Нейрокомпьютационное исследование колебаний тимуса при расстройствах настроения (MOODELING)

Расстройства настроения-это общие заболевания, которые представляют собой первую психиатрическую причину заболеваемости и смертности, а также основной общественный здравоохранение и медицинскую экономическую проблему на национальном и международном уровне.

Хотя существуют эффективные методы лечения, понимание патофизиологии этих заболеваний остается в значительной степени неполным. Оценка является полностью клинической, без какого -либо надежного биологического маркера, который имеет серьезные последствия с точки зрения заболеваемости.

Нейрокомпьютационные подходы, которые состоят из описания когнитивных механизмов, лежащих в основе симптомов, на которых основана клиника, чтобы лучше сформулировать их с помощью своих биологических субстратов, оказываются многообещающими в этой области.

Первые модели настроения математически описывают интуитивную идею о том, что позитивные события оказывают положительное влияние на настроение, и наоборот для негативных событий. Более поздняя работа разработала модели для характеристики взаимодействия настроения с принятием решений. Они описывают, как настроение влияет на восприятие событий и влияет на полученные решения: когда настроение высокое, субъекты, как правило, переоценивают потенциальные выгоды и недооценки потерь, и наоборот, когда настроение низкое.

Исследователи недавно воспроизводили эти результаты и выявили нейронные основания этого явления, показав, используя функциональное исследование МРТ (FMRI) у здоровых добровольцев, это настроение было закодировано в активности двух областей мозга, вентромедиальной префронтальной коры (VMPFC) и передней инсулы (AINS). Деятельность этих регионов, в свою очередь, модулировала отношение участников к рискованному выбору. Исследователи недавно воспроизводили этот результат в исследовании внутримозговой стереоэлектронкфалограммы (SEEG).

Таким образом, нейрокомпьютационный подход к настроению уже стал возможным:

1. Чтобы прояснить взаимные взаимодействия между настроением и принятием решений и
2. предложить первую характеристику нейронных оснований настроения.

Этот двойной прогресс представляет собой первый шаг к истинному механистическому объяснению расстройств настроения.

Тем не менее, эти модели, подтвержденные в контексте экспериментов, проведенных в лаборатории на здоровых добровольцах, страдают от двух ограничений. Они использовались (1) в короткой временной шкале (один час) по сравнению с ежедневными колебаниями, которые развиваются в течение нескольких дней или недель (2), чтобы объяснить минимальные, едва заметные колебания, в то время как колебания, наблюдаемые в контексте расстройств настроения, чрезвычайно интенсивны. Чтобы продемонстрировать их клиническую значимость, необходимо внести двойное изменение масштаба с точки зрения времени и амплитуды.

С целью преодоления этого объяснительного разрыва это исследование направлено на то, чтобы внести эти изменения в масштаб, включив пациентов и использование мобильного приложения для проведения длительного наблюдения (12 месяцев). Действительно, использование мобильных приложений появилось в последние годы в качестве многообещающего подхода, используемого в нескольких исследованиях с обнадеживающими результатами, для сбора данных в экологических условиях (продольный, многомерный мониторинг, большие выборки).

С этой целью следователи будут набирать 588 субъектов в 4 группы:

• 96 пациентов с депрессивным расстройством (DD)
• 96 пациентов с биполярным расстройством (BD)
• 96 здоровых контролей, в качестве эталонной группы для сравнения
• 300 не отобранных субъектов от населения в целом.

После получения письменной и устной информации об исследованиях, как она будет выполнена и что будет повлечь за собой их участие, участники могут быть зачислены в протокол, если у них нет критериев исключения.

В включении будут собираться социально-демографические, клинические и терапевтические данные и обновлены при каждом посещении.

Первоначальный визит с когнитивной оценкой будет проведен для пациентов и контролей. Для тех, кто принимает это, и в которых МРТ не противопоказана, эта оценка будет выполнена во время функциональной МРТ мозга.

