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抑郁症的新闻释放碳水化合物
新闻发布的抑郁症研究人员的碳水化合物渴望调查抑郁症人波恩的饮食偏好，2月5日 - 抑郁症影响了全球2.8亿人。精神疾病已被证明会导致饮食行为的变化。BONN（UKB），波恩大学和大学医院Tübingen的研究人员发现，尽管抑郁症患者的食欲较少，但他们更喜欢富含碳水化合物的食物。 结果现已发表在《心理医学》杂志上。 每个抑郁症都不一样。 受到它影响的某些人无法再离开房子。其他人受到限制，但可以继续他们的正常生活。 这些差异在食欲中也很明显。 患者，尤其是患有严重抑郁症的患者，经常报告其食欲变化。 “许多抑郁症患者普遍遭受食欲丧失。 其他人在抑郁症中的食欲更大，甚至引起食物的渴望，尤其是对于糖果。 这些变化可能会导致体重的变化。 “尽管有这些报道，但对于抑郁症患者的饮食偏爱知之甚少，即使这些信息也许可以促进新的治疗方法。”BONN（UKB），波恩大学和大学医院Tübingen的研究人员发现，尽管抑郁症患者的食欲较少，但他们更喜欢富含碳水化合物的食物。结果现已发表在《心理医学》杂志上。每个抑郁症都不一样。受到它影响的某些人无法再离开房子。其他人受到限制，但可以继续他们的正常生活。这些差异在食欲中也很明显。患者，尤其是患有严重抑郁症的患者，经常报告其食欲变化。“许多抑郁症患者普遍遭受食欲丧失。其他人在抑郁症中的食欲更大，甚至引起食物的渴望，尤其是对于糖果。这些变化可能会导致体重的变化。“尽管有这些报道，但对于抑郁症患者的饮食偏爱知之甚少，即使这些信息也许可以促进新的治疗方法。”碳水化合物也被渴望，即使结合起来，该研究现在首次表明抑郁症与饮食偏爱的特定变化有关，这可以通过所示食物的组成来解释。偏好的关键成分是所谓的大量营养素，它们构成了我们的饮食：碳水化合物，蛋白质和脂肪。碳水化合物是人类细胞的主要能源之一。与健康对照组相比，患有抑郁症的人对富含脂肪和蛋白质的食物的渴望较低。相比之下，他们倾向于喜欢富含碳水化合物的食物，例如糖果。在研究中，碳水化合物的比例较高，还导致抑郁症患者的脂肪和蛋白质富含食物的喜欢增加。换句话说，抑郁症患者对结合脂肪和碳水化合物（例如牛奶巧克力）的食物的渴望也增加了。这种能量浓缩食品也倾向于表征不健康的饮食。到目前为止，人们认为对碳水化合物富含食物的渴望与更大的食欲有关。“我们现在能够证明情况并非如此。实际上，碳水化合物的渴望与抑郁症的整体严重程度，尤其是焦虑症状有关。”
根据颅内神经活动解读抑郁症的严重程度
就社会、经济和公共卫生影响而言，精神和认知障碍是我们面临的最具挑战性的疾病之一。这一挑战在很大程度上源于它们的异质性和复杂性——异质性在于这些疾病在个体间的表现差异很大，复杂性在于缺乏客观的生物标志物，对潜在的神经生理机制的理解有限。与精神和认知障碍有关的网络通常包括前额叶区域(1,2)，这是进化最快的区域，在非人类动物中建模尤其具有挑战性(3)。为了治疗性地调节这些功能失调的回路，我们必须全面了解它们的病理生理学。鉴于非侵入性方式的分辨率和特异性相对较低，在人类中完成这一“回路解剖”任务的最精确工具是电生理记录和颅内电极刺激。在这里，我们应用这种方法来研究一种常见且负担沉重的疾病——抑郁症的神经生理学基础(4)。
预测患有糖尿病或有患糖尿病风险的加拿大人的抑郁症：横断面机器学习分析
摘要 — 抑郁症在糖尿病高危人群或糖尿病患者中常常被忽视，这给初级保健临床医生带来了巨大挑战。尽管大型语言模型和其他基础模型方法引起了广泛关注，但我们系统地比较了六种成熟的机器学习算法 - 逻辑回归、随机森林、AdaBoost、XGBoost、朴素贝叶斯和人工神经网络 - 因为它们在日常临床环境中具有可靠性、可解释性和可行性而被选中。通过在现实约束下对其性能进行基准测试，我们确定了与糖尿病护理中抑郁风险相关的关键因素，包括患者性别、年龄、骨关节炎、糖化血红蛋白和体重指数。尽管不完整的人口统计信息和潜在的标签偏差限制了预测能力，但我们的结果表明，多种临床特征仍然可以帮助确定高风险患者。它们还表明需要纵向随访和更丰富的临床数据来提高模型准确性。作为临床医生和数据科学家的实用基准，这项工作表明基于机器学习的风险分层可以改善抑郁症的早期发现，并为糖尿病人群提供有针对性的干预措施。
