ദി ബോൾമാർക്കേഴ്സ് ഫോർ ഡിപ്രഷൻ

പങ്കിടുക

അമേരിക്കയിലെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ മാനസികാരോഗ്യപ്രശ്നങ്ങളിൽ ഒന്നാണ് ഡിപ്രെഷൻ. ജനിതക, ജൈവ, ജൈവ, പാരിസ്ഥിതിക, മാനസിക ഘടകങ്ങൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന് വിഷാദരോഗത്തിന്റെ ഫലമായുണ്ടെന്ന് ഗവേഷണങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. വിഷാദരോഗം സമൂഹത്തിൽ ഒരു പ്രധാന സാമ്പത്തിക മാനസിക വ്യഥയോടുകൂടിയ ഒരു വലിയ മാനസികരോഗവുമാണ്. ഭാഗ്യവശാൽ, വിഷാദം, ഏറ്റവും കടുത്ത കേസുകൾപോലും, ചികിത്സിക്കാം. ആ ചികിത്സ തുടങ്ങാൻ മുമ്പ്, കൂടുതൽ ഫലപ്രദമാണ്.

 

ഇതിന്റെ ഫലമായി, രോഗിക്ക് ഓരോ രോഗിക്കും മരുന്ന് / അല്ലെങ്കിൽ മരുന്ന് കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള പ്രക്രിയയെ വേഗത്തിലാക്കാനായി രോഗനിർണയം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ശക്തമായ biomarkers ആവശ്യമുണ്ട്. വിഷാദരോഗം അല്ലെങ്കിൽ നിലനില്പ്പിന്റെ സാദ്ധ്യത എന്നിവയെ മുൻകൂട്ടി പറയാനുള്ള സാദ്ധ്യത, സൂക്ഷ്മപരിശോധന അല്ലെങ്കിൽ രോഗലക്ഷണവത്കരണത്തിനുടമയായ സ്ട്രാറ്റജി എന്നിവ പ്രവചിക്കുവാനും പ്രോക്സിഗ്നോസിസ് അല്ലെങ്കിൽ ചികിത്സാ ഇടപെടലുകളെ പ്രതിപ്രവർത്തിപ്പിക്കാനുമുള്ള സാദ്ധ്യതകൾ എന്നിവ വിശദീകരിക്കാൻ സാധിക്കും എന്നതാണ് വസ്തുനിഷ്ഠ, പെരിഫറൽ ഫിസിയോളജിക്കൽ സൂചകങ്ങൾ. സമീപകാലത്തെ ഇൻസൈറ്റുകൾ, നിലവിലെ വെല്ലുവിളികൾ, ഭാവി സാധ്യതകൾ എന്നിവ കണ്ടെത്തുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഭാവി പ്രതീക്ഷകൾ അവതരിപ്പിക്കുക എന്നതാണ് അടുത്ത ലേഖനത്തിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം biomarkers വിഷാദത്തിനും രോഗനിർണ്ണയത്തിനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും ഇവ സഹായിക്കും.

 

ബയോമെകാളേഴ്സ് ഫോർ ഡിപ്രഷൻ: അടുത്തിടെയുള്ള ഇൻസൈറ്റുകൾ, നിലവിലെ വെല്ലുവിളികൾ, ഭാവി ഭാവി

 

വേര്പെട്ടുനില്ക്കുന്ന

 

വിഷാദരോഗത്തിന് നൂറുകണക്കിന് ഉത്തേജക ബയോകാർക്കറുകളെ ഗവേഷണം നടത്തിയിട്ടുണ്ട്. എന്നാൽ വിഷാദരോഗങ്ങളിൽ തങ്ങളുടെ റോളുകൾ പൂർണമായി വ്യക്തമാക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ രോഗനിർണയം, ചികിത്സ, രോഗനിർണയം എന്നിവ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ രോഗികളും ജീവശാസ്ത്ര വിവരങ്ങൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നതും അസാധ്യം തന്നെയായിരുന്നു. ഈ പുരോഗതിയുടെ അഭാവം വിഷാദത്തിന്റെ സ്വഭാവവും വൈരുദ്ധ്യാത്മകതയുമാണ്. ഗവേഷണ സാഹിത്യത്തിനോടനുബന്ധിച്ച് രീതിശാസ്ത്ര പരോക്ഷരത്വവും സാധ്യതയുള്ള സാദ്ധ്യതയുള്ള ബയോകാർക്കറുകളുമടങ്ങുന്ന വലിയ വ്യായാമവും, പല ഘടകങ്ങൾക്കനുസരിച്ചും പലപ്പോഴും വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു. ലഭ്യമായ സാഹിത്യങ്ങൾ ഞങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു, അത് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് കോശജ്വലനം, ന്യൂറോട്രോപിക്, ഉപാപചയ പ്രവർത്തനങ്ങൾ, അതുപോലെ ന്യൂറോട്രോൺമിമിറ്റർ, ന്യൂറോൻഡാൻഡ്രോണിക് സിസ്റ്റം ഘടകങ്ങൾ തുടങ്ങിയവയാണ്. ജനിതക, എപ്പിജെനെറ്റിക്, ട്രാൻസ്ക്രിറ്റമിക്, പ്രോട്ടൊമിക്, മെറ്റാബോലോമെമിക്, ന്യൂറോമിങ് വിലയിരുത്തലുകൾ എന്നിവ വഴി ഇത് അളക്കാം. നവീകൃത സമീപനങ്ങളും വ്യവസ്ഥാപിത ഗവേഷണ പരിപാടികളും ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഇപ്പോൾ ചികിത്സയുടെ പ്രതികരണത്തെ മുൻകൂട്ടി വിശദീകരിക്കാനും, പ്രത്യേക ചികിത്സകൾക്കായി രോഗികളെ വികസിപ്പിക്കാനും പുതിയ ഇടപെടലുകളുടെ ലക്ഷ്യം വികസിപ്പിക്കാനും ഉതകുന്നതെങ്ങനെ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ഇപ്പോൾ ആവശ്യമാണ്. വിഷാദത്തിന്റെ ഭാരം കുറച്ചുകൊണ്ട് ഈ ഗവേഷണത്തിന്റെ വികസനം വികസിപ്പിക്കുകയും വിപുലീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ധാരാളം വാഗ്ദാനങ്ങൾ ഉണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾ അനുമാനിക്കുന്നു.

 

അടയാളവാക്കുകൾ: മാനസികരോഗം, പ്രധാന വിഷാദരോഗം, വീക്കം, ചികിത്സയുടെ പ്രതികരണം, നാടകമുണ്ടാക്കൽ, വ്യക്തിഗത മരുന്നുകൾ

 

അവതാരിക

 

മാനസികാരോഗ്യവും മൂഡ് ഡിസോർഡറിലുമുള്ള വെല്ലുവിളികൾ

 

മയക്കുമരുന്ന് മറ്റ് ഏതെങ്കിലും മെഡിക്കൽ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് വിഭാഗത്തെക്കാൾ കൂടുതൽ രോഗം ബാധിക്കുന്നതാണ്. എങ്കിലും, മാനസികാരോഗ്യത്തിന് അഭിമുഖീകരിക്കേണ്ട ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ 1 ൽ മാനസികാരോഗ്യ ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള നിരവധി മേഖലകളിൽ ശാരീരികവും മാനസികവുമായ ആരോഗ്യം തമ്മിലുള്ള അന്തരം ഇപ്പോഴും വ്യക്തമാണ്. ഈ വൈകല്യങ്ങൾക്കനുസരിച്ചുള്ള പ്രക്രിയകളെ അപൂർണമായി മനസ്സിലാക്കുന്നതിൽ നിന്നും ഉടലെടുക്കുന്ന അഭിപ്രായ വ്യത്യാസം, രോഗനിർണയം, ചികിത്സ എന്നിവയെ കുറിച്ചാണ്. മാനസികാരോഗ്യത്തിൽ ഒറ്റത്തവണ വലിയ ഭാരം ഉൾപ്പെടുന്ന മാനസിക വിഭ്രാന്തികളിൽ ഇത് ഏറെക്കുറെ വ്യക്തമാണ്. 2 ഏറ്റവും കൂടുതൽ മൂഡ് ഡിസോർഡർ, മെൻഡേർഡ് ഡിപ്രസീവ് ഡിസോർഡർ (MDD), ഒരു സങ്കീർണ്ണവും വൈറ്റമിൻ അസുഖവും ആയ രോഗികളിൽ മാനസികാരോഗ്യത്തിന്റെ വിശാലമായ മേഖലയിലും ചികിത്സാപരമായ ഗുണങ്ങൾ, രോഗനിർണ്ണയത്തിനുള്ള വിഭാഗങ്ങളിൽ (ഒപ്പം ഉടനീളം) രോഗനിർണയ വിഭാഗങ്ങളിൽ നിന്നും കണ്ടെത്താവുന്ന മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളിലൂടെ മെച്ചപ്പെടാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. തഴച്ചുവളരും. ഗവേഷണ ഡൊമെയ്ൻ മാനദണ്ഡം പോലെ, പ്രവർത്തന മണ്ഡലങ്ങൾ വർണിക്കുന്നതിനുള്ള ആഗോള മുൻകരുതലുകൾ ഇപ്പോൾ പുരോഗമിക്കുന്നു. 3 മാനസികരോഗങ്ങളുടെ ഉപരോധത്തിന് മുൻഗണന നൽകുന്ന ജീവശാസ്ത്ര അടയാളങ്ങൾ മുൻഗണനകളാണ്.

 

ഡിപ്രെഷൻ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ

 

വലിയ വിഷാദരോഗത്തിന് വളരെ വിപുലമായ ചികിത്സ ഓപ്ഷനുകൾ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, ഒപ്റ്റിമൽ ആന്റീഡിപ്രസന്റ് ചികിത്സ ലഭിക്കുമ്പോൾപ്പോലും മദീനയുടെ മൂന്നിലൊന്ന് പേർ മാത്രമേ ഉത്തേജനം നേടുന്നുള്ളൂ, അളവുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ചികിത്സ ഉപയോഗിച്ച്, ചികിത്സയുടെ പ്രതികരണങ്ങളിൽ ഓരോ പുതിയ ചികിത്സയും മരുന്നുകൾ, രോഗാവസ്ഥകൾ, ആവർത്തിച്ചുള്ളതോ ആയ ദീർഘകാല എപ്പിസോഡുകൾ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ചികിത്സാരീതികൾ പ്രതിരോധശേഷി (ടി.ആർ.ഡി.) എന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ചികിത്സയുടെ പ്രതികരണങ്ങളിൽ മെച്ചപ്പെടൽ ഏതെങ്കിലും ക്ലിനിക്കൽ രംഗത്ത് മെച്ചപ്പെട്ട ഫലങ്ങൾ നൽകും. വിഷാദത്തിൽ. ടി.ആർ.ഡി ലേക്കുള്ള ഗണ്യമായ ഭാരം ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും ഈ പ്രദേശത്ത് ഗവേഷണം വിരളമായിരുന്നു. മുമ്പുള്ള പരിശ്രമങ്ങൾക്കപ്പുറം, ടിആർഡിയിലെ നിർവചനങ്ങൾ നിലവാരമല്ലാതെയല്ല: 7% സിംപോംമോ സ്കോർ റിഡക്ഷൻ (മൂല്യനിർണ്ണയ മാനസിക വൈകല്യത്തിൽ നിന്ന്) നേടിയെടുക്കാൻ കഴിയാത്ത ഒരു ചികിത്സാരീതി മാത്രമാണ് ചില മാനദണ്ഡങ്ങൾക്കാവശ്യമായത്, എന്നാൽ മറ്റുള്ളവർ പൂർണ്ണമായി പരിഹരിക്കപ്പെടാത്ത അല്ലെങ്കിൽ ടി.ആർ.ഡി. ആയി പരിഗണിക്കപ്പെടേണ്ട ഒരു എപ്പിസോഡിലെ വ്യത്യസ്ത വർഗങ്ങളുടെ കുറഞ്ഞത് രണ്ട് ഭേദിച്ച ആന്റീഡിപ്രസന്റുകളെങ്കിലും കുറഞ്ഞത് രണ്ട് തവണയെങ്കിലും ആവശ്യമില്ല. കൂടാതെ, ചികിത്സയുടെ പ്രതിരോധത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ആസൂത്രണവും പ്രവചനവും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, നിർവചനത്തിലെ ഈ പൊരുത്തമില്ലായ്മ, ടി.ആർ.ഡി.യിൽ ഗവേഷണ സാഹിത്യം കൂടുതൽ സങ്കീർണമായ ഒരു ദൗത്യത്തിനായി വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു.

 

ചികിത്സകൾക്കുള്ള പ്രതികരണശേഷി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന്, നോൺ റസിഷന്റെ പ്രവചനാത്മകമായ അപകട ഘടകങ്ങളെ തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് തീർച്ചയായും സഹായകരമാണ്. മുൻകാല എപ്പിസോഡുകൾ, കോമോർബിഡ് ഉത്കണ്ഠ, ആത്മഹത്യ, വിഷാദരോഗത്തിന്റെ ആരംഭം, അതുപോലെ വ്യക്തിത്വം (പ്രത്യേകിച്ച് താഴ്ന്ന പുറം തള്ളൽ, കുറഞ്ഞ പ്രതിഫലം ആശ്രിതത്വം, ഉയർന്ന നിയോട്ടിക്റ്റിസം), ജനിതക ഘടകങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്കുശേഷം പൂർണ്ണമായ പരിഹാരമില്ലാത്ത അഭാവം ഉൾപ്പെടെ ടി.ആർ.ഡി യുടെ ചില പൊതുവായ പ്രവചനങ്ങൾ. ഫാർമകലോണിക്കൽ എക്സ്.എൻ.എൻ.എക്സ്.എൽ, മനോരോഗ ചികിത്സക്കുള്ള മാനസിക 12 ചികിത്സയ്ക്കായി പ്രത്യേകം തെളിവുകൾ സമന്വയിപ്പിച്ചാണ് ഈ കണ്ടെത്തലുകൾ ഉറപ്പുനൽകുന്നത്. ആന്റീഡിപ്രസന്റ്സ്, കോഗ്നിറ്റീവ്-ബിഹേവിയറൽ കോളിളജിക്കൽ തെറാപ്പുകൾ എന്നിവ ഏതാണ്ട് താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന ഫലപ്രാപ്തി കാണിച്ചുതരുന്നു, എന്നാൽ അവരുടെ വ്യത്യസ്തമായ പ്രവർത്തന രീതികൾ പ്രതികരണത്തിന്റെ വ്യത്യസ്ത പ്രവചകർ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. വളരെ കുറഞ്ഞ ശസ്ത്രക്രിയാ അനുഭവങ്ങളിലൂടെയും ചികിത്സയിൽ കുറഞ്ഞ പ്രതികരണങ്ങളിലൂടെയുമാണ് നേരത്തേയുള്ള ജീവിത ദുരന്തങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിട്ടുള്ളത്. എന്നാൽ, ബാല്യകാലത്തെ മാനസികരോഗമുള്ളവർ ഫാർമനോളജിക് തെറാപ്പിളേക്കാൾ മനഃശാസ്ത്രത്തിന് കൂടുതൽ പ്രതികരിക്കുമെന്നാണ് പ്രതീക്ഷ. 13 ഇത് കൂടാതെ, അനിശ്ചിതത്വം നിലനിൽക്കുന്നു, ചെറിയ വ്യക്തിഗതമാക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ ചികിത്സയുടെ നാടകീയത ക്ലിനിക്കൽ പ്രാക്ടീസിലായി

 

മാനസിക സമ്മർദ്ദം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ജൈവകാർജറിന്റെ പ്രയോജനത്തെ സഹായിക്കുന്ന തെളിവുകളായി ഈ അവലോകനം ഊന്നിപ്പറയുന്നു.

 

Biomarkers: സിസ്റ്റങ്ങളും ഉറവിടങ്ങളും

 

വിവിധ ഇടപെടലുകളോട് പ്രതിപുരുഷാധികാരക്കാരെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി ബയോ മെക്കാർക്കുകൾ സാധ്യതയുള്ള ലക്ഷ്യം നൽകുന്നു. എച്ച്എൽഎൽ തെളിവുകൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നത്, വീക്കം, ന്യൂറോട്രോൺമിമിറ്റർ, ന്യൂറോട്രോപിക്, ന്യൂറോൻഡ്രോക്രോയിൻ, മെറ്റബോളിക് സംവിധാനങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന മാർക്കറുകൾ നിലവിലെ വിഷാദരോഗികളിൽ മാനസികാരോഗ്യവും ശാരീരികവുമായ ആരോഗ്യപ്രശ്നങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ കഴിഞ്ഞേക്കും , എന്നാൽ കണ്ടെത്തലുകളുടെ കാര്യത്തിൽ വളരെ പൊരുത്തക്കേടുകളുണ്ട്. ഈ അവലോകനത്തിൽ, ഈ അഞ്ച് ജീവശാസ്ത്ര സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നാം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.

 

To attain a full understanding of molecular pathways and their contribution in psychiatric disorders, it is now considered important to assess multiple biologic �levels�, in what is popularly referred to as an �omics� approach.21 Figure 1 provides a depiction of the different biologic levels at which each of the five systems can be assessed, and the potential sources of markers on which these assessments can be undertaken. However, note that while each system can be inspected at each omics level, the optimal sources of measurement clearly vary at each level. For example, neuroimaging provides a platform for indirect assessment of brain structure or function, while protein examinations in blood directly assess markers. Transcriptomics22 and metabolomics23 are increasingly popular, offering assessment of potentially huge numbers of markers, and the Human Microbiome Project is now attempting to identify all microorganisms and their genetic composition within humans.24 Novel technologies are enhancing our ability to measure these, including through additional sources; for example, hormones such as cortisol can now be assayed in hair or fingernails (providing a chronic indication) or sweat (providing a continuous measurement),25 as well as in blood, cerebrospinal fluid, urine and saliva.

