ClickCease
+ 1-915-850-0900 spinedoctors@gmail.com
Изберете Page

Депресията е един от най-честите проблеми с психичното здраве в Съединените щати. Настоящите изследвания показват, че депресията е резултат от комбинация от генетични, биологични, екологични и психологически аспекти. Депресията е основно психиатрично разстройство в световен мащаб със значително икономическо и психологическо натоварване на обществото. За щастие, депресията, дори и най-тежките случаи, може да бъде лекувана. Колкото по-рано може да започне лечението, толкова по-ефективно е то.

 

В резултат на това обаче има нужда от стабилни биомаркери, които ще помогнат за подобряване на диагнозата, за да се ускори процеса на откриване на лекарства и/или лекарства за всеки пациент с разстройството. Това са обективни, периферни физиологични показатели, чието присъствие може да се използва за прогнозиране на вероятността от поява или съществуване на депресия, стратифициране според тежестта или симптоматиката, показване на прогнозиране и прогноза или проследяване на отговора на терапевтичните интервенции. Целта на следващата статия е да демонстрира скорошни прозрения, настоящи предизвикателства и бъдещи перспективи по отношение на откриването на различни биомаркери за депресия и как те могат да помогнат за подобряване на диагнозата и лечението.

 

Съдържание

Биомаркери за депресия: скорошни прозрения, настоящи предизвикателства и бъдещи перспективи

 

абстрактен

 

Множество изследвания замесват стотици предполагаеми биомаркери за депресия, но все още не са изяснили напълно тяхната роля в депресивното заболяване или са установили какво е необичайно при кои пациенти и как биологичната информация може да се използва за подобряване на диагнозата, лечението и прогнозата. Тази липса на напредък отчасти се дължи на естеството и хетерогенността на депресията, във връзка с методологичната хетерогенност в изследователската литература и големия набор от биомаркери с потенциал, чийто израз често варира в зависимост от много фактори. Ние правим преглед на наличната литература, която показва, че маркерите, участващи във възпалителни, невротрофични и метаболитни процеси, както и компоненти на невротрансмитерите и невроендокринната система, представляват много обещаващи кандидати. Те могат да бъдат измерени чрез генетични и епигенетични, транскриптомни и протеомни, метаболомни и невроизобразяващи оценки. Използването на нови подходи и систематични изследователски програми сега се изисква, за да се определи дали и кои биомаркери могат да се използват за прогнозиране на отговора на лечението, стратифициране на пациентите към специфични лечения и разработване на цели за нови интервенции. Ние заключаваме, че има много обещания за намаляване на тежестта на депресията чрез по-нататъшно развитие и разширяване на тези изследователски пътища.

 

Ключови думи: разстройство на настроението, тежко депресивно разстройство, възпаление, отговор на лечението, стратификация, персонализирана медицина

 

Въведение

 

Предизвикателства в психичното здраве и разстройства на настроението

 

Въпреки че психиатрията има тежест, свързана с болестта, по-голяма от всяка друга медицинска диагностична категория,1 все още е очевидно несъответствието в уважението между физическото и психическото здраве в много области, включително финансирането на научни изследвания2 и публикациите.3 Сред трудностите, пред които е изправено психичното здраве, е липсата на консенсус около класификацията, диагнозата и лечението, който произтича от непълно разбиране на процесите, лежащи в основата на тези нарушения. Това е силно изразено при разстройствата на настроението, категорията, която включва най-голямото бреме за психичното здраве.3 Най-разпространеното разстройство на настроението, голямо депресивно разстройство (MDD), е сложно, хетерогенно заболяване, при което до 60% от пациентите могат да изпитат известна степен на резистентност към лечението, която удължава и влошава епизодите.4 За разстройства на настроението и в по-широката област на психичното здраве, резултатите от лечението вероятно биха били подобрени чрез откриването на стабилни, хомогенни подтипове в (и между) диагностични категории, чрез които лечението може да се стратифицира. Като признание на това, глобалните инициативи за очертаване на функционални подтипове сега са в ход, като критериите за изследователска област.5 Предполага се, че биологичните маркери са приоритетни кандидати за подтипиране на психични разстройства.6

 

Подобряване на отговора към лечение на депресия

 

Въпреки широк спектър от възможности за лечение на тежка депресия, само приблизително една трета от пациентите с MDD постигат ремисия, дори когато получават оптимално антидепресантно лечение в съответствие с консенсусните насоки и използват грижи, базирани на измерване, и степента на терапевтичен отговор изглежда намалява с всяко ново лечение .7 Освен това, резистентната на лечение депресия (TRD) е свързана с повишено функционално увреждане, смъртност, заболеваемост и повтарящи се или хронични епизоди в дългосрочен план.8,9 По този начин постигането на подобрения в отговора на лечението на всеки клиничен етап би осигурило по-широки ползи за общи резултати при депресия. Въпреки значителната тежест, дължаща се на TRD, изследванията в тази област са оскъдни. Определенията на TRD не са стандартизирани, въпреки предишните опити4: някои критерии изискват само едно изпитване за лечение, което не успява да постигне 50% намаляване на резултата от симптомите (от валидирана мярка за тежест на депресията), докато други изискват непостигане на пълна ремисия или липса на отговор на поне два адекватно изпитани антидепресанта от различни класове в рамките на един епизод, който трябва да се счита за TRD.4,10 Освен това, стадирането и прогнозирането на резистентността към лечението се подобряват чрез добавяне на ключови клинични характеристики на тежест и хроничност към броя на неуспешните лечения .9,11 Въпреки това, тази непоследователност в дефиницията прави тълкуването на изследователската литература за TRD още по-сложна задача.

 

За да се подобри отговорът към лечението, очевидно е полезно да се идентифицират прогнозни рискови фактори за липса на отговор. Охарактеризирани са някои общи предиктори на TRD, включително липса на пълна ремисия след предишни епизоди, коморбидна тревожност, самоубийство и ранно начало на депресия, както и личност (особено ниска екстраверсия, ниска зависимост от възнаграждение и висок невротизъм) и генетични фактори.12 Тези констатации се потвърждават от прегледи, синтезиращи поотделно доказателствата за фармакологично13 и психологическо14 лечение на депресия. Антидепресантите и когнитивно-поведенческите терапии показват приблизително сравнима ефикасност15, но поради различните им механизми на действие може да се очаква да имат различни предиктори на отговора. Докато травмата в ранен живот отдавна се свързва с по-лоши клинични резултати и намален отговор на лечението,16 ранните индикации предполагат, че хората с анамнеза за травма в детството може да реагират по-добре на психологически, отколкото на фармакологични терапии.17 Въпреки това преобладава несигурността и малко персонализиране или стратификацията на лечението е достигнала до клиничната практика.18

 

Този преглед се фокусира върху доказателствата, подкрепящи полезността на биомаркерите като потенциално полезни клинични инструменти за подобряване на отговора на лечението на депресия.

 

Биомаркери: системи и източници

 

Биомаркерите предоставят потенциална цел за идентифициране на предиктори за отговор на различни интервенции.19 Досегашните доказателства сочат, че маркерите, отразяващи активността на възпалителните, невротрансмитерните, невротрофичните, невроендокринните и метаболитните системи, може да са в състояние да предскажат резултатите от психичното и физическото здраве при понастоящем депресирани индивиди. , но има много несъответствия между констатациите.20 В този преглед ние се фокусираме върху тези пет биологични системи.

 

За да се постигне пълно разбиране на молекулярните пътища и техния принос в психиатричните разстройства, сега се счита за важно да се оценят множество биологични „нива” в това, което популярно наричано „омика” подход.21 Фигура 1 предоставя изображение на различните биологични нива, на които всяка от петте системи може да бъде оценена, и потенциалните източници на маркери, върху които могат да бъдат извършени тези оценки. Въпреки това, имайте предвид, че докато всяка система може да бъде инспектирана на всяко ниво на omics, оптималните източници на измерване очевидно варират на всяко ниво. Например, невроизобразяването осигурява платформа за непряка оценка на мозъчната структура или функция, докато протеиновите изследвания в кръвта директно оценяват маркерите. Транскриптомиката22 и метаболомиката23 стават все по-популярни, предлагайки оценка на потенциално огромен брой маркери, а проектът за човешки микробиом сега се опитва да идентифицира всички микроорганизми и техния генетичен състав в хората.24 Новите технологии подобряват способността ни да ги измерваме, включително чрез допълнителни източници ; например, хормони като кортизол вече могат да бъдат анализирани в косата или ноктите (предоставяйки хронична индикация) или потта (осигурявайки непрекъснато измерване),25 както и в кръвта, цереброспиналната течност, урината и слюнката.

 

Фигура 1 Потенциални биомаркери за депресия

 

Като се има предвид броят на предполагаемите източници, нива и системи, участващи в депресията, не е изненадващо, че мащабът на биомаркерите с транслационен потенциал е широк. По-специално, когато се разглеждат взаимодействията между маркерите, може би е малко вероятно изследването на отделни биомаркери изолирано да доведе до резултати, полезни за подобряване на клиничната практика. Schmidt et al26 предложиха използването на панели за биомаркери и впоследствие Brand et al27 очертаха проект на панел, базиран на предишни клинични и предклинични доказателства за MDD, идентифицирайки 16 „силни“ биомаркерни цели, всяка от които рядко е единичен маркер. Те включват намален обем на сивото вещество (в хипокампалната, префронталната кора и базалните ганглии), промени в циркадния цикъл, хиперкортизолизъм и други прояви на хиперактивация на оста на хипоталамус-хипофиза-надбъбречната жлеза (HPA), дисфункция на щитовидната жлеза, намален допамин, норадреналин или 5-хидролеацерин. , повишен глутамат, повишена супероксиддисмутаза и липидна пероксидация, атенюиран цикличен аденозин 3?,5?-монофосфат и активност на митоген-активирания протеин киназен път, повишени провъзпалителни цитокини, промени в триптофан, кинуренин, морфоморфизъм на инсулина и специфичен генетичен полиморфизъм. Тези маркери не са съгласувани с консенсус и могат да бъдат измерени по различни начини; ясно е, че целенасочената и систематична работа трябва да се справи с тази огромна задача, за да се докажат техните клинични ползи.

 

Цели на този преглед

 

Като умишлено широк преглед, тази статия се стреми да определи общите нужди от изследване на биомаркери при депресия и степента, до която биомаркерите притежават реален транслационен потенциал за подобряване на отговора към лечението. Започваме с обсъждане на най-важните и вълнуващи открития в тази област и насочваме читателя към по-конкретни прегледи, отнасящи се до съответните маркери и сравнения. Ние очертаваме настоящите предизвикателства, пред които са изправени в светлината на доказателствата, в комбинация с нуждите за намаляване на тежестта на депресията. И накрая, ние гледаме напред към важните изследователски пътища за справяне с настоящите предизвикателства и техните последици за клиничната практика.

 

Последни прозрения

 

Търсенето на клинично полезни биомаркери за хора с депресия породи задълбочено изследване през последния половин век. Най-често използваните лечения са замислени от моноаминната теория за депресията; впоследствие невроендокринните хипотези привличат голямо внимание. През последните години най-плодотворните изследвания заобикаляха възпалителната хипотеза за депресията. Въпреки това, голям брой релевантни статии за преглед са фокусирани върху всичките пет системи; вижте таблица 1 и по-долу за колекция от скорошни прозрения за системите за биомаркери. Макар че се измерват на много нива, кръвните протеини са изследвани най-широко и осигуряват източник на биомаркер, който е удобен, рентабилен и може да бъде по-близо до транслационния потенциал в сравнение с други източници; по този начин се дава повече подробности за биомаркерите, циркулиращи в кръвта.

 

Таблица 1 Преглед на биомаркери за депресия

 

В скорошен систематичен преглед Jani et al20 изследват биомаркери на периферна кръв за депресия във връзка с резултатите от лечението. От само 14 включени проучвания (търсени до началото на 2013 г.) са проучени 36 биомаркера, от които 12 са значими предиктори за индекси на умствена или физическа реакция в поне едно изследване. Тези, идентифицирани като потенциално представляващи рискови фактори за липса на отговор, включват възпалителни протеини: нисък интерлевкин (IL)-12p70, съотношение на броя на лимфоцитите към моноцитите; невроендокринни маркери (дексаметазон неподтискане на кортизола, висок циркулиращ кортизол, намален тироид-стимулиращ хормон); невротрансмитерни маркери (нисък серотонин и норадреналин); метаболитни (ниска липопротеинов холестерол с висока плътност) и невротрофични фактори (намален S100 калций-свързващ протеин В). В допълнение към това, други прегледи съобщават за асоциации между допълнителни биомаркери и резултати от лечението.19,28 Кратко описание на предполагаемите маркери във всяка система е очертано в следващите раздели и в Таблица 30.

