Противовоспалительное лечение расстройств настроения и модель прогнозирования глубокого обучения

Многочисленные доказательства подтверждают патогенную роль нейровоспаления при расстройствах настроения. Наша команда опубликовала серию статей, показывающих, что воспалительные цитокины связаны с тяжестью депрессивных симптомов, могут быть биомаркерами клинических исходов, подтипа и фазы настроения биполярного расстройства. По сравнению с депрессивным расстройством биполярное расстройство характеризуется более выраженной воспалительной дисрегуляцией, которая коррелирует со структурой мозга и нарушением функциональной связи. У лиц, не ответивших на лечение, как правило, были более высокие исходные маркеры воспаления, что позволяет предположить, что повышенный уровень воспаления способствует резистентности к лечению. Клинические исследования показали, что противовоспалительные препараты в сочетании с традиционными методами лечения, включая N-ацетилцистеин, инфликсимаб, пиоглитазон, целекоксиб, аспирин, омега-3 полиненасыщенные жирные кислоты, миноциклин, статины, аспирин, могут улучшить клинические исходы. Среди них аспирин и статины использовались для лечения и профилактики сердечно-сосудистых метаболических нарушений, связанных с нарушением регуляции воспаления. Клинические и метаанализы аспирина и статинов показали значительную эффективность и хорошую безопасность. Таким образом, аспирин и статины имеют лучшую клиническую осуществимость и рациональность для аугментационной терапии расстройств настроения. Тем не менее, предыдущие противовоспалительные исследования в основном касались исследований отдельных препаратов, сравнительных исследований по-прежнему не хватает. Кроме того, многие исследования показали, что противовоспалительные средства, вероятно, будут наиболее полезными для субпопуляции пациентов, у которых иммунная дисфункция является ведущим патогенным фактором.

В этом исследовании мы создадим модель прогнозирования противовоспалительных препаратов для расстройства настроения. Недавние достижения в области глубокого обучения продемонстрировали его способность изучать и распознавать сложные нелинейные иерархические паттерны на основе крупномасштабных эмпирических данных. Алгоритм глубокого обучения для приложений классификации, таких как лечение в персонализированной медицине, представляет собой процедуру выбора наилучшей гипотезы из набора альтернатив, которые соответствуют набору наблюдений. Наша серия исследований показала, что тяжесть воспаления связана со структурой мозга и нарушениями функциональных связей; которые могут быть предикторами исхода. Другим возможным предиктором может быть длина теломер хромосомы. Теломеры расположены на концах хромосом и поддерживают нормальную функцию хромосом. Предыдущие исследования показали, что короткая длина теломер связана с расстройством настроения, а также с воспалительной дисрегуляцией. Следовательно, длина теломер может быть предиктором противовоспалительного лечения. Это исследование станет первым сравнительным исследованием противовоспалительного лечения и установит индивидуализированную модель прогнозирования лечения с помощью генно-иммуно-мозговой визуализации. Результаты предоставят важные научные и клинические эмпирические данные для патофизиологии воспаления и лечения расстройств настроения.