 

 

Given the number of putative sources, levels and systems involved in depression, it is not surprising that the scale of biomarkers with translational potential is extensive. Particularly, when interactions between markers are considered, it is perhaps unlikely that examining single biomarkers in isolation will yield findings fruitful for improving clinical practice. Schmidt et al26 proposed the use of biomarker panels and, subsequently, Brand et al27 outlined a draft panel based on prior clinical and preclinical evidence for MDD, identifying 16 �strong� biomarker targets, each of which is rarely a single marker. They comprise reduced gray matter volume (in hippocampal, prefrontal cortex and basal ganglia regions), circadian cycle changes, hypercortisolism and other representations of hypothalamic�pituitary�adrenal (HPA) axis hyperactivation, thyroid dysfunction, reduced dopamine, noradrenaline or 5-hydroxyindoleacetic acid, increased glutamate, increased superoxide dismutase and lipid peroxidation, attenuated cyclic adenosine 3?,5?-monophosphate and mitogen-activated protein kinase pathway activity, increased proinflammatory cytokines, alterations to tryptophan, kynurenine, insulin and specific genetic polymorphisms. These markers have not been agreed by consensus and could be measured in various ways; it is clear that focused and systematic work must address this enormous task in order to prove their clinical benefits.

 

ഈ അവലോകനത്തിന്റെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ

 

ഒരു മനഃപൂർവ്വം വിശാലമായ അവലോകനം പോലെ, ഈ ലേഖനം ബിഒമര്കെര്സ് മരുന്നുകളോട് പ്രതികരണം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് യഥാർത്ഥ ട്രാന്സ്ലേഷണല് സാധ്യതയുള്ള പിടിക്കാൻ വരെ ഡിപ്രഷൻ എത്രമാത്രം ബിഒമര്കെര് ഗവേഷണ മൊത്തത്തിൽ ആവശ്യങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കാൻ തേടി. ഈ ഫീൽഡിൽ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ടതും ആവേശവുമായ ഫലങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്ത് ഞങ്ങൾ വായനക്കാരെ പ്രസക്തമായ മാർക്കറുകളും താരതമ്യംകളും സംബന്ധിച്ച കൂടുതൽ വിശകലനങ്ങളിലേക്ക് എത്തിക്കുന്നു. വിഷാദത്തിന്റെ ഭാരം കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ആവശ്യകതയോടെ, തെളിവുകളുടെ വെളിച്ചത്തിൽ അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന നിലവിലുള്ള വെല്ലുവിളികളെ ഞങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്നു. അവസാനമായി, നിലവിലെ വെല്ലുവിളികളെ നേരിടാനും ക്ലിനിക്കൽ പ്രാക്ടീസിലെ അവരുടെ പ്രത്യാഘാതങ്ങളെ നേരിടാനും നാം പ്രധാനപ്പെട്ട ഗവേഷണ പാതകളെ മുന്നോട്ടു നയിക്കുന്നു.

 

സമീപകാല ഇൻസൈറ്റുകൾ

 

വിഷാദരോഗികൾക്കുള്ള ക്ലിനിക്കൽ ഉപയോഗപ്രദമായ biomarkers തിരയൽ കഴിഞ്ഞ അര നൂറ്റാണ്ടിനെക്കുറിച്ച് വിപുലമായ അന്വേഷണം ഉദ്പാദിപ്പിച്ചു. വിഷാദരോഗത്തിന്റെ മോണോയിൻ സിദ്ധാന്തത്തിൽനിന്ന് ഏറ്റവും സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്ന ചികിത്സാരീതികൾ രൂപപ്പെട്ടു; പിന്നീട് ന്യൂറോൻഡോൻഡ്രോക് പരികല്പനകൾ കൂടുതൽ ശ്രദ്ധ നേടി. അടുത്തകാലത്തായി, വിഷാദരോഗത്തിന്റെ ക്രിയാത്മക സിദ്ധാന്തം വളരെയധികം വ്യാപകമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, നിരവധി സംവിധാനങ്ങളുള്ള അവലോകന ലേഖനങ്ങളിൽ അഞ്ച് സംവിധാനങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചിട്ടുണ്ട്; biomarker സിസ്റ്റമുകളുടെ സമീപകാല സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ ശേഖരത്തിനായി പട്ടിക 1 ഉം അതിൽ താഴെയുള്ളവയും കാണുക. പല തലങ്ങളിൽ അളന്നു അതേസമയം, രക്തം-കഥകളിയുടെ പ്രോട്ടീനുകൾ ഏറ്റവും വ്യാപകമായി പരിശോധിച്ച്, ഉള്ളിടത്തോളം ആ ചെലവുകുറഞ്ഞതും മറ്റ് സ്രോതസ്സുകളിൽ അധികം ട്രാന്സ്ലേഷണല് സാധ്യതയുള്ള അടുത്ത് വരാം ബിഒമര്കെര് ഒരു സ്രോതസ്സ് നൽകുക ചെയ്തു; അതിനാൽ, രക്തത്തിൽ ഉത്തേജിപ്പിക്കുന്ന biomarkers കൂടുതൽ വിശദാംശങ്ങൾ നൽകുന്നു.

 

 

In a recent systematic review, Jani et al20 examined peripheral blood-based biomarkers for depression in association with treatment outcomes. Of only 14 studies included (searched up until early 2013), 36 biomarkers were studied of which 12 were significant predictors of mental or physical response indices in at least one investigation. Those identified as potentially representing risk factors for nonresponse included inflammatory proteins: low interleukin (IL)-12p70, ratio of lymphocyte to monocyte count; neuroendocrine markers (dexamethasone nonsuppression of cortisol, high circulating cortisol, reduced thyroid-stimulating hormone); neurotransmitter markers (low serotonin and noradrenaline); metabolic (low high-density lipoprotein cholesterol) and neurotrophic factors (reduced S100 calcium-binding protein B). Further to this, other reviews have reported on associations between additional biomarkers and treatment outcomes.19,28�30 A brief description of putative markers in each system is outlined in the subsequent sections and in Table 2.

 

 

ഡിപ്രെഷൻ ലെ കോശജ്വലനം

 

Since Smith�s seminal paper outlining the macrophage hypothesis,31 this established literature has found increased levels of various proinflammatory markers in depressed patients, which have been reviewed widely.32�37 Twelve inflammatory proteins have been evaluated in meta-analyses comparing depressed and healthy control populations.38�43

 

IL-6 (P<0.001 in all meta-analyses; 31 studies included) and CRP (P<0.001; 20 studies) appear frequently and reliably elevated in depression.40 Elevated tumor necrosis factor alpha (TNF?) was identified in early studies (P<0.001),38 but substantial heterogeneity rendered this inconclusive when accounting for more recent investigations (31 studies).40 IL-1? is even more inconclusively associated with depression, with meta-analyses suggesting higher levels in depression (P=0.03),41 high levels only in European studies42 or no differences from controls.40 Despite this, a recent article suggested particular translational implications for IL-1?,44 supported by an extremely significant effect of elevated IL-1? ribonucleic acid predicting a poor response to antidepressants;45 other findings above pertain to circulating blood-derived cytokines. The chemokine monocyte chemoattractant protein-1 has shown elevations in depressed participants in one meta-analysis.39 Interleukins IL-2, IL-4, IL-8, IL-10 and interferon gamma were not significantly different between depressed patients and controls at a meta-analytic level, but have nonetheless demonstrated potential in terms of altering with treatment: IL-8 has been reported as elevated in those with severe depression prospectively and cross-sectionally,46 different patterns of change in IL-10 and interferon gamma during treatment have occurred between early responders versus nonresponders,47 while IL-4 and IL-2 have decreased in line with symptom remission.48 In meta-analyses, small decreases alongside treatment have been demonstrated for IL-6, IL-1?, IL-10 and CRP.43,49,50 Additionally, TNF? may only reduce with treatment in responders, and a composite marker index may indicate increased inflammation in patients who subsequently do not respond to treatment.43 It is notable, however, that almost all of the research examining inflammatory proteins and treatment response utilize pharmacologic treatment trials. Thus, at least some inflammatory alterations during treatment are likely attributable to antidepressants. The precise inflammatory effects of different antidepressants have not yet been established, but evidence using CRP levels suggests individuals respond differently to specific treatments based on baseline inflammation: Harley et al51 reported elevated pretreatment CRP predicting a poor response to psychological therapy (cognitive�behavioral or interpersonal psychotherapy), but a good response to nortriptyline or fluoxetine; Uher et al52 replicated this finding for nortriptyline and identified the opposite effect for escitalopram. In contrast, Chang et al53 found higher CRP in early responders to fluoxetine or venlafaxine than nonresponders. Furthermore, patients with TRD and high CRP have responded better to the TNF? antagonist infliximab than those with levels in the normal range.54

 

ശരീരപ്രകൃതി സൂചിക (BMI), പ്രായം തുടങ്ങിയ ഘടകങ്ങൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനിടയിൽ പോലും, വിഷാദരോഗം വരുന്നവരിൽ മൂന്നിലൊന്നിന് വിഘാതം സംഭവിക്കുന്നു എന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഇൻസുല്ല സംസ്ക്കാരം വളരെ സങ്കീർണമാണ്, ഈ വ്യവസ്ഥിതിയുടെ വിവിധ വശങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന നിരവധി ബയോമെകാളർമാർ. സമീപകാലത്ത്, അധിക നോവൽ സൈറ്റോകിനുകളും chemokines വിഷാദാവസ്ഥ അസാധാരണമായ തെളിവുകൾ വഴിവെക്കുന്നു. മാക്രോഫേജ് ഇൻഹൈറ്ററി പ്രോട്ടീൻ 55,56a, IL-1, IL-1, IL-7XX, IL-12, IL-70, eotaxin, ഗ്രാനലോസൈറ്റ് മാക്രോഫേജ് കോളനി-ഉത്തേജിപ്പിക്കുന്ന ഘടകം, XX IL-13 IL-15 IL-57 മോണോസൈറ്റ് chemattractant പ്രോട്ടീൻ -ക്സനുമ്ക്സ തൈമസിലെ സജീവമാക്കുന്ന-നിയന്ത്രിത ഛെമൊകിനെ, ക്സനുമ്ക്സ എഒതക്സിന്-ക്സനുമ്ക്സ, ത്ന്ഫ്ബ്, ക്സനുമ്ക്സ ഇന്റർഫെറോൺ ഗാമാ വ്യതിയാനം പ്രോട്ടീൻ ക്സനുമ്ക്സ സെറം അമലോയ്ഡ് എ, ക്സനുമ്ക്സ ലയിക്കുന്ന ഇംത്രചെല്ലുലര് അധെസിഒന് മൊലെചുലെക്സനുമ്ക്സ ആൻഡ് ലയിക്കുന്ന രക്തക്കുഴൽ സെൽ അധെസിഒന് തന്മാത്ര ക്സനുമ്ക്സ

 

ഡിപ്രെഷനിലെ വളർച്ചാ ഘടകങ്ങൾ

 

നോൺ-ന്യൂറോട്രോപിക് വളർച്ചാ ഘടകങ്ങളുടെ പ്രാധാന്യം (ആൻജിയോജെനിസത്തെ സംബന്ധിക്കുന്നതുപോലെ), വളർച്ചാ ഘടകങ്ങളുടെ വിശാലമായ നിർവചനത്തിൽ നമ്മൾ ന്യൂറോജെജന് ബയോകാർക്കറുകളെ പരാമർശിക്കുന്നു.

 

Brain-derived neurotrophic factor (BDNF) is the most frequently studied of these. Multiple meta-analyses demonstrate attenuations of the BDNF protein in serum, which appear to increase alongside antidepressant treatment.68�71 The most recent of these analyses suggests that these BDNF aberrations are more pronounced in the most severely depressed patients, but that antidepressants appear to increase the levels of this protein even in the absence of clinical remission.70 proBDNF has been less widely studied than the mature form of BDNF, but the two appear to differ functionally (in terms of their effects on tyrosine receptor kinase B receptors) and recent evidence suggests that while mature BDNF may be reduced in depression, proBDNF may be overproduced.72 Nerve growth factor assessed peripherally has also been reported as lower in depression than in controls in a meta-analysis, but may not be altered by antidepressant treatment despite being most attenuated in patients with more severe depression.73 Similar findings have been reported in a meta-analysis for glial cell line-derived neurotrophic factor.74

 

Vascular endothelial growth factor (VEGF) has a role in promoting angiogenesis and neurogenesis along with other members of the VEGF family (eg, VEGF-C, VEGF-D) and has promise for depression.75 Despite inconsistent evidence, two meta-analyses have recently indicated elevations of VEGF in blood of depressed patients compared to controls (across 16 studies; P<0.001).76,77 However, low VEGF has been identified in TRD78 and higher levels have predicted nonresponse to antidepressant treatment.79 It is not understood why the levels of VEGF protein would be elevated, but it may partly be attributable to proinflammatory activity and/or increases in blood�brain barrier permeability in depressed states that causes reduced expression in cerebrospinal fluid.80 The relationship between VEGF and treatment response is unclear; a recent study found no relationship between either serum VEGF or BDNF with response or depression severity, despite decreases alongside antidepressant treatment.81 Insulin-like growth factor-1 is an additional factor with neurogenic functions that may be increased in depression, reflecting an imbalance in neurotrophic processes.82,83 Basic fibroblast growth factor (or FGF-2) is a member of the fibroblast growth factor family and appears higher in depressed than control groups.84 However, reports are not consistent; one found that this protein was lower in MDD than healthy controls, but reduced further alongside antidepressant treatment.85

 

കൂടുതൽ വളർച്ച ആവശ്യത്തിനുള്ള വിഷാദരോഗം ൽ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാത്ത ഘടകങ്ങൾ എന്നിവ ത്യ്രൊസിനെ കിനസെ ക്സനുമ്ക്സ ആൻഡ് ലയിക്കുന്ന ഫ്മ്സ് പോലുള്ള ത്യ്രൊസിനെ കിനസെ-ക്സനുമ്ക്സ (പുറമേ സ്വെഗ്ഫ്ര്-ക്സനുമ്ക്സ ആകാശം) വെഗ്ഫ് കൊണ്ട് വിജയത്തെ പ്രവർത്തിക്കാൻ ഏതൊക്കെ ത്യ്രൊസിനെ കിനസെ റിസപ്റ്ററുകൾക്ക് (ആ കെട്ടുന്നതു ബി.ഡി.എൻ.എഫ്) പോഷണത്തിനും ചെയ്യാം വിഷാദാവസ്ഥയിൽ. 2 പ്ലാസൻഷ്യൽ വളർച്ചാ ഘടകം VEGF കുടുംബത്തിന്റെ ഭാഗമാണ്, പക്ഷേ നമ്മുടെ അറിവിലേക്ക് പതിവായി വിഷാദരോഗങ്ങളെ പരിശോധിക്കുന്നില്ല.

 

ഡിപ്രെഷൻ ലെ മെറ്റാബോളിക് ബയോ മാക്കർ കണ്ടെത്തുന്നു

 

ഉപാപചയ രോഗം ബന്ധപ്പെട്ട പ്രധാന ബിഒമര്കെര്സ് ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകൾ, അദിപൊനെച്തിന്, ഘ്രെലിന്, മധുസൂദനക്കുറുപ്പ്, ഉയർന്ന സാന്ദ്രത ലിപൊപ്രൊതെഇന് (എച്ച്.ഡി.എൽ), ഗ്ലൂക്കോസ്, ഇൻസുലിൻ അല്ബുമിന്.ക്സനുമ്ക്സ എന്നിവ ഇവയിൽ പലതും വിഷാദരോഗം തമ്മിലുള്ള അസോസിയേഷന് ചെയ്തിരിക്കുന്നു അവലോകനം ചെയ്തു: ലെപ്തിന്ക്സനുമ്ക്സ ആൻഡ് ഘ്രെലിന്ക്സനുമ്ക്സ വിഷാദരോഗം താഴ്ന്ന ദൃശ്യമാകും പരിധിക്കുള്ളിൽ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനേക്കാൾ, ആന്റിഡിപ്രസന്റ് ചികിത്സയോ അല്ലെങ്കിൽ പരിഹാരമോ കൂടുന്നതായിരിക്കും. ഇൻസുലിൻ ചെറുത്തുനിൽപ്പിന് ചെറിയ അളവുകളുണ്ടെങ്കിലും വിഷാദരോഗം വർദ്ധിക്കും. HDL- കൊളസ്ട്രോൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള എച്ച്എൽഎൽ-കൊളസ്ട്രോൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള പല രോഗങ്ങളും മാനസികരോഗമുള്ളവരോടൊപ്പവും, ഈ ബന്ധം സങ്കീർണ്ണവും കൂടുതൽ വ്യാഖ്യാനവും ആവശ്യമുള്ളവയുമാണ്. അവലോകനങ്ങളിൽ വിഷാദാവസ്ഥയിൽ hyperglycemia87 ഉം hypoalbuminemia88 ഉം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്.

