Gesundheit

Fünf klar definierten Subgruppen könnte führen zu besseren Therapien für Psychosen

Psychiater, geführt von der LMU München Nikolaos Koutsouleris, einen computer-basierten Ansatz zum zuweisen von psychotischen Patienten mit der Diagnose bipolar oder schizophren zu fünf verschiedene Untergruppen. Die Methode könnte zu besseren Therapien für Psychosen.

Diagnostische Methoden in der Lage, Unterschiede zwischen den verschiedenen Arten von Psychosen erkannt werden von Psychiatern nach wie vor unzureichend. Bis jetzt haben ärzte zugewiesen psychotischen Patienten zu einer von zwei großen Klassen—die bipolare Störung oder Schizophrenie—im wesentlichen auf eine symptomatische basis, die Konzentration auf gemeinsame Elemente Ihre psychiatrische Geschichte, die Palette der Symptome angezeigt und die Allgemeinen Muster des Fortschreitens der Krankheit. Diese Kategorisierung bleibt ein grundlegendes Merkmal sowohl der klinischen Praxis und in der psychiatrischen Forschung, obwohl detaillierte Beobachtungen zeigen, dass psychotische Krankheiten und die zugrunde liegenden genetischen Risikofaktoren, sind heterogener als die herkömmlichen Diagnose-Dichotomie schlägt. Nun haben Forscher um die LMU-Psychiater Nikolaos Koutsouleris durchgeführt hat, eine längs-Kohortenstudie, die auf einer Stichprobe von 1223 Patienten über einen Zeitraum von 18 Monaten. Die Ergebnisse ermöglichten dem team zu teilen Patienten in fünf gut definierte Untergruppen, um somit ein differenzierteres Bild der Pathologie der Psychosen, die Implikationen für therapeutische Interventionen.

Daten von 756 von 1223 Patienten in der Studie verwendet wurden, um den neuen Klassifikationssystem, das war dann unabhängig validiert für die Verbleibende Teilmenge der Teilnehmer. Alle 1223 Patienten diagnostiziert worden war, mit klassischen Psychosen, basierend auf der Bewertung von insgesamt 188 klinische Variablen in Bezug auf die Flugbahn des individuellen Zustand, Symptome, die Fähigkeit zur Bewältigung der Herausforderungen des alltäglichen Lebens („funktionierenden“), und der kognitiven Leistung. Die Studie dargelegt, um zu bestimmen, ob Ihre high-dimensional clinical dataset mit einem breiten Spektrum von Psychosen konnte zerlegt werden in definierte Untergruppen, basierend auf clustering von statistisch korrelierten Variablen. Die data-driven analytische Strategie beruht auf dem maschinellen lernen, das entdecken von mustern, das aufdecken „versteckt-Struktur‘ in großen Sammlungen von multifaktoriell Daten. Diese Muster können wiederum zeigen Sie auf Unterschiede in den kausalen Beziehungen, die sind von diagnostischer Relevanz. „Unsere Studie zeigt, dass computer-basierte Analysen können in der Tat helfen, uns neu zu bewerten, wie Personen mit nachgewiesener Symptome von Psychosen unterschieden werden kann, diagnostisch“, sagt der LMU-Psychologe Dominic Dwyer, der Erstautor der Studie, die in der Zeitschrift JAMA Psychiatry.

Die Analyse führte letztlich zu der Anerkennung von fünf klar definierten Untergruppen unter den experimentellen Bevölkerung. „Neben der Unterschiede in den symptomatischen und funktionalen Verlauf, Patienten zugewiesen, um die verschiedenen Untergruppen konnte auch unterschieden werden auf der Grundlage von definierten klinischen Fingerabdrücke“, sagt Nikolaos Koutsouleris, wer führte die Studie. Mitglieder einer der Untergruppen wurden ebenfalls differenziert von allen anderen auf der Grundlage von Ihre niedrigen Werte für die Bildungsabschlüsse, die als bekannt ist ein potentieller Risikofaktor für psychotische Erkrankungen.

Die Forscher verwendeten einen mathematischen Ansatz, bekannt als non-negative matrix-Faktorisierung Muster zu erkennen, die in Ihrer statistischen Daten. Mit diesem Verfahren, Sie waren in der Lage, reduzieren Sie die Start-Datensatz, bestehend aus 188 Variablen, um fünf Untergruppen definiert durch Kern-Faktoren. Diese Faktoren Kodieren, bisher unbekannte Beziehungen zwischen Variablen und entdecken Sie die funktionellen Verknüpfungen, die Sie verbinden. „Durch die Auswertung der relativen Bedeutung dieser Faktoren in einzelnen Fällen besteht die Möglichkeit der Zuordnung der Patienten zu verschiedenen Gruppen auf der Grundlage Ihrer Allgemeinen erzielt,“ Dwyer erklärt. Auf diese Weise, so die Autoren der Studie waren in der Lage zu definieren, die folgenden fünf Untergruppen von Psychosen: affektive Psychosen, suizidale Psychose, depressive Psychose, high-functioning-Psychose und schwere Psychosen.

„Jede dieser Untergruppen werden können, klar abgegrenzt von allen anderen, die auf der Grundlage der klinischen Daten,“ sagt Koutsouleris. Zum Beispiel, Patienten zugewiesen zu Gruppe 5 sind charakterisiert durch Kern-Faktoren: Schizophrenie-Diagnose, deutlich niedrigere Bildungsniveau und niedrige verbale Intelligenz. Die meisten der Patienten in dieser Kategorie waren Männer und angezeigt werden, markiert Symptome der Psychose, aber keine Anzeichen von depression oder Manie. In der Gruppe 2, auf der anderen Seite, suicidal tendencies waren deutlich vorhanden. Die Ergebnisse der Klassifizierung dieser experimentellen Bevölkerung, die die zugrunde liegenden Daten für die Konstruktion des statistischen Modells bestätigt wurden für eine unabhängige Gruppe von 458 Themen.