Apmeklēt sadaļu

Veselības aprūpes speciālistiem

Sabiedrībai
wooden-background

PSIHOZES IZNĀKUMU PROGNOZĒŠANA

    Šajā sadaļā

    Lai iztirzātu problēmas, kas saistītas ar pašreizējām psihozes ārstēšanas stratēģijām, 2021. gada 29. gadskārtējā EPA virtuālā kongresa simpozijā bija iekļautas trīs prezentācijas par jaunākajiem pētnieciskajiem atklājumiem, kas palīdz prognozēt psihozes iznākumus.
     
    Sesijas moderatori bija Profesors Matejs Orešičs (Matej Orešič) no Ērebrū universitātes (University of Örebro) un Psihiatrijas un kognitīvo neirozinātņu profesors Filips Makgairs (Phillip McGuire) no Londonas Karaliskās koledžas (King’s College London), un tajā tika apspriestas dažādas tēmas, sākot no smadzeņu attēldiagnostikas un mašīnmācīšanās līdz metabolomikas nozīmei šizofrēnijas prognozēšanā. Ar priekšlasījumiem uzstājās Dr. Maija Lindgrena (Maija Lindgren) no Somijas Veselības un labklājības Institūta (Finnish Institute for Health and Welfare), Assoc. prof. Paulo Brambilla (Paulo Brambilla) no Milānas universitātes (University of Milan), un Matejs Orešičs (Matej Orešič), daloties ar saviem pētījumiem un zināšanām šajās jomās un ieskicējot to izmantošanas iespējas nākotnē.
     
    Simpozijs sākās ar Dr. Maijas Lindgrenas lekciju, kurā lektore norādīja uz iznākumu prognozēšanas svarīgo nozīmi pirmās psihozes pacientiem, galveno uzmanību pievēršot kardiometaboliskajiem iznākumiem un izmantojamiem biomarķieriem.

    Viena gada iznākumu prognozēšana pirmās psihozes pacientiem

    Dr. Lindgrena sāka savu priekšlasījumu, uzsverot, ka dažādiem pirmās psihozes pacientiem ir atšķirīgi iznākumi un ka vairāki prognostiskie marķieri var palīdzēt ārstiem izvēlēties piemērotāko ārstēšanas stratēģiju.

    Dr. Lindgrena un viņas komanda Helsinkos pētīja 97 gados jaunus pieaugušos ar pirmo psihozes epizodi un novērtēja viņu simptomus 2 un 12 mēnešus pēc ārstēšanas sākuma.1 Pētnieki atklāja, ka viena gada iznākumus visvairāk un lielākā mērā nekā pozitīvie un afektīvie simptomi ietekmē ārstēšanās sākumā konstatēti kognitīvie traucējumi.2 Dr. Lindgrena uzsvēra, ka attiecībā uz negatīvajiem simptomiem šādu tendenci nenovēroja.2 Līdzīgā pētījumā smagāki obsesīvi kompulsīvo traucējumu (OKT) simptomi prognozēja zemākus remisijas rādītājus pirmajā slimības gadā, savukārt augstāks trauksmes līmenis — labākus funkcionālos iznākumus.3
     
    Lekcijas turpinājumā Dr. Lindgrena runāja par kardiometaboliskajiem iznākumiem psihotiskiem pacientiem. Ir zināms, ka kardiometabolās slimības ir saistītas ar iekaisuma procesiem, un, kā norādīja lektore, ir labi zināms, ka pirmā psihozes epizode ir saistīta ar zemas intensitātes iekaisumu. Tāpēc kardiovaskulāros un metabolos iznākumus nedrīkstētu neņemt vērā.4 Dr. Lindgrena un viņas pētnieku grupa kā prognostiskos faktorus pētīja C reaktīvo olbaltumu (CRO) — zemas intensitātes iekaisuma aizstājmarķieri — un vidukļa apkārtmēru. Pētnieki konstatēja, ka CRO līmenis pēc pirmās psihozes epizodes palielinājās 2,5 reizes, lai gan sākotnējos mērījumos tas nebija paaugstināts, un ziņoja, ka palielināts vidukļa apkārtmērs pasliktina šo zemas intensitātes iekaisumu.4 Šie atklājumi dod mums iespēju labāk izprast kardiovaskulāro risku šajā populācijā un vienlaikus ņemt vērā dažādus pirmās psihozes epizodes iznākumus.
     
