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审查抑郁症安非他酮指南
什么是MDD和耐药抑郁症？MDD由心情沮丧或至少2周的愉悦或兴趣丧失来定义。1为了进行诊断，必须伴随4种其他症状，包括体重减轻或食欲，失眠或催眠症的变化，减慢或加快身体运动，疲劳或能量的损失，毫无价值的感受，in亵或浓缩或思考的能力减少以及死亡或思考的能力减弱以及死亡或自杀的想法。1,2 MDD会导致残疾，损害功能，影响生活质量，并对身体疾病的预后产生不利影响。3二十2岁，在加拿大15岁以上的人中有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MDD的一个子集，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
系统评价
尽管存在重大抑郁症（MDD）的困难，但仍缺乏用于诊断和药理管理的生物标志物。microRNA是可以提供有希望的MDD生物标志物的表观遗传机制。我们的目的是总结发现并为选择和使用特定microRNA作为MDD诊断和治疗的生物标志物提供验证。从2022年3月至2023年11月，使用PubMed/Medline，Cochrane，Psycinfo，Embase和Lilacs数据库进行了系统的审查，其术语簇基于“ microRNA”和“抗抑郁药”。包括涉及人类受试者，动物模型和细胞培养的研究，而评估草药，非药物疗法或其他表观遗传机制的研究被排除在外。审查揭示了考虑评估时间（抗抑郁治疗之前或之后）和所研究的种群时，各种microRNA的表达差异。然而，由于研究了microRNA的异质性，样品的大小有限，并且使用了各种各样的抗抑郁药，因此几乎没有结论。尽管观察到异质性，但确定以下microRNA是MDD和抗抑郁反应的重要因素：miR-12202，miR-135，miR-124，miR-124和miR-16。这些发现表明将microRNA用作MDD诊断和治疗的生物标志物的潜力；但是，需要更多的均质研究。
儿童在阿尔茨海默氏病和/或主要抑郁症
早期生命逆境（ELA）倾向于加速神经生物学衰老，而神经生物学衰老反过来又被认为增强了对主要抑郁症（MDD）和阿尔茨海默氏病（AD）的脆弱性。这两个条件是相关的，MDD代表AD的危险因素或早期症状。鉴于两种疾病的实质环境敏感性，及时识别其神经认知标志物可以促进干预措施以防止临床发作。为此，我们分析了青少年大脑和认知发展研究（9-10岁）的多模式数据。为了将遗传与相关的遗传环境影响分解，同时还探测了基因 - 逆转相互作用，我们比较了采用者（通常暴露于实质性ELA）的一组，其儿童通过其生物家庭通过遗传风险评分（GRS）从全基因组关联研究中进行了。AD和MDD GRS预测与上流体认知相关的重叠和广泛的神经发育改变。具体而言，仅在收养者中，较大的AD GR与加速的结构成熟（即皮质稀薄）有关，而较高的MDD GR与延迟的功能神经发育有关，如抑制性控制任务的补偿性脑激活中所反映的。我们的研究确定了与MDD风险相关的补偿机制，并突出了与儿童后期有关的与AD脆弱性有关的加速成熟的潜在认知益处。
基于深图卷积神经网络
MDD患者的连通性。 通过将人脑视为功能上相互作用的大脑区域并将其与人类行为相关联的全面网络，我们可以了解脑组织如何在精神疾病中的变化，这可能有效地有助于MDD诊断方法（He et ne.MDD患者的连通性。通过将人脑视为功能上相互作用的大脑区域并将其与人类行为相关联的全面网络，我们可以了解脑组织如何在精神疾病中的变化，这可能有效地有助于MDD诊断方法（He et ne.，2017年）。近年来，大规模研究讨论了精神病的病理机制，并试图寻找其生物标志物。大多数人确认脑疾病的生物病理学主要与脑FC的异常有关。Cattarinussi等。 （2022）收集了双相情感障碍的静止状态fMRI，研究了皮质边缘结构之间大脑功能网络的改变。 