ZUSAMMENFASSUNG
Die herkömmlichen Diagnosesysteme wie ICD und DSM haben Schwierigkeiten, die Vielfältigkeit der Manifestationen beispielsweise der depressiven Störung reliabel abzubilden. Dies ist aber eine Voraussetzung für die Entwicklung neuer Therapiestrategien, die differenziell die unterschiedlichen Manifestationen berücksichtigt. Mit funktioneller Bildgebung, insbesondere mit Konnektivitätsmessungen zwischen verschiedenen Arealen, erscheint eine neurobiologische Binnendifferenzierung der Depression möglich geworden. Es werden 2 Arbeiten vorgestellt, in denen depressive Patienten aufgrund ihrer Konnektivitässignaturen aus fMRT-Messungen verschiedenen Biotypen zugeordnet werden. Drysdale et al. [12] legen Unterschiede in der Psychopathologie ihrer Typisierung zugrunde und erarbeiten einer Lösung mit 4 Biotypen. Diese Lösung hat sich mittlerweile als statistisch nicht haltbar herausgestellt. Tozzi et al. [15] nutzen Konnektivitäts- und Aktivierungssignaturen und zeigen eine statistisch robuste Lösung mit 6 Biotypen. Allerdings gibt es nur schwache Bezüge zur Psychopathologie. Beide Konzeptionen tragen vielversprechende Ansätze in sich, müssen sich aber in der therapeutischen Praxis bewähren.
ABSTRACT
Conventional diagnostic systems like ICD and DSM show difficulties of reliably capturing the diversity of manifestations, such as those seen in affective disorders. However, this is a prerequisite for the development of new therapeutic strategies that differentially consider these various manifestations. Functional imaging, particularly connectivity measures between different brain areas, appears to make it possible to differentiate neurobiologically within the spectrum of depression. Two studies are presented in which depressive patients are classified into different biotypes based on their connectivity signatures from fMRI measurements. Drysdale et al. [12] base their typology on differences in psychopathology and propose a solution with four biotypes. However, this solution has been shown to be statistically untenable. Tozzi et al. [15] use connectivity and activation signatures and present a statistically robust solution with six biotypes. However, there rather are only weak correlations with psychopathology. Both approaches hold promising potential but must prove themselves in therapeutic practice.
Schlüsselwörter
Affektive Störung - Depression - fMRI - Ruhenetzwerke - Biomarker - transdiagnostisch
Key words
Affective disorder - major depression - fMRI - resting state neural networks - biomarkers - transdiagnostic