 

Investigations of overall metabolic states are becoming more frequent using metabolomics panels of small molecules with the hope of finding a robust biochemical signature for psychiatric disorders. In a recent study using artificial intelligence modeling, a set of metabolites illustrating increased glucose�lipid signaling was highly predictive of an MDD diagnosis,94 supportive of previous studies.95

 

വിഷാദരോഗം കണ്ടെത്തുന്നു

 

While the attention paid to monoamines in depression has yielded relatively successful treatments, no robust neurotransmitter markers have been identified to optimize treatment based on the selectivity of monoamine targets of antidepressants. Recent work points toward the serotonin (5-hydroxytryptamine) 1A receptor as potentially important for both diagnosis and prognosis of depression, pending new genetic and imaging techniques.96 There are new potential treatments targeting 5-hydroxytryptamine; for example, using a slow-release administration of 5-hydroxytryptophan.97 Increased transmission of dopamine interacts with other neurotransmitters to improve cognitive outcomes such as decision making and motivation.98 Similarly, the neurotransmitters glutamate, noradrenaline, histamine and serotonin may interact and activate as part of a depression-related stress response; this might decrease 5-hydroxytryptamine production through �flooding�. A recent review sets out this theory and suggests that in TRD, this could be reversed (and 5-HT restored) through multimodal treatment targeting multiple neurotransmitters.99 Interestingly, increases in serotonin do not always occur conjunctively with therapeutic antidepressant benefits.100 Despite this, neurotransmitter metabolites such as 3-methoxy-4-hydroxyphenylglycol, of noradrenaline, or homovanillic acid, of dopamine, have often been found to increase alongside reduction in depression with antidepressant treatment101,102 or that low levels of these metabolites predict a better response to SSRI treatment.102,103

 

ന്യൂറോൻഡ്രോക്രോൻ കണ്ടെത്തലുകൾ

 

വിഷാദരോഗം പഠിക്കുന്ന ഏറ്റവും സാധാരണമായ എച്ച്പിഎ ആക്സസിസ് ബയോമർക്കർ ആണ് കോർട്ടിസോൾ. നിരവധി അവലോകനങ്ങൾ എച്ച്പിയുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ വിവിധ വിലയിരുത്തലുകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. വിഷാദരോഗം ഹൈപ്പർകോറിസോലൈമിയയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണെന്നും കോർട്ടിസോൾ ഉണർവ്വ് പ്രതികരണത്തിന് പലപ്പോഴും ശോഷിക്കപ്പെടുന്നുവെന്നും ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. 104,105 ഇത് മാനസികവളർച്ചയിൽ കോർടൈസോൾ ഹൈപ്പർ ആക്ടിവിറ്റി എന്ന സിദ്ധാന്തം പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, എന്നാൽ മറ്റ് രോഗങ്ങളിൽ ഹൈപ്പോക്റ്റിവ്വിറ്റി പാൻഡിക് ഡിസോർഡറായി. [15] കൂടുതലായി, പ്രത്യേകിച്ച്, ഉയർന്നുവരുന്ന cortisol ലെവുകൾ മനഃശാസ്ത്രപരമായ 106, ആന്റിഡിപ്രസന്റ് 107 ചികിത്സയ്ക്കായി ഒരു പാവപ്പെട്ട പ്രതികരണത്തെ പ്രവചിക്കുന്നു. ചരിത്രപരമായി, പ്രോക്സിക്റ്റീവ് ട്രീറ്റ്മെന്റ് ന്യൂറോൻഡ്രോക്രോൻ ഡെക്മെമറ്റാസോൺ സപ്ലിഷൻ ടെസ്റ്റ് ആണ്. ഡെക്മെമാറ്റസോൺ അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്ററിനു ശേഷമുള്ള കോർസിസോൾ മുഖവിലക്കെടുത്തില്ലെങ്കിൽ തുടർന്നുള്ള പരിഹാരത്തിന്റെ സാധ്യത കുറവാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഈ പ്രതിഭാസത്തെ ക്ലിനിക്കൽ അപേക്ഷയ്ക്ക് വേണ്ടത്ര കരുത്താർജ്ജിച്ചിട്ടില്ല. അനുബന്ധ മാർക്കറുകൾ കാർട്ടിക്ട്രോഫിൻ-റിലീസിംഗ് ഹോർമോൺ, അഡ്രനോകോോർഡികോട്രോപിൻ ഹോർമോൺ, വാസോപ്രോസിൻ എന്നിവ അസ്ഥിരമായി വിഷാദരോഗത്തിലും ഡീഹൈഡ്രോപിയിൻഡ്രോറെറോണിലും കൂടുതലായി കാണപ്പെടാറില്ല. dehydroepiandrosterone ലേക്കുള്ള കോർട്ടിസോൾ എന്ന അനുപാതം ടി.ആർ.ഡി ലെ താരതമ്യേന സ്ഥിരതയുള്ള മാർക്കറ്റായി ഉയർത്തപ്പെടുകയും, പുനർ രോഗം തുടരുകയും ചെയ്യും. 108 ന്യൂറോൻഡ്രോക്ക്രിക് ഹോർമോൺ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് വിഷാദരോഗവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. വിഷാദരോഗങ്ങളിൽ ഹൈപ്പോഥ്യൈഡിസവും ഒരു കാരണമാകും. വിഷാദരോഗത്തിനുള്ള വിജയകരമായ ചികിത്സ ഉപയോഗിച്ച് സാധാരണ രീതിയിൽ ക്രമീകരിക്കുക

 

Within the above, it is important also to consider signaling pathways across systems, such as glycogen synthase kinase-3, mitogen-activated protein kinase and cyclic adenosine 3?,5?-monophosphate, involved in synaptic plasticity112 and modified by antidepressants.113 Further potential biomarker candidates that span biologic systems particularly are measured using neuroimaging or genetics. In response to the lack of robust and meaningful genomic differences between depressed and nondepressed populations,114 novel genetic approaches such as polygenic scores115 or telomere length116,117 could prove more useful. Additional biomarkers gaining popularity are examining circadian cycles or chronobiologic biomarkers utilizing different sources. Actigraphy can provide an objective assessment of sleep and wake activity and rest through an accelerometer, and actigraphic devices can increasingly measure additional factors such as light exposure. This may be more useful for detection than commonly used subjective reports of patients and could provide novel predictors of treatment response.118 The question of which biomarkers are the most promising for translational use is a challenging one, which is expanded upon below.

 

നിലവിലെ വെല്ലുവിളികൾ

 

ഈ അഞ്ചു ന്യൂറോബയോളജിക്കൽ സംവിധാനങ്ങൾ പരിശോധിച്ചതിന് തെളിവുകൾ സമാനമായ വിവരണത്തിനു വിധേയമാണ്: വിഷാദരോഗത്തിന്റെ ചില വശങ്ങളിൽ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന അനേകം biomarkers ഉണ്ട്. സങ്കീർണ്ണവും ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതുമായ മോഡൽ രീതിയിൽ ഈ അടയാളങ്ങൾ പരസ്പരം ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. തെളിവുകൾ അസ്ഥിരമാണ്, ചിലത് മറ്റു ഘടകങ്ങളെ എഫീഫെനോമിയയുടേതും ചിലത് രോഗികളുടെ ഉപവിഭാഗത്തിൽ മാത്രം പ്രാധാന്യമുള്ളവയുമാണ്. പലതരം വഴികളിലൂടെ ബയോ മെക്കാർക്കറുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്താവുന്നതാണ് (ഉദാഹരണത്തിന്, ചികിത്സയുടെ തുടർന്നുള്ള പ്രതികരണത്തെ മുൻകൂട്ടി ചെയ്യുന്നവർ, ഫലപ്രദമായ സാധ്യതകൾ കൂടുതലായി സൂചിപ്പിക്കുന്നവരോ ക്ലിനിക്കൽ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളൊന്നുമില്ലാതെ ഇടപെടലുകളുമായി വ്യത്യാസപ്പെടുന്നവ). മാനസിക രോഗങ്ങളിലുള്ള ജൈവശാസ്ത്രപരമായ വിലയിരുത്തലുകളുടെ സ്ഥിരത വർദ്ധിപ്പിക്കാനും ക്ലിനിക്കൽ പ്രയോഗക്ഷമമാക്കാനും നവീന രീതികൾ ആവശ്യമാണ്.

 

ബയോമർക്കർ വേരിയബിളിറ്റി

 

കാലക്രമേണ വിവിധ ഘട്ടങ്ങളിൽ ജൈവഭ്യാസങ്ങളുടെ വ്യത്യാസം മറ്റുള്ളവരെക്കാൾ (ഉദാ: പ്രോട്ടോമിക്കുകൾ) കൂടുതൽ തരം (ജീനോമിക്സ്) ഉപയോഗിക്കുന്നു. അനേകർക്ക് നിലവാരമുള്ള മാനദണ്ഡങ്ങൾ നിലവിലില്ല അല്ലെങ്കിൽ വ്യാപകമായി അംഗീകരിക്കപ്പെട്ടിട്ടില്ല. തീർച്ചയായും, മാർക്കറുകളിൽ പരിസ്ഥിതി ഘടകങ്ങളുടെ സ്വാധീനം പലപ്പോഴും കണക്കിലെടുക്കാത്ത ജനങ്ങളുടെ ഇടയിൽ ജനിതക ഘടനയും മറ്റ് ഫിസിയോളജിക്കൽ വ്യത്യാസങ്ങളും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഇത് biomarker പ്രവർത്തനത്തിന്റെ വിലയിരുത്തൽ, ജീവശാസ്ത്രപരമായ അസ്വാഭാവികതകൾ തിരിച്ചറിയുക, വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്. സാധ്യതയുള്ള biomarkers എന്ന സംഖ്യ കാരണം, പലരും പരസ്പരം അളക്കാൻ കഴിയാത്ത വിധത്തിൽ അളവെടുത്തിട്ടില്ല.

 

രോഗബാധിതരായ രോഗികളുള്ള രോഗികൾക്ക് ജീവൻ നിലനിർത്തുന്നതിൽ പ്രോട്ടോണിനെ സ്വാധീനിക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ പല ഘടകങ്ങളും റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. സംഭരണത്തിന്റെ ദൈർഘ്യവും അവസ്ഥയും (ചില സംയുക്തങ്ങളുടെ തകരാറുമൂലം കാരണമാകാം) ഗവേഷണ-അനുബന്ധ ഘടകങ്ങളോടൊപ്പം, അവയിൽ ഉൾപ്പെടുന്ന ദിവസം, വംശീയത, വ്യായാമം, 119 ഭക്ഷണക്രമം (ഉദാഹരണത്തിന്, മൈക്രോബയോം പ്രവർത്തനം, പ്രത്യേകിച്ചും മിക്ക രക്തയോട്ടാറുകൾ പുകവലി സാമ്പിൾ ആവശ്യമില്ല), പുകവലിക്കുന്നതും വസ്തുക്കളുള്ളതുമായ ഉപയോഗം, XXX, ആരോഗ്യ ഘടകങ്ങൾ (കോമോർബിഡ് ഇൻഫെല്ലമിറ്ററി, കാർഡിയോവസ്കുലർ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് ശാരീരിക രോഗങ്ങൾ). ഉദാഹരണമായി, ഉയർന്ന തലച്ചോറിലെ രോഗങ്ങൾ വിഷാദരോഗികളായവരോട് താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ആരോഗ്യമുള്ള വ്യക്തികളിൽ, രോഗികളല്ലാത്ത രോഗികളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, വിഷാദരോഗമുള്ള രോഗപ്രതിരോധസംബന്ധമായ അസുഖങ്ങൾ പലപ്പോഴും സൈക്കോകൈൻ സപ്പോകോണുകളായതിനാൽ വിഷാദരോഗരോ രോഗമോ ഉള്ളതിനേക്കാൾ ഉയർന്ന സൈറ്റോകൈൻ ഉണ്ടാകും. biomarkers, വിഷാദം, ചികിത്സാ പ്രതികരണങ്ങൾ എന്നിവ തമ്മിലുള്ള ബന്ധത്തിൽ സാധ്യതയുള്ള ഇടപെടലുകൾ താഴെ വിവരിച്ചിരിക്കുന്നു.

 

സമ്മർദ്ദം. സമ്മർദ്ദത്തിന് (physiologic or psychological) പ്രതികരിക്കുന്നതിൽ എൻഡോക്രൈൻ, പ്രതിരോധ പ്രതികരണങ്ങൾ എന്നിവ നന്നായി അറിയാം. കൂടാതെ ജീവശാസ്ത്രപരമായ മാതൃകാ ശേഖരണ സമയത്ത് താൽക്കാലിക സമ്മർദ്ദം ഗവേഷണ പഠനങ്ങളിൽ അപൂർവ്വമായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. വിഷാദം ഹ്രസ്വവും ദീർഘവുമായ മനഃശാസ്ത്ര മനഃക്ലേശം ഒരു രോഗപ്രതിരോധമായി മാറുന്നു. ഹ്രസ്വവും ദീർഘകാലവുമായ കാലഘട്ടത്തിൽ കോശജ്വലനത്തോടു കൂടിയ പ്രതികരണങ്ങളാകാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു. 123,124 ഈ കണ്ടെത്തൽ മുതിർന്ന ജീവിത സമ്മർദത്തെ ബാധിക്കുന്നു. ഒരു മുതിർന്ന പ്രായം. 125,126 കുട്ടിക്കാലത്തെ പ്രയാസകരമായ അനുഭവങ്ങൾ, ഇപ്പോൾ നിരാശാജനകരായ കുട്ടികളിൽ മാത്രം വീക്കം കൂടി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. മറിച്ച്, മാനസികരോഗവും കുട്ടിക്കാലത്ത് ഉണ്ടാകുന്ന അസുഖവും മൂലം, വിഷാദരോഗികൾക്കും 127 സ്ട്രെസ്-ഇൻഡുഡഡ് എച്പിഎ അക്സൈസിസ് വ്യത്യാസങ്ങൾ കോഗ്നിറ്റീവ് ഫംഗ്ഷനോടേയും, എച് പി എസുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ജീനുകളുടെ മാരകമായ ഉപവിഭാഗത്തിലോ വ്യത്യാസമായോ ഉള്ളതായി തോന്നുന്നു. എക്സ്.എൻ.എക്സ്ക്സ് സമ്മർദ്ദം ന്യൂറോജെനിസിസ് 128 നും മറ്റ് ന്യൂറൽ മാനസികസമ്മർദ്ദം. 129 ബാല്യത്തിന്റെ ഗർജ്ജനം മാരകമായ ജീവശാസ്ത്രപരമായ മാർക്കറുകളെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നു എന്നത് കൃത്യമായി അവ്യക്തമാണ് മുതിർന്നവർക്കുണ്ടെങ്കിലും, പ്രായപൂർത്തിയായവരിൽ സമ്മർദ്ദപരമായ പ്രതികരണങ്ങൾ സഹിക്കാൻ ചില വ്യക്തികളെ മുൻകാല ജീവിത സമ്മർദ്ദം സഹായിക്കുന്നു. അത് മാനസികമായും / അല്ലെങ്കിൽ ജീവശാസ്ത്രപരമായും വർദ്ധിപ്പിക്കും.

 

കോഗ്നിറ്റേറ്റീവ് പ്രവർത്തനം. ന്യൂട്രീനോൻറ്റീവ് ഡിസ്പോണ്ടൻസുകൾ ബാധകമല്ലാത്ത MDD പോലും, ബാധകമല്ലാത്ത MDD പോലും. 133 കോഗ്നിറ്റീവ് deficits ചികിത്സ പ്രതിരോധത്തോടൊപ്പം കൂടി ദൃശ്യമാകും. 134 ന്യൂറോബയോളജി, ഈ ബന്ധത്തിൽ HPA അക്സിസ് 129 ആൻഡ് ന്യൂറോട്രോപിക് സിസ്റ്റങ്ങൾ 135 ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. പഠനങ്ങളും മെമ്മറിയും പോലുള്ള പരിചിത പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് നൊറോട്രോൺമിറ്ററുകൾ നോർഡ്രറിനൈറ്റും ഡോപാമൈനും പ്രധാനമാണ്. 136 എലവേറ്റഡ് ഇൻഫഌമിറ്റേറിയൻ പ്രതികരണങ്ങൾ കോഗ്നിറ്റീവ് തകരാറുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. വൈകാതെ തന്നെ നിഗൂഢമായ എപ്പിസോഡുകളിൽ മനഃശാസ്ത്രപരമായ പ്രവർത്തനത്തെ ബാധിക്കുകയും, വിഷാദത്തിൻറെ പ്രധാന ലക്ഷണങ്ങളെക്കാൾ സി.ജി.പി കൂടുതൽ മനസിലാക്കുന്നതാണ്.

