若い女性のうつ病に関する睡眠と健康的な老化研究
2026年1月7日 更新者：Chloe Boyle, PhD、University of California, Los Angeles
説得力のある証拠は、炎症がうつ病で役割を果たすことを示していますが、調節不全の報酬処理など、炎症とうつ病を結びつける潜在的なメカニズムはよくわかっていません。
この研究では、若い女性と年配の女性の炎症がさまざまな側面 (例: 報酬を期待することと受け取ること) と種類 (例: お金と笑顔) にわたって報酬に及ぼす影響を包括的に評価します。
炎症が動的で多次元的な報酬システムをどのように形成するか、またこれが年齢によってどのように異なるかを特徴付けると、うつ病の危険因子への洞察が得られ、介入の重要なポイントを特定するのに役立ちます.
調査の概要
詳細な説明
この研究では、報酬の動機、感度、および学習を評価するタスクを使用して、社会的および非社会的報酬に対する行動反応に対する炎症の影響を評価するために、炎症性チャレンジ (すなわち、エンドトキシン) を使用します。
炎症の上昇と報酬の調節不全の両方がうつ病と関連しており、うつ病の発症を予測することが示されています。炎症が実験室の設定で報酬システムをどのように変化させるかを理解することは、リスク要因への洞察を提供し、介入の潜在的な領域を特定するのに役立ちます.
40 人の閉経前の成人女性 (25 ～ 44 歳) における低用量エンドトキシンのこのプラセボ対照無作為化二重盲検試験では、研究者は次元 (すなわち、動機、感受性、学習) および次元全体で報酬応答性に対するエンドトキシンの影響を調べます。報酬の種類 (例: 社会的および非社会的)。
研究者は、プラセボと比較して、エンドトキシンは 1) 報酬次元全体で非社会的報酬反応を減少させると仮定しています。 2) 報酬次元全体で「一般的な」社会的報酬反応を減少させます。 3) 報酬次元全体で「近い」社会的報酬応答を増やします。 4) 安静時瞬目率 (EBR) を減少させます。 EBRは、非社会的報酬に対する学習および動機付けと相関します。
研究の 2 番目の要素は、報酬に対するエンドトキシンの影響が年齢の関数として異なるかどうかを調べることです。特に、年配の女性に比べて若い女性のほうが効果が強いという仮説が立てられています。
年齢差をテストするために、この研究では、並行して進行中のランダム化比較試験 (ClinicalTrials.gov) に参加している 40 人の年配の女性 (65 歳以上) からのデータを使用します。
識別子: NCT03256760).
したがって、調査の目的は次のとおりです。1）年齢の関数としての非社会的報酬に対する炎症の影響を評価します。 2) 年齢の関数として、一般的および密接な社会的報酬に対する炎症の影響を評価します。 3) 年齢の関数としての非社会的報酬処理に対する炎症の影響を関連付けるメカニズムとしてのドーパミン作動性活動の変化を調べます。
研究の種類
介入
入学 (実際)
40
段階
- フェーズ 1
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
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California
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Los Angeles、California、アメリカ、90095
- Norman Cousins Center for Psychoneuroimmunology, University of California, Los Angeles
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
25年～44年 (大人)
健康ボランティアの受け入れ
はい
説明
包含基準:
- 参加者は、一般的な健康状態が良好である必要があります (電話および対面ベースライン セッション中に評価されます)。
- 参加者は生物学的に女性であり、閉経前です（自己報告による評価による）。
- 参加者は25～44歳です。
除外基準:
- 慢性的な精神的または身体的疾患の存在
- アレルギー、自己免疫、肝臓、またはその他の重度の慢性疾患の病歴、
- ステロイド、非ステロイド系抗炎症薬、アスピリン、免疫修飾薬、オピオイド鎮痛薬、スタチン、降圧薬、抗不整脈薬、抗うつ薬などの処方薬の現在および定期的な使用（過去 6 か月間）。
- 過去 6 週間以内の夜勤またはタイムゾーンシフト (> 3 時間)
- 採血中の失神の既往歴。
- 心血管疾患（例えば、急性冠動脈イベント、脳卒中の病歴）および神経疾患（例えば、パーキンソン病）、ならびに疼痛障害を含むがこれらに限定されない併存疾患の存在;
- 関節リウマチやその他の自己免疫疾患などの併存する炎症性疾患の存在;
- 治験責任医師が、提案された治験手順を妨害する、または治験参加者を過度の危険にさらすとみなす、管理されていない病状の存在;
- 炎症誘発性サイトカインを上昇させる可能性のある慢性感染症の存在;
- -実験セッションの2週間前の急性感染症の存在。
- -現在の大うつ病性障害および物質依存を含む構造化臨床面接の研究バージョンによって決定される現在の軸I精神障害
- -自殺未遂または精神科入院の生涯歴。
- -睡眠時無呼吸または夜間ミオクローヌスの現在の病歴;構造化臨床面接および睡眠障害のデューク構造化面接によって特定される位相シフト障害
