Нейроповеденческие механизмы регуляции эмоций при депрессии на протяжении взрослой жизни (Lifespan)

Способность регулировать эмоции имеет решающее значение для поддержания психического здоровья перед лицом кумулятивных стрессоров на протяжении всей жизни. Хотя хорошо задокументировано, что некоторые способности к регуляции эмоций сохраняются или даже улучшаются в здоровом старении, мало что известно о том, почему дефицит регуляции сохраняется у пожилых людей, страдающих депрессией. Лечение большого депрессивного расстройства (БДР) сосредоточено на устранении процессов аффективной дисрегуляции, которые создают риск инвалидности, низкого качества жизни и заболеваемости в пожилом возрасте. Теоретические взгляды на эмоциональное старение предполагают множество изменений в течение жизни, которые потенциально могут повлиять на регуляторные способности, включая, среди прочего, структурную и функциональную целостность дорсальных путей внимания и вентральных аффективных путей обработки, когнитивный статус и использование определенных стратегий регуляции. Тем не менее, существует недостаток эмпирических данных, чтобы указать, какая комбинация этих факторов критически взаимодействует с депрессивными симптомами, чтобы повлиять на эмоциональную дисрегуляцию у пожилых людей, когда эти факторы становятся важными на протяжении всей взрослой жизни, к каким стратегиям они применяются и они могут предсказать будущий статус депрессии. Таким образом, цель этого конкретного приложения состоит в том, чтобы протестировать комплексную модель возрастных изменений в схемах мозга, нейрокогнитивных функциях и социальной поддержке в качестве предикторов способности регулировать эмоции и депрессивных симптомов у людей с БДР и без него. Переоценка и отвлечение — стратегии регуляции эмоций, представляющие наибольший интерес.

Модели будут оцениваться с использованием в первую очередь серии линейных (множественных) регрессионных моделей, фокусирующихся на эффектах/сравнениях между субъектами (возраст, статус MDD и т. д.) и результатах регуляции эмоций отдельно для процессов переоценки и отвлечения внимания. В качестве расширения этих моделей мы выполним моделирование типа моделирования структурных уравнений (SEM), чтобы обобщить параметры ответственности, лежащие в основе конкретных областей депрессии [показатели BDI, измеряющие тяжесть депрессии; продолжительность депрессивного эпизода(ов) в течение жизни] и нейронные показатели функционирования дорсальной сети внимания [связь gPPI между dlPFC и миндалевидным телом; активация на основе задач во время отвлечения в dACC, dlPFC и нижней теменной доле; Измерение DTI FA в SLF II] и функционирование аффективной сети [связь gPPI между vlPFC и миндалевидным телом; активация на основе задач во время переоценки в вмПФК, влПФК и миндалевидном теле; DTI FA мера UF]. SEM будет особенно полезен для прогнозирования будущей депрессии, которая будет оцениваться через год наблюдения, когда можно использовать предсказанные (лучшие линейные непредвзятые предикторы — BLUPS) значения латентных признаков более низкого измерения, а также результаты регуляции эмоций. в качестве предикторов будущей депрессии. Кроме того, иерархические структуры моделирования могут быть наложены на скрытые признаки условно на общий латентный признак, описывающий ассоциации между несколькими скрытыми признаками, что еще больше снижает базовую размерность и упрощает вычисления. Эту единственную черту можно рассматривать как кумулятивный эффект всех латентных черт, и ее можно использовать как единый показатель неопределенности при прогнозировании тяжести симптомов депрессии в будущем.