使用扩散 MRI 多室模型和纤维束测量技术对老年抑郁症和冷漠症患者进行大脑微结构评估
晚年抑郁症 (LLD) 很常见，会导致残疾，并使患痴呆症的风险加倍。冷漠症可能会造成认知能力下降的额外风险，但对其病理生理学的了解尚不清楚。虽然已经使用扩散张量成像 (DTI) 评估了白质 (WM) 的改变，但该模型不能准确地表示 WM 的微观结构。我们假设更复杂的多室模型将提供 LLD 和冷漠症的新生物标志物。研究纳入了 56 名个体（LLD n = 35，26 名女性，75.2 ± 6.4 岁，冷漠评估量表得分（41.8 ± 8.7）和健康对照者，n = 21，16 名女性，74.7 ± 5.2 岁）。在本文中，我们通过沿纤维束直接插入微观结构指标，采用基于纤维束的方法来研究 LLD 和冷漠症的新型扩散模型生物标志物。我们进行了多元统计分析，并结合主成分分析来降维数据。然后，我们通过展示文献中经典报道的 LDD 修改，同时报告 LLD 中冷漠的生物学基础的新结果，测试了我们框架的实用性。最后，我们旨在研究冷漠与不同纤维束中微观结构之间的关系。我们的研究表明，新的纤维束，如纹状体运动前束，可能与 LLD 和冷漠有关，这为重度抑郁症中的冷漠机制带来了新的启示。我们还发现了 5 个不同束的扩散 MRI 指标的统计变化，这些变化此前曾在严重认知障碍痴呆症中报告过，这表明这些束之间的这些改变都与动机和认知有关，可能解释了冷漠如何成为退行性疾病的前驱阶段。
抑郁症的高剂量安非他酮
什么是主要的抑郁症和耐药性抑郁症？重度抑郁症是由心情抑郁，愉悦或兴趣丧失至少2周来定义的。1用于诊断，必须伴随4种其他症状，包括体重减轻或食欲变化，失眠或大肠疾病；放慢或加快身体运动；精力的疲劳或丧失，毫无价值的感觉，优柔寡断或集中或思考的能力降低；以及对死亡或自杀的反复思想。1,2重大抑郁症会导致残疾，损害功能，对生活质量产生影响，并对身体疾病的预后产生不利影响。2022年，加拿大15岁及以上的人中有7.6％在过去的12个月中经历了重大抑郁症。 4耐治疗抑郁症是重度抑郁症的一部分，其中患者对2种或更多适当的药物试验没有反应。 5抗治疗抑郁症估计会影响加拿大约2％的人（约70万人）。 52022年，加拿大15岁及以上的人中有7.6％在过去的12个月中经历了重大抑郁症。4耐治疗抑郁症是重度抑郁症的一部分，其中患者对2种或更多适当的药物试验没有反应。5抗治疗抑郁症估计会影响加拿大约2％的人（约70万人）。5
5-HT 4 受体不参与氟西汀在皮质酮抑郁症模型中的作用
摘要：临床和临床前研究报告了 5-羟色胺 4 受体 (5-HT 4 Rs) 与抑郁和焦虑的关系。本文，我们测试了 5-HT4Rs 缺失是否会影响接受长期皮质酮治疗的小鼠对抗抑郁药氟西汀的反应，该小鼠是抑郁和焦虑的动物模型。因此，我们在开放场和新奇抑制进食测试中评估了长期服用氟西汀对皮质酮治疗的野生型 (WT) 和 5-HT 4 R 基因敲除 (KO) 小鼠的影响。由于 5-HT 1A 受体 (5-HT 1A R) 和脑源性神经营养因子 (BDNF) 与抑郁和焦虑密切相关，我们进一步通过 [35 S]GTP γ S 放射自显影和原位杂交技术检测 BDNF mRNA 表达，从而评估了 5-HT 1A 受体的功能。我们发现 5-HT 4 R KO 和 WT 小鼠在长期服用皮质酮后表现出焦虑和抑郁样行为，这在开放场和新奇抑制进食测试中得到了证明。在开放场中，长期服用氟西汀后，两种基因型的幼稚小鼠和皮质酮治疗小鼠的中枢活动均有所降低。在新奇抑制进食测试（一种抗抑郁活性的预测范例）中，长期使用氟西汀治疗可逆转两种基因型的进食潜伏期。这种抗抑郁药还增强了皮质酮诱导的背缝核中 5-HT 1A R 的脱敏作用。此外，长期服用氟西汀会增加接受皮质酮治疗的两种基因型小鼠海马齿状回中 BDNF mRNA 的表达。因此，我们的研究结果表明，氟西汀在皮质酮抑郁和焦虑模型中的行为效应似乎不依赖于 5-HT 4 R。关键词：皮质酮、5-HT 4 受体、基因敲除小鼠、氟西汀、焦虑、抑郁 ■ 引言
