针对治疗抗药性抑郁症的定制氯胺酮使用，对神经兴奋/抑制进行微调
摘要：促谷氨酸能的调节剂氯胺酮已被证明能够迅速减轻难治性重度抑郁症(TRD)患者的抑郁症状。尽管其作用机制尚未完全理解，但在动物模型中已经有证据表明氯胺酮治疗后皮层的兴奋/抑制变化，并可能成为治疗反应的潜在生物标志物。本研究分析了在一个触觉"气流刺激"任务期间收集的18名未用药的TRD患者和同等数量的年龄匹配的健康对照组的神经磁场虚拟电极时间序列，这两组是作为氯胺酮疗效临床试验的一部分进行扫描的，分别有三个条件: a）基线；b）亚麻醉剂氯胺酮输注后的6-9小时；c）安慰剂-生理盐水输注后的6-9小时。我们利用动态因果建模(DCM)对时间序列进行了兴奋/抑制相互作用强度的估计，从而可以在每个扫描条件下，准确确定每个受试者的动力学在Poincar''e图中所处的位置，即动力学系统理论中定义的位置。我们证明Poincar''e图可以用于区分TRD患者，即患者的坐标被靠近稳定(左上)象限的Poincar''e图移动的越远（通过氯胺酮），则他们的抑郁症状改善的越多。通过安慰剂作用并未观察到同样的关系，从而验证了结果的药物特异性。我们显示，为了改善症状，神经动力学的转变需要增加兴奋和抑制之间的耦合。我们提供了配套的MATLAB代码，存放在一个公共的代码库中，以便未来的研究可以评估针对TRD的个体化治疗。
作者：Erik D. Fagerholm, Robert Leech, Steven Williams, Carlos A. Zarate Jr., Rosalyn J. Moran, Jessica R. Gilbert
论文ID：2102.03180
分类：Quantitative Methods
分类简称：q-bio.QM
提交时间：2021-02-08