Сигнал в мозге и прогноз лечения депрессии

Учёные обнаружили в мозге сигнал, который может предсказывать, подействует ли терапия при тяжёлой депрессии. Исследование опубликовано в журнале npj Mental Health Research и посвящено поиску объективного показателя, позволяющего заранее понять, поможет ли пациенту антидепрессант или другой метод лечения.

Сегодня лечение депрессии часто похоже на игру вслепую: врачу приходится подбирать препараты методом проб и ошибок. Иногда проходит несколько месяцев, прежде чем становится ясно, работает ли назначенное средство. Это не только затягивает страдания пациента, но и усложняет дальнейшее лечение.

Научное сообщество давно подозревало, что так называемая сеть пассивного режима работы мозга — система, отвечающая за мысли о себе, воспоминания и склонность к зацикливанию — играет ключевую роль в депрессии. Но убедительно доказать связь между работой этой сети и успехом терапии до сих пор не удавалось.

Команда под руководством Kaizhong Zheng и Liangjun Chen решила выяснить, может ли взаимодействие между медиальной префронтальной корой (mPFC) и задней поясной корой (PCC) — двумя важными узлами этой сети — служить предиктором эффективности лечения. Эти области участвуют в саморефлексии и регулировании эмоций, что часто нарушено у людей с депрессией.

Для исследования использовали данные МРТ в состоянии покоя от 4271 участника из четырёх независимых выборок. Самая крупная включала 2142 человека с диагнозом «большое депрессивное расстройство» и 1991 человека без психических нарушений.

В выборку вошли пациенты с первым эпизодом депрессии и те, у кого заболевание уже повторялось. В дополнительных данных отслеживали людей, проходивших лечение антидепрессантами или курсом повторяющейся транскраниальной магнитной стимуляции (rTMS), что позволило установить связь между изменениями в работе мозга и эффектом терапии.

С помощью метода Granger causality исследователи оценивали направление передачи информации от mPFC к PCC. У людей с рецидивирующей депрессией эта связь была значительно снижена по сравнению как со здоровыми участниками, так и с пациентами, переживающими первый эпизод и ранее не принимавшими антидепрессанты. Ослабление связи также оказалось связано с длительностью заболевания и количеством предыдущих курсов лечения.

Самое важное: исходный показатель работы сети позволял предсказать, кто действительно почувствует улучшение от лечения. Более того, успешная терапия уменьшала связь mPFC-PCC. Модели машинного обучения, обученные на этих данных, смогли с высокой точностью определять будущих «ответчиков» и «неответчиков» ещё до начала лечения.

Этот показатель оказался связан именно с улучшением от терапии, а не с выраженностью основных симптомов депрессии — таких как ангедония или суицидальные мысли. Это говорит о том, что речь идёт о механизме, связанном с лечением, а не с тяжестью расстройства.

Авторы считают, что сеть пассивного режима до сих пор недооценивалась как мишень для терапии, хотя её роль в эмоциональных и когнитивных процессах давно известна. Результаты исследования показывают: вмешательства, направленные на работу этой сети, могут стать новым направлением в лечении депрессии.

Однако исследование имеет ограничения. В нём рассматривались только антидепрессанты и rTMS. Другие методы — например, электросудорожная терапия (ECT) или психотерапия — не включались. Они могут давать другие паттерны мозговой активности.

Работа «Beyond depression symptoms: the default mode network as a predictor of antidepressant response» выполнена Kaizhong Zheng, Liangjun Chen, Huaning Wang, консорциумом DIRECT, Baojuan Li и Badong Chen.