 

Таблица 2 Биомаркери с потенциална употреба за депресия

 

Възпалителни находки при депресия

 

След основополагащата статия на Смит, очертаваща хипотезата за макрофагите,31 тази установена литература е открила повишени нива на различни провъзпалителни маркери при пациенти с депресия, които са били широко прегледани.32 37 Дванадесет възпалителни протеина са оценени в мета-анализа, сравнявайки депресирани и здрави контролни популации.38 43

 

IL-6 (P<0.001 във всички мета-анализи; 31 проучвания са включени) и CRP (P<0.001; 20 проучвания) се появяват често и надеждно повишени при депресия.40 Повишен тумор некрозис фактор алфа (TNF?) е идентифициран в ранните проучвания (P<0.001),38 но значителната хетерогенност направи това неубедително, когато се отчитат по-скорошни изследвания (31 проучвания).40 IL-1? е още по-неубедително свързано с депресията, като мета-анализите предполагат по-високи нива на депресия (P=0.03),41 високи нива само в европейски проучвания42 или никакви разлики от контролите.40 Въпреки това, една скорошна статия предлага специфични транслационни последици за IL- 1?,44 подкрепено от изключително значим ефект на повишен IL-1? рибонуклеинова киселина, предсказваща лош отговор към антидепресанти;45 други открития по-горе се отнасят до циркулиращи кръвни цитокини. Хемокиновият моноцитен хемоатрактант протеин-1 показва повишение при депресирани участници в един мета-анализ.39 Интерлевкините IL-2, IL-4, IL-8, IL-10 и интерферон гама не се различават значително между пациенти с депресия и контроли при мета-аналитично ниво, но въпреки това имат демонстриран потенциал по отношение на промяната с лечението: IL-8 се съобщава като повишен при тези с тежка депресия проспективно и напречно,46 различни модели на промяна в IL-10 и интерферон гама по време на лечението са настъпили между ранни отговорили спрямо неотговорили,47 докато IL-4 и IL-2 са намалели в съответствие с ремисията на симптомите.48 В мета-анализите са демонстрирани малки намаления наред с лечението за IL-6, IL-1?, IL- 10 и CRP.43,49,50 В допълнение, TNF? може да намалее само с лечение при отговорили, а комбинираният маркерен индекс може да показва повишено възпаление при пациенти, които впоследствие не се повлияват от лечението.43 Забележително е обаче, че почти всички изследвания, изследващи възпалителните протеини и терапевтичния отговор, използват изпитвания за фармакологично лечение . По този начин, поне някои възпалителни промени по време на лечението вероятно се дължат на антидепресанти. Точните възпалителни ефекти на различните антидепресанти все още не са установени, но доказателства, използващи нивата на CRP, предполагат, че индивидите реагират различно на специфични лечения въз основа на изходното възпаление: Harley et al51 съобщават за повишен CRP преди лечение, предсказващ лош отговор на психологическа терапия (когнитивно-поведенческа или междуличностна психотерапия), но добър отговор на нортриптилин или флуоксетин; Uher et al52 повториха тази констатация за нортриптилин и идентифицираха обратния ефект за есциталопрам. Обратно, Chang et al53 откриват по-висок CRP при ранно реагиращи на флуоксетин или венлафаксин, отколкото неотговарящите. Освен това пациентите с TRD и висок CRP са реагирали по-добре на TNF? антагонист инфликсимаб, отколкото тези с нива в нормалните граници.54

 

Заедно, доказателствата предполагат, че дори когато се контролират фактори като индекс на телесна маса (ИТМ) и възраст, възпалителните реакции изглеждат анормални при приблизително една трета от пациентите с депресия.55,56 Възпалителната система обаче е изключително сложна и има много биомаркери, представящи различни аспекти на тази система. Напоследък допълнителни нови цитокини и хемокини дадоха доказателства за аномалии в депресията. Те включват: макрофаг инхибиторен протеин 1а, IL-1a, IL-7, IL-12p70, IL-13, IL-15, еотаксин, гранулоцитен макрофаг колониестимулиращ фактор,57 IL-5,58 IL-16,59 IL- 17,60 моноцитен хемоатрактивен протеин-4,61 тимус и регулиран от активиране хемокин,62 еотаксин-3, TNFb,63 интерферон гама-индуциран протеин 10,64 серумен амилоид А,65 разтворима вътреклетъчна адхезионна молекула66.

 

Констатации за растежен фактор при депресия

 

В светлината на потенциалното значение на не-невротрофичните растежни фактори (като тези, свързани с ангиогенезата), ние се позоваваме на неврогенни биомаркери под по-широката дефиниция за растежни фактори.

 

Мозъчният невротрофичен фактор (BDNF) е най-често изследваният от тях. Множество мета-анализи показват отслабване на BDNF протеина в серума, което изглежда се увеличава заедно с лечението с антидепресанти.68 71 Последният от тези анализи предполага, че тези BDNF аберации са по-изразени при пациенти с най-тежка депресия, но антидепресантите изглежда повишават нивата на този протеин дори при липса на клинична ремисия.70 proBDNF е по-малко проучван от зрялата форма на BDNF, но изглежда, че двете се различават функционално (по отношение на ефектите им върху рецепторите на тирозин рецептор киназа В) и скорошни доказателства сочат, че докато зрелият BDNF може да бъде намален при депресия, proBDNF може да бъде свръхпродуциран.72 Нервният растежен фактор, оценен периферно, също е докладван като по-нисък при депресия, отколкото при контролите в мета-анализ, но може да не бъде променен от лечение с антидепресанти, въпреки че е най-отслабва при пациенти с по-тежка депресия.73 Подобни находки са докладвани при мета-анализ за глиални клеткилинейно извлечен невротрофичен фактор.74

 

Съдовият ендотелен растежен фактор (VEGF) има роля в насърчаването на ангиогенезата и неврогенезата заедно с други членове на семейството VEGF (напр. VEGF-C, VEGF-D) и е обещаващ за депресия.75 Въпреки непоследователните доказателства, два мета-анализа имат наскоро показани повишения на VEGF в кръвта на пациенти с депресия в сравнение с контролите (при 16 проучвания; P<0.001).76,77 Въпреки това, нисък VEGF е идентифициран в TRD78 и по-високите нива предсказват липса на отговор на лечението с антидепресанти.79 Не е разбрано защо нивата на VEGF протеин биха били повишени, но това може отчасти да се дължи на провъзпалителна активност и/или повишаване на пропускливостта на кръвно-мозъчната бариера при депресивни състояния, което причинява намалена експресия в цереброспиналната течност.80 Връзката между VEGF и отговора на лечението е неясна ; скорошно проучване не установи връзка между серумния VEGF или BDNF с отговора или тежестта на депресията, въпреки намаленията заедно с лечението с антидепресанти.81 Инсулиноподобният растежен фактор-1 е допълнителен фактор с неврогенни функции, които могат да бъдат повишени при депресия, отразявайки дисбаланс в невротрофични процеси.82,83 Основният фибробластен растежен фактор (или FGF-2) е член на семейството на фибробластните растежни фактори и изглежда по-висок в депресираните, отколкото в контролните групи.84 Докладите обаче не са последователни; един установи, че този протеин е по-нисък в MDD в сравнение със здравите контроли, но намален допълнително заедно с лечението с антидепресанти.85

 

Други фактори на растежа, които не са достатъчно проучени при депресия, включват тирозин киназа 2 и разтворима fms-подобна тирозин киназа-1 (наричана още sVEGFR-1), които действат в синергия с VEGF, а рецепторите на тирозин киназа (които свързват BDNF) могат да бъдат отслабени при депресия.86 Плацентарният растежен фактор също е част от семейството на VEGF, но доколкото ни е известно, не е изследван в проби със систематично депресия.

 

Находки за метаболитни биомаркери при депресия

 

Основните биомаркери, свързани с метаболитно заболяване, включват лептин, адипонектин, грелин, триглицериди, липопротеини с висока плътност (HDL), глюкоза, инсулин и албумин.87 Връзките между много от тях и депресията са прегледани: лептин88 и грелин89 изглеждат по-ниски при депресия отколкото контролите в периферията и може да се увеличи заедно с антидепресантно лечение или ремисия. Инсулиновата резистентност може да се увеличи при депресия, макар и с малки количества.90 Липидните профили, включително HDL-холестерол, изглеждат променени при много пациенти с депресия, включително тези без съпътстващо физическо заболяване, въпреки че тази връзка е сложна и изисква допълнително изясняване.91 Освен това, хипергликемия92 и хипоалбуминемия93 при депресия са докладвани в прегледи.

 

Изследванията на общите метаболитни състояния стават все по-чести с помощта на метаболомични панели от малки молекули с надеждата да се намери стабилен биохимичен подпис за психиатрични разстройства. В неотдавнашно проучване, използващо моделиране на изкуствен интелект, набор от метаболити, илюстриращи повишена глюкозо-липидна сигнализация, е силно предсказващ диагноза MDD,94 в подкрепа на предишни проучвания.95

 

Находки за невротрансмитери при депресия

 

Докато вниманието, отделено на моноамините при депресия, е довело до относително успешни лечения, не са идентифицирани стабилни невротрансмитерни маркери, които да оптимизират лечението въз основа на селективността на моноаминните мишени на антидепресантите. Последните изследвания сочат към серотонин (5-хидрокситриптамин) 1А рецептор като потенциално важен както за диагнозата, така и за прогнозата на депресията, в очакване на нови генетични и образни техники.96 Има нови потенциални лечения, насочени към 5-хидрокситриптамин; например, използване на приложение с бавно освобождаване на 5-хидрокситриптофан.97 Повишеното предаване на допамин взаимодейства с други невротрансмитери за подобряване на когнитивните резултати, като вземане на решения и мотивация.98 По подобен начин невротрансмитерите глутамат, норадреналин, хистамин и серотонин могат да взаимодействат и активират като част от свързана с депресията реакция на стрес; това може да намали производството на 5-хидрокситриптамин чрез „наводнение“. Неотдавнашен преглед излага тази теория и предполага, че при TRD това може да бъде обърнато (и 5-HT възстановено) чрез мултимодално лечение, насочено към множество невротрансмитери.99 Интересното е, че повишаването на серотонина не винаги се случва заедно с терапевтичните ползи от антидепресантите.100 Въпреки това , невротрансмитерни метаболити като 3-метокси-4-хидроксифенилгликол, на норадреналин, или хомованилова киселина, на допамин, често се установява, че се увеличават заедно с намаляването на депресията при лечение с антидепресанти101,102 или че ниските нива на тези метаболити предсказват по-добър отговор на лечение със SSRI.102,103

 

Невроендокринни находки при депресия

 

Кортизолът е най-често срещаният биомаркер на оста на HPA, който е изследван при депресия. Многобройни прегледи са фокусирани върху различните оценки на дейността на HPA; като цяло, те предполагат, че депресията е свързана с хиперкортизолемия и че реакцията на пробуждане на кортизола често е отслабена.104,105 Това се подкрепя от скорошен преглед на хроничните нива на кортизол, измерени в косата, подкрепяйки хипотезата за хиперактивност на кортизола при депресия, но хипоактивност при други заболявания като като паническо разстройство.106 Освен това, особено, повишените нива на кортизол могат да предскажат по-лош отговор на психологическо107 и антидепресантно108 лечение. Исторически погледнато, най-обещаващият невроендокринен маркер за проспективно лечение е тестът за потискане на дексаметазон, при който несупресията на кортизол след прилагане на дексаметазон е свързана с по-ниска вероятност от последваща ремисия. Това явление обаче не се счита за достатъчно стабилно за клинично приложение. Установено е, че свързаните маркери кортикотропин-освобождаващият хормон и адренокортикотропиновият хормон, както и вазопресинът са непоследователно свръхпродуцирани при депресия и е установено, че дехидроепиандростеронът е атенюиран; съотношението на кортизола към дехидроепиандростерона може да бъде повишено като относително стабилен маркер при TRD, персистиращ след ремисия.109 Дисфункциите на невроендокринните хормони отдавна се свързват с депресия, а хипотиреоидизмът може също да играе каузална роля при депресивно настроение.110 Освен това отговорите на щитовидната жлеза могат нормализират при успешно лечение на депресия.111

 

В рамките на горното е важно също да се разгледат сигналните пътища в системите, като гликоген синтаза киназа-3, митоген-активирана протеин киназа и цикличен аденозин 3a,5a-монофосфат, участващи в синаптичната пластичност112 и модифицирани от антидепресанти.113 По-нататък потенциалните кандидати за биомаркери, които обхващат биологичните системи по-специално, се измерват с помощта на невроизобразяване или генетика. В отговор на липсата на стабилни и значими геномни разлики между депресирани и недепресирани популации114, нови генетични подходи като полигенни резултати115 или дължина на теломерите116,117 биха могли да се окажат по-полезни. Допълнителни биомаркери, които набират популярност, са изследване на циркадните цикли или хронобиологични биомаркери, използващи различни източници. Акселерометърът може да осигури обективна оценка на активността при сън и събуждане и почивка чрез акселерометър, а актиграфските устройства могат все повече да измерват допълнителни фактори като излагане на светлина. Това може да бъде по-полезно за откриване от често използваните субективни доклади на пациенти и би могло да осигури нови предиктори на отговора на лечението.118 Въпросът кои биомаркери са най-обещаващи за транслационно използване е предизвикателен, който е разширен по-долу.

 

Настоящи предизвикателства

 

За всяка от тези пет прегледани невробиологични системи доказателствата следват подобен разказ: съществуват много биомаркери, които са свързани в някои отношения с депресията. Тези маркери често са взаимосвързани по сложен, труден за моделиране начин. Доказателствата са непоследователни и е вероятно някои да са епифеномени на други фактори, а други да са важни само за подгрупа пациенти. Биомаркерите вероятно ще бъдат полезни по различни начини (напр. тези, които предвиждат последващ отговор на лечението, тези, които показват, че специфични лечения са по-ефективни или такива, които се променят с интервенции, независимо от клиничните подобрения). Необходими са нови методи, за да се постигне максимална последователност и клинична приложимост на биологичните оценки в психиатричните популации.

 

Променливост на биомаркера

 

Промените на биомаркери във времето и в различните ситуации се отнасят повече за някои видове (напр. протеомика), отколкото за други (геномика). Стандартизирани норми за много от тях не съществуват или не са широко приети. Всъщност влиянието на факторите на околната среда върху маркерите често зависи от генетичния състав и други физиологични различия между хората, които не могат да бъдат отчетени. Това прави оценката на активността на биомаркера и идентифицирането на биологични аномалии трудни за интерпретиране. Поради броя на потенциалните биомаркери, много от тях не са измерени широко или в пълен панел заедно с други подходящи маркери.