- 炎症誘発性サイトカインレベルへの影響が知られているため、現在の喫煙または過剰なカフェイン使用 (>600 mg/日);
- 尿検査からレクリエーショナル ドラッグ使用の証拠。
- 炎症誘発性サイトカイン活性に対する肥満の影響により、ボディマス指数が 35 を超える
- 臨床検査のスクリーニングにおける臨床的に重大な異常
- 心電図における臨床的に重大な異常
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：他の
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：トリプル
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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プラセボコンパレーター：プラセボ
同量の 0.9% 生理食塩水
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プラセボ
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実験的：エンドトキシン
エンドトキシン 0.8 ng/kg 体重。 1回の注入
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エンドトキシン
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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非社会的（金銭的）報酬反応（報酬学習と感受性）
時間枠：ベースラインおよび注射後 (2.25 時間)
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暗黙的な報酬学習と金銭的報酬に対する感受性は、行動コンピューター タスクである確率的報酬タスク (PRT) で評価されます。ベースラインから注射後までの反応バイアスの大きさの変化が結果の尺度です。
より肯定的な反応バイアスは、より頻繁な報酬刺激 (より良い結果) に対するバイアスを示します。より否定的な反応バイアスは、頻度の低い報酬刺激に対するバイアス (より悪い結果) を示します。
これは、最小値と最大値を備えた標準化されたスケールではありません。
応答バイアスは、信号検出理論の公式を使用して計算され、選択周波数から導出される対数比です。
式はlog b=1/2log((リッチ-正解+.5) *(リーン-不正解+.5)/(リッチ-不正解+.5) * (リーン-不正解+.5))です。
ここで、リッチはより頻繁に報酬が得られるオプションを指し、リーンはより頻繁に報酬が得られるオプションを指します。
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ベースラインおよび注射後 (2.25 時間)
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非社会的（金銭的）報酬反応（報酬動機）
時間枠：ベースラインおよび注射後 (2.1 時間)
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金銭的報酬に対する動機は、コンピュータの行動タスクである報酬のための努力支出タスク (EEfRT) の 10 分間バージョンで評価されます。ベースラインから注射後までの選択されたハード トライアルの量の変化 (トライアルの合計と比較して) が結果の尺度です。
タスクは一般化推定方程式 (GEE) を使用して分析され、二値の結果が得られます。したがって、各時点の結果値の範囲は 0 から 1 であり、数値が大きいほどモチベーションが高い (より良い結果である) ことを示します。
GEE モデルの予測子は、条件 (0 および 1 としてコード化) による時間 (0 および 1 としてコード化) の交互作用項です。
各条件に対する以下のボックス内の負の結果は、選択されたハード トライアルの割合が注射前から注射後に減少していることを示します。
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ベースラインおよび注射後 (2.1 時間)
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非社会的（金銭的）報酬反応（報酬感受性）
時間枠：ベースラインおよび注射後 (2.1 時間)
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金銭的報酬に対する感受性は、行動コンピュータータスクである報酬のための努力支出タスク (EEfRT) の 10 分間バージョンを使用して評価され、ハードトライアルに対する潜在的な金銭的報酬の増加とハードトライアル (vs) の選択との間の関連の強さとしてテストされます。タスク中の簡単なトライアル。
これは、一般化された推定方程式を使用してテストされ、条件（LPS 対プラセボ）、時間（注射前対注射後）、報酬の大きさ（1 ドルから 4.12 ドルの範囲）によって、難しい（対簡単な）試験の選択を予測します。
正の値が大きいほど報酬の感度が高い (結果が良好である) ことを示し、値が小さいほど報酬の感度が低いことを示します。
タスクの測定単位は、選択されたハード トライアルの割合です。報酬感度の結果の測定単位はベータ係数です。
