うつ病治療における精密医療 (BDD)

BrainDrugs-D は、人口統計学的、臨床的、遺伝的、生化学的、および神経画像のモダリティで詳細に表現型が決定されている大うつ病性障害 (MDD) 患者のコホート研究です。 これらの機能は、その後、MDD のサブタイプを識別し、治療反応を予測する能力について調べられます。

治療と研究集団 デンマーク首都圏のメンタルヘルスサービス内の外来診療所で標準化された「治療パッケージ」を開始する前に、すべての参加者の表現型が決定されます。 目標は、非精神病性 MDD の合計 800 人の患者を募集することです。 実際に標準的な治療を受けている非精神病性MDDの代表的な成人外来患者の募集を可能にするために、幅広い選択基準を使用しています。

この研究は高度な生態学的妥当性を考慮して設計されているため、うつ病の標準的な治療パッケージを妨げたり、遅らせたりすることはありません。 治療パッケージは、首都圏の精神保健サービスによって設計された全国統一パッケージであり、数年前からの臨床使用と患者の経験を経て、2017年から使用されています。 最初のエピソードのうつ病の治療には、手動化されたグループ認知行動療法 (CBT) がバックボーンとしてあります。2 ～ 3 時間の初期精査に続いて 6 時間の個別療法、または 2 時間のグループ療法の 12 セッション (1 グループあたり 8 人の患者) 、1〜2時間の関与と親戚の心理教育、1〜5時間の投薬クリニック、2時間の再発防止。 必要に応じて、抗うつ薬と個別の精神療法が開始されます。

グループ 研究は 3 つのグループで構成されます: コホート全体 (n=800) は、利用可能な基本的な臨床、認知、心理測定、および生物学的データを持ちます。 サブグループ (サブコホート I、n=600) は、拡張された臨床、認知、心理測定、および生物学的データ、ならびに磁気共鳴画像法 (MRI) および脳波図 (EEG) を提供しました。 サブコホート II (n=60) は、開始時に投薬を受けていない患者専用で、同じ調査で構成され、シナプス密度の [11C]-UCB-J トレーサーを使用した陽電子放出断層撮影イメージングに貢献します。

フォローアップ すべてのコホートは、3 つのフォローアップ時点で、うつ病の症状の重症度、機能レベル、および QoL を評価するアンケートを受け取ります。 また、治療パッケージの最後に心理療法や投薬の副作用を評価します。 コホートは、全国の健康登録でも追跡されています。

結果 主要な結果は、6 か月後の寛解 (QIDS ≤5) および臨床的改善 (QIDS の 50% 以上の減少) です。

副次評価項目には、治療開始後 12 か月および 18 か月の寛解状態と、ベースラインからフォローアップまでの QIDS、SCL10、WHO-5、および SDS スコアの変化が含まれます。

分析 機械学習アルゴリズムを使用して、治療結果を最もよく予測するベースライン特性と統計モデルの組み合わせを決定し、個人と臨床結果の間の関連性を調査します。 また、パス分析を使用して、患者の特性、治療の選択、および臨床転帰の間の関連性を評価し、治療の選択とタイミングが臨床転帰に及ぼす影響を推定できるようにします。

コホート全体の仮説:

一次仮説:

1.1 組み入れ時の臨床的、認知的、心理測定的、遺伝的、および血液バイオマーカー測定は、最初のフォローアップでの臨床的寛解 (QIDS≤5 として定義) を予測できます。

1.2 組み入れ時の臨床的、認知的、心理測定的、遺伝的、および血液バイオマーカー測定により、最初のフォローアップでの臨床的改善 (前治療からの QIDS の 50% 以上の減少) を予測できます。

二次仮説:

1.3 臨床的、認知的、精神測定的、遺伝的、および血液バイオマーカー測定の範囲にわたる複合スコアは、患者を治療の軌跡と転帰に関連する MDD サブグループにクラスター化することができます。

1.4 組み入れ時の臨床的、認知的、精神測定的、遺伝的、および血液バイオマーカー測定値は、QIDS の変化として定義される臨床転帰と関連しています。

1.5 ベースラインの患者特性と治療経過の経路分析により、臨床的改善の原因となる経路を明らかにできます。つまり、臨床転帰に対する治療の効果を推定できます。

サブコホート I の仮説

一次仮説:

2.1 含まれる MRI、fMRI、および EEG パターンは、抑うつ表現型と関連している可能性があります。

2.2 分類子モデル (仮説 1.1 および 1.2 で定義) に EEG、MRI、および fMRI 測定を含めると、臨床的寛解と改善の予測が大幅に改善される可能性があります。

二次仮説:

2.3 EEG、MRI、および fMRI 測定値を複合スコア (仮説 1.3 で定義) に追加すると、MDD サブグループへの患者のクラスタリングが大幅に改善される可能性があります。

サブコホート II の仮説

一次仮説:

3.1 脳の [11C]-UCB-J 結合は、健常対照者よりも MDD 患者の方が低い。

3.2 ドメイン特異的な認知機能は、関連する皮質および皮質下領域における [11C]-UCB-J 結合と正の相関があります。

二次仮説:

3.1 うつ病の重症度、不安、および無快感症は、関連する皮質および皮質下領域における [11C]-UCB-J 結合と相関します。

3.2 [11C]-UCB-J 結合、EEG、および MRI 測定値を複合スコア (仮説 2.1 で定義) に追加すると、臨床的改善と寛解の予測が、臨床的、認知的、心理測定的、流体バイオマーカー、EEG を超えて大幅に改善される可能性がある、および抗うつ薬未使用患者の MRI 測定。