基于脑电图的神经网络重度抑郁症和双相情感障碍检测：综述
精神障碍是重大的公共卫生挑战，因为它们是全球疾病负担的主要因素，并严重影响个人的社会和经济福利。本综合综述集中于两种精神障碍：重度抑郁症 (MDD) 和双相情感障碍 (BD)，过去十年中出现了值得关注的出版物。如今，使用生物标志物对精神障碍的表型表征需求很大。脑电图 (EEG) 信号可以为 MDD 和 BD 提供丰富的特征，然后它们可以提高对这些精神障碍的病理生理机制的理解。在本综述中，我们重点关注采用由 EEG 信号馈送的神经网络的文献。在使用 EEG 和神经网络的研究中，我们讨论了各种基于 EEG 的协议、生物标志物和用于检测抑郁症和双相情感障碍的公共数据集。我们最后进行了讨论并提出了宝贵的建议，这将有助于提高已开发模型的可靠性，并实现更准确、更确定的基于计算智能的精神病学系统。对于利用脑电图信号识别抑郁症和躁郁症的研究者来说，这篇评论将是一个结构化且有价值的起点。
糖尿病与抑郁症之间的关联：文献综述
本文旨在审查有关DM2患者抑郁症的流行病学，病理生理学，临床影响和治疗的研究。通过生物学和环境机制解释了抑郁和DM2之间的高抑郁症和DM2之间的合并症。与糖尿病抑郁症患病率最高的因素是女性，较低的教育，年龄较低，糖尿病的近期诊断，身体活动较低和胰岛素使用。关于抑郁症对DM2的影响，依从性糖尿病治疗，血糖控制较差，更大的并发症和死亡的风险，负面的经济和社会影响以及生活质量的降低困难。
psilocybin对治疗抑郁症状的功效
对436名参与者（228名女性参与者）的荟萃分析，平均年龄在36-60岁中，其中7个包括研究表明，psilocybin（Hedges'G = 0.66，95％置信区间（CI）0.46至0.46至0.86，p <0.001）对抑郁症的变化与比较量表的变化有关。 Exploratory subgroup analyses and metaregressions indicated that having secondary depression (Hedges' g=0.88, 95% CI 0.42 to 1.33), being assessed with self-report depression scales such as the Beck depression inventory (0.88, 0.42 to 1.33), and older age and previous use of psychedelics (metaregression coefficient 0.13, 95% CI 0.02 to 0.23 and 6.00，2.48至9.53）与症状的改善相关。 所有研究都有中等的偏见风险，但是基线度量的变化与较低的异质性和统计学上的小型研究偏见风险相关，从而导致循证评级的适度确定性。对436名参与者（228名女性参与者）的荟萃分析，平均年龄在36-60岁中，其中7个包括研究表明，psilocybin（Hedges'G = 0.66，95％置信区间（CI）0.46至0.46至0.86，p <0.001）对抑郁症的变化与比较量表的变化有关。Exploratory subgroup analyses and metaregressions indicated that having secondary depression (Hedges' g=0.88, 95% CI 0.42 to 1.33), being assessed with self-report depression scales such as the Beck depression inventory (0.88, 0.42 to 1.33), and older age and previous use of psychedelics (metaregression coefficient 0.13, 95% CI 0.02 to 0.23 and 6.00，2.48至9.53）与症状的改善相关。所有研究都有中等的偏见风险，但是基线度量的变化与较低的异质性和统计学上的小型研究偏见风险相关，从而导致循证评级的适度确定性。