Hirnscans können dabei helfen, den Therapieerfolg bei psychiatrischen Erkrankungen vorherzusagen

Gehirnscans, die Biomarker der Gehirnkonnektivität betrachten, können helfen, vorherzusagen, welche Patienten mit psychiatrischen Störungen wahrscheinlich von einer Therapie profitieren.
Menschen mit sozialer Angststörung haben auch ein höheres Risiko für Depressionen und Drogenmissbrauch.

So schließen Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) Gehirnscans von Patienten mit kognitiver Verhaltenstherapie (KVT) zur Behandlung von sozialen Angststörungen.

CBT ist eine Gesprächstherapie, die Menschen helfen soll, ihre Denk- und Verhaltensweisen zu verändern. Während es eine nützliche Behandlung für eine Reihe von psychischen und physischen Gesundheitsproblemen sein kann, wird es am häufigsten verwendet, um Angst und Depression zu behandeln.

Etwa 15 Millionen Amerikaner sind von sozialer Angststörung oder sozialer Phobie betroffen - ein Zustand, in dem die Angst, verurteilt und peinlich berührt zu werden, so stark ist, dass sie der Arbeit, der Schule und alltäglichen Dingen im Weg stehen kann.

Laut den National Institutes of Mental Health ist soziale Angststörung die dritthäufigste psychische Störung in den USA.

Patienten mit einer sozialen Angststörung haben auch ein höheres Risiko für andere psychiatrische Störungen wie Depression und Drogenmissbrauch.

Derzeit, sogar nach Wochen der Therapie, nur etwa die Hälfte der Patienten mit sozialer Angststörung finden ihre Symptome verbessern, so dass die andere Hälfte mit etwas anderem beginnen muss. Das Fehlen wirksamer Behandlungsauswahlmittel bedeutet, dass Versuch und Irrtum die einzige Möglichkeit für Patienten ist, von denen viele aufgeben, weil sie so zeitaufwendig und teuer sind.

Susan Whitfield-Gabrieli, Wissenschaftlerin am McGovern-Institut für Hirnforschung am MIT und erste Autorin der neuen Studie, sagt:

"Die Wahl der Therapie ist wie ein Glücksrad. Wir hoffen, die Bildgebung im Gehirn zu nutzen, um verlässliche Prädiktoren für die Behandlung zu liefern."

Sie und ihre Kollegen berichten über ihre Ergebnisse in der Zeitschrift Molekulare Psychiatrie.

Die Studie verwendet Ruhezustände im Gegensatz zu aufgabenbasierten Scans

Das Team analysierte Gehirnscans von 38 Patienten mit sozialer Angststörung und stellte fest, dass sie verwendet werden könnten, um mit 80% Genauigkeit vorherzusagen, welche Patienten am meisten von CBT profitieren würden. Die Verwendung von Scans verbesserte die Vorhersagegenauigkeit um das Fünffache im Vergleich zur Beurteilung durch den Arzt.

Nach einer Gehirnuntersuchung nahmen die Patienten an einer 12-wöchigen gruppenbasierten CBT teil.

Ein wichtiger Aspekt der Studie ist die Art des Gehirnscan, den die Forscher verwendeten. Sie verwendeten "Ruhezustand" -Scans im Gegensatz zu "Task-basierten" Scans. Ruhezustands-Scans werden durchgeführt, wenn sich der Patient in Ruhe befindet, nicht an etwas Bestimmtes denkt oder etwas beachtet. Aufgabenbasierte Scans werden durchgeführt, wenn der Patient sich auf eine bestimmte Aufgabe konzentriert.

In früheren Arbeiten hatten einige Autoren herausgefunden, dass aufgabenbasierte Scans, bei denen Patienten auf wütende oder neutrale Gesichter reagierten, während sie ihre Gehirnscans durchliefen, ebenfalls verwendet werden könnten, um CBT-Ergebnisse vorherzusagen.