 

Съобщава се, че много фактори променят нивата на протеин в биологичните системи при пациенти с афективни разстройства. Наред с факторите, свързани с изследванията, като продължителност и условия на съхранение (които могат да причинят разграждане на някои съединения), те включват измерено време от деня, етническа принадлежност, упражнения119 диета (напр. активност на микробиома, особено при условие, че повечето изследвания на кръвни биомаркери правят не изисква проба на гладно),120 тютюнопушене и употреба на вещества,121 както и здравословни фактори (като коморбидни възпалителни, сърдечно-съдови или други физически заболявания). Например, въпреки че повишеното възпаление се наблюдава при депресирани, но иначе здрави индивиди в сравнение с недепресирани групи, депресирани индивиди, които също имат коморбидно имунно-свързано състояние, често имат дори по-високи нива на цитокини, отколкото тези без депресия или заболяване.122 Някои важни фактори с вероятното участие във връзката между биомаркери, депресия и отговор на лечението са описани по-долу.

 

Стрес. Както ендокринният, така и имунният отговор имат добре познати роли в отговора на стреса (физиологичен или психологически), а преходният стрес по време на вземане на биологични проби рядко се измерва в изследователски проучвания, въпреки променливостта на този фактор между индивидите, която може да бъде подчертана от текущите депресивни симптоми. Както острите, така и хроничните психологически стресори действат като имунно предизвикателство, акцентирайки върху възпалителните реакции в краткосрочен и дългосрочен план.123,124 Това откритие се простира до преживяването на стрес в ранен живот, което е свързано с повишения на възпалението при възрастни, които са независими от стреса, преживян като възрастен.125,126 По време на травматично преживяване в детството се съобщава за повишено възпаление само при тези деца, които в момента са били депресирани.127 Обратно, хората с депресия и анамнеза за травма в детството може да имат притъпени реакции на кортизол към стрес, в сравнение с тези с депресия и няма травма в ранен живот.128 Индуцираните от стреса промени в оста на HPA изглеждат взаимосвързани с когнитивната функция,129 както и с подтип на депресия или вариация в свързаните с HPA гени.130 Стресът също има краткосрочни и дългосрочни увреждащи ефекти върху неврогенезата131 и други нервни механизми.132 Не е ясно как точно детската травма влияе върху биологичните маркери при депресирани възрастни s, но е възможно стресът в ранния живот да предразположи някои индивиди към издръжливи реакции на стрес в зряла възраст, които се усилват психологически и/или биологично.

 

Когнитивно функциониране. Неврокогнитивните дисфункции се срещат често при хора с афективни разстройства, дори при нелекувани MDD.133 Когнитивните дефицити изглеждат кумулативни заедно с резистентността към лечението.134 Невробиологично, оста HPA129 и невротрофичните системи135 вероятно ще играят ключова роля в тази връзка. Невротрансмитерите норадреналин и допамин вероятно са важни за когнитивните процеси като учене и памет.136 Повишените възпалителни реакции са свързани с когнитивния спад и вероятно засягат когнитивното функциониране при депресивни епизоди137 и в ремисия чрез различни механизми.138 Всъщност, Krogh et al139 предполагат, че CRP е по-тясно свързан с когнитивното представяне, отколкото с основните симптоми на депресия.

 

Възраст, пол и ИТМ. Отсъствието или присъствието и посоката на биологични разлики между мъжете и жените са особено променливи в доказателствата до момента. Вариацията на невроендокринните хормони между мъжете и жените взаимодейства с податливостта към депресия.140 Преглед на проучванията за възпаление съобщава, че контролирането на възрастта и пола не повлиява разликите в контрола на пациента във възпалителните цитокини (въпреки че връзката между IL-6 и депресията намалява с увеличаване на възрастта, което е в съответствие с теориите, че възпалението обикновено се засилва с възрастта).41,141 Разликите в VEGF между пациентите и контролите са по-големи при проучвания, оценяващи по-младите проби, докато полът, ИТМ и клиничните фактори не повлияват тези сравнения на мета-аналитично ниво.77 Въпреки това, липсата на корекция за ИТМ при предишни изследвания на възпаление и депресия изглежда обърква много значимите разлики, докладвани между тези групи.41 Определено е доказано, че уголемената мастна тъкан стимулира производството на цитокини, както и тясно свързана с метаболитните маркери.142 Тъй като психотропните лекарства може да бъде свързано с wei печалба и по-висок ИТМ, и те са свързани с резистентност към лечението при депресия, това е важна област, която трябва да се изследва.

 

Медикаменти. Много проучвания на биомаркери при депресия (както напречно, така и надлъжно) са събрали базови проби при нелекувани участници, за да се намали хетерогенността. Въпреки това, много от тези оценки се правят след период на измиване от лекарствата, което оставя потенциално значимия объркващ фактор на остатъчните промени във физиологията, изострен от широката гама от налични лечения, които може да са имали различни ефекти върху възпалението. Някои проучвания изключват употребата на психотропни, но не и други лекарства: по-специално, пероралните контрацептивни хапчета често са разрешени при участници в изследването и не се контролират в анализите, за които наскоро беше показано, че повишава нивата на хормони и цитокини.143,144 Няколко проучвания показват, че антидепресантът лекарствата имат ефект върху възпалителния отговор,34,43,49,145-147 HPA-ос,108 невротрансмитер,148 и невротрофичната149 активност. Въпреки това, многобройните потенциални лечения за депресия имат различни и сложни фармакологични свойства, което предполага, че може да има отделни биологични ефекти от различни възможности за лечение, подкрепени от текущите данни. Теоретизира се, че в допълнение към ефектите на моноамините, специфични лекарства, насочени към серотонин (т.е. SSRIs) вероятно са насочени към Th2 измествания във възпалението, а норадренергичните антидепресанти (напр. SNRIs) влияят на Th1 изместване.150 Все още не е възможно да се определят ефектите на отделни или комбинирани лекарства върху биомаркери. Те вероятно са медиирани от други фактори, включително продължителността на лечението (няколко проучвания оценяват дългосрочната употреба на лекарства), хетерогенността на извадката и не стратифицирането на участниците по отговор на лечението.

 

Хетерогенност

 

Методологически. Както бе споменато по-горе, разликите (между и в рамките на проучванията) по отношение на това кои лечения (и комбинации) участниците приемат и са приемали преди, са длъжни да въведат хетерогенност в резултатите от изследванията, особено в изследванията на биомаркери. В допълнение към това, много други характеристики на дизайна и извадката варират в различните проучвания, като по този начин увеличават трудността при интерпретирането и приписването на констатациите. Те включват параметри за измерване на биомаркери (напр. комплекти за анализ) и методи за събиране, съхранение, обработка и анализ на маркери при депресия. Hiles et al141 изследват някои източници на несъответствие в литературата за възпаление и откриват, че точността на диагнозата на депресията, ИТМ и коморбидните заболявания са най-важни за отчитане при оценката на периферното възпаление между депресирани и недепресирани групи.

 

Клинична. Обширната хетерогенност на депресираните популации е добре документирана151 и е важен фактор за контрастиращи открития в изследователската литература. Вероятно е дори в рамките на диагнозите, анормалните биологични профили да са ограничени до подгрупи от индивиди, които може да не са стабилни във времето. Сплотени подгрупи от хора, страдащи от депресия, могат да бъдат идентифицирани чрез комбинация от психологически и биологични фактори. По-долу очертаваме потенциала за изследване на подгрупи за посрещане на предизвикателствата, които представляват променливостта и хетерогенността на биомаркерите.

 

Подтипове в рамките на депресията

 

Досега нито една хомогенна подгрупа в рамките на депресивни епизоди или разстройства не е била в състояние надеждно да разграничи пациентите въз основа на представяне на симптоми или реакция на лечение.152 Съществуването на подгрупа, в която биологичните аберации са по-изразени, би помогнало да се обясни хетерогенността между предишни проучвания и може да катализира пътя към стратифицирано лечение. Kunugi et al153 са предложили набор от четири потенциални подтипа въз основа на ролята на различни невробиологични системи, показващи клинично значими подтипове при депресия: тези с хиперкортизолизъм, представящ се с меланхолична депресия, или хипокортизолизъм, отразяващ атипичен подтип, свързана с допамин подгрупа пациенти, които могат присъства забележимо с анхедония (и може да реагира добре, например, арипипразол) и възпалителен подтип, характеризиращ се с повишено възпаление. Много статии, фокусиращи се върху възпалението, уточняват случая за съществуването на „възпалителен подтип“ в рамките на депресията.55,56,154,155 Клиничните корелати на повишеното възпаление все още са неопределени и са направени малко директни опити да се открие кои участници могат да включват тази група. Предполага се, че хората с атипична депресия могат да имат по-високи нива на възпаление от меланхоличния подтип,156 което може би не е в съответствие с констатациите по отношение на оста HPA при меланхолични и атипични подтипове депресия. TRD37 или депресия с изявени соматични симптоми157 също е позициониран като потенциален подтип на възпаление, но невровегетативни (сън, апетит, загуба на либидо), настроение (включително лошо настроение, самоубийство и раздразнителност) и когнитивни симптоми (включително афективни пристрастия и всички вина)158 изглеждат свързани с биологични профили. Други потенциални кандидати за възпалителен подтип включват преживяване на симптоми, подобни на болестно поведение159,160 или метаболитен синдром.158

 

Склонността към (хипо)мания може биологично да разграничи пациентите, страдащи от депресия. Понастоящем доказателствата сочат, че биполярните заболявания са многостранна група от разстройства на настроението, като биполярното субсиндромно разстройство се открива по-често, отколкото беше установено преди.161 Неточното и/или забавено откриване на биполярно разстройство наскоро беше подчертано като основен проблем в клиничната психиатрия, с средното време за коригиране на диагнозата често надвишава десетилетие162 и това забавяне причинява по-голяма тежест и цена на цялостното заболяване.163 Тъй като повечето пациенти с биполярно разстройство първоначално се представят с един или повече депресивни епизоди и униполярна депресия са най-честата погрешна диагноза, идентифицирането на Факторите, които биха могли да разграничат униполярната и биполярната депресия, имат съществени последици.164 Разстройствата на биполярния спектър вероятно не са били открити в някои предишни изследвания на биомаркерите на MDD, а малко доказателства показват диференциране на активността на оста HPA109 или възпаление165,166 между дебиполярни и униполярни есия. Тези сравнения обаче са оскъдни, притежават малки размери на извадката, идентифицирани незначителни ефекти на тенденцията или наети популации, които не са добре характеризирани от диагнозата. Тези изследвания също не изследват ролята на отзивчивостта към лечението в тези взаимоотношения.

 

Както биполярните разстройства167, така и резистентността към лечението168 не са дихотомични конструкции и лежат върху континууми, което увеличава предизвикателството за идентифициране на подтип. Освен подтипирането, заслужава да се отбележи, че много биологични аномалии, наблюдавани при депресия, се откриват по подобен начин при пациенти с други диагнози. Следователно трансдиагностичните прегледи също са потенциално важни.

 

Предизвикателства при измерване на биомаркери

 

Избор на биомаркер. Големият брой потенциално полезни биомаркери представлява предизвикателство за психобиологията при определянето на това кои маркери са замесени по какъв начин и за кого. За да се увеличи предизвикателството, сравнително малко от тези биомаркери са били обект на достатъчно изследвания при депресия и за повечето техните точни роли в здрави и клинични популации не са добре разбрани. Въпреки това бяха направени редица опити да се предложат обещаващи биомаркерни панели. В допълнение към 16-те набора от маркери със силен потенциал на Brand et al27, Lopresti et al очертават допълнителен обширен набор от маркери за оксидативен стрес с потенциал за подобряване на отговора на лечението.28 Papakostas et al дефинират априори набор от девет серумни маркера, обхващащи биологични системи (BDNF, кортизол, разтворим TNFa рецептор тип II, алфа1 антитрипсин, аполипопротеин CIII, епидермален растежен фактор, миелопероксидаза, пролактин и резистин) в проби за валидиране и репликация с MDD. Веднъж комбинирани, комбинирана мярка от тези нива е в състояние да разграничи MDD и контролните групи с 80% 90% точност.169 Ние предлагаме дори те да не покриват всички потенциални кандидати в тази област; вижте таблица 2 за неизчерпателно очертаване на биомаркери с потенциал за депресия, съдържащи както тези с доказателствена база, така и обещаващи нови маркери.

