电休克疗法抗抑郁作用的预测

尽管它已成功使用 80 多年，但电休克疗法 (ECT) 的作用机制仍未完全了解。 ECT 已被证明伴随着区域脑容量和连通性测量的变化，以及生化改变。 然而，这些变化如何与 ECT 反应相关仍有待进一步阐明；到目前为止，在临床实践中还没有针对性地使用 ECT 的客观标志物。

方法：研究设计：纵向单中心研究，持续时间为 36 个月。 受试者：30 名符合 ECT 条件的抑郁症患者（年龄 18-65 岁）。 测量：受试者将接受 2 次 3-Tesla MRI 扫描（一次在 ECT 之前和一次之后），包括结构 MRI、静息状态功能 MRI、基于任务的功能 MRI 和 MR 光谱。 血液、脑脊液取样和临床评估将在 ECT 课程之前和之后进行一次。 ECT：每位患者将在一分钟内接受治疗。 8 个双时态 ECT 会话（~4 周）。 数据分析：将使用协方差的重复测量分析评估脑成像参数和实验室测量（ECT 之前/之后）的纵向变化。 将采用随机森林的机器学习来识别预处理成像、生化（血清和脑脊液）和临床参数的模式，这些模式最有资格预测对 ECT 的反应，定义为基线 HAMD17 减少 ≥ 50%。

假设： 1. ECT 将伴随大脑形态、功能连接、神经元激活的变化，以响应大脑中的认知和奖赏相关刺激和神经化学信号。 2. ECT 导致基于血液和 CSF 的神经元可塑性、神经变性和炎症标志物以及遗传/表观遗传标志物发生变化。 3. 可以根据影像学、神经化学和临床标志物与治疗反应之间的关系建立 ECT 反应的预测标志物。

创新：这项研究将是第一个将多模态 MRI 测量与 ECT 背景下 CSF 中生物标志物评估相结合的研究。 拟议试验的实施是朝着更好地了解 ECT 强大的抗抑郁特性迈出的重要一步。 通过在许多互补水平上将治疗效果和潜在的潜在生物学机制联系起来，该研究可能有助于确定生物标志物，以区分可能从 ECT 中受益的患者和无反应者。 最终，该研究的结果可能有助于为 ECT 建立个体化的医学适应症。