Park等。 （2022）表明，普遍焦虑症患者的临床症状严重程度与在负面情绪状况下大脑区域的FC强度有很强的相关性。 Hirshfeld-Becker等。 （2019）通过内在的脑FC对青春期的MDD预测进行了试点研究。 Long等。 （2020）用大量静止状态fMRI数据构建了静止状态脑功能网络，表明MDD神经病理学的基础可能与异常的脑FC有关。 Shen等。 （2016）将静止状态fMRI数据应用于抑郁症患者的客观诊断，或者通过图理论特征不焦虑，并说明了静止状态fMRI数据对MDD诊断研究的重要性。 早在2011年，Brier等人。 ，2017年）。Cattarinussi等。（2022）收集了双相情感障碍的静止状态fMRI，研究了皮质边缘结构之间大脑功能网络的改变。Park等。 （2022）表明，普遍焦虑症患者的临床症状严重程度与在负面情绪状况下大脑区域的FC强度有很强的相关性。 Hirshfeld-Becker等。 （2019）通过内在的脑FC对青春期的MDD预测进行了试点研究。 Long等。 （2020）用大量静止状态fMRI数据构建了静止状态脑功能网络，表明MDD神经病理学的基础可能与异常的脑FC有关。 Shen等。 （2016）将静止状态fMRI数据应用于抑郁症患者的客观诊断，或者通过图理论特征不焦虑，并说明了静止状态fMRI数据对MDD诊断研究的重要性。 早在2011年，Brier等人。 ，2017年）。Park等。（2022）表明，普遍焦虑症患者的临床症状严重程度与在负面情绪状况下大脑区域的FC强度有很强的相关性。Hirshfeld-Becker等。（2019）通过内在的脑FC对青春期的MDD预测进行了试点研究。Long等。 （2020）用大量静止状态fMRI数据构建了静止状态脑功能网络，表明MDD神经病理学的基础可能与异常的脑FC有关。 Shen等。 （2016）将静止状态fMRI数据应用于抑郁症患者的客观诊断，或者通过图理论特征不焦虑，并说明了静止状态fMRI数据对MDD诊断研究的重要性。 早在2011年，Brier等人。 ，2017年）。Long等。（2020）用大量静止状态fMRI数据构建了静止状态脑功能网络，表明MDD神经病理学的基础可能与异常的脑FC有关。Shen等。（2016）将静止状态fMRI数据应用于抑郁症患者的客观诊断，或者通过图理论特征不焦虑，并说明了静止状态fMRI数据对MDD诊断研究的重要性。早在2011年，Brier等人。，2017年）。由静止状态fMRI数据构建的大脑网络FC数据也是MDD诊断的可靠数据源。（2011）通过血氧水平依赖性静止状态功能连接网络系统地研究了阿尔茨海默氏病。然后，Shi等。（2021）使用静止状态FC数据进行了渐进的三步机学习分析，以调查多中心大型样本数据集中机器学习模型的分类性能。此外，他们基于静止状态FC数据应用了极端梯度增强模型，以对MDD患者和正常对照进行分类，并评估了MDD中数据的临床应用值。大脑网络分类研究主要在两个流中：传统的机器学习和深度学习。到目前为止，最广泛使用的机器学习是支持向量机（SVM）（Rathore等人早在2009年，Craddock等。（2009）使用线性SVM分类了20个受试者的感兴趣区域（ROI）FC。目前，该领域的研究越来越多。Ichikawa等。 （2020）通过逻辑回归对65例患者的整个大脑FC进行了分类。 Zhu等。 （2021）通过线性SVM实现了31个受试者的分类。 Yan等。 （2021）使用SVM对32名患者的区域均匀性进行了分类。 但是，由于MDD研究的人口统计学和临床异质性，分类精度存在显着差异。 秦等人。Ichikawa等。（2020）通过逻辑回归对65例患者的整个大脑FC进行了分类。Zhu等。 （2021）通过线性SVM实现了31个受试者的分类。 Yan等。 （2021）使用SVM对32名患者的区域均匀性进行了分类。 