 

Технологии. Благодарение на технологичния напредък, сега е възможно (наистина, удобно) да се измерва едновременно голям набор от биомаркери на по-ниска цена и с по-висока чувствителност, отколкото е било преди. Понастоящем тази способност за измерване на множество съединения изпреварва способността ни да анализираме и интерпретираме ефективно данните,170 нещо, което ще продължи с нарастването на масивите от биомаркери и новите маркери като метаболомиката. Това до голяма степен се дължи на липса на разбиране за точните роли и взаимовръзки между маркерите, както и на недостатъчно разбиране за това как свързаните маркери се свързват на различни биологични нива (напр. генетични, транскрипционни, протеинови) в и между индивидите. Големите данни, използващи нови аналитични подходи и стандарти, ще помогнат за справянето с това и се предлагат нови методологии; един пример е разработването на статистически подход, основан на анализ, базиран на потока, за откриване на нови потенциални метаболитни маркери въз основа на техните реакции между мрежите и интегриране на генната експресия с метаболитни данни.171 Техниките за машинно обучение вече се прилагат и ще помогнат с модели, използващи биомаркер данни за прогнозиране на резултатите от лечението в проучвания с големи данни.172

 

Агрегиране на биомаркери. Едновременното изследване на набор от биомаркери е алтернатива на инспектирането на изолирани маркери, които биха могли да осигурят по-точна гледна точка към сложната мрежа от биологични системи или мрежи.26 Също така, за да се подпомогне разплитането на контрастни доказателства в тази литература до момента (по-специално, когато мрежите на биомаркери и взаимодействията са добре разбрани), данните за биомаркери могат да бъдат обобщени или индексирани. Едно предизвикателство е в идентифицирането на оптималния метод за провеждане на това и може да изисква подобрения в технологиите и/или нови аналитични техники (вижте раздела „Големи данни“). В исторически план съотношенията между два отделни биомаркера са довели до интересни открития.109,173 Направени са малко опити за обединяване на данни за биомаркери в по-голям мащаб, като тези, използващи анализ на главните компоненти на провъзпалителни цитокинови мрежи.174 В мета-анализ провъзпалителните цитокини са били преобразувани в резултат за единичен ефект за всяко проучване и като цяло показват значително по-високо възпаление преди лечение с антидепресанти, предсказвайки последващ липса на отговор в амбулаторни проучвания. Композитните биомаркерни панели са едновременно предизвикателство и възможност за бъдещи изследвания за идентифициране на значими и надеждни открития, които могат да бъдат приложени за подобряване на резултатите от лечението.43 Проучване на Papakostas et al използва алтернативен подход, избирайки панел от хетерогенни серумни биомаркери (от възпалителни, HPA ос и метаболитни системи), за които е посочено, че се различават между депресирани и контролни индивиди в предишно проучване и ги комбинират в рисков резултат, който се различава в две независими проби и контролна група с >80% чувствителност и специфичност.169

 

Голяма информация. Използването на големи данни вероятно е необходимо за справяне с настоящите предизвикателства, очертани около хетерогенността, променливостта на биомаркерите, идентифицирането на оптималните маркери и приближаването на областта към транслационни, приложни изследвания при депресия. Въпреки това, както беше посочено по-горе, това носи технологични и научни предизвикателства.175 Здравните науки едва наскоро започнаха да използват анализ на големи данни, десетилетие или нещо по-късно, отколкото в бизнес сектора. Въпреки това, проучвания като iSPOT-D152 и консорциуми като Psychiatric Genetics Consortium176 напредват с нашето разбиране за биологичните механизми в психиатрията. Алгоритмите за машинно обучение в много малко проучвания започнаха да се прилагат към биомаркери за депресия: скорошно проучване обединява данни от >5,000 участници от 250 биомаркера; след многократно импутиране на данни беше проведена регресия, подсилена с машинно обучение, което показва 21 потенциални биомаркера. След допълнителни регресионни анализи, три биомаркера бяха избрани като най-силно свързани с депресивните симптоми (силно променлив размер на червените кръвни клетки, нива на серумна глюкоза и билирубин). Авторите заключават, че големите данни могат да се използват ефективно за генериране на хипотези.177 По-големи проекти за фенотипиране на биомаркери са в ход и ще помогнат да продължим нашето пътуване към бъдещето на невробиологията на депресията.

 

Бъдещи перспективи

 

Идентификация на панела с биомаркер

 

Констатациите в литературата към днешна дата изискват възпроизвеждане в мащабни проучвания. Това е особено вярно за нови биомаркери, като хемокинов тимус и активиращо-регулиран хемокин и растежен фактор тирозин киназа 2, които, доколкото ни е известно, не са изследвани в клинично депресирани и здрави контролни проби. Изследванията с големи данни трябва да анализират изчерпателни панели за биомаркери и да използват сложни техники за анализ, за ​​да установят напълно връзките между маркерите и тези фактори, които ги модифицират в клинични и неклинични популации. Освен това, широкомащабните репликации на анализа на главните компоненти могат да установят силно корелирани групи биомаркери и биха могли също да информират за използването на „композити“ в биологичната психиатрия, което може да подобри хомогенността на бъдещите констатации.

 

Откриване на хомогенни подтипове

 

По отношение на избора на биомаркер може да са необходими множество панели за различни потенциални пътища, които изследванията биха могли да включат. Взети заедно, настоящите доказателства показват, че профилите на биомаркерите са сигурно, но неразбираемо променени в субпопулация от лица, които в момента страдат от депресия. Това може да бъде установено в рамките на или между диагностичните категории, което би обяснило известно несъответствие на констатациите, които могат да се наблюдават в тази литература. Количественото определяне на биологична подгрупа (или подгрупи) може най-ефективно да бъде улеснено от голям клъстерен анализ на мрежови панели на биомаркери в депресия. Това би илюстрирало променливостта в рамките на популацията; анализите на латентния клас могат да покажат различни клинични характеристики въз основа, например, на възпаление.

 

Специфични терапевтични ефекти върху възпалението и отговора

 

Всички често предписвани лечения за депресия трябва да бъдат изчерпателно оценени за техните специфични биологични ефекти, като се отчита и ефективността на изпитванията за лечение. Това може да даде възможност на конструкции, свързани с биомаркери и представяне на симптоми, да предскажат резултатите от различни антидепресантни лечения по по-персонализиран начин и може да бъде възможно в контекста както на униполярна, така и на биполярна депресия. Това вероятно ще бъде полезно за нови потенциални лечения, както и за показани в момента лечения.

 

Проспективно определяне на отговора на лечението

 

Използването на горните техники вероятно ще доведе до подобрена способност за прогнозиране на резистентността към лечението проспективно. По-автентични и постоянни (напр. дългосрочни) мерки за отговор на лечението могат да допринесат за това. Оценката на други валидни мерки за благосъстоянието на пациентите (като качество на живот и ежедневно функциониране) може да осигури по-холистична оценка на резултата от лечението, която може да се свърже по-тясно с биомаркерите. Докато биологичната активност сама по себе си може да не е в състояние да разграничи реагиращите на лечението от неотговарящите, едновременното измерване на биомаркери с психосоциални или демографски променливи може да бъде интегрирано с информация за биомаркери при разработването на прогнозен модел на недостатъчен отговор на лечението. Ако се разработи надежден модел за прогнозиране на отговор (за депресирана популация или за субпопулация) и бъде валидиран ретроспективно, транслационен дизайн може да установи неговата приложимост в голямо контролирано проучване.

 

Към стратифицирани лечения

 

Понастоящем пациентите с депресия не се насочват систематично да получават оптимизирана програма за интервенция. Ако бъде валидиран, може да се използва стратифициран дизайн на изпитване за тестване на модел за прогнозиране на липса на отговор и/или за определяне къде пациентът трябва да бъде триажиран в стъпаловиден модел на грижи. Това може да бъде полезно както при стандартизирани, така и при натуралистични лечебни условия, при различни видове интервенции. В крайна сметка може да се разработи клинично жизнеспособен модел, който да осигури на индивидите най-подходящото лечение, да разпознае онези, които е вероятно да развият рефрактерна депресия и да предоставят подобрени грижи и наблюдение на тези пациенти. На пациентите, идентифицирани като изложени на риск от резистентност към лечението, може да бъде предписана съпътстваща психологическа и фармакологична терапия или комбинирана фармакотерапия. Като спекулативен пример, на участниците без повишение на провъзпалителните цитокини може да бъде показано да получат психологическа, а не фармакологична терапия, докато подгрупа от пациенти с особено силно възпаление може да получи противовъзпалително средство в допълнение към стандартното лечение. Подобно на стратификацията, персонализирани стратегии за избор на лечение може да са възможни в бъдеще. Например, конкретен депресиран индивид може да има значително висок TNF? нива, но без други биологични аномалии, и биха могли да се възползват от краткосрочно лечение с TNF? антагонист.54 Персонализираното лечение може също да включва наблюдение на експресията на биомаркер по време на лечението, за да се информират възможни промени в интервенцията, продължителността на необходимата продължаваща терапия или за откриване на ранни маркери на рецидив.

 

Нови цели за лечение

 

Има огромен брой потенциални лечения, които биха могли да бъдат ефективни при депресия, които не са били проучени адекватно, включително нови или пренасочени интервенции от други медицински дисциплини. Някои от най-популярните цели са били в противовъзпалителни лекарства като целекоксиб (и други инхибитори на циклооксигеназа-2), TNF? антагонисти етанерцепт и инфликсимаб, миноциклин или аспирин. Те изглеждат обещаващи.178 Антиглюкокортикоидните съединения, включително кетоконазол179 и метирапон,180 са изследвани за депресия, но и двете имат недостатъци с профила си на странични ефекти и клиничният потенциал на метирапон е несигурен. Мифепристон181 и кортикостероидите флудрокортизон и спиронолактон,182 и дексаметазон и хидрокортизон183 също могат да бъдат ефективни при лечение на депресия в краткосрочен план. Насочването към антагонисти на рецептора на глутамат N-метил-d-аспартат, включително кетамин, може да представлява ефективно лечение на депресия.184 Омега-3 полиненаситените мастни киселини влияят върху възпалителната и метаболитната активност и изглежда демонстрират известна ефективност при депресия.185 Възможно е статините да могат имат антидепресантни ефекти186 чрез съответните невробиологични пътища.187

 

По този начин биохимичните ефекти на антидепресантите (вижте раздела „Медикаменти”) са били използвани за клинични ползи в други дисциплини: особено гастроентерологични, неврологични и неспецифични симптоми.188 Противовъзпалителните ефекти на антидепресантите могат да представляват част от механизма за тези ползи. Предполага се също, че литият намалява възпалението, критично чрез пътищата на гликоген синтаза киназа-3 Фокусът върху тези ефекти може да се окаже информативен за подписа на биомаркер за депресия и от своя страна биомаркерите могат да представляват сурогатни маркери за разработване на нови лекарства.

 

Д-р-Jimenez_White-Coat_01.png

Прозрение на д-р Алекс Химензе

Депресията е разстройство на психичното здраве, характеризиращо се с тежки симптоми, които влияят на настроението, включително загуба на интерес към дейности. Последните изследователски проучвания обаче установиха, че е възможно да се диагностицира депресия, като се използват повече от поведенчески симптоми на пациента. Според изследователите идентифицирането на лесно достъпни биомаркери, които биха могли по-точно да диагностицират депресията, е от основно значение за подобряване на цялостното здраве и благополучие на пациента. Например, клиничните находки показват, че лицата с тежко депресивно разстройство или MDD имат по-ниски нива на молекулата ацетил-L-карнитин, или LAC, в кръвта си, отколкото здрави контроли. В крайна сметка, установяването на биомаркери за депресия може потенциално да помогне да се определи по-добре кой е изложен на риск от развитие на разстройството, както и да помогне на здравните специалисти да определят най-добрия вариант за лечение на пациент с депресия.

 

Заключение

 

Литературата показва, че приблизително две трети от пациентите с депресия не постигат ремисия при първоначално лечение и че вероятността от липса на отговор нараства с броя на изпитаните лечения. Предоставянето на неефективни терапии има значителни последици за индивидуалните и обществените разходи, включително постоянен дистрес и лошо благосъстояние, риск от самоубийство, загуба на производителност и загуба на ресурси за здравеопазване. Огромната литература по депресията показва огромен брой биомаркери с потенциал да подобрят лечението на хора с депресия. В допълнение към невротрансмитерните и невроендокринните маркери, които са били обект на широко изследване в продължение на много десетилетия, последните прозрения подчертават възпалителния отговор (и имунната система по-общо), метаболитните и растежните фактори като важно участие в депресията. Въпреки това, прекомерно контрастиращи доказателства илюстрират, че има редица предизвикателства, които трябва да бъдат преодолени, преди изследването на биомаркери да може да се приложи, за да се подобри управлението и грижите за хора с депресия. Поради голямата сложност на биологичните системи, едновременните изследвания на широк спектър от маркери в големи проби са от значителна полза при откриването на взаимодействията между биологичните и психологическите състояния при индивидите. Оптимизирането на измерването както на невробиологичните параметри, така и на клиничните мерки за депресия вероятно ще улесни по-доброто разбиране. Този преглед също така подчертава значението на изследването на потенциално модифициращи фактори (като заболяване, възраст, познание и лекарства) за придобиване на последователно разбиране на биологията на депресията и механизмите на резистентност към лечението. Вероятно някои маркери ще покажат най-много обещания за прогнозиране на отговора на лечението или резистентността към специфични лечения в подгрупа пациенти, а едновременното измерване на биологични и психологически данни може да подобри способността за проспективно идентифициране на тези, които са изложени на риск от лоши резултати от лечението. Създаването на панел за биомаркери има последици за повишаване на диагностичната точност и прогноза, както и за индивидуализиране на лечението в най-ранния практически стадий на депресивно заболяване и разработване на ефективни нови цели за лечение. Тези последици могат да бъдат ограничени до подгрупи пациенти с депресия. Пътищата към тези възможности допълват неотдавнашните изследователски стратегии за по-тясно свързване на клиничните синдроми с основните невробиологични субстрати.6 Освен намаляване на хетерогенността, това може да улесни преминаването към паритет на уважението между физическото и психическото здраве. Ясно е, че въпреки че е необходима много работа, установяването на връзката между съответните биомаркери и депресивните разстройства има съществени последици за намаляване на тежестта на депресията на индивидуално и обществено ниво.

 

Благодарности

 

Този доклад представлява независимо изследване, финансирано от Центъра за биомедицински изследвания на Националния институт за здравни изследвания (NIHR) в Южен Лондон и Maudsley NHS Foundation Trust и King's College London. Изразените възгледи са тези на авторите, а не непременно тези на NHS, NIHR или Министерството на здравеопазването.