 

പ്രായം, ലിംഗഭേദം, BMI എന്നിവ. സ്ത്രീക്കും പുരുഷനും തമ്മിലുള്ള ജൈവശാസ്ത്രപരമായ വ്യത്യാസങ്ങളുടെ അഭാവവും സാന്നിധ്യവും ഈ ദിശയിലുള്ള തെളിവുകളിൽ പ്രത്യേകിച്ച് വ്യത്യസ്തമാണ്. പുരുഷനും സ്ത്രീയും തമ്മിലുള്ള ന്യൂറോൻഡ്രോക്രോൻ ഹോർമോൺ വ്യത്യാസം വിഷാദരോഗം സങ്കോചത്തോടെയാണ് ഇടപെടുന്നത്. പ്രായവും ലിംഗഭേദനവും നിയന്ത്രിക്കുന്നതിൽ മയക്കുമരുന്ന് നിയന്ത്രണ സൈറ്റോകൈനുകളിൽ രോഗപ്രതിരോധ വ്യത്യാസത്തെ ബാധിക്കില്ല എന്ന് പഠന റിപ്പോർട്ട് (IL-140- ഉം വിഷാദവും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം വർദ്ധിച്ചുവെങ്കിലും, വീക്കം സാധാരണഗതിയിൽ ഉണ്ടാകുന്ന സിദ്ധാന്തങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതാണ്). യുവാക്കൾ, നിയന്ത്രണങ്ങൾ എന്നിവ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ ചെറുപ്പക്കാരായ സാമ്പിളുകൾ പരിശോധിക്കുന്നതിൽ വലിയ അളവിലാണ്. ലിംഗ, BMI, ക്ലിനിക്കൽ ഘടകങ്ങൾ ഈ താരതമ്യങ്ങളെ ഒരു മെറ്റാ-അനലിറ്റിക് ലെവലിൽ ബാധിക്കുന്നില്ല. വീക്കം, വിഷാദം എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള മുൻ പരീക്ഷയിൽ ബി.എം.ഐയ്ക്കുള്ള ക്രമീകരിക്കൽ അഭാവം ഈ ഗ്രൂപ്പുകൾക്കിടയിൽ വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട വ്യത്യാസങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. എക്സ്എക്സ്എക്സ് വിസ്തൃതമായ അഡിപ്പോസ് ടിഷ്യുകൾ സൈക്കോകൈൻ ഉത്പാദനം ഉത്തേജിപ്പിക്കുന്നതിനും, ഉപാപചയ മാർക്കറ്റുകളുമായി വളരെ അടുത്തബന്ധം പുലർത്തുന്നതിനും തീർച്ചയായും തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്. ബന്ധിപ്പിക്കാം ശരീരഭാരം വർദ്ധിപ്പിച്ചും ഉയർന്ന BMI യും കണക്കിലെടുത്ത് വിഷാദരോഗത്തിനുള്ള പ്രതിരോധവുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണ്, ഇത് പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന മേഖലയാണ്.

 

മരുന്നുകൾ. Many biomarker studies in depression (both cross-sectional and longitudinal) have collected baseline specimens in unmedicated participants to reduce heterogeneity. However, many of these assessments are taken after a wash-out period from medication, which leaves the potentially significant confounding factor of residual changes in physiology, exacerbated by the extensive range of treatments available that may have had differing effects on inflammation. Some studies have excluded psychotropic, but not other medication use: in particular, the oral contraceptive pill is frequently permitted in research participants and not controlled for in analyses, which has recently been indicated to increase hormone and cytokine levels.143,144 Several studies indicate that antidepressant medications have effects on the inflammatory response,34,43,49,145�147 HPA-axis,108 neurotransmitter,148 and neurotrophic149 activity. However, the numerous potential treatments for depression have distinct and complex pharmacologic properties, suggesting there may be discrete biologic effects of different treatment options, supported by current data. It has been theorized that in addition to monoamine effects, specific serotonin-targeting medications (ie, SSRIs) are likely to target Th2 shifts in inflammation, and noradrenergic antidepressants (eg, SNRIs) effect a Th1 shift.150 It is not yet possible to determine the effects of individual or combination medications on biomarkers. These are likely mediated by other factors including the length of treatment (few trials assess long-term medication use), sample heterogeneity and not stratifying participants by response to treatment.

 

വൈരുദ്ധ്യം

 

മെത്തഡോളജിക്കൽ. മുകളിൽ സൂചിപ്പിച്ചിട്ടുള്ളത് പോലെ, ഏത് ചികിത്സാരീതികളുമായും (കോമ്പിനേഷനുകളിലും) വ്യത്യാസങ്ങൾ കണക്കിലെടുത്ത്, മുമ്പ് സ്വീകരിച്ചിട്ടുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ, പ്രത്യേകിച്ച് ബയോമർക്കർ ഗവേഷണങ്ങളിൽ, ഗവേഷണ കണ്ടെത്തലുകൾക്ക് വൈവിധ്യവത്കരണം അവതരിപ്പിക്കുന്നതിനു മാത്രമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ഇതിനുപുറമേ, മറ്റ് ഡിസൈനും മാതൃകാ സവിശേഷതകളും പഠനത്തിനനുസരിച്ച് വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു, അതിനാൽ കണ്ടെത്തലുകളെ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനും ആട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നതിനും പ്രയാസമുണ്ടാക്കുന്നു. ഇവ ബയോമർക്കർ അളക്കുന്നതിനുള്ള പരാമീറ്ററുകൾ (ഉദാഹരണം, അസ്സൈ കിറ്റുകൾ), വിഷാദം അടയാളപ്പെടുത്തൽ, ശേഖരിക്കൽ, പ്രോസസ് ചെയ്യൽ, വിശകലനം ചെയ്യുന്ന രീതികൾ എന്നിവയാണ്. ഹിൽസ് ആൻഡ് അൾ്ലെഎൻഎൻഎൽ പ്രസിദ്ധീകരിച്ചത് മദീനതയുടെ സാഹിത്യത്തിലെ ചില പൊരുത്തക്കേടുകൾ പരിശോധിച്ചു. വിഷാദരോഗ ചികിത്സ, ബി.എം.ഐ, കോമോർബിഡ് രോഗങ്ങൾ എന്നിവയെല്ലാം അടഞ്ഞതും നിസ്സഹായവുമായ ഗ്രൂപ്പുകളിലുണ്ടായിരുന്ന പെരിഫറൽ വീക്കം വിലയിരുത്തുന്നതിൽ വളരെ പ്രധാനമാണ്.

 

ക്ലിനിക്കൽ. വിഷാദരോഗങ്ങളുടെ വ്യാപകമായ ബഹുസ്വരത നന്നായി രേഖപ്പെടുത്തപ്പെട്ടതാണ്. 151 എന്നതും ഗവേഷണ സാഹിത്യത്തിനകത്ത് നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായ കണ്ടെത്തലുകളെ നിർണ്ണായകമാണ്. രോഗനിർണ്ണയത്തിനുള്ളിൽ പോലും അസാധാരണമായ ജീവശാസ്ത്ര പ്രൊഫൈലുകൾ കാലാകാലങ്ങളിൽ സുസ്ഥിരമായിരിക്കണമെന്നില്ല. മാനസികവും ജൈവശാസ്ത്രപരവുമായ ഘടകങ്ങളുടെ ഒരു സംയോജനത്തിലൂടെ വിഷാദരോഗം അനുഭവിക്കുന്ന ആളുകളുടെ കൂട്ടായ ഉപവിഭാഗങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാവുന്നതാണ്. താഴെ, biomarker variability and heterogneity പോസ് വെല്ലുവിളികളെ നേരിടുന്ന ഉപഘടകങ്ങളെ പര്യവേക്ഷിക്കാനുള്ള സാധ്യതയെ ഞങ്ങൾ ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നു.

 

ഡിപ്രെഷൻ ഉള്ള സബ്ഫിപ്പുകൾ

 

Thus far, no homogenous subgroups within depression episodes or disorders have been reliably able to distinguish between patients based on symptom presentations or treatment responsiveness.152 The existence of a subgroup in whom biologic aberrations are more pronounced would help to explain the heterogeneity between previous studies and could catalyze the path toward stratified treatment. Kunugi et al153 have proposed a set of four potential subtypes based on the role of different neurobiological systems displaying clinically relevant subtypes in depression: those with hypercortisolism presenting with melancholic depression, or hypocortisolism reflecting an atypical subtype, a dopamine-related subset of patients who may present prominently with anhedonia (and could respond well to, eg, aripiprazole) and an inflammatory subtype characterized by elevated inflammation. Many articles focusing on inflammation have specified the case for the existence of an �inflammatory subtype� within depression.55,56,154,155 Clinical correlates of elevated inflammation are as yet undetermined and few direct attempts have been made to discover which participants may comprise this cohort. It has been proposed that people with atypical depression could have higher levels of inflammation than the melancholic subtype,156 which is perhaps not in line with findings regarding the HPA axis in melancholic and atypical subtypes of depression. TRD37 or depression with prominent somatic symptoms157 has also been posited as a potential inflammatory subtype, but neurovegetative (sleep, appetite, libido loss), mood (including low mood, suicidality and irritability) and cognitive symptoms (including affective bias and guilt)158 all appear related to biologic profiles. Further potential candidates for an inflammatory subtype involve the experience of sickness behavior-like symptoms159,160 or a metabolic syndrome.158

 

മാനസികപ്രകൃതിയിൽ വിഷാദ രോഗം അനുഭവിക്കുന്ന രോഗികൾക്ക് ഇടയ്ക്ക് (ഹൈപോ) മാനസപ്രകൃതി ജീവശാസ്ത്രപരമായി വേർതിരിച്ചേക്കാം. ബൈപോളാർ രോഗങ്ങൾ പല തരത്തിലുള്ള മാനസികരോഗ വിഘ്നങ്ങളാണെന്നതിന്റെ സൂചനയാണ്, ബൈപോളാർ ഉപസിൻഡ്രോമൽ ഡിസോർഡർ മുമ്പ് മുൻപ് തിരിച്ചറിഞ്ഞിരുന്നതിനേക്കാളും കൂടുതലായി കണ്ടെത്തിയിട്ടുണ്ട്. ബൈപോളാർ ഡിസോർഡർ കുറച്ചു നേരത്തെയുള്ളതും കൂടാതെ / അല്ലെങ്കിൽ വൈകുന്നതും കണ്ടെത്തുന്നത് ക്ലിനിക്കൽ മാനസികരോഗങ്ങളിൽ ഒരു പ്രധാന പ്രശ്നമായി ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്തു. ഒരു ദശാബ്ദത്തിെൻറ XXIX- നേക്കാൾ കൂടുതലായി രോഗനിർണയത്തിനായുള്ള സമയദൈർഘ്യം പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ശരാശരി സമയം. ഈ കാലതാമസത്തെ കൂടുതൽ ഗുരുതരവും പൂർണ്ണ രോഗവുമടങ്ങിയതുമാണ്. 161 ഒന്നോ അതിലധികമോ നിരാശാജനകമായ എപ്പിസോഡുകളും യൂണിപോളാർ വിഷാദരോഗവുമായും തുടക്കത്തിൽ അവതരിപ്പിക്കുന്ന ബൈപോളാർ ഡിസോർഡറിലെ ഭൂരിഭാഗം രോഗികളാണ്. യൂണിഫോറാമും ബൈപോളാർ വിഷാദവും തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചേക്കാവുന്ന ഘടകങ്ങൾ ഗണ്യമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു. മുൻകാല എംഡിഡി ബയോമർക്കർ അന്വേഷണങ്ങളിൽ XMX Bipolar സ്പെക്ട്രം ഡിസോർഡേഴ്സ് ഒരുപക്ഷേ ശ്രദ്ധയിൽ പെട്ടിട്ടില്ല, കൂടാതെ HPA ആക്സസിൻറെ വ്യത്യാസം സൂചിപ്പിക്കുന്നത്, HPA അക്ഷാര പ്രവർത്തനത്തിന്റെ വ്യത്യാസം സൂചിപ്പിക്കുന്നത് BMX- ഉം യൂണിപ്പോയും തമ്മിൽ 162 അല്ലെങ്കിൽ വീക്കം 163 ലാർ ഡിപ്രഷൻ. എന്നിരുന്നാലും, ഈ താരതമ്യപഠനങ്ങൾ അപര്യാപ്തമാണ്, ചെറിയ സാമ്പിൾ വലുപ്പങ്ങൾ ഉണ്ടാകും, അവയിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായ ട്രെൻഡ് ഇഫക്റ്റുകൾ കണ്ടുപിടിക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ രോഗനിർണയം വഴി നന്നായി തിരിച്ചറിയാത്ത ജനങ്ങളെ റിക്രൂട്ട് ചെയ്യുന്നു. ഈ ബന്ധങ്ങളിൽ ചികിത്സയുടെ പ്രതികരണത്തിന്റെ പങ്കും ഈ അന്വേഷണങ്ങളും പരിശോധിക്കുന്നില്ല.

 

രണ്ട് ബൈപോളാർ ഡിസോർഡറുകളും എക്സ്.എൻ.എക്സ്.എക്സ് ആൻഡ് ട്രീറ്റ്മെന്റ് പ്രതിരോധം 167 ഇരുകൂട്ടരുടെയും നിർമ്മിതികളും നുണക്കഥകളല്ല, ഉപപാത തിരിച്ചറിയൽ വെല്ലുവിളി ഉയർത്തുന്നു. വിഷാദരോഗം കൂടാതെ, മറ്റ് രോഗനിർണയങ്ങളിലുള്ള രോഗികളിൽ വിഷാദരോഗം കാണപ്പെടുന്ന അനേകം ജീവശാസ്ത്രപരമായ അസ്വാസ്ഥ്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നത് ശ്രദ്ധേയമാണ്. അങ്ങനെ, ട്രാൻഡിഗജനോണിക് പരീക്ഷകളും പ്രധാനമാണ്.

 

ബയോമർക്കർ അളവ് വെല്ലുവിളികൾ

 

Biomarker selection. The large number of potentially useful biomarkers presents a challenge for psychobiology in determining which markers are implicated in which way and for whom. To increase the challenge, relatively few of these biomarkers have been subject to sufficient investigation in depression, and for most, their precise roles in healthy and clinical populations are not well understood. Despite this, a number of attempts have been made to propose promising biomarker panels. In addition to Brand et al�s 16 sets of markers with strong potential,27 Lopresti et al outline an additional extensive set of oxidative stress markers with potential for improving treatment response.28 Papakostas et al defined a priori a set of nine serum markers spanning biologic systems (BDNF, cortisol, soluble TNF? receptor type II, alpha1 antitrypsin, apolipoprotein CIII, epidermal growth factor, myeloperoxidase, prolactin and resistin) in validation and replication samples with MDD. Once combined, a composite measure of these levels was able to distinguish between MDD and control groups with 80%�90% accuracy.169 We propose that even these do not cover all potential candidates in this field; see Table 2 for a nonexhaustive delineation of biomarkers with potential for depression, containing both those with an evidence base and promising novel markers.

 

ടെക്നോളജി. സാങ്കേതിക വിദ്യയുടെ പുരോഗതി മൂലം, കുറഞ്ഞ ചെലവിൽ ഒരേസമയത്ത് ഒരു വലിയ ശ്രേണിയിലുള്ള ജീവശാസ്ത്രജ്ഞരെ അളക്കാൻ ഇപ്പോൾ സാധ്യമാണ് (ശരിക്കും സൗകര്യപ്രദമാണ്). നിലവിൽ, അനവധി സംയുക്തങ്ങൾ അളക്കാനുള്ള ഈ കഴിവ്, വിവരങ്ങൾ ഫലപ്രദമായി വിശകലനം ചെയ്യാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും സാധിക്കും, ബയോ മെക്കാർട്ടർ ശ്രേണികളുടെ വളർച്ചയ്ക്കും മെറ്റാബോലോമിക്സ് പോലെയുള്ള പുതിയ മാർക്കറുകൾക്കും തുടർച്ചയായി തുടരുന്ന 170 എന്തും. മാർക്കറുകൾക്കിടയിലെ പരസ്പര ബന്ധങ്ങളുടെ കൃത്യമായ അറിവും, വിവിധ ജീവജാലങ്ങളിലെ ലെവലുകളുമായി (ഉദാ: ജനിതക, ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ, പ്രോട്ടീൻ) വ്യക്തികൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം എങ്ങനെ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു എന്നതിന് അപര്യാപ്തമാണ്. പുതിയ അനാലിറ്റിക്കൽ സമീപനങ്ങളും നിലവാരങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് വലിയ വിവരങ്ങൾ ഇത് പരിഹരിക്കാൻ സഹായിക്കും, പുതിയ രീതികൾ മുന്നോട്ട് വെക്കുകയാണ്; നെറ്റ്വർക്കുകൾക്കിടയിൽ അവരുടെ പ്രതികരണങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി, മെറ്റബിളിറ്റി ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് അവരുടെ ജനിതക എക്സ്പ്രഷനെ സമന്വയിപ്പിച്ച്, മെറ്റാബോളിറ്റ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് സംയോജിപ്പിച്ച് പുതിയ മെറ്റാബോളിക് മാർക്കറുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഫ്ലൂക്സ് അടിസ്ഥാന വിശകലനത്തിൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സമീപനത്തിന്റെ വികസനം ആണ്. 171 മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്റ്റുകൾ ഇതിനകം പ്രയോഗിക്കപ്പെടുകയും biomarker ഉപയോഗിച്ച് മോഡലുകളുമായി സഹകരിക്കുകയും ചെയ്യും വലിയ ഡാറ്റാ പഠനങ്ങളിൽ ചികിത്സ ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ ഡാറ്റ. 172

 

Biomarkers സമാഹരിക്കുന്നു. Examining an array of biomarkers simultaneously is an alternative to inspecting isolated markers that could provide a more accurate viewpoint into the complex web of biologic systems or networks.26 Also, to assist with disentangling contrasting evidence in this literature to date (particularly, where biomarker networks and interactions are well understood), biomarker data can then be aggregated or indexed. One challenge is in identifying the optimum method of conducting this, and it may require enhancements in technology and/or novel analytical techniques (see the �Big data� section). Historically, ratios between two distinct biomarkers have yielded interesting findings.109,173 Few attempts have been made to aggregate biomarker data on a larger scale, such as those using principal component analysis of proinflammatory cytokine networks.174 In a meta-analysis, proinflammatory cytokines have been converted into a single-effect size score for each study, and overall showed significantly higher inflammation before antidepressant treatment, predicting subsequent nonresponse in outpatient studies. Composite biomarker panels are both a challenge and opportunity for future research to identify meaningful and reliable findings that can be applied to improve treatment outcomes.43 A study by Papakostas et al took an alternative approach, selecting a panel of heterogeneous serum biomarkers (of inflammatory, HPA axis and metabolic systems) that had been indicated to differ between depressed and control individuals in a previous study and composited these into a risk score which differed in two independent samples and a control group with >80% sensitivity and specificity.169

 

