哪些症状可预测双相 I 型抑郁缓解：来自机器学习的新发现

本项基于机器学习的研究显示，MADRS抑郁症状对治疗8周后双相 I 型抑郁缓解的预测价值并不相同。相比于其他症状，抑郁诉述、睡眠减少、食欲减少、注意集中困难是更重要的预测因素。

双相障碍相关抑郁发作的治疗很有难度，患者可能需要数周甚至数月才能发现更适合自己的药物。找到可以预测症状缓解的临床指标有助于缩短试错进程，减轻患者负担及改善临床转归，而一些新技术的出现让这一设想逐渐成为可能。

研究简介

一项本月初在线发表于Bipolar Disord.（影响因子 5.0, Q1）的研究中，美国妙佑医疗国际Jean Marrero-Polanco等开发了一种机器学习算法，旨在跨研究及跨药物预测药物治疗双相 I 型抑郁8周后的缓解情况，并找到预测效力最强的MADRS抑郁症状群。

简言之，研究者使用一项针对奥氮平治疗双相 I 型抑郁的随机对照研究（NCT00510146）的数据训练了模型。该研究共纳入514名患者，随机分入奥氮平组（5-20mg/d）或安慰剂组治疗，其中389人完成了急性期治疗。得到模型后，研究者在另一项探讨奥氟合剂（OFC）或拉莫三嗪治疗双相 I 型抑郁的研究（NCT00485771）中对其进行了验证。该研究共纳入403名患者，随机分入OFC组或拉莫三嗪组治疗，其中271人完成了急性期治疗。

研究者重点关注了以下课题：MADRS抑郁症状中，哪些症状必须在治疗第4周时发生多大程度的改变，才能显著增加治疗8周后的缓解（定义为MADRS总分≤8）概率，无论使用的是奥氮平、OFC还是拉莫三嗪。具体研究方法详见原文。

研究结果

该模型预测奥氮平治疗后缓解的曲线下面积（AUC）为0.76（无信息率[NIR] 0.59, p=0.17）。这一模型在使用OFC（NIR 0.52, p＜0.03）或拉莫三嗪（NIR 0.52, p＜0.003）的患者中的AUC分别为0.70和0.73，预测效果的外部可复制性得到了验证。

不同MADRS抑郁症状对治疗8周后缓解的预测价值并不相同。以下四个症状是最主要的预测因素：

▲ 抑郁诉述（条目2）：主观体验到的心境，包括心境抑郁、情绪低落、沮丧失望、无助等

▲ 睡眠减少（条目4）：与往常相比，主观体验的睡眠深度或持续时间减少

▲ 食欲减少（条目5）：与以往健康时相比，食欲有所减退或丧失

▲ 注意集中困难（条目6）：难以集中思想，直至完全不能集中思想

汇总分析奥氮平、OFC、拉莫三嗪的数据时发现，治疗第4周时，如果上述四个症状中的至少三个改善≥2分，则65%的患者可以在治疗第8周时达到缓解（OR 3.74，95% CI 2.45-5.76，p <9.3E-11）。

另一方面，治疗第4周时，如果上述四个症状中的至少两个改善＜2分，则58%的患者在治疗第8周时未能达到缓解（OR 3.88，95% CI 2.02-7.81，p <7.2E-06）。

结论

本研究首次对双相 I 型抑郁缓解的预测模型进行了跨研究和跨药物复制，并得出了仅基于有限数量题目的规则。其中，抑郁诉述、睡眠减少、食欲减少、注意集中困难被视为最主要的缓解预测因素。这些发现一方面有望指导临床实践，另一方面为研发简洁易用的定量辅助决策工具奠定了良好的基础。

文献索引：Marrero-Polanco J, Joyce JB, Grant CW, et al. Predicting remission after acute phase pharmacotherapy in patients with bipolar I depression: A machine learning approach with cross-trial and cross-drug replication. Bipolar Disord. 2024 Oct 3. doi: 10.1111/bdi.13506. Epub ahead of print. PMID: 39362832.