Минимальные колебания настроения будут измерены с использованием обратной связи задачи по аргументу, и задача принятия решений будет использоваться для выявления их влияния на принятие решений. Субъективные рейтинги настроения, предоставленные во время этого (краткосрочного) лабораторного эксперимента, будут оснащены нашей вычислительной моделью настроения. Таким образом, исследователи получат для каждого участника вычислительный отпечаток пальцев, описывающий, как положительные и негативные события интегрированы в сигнал настроения. Таким образом, первым шагом будет исследование, в какой степени этот вычислительный отпечаток настроения отличается между группами пациентов и по сравнению со здоровыми контролями.

Все пациенты и здоровые субъекты будут затем контролироваться ежедневно в течение одного года через специальное мобильное приложение. Все участники должны будут выполнять 3-минутную оценку ежедневно. Исследователи будут собирать три типа продольных данных: субъективные оценки настроения, положительные и отрицательные жизненные события (валентность и интенсивность наиболее заметного события дня) и экономический выбор, связанный с чувствительностью к вознаграждению, потери, риску, задержке и усилиям (например, Участник предпочитает 10 евро сейчас или 20 евро за одну неделю?). Как и в краткосрочных данных, следователи получат для каждого участника вычислительный отпечаток пальцев, описывающий, как положительное и отрицательное событие интегрировано в сигнал настроения. Исследователи прогнозируют, что они наблюдают те же групповые различия, чем в краткосрочных данных: более высокое взаимное влияние настроения на восприятие жизненных событий у пациентов с биполярным расстройством и более высокая асимметрия между положительными и отрицательными жизненными событиями у пациентов с рецидивирующим депрессивным расстройством.

Несмотря на то, что сами по себе информативно о влиянии синдрома или субсиндромических колебаний настроения на принятие решений, исследователи также стремятся использовать этот амбулаторный инструмент для предвидеть рецидивы у этих стабилизированных пациентов. Учитывая частоту рецидива настроения у этих пациентов и на основе наших предварительных данных, исследователи рассчитывают наблюдать фактический эпизод примерно в одной трети из них во время этого 12-месячного наблюдения. Важно отметить, что направление психиатров не будет иметь доступа к собранным данным во время этого последующего наблюдения (без риска изменения обычной помощи), что позволит нам проверить, в какой степени любые из наших мер являются чувствительными и конкретными для прогнозирования рецидивов. Тривиальный прогноз - это сдвиг в рейтинге настроения будет наблюдать за несколько дней до фактического рецидива. Тем не менее, недавние результаты показали, что тесты на принятие решений могут быть более чувствительными, чем авто, или гетеропрофильные, для обнаружения рецидива.

Промежуточные посещения будут проводиться каждые 3 месяца с повторными клиническими масштабами. Визит в конце исследования состоится через 12 месяцев после включения.

Комбинация этих двух шагов, сначала записанный на лаборатории эксперимент, затем 12-месячное наблюдение, является ключевым аспектом этого исследования. Критически, исследователи будут сравнивать вычислительные фенотипы, полученные у тех же самых пациентов, но подходят к кратковременному (нескольким десяткам минут) или долгосрочному (12 месяцам) субъективным оценкам настроения. Исследователи будут исследовать, в какой степени вычислительный фенотип, полученный во время краткосрочной оценки (первый шаг), является информативным в отношении последующих клинических (и субсиндромальных) колебаний настроения.

Наконец, группа здоровых добровольцев будет контролироваться только онлайн через мобильное приложение. Эта группа позволит нам показать обоснованность и стабильность вычислительных фенотипов настроения и принятия решений, а также калибровать популяционные показатели этих соответствующих мер.

Кроме того, исследователи хотели добавить два дополнительных вспомогательных исследования. Первый использует мобильное приложение для неявных, пассивных и продольных оценки настроения посредством отслеживания эмоций. Действительно, представляется актуальным добавлять этот тип оценки наряду с явными оценками, чтобы более точно обнаружить колебания настроения.

Во втором исследовании используется мобильное приложение, которое позволяет голосовые записи. Анализ этих вокальных параметров поможет охарактеризовать специфический лингвистический и голосовой профиль в трех группах, а также для определения специфических симптомов состояний, таких как депрессия и биполярное расстройство.

Эти вспомогательные исследования будут предложены как пациентам, так и контрольной группе.