Прогнозирование эффективности фармакотерапии у больных депрессивными расстройствами на основе генетических показателей

Прогнозирование эффективности фармакотерапии у больных депрессивными расстройствами на основе генетических показателей

 

Авторы

 

Н.М. Вялова

НИИ психического здоровья, Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук, Томск, Россия

Г.Г. Симуткин

НИИ психического здоровья, Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук, Томск, Россия

С.А. Иванова

НИИ психического здоровья, Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук, Томск, Россия

 

https://doi.org/10.26617/1810-3111-2024-3(124)-28-35

 

Журнал:Сибирский вестник психиатрии и наркологии. 2024; 3 (124): 28-35.

 

Реферат

Введение. Депрессия как полифакторное, гетерогенное заболевание предопределяется не только неблагоприятными средовыми факторами, но и воздействием многих генов, их взаимовлиянием между собой, что обосновывает целесообразность использования при оценке и прогнозе депрессивной симптоматики генетических методов лабораторной диагностики. Цель: разработка медицинской технологии прогноза ремиссии у больных депрессивными расстройствами в ходе получаемой психофармакотерапии на основе генетических показателей. Материалы и методы. В исследование включено 339 пациентов с депрессивными расстройствами (F32 и F33 по МКБ-10), проходивших курс лечения в клинике НИИ психического здоровья Томского НИМЦ. Средний возраст пациентов составил 49,7±11,6 года. Тяжесть текущего депрессивного эпизода оценивалась по шкале депрессии Гамильтона (HDRS-17). Оценку наличия ремиссии проводили на 28-й день терапии. Проведено выделение геномной ДНК пациентов с последующим генотипированием методом ПЦР в реальном времени. Результаты. Разработана новая медицинская технология, в которой представлен метод прогнозирования эффективности фармакотерапии у больных депрессивными расстройствами на основе определения клинических, социально-демографических и молекулярно-генетических показателей. С применением логистической регрессии установлена статистически значимая ассоциация ремиссии с 6 полиморфизмами: rs946961, rs943190 и rs8341 гена нейрональной киназы PIP5KA2, rs7997012 гена рецептора серотонина HTR2A, rs17326429 гена рецептора серотонина HTR2C, rs3924999 гена NRG1. Наилучшие показатели чувствительности, специфичности и AUC получены для модели, включающей как генетические, так и негенетические предикторы (пол, возраст). Заключение. Предлагаемая медицинская технология может использоваться в практическом здравоохранении для прогнозирования ремиссии у больных депрессивными расстройствами на основе генотипирования ДНК, выделенной из крови, до начала лечения и для целенаправленного выбора и проведения индивидуальной терапевтической тактики у этой категории больных.

 

Ключевые слова: депрессия, генетика, ремиссия, полиморфизм генов, киназная система, нейротрофическая система, серотонинергическая система.

 

Статья (pdf)

 

Связь с автором

Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

 

Дополнительные материалы

Для цитирования: Вялова Н.М., Симуткин Г.Г., Иванова С.А. Прогнозирование эффективности фармакотерапии у больных депрессивными расстройствами на основе генетических показателей. Сибирский вестник психиатрии и наркологии. 2024. № 3 (124). С. 28-35. https://doi.org/10.26617/1810-3111-2024-3(124)-28-35

