기분 장애의 흉선 변동에 대한 신경 계산 연구 (MOODELING)

기분 장애는 이환율과 사망률의 최초의 정신과 원인이며 국가 및 국제 차원에서 주요 공중 보건 및 의학적 경제 문제를 나타내는 일반적인 질병입니다.

효과적인 치료가 존재하지만, 이러한 질병의 병리 생리학에 대한 이해는 크게 불완전합니다. 평가는 이환율 측면에서 심각한 결과를 초래하는 신뢰할 수있는 생물학적 마커가없는 전적으로 임상 적이다.

클리닉이 기반을 둔 증상의 기초가되는인지 메커니즘을 설명하는 신경 계산 접근법은 생물학적 기질로 그들을 더 잘 표현하기 위해 현장에서 유망한 것으로 입증되고있다.

첫 번째 분위기 모델은 긍정적 인 사건이 기분에 긍정적 인 영향을 미치고 그 반대의 부정적인 사건에 대한 직관적 인 아이디어를 수학적으로 설명합니다. 보다 최근의 연구는 분위기와 의사 결정과의 상호 작용을 특성화하기위한 모델을 개발했습니다. 그들은 분위기가 사건의 인식에 어떻게 영향을 미치는지 설명하고 결과 결정에 영향을 미칩니다. 기분이 높을 때 피험자는 잠재적 이익을 과대 평가하고 손실을 과소 평가하는 경향이 있으며, 기분이 낮을 때 그 반대도 마찬가지입니다.

연구자들은 최근에 이러한 결과를 복제하고 건강한 자원 봉사자들의 기능적 MRI (FMRI) 연구를 사용 하여이 현상의 신경 기반을 확인했습니다. 이 지역의 활동은 차례로 위험한 선택에 대한 참가자의 태도를 조절했습니다. 연구자들은 최근 에이 결과를 뇌내 입체 전기 전자 팔로 그램 (SEEG) 연구에서 복제했다.

따라서 기분에 대한 신경 계산 접근법은 이미 가능하게 만들었습니다.

1. 기분과 의사 결정 사이의 상호 상호 작용을 명확히하기 위해
2. 분위기의 신경 기반의 첫 번째 특성화를 제안합니다.

이 이중 발전은 기분 장애에 대한 진정한 기계적인 설명을 향한 첫 단계입니다.

그러나 이러한 모델은 실험실에서 실험실에서 수행 된 실험의 맥락에서 건강한 자원 봉사자에 대한 두 가지 한계로 인해 검증되었습니다. 그것들은 (1) 짧은 시간 척도 (1 시간) (1 시간) (1 시간) (며칠 또는 몇 주에 걸쳐) (2)에 걸쳐 (2) 최소화하고 간신히 지각 할 수없는 변동을 설명하는 반면, 기분 장애의 맥락에서 관찰되는 변동은 극도로 강렬합니다. 임상 적 관련성을 입증하기 위해서는 시간과 진폭 측면에서 규모를 이중으로 바꿔야합니다.

이 설명 격차를 해소하기 위해이 연구는 환자를 포함시키고 모바일 애플리케이션을 사용하여 긴 후속 조치 (12 개월)를 수행함으로써 이러한 규모의 변화를 목표로합니다. 실제로, 모바일 애플리케이션의 사용은 최근 몇 년 동안 유망한 접근법으로, 여러 연구에서 생태 조건 (세로, 다차원 모니터링, 대형 샘플)에서 데이터를 수집하기 위해 여러 연구에서 사용되었습니다.

이를 위해 조사관은 4 개의 그룹으로 588 명의 피험자를 모집 할 것입니다.

• 우울 장애가있는 96 명의 환자 (DD)
• 양극성 장애가있는 96 명의 환자 (BD)
• 비교를위한 참조 그룹으로서 96 건강한 대조군
• 일반 인구에서 300 명의 선택된 대상.

연구에 대한 서면 및 구두 정보를받은 후, 수행 방법 및 참여 방법 및 참여가 무엇을 수반 할 것인지, 참가자는 제외 기준이없는 경우 프로토콜에 등록 될 수 있습니다.

포함시, 사회 인구 통계 학적, 임상 및 치료 데이터가 수집되고 방문 할 때마다 업데이트됩니다.

인지 평가와의 초기 방문은 환자와 대조군에 대해 수행됩니다. 그것을 받아들이고 MRI가 금기 사항이 아닌 사람들에게는이 평가는 뇌의 기능적 MRI 동안 수행 될 것입니다.

