基于网络的分析预测了从重度抑郁症中恢复的时间，揭示了环境相互作用的可塑性

　　

基于网络分析预测抑郁症康复时间：可塑性与环境的相互作用

在当今精神医学领域，精准预测重大抑郁障碍（MDD）患者的疾病轨迹并制定个性化治疗策略，成为了研究的关键方向。来自意大利高等卫生研究院（Istituto Superiore di Sanità）中心行为科学与心理健康部的 Claudia Delli Colli、Aurelia Viglione 等研究人员，在《转化精神病学》（Translational Psychiatry）期刊上发表了题为 “A network-based analysis anticipates time to recovery from major depression revealing a plasticity by context interplay” 的论文。该研究成果为理解 MDD 的康复过程提供了新视角，对推动个性化治疗具有重要意义。

一、研究背景

抑郁症是一种常见且严重的精神障碍，给患者的生活和社会带来沉重负担。准确预测抑郁发作的持续时间，能够为优化个性化治疗提供预后指标。若无法有效预测疾病轨迹，可能导致治疗过早终止或调整，使患者失去依从性甚至退出治疗。此前研究虽已识别出一些潜在预测因素，如临床、心理、生物学指标及神经影像学数据，但缺乏解释其预测能力的理论框架，且时间分辨率有待提高，难以有效应用于临床。

可塑性，即大脑功能和行为的可改变能力，在精神病学和应用神经科学中日益受到重视，它在从精神病理状态向健康状态转变过程中，对神经和心理过程的重组起着基础性作用。然而，高可塑性并不必然带来临床改善，个体的可塑性与生活质量之间的相互作用才是关键。已有研究表明，当可塑性与有利的环境因素相结合时，可产生有效的治疗效果。网络理论将可塑性定义为行为元素（如症状）网络连接强度的倒数，本研究旨在验证这一定义在预测临床轨迹，特别是从精神病理状态向健康状态转变时间方面的有效性。

二、研究材料与方法

（一）数据来源

研究人员对两项随机临床试验数据进行二次分析，分别是缓解抑郁症的序贯治疗方案（STARD，ClinicalTrials.gov 标识符：NCT00021528）和联合药物治疗以提高抑郁症治疗效果（CO-MED，ClinicalTrials.gov 标识符：NCT00590863）研究。STARD 招募了 4041 名 18 - 75 岁、非精神病性 MDD 患者（17 项汉密尔顿抑郁量表 [HAM - 17] 评分≥14），本研究仅考虑临床试验的第一阶段（Level 1）；CO-MED 招募了 665 名 18 - 75 岁、MDD 患者（HAM - 17 评分≥16）。两项研究均获得伦理批准，参与者提供了书面知情同意书。

（二）症状评估

在 STAR*D 和 CO-MED 研究中，使用快速抑郁症状问卷临床医生评定量表（QIDS-C16）在入组及每周临床访视时评估 MDD 症状严重程度。QIDS-C16 包含 16 个项目，测量 9 个 MDD 标准症状领域，总分范围为 0（无抑郁）至 27（重度抑郁）。同时，使用 HAM-17 评定量表在入组和研究结束时评估抑郁严重程度。

（三）研究结局

主要结局为治疗反应，定义为 QIDS-C16 评分较基线降低至少 50%；次要结局为缓解，定义为 QIDS-C16 评分≤5。根据达到治疗反应和缓解的时间，将样本分层为独立组。

（四）生活质量评估

采用生活质量享受和满意度问卷简表（Q-LES-Q-SF）评估患者基线生活质量。该问卷为自填式，有 16 个项目，其中 2 个项目不计入总分，总分范围为 14（极差）至 70（极好）。根据得分分布，设定第 40 百分位数（Q-LES-Q-SF 评分≤41）为不良环境组，第 60 百分位数（Q-LES-Q-SF 评分≥48）为良好环境组；后续分析中，将第 60 百分位数以上设为良好环境组，以下为中 - 不良环境组。

（五）统计分析

所有统计分析使用 R 4.2.2 版本进行。通过 bootnet R 包中的 estimateNetwork 函数生成网络，利用高斯图形模型和 Spearman 等级相关性估计协方差矩阵，生成无向加权网络。使用 Network Comparison Test R 包中的 NTC 函数，基于全局网络连接强度（加权连接幅度之和）比较网络，通过 1000 次随机置换检验观察到的网络差异。