Литература

  1. Waraich P, Goldner EM, Somers JM, Hsu L. Prevalence and incidence studies of mood disorders: a systematic review of the literature. Can J Psychiatry. 2004 Feb;49(2):124-38. doi: 10.1177/070674370404900208. PMID: 15065747.
  2. Краснов В.Н. Проблемы современной диагностики депрессий. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2012. Т. 112, № 11-2. С. 3-10.
  3. Васильева С.Н., Симуткин Г.Г., Счастный Е.Д., Суровцева А.К., Украинцев И.И., Алтынбеков К.С. Сочетание аффективных расстройств и алкогольной зависимости: клиническое значение коморбидности, социальная адаптация пациентов. Сибирский вестник психиатрии и наркологии. 2022. № 4 (117). С. 14-21. doi:10.26617/1810-3111-2022-4(117)-14-21.
  4. Счастный Е.Д., Симуткин Г.Г., Лебедева Е.В., Яковлева А.Л., Лосенков И.С., Репин А.Н., Нонка Т.Г. Клинико-динамические и биологические аспекты полиморфизма и эффективности терапии расстройств настроения. Сибирский медицинский журнал. 2018. Т. 33, № 3. С. 86-92. doi:10.29001/2073-8552-2018-33-3-86-92.
  5. Bauer M, Pfennig A, Severus E, Whybrow PC, Angst J, Möller HJ; World Federation of Societies of Biological Psychiatry. Task Force on Unipolar Depressive Disorders. World Federation of Societies of Biological Psychiatry (WFSBP) guidelines for biological treatment of unipolar depressive disorders, part 1: update 2013 on the acute and continuation treatment of unipolar depressive disorders. World J Biol Psychiatry. 2013 Jul;14(5):334-85. doi: 10.3109/15622975.2013.804195. Epub 2013 Jul 3. PMID: 23879318.
  6. Bauer M, Severus E, Köhler S, Whybrow PC, Angst J, Möller HJ; WFSBP Task Force on Treatment Guidelines for Unipolar Depressive Disorders. World Federation of Societies of Biological Psychiatry (WFSBP) guidelines for biological treatment of unipolar depressive disorders. part 2: maintenance treatment of major depressive disorder-update 2015. World J Biol Psychiatry. 2015;16(2):76-95. doi: 10.3109/15622975.2014.1001786. PMID: 25677972.
  7. Счастный Е.Д., Симуткин Г.Г., Лебедева Е.В., Яковлева А.Л., Лосенков И.С., Левчук Л.А., Сергиенко Т.Н., Муслимова Э.Ф., Репин А.Н., Нонка Т.Г., Иванова С.А. Клинико-биологические факторы полиморфизма и эффективности терапии аффективных расстройств. Сибирский вестник психиатрии и наркологии. 2016. № 4 (93). С. 26-32.
  8. Cuijpers P, Stringaris A, Wolpert M. Treatment outcomes for depression: challenges and opportunities. Lancet Psychiatry. 2020 Nov;7(11):925-927. doi: 10.1016/S2215-0366(20)30036-5. Epub 2020 Feb 17. PMID: 32078823.
  9. Duman RS, Aghajanian GK. Synaptic dysfunction in depression: potential therapeutic targets. Science. 2012 Oct 5;338(6103):68-72. doi: 10.1126/science.1222939. PMID: 23042884; PMCID: PMC4424898.
  10. Иванова С.А., Лосенков И.С., Левчук Л.А., Бойко А.С., Вялова Н.М., Симуткин Г.Г., Бохан Н.А. Депрессивные расстройства: гипотезы патогенеза и потенциальные биологические маркеры. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2018. 199 с.
  11. Bauer M, Severus E, Möller HJ, Young AH; WFSBP Task Force on Unipolar Depressive Disorders. Pharmacological treatment of unipolar depressive disorders: summary of WFSBP guidelines. Int J Psychiatry Clin Pract. 2017 Sep;21(3):166-176. doi: 10.1080/13651501.2017.1306082. Epub 2017 Apr 3. PMID: 28367707.
  12. Loonen AJM, Ochi T, Geers LM, Simutkin GG, Bokhan NA, Touw DJ, Wilffert B, Kornetov AN, Ivanova SA. A new paradigm to indicate antidepressant treatments. Pharmaceuticals (Basel). 2021 Dec 10;14(12):1288. doi: 10.3390/ph14121288. PMID: 34959688; PMCID: PMC8705982.
  13. Corponi F, Fabbri C, Serretti A. Pharmacogenetics and Depression: A Critical Perspective. Psychiatry Investig. 2019 Sep;16(9):645-653. doi: 10.30773/pi.2019.06.16. Epub 2019 Aug 29. PMID: 31455064; PMCID: PMC6761796.
  14. Середенин С.Б. Лекции по фармакогенетике. М.: Изд-воМИА, 2004. 303 с.
  15. Evans WE, McLeod HL. Pharmacogenomics ‒ drug disposition, drug targets, and side effects. N Engl J Med. 2003 Feb 6;348(6):538-49. doi: 10.1056/NEJMra020526. PMID: 12571262.
  16. Kalow W. A pharmacogeneticist's look at drug effects and the drug development process: an overview. Expert Opin Pharmacother. 2005 Jul;6(8):1299-303. doi: 10.1517/14656566.6.8.1299. PMID: 16013980.
  17. Сычев Д.А., Раменская Г.В., Игнатьев И.В., Кукес В.Г. Клиническая фармакогенетика / под ред. В.Г. Кукеса, В.П. Бочкова. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2007. 248 с.
  18. Иванова С.А. Фармакогенетические подходы к персонализированной антипсихотической терапии больных шизофренией. Психиатрия. 2016. № 1 (69). С. 64-65.
  19. Kirchheiner J, Fuhr U, Brockmöller J. Pharmacogenetics ‒ based therapeutic recommendations ‒ ready for clinical practice? Nat Rev Drug Discov. 2005 Aug;4(8):639-47. doi: 10.1038/nrd1801. PMID: 16056390.