但是，由于MDD研究的人口统计学和临床异质性，分类精度存在显着差异。 秦等人。Zhu等。（2021）通过线性SVM实现了31个受试者的分类。Yan等。 （2021）使用SVM对32名患者的区域均匀性进行了分类。 但是，由于MDD研究的人口统计学和临床异质性，分类精度存在显着差异。 秦等人。Yan等。（2021）使用SVM对32名患者的区域均匀性进行了分类。但是，由于MDD研究的人口统计学和临床异质性，分类精度存在显着差异。秦等人。（2022）指出，尽管出版物数量越来越多，但结果与报告的分类准确性的不一致从61.7％到98.4％不等。此外，机器学习模型的优化通常需要足够的培训数据以在不同样本中安装可推广性。大型样本量对于确保人口代表性模型的性能和提供有关生物基础的可靠信息至关重要。使用具有较小样本量的单站点数据集进行了实质性的先前机器学习研究，从而导致模型性能的巨大可变性和差的生成性。为了消除小型数据集带来模型性能带来的这个问题，我们为以下研究选择了大型和多站点数据集。
重度抑郁症患者的大脑功能加速老化：来自中国参与者大规模 fMRI 分析的证据
重度抑郁症 (MDD) 是最常见的精神健康状况之一，因其与脑萎缩和死亡的关系而受到深入研究。最近的研究表明，预测年龄和实际年龄之间的偏差可以作为大脑加速衰老的标志，以表征 MDD。然而，目前的结论通常是基于从白人参与者收集的结构性 MRI 信息得出的。这种生物标志物的普遍性需要通过具有不同民族/种族背景的受试者和不同类型的数据进一步验证。在这里，我们利用 REST-meta-MDD，这是一个从中国多个队列参与者收集的大规模静息态 fMRI 数据集。我们基于 1101 名健康对照开发了一个堆叠机器学习模型，该模型可以从 fMRI 估计受试者的实际年龄，并且非常准确。然后将训练好的模型应用于来自 24 个地点的 1276 名 MDD 患者。我们观察到，与对照组相比，MDD 患者的大脑预测年龄差异 (brain-PAD) 高出 +4.43 岁 (p < 0.0001, Cohen ' sd = 0.31, 95% CI: 2.23 – 3.88)。在 MDD 亚组中，我们观察到与未使用药物的患者相比，服用抗抑郁药物的患者的大脑 PAD 具有统计学上显著的 +2.09 岁 (p < 0.05, Cohen ' sd = 0.134525)。通过三种不同的机器学习算法进一步检查观察到的统计关系。在中国参与者身上观察到的阳性大脑 PAD 证实了 MDD 患者存在大脑衰老加速的情况。利用功能性大脑连接进行年龄估计从新的维度验证了现有的发现。
重度抑郁症患者的目标设定和目标实现：S
摘要目的：对目标设定和目标达到缩放的过程的叙述性回顾，因为在患有严重抑郁症（MDD）的人们的常规护理中，实用的方法来操作和实施共享决策制定原则（SDM）。方法：我们使用与MDD和目标设定或目标达到标准的关键术语搜索了以英文发表的临床研究的电子数据库。详细考虑了MDD中目标设定的两项临床研究，以说明目标设定方法的实用性。结果：尽管对患有心理健康问题的人的SDM被广泛建议，但人们普遍认为，迄今为止，它已被多样地实施。在其他医学领域，目标设定的主体是吸引患者，促进动机并协助恢复过程的既定方法。对于患有MDD的人来说，目标设定的概念处于起步阶段，只有很少的研究评估了其临床实用性。对MDD的Vortioxetine进行的两项临床研究表明，目标达到缩放的实用性是评估功能改善对患者的功能改善的适当结果。结论：目标设定是将SDM原理转变为临床实践的现实的一种务实方法，并与恢复原则保持一致，该原则涵盖了自我饮食，自我管理，个人成长，赋权和选择的概念。积累证据端口将目标达到缩放作为适当的个性化结果指标，以用于临床试验。
氯胺酮如何变成抗抑郁药
