle emozioni sono conservate o addirittura migliorate in un invecchiamento sano, si sa poco sul motivo per cui i deficit regolatori persistono negli anziani che soffrono di depressione. I trattamenti per il disturbo depressivo maggiore (MDD) si concentrano sulla correzione dei processi di disregolazione affettiva che conferiscono rischi di disabilità, scarsa qualità della vita e morbilità in tarda età. Le prospettive teoriche sull'invecchiamento emotivo propongono una miriade di cambiamenti della durata della vita che potenzialmente incidono sulle capacità regolatorie, tra cui l'integrità strutturale e funzionale dei percorsi di elaborazione affettiva dorsale e ventrale, lo stato cognitivo e l'uso di strategie regolatorie specifiche, tra gli altri. Tuttavia, c'è una carenza di prove empiriche per indicare quale combinazione di questi fattori interagisce in modo critico con i sintomi depressivi per influenzare la disregolazione emotiva negli anziani, quando questi fattori diventano importanti nel corso della vita adulta, a quali strategie si applicano e se possono prevedere il futuro stato di depressione. Pertanto, l'obiettivo di questa specifica applicazione è testare un modello completo di cambiamenti legati all'età ai circuiti cerebrali, alle prestazioni neurocognitive e al supporto sociale come predittori delle capacità di regolazione delle emozioni e dei sintomi depressivi in ​​individui con e senza disturbo depressivo maggiore. La rivalutazione e la distrazione sono le strategie di regolazione delle emozioni di interesse primario.

I modelli saranno valutati utilizzando principalmente una serie di modelli di regressione lineare (multipla) incentrati sugli effetti/confronti tra soggetti (età, stato MDD, ecc.) e sui risultati della regolazione emotiva separatamente per i processi di rivalutazione e distrazione. Come estensione di questi modelli, eseguiremo modelli di tipo Structural Equation Modeling (SEM) per riassumere le dimensioni di responsabilità alla base dei domini specifici della depressione [punteggi BDI che misurano la gravità della depressione; durata della vita degli episodi depressivi] e misure neurali del funzionamento della rete di attenzione dorsale [connettività gPPI tra dlPFC e amigdala; attivazione basata su attività durante la distrazione in dACC, dlPFC e lobo parietale inferiore; Misura DTI FA in SLF II] e funzionamento della rete affettiva [connettività gPPI tra vlPFC e amigdala; attivazione basata su attività durante la rivalutazione in vmPFC, vlPFC e amigdala; DTI FA misura di UF]. Il SEM sarà particolarmente utile nel predire la futura depressione che sarà valutata al follow-up di un anno, dove i valori previsti (migliori predittori lineari imparziali-BLUPS) dei tratti latenti di dimensione inferiore, insieme ai risultati della regolazione emotiva, possono essere utilizzati come predittori di future depressioni. Inoltre, le strutture di modellazione gerarchica possono essere imposte ai tratti latenti condizionatamente a un tratto latente condiviso che descrive le associazioni tra diversi tratti latenti, riducendo così ulteriormente la dimensionalità sottostante e semplificando i calcoli. Questo singolo tratto può essere pensato come un effetto cumulativo di tutti i tratti latenti e può essere utilizzato come singolo indice di incertezza nel prevedere la futura gravità dei sintomi della depressione.