Preview

ПСИХИАТРИЯ

Расширенный поиск

Прогнозирование риска развития депрессии у пожилых по иммунологическим показателям

https://doi.org/10.30629/2618-6667-2020-18-4-26-32

Полный текст:

Аннотация

Цель исследования: количественная оценка взаимосвязи депрессивного состояния пожилых людей с воспалительными и аутоиммунными маркерами на основе модели бинарной логистической регрессии и использование этой модели для предсказания вероятности депрессивного состояния пожилых по этим показателям.

Пациенты и методы: в исследование были включены 55 госпитализированных больных позднего возраста (средний возраст 69,2 ± 6,9 года) с депрессивным эпизодом. Контрольную группу составил 41 человек пожилого возраста (средний возраст 66,6 ± 6,2 года) без депрессивных или иных психических расстройств расстройств. В плазме крови больных и лиц контрольной группы определяли активность воспалительных и аутоиммунных маркеров: энзиматическую активность лейкоцитарной эластазы (ЛЭ), функциональную активность α1-протеиназного ингибитора (α1-ПИ), уровень аутоантител к нейроспецифическим антигенам S100B и основному белку миелина (ОБМ). Статистическую обработку данных проводили с использованием программ R (R version 3.2.4) и STATA (version 12.1). Использовали точечно-бисериальную корреляцию для измерения силы и направления связи между бинарной переменной и непрерывными переменными и логистическую регрессию для предсказания вероятности возникновения интересующих событий по значениям одной или нескольких независимых переменных (предикторов).

Результаты: у пациентов с депрессивными расстройствами выявлено статистически значимое повышение функциональной активности α1-ПИ (p ≤ 0,05) и уровня аутоантител к нейроспецифическому антигену S100B (p ≤ 0,05) по сравнению с контролем. Активность ЛЭ и уровень ОБМ не отличались от контроля (p = 0,12 и p = 0,1 соответственно). На основе иммунологических показателей у пациентов пожилого возраста с депрессией построена математическая модель. Точность определения наличия депрессии при использовании модели в целом составила 83,33%, что указывает на высокую предсказательную эффективность этой модели.

Заключение: результаты математического анализа свидетельствуют о том, что такие иммунологические показатели, как функциональная активность α1-ПИ и S100B, статистически значимо связаны с вероятностью наличия депрессии у людей пожилого возраста. Такие показатели, как энзиматическая активность ЛЭ и уровень аутоантител к ОБМ, не оказывали статистически значимого влияния на искомую вероятность.

Об авторах

А. Н. Симонов
ФГБНУ «Научный центр психического здоровья»
Россия

Симонов Анатолий Никифорович, кандидат биологических наук, заведующий лабораторией доказательной медицины и биостатистики

Москва



Т. П. Клюшник
ФГБНУ «Научный центр психического здоровья»
Россия

Клюшник Татьяна Павловна, доктор медицинских наук, профессор, заведующий лабораторией нейроиммунологии, директор

Москва



Л. В. Андросова
ФГБНУ «Научный центр психического здоровья»
Россия

Андросова Любовь Васильевна, кандидат биологических наук, лаборатория нейроиммунологии

Москва



Т. П. Сафарова
ФГБНУ «Научный центр психического здоровья»
Россия

Сафарова Татьяна Петровна, кандидат медицинских наук, отдел гериатрической психиатрии

Москва



Список литературы

1. Гаврилова СИ, Калын ЯБ. Социально-средовые факторы и состояние психического здоровья пожилого населения (клинико-эпидемиологическое исследование). Вестник РАМН. 2002;9:15–20.

2. Bаldwin R, Wild R. Management of depression in later life. Advances in Psychiatric Treatment. 2004;10:131–139. DOI: 10.1192/apt.10.2.131

3. Blazer D. Depression in late life: review and commentary. J. Gerontol. Biol. Sci. Med. Sci. 2003;58(3):249–265. DOI: 10.1093/gerona/58.3.m249

4. Ferrari AJ, Charlson FJ, Norman RE, Patten SB, Freedman G. Burden of depressive disorders by country, sex, age, and year: findings from the global burden of disease study 2010. PLOS Med. 2013;10(11):e1001547.DOI: 10.1371/journal.pmed.1001547

5. Kok RM, Reynolds CF. 3rd. Management of depression in older adults: A review. JAMA. 2017;317(20):2114–2122. DOI: 10.1001/jama.2017.5706

6. Смулевич АБ. Депрессии при соматических и психических заболеваниях. М.: Медицинское информационное агентство, 2015.

