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使用静止状态功能连通性在识别主要抑郁症的多元机器学习分析：多中心研究
摘要：使用静止状态功能连通性（RS-FC）数据诊断重大抑郁症（MDD），遇到了许多挑战，例如高维度，小样本和个体差异。To assess the clinical value of rs-FC in MDD and identify the potential rs- FC machine learning (ML) model for the individualized diagnosis of MDD, based on the rs-FC data, a progressive three-step ML analysis was performed, including six di ff erent ML algorithms and two dimension reduction methods, to investigate the classi fi cation performance of ML model in a multicentral, large sample dataset [1021例MDD患者和1100例正常对照（NCS）]。此外，线性最小二乘拟合的回归模型用于评估RS-FC特征与MDD患者临床症状的严重程度之间的关系。在使用的ML方法中，通过极端梯度提升（XGBoost）方法构建的RS-FC模型显示出最佳的分类性能，可将MDD患者与单个水平的NCS区分开（准确性= 0.728，Sensitivity = 0.720，Sensitivity = 0.720，Speciifity = 0.739，Speciifity = 0.739，curve = 0.8331）。同时，通过XGBoost模型识别的RS-FC主要分布在默认模式网络，边缘网络和Visual Network之间。更重要的是，可以使用XGBoost模型确定的RS-FC特征来准确预测MDD患者的17个单个汉密尔顿抑郁量表评分（调整后的R 2 = 0.180，根平方误差= 0.946）。使用RS-FCS的XGBoost模型显示了MDD患者和HCS之间的最佳分类性能，具有良好的概括和神经科学的解释性。关键字：重度抑郁症，静止状态功能连接，多中心，机器学习，分类，极端梯度增强■简介
白细胞介素-1β rs16944 和 rs1143627 多态性与患重度抑郁症的风险：孟加拉国人群的病例对照研究
重度抑郁症（MDD）是最常见的致残性精神疾病，其特征是悲伤、快感缺乏、冷漠、易怒、动力丧失、注意力不集中和决策能力下降、行为绝望、认知异常和意志力缺乏[1-3]。世界卫生组织估计，2019 年全球精神疾病负担沉重，其中 2.64 亿人患有抑郁症，4500 万人患有躁郁症。约 5000 万人患有痴呆症，2000 万人患有精神分裂症和其他精神病。这些数据表明精神健康对全球人口产生重大影响。智力障碍和自闭症谱系障碍是儿童和青少年中常见的神经发育问题[4]。它是全球发病率的第二大原因，引起了相当大的公共卫生问题[5]。与一般人群相比，MDD 患者的自杀风险高出近 20 倍 [6]。青春期后，女性患 MDD 的风险是男性的两倍。女性发作的频率往往高于男性，而女性发作时间较长、治疗反应不同或复发率更高 [1,7]。MDD 是一种有多种病因的复杂疾病。虽然精神疾病的确切病因通常仍然未知，但各种理论结合了各种假设。了解这些状况涉及行为、感受、感知和思想，而精神疾病则需要考虑社会标准、文化价值观和宗教习俗 [4]。许多研究已经证明了 MDD 背后存在许多复杂且相互关联的分子通路。所考虑的途径或系统包括应激、炎症、单胺、兴奋性和抑制性神经传递、遗传学、表观遗传学、环境因素、神经营养因子和神经发生、阿片类系统、线粒体功能障碍、髓鞘形成、肠脑轴、下丘脑-垂体 (HPA) 轴等。