 

Бележки под линия

 

Разкриване. AHY през последните 3 години получи хонорари за изказване от Astra Zeneca (AZ), Lundbeck, Eli Lilly, Sunovion; хонорари за консултиране от Allergan, Livanova and Lundbeck, Sunovion, Janssen; и подкрепа за грантове за научни изследвания от Janssen и агенции за финансиране на Обединеното кралство (NIHR, MRC, Wellcome Trust). През последните 3 години AJC получи хонорари за изказвания от Astra Zeneca (AZ), хонорари за консултации от Allergan, Livanova и Lundbeck и подкрепа за грантове за научни изследвания от Lundbeck и агенции за финансиране на Обединеното кралство (NIHR, MRC, Wellcome Trust).

 

Авторите не съобщават за други конфликти на интереси в тази работа.

 

В заключение,Макар че многобройни изследователски проучвания са открили стотици биомаркери за депресия, не много са установили тяхната роля в депресивното заболяване или как точно биологичната информация може да се използва за подобряване на диагнозата, лечението и прогнозата. Въпреки това, статията по-горе прави преглед на наличната литература за биомаркерите, включени по време на други процеси, и сравнява клиничните находки с тези на депресията. Освен това, новите открития за биомаркери за депресия могат да помогнат за по-добро диагностициране на депресията, за да се последва по-добро лечение. Информация, посочена от Националния център за биотехнологична информация (NCBI). Обхватът на нашата информация е ограничен до хиропрактика, както и до наранявания и състояния на гръбначния стълб. За да обсъдите темата, моля, не се колебайте да попитате д-р Хименес или да се свържете с нас на 915-850-0900 .

 

Подготвен от д-р Алекс Хименес

 

Green-Call-Now-Button-24H-150x150-2-3.png

 

Допълнителни теми: Болка в гърба

Заболявания на опорно-двигателния апарат е една от най-разпространените причини за инвалидност и пропуснати дни по време на работа в световен мащаб. Всъщност, болката в гърба е приписана като втората най-често срещана причина за посещенията в лекарски кабинети, превишаващи броя им само чрез инфекции на горните дихателни пътища. Приблизително 80 процента от населението ще преживее някакъв вид болка в гърба поне веднъж през целия си живот. Гърбът е сложна структура, съставена от кости, стави, връзки и мускули, сред другите меки тъкани. Поради това, наранявания и / или влошени условия, като например херния дискове, може евентуално да доведе до симптоми на болки в гърба. Спортни наранявания или наранявания при автомобилни аварии често са най-честата причина за болки в гърба, но понякога най-простите от движенията могат да имат болезнени резултати. За щастие алтернативните възможности за лечение, като хиропрактика, могат да помогнат за облекчаване на болката в гърба чрез използване на корекции на гръбначния стълб и ръчни манипулации, като в крайна сметка подобряват облекчаването на болката.

 

 

 

блог снимка на карикатура paperboy големи новини

 

 

ВАЖНА ТЕМА: Намаляване на болката в гърба

 

ОЩЕ ТЕМИ: ДОПЪЛНИТЕЛНО: Хронична болка и лечение

 

