Посетите этот раздел

Для врачей

Для всех

EPA 2021: Прогнозирование результатов лечения при психозе: последние достижения

    В настоящем разделе

     


    С целью обсуждения проблем, связанных с современными стратегиями ведения пациентов с психозом, на симпозиуме, проведенном в рамках 29-го Ежегодного виртуального конгресса Европейской ассоциации психиатров (EPA) в 2021 г., было представлено три презентации, посвященные последним данным исследований в области прогнозирования результатов лечения психотических расстройств.
    Модерацией этой сессии занимались профессор Матей Орешич (Matej Orešič) из Университета Эребру и Филипп Макгуайр (Phillip McGuire), профессор психиатрии и когнитивной нейробиологии Королевского колледжа Лондона. В рамках сессии был рассмотрен ряд тем — от нейровизуализации и машинного обучения до последних достижений в метаболомике, связанных с прогнозированием течения шизофрении.
    Среди докладчиков были доктор Майя Линдгрен (Maija Lindgren) из Финского института здравоохранения и социального обеспечения, доцент кафедры психиатрии Миланского университета профессор Пауло Брамбилла (Paulo Brambilla) и профессор Матей Орешич, которые поделились данными своих исследований и опытом в соответствующих областях, а также соображениями о том, как их можно будет использовать в будущем.
    Симпозиум начался с лекции доктора Майи Линдгрен, в которой она рассказала о важности прогнозирования результатов лечения у пациентов с первым психотическим эпизодом, при этом основное внимание уделялось кардиометаболическим исходам и полезным биомаркерам.

     

     

    Прогнозирование результатов лечения в течение 1 года при первом психотическом эпизоде


    Доктор Линдгрен начала свое выступление, подчеркнув, что при первом психотическим эпизоде результаты лечения у разных пациентов могут значительно варьироваться и что помочь врачам определить подходящую стратегию терапии могут несколько прогностических маркеров.
    Доктор Линдгрен и ее команда из Хельсинки провели исследование с участием 97 молодых лиц с первым психотическим эпизодом, с оценкой выраженности их симптоматики через 2 и 12 месяцев после начала лечения1. Исследователи установили, что на результат 1-летнего лечения больше всего влияли когнитивные нарушения, которые присутствовали в начале лечения, — даже в большей степени, чем положительная и аффективная симптоматика2. Однако, как подчеркнула доктор Линдгрен, с негативной симптоматикой дело обстояло иначе2.

    В рамках аналогичного исследования было установлено, что прогностическим фактором снижения частоты ремиссии через 1 год от начала лечения является наличие более тяжелых симптомов обсессивно-компульсивного расстройства (ОКР), тогда как более высокий уровень тревожности был связан с более хорошими функциональными исходами3.
    Затем доктор Линдгрен перешла к обсуждению кардиометаболических нарушений у пациентов с психозом. Известно, что сердечно-сосудистые заболевания и нарушения обмена веществ связаны с воспалением, при этом, как отметила доктор Линдгрен, при первом психотическом эпизоде присутствует системное воспаление низкой интенсивности. Поэтому кардиометаболические проблемы нельзя упускать из виду4. Доктор Линдгрен и ее исследовательская группа изучали роль C-реактивного белка (СРБ), как суррогатного маркера воспаления низкой интенсивности, и окружности талии в качестве прогностических факторов при психозе. Они обнаружили, что после первого психотического эпизода содержание СРБ увеличилось в 2,5 раза, несмотря на то, что на исходном уровне увеличения не наблюдалось, при этом при более высоких значениях окружности талии отмечалось усугубление имеющегося воспаления низкой интенсивности4. Эти данные помогают нам лучше понять риск развития сердечно-сосудистых заболеваний в этой популяции и найти точки соприкосновения различных исходов, которых следует ожидать у пациентов с психотическими расстройствами.
    Также, как указала доктор Линдгрен, в своем исследовании они установили, что другие факторы, по всей видимости, обладают менее выраженной прогностической значимостью, чем считалось ранее; по сравнению с негативными симптомами роль аффективной и позитивной симптоматики в прогнозировании результатов 1-летнего лечения является довольно небольшой2. Кроме того, имеются неопубликованные данные исследования, указывающие на то, что употребление марихуаны, как в недавнем периоде, так и в любой момент в течение жизни, не является прогностическим фактором когнитивных исходов.
    Подводя итог, следует отметить, что исследования доктора Линдгрен и других специалистов в этой области важны для дальнейшего улучшения понимания различных прогностических факторов при первом психотическом эпизоде и достижения лучших клинических и функциональных исходов у пациентов в будущем. Применяя целостный подход к лечению, в рамках которого учитываются возможные нарушения со стороны обмена веществ и сердечно-сосудистой системы, специалисты в соответствующей области могут ожидать улучшения результатов лечения по мере достижения все большего прогресса в исследованиях.