[8]。糖皮质激素受体功能障碍引起的 HPA 轴过度活跃、神经发生受损和海马体积减少是导致 MDD 的因素。神经营养因子是参与神经元网络的生成、支持和可塑性的生长因子，脑源性神经营养因子 (BDNF) 是神经营养因子成员，属于神经营养因子家族，可激活原肌球蛋白相关激酶 (Trk) 和 p75 受体 [8]。神经营养生长减少（表现为 BDNF 水平低），是导致 MDD 的重要原因 [9]。单胺类物质（尤其是 5-羟色胺 (5-HT)、去甲肾上腺素和多巴胺）水平降低，表明与 MDD 相关的潜在机制 [8]。MDD 患者血液和脑脊液 (CSF) 分析结果表明，促炎细胞因子、炎性细胞因子、趋化因子和可溶性粘附分子水平升高。此外，与健康个体相比，MDD 患者的肿瘤坏死因子-α (TNF- α) 水平也更高 [ 4 ]。另一项研究报告称，MDD 患者血清 IL-3 水平升高，脂质运载蛋白-2 浓度降低 [ 10 ]。Menezes Galvão 等人报告称，与健康对照组 (HC) 相比，MDD 患者的血清皮质醇 (SC) 浓度和血清唾液皮质醇觉醒反应 (CAR) 升高 [ 11 ]。
爱尔兰：经济不确定性的增长和盈余
注意：爱尔兰的MDD已由爱尔兰中央统计局（CSO）修改为跨国活动。mdd =消费 +政府（当前）支出 +修改投资。季节性调整平均贡献并不总是加起来MDD增长率。对于爱尔兰，我们使用了改良的国内需求。对于欧元区，我们每个经合组织使用17个数据，不包括拉脱维亚，立陶宛和克罗地亚。
主要抑郁症中的线粒体代谢
摘要：重度抑郁症（MDD）是世界上最残疾的疾病之一。MDD传统上是根据患者的症状诊断的，这可能导致误诊。尽管MDD的致病机制尚不清楚，但一些研究将线粒体功能障碍确定为MDD发作和进展的核心因素。在MDD的背景下，线粒体代谢的替代可能导致能量产生和氧化应激失衡，从而导致这种疾病的基本病理生理机制。因此，将线粒体功能障碍作为早期和准确诊断MDD的关键生物标志物的识别是一个重大挑战。面临着抗抑郁药的传统治疗局限性，正在研究新的药理学治疗靶标，例如氯胺酮/埃斯酮胺，迷幻药或抗炎药。所有这些药物由于其作用速度和调节神经可塑性和/或运动加工的能力而显示出潜在的抗抑郁作用。并行研究了非药物治疗靶标，例如经颅磁刺激（TMS）和深脑刺激（DBS），以调节神经元活性并提供治疗替代方案而被公认为。最后，对这些方法的优势，劣势，机会和威胁进行了详细分析，突出了必须解决的主要挑战。作为细胞活性与线粒体呼吸直接相关，本综述的目的是检查线粒体功能障碍与MDD之间的联系，评估线粒体生物标志物如何提供更客观和更精确的诊断工具，并探索传统的抗抑郁剂以及针对特定型号的传统抗抑郁剂的其他治疗方法。
基于脑多模式监测的重大抑郁症的影响和神经机制的影响和神经机制：叙事评论
主要抑郁症（MDD）目前是世界上最常见的精神疾病。它的特征是疾病的高发病率，情绪低落，思维减慢和认知功能降低。不及时干预，转化为抗药性抑郁症（TRD）的风险为20–30％，患者，家庭和社会的负担很大。许多研究表明，体育活动（PA）是一种非药理治疗方法，可以显着改善MDD患者的心理状况，并且对认知功能，睡眠状况和脑可塑性具有积极影响。然而，不同类型的PA对个体的生理和心理影响变化，PA在改善MDD患者症状方面的剂量尚未阐明。在当前的MDD研究中，PA可以归类为连续耐力训练（ECT），爆炸性间隔训练（EIT），耐药力强度训练（RST）和心理体体训练（MBT），以及对患者抑郁症状，认知功能和睡眠的影响。因此，本研究基于叙述性综述，并包括大量现有研究，以研究不同PA干预对MDD的影响的特征和差异。该研究还研究了MDD中不同PA干预措施的特征和差异，并通过多模式脑功能监测的结果（包括颅内环境和大脑结构）来解释神经机制。它旨在为MDD中的神经科学和临床干预提供锻炼处方和理论参考。
大专业的功能性神经成像生物标志物...