വലിയ ഡാറ്റ. ചുറ്റുമുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന സ്വഭാവം, ബയോ മാർക്കർ വേരിയബിളിറ്റി, ഒപ്റ്റിമൽ മാർക്കറുകൾ തിരിച്ചറിയൽ, വിഷാദരോഗത്തിൽ വിവർത്തനപരവും പ്രായോഗികവുമായ ഗവേഷണത്തിലേക്ക് ഫീൽഡ് എത്തിക്കുന്നതിന് നിലവിലുള്ള വെല്ലുവിളികളെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നതിന് വലിയ ഡാറ്റയുടെ ഉപയോഗം ഒരുപക്ഷേ ആവശ്യമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, മുകളിൽ വിവരിച്ചതുപോലെ, ഇത് സാങ്കേതികവും ശാസ്ത്രീയവുമായ വെല്ലുവിളികൾ കൊണ്ടുവരുന്നു .175 ആരോഗ്യ ശാസ്ത്രം അടുത്തിടെ വലിയ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങി, ബിസിനസ്സ് മേഖലയേക്കാൾ ഒരു പതിറ്റാണ്ടോ അതിനുശേഷമോ. എന്നിരുന്നാലും, iSPOT-D152, സൈക്യാട്രിക് ജനിറ്റിക്സ് കൺസോർഷ്യം 176 പോലുള്ള കൺസോർഷ്യ എന്നിവയും സൈക്യാട്രിയിലെ ബയോളജിക്കൽ മെക്കാനിസങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള നമ്മുടെ ഗ്രാഹ്യത്തോടെ പുരോഗമിക്കുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽ‌ഗോരിതംസ്, വളരെ കുറച്ച് പഠനങ്ങളിൽ, വിഷാദരോഗത്തിനായുള്ള ബയോ മാർക്കറുകളിൽ പ്രയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങി: അടുത്തിടെ നടന്ന ഒരു അന്വേഷണത്തിൽ 5,000 ബയോ മാർക്കറുകളിൽ 250 പങ്കാളികളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ശേഖരിച്ചു; ഡാറ്റയുടെ ഒന്നിലധികം ഇംപ്യൂട്ടേഷനുശേഷം, 21 സാധ്യതയുള്ള ബയോ മാർക്കറുകളെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് ബൂസ്റ്റഡ് റിഗ്രഷൻ നടത്തി. കൂടുതൽ റിഗ്രഷൻ വിശകലനങ്ങളെത്തുടർന്ന്, വിഷാദരോഗ ലക്ഷണങ്ങളുമായി (വളരെ വേരിയബിൾ ചുവന്ന രക്താണുക്കളുടെ വലുപ്പം, സെറം ഗ്ലൂക്കോസ്, ബിലിറൂബിൻ അളവ്) ഏറ്റവും ശക്തമായി ബന്ധപ്പെടുന്നതിന് മൂന്ന് ബയോ മാർക്കറുകൾ തിരഞ്ഞെടുത്തു. പരികല്പനകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് വലിയ ഡാറ്റ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് രചയിതാക്കൾ നിഗമനം ചെയ്യുന്നു .177 വലിയ ബയോ മാർക്കർ ഫിനോടൈപ്പിംഗ് പ്രോജക്ടുകൾ ഇപ്പോൾ നടക്കുന്നുണ്ട്, ഇത് വിഷാദരോഗത്തിന്റെ ന്യൂറോബയോളജിയുടെ ഭാവിയിലേക്കുള്ള നമ്മുടെ യാത്രയെ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകാൻ സഹായിക്കും.

 

ഭാവി പ്രത്യാശ

 

ബയോമർക്കർ പാനൽ ഐഡൻറിഫിക്കേഷൻ

 

The findings in the literature to date require replication in large-scale studies. This is particularly true for novel biomarkers, such as the chemokine thymus and activation-regulated chemokine and the growth factor tyrosine kinase 2 which, to our knowledge, have not been investigated in clinically depressed and healthy control samples. Big data studies must assay comprehensive biomarker panels and use sophisticated analysis techniques to fully ascertain the relationships between markers and those factors which modify them in clinical and nonclinical populations. Additionally, large-scale replications of principal component analysis might establish highly correlated groups of biomarkers and could also inform the use of �composites� in biologic psychiatry, which may enhance the homogeneity of future findings.

 

ഹോമോജനസ് സബ്ട്ടി പെയുകളുടെ കണ്ടെത്തൽ

 

Biomarker തിരഞ്ഞെടുക്കൽ സംബന്ധിച്ച്, ഗവേഷണത്തിന് സാധ്യതയുള്ള വ്യത്യസ്ത സാധ്യതയുള്ള വഴികൾക്കായി ഒന്നിലധികം പാനലുകൾ ആവശ്യമാണ്. ഒന്നിച്ചുചേർന്ന്, ബയോമർക്കർ പ്രൊഫൈലുകൾ ഉറപ്പാക്കുമെന്ന് നിലവിലുള്ള തെളിവുകൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നുണ്ട്, എന്നാൽ വിഷാദരോഗത്തെ ബാധിക്കുന്ന വ്യക്തികളുടെ ഉപപിപ്ല്യൂലിലാണ് ഇത് മാറ്റം വരുത്തിയിരിക്കുന്നത്. ഈ സാഹിത്യത്തിലെ നിരീക്ഷണങ്ങളിൽ ചില പൊരുത്തക്കേടുകൾക്ക് കാരണമായേക്കാവുന്ന, ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് വിഭാഗങ്ങൾക്കകത്ത് ഇത് സ്ഥാപിക്കപ്പെടാം. ബയോളജിക്കൽ ഉപഗ്രൂപ്പ് (അല്ലെങ്കിൽ ഉപഗ്രൂപ്പുകൾ) കണക്കാക്കുന്നത് വിഷാദരോഗം തടയുന്ന ബയോമർക്കർ നെറ്റ്വർക്ക് പാനലുകളുടെ ഒരു വലിയ ക്ലസ്റ്റർ വിശകലനത്തിലൂടെ ഫലപ്രദമായി ഫലപ്രദമാണ്. ഇത് ജനസംഖ്യയുടെ വൈവിധ്യത്തിനകത്ത് വ്യക്തമാക്കും; ലാറ്റിൻ ക്ലാസ് വിശകലനങ്ങൾ ഉദാഹരണമായി, വീക്കം, അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വ്യത്യസ്തമായ ക്ലിനിക്കൽ സവിശേഷതകൾ പ്രകടിപ്പിക്കുന്നതാണ്.

 

വീക്കം, പ്രതികരണത്തെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രത്യേക ചികിത്സകൾ

 

വിഷാദത്തിനുള്ള എല്ലാ സാധാരണ ചികിത്സകളും കൃത്യമായി അവരുടെ പ്രത്യേക ജൈവശാസ്ത്രപരമായ ഫലങ്ങൾക്ക് വിലയിരുത്തുകയും, ചികിത്സാരീതികളുടെ ഫലപ്രാപ്തിയെ കുറിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കൂടുതൽ വ്യക്തിപരമായ രീതിയിൽ ഫാഷൻ പരോക്ഷമായ മരുന്നുകളോട് അനുകൂല ഘടകങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ ബയോകാർക്കറുകളും രോഗലക്ഷണങ്ങൾ നൽകുന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നിർമാണങ്ങൾ ഇത് സാധ്യമാക്കും, മാത്രമല്ല ഏകധ്രുവ, ബൈപോളാർ വിഷാദരോഗത്തിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ ഇത് സാധ്യമാണ്. പുതിയ സാധ്യതകളും, ഇപ്പോൾ സൂചിപ്പിച്ച ചികിത്സാരീതികളും ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാകും.

 

ചികിത്സയുടെ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിക്കുക

 

മേൽപ്പറഞ്ഞ വിദ്യകളുടെ ഉപയോഗം ഫലപ്രദമായി ചികിത്സക്കുള്ള പ്രതിരോധം മുന്നോട്ടുകൊണ്ടുപോകാൻ മെച്ചപ്പെട്ട ഒരു കഴിവായി മാറുന്നു. ചികിത്സയുടെ കൂടുതൽ ആധികാരികവും സ്ഥിരവുമായ (ഉദാഹരണം, ദീർഘകാല) അളവുകൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. രോഗിയുടെ ക്ഷേമത്തിനായുള്ള മറ്റ് സാധുക്കളുടെ അളവുകൾ (ജീവന്റെ നിലവാരവും ദൈനംദിന പ്രവർത്തനവും പോലുള്ളവ) വിലയിരുത്തുന്നതുമൂലം, കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെട്ട biomarkers ൽ ബന്ധപ്പെടുത്തുന്ന ചികിത്സാരീതിയുടെ കൂടുതൽ സമഗ്ര വിലയിരുത്തൽ നൽകാൻ കഴിയും. ജീവശാസ്ത്രപരമായ പ്രവർത്തനം മാത്രം അനധികൃതരിൽ നിന്ന് ചികിത്സകർത്താക്കളെ വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയില്ലെങ്കിലും മാനസികമോ അല്ലെങ്കിൽ ജനസംഖ്യാ വ്യതിയാനങ്ങളോ ഉള്ള biomarkers ന്റെ അളവ് കണക്കുകൾ അപര്യാപ്തമായ പ്രതികരണപ്രതിസന്ധിയുടെ മുൻകൂട്ടി കാണിക്കുന്ന മോഡൽ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ biomarker വിവരങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിക്കേണ്ടതാണ്. പ്രതികരണത്തെ മുൻകൂട്ടി വിശദീകരിക്കാൻ ഒരു വിശ്വസനീയമായ മാതൃക വികസിപ്പിച്ചെടുത്താൽ (ഒന്നുകിൽ വിഷാദരോഗികൾക്കോ ​​ഉപപിപ്പുളവുകൾക്കോ ​​വേണ്ടി), ഒരു വിദഗ്ദ്ധ ഡിസൈൻ ഒരു വലിയ നിയന്ത്രിത പരീക്ഷണങ്ങളിൽ പ്രയോഗക്ഷമതാ രൂപീകരണം സ്ഥാപിക്കാൻ കഴിയും.

 

സ്ട്രാറ്റിഫൈഡ് ട്രെമെൻറ്മെൻറുകളിലേക്ക്

 

At present, patients with depression are not systematically directed to receive an optimized intervention program. If validated, a stratified trial design could be employed to test a model to predict nonresponse and/or to determine where a patient needs to be triaged in a stepped care model. This could be useful in both standardized and naturalistic treatment settings, across different types of intervention. Ultimately, a clinically viable model could be developed to provide individuals with the most appropriate treatment, to recognize those who are likely to develop refractory depression and supply enhanced care and monitoring to these patients. Patients identified as being at risk for treatment resistance may be prescribed a concomitant psychological and pharmacologic therapy or combination pharmacotherapy. As a speculative example, participants with no proinflammatory cytokine elevations might be indicated to receive psychological rather than pharmacologic therapy, while a subset of patients with particularly high inflammation could receive an anti-inflammatory agent in augmentation to standard treatment. Similar to stratification, personalized treatment-selection strategies may be possible in the future. For example, a particular depressed individual might have markedly high TNF? levels, but no other biologic abnormalities, and could benefit from short-term treatment with a TNF? antagonist.54 Personalized treatment may also entail monitoring biomarker expression during treatment to inform possible intervention changes, the length of continuation therapy required or to detect early markers of relapse.

 

നോവെൽ ട്രീറ്റ്മെൻറ് ടാർഗെറ്റുകൾ

 

There are a huge number of potential treatments that could be effective for depression, which have not been adequately examined, including novel or repurposed interventions from other medical disciplines. Some of the most popular targets have been in anti-inflammatory medications such as celecoxib (and other cyclooxygenase-2 inhibitors), TNF? antagonists etanercept and infliximab, minocycline or aspirin. These appear promising.178 Antiglucocorticoid compounds, including ketoconazole179 and metyrapone,180 have been investigated for depression, but both have drawbacks with their side effect profile and the clinical potential of metyrapone is uncertain. Mifepristone181 and the corticosteroids fludrocortisone and spironolactone,182 and dexamethasone and hydrocortisone183 may also be effective in treating depression in the short term. Targeting glutamate N-methyl-d-aspartate receptor antagonists, including ketamine, might represent efficacious treatments in depression.184 Omega-3 polyunsaturated fatty acids influence inflammatory and metabolic activity and appear to demonstrate some effectiveness for depression.185 It is possible that statins may have antidepressant effects186 through relevant neurobiological pathways.187

 

In this way, the biochemical effects of antidepressants (see the �Medication� section) have been utilized for clinical benefits in other disciplines: particularly gastroenterological, neurologic and nonspecific symptom illnesses.188 Anti-inflammatory effects of antidepressants may represent part of the mechanism for these benefits. Lithium has also been suggested to reduce inflammation, critically through glycogen synthase kinase-3 pathways.189 A focus on these effects could prove informative for a depression biomarker signature and, in turn, biomarkers could represent surrogate markers for novel drug development.

 

ഡോ. അലക്സ് ജിമെനെസ് ഇൻസൈറ്റ്

മാനസികാവസ്ഥയെ ബാധിക്കുന്ന ഗുരുതരമായ ലക്ഷണങ്ങൾ പ്രകടിപ്പിക്കുന്ന മാനസികാരോഗ്യപ്രശ്നമാണ് ഡിപ്രെഷൻ. പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ താത്പര്യമില്ല. ഒരു രോഗിയുടെ പെരുമാറ്റ ലക്ഷണങ്ങളെക്കാളധികം വിഷാദരോഗം കണ്ടെത്തുന്നതിന് സാധ്യതയുണ്ടെന്ന് സമീപകാല ഗവേഷണ പഠനങ്ങൾ കണ്ടെത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഗവേഷകരുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ, കൃത്യമായി രോഗനിർണ്ണയം നിർവഹിക്കുന്ന എളുപ്പത്തിൽ ലഭിക്കാവുന്ന biomarkers തിരിച്ചറിയുന്നത് രോഗിയുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള ആരോഗ്യവും ക്ഷേമവും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് അടിസ്ഥാനമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ക്ലിനിക്കൽ കണ്ടെത്തൽ, പ്രധാന വിഷാദരോഗം, അല്ലെങ്കിൽ എംഡിഡി ഉള്ളവർ ആരോഗ്യകരമായ നിയന്ത്രണങ്ങൾക്ക് അനുസരിച്ച് തന്മാത്രയിൽ അസിറ്റെയിൽ-എൽ-കാർനൈറ്റൻ അഥവാ എൽഎസി, താഴ്ന്ന അളവുകളാണുള്ളത്. ആത്യന്തികമായി വിഷാദരോഗത്തിനുള്ള ബയോമർക്കറുകൾ സ്ഥാപിക്കുന്നത് വിഷാദരോഗത്തെ സഹായിക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യതയും, വിഷാദരോഗമുള്ള ഒരു രോഗിയുടെ മികച്ച ചികിത്സ ഓപ്ഷൻ തീരുമാനിക്കാൻ ആരോഗ്യപരിപാലന പ്രൊഫഷണലുകളെ സഹായിക്കാനും സഹായിക്കാനും സഹായിക്കും.

 

തീരുമാനം

 

