うつ病:3つの新しいサブタイプが特定されました

ジャーナルに掲載された新しい研究 科学レポート うつ病の3つの新しいサブタイプを特定しました。調査結果は、いくつかのタイプのうつ病が薬にうまく反応しない理由を説明するのに役立ちます。

脳画像技術を使用して、研究者はうつ病の3つの新しいサブタイプを発見しました。

最近の推定によると、うつ病は世界中で3億人以上、米国では少なくとも1,600万人に影響を及ぼしています。

その結果、うつ病を患っている米国人の60%以上が重度の障害を経験しており、うつ病を患っている人の最大30%が既存の治療法に安堵感を感じていません。

選択的セロトニン再取り込み阻害薬(SSRI)は、うつ病に対して最も一般的に処方されている薬です。それらは、脳内の「幸福ホルモン」であるセロトニンのレベルを高めることによって機能します。

新しい研究は、SSRIが特定のタイプのうつ病に完全に取り組むことができない理由を説明するのに役立つかもしれません。日本の沖縄科学技術大学院大学(OIST)の神経計算ユニットの堂谷健二教授が率いるチームは、現在、うつ病の3つの新しいサブタイプを特定しました。

うつ病の脳のマッピング

土谷教授は、最近の研究の動機について次のように説明しています。「さまざまな種類のうつ病が存在し、それらが薬の有効性に影響を与えると常に推測されてきました。しかし、コンセンサスはありませんでした。」

これに光を当てるために、研究者らは134人の研究参加者の臨床データを調べました。その半数は最近医師がうつ病と診断したものです。科学者たちは、アンケートと血液検査を使用して、参加者の生活史、メンタルヘルス、睡眠パターン、およびその他の潜在的なストレスの原因に関する情報を収集しました。

科学者たちはまた、機能的MRIスキャナーを使用して参加者の脳活動を研究し、78の脳領域をマッピングし、これらの領域間の接続を調べることを可能にしました。

「この研究の主な課題は、OISTの統計学者である最初の研究著者である徳田朋樹氏が説明します。「類似した被験者をクラスター化するための関連情報を抽出できる統計ツールを開発することでした。」

徳田は、研究者が3,000を超える測定可能な特徴を5つのデータクラスターに分解できる新しい統計手法を開発しました。測定可能な特徴には、小児期の外傷の発生率とうつ病エピソードの初期の重症度が含まれていました。

薬剤耐性タイプのうつ病が見つかりました

これらの5つのデータクラスターのうち、3つはうつ病の異なるサブタイプに対応していました。脳イメージングは​​、角回に接続されたさまざまな脳領域の機能的接続性が、SSRIがうつ病を効果的に治療したかどうかを予測したことを明らかにしました。

角回は、言語、数、空間認知、注意の処理に関与する脳の領域です。

この研究では、SSRIに反応しなかった、特定されたサブタイプの1つが、高い機能的接続性および小児期の外傷と相関していることがわかりました。

薬物によく反応するうつ病の他の2つのサブタイプは、脳の接続性が低く、小児期の外傷がないことを特徴としていました。

これらの発見は、機能的な脳の接続性と小児期の外傷の発生率に基づいて、うつ病治療がどれほど効果的であるかを医師が予測するのに役立つ可能性があると著者らは説明しています。

「これは、生活史とMRIデータからうつ病のサブタイプを特定した最初の研究です」とDoya教授は言います。

「それは、うつ病の神経生物学的側面を研究する科学者に、彼らの研究を追求するための有望な方向性を提供します」と科学者は付け加えます。

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