Egenskapene ved behandlingsresistent schizofreni fra sykdomsdebut

Tidligere langtidsoppfølgingsstudier på pasienter med schizofreni i første episode har vist at opptil 30 % av pasientene som aldri har fått antipsykotisk medikamentbehandling ikke opplever symptomlindring eller har dårlig behandlingsrespons etter standard antipsykotisk medikamentbehandling, og blir behandlings- resistent schizofreni (TRS). I langtidsoppfølging utgjør dessuten pasienter med behandlingsresistent schizofreni fra sykdomsdebut (TRO) 80 % av alle TRS-pasienter. Foreløpige studier i utlandet har funnet at TRO-pasienter har egenskaper som tidlig debutalder, mannlig overvekt, fremtredende negative symptomer, høy andel positiv familiehistorie og lang varighet av ubehandlet psykose, men det er fortsatt ingen konsistent konklusjon om de patologiske mekanismene. Det er foreløpig ingen forskning på denne typen pasienter i Kina, og det er vanskeligheter med tidlig diagnostisering av TRO-pasienter i klinisk praksis. Denne studien tar sikte på å etablere en TRO-prediksjonsmodell ved å integrere data om demografi, sykdomskarakteristikker, psykopatologi, sosial funksjon og nevrokognisjon fra en gruppe pasienter med schizofreni i første episode. Matematiske modelleringsmetoder som K-Means/SVM og konvolusjonelle nevrale nettverk vil bli brukt. Derfor, hos pasienter med ubehandlet schizofreni i første episode, er tidlig og nøyaktig identifisering av TRO-pasienter ved det innledende diagnosestadiet og behandling med klozapin spesielt viktig for potensielt å forkorte behandlingsperioden og redusere den personlige og samfunnsmessige belastningen til TRO-pasienter. Basert på fremdriften i eksisterende forskning og det tidligere arbeidet til forskerteamet, spekulerer vi i at TRO-pasienter har unike kliniske egenskaper. Dette prosjektet vil etablere en TRO-prediksjonsmodell basert på multidimensjonale kliniske data ved bruk av matematiske modelleringsmetoder. Fra et klinisk anvendelsesperspektiv velger studien TRO-modellprediksjonsfaktorer basert på eksisterende kliniske vurderingsmetoder, noe som gjør modellen svært klinisk anvendelig og generaliserbar. Ved å etablere en TRO-prediksjonsmodell kan ikke bare TRO-pasienter med høy risiko identifiseres tidlig i det innledende diagnosestadiet, noe som muliggjør passende kliniske behandlingsintervensjoner, men det kan også gi ny innsikt i fremtidig klinisk behandling av TRO, fremme utviklingen av tidlig og personlig presisjonsidentifikasjon og behandling av TRO, og forbedre langsiktig prognose og redusere sykdomsbyrden for pasienter.