三、研究结果

（一）基线连接性与达到治疗反应所需时间相关

将可评估样本（n = 995）根据达到治疗反应的时间分为 4 组：第 4 周（n = 353）、第 6 周（n = 236）、第 9 周（n = 158）、第 12 周（n = 78）。各组基线抑郁症状严重程度无差异。基线症状连接强度与达到治疗反应所需时间呈正比，从第 4 周的 2.82 逐渐增加到第 12 周的 5.49。网络比较测试显示，第 4、6、9 周达到治疗反应的患者与第 12 周的患者之间连接强度差异显著。相关性分析进一步验证了这种关联（Pearson 相关系数 r = 0.92，p = 0.083），CO-MED 数据集也得到了类似结果。此外，研究还观察到，除第 4 周达到治疗反应的组外，其他组在达到临床反应前连接强度呈下降趋势，且该下降与基线连接强度相关。

（二）基线连接性与达到缓解所需时间相关

根据达到缓解的时间将原始样本分为 4 组：第 4 周（n = 176）、第 6 周（n = 149）、第 9 周（n = 153）、第 12 周（n = 136）。症状连接强度与达到缓解所需时间呈正比，从第 4 周的 2.85 增加到第 12 周的 4.04。网络比较测试显示，第 4、6 周达到缓解的患者与第 12 周的患者之间连接强度差异显著。基线连接强度与达到缓解所需时间呈正相关（r = 0.99，p = 0.0083），CO-MED 数据集同样证实了这一结果。不过，在缓解方面，患者组基线抑郁症状严重程度存在差异。

（三）可塑性与环境的相互作用

根据 Q-LES-Q-SF 评分将患者分为良好环境组和不良环境组。在第 4 周达到治疗反应的患者中，良好环境组基线网络连接强度显著低于不良环境组，表明良好条件下的快速改善与低连接强度（高可塑性）相关。良好环境组中，可塑性水平与达到治疗反应的时间呈强显著相关（r = 0.99，p = 0.008），而不良环境组则无此相关性。

进一步考虑所有患者（包括中等质量环境患者），以 Q-LES-Q-SF 评分第 60 百分位数为界分为良好环境组和中 - 不良环境组。在未达到治疗反应的患者中，中 - 不良环境组连接强度低于良好环境组；在良好环境组内，未达到治疗反应的患者连接强度高于达到治疗反应的患者。这表明有利的环境条件仅对高可塑性患者有益，且环境质量差异越大，影响越明显。

四、研究结论与讨论

本研究表明，基线时症状间的连接强度是可塑性的可靠衡量指标，可预测 MDD 患者的疾病轨迹。连接强度越低，可塑性越高，患者恢复健康所需时间越短。同时，可塑性与环境的相互作用至关重要，在有利环境下，连接强度与恢复时间的关系显著，而在不利环境下则不显著。这意味着只有当高可塑性与良好生活环境相结合时，才更有助于促进心理健康。

从临床实践角度来看，该研究成果具有多方面潜在意义。首先，可塑性水平可预测恢复时间，不同可塑性水平对从精神病理状态向健康状态转变所需时间的影响，在心理健康领域此前研究较少，本研究为此提供了新依据。例如，携带与高可塑性相关等位基因的个体，在压力条件下虽易患抑郁症，但环境改善时恢复也更快。

其次，良好生活质量的治疗效果仅在可塑性增强的患者中明显，低可塑性可能阻碍患者在良好环境下的恢复。因此，在临床治疗中，应将改善患者生活条件（如环境或生活方式干预）或主观评价（如心理治疗方法）的策略与增强可塑性的治疗相结合，以提高治疗效果。如将增强可塑性的药物（如迷幻剂和选择性 5 - 羟色胺再摄取抑制剂）与心理治疗相结合，比单一治疗方法更有效。

此外，基于患者可塑性水平和生活环境分层，有望开发新的个性化治疗策略。高可塑性患者通过心理治疗、环境干预等改善生活质量的治疗，可能快速恢复；低可塑性患者则需要增强可塑性的治疗来加速恢复进程。了解患者基线可塑性水平，有助于确定疾病轨迹，为患者和临床医生提供决策依据。

该研究的优势在于通过不同指标（治疗反应和缓解）和两个独立临床数据集（STAR*D 和 CO-MED）验证了结果。但研究也存在局限性，如缺乏安慰剂对照，所有患者均接受抗抑郁药物治疗；患者治疗方案在剂量和药物种类上存在差异，因样本量限制无法分析连接强度与不同治疗方案下时间轨迹的关系；仅进行了群体水平的网络分析，缺乏个体水平的研究；研究主要针对心理健康状况改善的患者，无法确定可塑性定义对症状恶化患者是否适用。

总体而言，本研究提出的可塑性操作化定义为预测疾病轨迹提供了新方法，有助于基于患者可塑性和环境因素制定个性化治疗策略，有望减轻精神疾病在临床、社会和经济层面的负担。未来研究可进一步探索个体水平的可塑性与连接强度关系，以及该定义在不同患者群体中的适用性，为抑郁症治疗提供更精准的指导。