Галкин Станислав Алексеевич, аспирант
Томск
Stanislav A. Galkin, Graduate Student
Tomsk
Васильева Светлана Николаевна, кандидат медицинских наук
Томск
Svetlana N. Vasilieva, MD, PhD, Cand. of Sci. (Med.)
Tomsk
Иванова Светлана Александровна, доктор медицинских наук, профессор, заведующая лабораторией молекулярной генетики и биохимии
Томск
Svetlana A. Ivanova, MD, PhD, Dr. of Sci. (Med.), Professor, Head of the Laboratory of Molecular Genetics and Biochemistry
Tomsk
Бохан Николай Александрович, академик РАН, доктор медицинских наук, профессор, директор; ведующий кафедрой психиатрии, психотерапии, наркологии с курсом медицинской психологии
Томск
Nikolay A. Bokhan, MD, PhD, Dr. of Sci. (Med.), Professor, Аcademician of the Russian Academy of Sciences Academician, Director; head of the Department of Psychiatry, Psychotherapy, Narcology with the Course Med. Psychology
Tomsk
Цель: выявить маркеры устойчивости пациентов с депрессивными расстройствами к терапии антидепрессантами первой линии и построить прогностические модели эффективности терапии на основе параметров биоэлектрической активности головного мозга.
Материалы и методы: обследованы 74 пациента с депрессивным расстройством. Больные разделены на две группы на основании степени улучшения клинических симптомов по данным шкалы депрессии Гамильтона: отвечающие на терапию (n = 49) и не отвечающие на терапию (n = 25). Все пациенты получали синдромально обусловленную психофармакотерапию, включавшую антидепрессанты из группы селективных ингибиторов обратного захвата серотонина (СИОЗС), в течение 28–30 дней. Проводилась запись ЭЭГ и оценка ее параметров до начала курса терапии.
Результаты: обнаружено, что в группе пациентов, не чувствительных к терапии антидепрессантами, наблюдаются более высокие значения спектральной мощности тета-, альфа- и бета-ритма. На основе полученных данных была построена прогностическая модель эффективности терапии пациентов с депрессивными расстройствами. Точность данной модели составила 83,3%.
Заключение: использованный в работе математический подход и полученные результаты дополняют имеющиеся в литературе данные относительно патофизиологических механизмов депрессивных расстройств и могут быть полезны в клинической практике, что, несомненно, отразится на качестве терапии.
The aim was to identify markers of resistance of patients with depressive disorders to first-line antidepressant therapy in order to build predictive models of therapy effectiveness based on parameters of brain bioelectric activity.
Patients and methods: 74 patients with depressive disorder were examined and divided into two groups based on the degree of improvement in clinical symptoms according to the Hamilton Depression Rating Scale (HDRS): patients sensitive to therapy (n = 49) and insensitive to therapy (n = 25). All patients received syndrome-based antidepressants from the group of selective serotonin reuptake inhibitors for 28–30 days. Patients’ electroencephalogram parameters were recorded and evaluated before starting the course of therapy.
Results: it was found higher values of the spectral power of the theta, alpha and beta rhythm in the group of patients insensitive to antidepressant therapy. Based on the data obtained, a prognostic model of the effectiveness of therapy in patients with depressive disorders was built. The accuracy of this model was 83.3%.
Conclusion: thus, the mathematical approach used in our work and the results obtained complement c the data available in the literature on the pathophysiological mechanisms of depressive disorders and can be useful in clinical practice, which will undoubtedly affect the quality of therapy.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.