празно
Препратки
1. Prince M, Patel V, Saxena S и др. Няма здраве без психическо здраве...Ланцет. 2007;370(9590): 859.[PubMed]
2. Kingdon D, Wykes T. Необходимо е повишено финансиране за изследвания на психичното здраве. BMJ2013;346:f402.[PubMed]
3. Vivekanantham S, Strawbridge R, Rampuri R, Ragunathan T, Young AH. Паритет на публикациите за психиатрия. Br J Психиатрия. 2016;209(3): 257 261[PubMed]
4. Fava M. Диагностика и дефиниция на резистентна към лечение депресия. Биологична психиатрия. 2003;53(8): 649 659[PubMed]
5. Insel T, Cuthbert B, Garvey M и др. Критерии за изследователска област (RDoC): към нова класификационна рамка за изследване на психични разстройства. Am J Психиатрия. 2010;167(7): 748 751[PubMed]
6. Капур S, Phillips AG, Insel TR. Защо отне толкова време на биологичната психиатрия да разработи клинични тестове и какво да прави по въпроса. Мол психиатрия. 2012;17(12): 1174 1179[PubMed]
7. Gaynes BN, Warden D, Trivedi MH, Wisniewski SR, Fava M, Rush JA. На какво ни научи STAR*D? Резултати от мащабно, практично, клинично изпитване за пациенти с депресияPsychiatr Serv. 2009;60(11): 1439 1445[PubMed]
8. Fekadu A, Rane LJ, Wooderson SC, Markopoulou K, Poon L, Cleare AJ. Прогнозиране на дългосрочен резултат от резистентна на лечение депресия в третичната помощ. Br J Психиатрия. 2012;201(5): 369.[PubMed]
9. Fekadu A, Wooderson SC, Markopoulo K, Donaldson C, Papadopoulos A, Cleare AJ. Какво се случва с пациенти с резистентна на лечение депресия? Систематичен преглед на средносрочни до дългосрочни проучвания на резултатите. J Affect Disord. 2009;116(1 2):4 11. [PubMed]
10. Триведи М. Стратегии за лечение за подобряване и поддържане на ремисия при голямо депресивно разстройствоДиалози Clin Neurosci. 2008;10(4): 377. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
11. Fekadu A, Wooderson SC, Markopoulou K, Cleare AJ. Методът на стадия на Maudsley за резистентна на лечение депресия: прогнозиране на по-дългосрочен резултат и персистиране на симптомите.J Clin Psychiatry. 2009;70(7): 952 957[PubMed]
12. Bennabi D, Aouizerate B, El-Hage W, et al. Рискови фактори за резистентност към лечението при униполярна депресия: систематичен прегледJ Affect Disord. 2015;171:137 141. [PubMed]
13. Serretti A, Olgiati P, Liebman MN и др. Клинично прогнозиране на антидепресантния отговор при разстройства на настроението: линейни мултивариантни спрямо модели на невронни мрежи.Психиатрия Res. 2007;152(2 3):223 231.[PubMed]
14. Driessen E, Hollon SD. Когнитивно-поведенческа терапия за разстройства на настроението: ефикасност, модератори и медиатори.Psychiatr Clin North Am. 2010;33(3): 537 555[PMC безплатна статия]�[PubMed]
15. Cleare A, Pariante C, Young A и др. Членове на Консенсусната среща Основани на доказателства насоки за лечение на депресивни разстройства с антидепресанти: ревизия на насоките на Британската асоциация за психофармакология от 2008 г.J Psychopharmacol. 2015;29(5): 459 525[PubMed]
16. Tunnard C, Rane LJ, Wooderson SC, et al. Въздействието на неблагополучието в детството върху суицидността и клиничното протичане на резистентната към лечение депресия. J Affect Disord. 2014;152-154:122 130. [PubMed]
17. Nemeroff CB, Heim CM, Thase ME и др. Диференциални отговори на психотерапията спрямо фармакотерапията при пациенти с хронични форми на тежка депресия и детска травма.Proc Natl Acad Sci US A. 2003;100(24): 14293 14296[PMC безплатна статия]�[PubMed]
18. Ниренберг А.А. Общи принципи и клинични последици за предикторите на отговора към антидепресантите. Psychiatr Clin North Am. 2003;26(2): 345 352[PubMed]
19. Това АЗ. Използване на биомаркери за прогнозиране на отговора на лечението при голямо депресивно разстройство: доказателства от минали и настоящи проучвания. Диалози Clin Neurosci. 2014;16(4): 539 544[PMC безплатна статия]�[PubMed]
20. Jani BD, McLean G, Nicholl BI и др. Оценка на риска и прогнозиране на резултатите при пациенти с депресивни симптоми: преглед на потенциалната роля на биомаркери, базирани на периферна кръв.Неврология на предния брюк. 2015;9:18. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
21. Suravajhala P, Kogelman LJ, Kadarmideen HN. Интегриране и анализ на мулти-омични данни с помощта на подходи за системна геномика: методи и приложения в животновъдството, здравето и хуманното отношение. Genet Sel Evol. 2016;48(1): 1. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
22. Менке А. Генна експресия: биомаркер на антидепресантната терапия? Int Rev Psychiatry. 2013;25(5): 579 591[PubMed]
23. Peng B, Li H, Peng XX. Функционална метаболомика: от откриване на биомаркер до препрограмиране на метаболома. Протеинови клетки.2015;6(9): 628 637[PMC безплатна статия]�[PubMed]
24. Aagaard K, Petrosino J, Keitel W и др. Стратегията на проекта за човешки микробиом за цялостно вземане на проби от човешкия микробиом и защо това има значение.FASEB J. 2013;27(3): 1012.[PMC безплатна статия]�[PubMed]
25. Sonner Z, Wilder E, Heikenfeld J и др. Микрофлуидиката на екринната потна жлеза, включително разделянето на биомаркери, транспортирането и последиците от биосензорите.Биомикрофлуидика. 2015;9(3): 031301.[PMC безплатна статия]�[PubMed]
26. Schmidt HD, Shelton RC, Duman RS. Функционални биомаркери на депресията: диагностика, лечение и патофизиологияNeuropsychopharm. 2011;36(12): 2375 2394[PMC безплатна статия]�[PubMed]
27. J Brand S, Moller M, H Harvey B. Преглед на биомаркери в настроението и психотичните разстройства: дисекция на клинични спрямо предклинични корелати. Curr Neuropharmacol. 2015;13(3): 324.[PMC безплатна статия]�[PubMed]
28. Lopresti AL, Maker GL, Hood SD, Drummond PD. Преглед на периферните биомаркери при голяма депресия: потенциалът на биомаркери за възпалителния и оксидативен стрес.Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry. 2014;48:102 111. [PubMed]
29. Fu CH, Steiner H, Costafreda SG. Прогнозни невронни биомаркери на клиничен отговор при депресия: мета-анализ на функционални и структурни невроизобразителни изследвания на фармакологични и психологически терапии.Neurobiol Dis. 2013;52:75 83. [PubMed]
30. Mamdani F, Berlim M, Beaulieu M, Labbe A, Merette C, Turecki G. Биомаркери за генна експресия на отговор към лечението с циталопрам при голямо депресивно разстройство.Transl Psychiatry. 2011;1(6): e13.[PMC безплатна статия]�[PubMed]
31. Смит РС. Макрофагалната теория на депресиятаМедицински хипотези. 1991;35(4): 298 306[PubMed]
32. Ъруин MR, Милър AH. Депресивни разстройства и имунитет: 20 години напредък и откритие. Имунитет на мозъчното поведение. 2007;21(4): 374 383[PubMed]
33. Maes M, Leonard B, Myint A, Kubera M, Verkerk R. Новата 5-HT хипотеза за депресия: клетъчно-медиираната имунна активация индуцира индолеамин 2,3-диоксигеназа, което води до по-нисък плазмен триптофан и повишен синтез на вредни триптофанови катаболити (TRYCAT), и двата от които допринасят за появата на депресия.Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry. 2011;35(3): 702.[PubMed]
34. Милър AH, Maletic V, Raison CL. Възпаление и неговото недоволство: Ролята на цитокините в патофизиологията на тежката депресия.Биологична психиатрия. 2009;65(9): 732 741[PMC безплатна статия]�[PubMed]
35. Милър AH, Raison CL. Ролята на възпалението при депресия: от еволюционен императив до съвременна цел за лечение. Nat Rev Immun. 2016;16(1): 22 34[PMC безплатна статия]�[PubMed]
36. Raison CL, Capuron L, Miller AH. Цитокините пеят блуса: възпалението и патогенезата на депресията. Тенденции Immun. 2006;27(1): 24 31[PMC безплатна статия]�[PubMed]
37. Raison CL, Felger JC, Miller AH. Възпаление и устойчивост на лечение при голяма депресия: Перфектната буря. Psychiatr Times. 2013;30(9)
38. Dowlati Y, Herrmann N, Swardfager W и др. Мета-анализ на цитокини при голяма депресияБиологична психиатрия. 2010;67(5): 446 457[PubMed]
39. Eyre HA, Air T, Pradhan A и др. Мета-анализ на хемокините при тежка депресияProg Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry. 2016;68:1 8. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
40. Haapakoski R, Mathieu J, Ebmeier KP, Alenius H, Kivim ki M. Кумулативен мета-анализ на интерлевкини 6 и 1?, фактор на туморна некроза? и С-реактивен протеин при пациенти с тежко депресивно разстройствоИмунитет на мозъчното поведение. 2015;49:206 215. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
41. Howren MB, Lamkin DM, Suls J. Асоциации на депресия с C-реактивен протеин, IL-1 и IL-6: мета-анализ. Psychosom Med. 2009;71(2): 171 186[PubMed]
42. Liu Y, Ho RC-M, Mak A. Интерлевкин (IL)-6, тумор некрозис фактор алфа (TNF-?) и разтворими интерлевкин-2 рецептори (sIL-2R) са повишени при пациенти с тежко депресивно разстройство: мета- анализ и мета-регресия. J Affect Disord. 2012;139(3): 230 239[PubMed]
43. Strawbridge R, Arnone D, Daniele A, Papadopoulos A, Herane Vives A, Cleare AJ. Възпаление и клиничен отговор към лечението при депресия: мета-анализ. Eur Neuropsychopharmacol. 2015;25(10): 1532 1543[PubMed]
44. Farooq RK, Asghar K, Kanwal S, Zulqernain A. Роля на възпалителните цитокини при депресия: Фокус върху интерлевкин-1? (Преглед) Biomed Rep. 2017;6(1): 15 20[PMC безплатна статия]�[PubMed]
45. Cattaneo A, Ferrari C, Uher R и др. Абсолютни измервания на инхибиторния фактор на миграцията на макрофагите и интерлевкин-1-? Нивата на иРНК точно предсказват отговора на лечението при пациенти с депресияInt J Neuropsychopharmacol. 2016;19(10): pyw045. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
46. Baune B, Smith E, Reppermund S, et al. Възпалителните биомаркери предсказват депресивни, но не и тревожни симптоми по време на стареенето: проспективното изследване на паметта и стареенето в Сидни.Психоневроендокринол. 2012;37(9): 1521 1530[PubMed]
47. Fornaro M, Rocchi G, Escelsior A, Contini P, Martino M. Възможно е различните тенденции на цитокини при пациенти с депресия, получаващи дулоксетин, да показват различен биологичен произход.J Affect Disord. 2013;145(3): 300 307[PubMed]
48. Ернандес ME, Mendieta D, Martinez-Fong D и др. Вариации в нивата на циркулиращите цитокини по време на 52-седмичен курс на лечение със SSRI за тежко депресивно разстройство.Eur Neuropsychopharmacol. 2008;18(12): 917 924[PubMed]
49. Hannestad J, DellaGioia N, Bloch M. Ефектът от лечението с антидепресанти върху серумните нива на възпалителните цитокини: мета-анализ. Невропсихофармакология.2011;36(12): 2452.[PMC безплатна статия]�[PubMed]
50. Hiles SA, Attia J, Baker AL. Промени в интерлевкин-6, С-реактивен протеин и интерлевкин-10 при хора с депресия след лечение с антидепресанти: мета-анализ. Brain Behav Immun; Представено на: 17-та годишна среща на Изследователското дружество по психоневроимунология Психоневроимунология: пресичане на дисциплини за борба с болестите; 2012. с. S44.
51. Harley J, Luty S, Carter J, Mulder R, Joyce P. Повишен C-реактивен протеин при депресия: предиктор за добър дългосрочен резултат от антидепресанти и лош резултат от психотерапия. J Psychopharmacol. 2010;24(4): 625 626[PubMed]
52. Uher R, Tansey KE, Dew T и др. Възпалителен биомаркер като диференциален предиктор на резултата от лечението на депресия с есциталопрам и нортриптилин.Am J Психиатрия. 2014;171(2): 1278.[PubMed]
53. Chang HH, Lee IH, Gean PW и др. Отговор на лечението и когнитивно увреждане при тежка депресия: асоциация с С-реактивен протеин. Имунитет на мозъчното поведение. 2012;26(1): 90 95[PubMed]
54. Raison CL, Rutherford RE, Woolwine BJ и др. Рандомизирано контролирано проучване на антагониста на тумор некрозис фактор инфликсимаб за резистентна на лечение депресия: ролята на изходните възпалителни биомаркери.JAMA Психиатрия. 2013;70(1): 31 41[PMC безплатна статия]�[PubMed]
55. Krishnadas R, Cavanagh J. Депресия: възпалително заболяване? J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2012;83(5): 495 502[PubMed]
56. Raison CL, Miller AH. Депресията възпалително разстройство ли е? Curr Psychiatry Rep. 2011;13(6): 467 475[PMC безплатна статия]�[PubMed]
57. Саймън Н, Макнамара К, Чоу С и др. Подробно изследване на цитокиновите аномалии при голямо депресивно разстройствоEur Neuropsychopharmacol. 2008;18(3): 230 233[PMC безплатна статия]�[PubMed]
58. Dahl J, Ormstad H, Aass HC, et al. Плазмените нива на различни цитокини се повишават по време на продължаваща депресия и намаляват до нормални нива след възстановяване.Психоневроендокринол. 2014;45:77 86. [PubMed]
59. Stelzhammer V, Haenisch F, Chan MK и др. Протеомни промени в серума от първо начало, пациенти с голяма депресия, които не са лекувани с антидепресанти.Int J Neuropsychopharmacol. 2014;17(10): 1599 1608[PubMed]
60. Liu Y, HO RCM, Mak A. Ролята на интерлевкин (IL)-17 при тревожност и депресия на пациенти с ревматоиден артрит.Int J Rheum Dis. 2012;15(2): 183 187[PubMed]
61. Diniz BS, Sibille E, Ding Y и др. Плазмен биосигнатур и мозъчна патология, свързани с персистиращи когнитивни увреждания при депресия в късен живот.Мол психиатрия. 2015;20(5): 594 601[PMC безплатна статия][PubMed]
62. Janelidze S, Ventorp F, Erhardt S, et al. Променени нива на хемокини в гръбначно-мозъчната течност и плазмата при опити за самоубийство.Психоневроендокринол. 2013;38(6): 853 862[PubMed]
63. Пауъл TR, Schalkwyk LC, Heffernan AL и др. Тумор-некрозисният фактор и неговите цели в пътя на възпалителния цитокин са идентифицирани като предполагаеми транскриптомни биомаркери за отговор на есциталопрам.Eur Neuropsychopharmacol. 2013;23(9): 1105 1114[PubMed]
64. Wong M, Dong C, Maestre-Mesa J, Licinio J. Полиморфизмите в гените, свързани с възпалението, са свързани с чувствителност към тежка депресия и антидепресантна реакция.Мол психиатрия. 2008;13(8): 800 812[PMC безплатна статия]�[PubMed]
65. Kling MA, Alesci S, Csako G и др. Продължително нискостепенно провъзпалително състояние при нелекувани, ремитирани жени с тежко депресивно разстройство, което се доказва от повишени серумни нива на протеините от острата фаза С-реактивен протеин и серумен амилоид А.Биологична психиатрия. 2007;62(4): 309 313[PMC безплатна статия][PubMed]
66. Schaefer M, Sarkar S, Schwarz M, Friebe A. Разтворима вътреклетъчна адхезионна молекула-1 при пациенти с униполярни или биполярни афективни разстройства: резултати от пилотно проучване.Невропсихобиол. 2016;74(1): 8.[PubMed]
67. Dimopoulos N, Piperi C, Salonicioti A, et al. Повишаване на плазмената концентрация на адхезионни молекули при депресия в края на живота. Int J Geriatr Psychiatry. 2006;21(10): 965 971[PubMed]
68. Bocchio-Cchiavetto L, Bagnardi V, Zanardini R, et al. Серумни и плазмени нива на BDNF при тежка депресия: репликационно проучване и мета-анализи. World J Biol Psychiatry. 2010;11(6): 763 773[PubMed]
69. Brunoni AR, Lopes M, Fregni F. Систематичен преглед и мета-анализ на клинични проучвания за голяма депресия и нива на BDNF: последици за ролята на невропластичността при депресия. Int J Neuropsychopharmacol. 2008;11(8): 1169 1180[PubMed]
70. Molendijk M, Spinhoven P, Polak M, Bus B, Penninx B, Elzinga B. Серумните концентрации на BDNF като периферни прояви на депресия: доказателства от систематичен преглед и мета-анализи на 179 асоциации.Мол психиатрия. 2014;19(7): 791 800[PubMed]
71. Sen S, Duman R, Sanacora G. Серумен мозъчен невротрофичен фактор, депресия и антидепресанти: мета-анализи и последици. Биологична психиатрия. 2008;64(6): 527 532[PMC безплатна статия][PubMed]
72. Zhou L, Xiong J, Lim Y и др. Повишаване на кръвния proBDNF и неговите рецептори при голяма депресияJ Affect Disord. 2013;150(3): 776 784[PubMed]
73. Chen YW, Lin PY, Tu KY, Cheng YS, Wu CK, Tseng PT. Значително по-ниски нива на нервния растежен фактор при пациенти с тежко депресивно разстройство, отколкото при здрави индивиди: мета-анализ и систематичен преглед.Neuropsychiatr Dis Treat. 2014;11:925 933. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
74. Lin PY, Tseng PT. Понижени нива на невротрофичен фактор, извлечени от глиална клетъчна линия при пациенти с депресия: мета-аналитично проучване.J Psychiatr Res. 2015;63:20 27. [PubMed]
75. Warner-Schmidt JL, Duman RS. VEGF като потенциална цел за терапевтична интервенция при депресияCurr Op Pharmacol. 2008;8(1): 14 19[PMC безплатна статия]�[PubMed]
76. Carvalho AF, Kühler CA, McIntyre RS и др. Периферен съдов ендотелен растежен фактор като нов биомаркер за депресия: мета-анализ.Психоневроендокринол. 2015;62:18 26. [PubMed]
77. Tseng PT, Cheng YS, Chen YW, Wu CK, Lin PY. Повишени нива на съдов ендотелен растежен фактор при пациенти с тежко депресивно разстройство: мета-анализ.Eur Neuropsychopharmacol. 2015;25(10): 1622 1630[PubMed]
78. Carvalho L, Torre J, Papadopoulos A, et al. Липсата на клинична терапевтична полза от антидепресантите е свързана с цялостното активиране на възпалителната система.J Affect Disord. 2013;148(1): 136 140[PubMed]
79. Clark-Raymond A, Meresh E, Hoppensteadt D и др. Васкуларен ендотелен растежен фактор: Потенциален предиктор за отговор на лечението при голяма депресияWorld J Biol Psychiatry. 2015: 1 11 . [PubMed]
80. Isung J, Mobarrez F, Nordstrm P, sberg M, Jokinen J. Нисък плазмен съдов ендотелен растежен фактор (VEGF), свързан със завършено самоубийство.World J Biol Psychiatry. 2012;13(6): 468 473[PubMed]
81. Buttensch n HN, Foldager L, Elfving B, Poulsen PH, Uher R, Mors O. Невротрофични фактори при депресия в отговор на лечението. J Affect Disord. 2015;183:287 294. [PubMed]
82. Szcz?sny E, ?lusarczyk J, G?ombik K, et al. Възможен принос на IGF-1 към депресивното разстройствоPharmacol Rep. 2013;65(6): 1622 1631[PubMed]
83. Tu KY, Wu MK, Chen YW и др. Значително по-високи нива на периферен инсулиноподобен растежен фактор-1 при пациенти с тежко депресивно разстройство или биполярно разстройство, отколкото при здрави контроли: мета-анализ и преглед съгласно Указанията на PRISMA.Мед. 2016;95(4):e2411. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
84. Wu CK, Tseng PT, Chen YW, Tu KY, Lin PY. Значително по-високи нива на периферен фибробластен растежен фактор-2 при пациенти с тежко депресивно разстройство: предварителен мета-анализ съгласно насоките на MOOSE.Мед. 2016;95(33):e4563. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
85. He S, Zhang T, Hong B и др. Понижени нива на серумния фибробластен растежен фактор-2 при пациенти преди и след лечение с тежко депресивно разстройство.Neurosci Lett. 2014;579:168 172. [PubMed]
86. Dwivedi Y, Rizavi HS, Conley RR, Roberts RC, Tamminga CA, Pandey GN. Променена генна експресия на невротрофичен фактор, извлечен от мозъка, и рецепторна тирозин киназа В в следсмъртния мозък на самоубийци.Arch Gen Psychiatry. 2003;60(8): 804 815[PubMed]
87. Srikanthan K, Feyh A, Visweshwar H, Shapiro JI, Sodhi K. Систематичен преглед на биомаркери за метаболитен синдром: панел за ранно откриване, управление и стратификация на риска в населението на Западна Вирджиния.Int J Med Sci. 2016;13(1): 25. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
88. Лу XY. Лептиновата хипотеза за депресия: потенциална връзка между разстройствата на настроението и затлъстяването? Curr Op Pharmacol. 2007;7(6): 648 652[PMC безплатна статия]�[PubMed]
89. Wittekind DA, Kluge M. Ghrelin в психиатричните разстройства Преглед. Психоневроендокринол. 2015;52:176 194. [PubMed]
90. Kan C, Silva N, Golden SH и др. Систематичен преглед и мета-анализ на връзката между депресията и инсулиновата резистентностГрижа за диабет. 2013;36(2): 480 489[PMC безплатна статия]�[PubMed]
91. Liu X, Li J, Zheng P и др. Плазмената липидомика разкрива потенциални липидни маркери за голямо депресивно разстройствоAnal Bioanal Chem. 2016;408(23): 6497 6507[PubMed]
92. Lustman PJ, Anderson RJ, Freedland KE, De Groot M, Carney RM, Clouse RE. Депресия и лош гликемичен контрол: мета-аналитичен преглед на литературата. Грижа за диабет. 2000;23(7): 934 942[PubMed]
93. Maes M. Доказателство за имунен отговор при голяма депресия: преглед и хипотеза. Prog NeuroPsychopharmacol Biol Psychiatry. 1995;19(1): 11 38[PubMed]
94. Zheng H, Zheng P, Zhao L и др. Прогнозна диагноза на тежка депресия с помощта на базирана на ЯМР метаболомика и машина за поддържащ вектор на най-малките квадрати.Clinica Chimica Acta. 2017;464:223 227.[PubMed]
95. Xia Q, Wang G, Wang H, Xie Z, Fang Y, Li Y. Изследване на метаболизма на глюкозата и липидите при пациенти с първи епизод на депресия.J Clin Psychiatry. 2009;19:241 243.
96. Kaufman J, DeLorenzo C, Choudhury S, Parsey RV. 5-HT1A рецепторът при тежко депресивно разстройствоEur Neuropsychopharmacology. 2016;26(3): 397 410[PMC безплатна статия]�[PubMed]
97. Jacobsen JP, Krystal AD, Krishnan KRR, Caron MG. Допълнителен 5-хидрокситриптофан с бавно освобождаване при резистентна на лечение депресия: клинична и предклинична обосновка.Тенденции Pharmacol Sci. 2016;37(11): 933 944[PMC безплатна статия]�[PubMed]
98. Salamone JD, Correa M, Yohn S, Cruz LL, San Miguel N, Alatorre L. Фармакологията на поведението при избор, свързано с усилието: допамин, депресия и индивидуални различия.Поведенчески процеси. 2016;127:3 17. [PubMed]
99. Coplan JD, Gopinath S, Abdallah CG, Berry BR. Невробиологична хипотеза за устойчиви на лечение механизми за депресия за неефикасност на селективния инхибитор на обратното захващане на серотонин.Front Behav Neurosci. 2014;8:189. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
