JAMA Netw Open.: 脑电图模型预测重度抑郁症对SSRI药物的反应，或可有助于将抑郁症患者与优化治疗相匹配。-杭州脑海科技有限公司

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重度抑郁症（MDD）是全球致残率较高的疾病之一，影响着超过全球3亿人。抗抑郁药物被规定为一线治疗药物，但第一次和第二次试验后，其缓解率从 35% 到 50% 不等，并随着后续试验的进行，抗抑郁药物的缓解率会进一步下降。鉴于每项试验可能需要长达12周的时间，预测药物反应可以大大减少疾病持续时间和相关负面结果。在过去的20年内，许多研究评估了脑电图（EEG）在识别药物治疗结果的生物学预测因素方面的效用。然而，在这些研究中确定的脑电图预测因子不够稳健，无法用于临床实践。

2023年9月5日，西蒙弗雷泽大学的Benjamin Schwartzmann及其研究团队在JAMA Network Open (IF=13.8)上发表了题为“Developing an Electroencephalography-Based Model for Predicting Response to Antidepressant Medication”的文章，该研究建立了一个基于EEG的模型，以预测在预后研究中对两种不同的5-羟色胺再摄取抑制剂（SSRI）药物的反应。该研究结果表明：脑电图的使用可以为预测对特定抗抑郁药物的反应提供可靠的方法，并可能有助于将抑郁症患者与优化治疗相匹配。

本研究中的脑电图数据是在2011年至2017年间从两个独立的抑郁症参与者中心收集的：第一个中心是加拿大抑郁症生物标志物整合网络（the first Canadian Biomarker Integration Network in Depression，CAN-BIND）和建立临床护理抗抑郁反应的调节剂和生物签名（the Establishing Moderators and Biosignatures of Antidepressant Response for Clinical Care，EMBARC）联盟。受试者年龄在18至65岁之间，均被诊断为重度抑郁症。其中，来自CAN-BIND的125名受试者接受了为期八周的艾司西酞普兰治疗方案，105名EMBARC受试者被随机分配到八周的舍曲林或安慰剂组。

研究人员发现，在使用CAN-BIND进行内部验证期间，该模型实现了64.2%的平衡准确性，灵敏度和特异性分别为66.1%和62.3%。该模型在使用EMBARC进行外部验证期间实现了63.7%的平衡准确度，灵敏度和特异性分别为58.8%和68.5%。EMBARC安慰剂组的平衡准确度为48.7%，敏感性和特异性分别为50.0%和47.3%。

内部和外部验证中特征的重要性

研究人员支持，该研究的研究意义在于，“这些发现代表了在未来临床实践中使用脑电图的实质性进展，并支持其将重度抑郁症患者与优化治疗相匹配的潜力。”

参考文献

Schwartzmann B, Dhami P, Uher R, et al. Developing an Electroencephalography-Based Model for Predicting Response to Antidepressant Medication. JAMA Netw Open. 2023;6(9):e2336094. Published 2023 Sep 5. doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.36094

资讯来源

https://medicalxpress.com/news/2023-09-eeg-response-ssri-meds-major.html

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编译：展琳琳

校审：李杰

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