വിഷാദരോഗത്തിന്റെ ഏകദേശം മൂന്നിൽ രണ്ടു ഭാഗവും ഒരു പ്രാരംഭ ചികിത്സയ്ക്കായി പരിഹാരം കാണുന്നില്ലെന്നും ചികിത്സാരീതികളുടെ എണ്ണത്തിൽ നോൺ റസിഷൻസ് വർദ്ധിക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നുവെന്നും സാഹിത്യം സൂചിപ്പിക്കുന്നു. വ്യക്തിഗതവും സാമൂഹികവുമായ ചിലവുകൾക്ക് ഫലശീലിതമായ ചികിത്സകൾ നൽകുന്നത് വിരസമായ അസുഖം, മോശമായ ക്ഷേമം, ആത്മഹത്യയുടെ അപകടസാധ്യത, ഉത്പാദനക്ഷമത നഷ്ടപ്പെടൽ, പാഴാക്കിയിട്ടുള്ള ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വിഭവങ്ങൾ തുടങ്ങിയവ. വിഷാദരോഗത്തിന്റെ വിശാലമായ സാഹിത്യം വിഷാദരോഗികൾക്കുള്ള ചികിത്സ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ധാരാളം ബയോ മെക്കാർട്ടറുകളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. നിരവധി ദശകങ്ങളായി വ്യാപകമായ പഠനങ്ങൾക്ക് വിധേയമായ ന്യൂറോട്രോൺമിറ്റർ, ന്യൂറോൻഡ്രോക്രോയിനുകൾ എന്നിവയുമൊത്ത് അടുത്തകാലത്തെ ഇൻസൈറ്റുകൾ ഹൈപ്പോസിറ്റീവ് പ്രതികരണത്തെ (പ്രത്യേകിച്ചും പ്രതിരോധ സംവിധാനങ്ങൾ), ഉപാപചയവും വളർച്ചാ ഘടകങ്ങളും പ്രധാനമായും വിഷാദത്തിന് വഹിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, വിഷാദരോഗത്തെ മാനേജ്മെൻറും പരിപാലനവും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി biomarker ഗവേഷണം പ്രയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നിരവധി വെല്ലുവിളികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. ജൈവശാസ്ത്ര സംവിധാനങ്ങളുടെ സാരമായ സങ്കീർണ്ണത കാരണം, വലിയ സാമ്പിളുകളിൽ സമഗ്രമായ ഒരു ശ്രേണിയുടെ അടയാളങ്ങളുടെ പരീക്ഷണ കാലഘട്ടങ്ങളിൽ വ്യക്തികൾക്കിടയിൽ ജീവശാസ്ത്രപരവും മനഃശാസ്ത്രപരവുമായ അവസ്ഥകൾ തമ്മിലുള്ള പരസ്പര ബന്ധം കണ്ടെത്തുന്നത് ഗണ്യമായ നേട്ടമാണ്. ന്യൂറോബയോളജിക്കൽ പാരാമീറ്ററുകളുടെ മാനസികാവസ്ഥയും വിഷാദരോഗം സംബന്ധിച്ച ക്ലിനിക്കൽ മാനദണ്ഡങ്ങളും അളക്കുന്നതിനുള്ള കഴിവ് കൂടുതൽ മനസിലാക്കാൻ സഹായകമാകും. വിഷാദത്തിന്റെ ബയോളജി, ചികിത്സാ പ്രതിരോധ സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു പരിണാമബോധം മനസിലാക്കാൻ കഴിവുള്ള വ്യതിയാനങ്ങൾ (രോഗങ്ങൾ, പ്രായം, അറിവ്, മരുന്നുകൾ തുടങ്ങിയവ) പരിശോധിക്കാനുള്ള പ്രാധാന്യത്തെ ഈ അവലോകനം എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. രോഗികളുടെ ഉപവിഭാഗത്തിൽ പ്രത്യേക ചികിത്സാരീതികളിൽ ചികിത്സയുടെ പ്രതികരണമോ ചെറുത്തുനിൽപ്പിനുള്ള മുൻകരുതലുകളോ ചില മാർക്കറുകൾ കാണിക്കുമെന്ന് കരുതാം. കൂടാതെ ജീവശാസ്ത്രപരവും മനഃശാസ്ത്രപരവുമായ വിവരങ്ങളുടെ അളവ് അളക്കാൻ കഴിയുന്നത് സാധ്യതയുള്ള രോഗികൾക്ക് അപകടസാധ്യതയുള്ളവരെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുമെന്ന് സാധ്യതയുണ്ട്. ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് കൃത്യതയെയും രോഗനിർണയത്തെയും പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിനും, വിഷാദരോഗത്തിന്റെ ആദ്യകാല പ്രായോഗിക ഘട്ടത്തിൽ വ്യക്തിഗതമാക്കുന്നതിനും ഫലപ്രദമായ നോവൽ ചികിത്സ ലക്ഷ്യങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും ഒരു biomarker പാനൽ സ്ഥാപിക്കുകയുണ്ടായി. വിഷാദരോഗികളുടെ സബ്ഗ്രൂപ്പുകളിലേക്ക് ഈ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ പരിമിതപ്പെടുത്താം. ഈ സാധ്യതകൾക്കുള്ള മാർഗ്ഗങ്ങൾ, അടിസ്ഥാനപരമായ ന്യൂറോബയോളജിക്കൽ ഉപരിതലങ്ങളോട് കൂടുതൽ അടുത്തുള്ള ക്ലിനിക്കൽ സിൻഡ്രോമുകളെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന സമീപകാല ഗവേഷണ തന്ത്രങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. [16] വൈറ്റമിൻനെ കുറയ്ക്കുന്നതിനു പുറമേ, ഇത് ശാരീരികവും മാനസികാരോഗ്യവും തമ്മിലുള്ള അന്തരം പാരിറ്റിയിലേക്ക് മാറ്റാൻ സഹായിക്കുന്നു. വളരെയധികം ജോലി ആവശ്യമാണെങ്കിലും, പ്രസക്തമായ biomarkers, വിഷാദരോഗികൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം ആരംഭിക്കുന്നത് വിഷാദരോഗത്തിന്റെ ഭാരം ഒരു വ്യക്തിക്കും സാമൂഹിക തലത്തിലും കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഗണ്യമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു.

 

അക്നോളജ്മെന്റ്

 

This report represents independent research funded by the National Institute for Health Research (NIHR) Biomedical Research Centre at South London and Maudsley NHS Foundation Trust and King�s College London. The views expressed are those of the authors and not necessarily those of the NHS, the NIHR or the Department of Health.

 

അടിക്കുറിപ്പുകൾ

 

വെളിപ്പെടുത്തൽ. AHY കഴിഞ്ഞ 3 വർഷങ്ങളിൽ Astra Zeneca (AZ), ലന്ഡ്ബെക്ക്, എലി ലില്ലി, Sunovion സംസാരിച്ചു ഹോനേറിയ ലഭിച്ചു; അലർഗാനാൻ, ലിവനോവ, ലന്ഡെക്ക്, സണോയോഷോ, ജാൻസൺ, ജാൻസൻ, യുകെ ഫണ്ടിംഗ് ഏജൻസികൾ (എൻഐഎച്ച്ആർ, എംആർസി, വെൽക്കം ട്രസ്റ്റ്) എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള ഗവേഷണ ഗ്രാന്റ് സപ്പോർട്ട് അലേർഗന, ലിവാനോവ, ലന്ഡേക്ക് എന്നിവിടങ്ങളിൽ നിന്നും കൺസൾട്ടത്തിനായി അസ്താന സെനക (AZ), ഹോണറൈരിയയിൽ നിന്നും ഹാൻഡ്രാറിറ്റിക്ക് അപേക്ഷിച്ച അവസാന വർഷങ്ങളിൽ AJC- ഉം Lundbeck, UK ഫണ്ടിംഗ് ഏജൻസികൾ (NIHR, MRC, വെൽക്കം ട്രസ്റ്റ്) എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള ഗവേഷണ പിന്തുണയും ലഭിച്ചിട്ടുണ്ട്.

 

രചയിതാക്കള് ഈ ജോലിയുടെ താല്പര്യങ്ങളൊന്നും റിപ്പോര്ട്ട് ചെയ്തിട്ടില്ല.

 

ഉപസംഹാരമായി,�while numerous research studies have found hundreds of biomarkers for depression, not many have established their role in depressive illness or how exactly biologic information could be utilized to enhance diagnosis, treatment and prognosis. However, the article above reviews the available literature on the biomarkers involved during other processes and compares the clinical findings to that of depression. Furthermore, new findings on biomarkers for depression may help better diagnose depression in order to follow up with better treatment. Information referenced from the National Center for Biotechnology Information (NCBI).�The scope of our information is limited to chiropractic as well as to spinal injuries and conditions. To discuss the subject matter, please feel free to ask Dr. Jimenez or contact us at�915-850-0900 .

 

ഡോ. അലക്സ് ജിമെനെസ് ക്യൂറാണ്

 

 

കൂടുതൽ വിഷയങ്ങൾ: ബാക്ക് വേദന

പുറം വേദന ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ജോലിയിൽ വൈകല്യത്തിനും നഷ്ടപ്പെടാത്ത ദിവസങ്ങൾക്കും ഏറ്റവും കൂടുതലായ കാരണമാണ് ഇത്. ഡോക്ടർ ഓഫീസ് സന്ദർശനത്തിനുള്ള രണ്ടാമത്തെ ഏറ്റവും സാധാരണ കാരണം, മുനയുടേതാണ്, ഉയർന്ന ശ്വാസോച്ഛ്വാസം മൂലമുള്ള രോഗം മാത്രം. ജനസംഖ്യയിൽ ഏതാണ്ട് ജനസംഖ്യയിൽ ഏതാണ്ട് എട്ടുശതമാനം പേർക്ക് അവരുടെ ജീവിതകാലത്ത് ഒരു തവണയെങ്കിലും ചിലതരം മുട്ടുവേദന അനുഭവപ്പെടും. നട്ടെല്ല്, സന്ധികൾ, കട്ടിലുകൾ, പേശികൾ തുടങ്ങിയ മൃദുല കോശങ്ങളുടെയും ഇടയിൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു ഘടനയാണ് നട്ടെല്ല്. ഇതുമൂലം, ഗുരുതരമായ പരുക്കുകളോ അല്ലെങ്കിൽ അല്ലെങ്കിൽ മോശപ്പെട്ടതോ ആയ അവസ്ഥകൾ ഹാർനിയേറ്റഡ് ഡിസ്ക്കുകൾ, ഒടുവിൽ മുടി വേദനയുടെ ലക്ഷണങ്ങളായി മാറുന്നു. സ്പോർട്സ് പരിക്കുകൾ അല്ലെങ്കിൽ വാഹനാപകടങ്ങൾ പലപ്പോഴും മുടി വേദനയ്ക്ക് ഇടയാക്കുന്നു, ചിലപ്പോൾ ചലനങ്ങളുടെ ലളിതമായ വേദനയ്ക്ക് വേദനയേറിയ ഫലങ്ങൾ ഉണ്ടാകാം. ഭാഗ്യവശാൽ, ചികിൽസാകൃതിയിലുള്ള സംരക്ഷണം പോലെയുള്ള ബദൽ ചികിൽസാരീതികൾ, നട്ടെല്ലിൽ മാറ്റം വരുത്താനും നട്ടെല്ലിൽ മാറ്റം വരുത്താനും സഹായകരമാകും, ഇത് ആത്യന്തികമായി വേദനയുടെ ആശ്വാസം വർദ്ധിപ്പിക്കും.

 

 

 

 

 

വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട വിഷയം: ലോ ബാക്ക് വേദന മാനേജ്മെന്റ്

 

കൂടുതൽ വിഷയങ്ങൾ: അധിക എക്‌സ്ട്രാ: വിട്ടുമാറാത്ത വേദനയും ചികിത്സയും

 