たとえば、GEE 出力の報酬の大きさに対する正の係数は、報酬額が 1 単位 (たとえば、1 ドル) 増加するにつれて、高労力のオプションを選択する確率が増加することを意味します。
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ベースラインおよび注射後 (2.1 時間)
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一般的な社会的報酬反応 (感情ドットプローブによる報酬感受性)
時間枠：ベースラインおよび注射後 (2.7 時間)
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一般的な社会的報酬の手がかりに対する感受性（つまり、ポジティブな感情的な顔への反応）は、感情ドットプローブタスクでポジティブな注意バイアスとして評価されました。 注意バイアスは、感情的な手がかり（例：幸せな顔）と中立的な合図（例：無表情な顔）と同じ場所に現れるターゲットに対する反応時間を測定することによって評価されます。 結果は、ベースラインから注射後まで、ポジティブな顔と中立的な顔への注意バイアスの変化です。 正の注意バイアススコアが高いほど、報酬に対する感受性が高いことを示します。負の注意バイアススコアは、報酬に対する感受性が低いことを示します。 スコア 0 はバイアスがないことを示します。 注意バイアス スコアは、一致しない試行 (中立の顔がドットに置き換えられる) の反応時間から、一致する試行 (感情的な顔がドットに置き換えられる) での反応時間をミリ秒単位で引くことによって導出されます。 |
ベースラインおよび注射後 (2.7 時間)
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一般的な社会的報酬反応 (顔モーフィングタスクによる報酬感受性)
時間枠：ベースラインおよび注射後 (2.8 時間)
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一般的な社会的報酬の合図（つまり、ポジティブな感情的な顔への反応）に対する感度は、顔モーフィングタスクによるポジティブな感情の検出として評価されます。
結果は、正確な応答のパーセントにおけるベースラインから注射後までの絶対的な変化です。
精度が高いほど報酬に対する感度が高いことを示し、精度が低いほど報酬に対する感度が低いことを示します。
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ベースラインおよび注射後 (2.8 時間)
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一般的な社会的報酬反応 (社会的報酬の動機)
時間枠：ベースラインおよび注射後 (2 時間)
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一般的な社会的報酬に対する動機は自己申告によって評価されます。参加者は、3 つの異なる活動に参加したいという欲求を 1 (まったくない) ～ 10 (非常に) のリッカート スケールで評価します。ベースラインから注射後までの社会活動に対する欲求の変化が結果変数です。
値が高いほどモチベーションが高いことを示します。
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ベースラインおよび注射後 (2 時間)
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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気分状態プロファイル (POMS) の抑うつ気分サブスケール
時間枠：1 時間ごと、注射前 (T0) から 9 時間後 (T9)
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POMS の抑うつ気分サブスケールは、被験者が視覚的なアナログ スケールを使用して抑うつ気分の重症度を 1 から 10 (10 が最も重症) で評価する、抑うつ気分の自己申告評価です。
各時点がスコア付けされ、分析では時間ごとの評価による変化の時間的プロファイルが検査されます。
以下に報告される結果は、エンドトキシンに対する反応がピークに達することが知られている注射後 2 時間の平均スコアです。
値が高いほど、抑うつ症状がより強いことを示します。
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1 時間ごと、注射前 (T0) から 9 時間後 (T9)
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ソーシャルリワードレスポンスを閉じる
時間枠：注射後 (2.9 時間)
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参加者は、内省的傾聴の訓練を受けた研究助手に「身近な他者」について 5 分間話し、気分のプロファイルの項目を使用して、視覚的なアナログ スケール (0= まったくない、100= 非常に高い) で現在のネガティブな感情とポジティブな感情を評価します。州。
結果変数は、ディスカッション前からディスカッション後までの自己報告によるポジティブな感情の変化、およびディスカッション中に使用されたポジティブな感情語とネガティブな感情語の割合です (言語調査および単語カウント ソフトウェアでスコア付け)。
ポジティブな感情が高く、ポジティブな言葉の割合が高いほど、社会的報酬反応が大きいことを示します。
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注射後 (2.9 時間)
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完了した毎日の報酬への応答
時間枠：14 日間 (注射前 7 日間、注射後 7 日間)。
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参加者は、10 のアクティビティ (社交的、非社交的、親密な社交的) を楽しんだ程度を 0 ～ 100 の視覚的アナログ スケール (0= 全くない、100= 非常に) で、1 日のランダムな 5 つの時間に示します。実験セッション前から実験セッション後までの各領域での楽しみの変化が、最終的な報酬の結果となります。
値が高いほど、報酬反応が高いことを示します。
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14 日間 (注射前 7 日間、注射後 7 日間)。
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ドーパミン作動性活性
時間枠：ベースラインおよび注射後 (1.9 時間)
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5 分間のまばたきの数 (安静時まばたき率、EBR)。結果は、注射前から注射後までの EBR の変化です。
値が高いほど、ドーパミン作動性が高いことを示します。
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ベースラインおよび注射後 (1.9 時間)
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予想される毎日の報酬の反応
時間枠：14 日間 (注射前 7 日間、注射後 7 日間)。
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参加者は、さまざまなカテゴリのやりがいのあるアクティビティを現在どの程度楽しみにしているかをアナログスケールで評価します (0= まったくない、100= 非常に)。実験前セッションから実験後セッションへの変化は、予期的報酬の結果です。
値が高いほど、報酬反応が高いことを示します。
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14 日間 (注射前 7 日間、注射後 7 日間)。
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その他の成果指標
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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ネガティブな感情を制御する能力
時間枠：注射後（約3時間）
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参加者は、反応性フェーズと調整フェーズの 2 つのフェーズを含む 30 分間の標準化された感情制御タスクを完了し、指示された再評価戦略を使用して、標準化された画像に対する否定的な感情反応を下方制御する能力を評価します。
従属変数は、感情刺激に反応した場合と再評価した場合の自己申告の感情の変化の程度です。
参加者は、フィルムクリップの前後に、自分がどの程度ネガティブに感じているかを 0 (まったく感じない) から 100 (非常に) の視覚的アナログスケールで評価します。
反応したときの否定的な感情の変化を、規制したときの否定的な感情の変化と比較します。
正の値が多いほど、感情の制御が優れていることを示します。
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注射後（約3時間）
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
捜査官
- 主任研究者：Chloe C Boyle, PhD、University of California, Los Angeles
- 主任研究者：Michael R Irwin, MD、University of California, Los Angeles
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2019年10月2日
一次修了 (実際)
2022年7月22日
研究の完了 (実際)
2024年7月22日
試験登録日
最初に提出
2019年2月19日
QC基準を満たした最初の提出物
2019年2月19日
最初の投稿 (実際)
2019年2月21日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年1月27日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年1月7日
最終確認日
2026年1月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。