MDD中的最新发现的弹性的特征在于与认知控制，情绪调节和奖励处理有关的大脑网络中的激活和功能连通性的可分离曲线。增加了与认知评估和情绪调节有关的额叶皮质大脑区域的激活是对MDD高风险和患有有利疾病病程的MDD的弹性个体的共同特征。此外，额叶 - 纹状体 - 束功能连接性与抗抑郁症个体中对第一线治疗的有利反应的正面肌肉功能连通性之间的显着关联表明，神经反应的变化和经验依赖性的可相对于MDD中的抗复原力不足。
在年轻人和老年人的主要抑郁症中基于坐标的网络映射：系统评价和荟萃分析
重大抑郁症（MDD）是全球残疾的主要原因之一（1），仅在美国，每年的生态负担总计估计超过2000亿美元（2）。MDD与慢性身体症状有关（3），自杀风险增加（4）和痴呆症（5）。虽然许多成人对MDD的研究通常集中于年轻和中年的成年人，但这种疾病会影响整个生命的人（6）。后期抑郁症（LLD）定义为55岁以上的个体中MDD的存在，与脑血管疾病（7）和Alz-Heimer病有关（8）。但是，LLD可以指55岁以上的人，患有抑郁症的史（早期发病），而55岁以上的人则是第一次出现抑郁症的人（晚期发作）。有些人认为LLD发病是一种“不同的”疾病，应该研究
使用功能性MRI数据
主要抑郁症（MDD）是最常见的精神障碍之一，对许多日常活动和生活质量产生了重大影响。它是全球最常见的精神障碍之一，并将其列为残疾的第二大主要原因。当前的MDD诊断方法主要依赖于临床观察和患者报告的症状，忽视了导致抑郁症的各种基本原因和病理生理因素。因此，科学研究人员和临床医生必须对MDD中涉及的病理生理机制有更深入的了解。神经科学中越来越多的证据表明抑郁症是一种脑网络障碍，而神经影像学（例如磁共振成像（MRI））在识别和治疗MDD中起着重要作用。休息状态功能性MRI（RS-FMRI）是用于研究MDD的最流行的神经影像学技术之一。深度学习技术已被广泛应用于神经影像学数据，以帮助早期精神健康障碍检测。近年来，人们对图神经网络（GNN）的兴趣增加了，它们是专门设计用于处理RS-FMRI（例如RS-FMRI）的深神经体系结构。这项研究旨在开发一种基于整体的GNN模型，该模型能够检测RS-FMRI图像中的歧视性特征，以诊断MDD。具体来说，我们通过结合多个大脑区域分割图像群的特征来捕获大脑复杂性并更准确地检测到不同特征的特征，从而构建了一个集合模型。此外，通过评估其在大型多站点MDD数据集上的性能来证明我们的模型的有效性。所有折叠中最佳性能模型的精度为75.80％，灵敏度为88.89％，特异性为61.84％，精度为71.29％，F1得分为79.12％。
静息态大脑动态
早期生活压力 (ELS) 和重度抑郁症 (MDD) 具有共同的神经网络异常。然而，尚不清楚 ELS 和 MDD 如何单独和/或共同与大脑网络相关，以及患有和不患有 ELS 的抑郁症患者之间是否存在神经差异。此外，先前的研究评估了静态与动态网络属性，这是一个关键的空白，因为大脑网络会随着时间的推移显示协调活动的变化。71 名未接受药物治疗的女性，有或没有童年性虐待 (CSA) 史和/或 MDD，完成了静息状态扫描和压力任务，其中收集了皮质醇和情感评分。检查了重复的功能网络共激活模式 (CAP)，并计算了 CAP 中的时间（每个 CAP 表达的次数）和转换频率（不同 CAP 之间的转换）。检查了 MDD 和 CSA 对 CAP 指标的影响，并将 CAP 指标与抑郁和压力相关变量相关联。结果表明，MDD 与 CAP 指标相关，但 CSA 与 CAP 指标无关。具体而言，与 HC（N = 36）相比，患有 MDD（N = 35）的个体在后默认模式 (DMN)-额顶网络 (FPN) CAP 中花费的时间更多，并且在后 DMN-FPN 和原型 DMN CAP 之间转换的频率更高。在各个组中，在后 DMN-FPN CAP 中花费的时间越多，DMN-FPN 和原型 DMN CAP 转换频率越高，反刍的频率就越高。DMN 和 FPN 之间的不平衡似乎是 MDD 的核心，可能导致与 MDD 相关的认知功能障碍，包括反刍。出乎意料的是，CSA 并没有调节此类功能障碍，这一发现需要在未来样本量更大的研究中进行复制。
在多种核酸检测中荧光微球的最新进展
主要的抑郁症（MDD）是全球最经济和社会繁重的疾病之一（Friedrich，2017），涉及情绪，动机，引人入胜和认知的明显变化（Otte等人，2016年）。MDD是所有医疗状况中慢性疾病负担的第二大贡献者，这是通过“残疾人生活”来衡量的（James等，2018），每年都会影响全球成人人群的6％（Brests等，2011）。对MDD的一线治疗通常涉及药物疗法，可能会或可能不会与心理治疗相结合。最广泛使用的MDD药物是选择性5-羟色胺再摄取抑制剂（SSRIS）和5-羟色胺 - 氯肾上腺素再摄取抑制剂（SNRIS）。与较旧的副作用相比，羟色胺再摄取抑制剂（SRIS）通常具有更大的耐受能力，但副作用是common（Cipriani等，2009）。此外，它们并不引起所有患者的反应（Cipriani等，2018）。因此，需要新的有效治疗选择。经典的迷幻药物psilocybin最近被研究为MDD的可能替代治疗选择。psilocybin通过5-羟色胺2A受体的激动剂（5-HT 2A R），据信通过增加心理和神经生物学灵活性