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Das "Paper of the Month" 07/2022 geht an: Nils Winter, Tim Hahn und Udo Dannlowski aus der Translationalen Psychiatrie

v.l.n.r.: Lukas Fisch, Dr. Susanne Meinert, Dr. Dominik Grotegerd, Prof. Udo Dannlowski (geteilter Letztautor), Nils Winter (Erstautor), Prof. Tim Hahn (geteilter Letztautor), Jan Ernsting, Kelvin Sarink (Foto: privat)

Für den Monat Juli 2022 geht das „Paper of the Month“ der Medizinischen Fakultät der WWU Münster an:
 

Nils R. Winter, Prof. Tim Hahn und Prof. Udo Dannlowski aus dem Institut für Translationale Psychiatrie für die Publikation:
 

Quantifying Deviations of Brain Structure and Function in Major Depressive Disorder Across Neuroimaging Modalities

Winter, NR; Leenings, R; (…); Hahn, T.
JUL 2022 (early Access) | JAMA PSYCHIATRY
 

Zu Hintergrund, Fragestellung und Bedeutung der Publikation:

Seit Jahrzehnten ist die Identifikation von neurobiologischen Unterschieden zwischen Personen mit Depression und gesunden Kontrollprobanden ein Eckpfeiler der klinischen Neurowissenschaften. Aktuelle Meta-Analysen werfen jedoch Zweifel auf bezüglich der Reproduzierbarkeit und klinischen Bedeutung der Befunde zu depressionsbedingten Hirnveränderungen. 

Die in dieser Studie verwendete Stichprobe (861 Personen mit Depression, 948 gesunde Kontrollprobanden) stammte aus der "Marburg-Münster Affektive Kohortenstudie" (MACS, FOR2107) und umfasste hirnbildgebende Verfahren der Magnet-Resonanz-Tomographie (strukturelles MRT, funktionelles MRT, Diffusions-Tensor-Bildgebung) sowie Genetik. Selbst die größten Unterschiede innerhalb der einzelnen Hirn-Modalitäten erklärten lediglich 2 % der Varianz zwischen depressiven und gesunden Personen. Die Ähnlichkeit zwischen Personen mit und ohne Depression betrug dabei zwischen 87 % und 95 %. Die größtmögliche Güte der Klassifikation auf Grundlage dieser univariaten Biomarker belief sich auf 54 % bis 56 % (Zufallsvorhersage = 50 %). Vergleichbare Ergebnisse lieferte der genetische Depressions-Risikoscore.

Unterschiede zwischen Personen mit Depression und gesunden Kontrollprobanden in einzelnen neurobiologischen oder genetischen Markern scheinen vergleichsweise gering und eine Klassifikation auf deren Grundlage nicht möglich zu sein. Die biologische Psychiatrie sollte daher vermehrt auf klinisch nützliche Outcomes und prädiktive, multivariate Methoden setzen, um eine Personalisierung des klinischen Alltags zu ermöglichen.
 

Background and fundamental question of the publication:

Identifying neurobiological differences between patients with major depressive disorder (MDD) and healthy individuals has been a mainstay of clinical neuroscience for decades. In light of a personalization of psychiatry, hopes are high for univariate brain differences to function as biomarker for depression. However, recent meta-analyses have raised concerns regarding the replicability and clinical relevance of brain alterations in depression.

The sample used in this study (861 patients with depression, 948 healthy controls) is part of the Marburg-Münster Affective Disorders Cohort study (MACS, FOR2107) and includes data from structural magnetic resonance imaging (MRI), diffusion-tensor imaging, functional MRI as well as a depression polygenic risk score. Even the largest univariate differences in each neuroimaging modality explained less than 2% of the variance between healthy and depressive individuals. The similarity between individuals with and without depression ranged between 87% and 95%. The largest possible single-subject classification accuracy ranged between 54% and 56% (random classification = 50%). Similar results were achieved for the polygenic risk score.

These results suggest that univariate neuroimaging-based deviations between patients with depression and healthy controls are remarkably small and do not allow for single-subject classification. Therefore, biological psychiatry should facilitate meaningful outcome measures or predictive, multivariate approaches to increase the potential for a personalization of the clinical practice.
 

Die bisherigen ausgezeichneten „Papers of the Month“ finden Sie HIER.

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