    Dr Lindgrena norādīja, ka citiem faktoriem viņu pētījumos konstatēja vājākas prognostiskās spējas nekā varētu sagaidīt; salīdzinot ar negatīvajiem simptomiem, afektīvo un pozitīvo simptomu loma 1 gada iznākumu prognozēšanā izrādījās samērā maza.2 Turklāt kādā nepublicētā pētījumā secināts, ka marihuānas lietošana nesenā pagātnē vai dzīves laikā nepalīdzēja prognozēt kognitīvos iznākumus.

    Rezumējot — Dr. Lindgrenas un citu pētnieku pētījumi šajā jomā ir svarīgi, lai turpinātu uzlabot izpratni par dažādiem pirmās psihozes prognostiskajiem faktoriem un dotu iespēju nākotnē nodrošināt pacientiem labākus klīniskos un funkcionālos iznākumus. Apvienojumā ar holistisku pieeju ārstēšanai, kurā ņemtas vērā metabolās un kardiovaskulārās problēmas, un, veicot arvien jaunus atklājumus, šī populācija var cerēt uz uzlabojumiem terapijas jomā.
     

    Mašīnmācīšanās un smadzeņu attēldiagnostikas izmeklējumi: noderīga kombinācija

    Otrā lekcija, kuru lasīja asociētais profesors psihiatrijā Paulo Brambilla no Milānas universitātes, bija veltīta sasniegumiem attiecībā uz mašīnmācīšanos, kas ir vērtīgs un arvien biežāk izmantots instruments psihiatrijā. Mašīnmācīšanās būtībā nozīmē datora spēju mācīties un veikt darbības, neizmantojot skaidri ieprogrammētas instrukcijas, ja ir nodrošināta apmācības datu kopa.1 Svarīgi norādīt, ka pēdējos gados šādas metodes ir pārtapušas sarežģītos rīkos, kuri var palīdzēt veikt psihiatriskos novērtējumus un uzlabot mūsu izpratni par smadzeņu slimībām.
     
    Turpinot skaidrojumu, profesors Brambilla iepazīstināja ar jaunu formas morfometrijas pieeju, kuru nesen izstrādājusi viņa komanda un kurā progresīvas klasifikācijas metodes apvienotas ar ģeometriskām pazīmēm. Ar morfometrijas palīdzību iespējamsnoteikt morfoloģiskas izmaiņas smadzeņu virsmā, un tās galvenais mērķis ir uzlabot precizitāti šizofrēnijas pacientu atšķiršanā no pacientiem, kuriem šizofrēnijas nav.5 Pētnieku rezultāti liecina, ka šīs programmas precizitāte ir līdz pat 86%, tādējādi pozicionējot metodi kā daudzsološu instrumentu šizofrēnijas diagnostikā.

    Arī citai metodei, tā dēvētajai formas spektrālanalīzei, ir līdzīgs mērķis – konstatēt morfoloģiskas izmaiņas šizofrēnijas pacientiem. Profesors Brambilla iepazīstināja ar jaunu formas deskriptoru, kas spēj kodēt smadzeņu attēlu morfometriskās īpašības, izmantojot difūzijas ģeometrijas metodes.6 Šo pieeju var izmantot, lai izveidotu universālu signatūru, un tā nodrošina šizofrēnijas pacientu un personu bez šizofrēnijas klasificēšanu, balstoties uz magnētiskās rezonanses (MRI) izmeklējumiem.6 Salīdzinot ar citām formas deskriptoru metodēm, šai profesora Brambillas izstrādātajai metodei raksturīga līdz pat 83% precizitāte šizofrēnijas pacientu noteikšanā, izmantojot 60 MRI izmeklējumu krājumu.7
     
    Centieniem panākt progresu smadzeņu attēldiagnostikas jomā pirmreizējas psihozes pacientiem ir īpaši svarīga nozīme, jo uz šiem pacientiem neattiecas tādi jaucējfaktori kā medikamenti un hroniska slimības norise.7 Lai apstiprinātu iepriekš minēto, profesors Brambilla pastāstīja par jaunu, uz vairāku kodolu mācīšanos balstītu metodi — mašīnmācīšanās metodi, kurā ar iepriekš noteiktu kodolu palīdzību konsekventi tiek nodrošināta pārliecinoša klasificēšanas spēja salīdzinājumā ar plašāk lietotajām metodēm.8 Rezultāti ne tikai norādīja uz lielu atšķirtspējas precizitāti virs 90%, bet pirmreizējas psihozes pacientiem arī konstatēja izmaiņas noteiktos labās puslodes rajonos, tai skaitā prefrontālajā limbiskajā tīklā (PLT), tādējādi sniedzot jaunu informāciju par šīs sarežģītās slimības etioloģiju.8
     