추론 과제의 피드백을 사용하여 최소한의 기분 변동을 측정하고 의사 결정 작업이 의사 결정에 미치는 영향을 드러내는 데 사용됩니다. 이 (단기) 실험실에서 제공되는 주관적인 분위기 등급에는 분위기의 계산 모델이 장착됩니다. 따라서 조사관은 각 참가자에 대해 긍정적 및 부정적인 사건이 기분 신호에 어떻게 통합되는지를 설명하는 계산 지문을 얻을 것입니다. 따라서, 첫 번째 단계는 분위기 의이 계산 지문이 환자 그룹마다 다른 정도로, 건강한 대조군과 비교하여 어느 정도 다른지 조사하는 것입니다.

모든 환자와 건강한 대상은 전용 모바일 애플리케이션을 통해 1 년 동안 매일 모니터링됩니다. 모든 참가자는 매일 3 분 동안 평가를 완료해야합니다. 연구자들은 주관적인 분위기 등급, 긍정적 및 부정적인 삶의 사건 (하루 중 가장 두드러진 사건의 원자가 및 강도), 보상, 손실, 위험, 지연 및 노력에 대한 민감성과 관련된 경제적 선택 (예 : 참가자는 1 주일에 현재 10 유로 또는 20 유로를 선호합니까?). 단기 데이터에서와 같이, 조사관은 각 참가자에 대해 긍정적 및 부정적인 사건이 어떻게 무드 신호에 통합되는지를 설명하는 계산 지문을 얻게됩니다. 연구자들은 단기 데이터보다 동일한 그룹 차이를 관찰 할 것으로 예측합니다. 양극성 장애가있는 환자의 삶의 사건의 인식에 대한 분위기의 상호 효과가 높고, 재발 성 우울 장애가있는 환자의 긍정적 인 삶과 부정적인 수명 사건 사이의 비대칭이 더 높습니다.

의사 결정에 대한 증후군 또는 하위 합성 기분 변동의 영향에 대해 자체적으로 유익하지만, 연구자들은 이러한 안정화 된 환자의 재발을 예상하기 위해이 외래 도구를 사용하는 것을 목표로합니다. 이 환자들과 예비 데이터를 기반으로 기분이 재발의 빈도를 고려할 때, 조사자들은이 12 개월 후에 약 1/3에서 실제 에피소드를 관찰 할 것으로 예상합니다. 중요하게도, 추천 정신과 의사는이 후속 조치 동안 수집 된 데이터에 액세스 할 수 없으며 (일반적인 치료를 변경할 위험이 없음), 우리의 조치가 재발을 예측할 수있을 정도로 민감하고 구체적인 정도를 테스트 할 수 있습니다. 사소한 예측은 실제 재발 며칠 전에 기분 등급의 변화가 관찰됩니다. 그러나, 최근의 결과는 의사 결정 테스트가 재발을 탐지하기 위해 자동 또는 이종 질문보다 더 민감 할 수 있다고 제안했다.

중간 방문은 3 개월마다 반복되는 임상 규모로 수행됩니다. 설립 종료 방문은 포함 후 12 개월 후에 진행됩니다.

이 두 단계의 조합, 먼저 실험실 기록 실험, 12 개월 후속 조합은이 연구의 주요 측면입니다. 비판적으로, 연구자들은 동일한 환자에서 얻은 계산 표현형을 비교하지만 단기 (수십 분) 또는 장기 (12 개월) 주관적인 기분 등급을 적합합니다. 연구자들은 단기 평가 중 (첫 번째 단계) 동안 얻은 계산 표현형이 후속 임상 적 (및 하위 신중한) 기분 변동에 대해 어떤 정도를 조사 할 것입니다.

마지막으로, 건강한 자원 봉사자 그룹은 모바일 애플리케이션을 통해 온라인으로 만 모니터링됩니다. 이 그룹을 통해 우리는 분위기와 의사 결정의 계산 표현형의 유효성과 안정성을 보여주고 이러한 관련 측정의 인구 기반 측정을 교정 할 수 있습니다.

또한, 연구자들은 두 가지 선택적 보조 연구를 추가하기를 원했습니다. 첫 번째는 감정 추적을 통해 암시 적, 수동적 및 종 방향 분위기 평가를 위해 모바일 애플리케이션을 사용합니다. 실제로, 분위기 변동을보다 정확하게 감지하기 위해 이러한 유형의 평가를 명시 적 평가와 함께 추가하는 것이 관련이있는 것 같습니다.

두 번째 연구는 음성 녹음을 허용하는 모바일 애플리케이션을 사용합니다. 이러한 보컬 매개 변수의 분석은 세 그룹 내에서 특정 언어 및 보컬 프로파일을 특성화하고 우울증 및 양극성 장애와 같은 조건의 특정 증상을 식별하는 데 도움이됩니다.

이 보조 연구는 환자와 대조군 모두에게 제공 될 것입니다.