大话精神|抑郁症的针对性治疗对精神病患者有益

一项新的研究显示，早发性精神病患者可能会从抑郁症治疗中获益，包括服用抗抑郁药和其他药物。

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研究概况
根据伯明翰大学心理健康研究所的科学家们的研究，抑郁症可能是早期精神病的内在组成部分，应该与其他更明显的症状一起治疗，以改善患者的预后。
抑郁症常发生在首发精神病(FEP)中，并预示着长期的负面结果。这种抑郁可能主要出现在一个不同的亚组中，如果确定了这个亚组，就可以进行针对性治疗。研究者假设，新发性精神病(ROP)和共病性抑郁症患者可以通过与新发性抑郁症(ROD)相似的症状和神经解剖学特征来识别。
数据从PRONIA研究中提取：154例ROP患者(在治疗开始3个月内发生FEP) ，其中83例抑郁(ROP+D) ，71例非抑郁(ROP -D)；146例ROD患者和265例健康对照(HC) 。
分析包括：(1)在ROD和ROP+D中建立相似的抑郁症状结构的主成分分析， (2)基于将ROD与ROP+D分开的抑郁症状的重复嵌套交叉验证的监督机器学习（ML）分类，该方法使用ROD受试者生成的感兴趣区域实现了51％的平衡准确度（BAC），以及（3）基于神经解剖学ML的分类，该区域确定了50％的BAC ，分离出ROP+D与ROP-D 。
研究结论是，不管新近发病有没有精神障碍，抑郁症的症状水平是大致相似的；但是，这并不是由FEP中可分离的抑郁亚组所驱动的。抑郁症可能是精神障碍早期阶段所固有的，因此治疗抑郁症可以产生广泛的益处。
研究评述
在精神疾病的早期阶段(如精神分裂症) ，通常会出现抑郁症状，但目前没有针对症状的常规治疗。在发表于 Schizophrenia Bulletin上的这项新研究中，研究人员着手发现更多关于抑郁症和精神病之间关系的信息，特别是大脑结构是否有相似之处，这可能有助于未来早期诊断路径。
作为PRONIA研究的一部分，研究者者收集了1700名患者的数据，这是一项大型欧洲研究，它利用机器学习来寻找预测近期发作的精神病患者康复的方法。
研究小组使用了人口统计学和临床数据，以及详细的症状测量和神经成像信息，这些信息来自于近期发作性精神病和抑郁症发作的参与者的结构性MRI扫描。他们使用机器学习软件对数据进行了询问，试图找出是否有可能识别出同时患有抑郁症和精神病两种不同症状的患者亚组。
结果显示，事实上，无论是否患有精神病，抑郁症患者的抑郁症状或大脑结构变化几乎没有差异。这表明，没有同时患有抑郁症和精神病的患者亚组，抑郁症可能是大多数精神病患者的一个内在的部分。
研究小组认为，他们的发现表明，对抑郁症的治疗很可能是对精神病的一种有效的附加一线治疗方法，应与常规干预措施一起使用。
伯明翰大学心理健康研究所的教授Rachel Upthegrove领导了这项研究。她说:“我们的研究结果表明，抑郁症绝对是精神分裂症早期阶段固有的，因此是我们可以针对性治疗的最重要的因素之一。精神分裂症患者的抑郁症通常会导致较差的预后，因此了解如何使用抗抑郁药物等治疗方法来改善这些结果可能是一大进步。 ”
在伯明翰大学和墨尔本大学担任牧师的博士研究员Paris Lalousis对这项研究做出了贡献。他说:“机器学习是一种工具，它有可能帮助解决复杂的精神健康障碍所带来的诊断和治疗难题，并且需要使用多模态数据进行分析来推动这一领域的发展。 ”
【大话精神|抑郁症的针对性治疗对精神病患者有益】该团队已经着手进行一项临床试验，以对患者进行测试。 ADEPP试验将测试那些在精神病初期阶段同时服用抗抑郁药物和抗精神病药物的患者。这项试验将在6个月的时间里评估抗抑郁药是否对患者的精神病康复能力有影响。分页标题
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