    Šis pētījums apstiprina, ka klasificēšanas spēju var uzlabot, ņemot vērā jaucējfaktorus. Profesors Brambilla norādīja, ka tādi smadzeņu rajonu rādītāji kā frontoparietālais smadzeņu tilpums, mandeļveida kodola tilpums un imūnmarķieri var būt noderīgi rādītāji, nosakot prognozi pirmās psihozes pacientiem.8 Visbeidzot — metodēm turpinot attīstīties, mēs varam cerēt uz mašīnmācīšanās iekļaušanu kognitīvo funkciju un ģenētiskajos novērtējumos, lai palīdzētu prognozēt atbildes reakciju uz ārstēšanu un klīnisko iznākumu.

    Nākotnes paredzēšana: metabolomika un komorbīdi traucējumi psihozes pacientiem

    Pēdējā lekcijā profesors Orešičs no Ērebrū universitātes runāja par metabolomikas izmantošanu šizofrēnijas pacientiem un iespējām ārstēt dažādus komorbīdus traucējumus, kas bieži sastopami šizofrēnijas gadījumā. Lekcijas sākumā viņš norādīja, ka līdz ar mūsdienu zinātnisko metožu atklāšanu mūsu izpratne par šizofrēnijā iesaistītajām sistēmām ir būtiski uzlabojusies. Šizofrēnijas pacientiem bieži konstatē komorbīdus vielmaiņas traucējumus, piemēram, aptaukošanos, izmaiņas lipīdu līmenī un 2. tipa cukura diabētu.9 Lai gan šī riska cēloņi nav zināmi, profesors Oreščičs pieļauj, ka tas varētu būt saistīts ar antipsihotisko līdzekļu lietošanu un arī ar metabolām izmaiņām psihozes laikā.

    Ņemot par pamatu vienu no galvenajiem pētījumiem, profesors Orešičs un viņa komanda pierādīja, ka šizofrēnijas pacientiem ir būtiski augstāks piesātināto triglicerīdu un citu glikozes regulācijā iesaistītu mazmolekulāro savienojumu līmenis.10 Šie dati liecina, ka šizofrēnijas pacientiem ir raksturīgas īpašas metabolas izmaiņas, un tie vēl vairāk palielina arvien pieaugošo atbalstu uzskatam, ka metabolomika ir ietekmīgs līdzeklis psihiatriskajā izpētē.
     
    Lekcijas turpinājumā profesors Orešičs skaidroja metabolītu profilēšanas nozīmi to psihozes pacientu noteikšanā, kuriem ir visaugstākais risks ar laiku attīstīties komorbīdiem vielmaiņas traucējumiem. Pacientiem, kuri lieto antipsihotiskos līdzekļus, ir augstāks risks svara pieaugumam un kardiometabolu traucējumu attīstībai, tomēr personalizēta pieeja ārstēšanai varētu palīdzēt šos riskus mazināt. Kādā nesen veiktā pētījumā, izmantojot lipidomikas metodi (liela apjoma šūnu lipīdu pētīšana bioloģiskajās sistēmās), analizēja veselu kontroles grupas pārstāvju un pirmās psihozes pacientu seruma paraugus.11 Profesors Orešičs un viņa komanda konstatēja, ka svara pieaugums psihotiskiem pacientiem ir saistīts ar paaugstinātu lipīdu līmeni un tas savukārt ir saistīts ar palielinātu tauku daudzumu aknās, tādējādi kļūstot par noderīgu metobolomikas instrumentu komorbīdu kardiometabolo traucējumu riska novērtēšanai.11

