Mecanismos neurocomportamentais de regulação emocional na depressão ao longo da vida adulta (Lifespan)

As capacidades de regulação emocional são cruciais para sustentar a saúde mental diante de estressores cumulativos ao longo da vida. Embora esteja bem documentado que algumas habilidades de regulação emocional são preservadas ou até melhoradas no envelhecimento saudável, pouco se sabe sobre por que os déficits regulatórios persistem em idosos que sofrem de depressão. Os tratamentos para o transtorno depressivo maior (TDM) concentram-se em remediar os processos de desregulação afetiva que conferem riscos de incapacidade, má qualidade de vida e morbidade na velhice. As perspectivas teóricas sobre o envelhecimento emocional propõem uma miríade de mudanças ao longo da vida que potencialmente impactam as capacidades regulatórias, incluindo a integridade estrutural e funcional das vias dorsais atencionais e ventrais do processamento afetivo, estado cognitivo e uso de estratégias regulatórias específicas, entre outros. No entanto, há uma escassez de evidências empíricas para indicar qual combinação desses fatores interage criticamente com sintomas depressivos para impactar a desregulação emocional em adultos mais velhos, quando esses fatores se tornam importantes ao longo da vida adulta, a quais estratégias eles se aplicam e se eles podem prever o futuro estado de depressão. Assim, o objetivo deste aplicativo específico é testar um modelo abrangente de alterações relacionadas à idade nos circuitos cerebrais, desempenho neurocognitivo e suporte social como preditores de habilidades de regulação emocional e sintomas depressivos em indivíduos com e sem MDD. A reavaliação e a distração são as estratégias de regulação emocional de interesse primário.

Os modelos serão avaliados usando principalmente uma série de modelos de regressão linear (múltiplos) com foco em efeitos/comparações entre sujeitos (idade, status MDD, etc.) e os resultados da regulação emocional separadamente para processos de reavaliação e distração. Como uma extensão desses modelos, realizaremos modelagem do tipo Modelagem de Equações Estruturais (SEM) para resumir as dimensões de responsabilidade subjacentes aos domínios específicos da depressão [pontuações do BDI medindo a gravidade da depressão; duração vitalícia do(s) episódio(s) depressivo(s)] e medidas neurais do funcionamento da rede de atenção dorsal [conectividade gPPI entre dlPFC e amígdala; ativação baseada em tarefa durante distração em dACC, dlPFC e lobo parietal inferior; Medida DTI FA em SLF II] e funcionamento da rede afetiva [conectividade gPPI entre vlPFC e amígdala; ativação baseada em tarefa durante reavaliação em vmPFC, vlPFC e amígdala; DTI FA medida de UF]. O SEM será especialmente útil para prever a depressão futura que será avaliada em um ano de acompanhamento, onde os valores previstos (melhores preditores lineares imparciais - BLUPS) de traços latentes de dimensão inferior, juntamente com os resultados da regulação emocional, podem ser usados como preditores de depressão futura. Além disso, estruturas de modelagem hierárquica podem ser impostas a traços latentes condicionalmente a um traço latente compartilhado descrevendo associações entre vários traços latentes, reduzindo assim ainda mais a dimensionalidade subjacente e simplificando os cálculos. Esta única característica pode ser pensada como um efeito cumulativo de todas as características latentes e pode ser usada como um único índice de incerteza na previsão da futura gravidade dos sintomas de depressão.