100. Popa D, Cerdan J, Rep rant C, et al. Надлъжно проучване на изтичането на 5-HT по време на хронично лечение с флуоксетин, използвайки нова техника на хронична микродиализа при силно емоционален щам на мишка.Eur J Pharmacol. 2010;628(1): 83 90[PubMed]
101. Atake K, Yoshimura R, Hori H и др. Дулоксетин, селективен инхибитор на обратното захващане на норадреналин, повишава плазмените нива на 3-метокси-4-хидроксифенилгликол, но не и на хомованилова киселина при пациенти с тежко депресивно разстройство.Clin Psychopharmacol Neurosci. 2014;12(1): 37 40[PMC безплатна статия][PubMed]
102. Ueda N, Yoshimura R, Shinkai K, Nakamura J. Плазмените нива на катехоламиновите метаболити предсказват отговора на сулпирид или флувоксамин при голяма депресия.Фармакопсихиатрия. 2002;35(05): 175.[PubMed]
103. Yamana M, Atake K, Katsuki A, Hori H, Yoshimura R. Кръвни биологични маркери за прогнозиране на отговора на есциталопрам при пациенти с голямо депресивно разстройство: предварително проучване.J Депресивна тревожност. 2016;5: 222.
104. Parker KJ, Schatzberg AF, Lyons DM. Невроендокринни аспекти на хиперкортизолизма при голяма депресия. Horm Behav. 2003;43(1): 60 66[PubMed]
105. Stetler C, Miller GE. Депресия и хипоталамо-хипофизна-надбъбречна активация: количествено обобщение на четири десетилетия изследвания.Psychosom Med. 2011;73(2): 114 126[PubMed]
106. Herane Vives A, De Angel V, Papadopoulos A и др. Връзката между кортизола, стреса и психиатричните заболявания: нови прозрения с помощта на анализ на косата.J Psychiatr Res. 2015;70:38 49. [PubMed]
107. Fischer S, Strawbridge R, Vives AH, Cleare AJ. Кортизолът като предиктор за отговор на психологическата терапия при депресивни разстройства: систематичен преглед и мета-анализ.Br J Психиатрия. 2017;210(2): 105 109[PubMed]
108. Anacker C, Zunszain PA, Carvalho LA, Pariante CM. Глюкокортикоидният рецептор: основата на депресията и лечението с антидепресанти? Психоневроендокринология.2011;36(3): 415 425[PMC безплатна статия][PubMed]
109. Маркопулу К, Пападопулос А, Юруена МФ, Пуун Л, Париант СМ, Клиър AJ. Съотношението кортизол/DHEA при резистентна на лечение депресия. Психоневроендокринол. 2009;34(1): 19 26[PubMed]
110. Joffe RT, Pearce EN, Hennessey JV, Ryan JJ, Stern RA. Субклиничен хипотиреоидизъм, настроение и познание при възрастни хора: преглед.Int J Geriatr Psychiatry. 2013;28(2): 111 118[PMC безплатна статия][PubMed]
111. Duval F, Mokrani MC, Erb A, et al. Хронобиологичен статус на хипоталамуса и хипофизата на щитовидната жлеза и антидепресантния резултат при голяма депресия.Психоневроендокринол. 2015;59:71 80. [PubMed]
112. Марсдън У. Синаптична пластичност при депресия: молекулярни, клетъчни и функционални корелати. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry. 2013;43:168 184. [PubMed]
113. Duman RS, Voleti B. Сигнални пътища, лежащи в основата на патофизиологията и лечението на депресията: нови механизми за бързодействащи агенти.Тенденции Neurosci. 2012;35(1): 47.[PMC безплатна статия]�[PubMed]
114. Ripke S, Wray NR, Lewis CM, et al. Мега-анализ на проучвания за асоцииране в целия геном за голямо депресивно разстройствоМол психиатрия. 2013;18(4): 497 511[PMC безплатна статия]�[PubMed]
115. Mullins N, Power R, Fisher H, et al. Полигенни взаимодействия с неблагоприятни условия на околната среда в етиологията на голямото депресивно разстройствоPsychol Med. 2016;46(04): 759 770[PMC безплатна статия]�[PubMed]
116. Lewis S. Неврологични нарушения: теломери и депресияNat Rev Neurosci. 2014;15(10): 632.[PubMed]
117. Lindqvist D, Epel ES, Mellon SH и др. Психични разстройства и дължина на теломерите на левкоцитите: основни механизми, свързващи психичните заболявания с клетъчното стареене.Neurosci Biobehav Rev. 2015;55:333 364. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
118. McCall WV. Биомаркер за активност в покой за прогнозиране на отговор на SSRI при голямо депресивно разстройствоJ Psychiatr Res. 2015;64:19 22. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
119. Schuch FB, Deslandes AC, Stubbs B, Gosmann NP, da Silva CTB, de Almeida Fleck MP. Невробиологични ефекти от упражненията върху голямо депресивно разстройство: систематичен прегледNeurosci Biobehav Rev. 2016;61:1 11. [PubMed]
120. Фостър JA, Neufeld K-AM. Черномозъчна ос: как микробиомът влияе на тревожността и депресиятаТенденции Neurosci. 2013;36(5): 305 312[PubMed]
121. Quattrocki E, Baird A, Yurgelun-Todd D. Биологични аспекти на връзката между тютюнопушенето и депресията.Harv Rev Psychiatry. 2000;8(3): 99 110[PubMed]
122. Maes M, Kubera M, Obuchowiczwa E, Goehler L, Brzeszcz J. Множество съпътстващи заболявания на депресията, обяснени с (невро)възпалителни и оксидативни и нитрозативни стресови пътища.Neuro Endocrinol Lett. 2011;32(1): 7 24[PubMed]
123. Милър G, Rohleder N, Cole SW. Хроничният междуличностен стрес прогнозира активиране на про- и противовъзпалителни сигнални пътища шест месеца по-късно.Psychosom Med. 2009;71(1): 57. [PMC безплатна статия][PubMed]
124. Steptoe A, Hamer M, Chida Y. Ефектите на острия психологически стрес върху циркулиращите възпалителни фактори при хората: преглед и мета-анализ.Имунитет на мозъчното поведение. 2007;21(7): 901 912[PubMed]
125. Danase A, Moffitt TE, Harrington H, et al. Неблагоприятни детски преживявания и рискови фактори при възрастни за заболявания, свързани с възрастта: депресия, възпаление и групиране на маркери за метаболитен риск.Arch Pediatr Adolesc Med. 2009;163(12): 1135 1143[PMC безплатна статия]�[PubMed]
126. Danase A, Pariante CM, Caspi A, Taylor A, Poulton R. Малтретирането в детството предсказва възпаление при възрастни в проучване през целия живот.Proc Natl Acad Sci US A. 2007;104(4): 1319 1324[PMC безплатна статия][PubMed]
127. Danase A, Caspi A, Williams B и др. Биологично вграждане на стреса чрез възпалителни процеси в детството. Мол психиатрия. 2011;16(3): 244 246[PMC безплатна статия]�[PubMed]
128. Suzuki A, Poon L, Kumari V, Cleare AJ. Страховите пристрастия в емоционалната обработка на лицето след детска травма като маркер за устойчивост и уязвимост към депресия.Малтретиране на деца.2015;20(4): 240 250[PubMed]
129. Strawbridge R, Young AH. HPA ос и когнитивна дисрегулация при разстройства на настроението. В: McIntyre RS, Cha DS, редактори. Когнитивно увреждане при голямо депресивно разстройство: клинична значимост, биологични субстрати и възможности за лечение. Кеймбридж: Cambridge University Press; 2016. с. 179 193.
130. Keller J, Gomez R, Williams G и др. HPA ос при тежка депресия: кортизол, клинична симптоматика и генетични вариации предсказват познание.Мол психиатрия. 2016 август 16 г.; Epub. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
131. Hanson ND, Owens MJ, Nemeroff CB. Депресия, антидепресанти и неврогенеза: критична преоценкаНевропсихофармакол. 2011;36(13): 2589 2602[PMC безплатна статия]�[PubMed]
132. Чен И, Барам Т.З. Към разбиране как стресът в ранния живот препрограмира когнитивните и емоционалните мозъчни мрежи. Невропсихофармакол. 2015;41(1): 197 206[PMC безплатна статия]�[PubMed]
133. Портър RJ, Gallagher P, Томпсън JM, Young AH. Неврокогнитивно увреждане при пациенти без лекарства с тежко депресивно разстройствоBr J Психиатрия. 2003;182:214 220. [PubMed]
134. Gallagher P, Robinson L, Grey J, Young A, Porter R. Неврокогнитивна функция след ремисия при голямо депресивно разстройство: потенциален обективен маркер за отговор? Aust NZJ Psychiatry. 2007;41(1): 54 61[PubMed]
135. Pittenger C, Duman RS. Стрес, депресия и невропластичност: конвергенция на механизмите. Невропсихофармакол. 2008;33(1): 88 109[PubMed]
136. Bckman L, Nyberg L, Lindenberger U, Li SC, Farde L. Корелативната триада между стареене, допамин и познание: текущо състояние и бъдещи перспективи.Neurosci Biobehav Rev. 2006;30(6): 791 807[PubMed]
137. Алисън DJ, Ditor DS. Общата възпалителна етиология на депресия и когнитивно увреждане: терапевтична цел.J Невровъзпаление.2014;11:151. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
138. Rosenblat JD, Brietzke E, Mansur RB, Maruschak NA, Lee Y, McIntyre RS. Възпалението като невробиологичен субстрат на когнитивно увреждане при биполярно разстройство: доказателства, патофизиология и последици от лечението.J Affect Disord. 2015;188:149 159. [PubMed]
139. Krogh J, Benros ME, J rgensen MB, Vesterager L, Elfving B, Nordentoft M. Връзката между симптомите на депресия, когнитивната функция и възпалението при голяма депресия.Имунитет на мозъчното поведение. 2014;35:70 76. [PubMed]
140. Soares CN, Zitek B. Чувствителност към репродуктивните хормони и риск от депресия през жизнения цикъл на жената: континуум от уязвимост? J Psychiatry Neurosci. 2008;33(4): 331. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
141. Hiles SA, Baker AL, de Malmanche T, Attia J. Мета-анализ на разликите в IL-6 и IL-10 между хора със и без депресия: изследване на причините за хетерогенност. Имунитет на мозъчното поведение. 2012;26(7): 1180 1188[PubMed]
142. Fontana L, Eagon JC, Trujillo ME, Scherer PE, Klein S. Адипокиновата секреция на висцералната мазнина е свързана със системно възпаление при хора със затлъстяване.Диабет. 2007;56(4): 1010 1013[PubMed]
143. Divani AA, Luo X, Datta YH, Flaherty JD, Panoskaltsis-Mortari A. Ефект на орални и вагинални хормонални контрацептиви върху биомаркери на възпалителни кръвни.Медиатори Inflamm. 2015;2015: 379501.[PMC безплатна статия]�[PubMed]
144. Ramsey JM, Cooper JD, Penninx BW, Bahn S. Вариации в серумните биомаркери с пол и женски хормонален статус: последици за клиничните тестове. Sci Rep. 2016;6:26947. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
145. Eyre H, Lavretsky H, Kartika J, Qassim A, Baune B. Модулиращи ефекти на класовете антидепресанти върху вродената и адаптивна имунна система при депресия.Фармакопсихиатрия. 2016;49(3): 85.[PMC безплатна статия]�[PubMed]
146. Hiles SA, Baker AL, de Malmanche T, Attia J. Интерлевкин-6, С-реактивен протеин и интерлевкин-10 след лечение с антидепресанти при хора с депресия: мета-анализ. Psychol Med. 2012;42(10): 2015 2026[PubMed]
147. Janssen DG, Caniato RN, Verster JC, Baune BT. Психоневроимунологичен преглед на цитокините, участващи в отговора на лечението с антидепресанти. Hum Psychopharmacol. 2010;25(3): 201 215[PubMed]
148. Artigas F. Серотонинови рецептори, участващи в антидепресантните ефекти. Pharmacol Ther. 2013;137(1): 119 131[PubMed]
149. Лий BH, Ким YK. Ролите на BDNF в патофизиологията на тежката депресия и в лечението с антидепресантиПсихиатрично разследване. 2010;7(4): 231 235[PMC безплатна статия]�[PubMed]
150. Хашимото К. Възпалителни биомаркери като диференциални предиктори на антидепресантния отговор.Int J Mol Sci. 2015;16(4): 7796 7801[PMC безплатна статия]�[PubMed]
151. Голдбърг Д. Хетерогенността на `голямата депресия`Световна психиатрия.2011;10(3): 226.[PMC безплатна статия]�[PubMed]
152. Arnow BA, Blasey C, Williams LM и др. Подтипове депресия при прогнозиране на антидепресантния отговор: доклад от проучването iSPOT-D. Am J Психиатрия. 2015;172(8): 743 750[PubMed]
153. Kunugi H, Hori H, Ogawa S. Биохимични маркери, подтипове на голямо депресивно разстройство.Psychiatry Clin Neurosci. 2015;69(10): 597 608[PubMed]
154. Baune B, Stuart M, Gilmour A и др. Връзката между подтиповете депресия и сърдечно-съдови заболявания: систематичен преглед на биологични модели.Transl Psychiatry. 2012;2(3): e92.[PMC безплатна статия]�[PubMed]
155. Vogelzangs N, Duivis HE, Beekman AT и др. Асоциация на депресивни разстройства, характеристики на депресията и антидепресантни лекарства с възпаление. Transl Psychiatry. 2012;2: e79.[PMC безплатна статия]�[PubMed]
156. Lamers F, Vogelzangs N, Merikangas K, De Jonge P, Beekman A, Penninx B. Доказателство за диференциална роля на функцията на оста HPA, възпаление и метаболитен синдром при меланхолична спрямо атипична депресия.Мол психиатрия. 2013;18(6): 692 699[PubMed]
157. Penninx BW, Milaneschi Y, Lamers F, Vogelzangs N. Разбиране на соматичните последици от депресията: биологични механизми и ролята на профила на симптомите на депресията.BMC Med. 2013;11(1): 1.[PMC безплатна статия]�[PubMed]
158. Capuron L, Su S, Miller AH, et al. Депресивни симптоми и метаболитен синдром: Възпалението ли е основната връзка? Биологична психиатрия. 2008;64(10): 896 900[PMC безплатна статия]�[PubMed]
159. Dantzer R, O'Connor JC, Freund GG, Johnson RW, Kelley KW. От възпаление до болест и депресия: когато имунната система подчинява мозъка.Nat Rev Neurosci. 2008;9(1): 46.[PMC безплатна статия]�[PubMed]
160. Maes M, Berk M, Goehler L и др. Депресията и поведението при болест са отговор на Янус към споделени възпалителни пътища.BMC Med. 2012;10:66. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
161. Merikangas KR, Jin R, He JP и др. Разпространение и корелати на разстройство от биполярния спектър в световната инициатива за изследване на психичното здраве. Arch Gen Psychiatry. 2011;68(3): 241 251[PMC безплатна статия][PubMed]
162. Хиршфелд Р.М., Луис Л., Ворник Л.А. Възприятия и въздействие на биполярното разстройство: докъде сме стигнали всъщност? Резултати от проучването на Националната асоциация за депресия и маниакално-депресивно заболяване от 2000 г. на лица с биполярно разстройство.J Clin Psychiatry. 2003;64(2): 161 174[PubMed]
163. Young AH, MacPherson H. Откриване на биполярно разстройство. Br J Психиатрия. 2011;199(1): 3.[PubMed]
164. Вирингер ПА, Перлис RH. Разграничаване между биполярно разстройство и тежко депресивно разстройствоPsychiatr Clin North Am. 2016;39(1): 1 10[PubMed]
165. Becking K, Spijker AT, Hoencamp E, Penninx BW, Schoevers RA, Boschloo L. Нарушения в оста хипоталамус-хипофиза-надбъбречна жлеза и имунологична активност, разграничаващи униполярни и биполярни депресивни епизоди. PLoS One. 2015;10(7):e0133898. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
166. Хуанг TL, Lin FC. Високочувствителни нива на С-реактивен протеин при пациенти с тежко депресивно разстройство и биполярна мания.Prog NeuroPsychopharmacol Biol Psychiatry. 2007;31(2): 370 372[PubMed]
167. Angst J, Gamma A, Endrass J. Рискови фактори за биполярния и депресивния спектър. Acta Psychiatr Scand. 2003;418:15 19. [PubMed]
168. Fekadu A, Wooderson S, Donaldson C и др. Многоизмерен инструмент за количествено определяне на резистентността към лечението при депресия: методът за стадиране на Maudsley. J Clin Psychiatry. 2009;70(2): 177. [PubMed]
169. Papakostas G, Shelton R, Kinrys G и др. Оценка на серумно базиран биологичен диагностичен тест за голямо депресивно разстройство: пилотно и репликационно изследване.Мол психиатрия. 2013;18(3): 332 339[PubMed]
170. Fan J, Han F, Liu H. Предизвикателства на анализа на големи данни. Natl Sci Rev. 2014;1(2): 293.[PMC безплатна статия]�[PubMed]
171. Li L, Jiang H, Qiu Y, Ching WK, Vasiliadis VS. Откриване на метаболитни биомаркери: анализ на потока и мрежов подход реакция-реакция. BMC Syst Biol. 2013;7(Допълнение 2): S13. [PMC безплатна статия][PubMed]
172. Пател MJ, Khalaf A, Aizenstein HJ. Изучаване на депресия с помощта на образни методи и методи за машинно обучение. NeuroImage Clin. 2016;10:115 123. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
173. Lanquillon S, Krieg JC, Bening-Abu-Shach U, Vedder H. Производство на цитокини и отговор на лечението при голямо депресивно разстройство. Невропсихофармакол. 2000;22(4): 370 379[PubMed]
174. Lindqvist D, Janelidze S, Erhardt S, Trsskman-Bendz L, Engstrm G, Brundin L. Биомаркери на CSF при опити за самоубийство – анализ на главен компонент.Acta Psychiatr Scand. 2011;124(1): 52 61[PubMed]
175. Hidalgo-Mazzei D, Murru A, Reinares M, Vieta E, Colom F. Големи данни в психичното здраве: предизвикателно фрагментирано бъдеще. Световна психиатрия.2016;15(2): 186 187[PMC безплатна статия]�[PubMed]
176. Консорциум C-DGotPG Идентифициране на рискови локуси със споделени ефекти върху пет основни психиатрични разстройства: анализ на целия геном. Ланцет. 2013;381(9875): 1371 1379[PMC безплатна статия]�[PubMed]
177. Dipnall JF, Pasco JA, Berk M и др. Обединяване на извличане на данни, машинно обучение и традиционна статистика за откриване на биомаркери, свързани с депресията. PLoS One. 2016;11(2):e0148195. [PMC безплатна статия][PubMed]
178. Клер О, Бенрос МЕ, Нордентофт М и др. Ефект на противовъзпалителното лечение върху депресия, депресивни симптоми и нежелани ефекти: систематичен преглед и мета-анализ на рандомизирани клинични проучвания.JAMA Психиатрия. 2014;71(12): 1381 1391[PubMed]
179. Wolkowitz OM, Reus VI, Chan T и др. Антиглюкокортикоидно лечение на депресия: двойно-сляп кетоконазолБиологична психиатрия. 1999;45(8): 1070 1074[PubMed]
180. McAllister-Williams RH, Anderson IM, Finkelmeyer A, et al. Увеличаване на антидепресантите с метирапон за резистентна на лечение депресия (проучването ADD): двойно-сляпо, рандомизирано, плацебо-контролирано проучване.Ланцетна психиатрия. 2016;3(2): 117 127[PubMed]
181. Gallagher P, Young AH. Лечение на депресия и психоза с мифепристон (RU-486): Преглед на терапевтичните последици.Neuropsychiatr Dis Treat. 2006;2(1): 33 42[PMC безплатна статия]�[PubMed]
182. Otte C, Hinkelmann K, Moritz S, et al. Модулиране на минералокортикоидния рецептор като допълнително лечение при депресия: рандомизирано, двойно-сляпо, плацебо-контролирано проучване за доказване на концепцията.J Psychiatr Res. 2010;44(6): 339 346[PubMed]
183. Ozbolt LB, Nemeroff CB. Модулиране на оста HPA при лечението на разстройства на настроението. Психиатрично разстройство.2013;51:1147 1154.
184. Walker AK, Budac DP, Bisulco S, et al. Блокадата на NMDA рецептора от кетамин отменя предизвиканото от липополизахариди депресивно поведение при C57BL/6J мишки.Невропсихофармакол. 2013;38(9): 1609 1616[PMC безплатна статия]�[PubMed]
185. Лесперанс Ф, Фразър-Смит Н, Сейнт Андре Е, Турецки Г, Леспранс П, Вишневски SR. Ефикасността на добавките с омега-3 при тежка депресия: рандомизирано контролирано проучване.J Clin Psychiatry. 2010;72(8): 1054 1062[PubMed]
186. Kim S, Bae K, Kim J и др. Използването на статини за лечение на депресия при пациенти с остър коронарен синдромTransl Psychiatry. 2015;5(8):e620. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
187. Shishehbor MH, Brennan ML, Aviles RJ и др. Статините насърчават мощни системни антиоксидантни ефекти чрез специфични възпалителни пътищаЦиркулация. 2003;108(4): 426 431[PubMed]
188. Mercier A, Auger-Aubin I, Lebeau JP и др. Доказателство за предписване на антидепресанти за непсихиатрични състояния в първичната медицинска помощ: анализ на насоките и систематични прегледи.Семейна практика BMC. 2013;14(1): 55. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
189. Фриланд Л, Болио Дж. Инхибиране на GSK3 от литий, от единични молекули до сигнални мрежи. Преден Mol Neurosci. 2012;5:14. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
190. Хоровиц MA, Zunszain PA. Невроимунни и невроендокринни аномалии при депресия: две страни на една и съща монетаAnn NY Acad Sci. 2015;1351(1): 68 79[PubMed]
191. Juruena MF, Cleare AJ. Припокриване между атипична депресия, сезонно афективно разстройство и синдром на хроничната умораRev Bras Psiquiatr. 2007;29:S19 S26. [PubMed]
192. Кастрен Е, Кодзима М. Невротрофичен фактор, извлечен от мозъка при разстройства на настроението и лечение с антидепресанти.Neurobiol Dis. 2017;97(Pt B): 119 126. [PubMed]
193. Pan A, Keum N, Okereke OI и др. Двупосочна връзка между депресия и метаболитен синдром, систематичен преглед и мета-анализ на епидемиологични изследвания.Грижа за диабет. 2012;35(5): 1171 1180[PMC безплатна статия]�[PubMed]
194. Carvalho AF, Rocha DQ, McIntyre RS и др. Адипокините като нововъзникващи биомаркери за депресия: систематичен преглед и мета-анализ.J Psychiatric Res. 2014;59:28 37. [PubMed]
195. Wise T, Cleare AJ, Herane A, Young AH, Arnone D. Диагностична и терапевтична полезност на невроизобразяването при депресия: преглед.Neuropsychiatr Dis Treat. 2014;10:1509 1522.[PMC безплатна статия]�[PubMed]
196. Таматам А, Ханум Ф, Бава AS. Генетични биомаркери за депресияИндиец Дж. Хъм Женет2012;18(1): 20. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
197. Yoshimura R, Nakamura J, Shinkai K, Ueda N. Клиничен отговор към лечението с антидепресанти и нивата на 3-метокси-4-хидроксифенилгликол: мини преглед. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry. 2004;28(4): 611 616[PubMed]
198. Pierscionek T, Adekunte O, Watson S, Ferrier N, Alabi A. Роля на кортикостероидите в антидепресантния отговор.ChronoPhys Ther. 2014;4:87 98.
199. Хаге депутат, Азар СТ. Връзката между функцията на щитовидната жлеза и депресиятаJ Thyroid Res. 2012;2012:590648. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
200. Dunn EC, Brown RC, Dai Y, et al. Генетични детерминанти на депресията: скорошни открития и бъдещи насоки. Harv Rev Psychiatry. 2015;23(1): 1. [PMC безплатна статия]�[PubMed]
201. Yang CC, Hsu YL. Преглед на базирани на акселерометрия носими детектори за движение за наблюдение на физическата активност. Сензори. 2010;10(8): 7772 7788[PMC безплатна статия]�[PubMed]
Затворете акордеон