ശൂന്യമാണ്
അവലംബം
1. Prince M, Patel V, Saxena S, et al. No health without mental health.�Lancet.�2007;370(9590): 859‍877.[PubMed]
2. Kingdon D, Wykes T. Increased funding needed for mental health research.�BMJ.�2013;346: F402.[PubMed]
3. Vivekanantham S, Strawbridge R, Rampuri R, Ragunathan T, Young AH. Parity of publication for psychiatry.�Br J Psychiatry.�2016;209(3): 257 261. [PubMed]
4. Fava M. Diagnosis and definition of treatment-resistant depression.�Biol Psychiatry.�2003;53(8): 649 659. [PubMed]
5. Insel T, Cuthbert B, Garvey M, et al. Research domain criteria (RDoC): toward a new classification framework for research on mental disorders.�Am J Psychiatry.�2010;167(7): 748 751. [PubMed]
6. Kapur S, Phillips AG, Insel TR. Why has it taken so long for biological psychiatry to develop clinical tests and what to do about it.�Mol Psychiatry.�2012;17(12): 1174 1179. [PubMed]
7. Gaynes BN, Warden D, Trivedi MH, Wisniewski SR, Fava M, Rush JA. What did STAR*D teach us? Results from a large-scale, practical, clinical trial for patients with depression.�Psychiatr Serv.�2009;60(11): 1439 1445. [PubMed]
8. Fekadu A, Rane LJ, Wooderson SC, Markopoulou K, Poon L, Cleare AJ. Prediction of longer-term outcome of treatment-resistant depression in tertiary care.�Br J Psychiatry.�2012;201(5): 369‍375.[PubMed]
9. Fekadu A, Wooderson SC, Markopoulo K, Donaldson C, Papadopoulos A, Cleare AJ. What happens to patients with treatment-resistant depression? A systematic review of medium to long term outcome studies.�J Affect Disord.�2009;116(1�2):4�11.�[PubMed]
10. Trivedi M. Treatment strategies to improve and sustain remission in major depressive disorder.�Dialogues Clin Neurosci.�2008;10(4): 377. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
11. Fekadu A, Wooderson SC, Markopoulou K, Cleare AJ. The Maudsley Staging Method for treatment-resistant depression: prediction of longer-term outcome and persistence of symptoms.�J Clin Psychiatry.�2009;70(7): 952 957. [PubMed]
12. Bennabi D, Aouizerate B, El-Hage W, et al. Risk factors for treatment resistance in unipolar depression: a systematic review.�J Affect Disord.�2015;171: 137 141. [PubMed]
13. Serretti A, Olgiati P, Liebman MN, et al. Clinical prediction of antidepressant response in mood disorders: linear multivariate vs. neural network models.�Psychiatry Res.�2007;152(2 3): 223 231.[PubMed]
14. Driessen E, Hollon SD. Cognitive behavioral therapy for mood disorders: efficacy, moderators and mediators.�Psychiatr Clin North Am.�2010;33(3): 537 555. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
15. Cleare A, Pariante C, Young A, et al. Members of the Consensus Meeting Evidence-based guidelines for treating depressive disorders with antidepressants: a revision of the 2008 british association for Psychopharmacology guidelines.�J Psychopharmacol.�2015;29(5): 459 525. [PubMed]
16. Tunnard C, Rane LJ, Wooderson SC, et al. The impact of childhood adversity on suicidality and clinical course in treatment-resistant depression.�J Affect Disord.�2014;152‍154: 122 130. [PubMed]
17. Nemeroff CB, Heim CM, Thase ME, et al. Differential responses to psychotherapy versus pharmacotherapy in patients with chronic forms of major depression and childhood trauma.�Proc Natl Acad Sci U S A.�2003;100(24): 14293 14296. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
18. Nierenberg AA. Predictors of response to antidepressants general principles and clinical implications.�Psychiatr Clin North Am.�2003;26(2): 345 352. [PubMed]
19. Thase ME. Using biomarkers to predict treatment response in major depressive disorder: evidence from past and present studies.�Dialogues Clin Neurosci.�2014;16(4): 539 544. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
20. Jani BD, McLean G, Nicholl BI, et al. Risk assessment and predicting outcomes in patients with depressive symptoms: a review of potential role of peripheral blood based biomarkers.�Front Hum Neurosci.�2015;9:18.�[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
21. Suravajhala P, Kogelman LJ, Kadarmideen HN. Multi-omic data integration and analysis using systems genomics approaches: methods and applications in animal production, health and welfare.�Genet Sel Evol.�2016;48(1): 1. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
22. Menke A. Gene expression: Biomarker of antidepressant therapy?�Int Rev Psychiatry.�2013;25(5): 579 591. [PubMed]
23. Peng B, Li H, Peng X-X. Functional metabolomics: from biomarker discovery to metabolome reprogramming.�Protein Cell.�2015;6(9): 628 637. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
24. Aagaard K, Petrosino J, Keitel W, et al. The Human Microbiome Project strategy for comprehensive sampling of the human microbiome and why it matters.�FASEB J.�2013;27(3): 1012‍1022.[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
25. Sonner Z, Wilder E, Heikenfeld J, et al. The microfluidics of the eccrine sweat gland, including biomarker partitioning, transport, and biosensing implications.�Biomicrofluidics.�2015;9(3): 031301.[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
26. Schmidt HD, Shelton RC, Duman RS. Functional biomarkers of depression: diagnosis, treatment, and pathophysiology.�Neuropsychopharm.�2011;36(12): 2375 2394. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
27. J Brand S, Moller M, H Harvey B. A review of biomarkers in mood and psychotic disorders: a dissection of clinical vs. preclinical correlates.�Curr Neuropharmacol.�2015;13(3): 324‍368.[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
28. Lopresti AL, Maker GL, Hood SD, Drummond PD. A review of peripheral biomarkers in major depression: the potential of inflammatory and oxidative stress biomarkers.�Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry.�2014;48: 102 111. [PubMed]
29. Fu CH, Steiner H, Costafreda SG. Predictive neural biomarkers of clinical response in depression: a meta-analysis of functional and structural neuroimaging studies of pharmacological and psychological therapies.�Neurobiol Dis.�2013;52: 75 83. [PubMed]
30. Mamdani F, Berlim M, Beaulieu M, Labbe A, Merette C, Turecki G. Gene expression biomarkers of response to citalopram treatment in major depressive disorder.�Transl Psychiatry.�2011;1(6): 13.[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
31. Smith RS. The macrophage theory of depression.�Med Hypotheses.�1991;35(4): 298 306. [PubMed]
32. Irwin MR, Miller AH. Depressive disorders and immunity: 20 years of progress and discovery.�Brain Behav Immun.�2007;21(4): 374 383. [PubMed]
33. Maes M, Leonard B, Myint A, Kubera M, Verkerk R. The new �5-HT� hypothesis of depression: cell-mediated immune activation induces indoleamine 2,3-dioxygenase, which leads to lower plasma tryptophan and an increased synthesis of detrimental tryptophan catabolites (TRYCATs), both of which contribute to the onset of depression.�Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry.�2011;35(3): 702‍721.[PubMed]
34. Miller AH, Maletic V, Raison CL. Inflammation and its discontents: The role of cytokines in the pathophysiology of major depression.�Biol Psychiatry.�2009;65(9): 732 741. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
35. Miller AH, Raison CL. The role of inflammation in depression: from evolutionary imperative to modern treatment target.�Nat Rev Immun.�2016;16(1): 22 34. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
36. Raison CL, Capuron L, Miller AH. Cytokines sing the blues: inflammation and the pathogenesis of depression.�Trends Immun.�2006;27(1): 24 31. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
37. Raison CL, Felger JC, Miller AH. Inflammation and treatment resistance in major depression: The perfect storm.�Psychiatr Times.�2013;30(9)
38. Dowlati Y, Herrmann N, Swardfager W, et al. A meta-analysis of cytokines in major depression.�Biol Psychiatry.�2010;67(5): 446 457. [PubMed]
39. Eyre HA, Air T, Pradhan A, et al. A meta-analysis of chemokines in major depression.�Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry.�2016;68: 1 8. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
40. Haapakoski R, Mathieu J, Ebmeier KP, Alenius H, Kivim�ki M. Cumulative meta-analysis of interleukins 6 and 1?, tumour necrosis factor ? and C-reactive protein in patients with major depressive disorder.�Brain Behav Immun.�2015;49: 206 215. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
41. Howren MB, Lamkin DM, Suls J. Associations of depression with C-reactive protein, IL-1, and IL-6: a meta-analysis.�Psychosom Med.�2009;71(2): 171 186. [PubMed]
42. Liu Y, Ho RC-M, Mak A. Interleukin (IL)-6, tumour necrosis factor alpha (TNF-?) and soluble interleukin-2 receptors (sIL-2R) are elevated in patients with major depressive disorder: a meta-analysis and meta-regression.�J Affect Disord.�2012;139(3): 230 239. [PubMed]
43. Strawbridge R, Arnone D, Danese A, Papadopoulos A, Herane Vives A, Cleare AJ. Inflammation and clinical response to treatment in depression: A meta-analysis.�Eur Neuropsychopharmacol.�2015;25(10): 1532 1543. [PubMed]
44. Farooq RK, Asghar K, Kanwal S, Zulqernain A. Role of inflammatory cytokines in depression: Focus on interleukin-1? (Review)�Biomed Rep.�2017;6(1): 15 20. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
45. Cattaneo A, Ferrari C, Uher R, et al. Absolute measurements of macrophage migration inhibitory factor and interleukin-1-? mRNA levels accurately predict treatment response in depressed patients.�Int J Neuropsychopharmacol.�2016;19(10):pyw045.�[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
46. Baune B, Smith E, Reppermund S, et al. Inflammatory biomarkers predict depressive, but not anxiety symptoms during aging: the prospective Sydney memory and aging study.�Psychoneuroendocrinol.�2012;37(9): 1521 1530. [PubMed]
47. Fornaro M, Rocchi G, Escelsior A, Contini P, Martino M. Might different cytokine trends in depressed patients receiving duloxetine indicate differential biological backgrounds.�J Affect Disord.�2013;145(3): 300 307. [PubMed]
48. Hernandez ME, Mendieta D, Martinez-Fong D, et al. Variations in circulating cytokine levels during 52 week course of treatment with SSRI for major depressive disorder.�Eur Neuropsychopharmacol.�2008;18(12): 917 924. [PubMed]
49. Hannestad J, DellaGioia N, Bloch M. The effect of antidepressant medication treatment on serum levels of inflammatory cytokines: a meta-analysis.�Neuropsychopharmacology.�2011;36(12): 2452‍2459.[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
50. Hiles SA, Attia J, Baker AL. Changes in interleukin-6, C-reactive protein and interleukin-10 in people with depression following antidepressant treatment: A meta-analysis.�ബ്രെയിൻ ബെഹവ് ഇമ്മാൻ; Presented at: PsychoNeuroImmunology ഗവേഷണ സൊസൈറ്റി 17th വാർഷിക സമ്മേളനം PsychoNeuroImunology: ക്രോസിംഗ് ഡിസിപ്ലിൻസ് ടു കോംപറ്റ് ഡിസീസ്; 2012. പി. S44.
51. Harley J, Luty S, Carter J, Mulder R, Joyce P. Elevated C-reactive protein in depression: A predictor of good long-term outcome with antidepressants and poor outcome with psychotherapy.�J Psychopharmacol.�2010;24(4): 625 626. [PubMed]
52. Uher R, Tansey KE, Dew T, et al. An inflammatory biomarker as a differential predictor of outcome of depression treatment with escitalopram and nortriptyline.�Am J Psychiatry.�2014;171(2): 1278‍1286.[PubMed]
53. Chang HH, Lee IH, Gean PW, et al. Treatment response and cognitive impairment in major depression: Association with C-reactive protein.�Brain Behav Immun.�2012;26(1): 90 95. [PubMed]
54. Raison CL, Rutherford RE, Woolwine BJ, et al. A randomized controlled trial of the tumor necrosis factor antagonist infliximab for treatment-resistant depression: the role of baseline inflammatory biomarkers.�JAMA Psychiatry.�2013;70(1): 31 41. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
55. Krishnadas R, Cavanagh J. Depression: an inflammatory illness?�J Neurol Neurosurg Psychiatry.�2012;83(5): 495 502. [PubMed]
56. Raison CL, Miller AH. Is depression an inflammatory disorder?�Curr Psychiatry Rep.�2011;13(6): 467 475. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
57. Simon N, McNamara K, Chow C, et al. A detailed examination of cytokine abnormalities in Major Depressive Disorder.�Eur Neuropsychopharmacol.�2008;18(3): 230 233. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
58. Dahl J, Ormstad H, Aass HC, et al. The plasma levels of various cytokines are increased during ongoing depression and are reduced to normal levels after recovery.�Psychoneuroendocrinol.�2014;45: 77 86. [PubMed]
59. Stelzhammer V, Haenisch F, Chan MK, et al. Proteomic changes in serum of first onset, antidepressant drug-na�ve major depression patients.�Int J Neuropsychopharmacol.�2014;17(10): 1599 1608. [PubMed]
60. Liu Y, HO RCM, Mak A. The role of interleukin (IL)-17 in anxiety and depression of patients with rheumatoid arthritis.�Int J Rheum Dis.�2012;15(2): 183 187. [PubMed]
61. Diniz BS, Sibille E, Ding Y, et al. Plasma biosignature and brain pathology related to persistent cognitive impairment in late-life depression.�Mol Psychiatry.�2015;20(5): 594 601. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം][PubMed]
62. Janelidze S, Ventorp F, Erhardt S, et al. Altered chemokine levels in the cerebrospinal fluid and plasma of suicide attempters.�Psychoneuroendocrinol.�2013;38(6): 853 862. [PubMed]
63. Powell TR, Schalkwyk LC, Heffernan AL, et al. Tumor necrosis factor and its targets in the inflammatory cytokine pathway are identified as putative transcriptomic biomarkers for escitalopram response.�Eur Neuropsychopharmacol.�2013;23(9): 1105 1114. [PubMed]
64. Wong M, Dong C, Maestre-Mesa J, Licinio J. Polymorphisms in inflammation-related genes are associated with susceptibility to major depression and antidepressant response.�Mol Psychiatry.�2008;13(8): 800 812. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
65. Kling MA, Alesci S, Csako G, et al. Sustained low-grade pro-inflammatory state in unmedicated, remitted women with major depressive disorder as evidenced by elevated serum levels of the acute phase proteins C-reactive protein and serum amyloid A.�Biol Psychiatry.�2007;62(4): 309 313. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം][PubMed]
66. Schaefer M, Sarkar S, Schwarz M, Friebe A. Soluble intracellular adhesion molecule-1 in patients with unipolar or bipolar affective disorders: results from a pilot trial.�Neuropsychobiol.�2016;74(1): 8‍14.[PubMed]
67. Dimopoulos N, Piperi C, Salonicioti A, et al. Elevation of plasma concentration of adhesion molecules in late-life depression.�Int J Geriatr Psychiatry.�2006;21(10): 965 971. [PubMed]
68. Bocchio-Chiavetto L, Bagnardi V, Zanardini R, et al. Serum and plasma BDNF levels in major depression: a replication study and meta-analyses.�World J Biol Psychiatry.�2010;11(6): 763 773. [PubMed]
69. Brunoni AR, Lopes M, Fregni F. A systematic review and meta-analysis of clinical studies on major depression and BDNF levels: implications for the role of neuroplasticity in depression.�Int J Neuropsychopharmacol.�2008;11(8): 1169 1180. [PubMed]
70. Molendijk M, Spinhoven P, Polak M, Bus B, Penninx B, Elzinga B. Serum BDNF concentrations as peripheral manifestations of depression: evidence from a systematic review and meta-analyses on 179 associations.�Mol Psychiatry.�2014;19(7): 791 800. [PubMed]
71. Sen S, Duman R, Sanacora G. Serum brain-derived neurotrophic factor, depression, and antidepressant medications: meta-analyses and implications.�Biol Psychiatry.�2008;64(6): 527 532. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം][PubMed]
72. Zhou L, Xiong J, Lim Y, et al. Upregulation of blood proBDNF and its receptors in major depression.�J Affect Disord.�2013;150(3): 776 784. [PubMed]
73. Chen Y-W, Lin P-Y, Tu K-Y, Cheng Y-S, Wu C-K, Tseng P-T. Significantly lower nerve growth factor levels in patients with major depressive disorder than in healthy subjects: a meta-analysis and systematic review.�Neuropsychiatr Dis Treat.�2014;11: 925 933. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
74. Lin PY, Tseng PT. Decreased glial cell line-derived neurotrophic factor levels in patients with depression: a meta-analytic study.�J Psychiatr Res.�2015;63: 20 27. [PubMed]
75. Warner-Schmidt JL, Duman RS. VEGF as a potential target for therapeutic intervention in depression.�Curr Op Pharmacol.�2008;8(1): 14 19. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
76. Carvalho AF, K�hler CA, McIntyre RS, et al. Peripheral vascular endothelial growth factor as a novel depression biomarker: a meta-analysis.�Psychoneuroendocrinol.�2015;62: 18 26. [PubMed]
77. Tseng P-T, Cheng Y-S, Chen Y-W, Wu C-K, Lin P-Y. Increased levels of vascular endothelial growth factor in patients with major depressive disorder: A meta-analysis.�Eur Neuropsychopharmacol.�2015;25(10): 1622 1630. [PubMed]
78. Carvalho L, Torre J, Papadopoulos A, et al. Lack of clinical therapeutic benefit of antidepressants is associated overall activation of the inflammatory system.�J Affect Disord.�2013;148(1): 136 140. [PubMed]
79. Clark-Raymond A, Meresh E, Hoppensteadt D, et al. Vascular endothelial growth factor: Potential predictor of treatment response in major depression.�World J Biol Psychiatry.�2015: 1 11. [PubMed]
80. Isung J, Mobarrez F, Nordstr�m P, �sberg M, Jokinen J. Low plasma vascular endothelial growth factor (VEGF) associated with completed suicide.�World J Biol Psychiatry.�2012;13(6): 468 473. [PubMed]
81. Buttensch�n HN, Foldager L, Elfving B, Poulsen PH, Uher R, Mors O. Neurotrophic factors in depression in response to treatment.�J Affect Disord.�2015;183: 287 294. [PubMed]
82. Szcz?sny E, ?lusarczyk J, G?ombik K, et al. Possible contribution of IGF-1 to depressive disorder.�Pharmacol Rep.�2013;65(6): 1622 1631. [PubMed]
83. Tu KY, Wu MK, Chen YW, et al. Significantly higher peripheral insulin-like growth factor-1 levels in patients with major depressive disorder or bipolar disorder than in healthy controls: a meta-analysis and review under Guideline of PRISMA.�Med.�2016;95(4):e2411.�[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
84. Wu CK, Tseng PT, Chen YW, Tu KY, Lin PY. Significantly higher peripheral fibroblast growth factor-2 levels in patients with major depressive disorder: A preliminary meta-analysis under MOOSE guidelines.�Med.�2016;95(33):e4563.�[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
85. He S, Zhang T, Hong B, et al. Decreased serum fibroblast growth factor-2 levels in pre-and post-treatment patients with major depressive disorder.�Neurosci Lett.�2014;579: 168 172. [PubMed]
86. Dwivedi Y, Rizavi HS, Conley RR, Roberts RC, Tamminga CA, Pandey GN. Altered gene expression of brain-derived neurotrophic factor and receptor tyrosine kinase B in postmortem brain of suicide subjects.�Arch Gen Psychiatry.�2003;60(8): 804 815. [PubMed]
87. Srikanthan K, Feyh A, Visweshwar H, Shapiro JI, Sodhi K. Systematic review of metabolic syndrome biomarkers: A panel for early detection, management, and risk stratification in the West Virginian population.�Int J Med Sci.�2016;13(1): 25. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
88. Lu X-Y. The leptin hypothesis of depression: a potential link between mood disorders and obesity?�Curr Op Pharmacol.�2007;7(6): 648 652. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
89. Wittekind DA, Kluge M. Ghrelin in psychiatric disorders�A review.�Psychoneuroendocrinol.�2015;52: 176 194. [PubMed]
90. Kan C, Silva N, Golden SH, et al. A systematic review and meta-analysis of the association between depression and insulin resistance.�Diabetes Care.�2013;36(2): 480 489. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
91. Liu X, Li J, Zheng P, et al. Plasma lipidomics reveals potential lipid markers of major depressive disorder.�Anal Bioanal Chem.�2016;408(23): 6497 6507. [PubMed]
92. Lustman PJ, Anderson RJ, Freedland KE, De Groot M, Carney RM, Clouse RE. Depression and poor glycemic control: a meta-analytic review of the literature.�Diabetes Care.�2000;23(7): 934 942. [PubMed]
93. Maes M. Evidence for an immune response in major depression: a review and hypothesis.�Prog NeuroPsychopharmacol Biol Psychiatry.�1995;19(1): 11 38. [PubMed]
94. Zheng H, Zheng P, Zhao L, et al. Predictive diagnosis of major depression using NMR-based metabolomics and least-squares support vector machine.�Clinica Chimica Acta.�2017;464: 223 227.[PubMed]
95. Xia Q, Wang G, Wang H, Xie Z, Fang Y, Li Y. Study of metabolism of glucose and lipid in patients of first-episode depressioon.�J Clin Psychiatry.�2009;19: 241 243.
96. Kaufman J, DeLorenzo C, Choudhury S, Parsey RV. The 5-HT 1A receptor in major depressive disorder.�Eur Neuropsychopharmacology.�2016;26(3): 397 410. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
97. Jacobsen JP, Krystal AD, Krishnan KRR, Caron MG. Adjunctive 5-Hydroxytryptophan slow-release for treatment-resistant depression: clinical and preclinical rationale.�Trends Pharmacol Sci.�2016;37(11): 933 944. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
98. Salamone JD, Correa M, Yohn S, Cruz LL, San Miguel N, Alatorre L. The pharmacology of effort-related choice behavior: Dopamine, depression, and individual differences.�Behav Processes.�2016;127: 3 17. [PubMed]