Aufgabenbasierte Scans sind jedoch nicht ideal, da Verhaltensunterschiede zwischen den Patienten die Leistung beeinträchtigen können. Außerdem können sie nur bei Patienten angewendet werden, die den Anweisungen folgen können, was die sehr jungen und einige der sehr alten oder sehr kranken ausschließt.

Der Vorteil der Ruhestatusbildgebung ist, dass sie zuverlässig und schnell - in etwa 15 Minuten - durchgeführt werden kann, ohne dass der Patient Anweisungen befolgen muss. Die Patientin liegt einfach da und lässt ihren Geist treiben. Dies macht Scans im Ruhezustand ideal für Ärzte in klinischen Umgebungen, um die besten Behandlungen für ihre Patienten auszuwählen.

Resting-State-Scans geben einen Eindruck von der Konnektivität des Gehirns - oder was die Forscher "Connectomics" nennen - eine funktionale und strukturelle Karte seiner Verbindungen.

Die funktionelle Ansicht kann im Ruhezustand funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRI) gesehen werden. Dies zeigt, welche Teile des Gehirns im Ruhezustand zusammenarbeiten.

Kliniker können die strukturelle Ansicht mithilfe der diffusionsgewichteten Magnetresonanztomographie (dMRI) sehen, die die physischen Verbindungen der weißen Substanz zwischen entfernten Hirnregionen aufdeckt.

Drei Arten von Gehirn-Scan-Analyse prognostiziert CBT Ergebnisse

Aufbauend auf früherer Forschung nutzte das Team zunächst Ruhephasen-fMRI, um Verbindungen zur Amygdala - dem Teil des Gehirns, der sich mit Angst beschäftigt - zu betrachten.

Sie fanden heraus, dass Patienten mit einer höheren Konnektivität zur Amygdala aus bestimmten anderen Teilen des Gehirns nach CBT mit einer geringeren Wahrscheinlichkeit Angstsymptome zeigten.

Eine zweite Analyse derselben Scans - diesmal mit Blick auf die Konnektivität im gesamten Gehirn - ergab mehr Marker, die für die Behandlungsergebnisse prädiktiv waren.

Bei der Untersuchung von dMRI-Scans fanden die Forscher heraus, dass die robustere Konnektivität zwischen Traktaten, die visuelle Signale mit emotionalen Reaktionen verbinden, auch für bessere CBT-Ergebnisse prädiktiv war.

Die Patienten wurden vor und nach ihrer CBT-Behandlung mit einem Verhaltens-Assessment-Tool, der Lieobowitz Social Anxiety Scale (LSAS), beurteilt. Höhere LSAS-Werte deuten auf schwerere soziale Ängste hin und korrelieren gewöhnlich bescheiden mit besseren Verbesserungen nach CBT.

Die Studie zeigt jedoch, dass jede Gehirn-Scan-Analyse einen Vorhersagewert jenseits des LSAS hatte und die drei zusammen zu einer fünffachen Verbesserung der Vorhersagekraft gegenüber dem LSAS alleine führten.

Das Team plant jetzt, das Vorhersagewerkzeug auf Hunderte und möglicherweise Tausende von Patienten zu validieren. Eine solche groß angelegte Studie ist möglich, weil Sie im Gegensatz zu aufgabenbasierten Scans Ruhezustands-Scans vergleichen können, auch wenn sie in verschiedenen Laboren oder von verschiedenen Forschern durchgeführt werden.

Greg Siegle, ein außerordentlicher Professor für Psychiatrie an der University of Pittsburgh School of Medicine, der nicht an der Studie beteiligt war, kommentiert seine möglichen Auswirkungen:

"Zu wissen, wer welche Therapie im Voraus zu geben hat, würde Zeit, Geld und Ressourcen für die Gesundheitsversorgung sparen. Diese Fähigkeit wäre für das Gesundheitssystem enorm zu haben."

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