Професионален обхват на практика *

Информацията тук на "Ролята на биомаркерите за депресията" няма за цел да замени личната връзка с квалифициран здравен специалист или лицензиран лекар и не е медицински съвет. Насърчаваме ви да вземате здравни решения въз основа на вашите изследвания и партньорство с квалифициран здравен специалист.

Информация за блога и дискусии за обхват

Нашият информационен обхват е ограничено до хиропрактика, мускулно-скелетни, физически лекарства, уелнес, допринасящи етиологични висцерозоматични нарушения в рамките на клинични презентации, свързана соматовисцерална рефлексна клинична динамика, сублуксационни комплекси, чувствителни здравни проблеми и/или статии, теми и дискусии от функционална медицина.

Ние предоставяме и представяме клинично сътрудничество със специалисти от различни дисциплини. Всеки специалист се ръководи от своя професионален обхват на практика и своята юрисдикция за лицензиране. Използваме протоколи за функционално здраве и уелнес за лечение и поддържане на грижи за наранявания или нарушения на мускулно-скелетната система.

Нашите видеоклипове, публикации, теми, теми и прозрения обхващат клинични въпроси, проблеми и теми, които се отнасят до и пряко или косвено подкрепят нашия клиничен обхват на практика.*

Нашият офис разумно се е опитал да предостави подкрепящи цитати и е идентифицирал съответното научно изследване или проучвания, подкрепящи нашите публикации. Ние предоставяме копия на подкрепящи научни изследвания, достъпни за регулаторните съвети и обществеността при поискване.

Разбираме, че обхващаме въпроси, които изискват допълнително обяснение как може да подпомогне определен план за грижи или протокол за лечение; следователно, за да обсъдите допълнително темата по-горе, моля не се колебайте да попитате Д-р Алекс Хименес, окръг Колумбия, Или се свържете с нас на адрес 915-850-0900.

Ние сме тук, за да помогнем на вас и вашето семейство.

Благословения

Д-р Алекс Хименес н.е., MSACP, RN*, CCST, IFMCP*, CIFM*, ATN*

имейл: coach@elpasofunctionalmedicine.com

Лицензиран като доктор по хиропрактика (DC) в Тексас & Ню Мексико*
Тексас DC Лиценз # TX5807, Ню Мексико DC Лиценз # NM-DC2182

Лицензирана като регистрирана медицинска сестра (RN*) in Флорида
Флорида Лиценз RN Лиценз # RN9617241 (Контролен номер 3558029)
Компактен статус: Многодържавен лиценз: Упълномощен да практикува в 40 състояния*

Д-р Алекс Хименес DC, MSACP, RN* CIFM*, IFMCP*, ATN*, CCST
Моята цифрова визитка