99. Coplan JD, Gopinath S, Abdallah CG, Berry BR. A neurobiological hypothesis of treatment-resistant depression�mechanisms for selective serotonin reuptake inhibitor non-efficacy.�Front Behav Neurosci.�2014;8:189.�[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
100. Popa D, Cerdan J, Rep�rant C, et al. A longitudinal study of 5-HT outflow during chronic fluoxetine treatment using a new technique of chronic microdialysis in a highly emotional mouse strain.�Eur J Pharmacol.�2010;628(1): 83 90. [PubMed]
101. Atake K, Yoshimura R, Hori H, et al. Duloxetine, a selective noradrenaline reuptake inhibitor, increased plasma levels of 3-methoxy-4-hydroxyphenylglycol but not homovanillic acid in patients with major depressive disorder.�Clin Psychopharmacol Neurosci.�2014;12(1): 37 40. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം][PubMed]
102. Ueda N, Yoshimura R, Shinkai K, Nakamura J. Plasma levels of catecholamine metabolites predict the response to sulpiride or fluvoxamine in major depression.�Pharmacopsychiatry.�2002;35(05): 175‍181.[PubMed]
103. Yamana M, Atake K, Katsuki A, Hori H, Yoshimura R. Blood biological markers for prediction of escitalopram response in patients with major depressive disorder: preliminary study.�J Depress Anxiety.�2016;5: 222.
104. Parker KJ, Schatzberg AF, Lyons DM. Neuroendocrine aspects of hypercortisolism in major depression.�Horm Behav.�2003;43(1): 60 66. [PubMed]
105. Stetler C, Miller GE. Depression and hypothalamic-pituitary-adrenal activation: a quantitative summary of four decades of research.�Psychosom Med.�2011;73(2): 114 126. [PubMed]
106. Herane Vives A, De Angel V, Papadopoulos A, et al. The relationship between cortisol, stress and psychiatric illness: New insights using hair analysis.�J Psychiatr Res.�2015;70: 38 49. [PubMed]
107. Fischer S, Strawbridge R, Vives AH, Cleare AJ. Cortisol as a predictor of psychological therapy response in depressive disorders: systematic review and meta-analysis.�Br J Psychiatry.�2017;210(2): 105 109. [PubMed]
108. Anacker C, Zunszain PA, Carvalho LA, Pariante CM. The glucocorticoid receptor: pivot of depression and of antidepressant treatment?�Psychoneuroendocrinology.�2011;36(3): 415 425. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം][PubMed]
109. Markopoulou K, Papadopoulos A, Juruena MF, Poon L, Pariante CM, Cleare AJ. The ratio of cortisol/DHEA in treatment resistant depression.�Psychoneuroendocrinol.�2009;34(1): 19 26. [PubMed]
110. Joffe RT, Pearce EN, Hennessey JV, Ryan JJ, Stern RA. Subclinical hypothyroidism, mood, and cognition in older adults: a review.�Int J Geriatr Psychiatry.�2013;28(2): 111 118. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം][PubMed]
111. Duval F, Mokrani MC, Erb A, et al. Chronobiological hypothalamic�pituitary�thyroid axis status and antidepressant outcome in major depression.�Psychoneuroendocrinol.�2015;59: 71 80. [PubMed]
112. Marsden W. Synaptic plasticity in depression: molecular, cellular and functional correlates.�Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry.�2013;43: 168 184. [PubMed]
113. Duman RS, Voleti B. Signaling pathways underlying the pathophysiology and treatment of depression: novel mechanisms for rapid-acting agents.�Trends Neurosci.�2012;35(1): 47‍56.[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
114. Ripke S, Wray NR, Lewis CM, et al. A mega-analysis of genome-wide association studies for major depressive disorder.�Mol Psychiatry.�2013;18(4): 497 511. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
115. Mullins N, Power R, Fisher H, et al. Polygenic interactions with environmental adversity in the aetiology of major depressive disorder.�Psychol Med.�2016;46(04): 759 770. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
116. Lewis S. Neurological disorders: telomeres and depression.�Nat Rev Neurosci.�2014;15(10): 632.[PubMed]
117. Lindqvist D, Epel ES, Mellon SH, et al. Psychiatric disorders and leukocyte telomere length: underlying mechanisms linking mental illness with cellular aging.�ന്യൂറോസി ബയോബെഹവ് റവ2015;55: 333 364. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
118. McCall WV. A rest-activity biomarker to predict response to SSRIs in major depressive disorder.�J Psychiatr Res.�2015;64: 19 22. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
119. Schuch FB, Deslandes AC, Stubbs B, Gosmann NP, da Silva CTB, de Almeida Fleck MP. Neurobiological effects of exercise on major depressive disorder: a systematic review.�ന്യൂറോസി ബയോബെഹവ് റവ2016;61: 1 11. [PubMed]
120. Foster JA, Neufeld K-AM. Gut�brain axis: how the microbiome influences anxiety and depression.�Trends Neurosci.�2013;36(5): 305 312. [PubMed]
121. Quattrocki E, Baird A, Yurgelun-Todd D. Biological aspects of the link between smoking and depression.�Harv Rev Psychiatry.�2000;8(3): 99 110. [PubMed]
122. Maes M, Kubera M, Obuchowiczwa E, Goehler L, Brzeszcz J. Depression�s multiple comorbidities explained by (neuro)inflammatory and oxidative and nitrosative stress pathways.�Neuro Endocrinol Lett.�2011;32(1): 7 24. [PubMed]
123. Miller G, Rohleder N, Cole SW. Chronic interpersonal stress predicts activation of pro- and anti-inflammatory signaling pathways six months later.�Psychosom Med.�2009;71(1): 57. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം][PubMed]
124. Steptoe A, Hamer M, Chida Y. The effects of acute psychological stress on circulating inflammatory factors in humans: a review and meta-analysis.�Brain Behav Immun.�2007;21(7): 901 912. [PubMed]
125. Danese A, Moffitt TE, Harrington H, et al. Adverse childhood experiences and adult risk factors for age-related disease: depression, inflammation, and clustering of metabolic risk markers.�Arch Pediatr Adolesc Med.�2009;163(12): 1135 1143. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
126. Danese A, Pariante CM, Caspi A, Taylor A, Poulton R. Childhood maltreatment predicts adult inflammation in a life-course study.�Proc Natl Acad Sci U S A.�2007;104(4): 1319 1324. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം][PubMed]
127. Danese A, Caspi A, Williams B, et al. Biological embedding of stress through inflammation processes in childhood.�Mol Psychiatry.�2011;16(3): 244 246. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
128. Suzuki A, Poon L, Kumari V, Cleare AJ. Fear biases in emotional face processing following childhood trauma as a marker of resilience and vulnerability to depression.�Child Maltreat.�2015;20(4): 240 250. [PubMed]
129. Strawbridge R, Young AH. HPA axis and cognitive dysregulation in mood disorders. In: McIntyre RS, Cha DS, editors.�പ്രധാന ഡിപ്രസീവ് ഡിസോർഡറിൽ കോഗ്നേറ്റീവ് വൈകല്യം: ക്ലിനിക്കൽ പ്രാക്റ്റീസ്, ബയോളജിക്കൽ സബ്സ്ട്രേറ്റ്സ്, ട്രീറ്റ്മെൻറ് അവസരങ്ങൾ.�Cambridge: Cambridge University Press; 2016. pp. 179�193.
130. Keller J, Gomez R, Williams G, et al. HPA axis in major depression: cortisol, clinical symptomatology and genetic variation predict cognition.�Mol Psychiatry.�2016 Aug 16;�Epub.�[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
131. Hanson ND, Owens MJ, Nemeroff CB. Depression, antidepressants, and neurogenesis: a critical reappraisal.�Neuropsychopharmacol.�2011;36(13): 2589 2602. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
132. Chen Y, Baram TZ. Toward understanding how early-life stress reprograms cognitive and emotional brain networks.�Neuropsychopharmacol.�2015;41(1): 197 206. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
133. Porter RJ, Gallagher P, Thompson JM, Young AH. Neurocognitive impairment in drug-free patients with major depressive disorder.�Br J Psychiatry.�2003;182: 214 220. [PubMed]
134. Gallagher P, Robinson L, Gray J, Young A, Porter R. Neurocognitive function following remission in major depressive disorder: potential objective marker of response?�Aust N Z J Psychiatry.�2007;41(1): 54 61. [PubMed]
135. Pittenger C, Duman RS. Stress, depression, and neuroplasticity: a convergence of mechanisms.�Neuropsychopharmacol.�2008;33(1): 88 109. [PubMed]
136. B�ckman L, Nyberg L, Lindenberger U, Li SC, Farde L. The correlative triad among aging, dopamine, and cognition: current status and future prospects.�ന്യൂറോസി ബയോബെഹവ് റവ2006;30(6): 791 807. [PubMed]
137. Allison DJ, Ditor DS. The common inflammatory etiology of depression and cognitive impairment: a therapeutic target.�J Neuroinflammation.�2014;11:151.�[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
138. Rosenblat JD, Brietzke E, Mansur RB, Maruschak NA, Lee Y, McIntyre RS. Inflammation as a neurobiological substrate of cognitive impairment in bipolar disorder: Evidence, pathophysiology and treatment implications.�J Affect Disord.�2015;188: 149 159. [PubMed]
139. Krogh J, Benros ME, J�rgensen MB, Vesterager L, Elfving B, Nordentoft M. The association between depressive symptoms, cognitive function, and inflammation in major depression.�Brain Behav Immun.�2014;35: 70 76. [PubMed]
140. Soares CN, Zitek B. Reproductive hormone sensitivity and risk for depression across the female life cycle: a continuum of vulnerability?�J Psychiatry Neurosci.�2008;33(4): 331. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
141. Hiles SA, Baker AL, de Malmanche T, Attia J. A meta-analysis of differences in IL-6 and IL-10 between people with and without depression: exploring the causes of heterogeneity.�Brain Behav Immun.�2012;26(7): 1180 1188. [PubMed]
142. Fontana L, Eagon JC, Trujillo ME, Scherer PE, Klein S. Visceral fat adipokine secretion is associated with systemic inflammation in obese humans.�Diabetes.�2007;56(4): 1010 1013. [PubMed]
143. Divani AA, Luo X, Datta YH, Flaherty JD, Panoskaltsis-Mortari A. Effect of oral and vaginal hormonal contraceptives on inflammatory blood biomarkers.�Mediators Inflamm.�2015;2015: 379501.[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
144. Ramsey JM, Cooper JD, Penninx BW, Bahn S. Variation in serum biomarkers with sex and female hormonal status: implications for clinical tests.�Sci Rep.�2016;6:26947.�[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
145. Eyre H, Lavretsky H, Kartika J, Qassim A, Baune B. Modulatory effects of antidepressant classes on the innate and adaptive immune system in depression.�Pharmacopsychiatry.�2016;49(3): 85‍96.[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
146. Hiles SA, Baker AL, de Malmanche T, Attia J. Interleukin-6, C-reactive protein and interleukin-10 after antidepressant treatment in people with depression: a meta-analysis.�Psychol Med.�2012;42(10): 2015 2026. [PubMed]
147. Janssen DG, Caniato RN, Verster JC, Baune BT. A psychoneuroimmunological review on cytokines involved in antidepressant treatment response.�Hum Psychopharmacol.�2010;25(3): 201 215. [PubMed]
148. Artigas F. Serotonin receptors involved in antidepressant effects.�Pharmacol Ther.�2013;137(1): 119 131. [PubMed]
149. Lee B-H, Kim Y-K. The roles of BDNF in the pathophysiology of major depression and in antidepressant treatment.�Psychiatry Investig.�2010;7(4): 231 235. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
150. Hashimoto K. Inflammatory biomarkers as differential predictors of antidepressant response.�Int J Mol Sci.�2015;16(4): 7796 7801. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
151. Goldberg D. The heterogeneity of �major depression��World Psychiatry.�2011;10(3): 226‍228.[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
152. Arnow BA, Blasey C, Williams LM, et al. Depression subtypes in predicting antidepressant response: a report from the iSPOT-D trial.�Am J Psychiatry.�2015;172(8): 743 750. [PubMed]
153. Kunugi H, Hori H, Ogawa S. Biochemical markers subtyping major depressive disorder.�Psychiatry Clin Neurosci.�2015;69(10): 597 608. [PubMed]
154. Baune B, Stuart M, Gilmour A, et al. The relationship between subtypes of depression and cardiovascular disease: a systematic review of biological models.�Transl Psychiatry.�2012;2(3): 13.[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
155. Vogelzangs N, Duivis HE, Beekman AT, et al. Association of depressive disorders, depression characteristics and antidepressant medication with inflammation.�Transl Psychiatry.�2012;2: E79.[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
156. Lamers F, Vogelzangs N, Merikangas K, De Jonge P, Beekman A, Penninx B. Evidence for a differential role of HPA-axis function, inflammation and metabolic syndrome in melancholic versus atypical depression.�Mol Psychiatry.�2013;18(6): 692 699. [PubMed]
157. Penninx BW, Milaneschi Y, Lamers F, Vogelzangs N. Understanding the somatic consequences of depression: biological mechanisms and the role of depression symptom profile.�BMC Med.�2013;11(1): 1.[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
158. Capuron L, Su S, Miller AH, et al. Depressive Symptoms and Metabolic Syndrome: Is Inflammation the Underlying Link?�Biol Psychiatry.�2008;64(10): 896 900. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
159. Dantzer R, O�Connor JC, Freund GG, Johnson RW, Kelley KW. From inflammation to sickness and depression: when the immune system subjugates the brain.�Nat Rev Neurosci.�2008;9(1): 46‍56.[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
160. Maes M, Berk M, Goehler L, et al. Depression and sickness behavior are Janus-faced responses to shared inflammatory pathways.�BMC Med.�2012;10:66.�[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
161. Merikangas KR, Jin R, He J-P, et al. Prevalence and correlates of bipolar spectrum disorder in the world mental health survey initiative.�Arch Gen Psychiatry.�2011;68(3): 241 251. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം][PubMed]
162. Hirschfeld RM, Lewis L, Vornik LA. Perceptions and impact of bipolar disorder: how far have we really come? Results of the national depressive and manic-depressive association 2000 survey of individuals with bipolar disorder.�J Clin Psychiatry.�2003;64(2): 161 174. [PubMed]
163. Young AH, MacPherson H. Detection of bipolar disorder.�Br J Psychiatry.�2011;199(1): 3‍4.[PubMed]
164. V�hringer PA, Perlis RH. Discriminating between bipolar disorder and major depressive disorder.�Psychiatr Clin North Am.�2016;39(1): 1 10. [PubMed]
165. Becking K, Spijker AT, Hoencamp E, Penninx BW, Schoevers RA, Boschloo L. Disturbances in hypothalamic-pituitary-adrenal axis and immunological activity differentiating between unipolar and bipolar depressive episodes.�PLoS One.�2015;10(7):e0133898.�[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
166. Huang TL, Lin FC. High-sensitivity C-reactive protein levels in patients with major depressive disorder and bipolar mania.�Prog NeuroPsychopharmacol Biol Psychiatry.�2007;31(2): 370 372. [PubMed]
167. Angst J, Gamma A, Endrass J. Risk factors for the bipolar and depression spectra.�Acta Psychiatr Scand.�2003;418: 15 19. [PubMed]
168. Fekadu A, Wooderson S, Donaldson C, et al. A multidimensional tool to quantify treatment resistance in depression: the Maudsley staging method.�J Clin Psychiatry.�2009;70(2): 177. [PubMed]
169. Papakostas G, Shelton R, Kinrys G, et al. Assessment of a multi-assay, serum-based biological diagnostic test for major depressive disorder: a pilot and replication study.�Mol Psychiatry.�2013;18(3): 332 339. [PubMed]
170. Fan J, Han F, Liu H. Challenges of big data analysis.�Natl Sci Rev.�2014;1(2): 293‍314.[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
171. Li L, Jiang H, Qiu Y, Ching WK, Vassiliadis VS. Discovery of metabolite biomarkers: flux analysis and reaction-reaction network approach.�BMC Syst Biol.�2013;7(Suppl 2):S13.�[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം][PubMed]
172. Patel MJ, Khalaf A, Aizenstein HJ. Studying depression using imaging and machine learning methods.�NeuroImage Clin.�2016;10: 115 123. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
173. Lanquillon S, Krieg JC, Bening-Abu-Shach U, Vedder H. Cytokine production and treatment response in major depressive disorder.�Neuropsychopharmacol.�2000;22(4): 370 379. [PubMed]
174. Lindqvist D, Janelidze S, Erhardt S, Tr�skman-Bendz L, Engstr�m G, Brundin L. CSF biomarkers in suicide attempters�a principal component analysis.�Acta Psychiatr Scand.�2011;124(1): 52 61. [PubMed]
175. Hidalgo-Mazzei D, Murru A, Reinares M, Vieta E, Colom F. Big data in mental health: a challenging fragmented future.�World Psychiatry.�2016;15(2): 186 187. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
176. Consortium C-DGotPG Identification of risk loci with shared effects on five major psychiatric disorders: a genome-wide analysis.�Lancet.�2013;381(9875): 1371 1379. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
177. Dipnall JF, Pasco JA, Berk M, et al. Fusing data mining, machine learning and traditional statistics to detect biomarkers associated with depression.�PLoS One.�2016;11(2):e0148195.�[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം][PubMed]
178. K�hler O, Benros ME, Nordentoft M, et al. Effect of anti-inflammatory treatment on depression, depressive symptoms, and adverse effects: a systematic review and meta-analysis of randomized clinical trials.�JAMA Psychiatry.�2014;71(12): 1381 1391. [PubMed]
179. Wolkowitz OM, Reus VI, Chan T, et al. Antiglucocorticoid treatment of depression: double-blind ketoconazole.�Biol Psychiatry.�1999;45(8): 1070 1074. [PubMed]
180. McAllister-Williams RH, Anderson IM, Finkelmeyer A, et al. Antidepressant augmentation with metyrapone for treatment-resistant depression (the ADD study): a double-blind, randomised, placebo-controlled trial.�Lancet Psychiatry.�2016;3(2): 117 127. [PubMed]
181. Gallagher P, Young AH. Mifepristone (RU-486) treatment for depression and psychosis: A review of the therapeutic implications.�Neuropsychiatr Dis Treat.�2006;2(1): 33 42. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
182. Otte C, Hinkelmann K, Moritz S, et al. Modulation of the mineralocorticoid receptor as add-on treatment in depression: a randomized, double-blind, placebo-controlled proof-of-concept study.�J Psychiatr Res.�2010;44(6): 339 346. [PubMed]
183. Ozbolt LB, Nemeroff CB. HPA axis modulation in the treatment of mood disorders.�Psychiatr Disord.�2013;51: 1147 1154.
184. Walker AK, Budac DP, Bisulco S, et al. NMDA receptor blockade by ketamine abrogates lipopolysaccharide-induced depressive-like behavior in C57BL/6J mice.�Neuropsychopharmacol.�2013;38(9): 1609 1616. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
185. Lesp�rance F, Frasure-Smith N, St-Andr� E, Turecki G, Lesp�rance P, Wisniewski SR. The efficacy of omega-3 supplementation for major depression: a randomized controlled trial.�J Clin Psychiatry.�2010;72(8): 1054 1062. [PubMed]
186. Kim S, Bae K, Kim J, et al. The use of statins for the treatment of depression in patients with acute coronary syndrome.�Transl Psychiatry.�2015;5(8):e620.�[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
187. Shishehbor MH, Brennan M-L, Aviles RJ, et al. Statins promote potent systemic antioxidant effects through specific inflammatory pathways.�Circulation.�2003;108(4): 426 431. [PubMed]
188. Mercier A, Auger-Aubin I, Lebeau J-P, et al. Evidence of prescription of antidepressants for non-psychiatric conditions in primary care: an analysis of guidelines and systematic reviews.�BMC Family Practice.�2013;14(1): 55. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
189. Freland L, Beaulieu J-M. Inhibition of GSK3 by lithium, from single molecules to signaling networks.�Front Mol Neurosci.�2012;5:14.�[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
190. Horowitz MA, Zunszain PA. Neuroimmune and neuroendocrine abnormalities in depression: two sides of the same coin.�Ann N Y Acad Sci.�2015;1351(1): 68 79. [PubMed]
191. Juruena MF, Cleare AJ. Overlap between atypical depression, seasonal affective disorder and chronic fatigue syndrome.�Rev Bras Psiquiatr.�2007;29: S19 S26. [PubMed]
192. Castr�n E, Kojima M. Brain-derived neurotrophic factor in mood disorders and antidepressant treatments.�Neurobiol Dis.�2017;97(Pt B):119�126.�[PubMed]
193. Pan A, Keum N, Okereke OI, et al. Bidirectional association between depression and metabolic syndrome a systematic review and meta-analysis of epidemiological studies.�Diabetes Care.�2012;35(5): 1171 1180. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
194. Carvalho AF, Rocha DQ, McIntyre RS, et al. Adipokines as emerging depression biomarkers: a systematic review and meta-analysis.�J Psychiatric Res.�2014;59: 28 37. [PubMed]
195. Wise T, Cleare AJ, Herane A, Young AH, Arnone D. Diagnostic and therapeutic utility of neuroimaging in depression: an overview.�Neuropsychiatr Dis Treat.�2014;10: 1509 1522.[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
196. Tamatam A, Khanum F, Bawa AS. Genetic biomarkers of depression.�Indian J Hum Genet.�2012;18(1): 20. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
197. Yoshimura R, Nakamura J, Shinkai K, Ueda N. Clinical response to antidepressant treatment and 3-methoxy-4-hydroxyphenylglycol levels: mini review.�Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry.�2004;28(4): 611 616. [PubMed]
198. Pierscionek T, Adekunte O, Watson S, