Uno studio sulla diagnosi e il trattamento individualizzati per il disturbo depressivo maggiore con caratteristiche atipiche

La prevalenza una tantum del disturbo depressivo maggiore (MDD) è del 10% ~ 20%. In tutto il mondo, quasi 340 milioni di persone hanno subito la tortura della depressione. L'Organizzazione mondiale della sanità ha riferito che la MDD diventerebbe il più grave onere globale di malattia e alla fine si trasformerebbe in un problema di salute pubblica nel 2030. Sintomi clinici vari, trattamento inappropriato, patogenesi poco chiara e mancanza di predittori premonitori del rischio ricorrente causano una serie di problemi clinici, come un basso tasso diagnostico, un basso tasso di trattamento efficace e un alto tasso di recidive. Pertanto, questo studio mira a cercare marcatori multidimensionali per la diagnosi precoce di MDD, per stabilire una terapia personalizzata ottimizzata e per esplorare predittori di recidiva sensibili.

Sulla base dei criteri del Manuale Diagnostico e Statistico dei Disturbi Mentali, Quinta Edizione (DSM-5), la MDD è suddivisa in otto diversi specificatori clinici, uno dei quali il tasso di incidenza di MDD con caratteristiche atipiche raggiunge il 30%~38%. Tuttavia, mancano ancora meta-prove per la strategia di trattamento clinico nella MDD con caratteristiche atipiche. E il 45,4% di MDD con caratteristiche atipiche si converte in disturbo bipolare. Pertanto, questo studio si concentrerà su tre questioni su qual è l'endofenotipo oggettivo nella MDD con caratteristiche atipiche, come selezionare un trattamento personalizzato appropriato per la MDD con caratteristiche atipiche, qual è il biomarcatore predittivo della conversione al disturbo bipolare.

Sulla base dei precedenti risultati dei ricercatori, questo studio esaminerà la depressione degli adulti in uno studio trasversale e in uno studio prospettico di coorte. L'analisi informatica multivariata è stata eseguita da tre dimensioni di ricerca (neuropsicologia cognitiva, metabonomica e neuroimaging multimodale), comprese caratteristiche atipiche, valutazione cognitiva "fredda/calda", metabolomica KP (via della chinurenina) e fattori infiammatori, proprietà robusta della risonanza magnetica multimodale. Facendo riferimento alle linee guida per la diagnosi e il trattamento della depressione e l'evidenza della medicina basata sull'evidenza, i disturbi depressivi con caratteristiche atipiche sono divisi in gruppi f (antidepressivi, antidepressivi+stabilizzatori dell'umore, stabilizzatori dell'umore, trattare come al solito). Quindi, i ricercatori eseguono il follow-up per verificare le strategie di trattamento ottimizzate e per esplorare i fattori di rischio di conversione da MDD con caratteristiche atipiche a disturbo bipolare. Inoltre, questo studio esegue l'analisi di correlazione per analizzare i dati cross-omici, l'analisi del coefficiente di peso per analizzare gli indici multidimensionali, l'analisi di clustering per analizzare i dati bio-informativi multivariati e le tecnologie di intelligenza artificiale (come il riconoscimento dei modelli e l'apprendimento automatico) per realizzare la trasformazione dai dati medici alla trasformazione pratica. Alla fine, questo studio costruisce tre modelli specifici (i modelli di diagnosi precoce multidimensionale per MDD con caratteristiche atipiche, il modello di terapia personalizzata ottimizzata e il modello di allerta precoce del rischio di ricorrenza e conversione), che formano la piattaforma intelligente integrata per la diagnosi multidimensionale, il trattamento personalizzato , gestione del recupero di MDD con caratteristiche atipiche.