. Для диагностики шизофрении представляют интерес такие нейробиологичесие маркеры, как сигнал N170 - потенциал мозга, связанный с событиями и измеряемый с помощью электроэнцефалографии, предложенный для идентификации подгрупп расстройствах аутистического спектра. Показатели функциональной магнитно-резонансной томографии (fMRI) полосатого тела в состоянии покоя, такие как индекс связности полосатого тела (SCI) и индекс функциональных нарушений полосатого тела (FSA) позволяют прогнозировать ответ на лечение шизофрении. Негативность, связанная с ошибками (ERN) - электрофизиологический индекс позволяет прогнозировать первое появление генерализованного тревожного расстройства. Состояния покоя и структурные коннектомные измерения мозга - прогнозировать для прогнозирования ответ на лечение при социальном тревожном расстройстве.
Расстройства аутистического спектра
Генетическое тестирование теперь рекомендуется каждому ребенку с диагнозом ASD, при этом результаты выявления генетических синдромов часто объясняют большую часть риска для ребенка, но не являются специфичными для ASD.
В первоначальном описании аутизма, предложенном Каннером (Kanner L.), в некоторых, но не во всех случаях, отмечалась макроцефалия. В соответствии с этим, более поздние систематические исследования размера головы при аутизме обнаружили макроцефалию в подгруппе, у которой наблюдался повышенный рост головы после рождения и в раннем детстве ( Kanner L., 1943; Lainhart J., et.al. 1997). Продольное исследование подтвердило первоначальное наблюдение: у ~15% больных аутизмом наблюдалась стойкая макроцефалия, в первую очередь обусловленная серым веществом и площадью поверхности коры, тогда как остальная часть выборки пациентов с расстройством аутистического спектра (ASD) не показала никаких отличий от контрольной популяции ( Raznahan A, et.al., 2013). Возможно, что первоначальный рост головы у младенцев сопровождался регрессом роста в позднем детстве.
Исследования функциональной связности в состоянии покоя выявили сложные закономерности измененной связности при расстройствах аутистического спектра с доказательствами как чрезмерной, так и недостаточной связности в сетях ближнего и дальнего действия ( Xie Y, et.al., 2022). Наиболее многообещающими в качестве потенциальных биомаркеров являются результаты продольных исследований нейровизуализации у младенцев, у которых есть старший брат или сестра с аутизмом («младшие братья и сестры») и, следовательно, подвергающиеся повышенному семейному риску. В этой популяции изменения в росте серого вещества и связности белого вещества в первые 6–24 месяца жизни ребенка позволяют надежно прогнозировать последующий диагноз ASD (Hazlett H., et.al., 2017).
Исследование ЭЭГ имеет преимущества низкой стоимости и высокого временного разрешения, несмотря на плохое пространственное разрешение. Исследователи используют потенциалы, связанные с событиями (ERP), для оценки обработки сенсорных стимулов, включая социальные сигналы. Реакция ERP на лица особенно характерна: отрицательное отклонение примерно на 170 миллисекундах (N170) указывает на задержку у многих детей с аутизмом
Этот сигнал N170 был хорошо воспроизведен и проверен в нескольких группах и на сегодняшний день является единственным биомаркером ASD, представленным в FDA. Первоначальной целью подачи заявки в FDA является идентификация подгрупп в рамках ASD, но в будущем может также существовать потенциал в качестве маркера ответа на лечение (Kang E., et.al., 2018).
Исследования позитронно-эмиссионной томографии (PET) и однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (ОFECTТ) показали снижение связывания серотонинового рецептора 5-HT2A, что может послужить основой для исследований по лечению с использованием препаратов, блокирующих 5-HT2A в дополнение к другим рецепторам (Tan Z, et.al., 2022).
Шизофрения
Глутамат полосатого тела, измеренный с помощью MRS, показал многообещающие результаты. Точность прогностической модели, основанной только на клинической информации, составила 82,1%, а при добавлении в модель измерения глутамата полосатого тела она увеличилась до 86,9% (Kegeles L., et.al., 2020). Возможно, самые передовые биомаркеры ответа на лечение шизофрении на стадии разработки сосредоточены на показателях fМRI полосатого тела в состоянии покоя, включая индекс функциональных нарушений полосатого тела (FSA) и индекс связности полосатого тела (SCI) (Sarpal D., et.al., 2016).
Литература
Hazlett HC, Gu H, Munsell BC et al. Early brain development in infants at high risk for autism spectrum disorder. Nature 2017;542:348‐51
Kang E, Keifer CM, Levy EJ et al. Atypicality of the N170 event‐related potential in autism spectrum disorder: a meta‐analysis. Biol Psychiatry Cogn Neurosci Neuroimaging 2018;3:657‐66.
Kanner L. Autistic disturbances of affective contact. Nerv Child 1943;2:217‐50
Kegeles LS, Ciarleglio A, León‐Ortiz P et al. An imaging‐based risk calculator for prediction of conversion to psychosis in clinical high‐risk individuals using glutamate 1H MRS. Schizophr Res 2020;226:70‐3.
Lainhart JE, Piven J, Wzorek M et al. Macrocephaly in children and adults with autism. J Am Acad Child Adolesc Psychiatry 1997;36:282‐90
Raznahan A, Wallace GL, Antezana L et al. Compared to what? Early brain overgrowth in autism and the perils of population norms. Biol Psychiatry 2013;74:563‐75.
Sarpal DK, Argyelan M, Robinson DG et al. Baseline striatal functional connectivity as a predictor of response to antipsychotic drug treatment. Am J Psychiatry 2016;173:69‐77.
Tan Z, Wei H, Song X et al. Positron emission tomography in the neuroimaging of autism spectrum disorder: a review. Front Neurosci 2022;16:806876.
Xie Y, Xu Z, Xia M et al. Alterations in connectome dynamics in autism spectrum disorder: a harmonized mega‐ and meta‐analysis study using the autism brain imaging data exchange dataset. Biol Psychiatry 2022;91:945‐55.
Добавить комментарий