Ei banebrytande studie avslørte eksistensen av seks distinkte undergrupper av depresjon, og lovar ein framtid med meir målrettede og effektive behandlingar. Ved å bruke toppmoderne teknologi kunne forskarar frå USA og Australia vellykka identifisere og klassifisere desse undergruppene, noko som opnar for personlige intervensjonar.
Roughly ein av seks vaksne i Storbritannia slit med vanlege psykiske lidingar som depresjon og angst. Å finne rett behandling kan ofte vera ein langvarig og utmattande reise, der om lag 30% opplever behandlingsresistent depresjon til tross for eit utval av tilgjengelege medisinar og terapiformer.
Laget er vonfullt om at ved å kategorisere depresjonsundergrupper kan dei matche enkeltindivid med den mest eigna behandlinga, og eliminere behovet for prøving og feiling. Data frå 801 deltakarar som slit med depresjon og angst blei nytta av forskarar frå Stanford University, University of Sydney og andre, som brukte funksjonell MRI-skanning for å vurdere hjerneaktiviteten under kvile og kognitive oppgåver.
Ved å nytte kunstig intelligens til å analysere resultata, klarte laget å gruppere deltakarane i seks distinkte undergrupper eller «vitskaplege teikn». Etter å ha identifisert dei ulike depresjonsundergruppene, blei 250 enkeltpersonar tilfeldig fordelt til behandlingsgrupper, der dei fekk tre vanlege reseptbelagde antidepressiva eller kognitiv atferdsterapi.
Studien, publisert i Nature Medicine, avslørte at ein undergruppe, kjenneteikna av overaktivitet i kognitive hjerneområde, viste overlegen respons på antidepressivet venlafaxin samanlikna med andre vitskaplege teikn.
Enkeltpersonar kvar hjerne viste høgare aktivitetsnivå under kvile i depresjonsrelaterte område, responderte betre på kognitiv atferdsterapi.
Den tredje undergruppa, enkeltpersonar med låg aktivitet i hjerneområdet ansvarlig for oppmerksomheit, hadde minst sjanse for å dra nytte av samtaleterapi.
Ytterlegare fakta relevante for temaet å oppdage ulike undergrupper av depresjon gjennom hjerneskanningar inkluderer:
– Hjerneskanneteknikkar som PET-skanning og EEG har også vore nytta i forsking om depresjonsundergrupper.
– Nokre studiar har antyda ein mogleg samanheng mellom spesifikke genetiske markørar og visse depresjonsundergrupper.
– Livsstilsfaktorar som kosthald, trening og søvnmønster kan spela ei rolle i å påverka depresjonsundergrupper.
Nøkkelspørsmål 1: Kva er konsekvensane av å identifisere distinkte undergrupper av depresjon for feltet for psykisk helsebehandling?
Svar: Å identifisere ulike undergrupper av depresjon kan føra til meir personlege og målretta behandlingsmetodar, noko som potensielt kan forbetra utfallet for personar med depresjon.
Nøkkelspørsmål 2: Kva utfordringar er knytte til å kategorisere depresjon i undergrupper basert på hjerneskanningar?
Svar: Utfordringar inkluderer kompleksiteten av depresjon som ein liding, variabiliteten i symptom blant enkeltpersonar, og behovet for vidare validering og replikasjon av undergruppeklassifiseringar.
Fordelar med å oppdage ulike undergrupper av depresjon gjennom hjerneskanningar:
– Personlege behandlingsmetodar tilpassa individuelle hjernekjenneteikn.
– Potensielt meir effektive behandlingar som fører til betre resultat for pasientar.
– Framsteg i forståinga av dei underliggjande nevrale mekanismane for depresjon.
Ulemper med å oppdage ulike undergrupper av depresjon gjennom hjerneskanningar:
– Etiske omsyn knytt til bruk av sensitivt hjerneskanningsdata.
– Høge kostnader knytt til hjerneskanningsteknologiar og analyse.
– Potensialet for å oversimplifisera ein kompleks liding som depresjon inn i distinkte undergrupper.
Foreslått relatert lenkje til hovuddomenet for meir informasjon om depresjonsforsking: National Institute of Mental Health (NIMH)