    Profesors Oreščičs uzsvēra, ka metabolomiku var kombinēt ar smadzeņu attēldiagnostikas metodēm, tādējādi iegūstot vēl pilnīgāku priekšstatu par izmaiņām, kas notiek psihozes laikā. Piemēram, ir zināms, ka ar aptaukošanos saistītās izmaiņas ietekmē endogēno kanabinoīdu sistēmas aktivācija, kuru var izvērtēt, izmantojot pozitronu emisijas tomogrāfijas (PET) izmeklējumus.12 Pētījumos pirmās psihozes pacientiem konstatēja pazeminātu cirkulējošo endogēno kanabinoīdu līmeni, bet tikai tiem pacientiem, kuri lietoja antipsihotiskos medikamentus.12 Profesors Orešičs uzsvēra, ka veseliem kontroles grupas pārstāvjiem un pirmās psihozes pacientiem konstatēja arī citas atšķirības, tādējādi norādot uz endogēno kanabinoīdu sistēmas disregulācijas saistību ar vielmaiņas traucējumiem un psihozei raksturīgajām izmaiņām.12
     
    Tomēr ir svarīgi pieminēt, ka šajā pētniecības jomā var būt grūti noteikt, vai metabolās izmaiņas ir attīstījušās pirms psihozes vai tās ir citu raksturīgo fizioloģisko izmaiņu blakusprodukts. Kādā nesen veiktā pētījumā konstatēja, ka personām ar augstu psihozes risku ir augstāks lipīdu līmenis.13 Pacientus, kuriem vēlāk attīstījās psihoze, varēja identificēt pēc lipīdu profila sākotnējiem rādītājiem, un šiem pacientiem novēroja zemāku fosfolipīdu līmeni nekā personām, kurām psihoze neattīstījās.13
     
    Nobeigumā jānorāda, ka šī pētniecības joma akcentē metabolomikas un lipīdu profila svarīgo nozīmi, atzīstot tos par klīniski noderīgiem instrumentiem psihiatrijā, kā arī uzlabo mūsu izpratni par psihozē iesaistītajām sistēmām.
     

    Atsauces

    1. Suvisaari J, Mantere O, Keinänen J, et al. Is It Possible to Predict the Future in First-Episode Psychosis? Front Psychiatry. 13;9:580. (2018) 
    2. Lindgren M, Holm M, Kieseppä T, et al. Neurocognition and Social Cognition Predicting 1-Year Outcomes in First-Episode Psychosis. Front Psychiatry. 4;11:603933. (2020)
    3. Karpov B, Kieseppä T, Lindgren M, et al. Anxiety symptoms in first-episode psychosis. Early Interv Psychiatry. doi: 10.1111/eip.12986. (2020)
    4. Keinänen J, Suvisaari J, Reinikainen J, et al. Low-grade inflammation in first-episode psychosis is determined by increased waist circumference. Psychiatry Res. 270:547-553. (2018)
    5. Castellani U, Perina A, Murino V, et al. Brain morphometry by probabilistic latent semantic analysis. Med Image Comput Comput Assist Interv. 13(Pt 2):177-84. (2010)
    6. Castellani U, Mirtuono P, Murino V, et al. A new shape diffusion descriptor for brain classification. Med Image Comput Comput Assist Interv. 14(Pt 2):426-33. (2011)
    7. Squarcina L, Perlini C, Peruzzo D, et al. The use of dynamic susceptibility contrast (DSC) MRI to automatically classify patients with first episode psychosis. Schizophr Res. 165(1):38-44. (2015)
    8. Peruzzo D, Castellani U, Perlini C, et al. Classification of first-episode psychosis: a multi-modal multi-feature approach integrating structural and diffusion imaging. J Neural Transm (Vienna). 122(6):897-905. (2015)
    9. Pillinger T, Beck K, Gobjila C, et al. Impaired Glucose Homeostasis in First-Episode Schizophrenia: A Systematic Review and Meta-analysis. JAMA Psychiatry. 74(3):261-269. (2017)
    10. Orešič M, Tang J, Seppänen-Laakso T, et al. Metabolome in schizophrenia and other psychotic disorders: a general population-based study. Genome Med. 3(3):19. (2011)
    11. Suvitaival T, Mantere O, Kieseppä T, et al. Serum metabolite profile associates with the development of metabolic co-morbidities in first-episode psychosis. Transl Psychiatry. 6(11):e951. (2016)
    12. Dickens AM, Borgan F, Laurikainen H, et al. Links between central CB1-receptor availability and peripheral endocannabinoids in patients with first episode psychosis. NPJ Schizophr. 2020 6(1):21 (2020)
    13. Dickens AM, Sen P, Kempton MJ, et al. Dysregulated Lipid Metabolism Precedes Onset of Psychosis. Biol Psychiatry. 89(3):288-297. (2021)
    Showing 0 result(s).
    Please log in to see 0 more result(s).