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Bu sayfa, 26. Dünya Psikiyatri Kongresi'nde sunulan çalışmanın yapay zekâ desteğiyle hazırlanmış Türkçe özetidir. Çalışmanın sahibi sunan yazarlardır; atıf için orijinal kaynağa başvurun.

SO150

结构网络改变与外周免疫及炎症失调界定了重性抑郁障碍中具有预后意义的不同亚型

FRONTAL STRUCTURAL NETWORK VULNERABILITY AND PERIPHERAL IMMUNE DYSREGULATION IN MAJOR DEPRESSIVE DISORDER: DIAGNOSTIC AND PROGNOSTIC IMPLICATIONS

基于结构协方差网络划分的两种重性抑郁障碍亚型具有不同的免疫特征，其中高连接性亚型对抗抑郁药的治疗反应更快。

本研究旨在探讨重性抑郁障碍（major depressive disorder，MDD）中的外周免疫失调如何与皮质结构模式相互作用，以及免疫异质性是否受到脑结构网络的调节。研究方法结合了双向孟德尔随机化（Mendelian randomization，MR）与前瞻性队列设计，采用了针对MDD、英国生物样本库（UK Biobank）灰质体积（gray matter volume，GMV）表型及19项免疫相关性状的大规模全基因组关联研究（GWAS）荟萃分析。队列纳入122例既往未接受药物治疗的MDD患者和66名健康对照，进行了基于体素的形态学分析、个体化结构协方差网络分析（IDSCN），并测量了40项外周炎症及免疫标志物；通过机器学习和生存分析评估治疗反应。根据海报展示的主要结果，MDD在遗传层面与较低的IGF-1水平相关（pFDR = 0.013），IL-5和瘦素则与局部GMV相关（pFDR < 0.05）。网络层面的异常主要集中在默认模式网络与边缘网络之间的连接，以及边缘网络内部的连接。患者被分为两种亚型：低连接性亚型（n = 49）表现为更明显的焦虑和快感缺失，而高连接性亚型（n = 73）则表现出更高的免疫及炎症负荷。随访中，高连接性亚型对抗抑郁药的治疗反应更快（p = 0.032）。研究结论认为，这些基于结构划分的亚型反映了免疫异质性，可能有助于基于生物学特征的患者分层及预后预测；但会议摘要报告了三种亚型、AUC = 0.94及HR = 0.762（p = 0.003），这些内容与海报并不一致。

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