主要抑郁症（MDD）现在是美国最常见的情绪障碍，也是世界上最普遍的残疾之一。8根据DSM-V（DSM的第五和电流迭代），MDD的个体几乎每天至少每天至少出现五种抑郁症状，至少两周，这是在抑郁发作发作开始之前新出现或明显恶化的。9症状包括情绪低落，失去兴趣或愉悦感，疲劳，毫无价值的感觉，集中能力降低以及自杀念头。10用于诊断MDD，这些症状必须提高到明显损害社会或职业功能的水平，并且也不得归因于其他心理疾病（例如精神分裂症，双极等）的滥用或更好地解释。11
一项评估加载功效和安全性的研究 -
背景：重度抑郁症（MDD）构成了重大的全球健康负担，需要有效的治疗策略。当前的疗法虽然普遍，但经常表现出延迟的作用发作和有限的功效，强调了对新干预的需求。目标：这项多中心，双盲，随机对照试验旨在评估Rejiyana®胶囊的功效和安全性，乙酰基-L-肉碱（Alcar）和agmatine的组合，作为辅助治疗，在具有MDD接受MDD接受MDD接受标准护理的个体中。材料和方法：总共120名18-65岁的MDD参与者被随机分为两组：Rejiyana® +标准护理或单独使用标准护理，持续12周。功效。安全评估包括不良事件监测和血压测量。结果：两个治疗组在12周内均显示出抑郁症严重程度的显着降低，而Rejiyana® +标准护理组显示出更大改善的趋势，尤其是在男性患者中。的缓解率和临床功效在Rejiyana® +标准护理组中是值得注意的。Montgomery-Asberg抑郁评分量表（MADRS）的变化有利于Rejiyana® +标准护理组，表明效率较高。在整个治疗阶段，CGI得分反映了两组的进行性临床改善。与仅标准护理相比，Rejiyana® +标准护理组的血压降低显着。结论：Rejiyana®胶囊，包括乙酰基-L-肉碱（Alcar）和agmatine，表现出有效性作为MDD的辅助疗法，从而显着减轻抑郁症状和总体临床状况的改善。组合疗法耐受性良好，这表明它是MDD的安全有效治疗选择的潜力。有必要进行进一步的研究来验证这些发现并阐明最佳剂量和长期影响。关键词：重度抑郁症，辅助疗法，乙酰L-肉碱，agmatine，随机对照试验，抑郁严重程度，治疗功效，安全评估。
患有重度抑郁症的儿童和青少年的抗抑郁药和安慰剂反应的影响：荟萃分析
背景：小儿重大抑郁症（MDD）几乎没有可用的抗抑郁药。这项系统评价和荟萃分析的目的是回顾具有MDD儿童和青少年抗抑郁药的行业资助研究，并更好地了解研究设计和安慰剂对这些研究发现的贡献。方法：选择了抗抑郁药与安慰剂与安慰剂的随机，双盲，安慰剂对照试验，以对儿童和/或青少年进行MDD的急性治疗进行了比较。在检查异质性后，汇总了儿童抑郁率评分量表均等分数变化的标准平均差异（SMD）的估计值。 完成了随机效应的荟萃分析。 结果：包括34个抗抑郁药比较，涉及6161名受试者。 所有研究中的SMD为0.12（CI 0.08，0.17; p <0.001），效果大小很小，低于MDD成人研究中所见。 当荟萃分析仅限于平均安慰剂反应较低的研究时，SMD升高到0.19，并在包括至少50％的接受安慰剂的机会的研究中进一步增加到0.22。 局限性：许多研究集中于大儿童和年轻青少年。 我们的发现可能无法反映老年青少年的潮汐功效。 结论：此分析中确定的适度SMD可能反映了研究设计因素以及为成年人开发的抗抑郁药在小儿患者中的应用。估计值。完成了随机效应的荟萃分析。结果：包括34个抗抑郁药比较，涉及6161名受试者。所有研究中的SMD为0.12（CI 0.08，0.17; p <0.001），效果大小很小，低于MDD成人研究中所见。当荟萃分析仅限于平均安慰剂反应较低的研究时，SMD升高到0.19，并在包括至少50％的接受安慰剂的机会的研究中进一步增加到0.22。局限性：许多研究集中于大儿童和年轻青少年。我们的发现可能无法反映老年青少年的潮汐功效。结论：此分析中确定的适度SMD可能反映了研究设计因素以及为成年人开发的抗抑郁药在小儿患者中的应用。鉴于对儿科MDD治疗的紧急临床需求，安慰剂反应的影响以及针对该人群量身定制的药物开发的影响应在小儿MDD试验设计中考虑。