    Машинное обучение и нейровизуализация: ценное сочетание


    Второй доклад сделал доцент кафедры психиатрии Миланского университета профессор Брамбилла. Темой доклада стали достижения в области машинного обучения — ценного инструмента, который все чаще используется в области психиатрии. По своей сути машинное обучение относится к способности компьютеров к обучению и выполнению действий без наличия четких программ, после введения в них набора данных, необходимых для обучения1. Важно отметить, что за последние годы на основе подобных методик были разработаны сложные инструменты, которые могут помочь при проведении психиатрической оценки и улучшить наше понимание определенных состояний головного мозга.
    В качестве пояснения профессор Брамбилла представил недавно разработанный его командой новый подход к морфометрии при анализе формы, который сочетает в себе передовые методы классификации с геометрическими характеристиками. Этот подход позволяет обнаруживать аномалии морфологии поверхности головного мозга, при этом основной целью его использования является улучшение точности разделения пациентов на тех, кто страдает шизофренией, и тех, у кого нет этого заболевания5. Согласно полученным результатам, точность программы составляет до 86 %, что указывает на то, что эта методика является перспективным инструментом в диагностике шизофрении.
    Другая методика, называемая спектральным анализом формы, также направлена на обнаружение аномалий морфологии у пациентов с шизофренией.
    В рамках доклада профессор Брамбилла представил новый дескриптор формы, который способен кодировать морфометрические характеристики изображений головного мозга с помощью методов диффузионной геометрии6. Этот подход можно использовать для разработки универсальной сигнатуры и разделения пациентов на тех, у кого присутствует шизофрения, и тех, у кого она отсутствует, на основе данных магнитно-резонансной томографии (МРТ)6. По сравнению с другими методами описания форм точность методики, разработанной профессором Брамбиллой и его командой, составляет до 83 % по показателю выявления пациентов с шизофренией, что было установлено по результатам изучения 60 МРТ-изображений7.
    Когда речь заходит о достижениях в области нейровизуализации, пациенты с первым психотическим эпизодом представляют особый интерес, поскольку при работе с ними отсутствуют такие вмешивающиеся факторы, как влияние лекарственных препаратов и длительного присутствия заболевания7. Чтобы пояснить это, профессор Брамбилла рассказал о новом методе, основанном на многоядерном обучении, то есть о методе машинного обучения с использованием заранее установленного количества ядер, который предоставляет расширенные возможности классификации по сравнению с более часто используемыми методами8. Полученные результаты свидетельствовали не только о том, что эта методика обеспечивает высокую точность распознавания на уровне более 90 %, но также о том, что у пациентов с первым психотическим эпизодом имеются нарушения в определенных областях правого полушария, включая префронтально-лимбическую сеть (ПЛС), что позволяет улучшить понимание этиологии этого сложного заболевания8.
    Данные исследования указывают на то, что эффективность классификации можно улучшить, приняв во внимание искажающие факторы. Профессор Брамбилла определил, что состояние различных областей головного мозга, включая лобно-теменной объем головного мозга и объем миндалины, а также иммуномаркеры следует рассматривать как потенциальные маркеры для прогнозирования у пациентов с первым психотическим эпизодом8.
    Профессор отметил, что по мере совершенствования методик будет появляться все больше возможностей интегрирования техник машинного обучения с когнитивной и генетической оценкой для улучшения прогнозирования ответа на лечение и его результатов.