7. Alamo C, Lopez-Munoz F, Garсia-Garcia P. Treatment of depression in elderly: the challenge to success. Int. J. Clin. Psychiaty Ment. Health. 2014;2:77–88. DOI: 10.12970/2310-8231.20/4.02.01.8

8. Howren MB, Lamkin DM, Jerry S. Associations of depression with C-reactive protein, IL-1 and IL-6: a Meta-analysis. Psychosom. Med. 2009;71(2):171–186. DOI: 10.1097/PSY.0b013e3181907c1b. Epub 2009 Feb 2.

9. Ting EYi-C, Yang AC, Tsai S-J. Role of Interleukin-6 in depressive disorder. Int. J. Mol. Sci. 2020;21(6):2194. DOI: 10.3390/ijms21062194

10. Субботская НВ, Сарманова ЗВ, Бархатова АН, Клюшник ТП, Тиганов АС. Клинико-иммунологические корреляции при эндогенной депрессии. Журнал неврологии и психиатрии имени С.С. Корсакова. 2015;115(4):49–53. DOI: 10.17116/jnevro20151154149-53

11. Alexopoulos GS, Morimoto SS. The inflammation hypothesis in geriatric depression. Int. J. Geriatr. Psychiatry. 2011;26(11):1109–1118. DOI: 10.1002/gps.2672

12. Alexopoulos GS. Mechanisms and treatment of latelife depression. Translational Psychiatry. 2019;9(1):1–16. DOI: 10.1038/s41398-019-0514-6

13. Сафарова ТП, Яковлева ОБ, Андросова ЛВ, Симонов АН, Клюшник ТП. Некоторые факторы воспаления и иммунофенотипы при депрессиях у пожилых больных. Журнал неврологии и психиатрии имени С.С. Корсакова. 2020;120(2):53–58. DOI: 10.17116/jnevro202012002153

14. Доценко ВЛ, Нешкова ЕА, Яровая ГА. Выявление лейкоцитарной эластазы человека из комплекса с плазменным a1-протеиназным ингибитором по ее энзиматической активности с синтетическим субстратом. Вопросы медицинской химии. 1994;40(3):20–25.

15. Нартикова ВФ, Пасхина TС. Унифицированный метод определения активности альфа-1-антитрипсина и альфа-2-макроглобулина в сыворотке (плазме) крови человека. Вопросы медицинской химии. 1979;25(4):494–499.

16. Kendall MG, Stuart A. The advanced theory of statistics. London: Published by Charles Griffin & Co.1952.

17. Linacre J. The Expected Value of a Point-Biserial (or Similar) Correlation. Rasch Measurement Transactions. 2008;22(1):1154.

18. Fleiss JL, Williams JB, Dubro AF. The logistic regression analysis of psychiatric data. J. Psychiatr. Res. 1986;20(3):195–209.

19. Hosmer DW, Lemeshow S. Applied Logistic Reg 19. Hosmer DW, Lemeshow S. Applied Logistic Regression. New York. Wiley–Interscience.1989.


Для цитирования:


Симонов А.Н., Клюшник Т.П., Андросова Л.В., Сафарова Т.П. Прогнозирование риска развития депрессии у пожилых по иммунологическим показателям. ПСИХИАТРИЯ. 2020;18(4):26-32. https://doi.org/10.30629/2618-6667-2020-18-4-26-32

For citation:


Simonov A.N., Klyushnik T.P., Androsova L.V., Safarova T.P. Predicting the Risk of Depression in the Elderly by Immunological Indicators Research. Psikhiatriya. 2020;18(4):26-32. (In Russ.) https://doi.org/10.30629/2618-6667-2020-18-4-26-32

Просмотров: 55


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1683-8319 (Print)
ISSN 2618-6667 (Online)