    Прогнозирование: метаболомика и сопутствующие заболевания при психозе

     

    В рамках последнего доклада профессор Орешич из Университета Эребру провел обсуждение таких вопросов, как использование метаболомики при шизофрении и лечение различных сопутствующих заболеваний, которые часто встречаются при этом расстройстве. Свое выступление он начал, отметив, что с появлением современных научных методик наше понимание того, какие системы вовлечены в патологический процесс при шизофрении, значительно улучшилось. У лиц с шизофренией постоянно наблюдаются такие сопутствующие нарушения обмена веществ, как ожирение, отклонение липидного профиля от нормы и сахарный диабет 2-го типа9. И хотя остается неясным, почему существует этот риск, профессор Орешич предполагает, что он может быть связан как с побочными эффектами лечения нейролептиками, так и с изменениями метаболизма, которые происходят при психотических расстройствах.
    По данным опорного исследования профессор Орешич и его команда установили, что у лиц с шизофренией наблюдается значимо более высокое содержание насыщенных триглицеридов и других кластеров малых молекул, связанных с регуляцией уровня глюкозы в организме10. Эти данные указывают на то, что при шизофрении присутствуют определенные метаболические нарушения, что, в свою очередь, говорит в поддержку использования метаболомики как мощного инструмента в исследованиях психических заболеваний.
    Далее профессор Орешич перешел к обсуждению роли определения профиля метаболитов при его использовании в качестве инструмента для выявления пациентов с психотическими расстройствами с наибольшим риском развития сопутствующих нарушений обмена веществ. Известно, что у пациентов, получающих нейролептики, имеется повышенный риск увеличения массы тела и развития кардиометаболических нарушений. Однако снизить эти риски может индивидуальный подход к лечению пациентов.
    В недавнем исследовании роли клеточных липидов в биологических системах, проводившемся на большой выборке, использовались техники липидомики для анализа образцов сыворотки крови здоровых добровольцев из контрольной группы и пациентов с первым психотическим эпизодом11. Профессор Орешич и его команда обнаружили, что увеличение массы тела сопровождается увеличением содержания липидов, связанных с повышенным содержанием жира в печени у пациентов с психотическими расстройствами, что является полезным метаболомическим инструментом для оценки риска развития сопутствующих кардиометаболических нарушений11.

    Источники:

    1. Suvisaari J, Mantere O, Keinänen J, et al. Is It Possible to Predict the Future in First-Episode Psychosis? Front Psychiatry. 13;9:580. (2018)
    2. Lindgren M, Holm M, Kieseppä T, et al. Neurocognition and Social Cognition Predicting 1-Year Outcomes in First-Episode Psychosis. Front Psychiatry. 4;11:603933. (2020)
    3. Karpov B, Kieseppä T, Lindgren M, et al. Anxiety symptoms in first-episode psychosis. Early Interv Psychiatry. doi: 10.1111/eip.12986. (2020)
    4. Keinänen J, Suvisaari J, Reinikainen J, et al. Low-grade inflammation in first-episode psychosis is determined by increased waist circumference. Psychiatry Res. 270:547-553. (2018)
    5. Castellani U, Perina A, Murino V, et al. Brain morphometry by probabilistic latent semantic analysis. Med Image Comput Comput Assist Interv. 13(Pt 2):177-84. (2010)
    6. Castellani U, Mirtuono P, Murino V, et al. A new shape diffusion descriptor for brain classification. Med Image Comput Comput Assist Interv. 14(Pt 2):426-33. (2011)
    7. Squarcina L, Perlini C, Peruzzo D, et al. The use of dynamic susceptibility contrast (DSC) MRI to automatically classify patients with first episode psychosis. Schizophr Res. 165(1):38-44. (2015)
    8. Peruzzo D, Castellani U, Perlini C, et al. Classification of first-episode psychosis: a multi-modal multi-feature approach integrating structural and diffusion imaging. J Neural Transm (Vienna). 122(6):897-905. (2015)
    9. Pillinger T, Beck K, Gobjila C, et al. Impaired Glucose Homeostasis in First-Episode Schizophrenia: A Systematic Review and Meta-analysis. JAMA Psychiatry. 74(3):261-269. (2017)
    10. Orešič M, Tang J, Seppänen-Laakso T, et al. Metabolome in schizophrenia and other psychotic disorders: a general population-based study. Genome Med. 3(3):19. (2011)
    11. Suvitaival T, Mantere O, Kieseppä T, et al. Serum metabolite profile associates with the development of metabolic co-morbidities in first-episode psychosis. Transl Psychiatry. 6(11):e951. (2016)
    12. Dickens AM, Borgan F, Laurikainen H, et al. Links between central CB1-receptor availability and peripheral endocannabinoids in patients with first episode psychosis. NPJ Schizophr. 2020 6(1):21 (2020)
    13. Dickens AM, Sen P, Kempton MJ, et al. Dysregulated Lipid Metabolism Precedes Onset of Psychosis. Biol Psychiatry. 89(3):288-297. (2021)
    Showing 0 result(s).
    Please log in to see 0 more result(s).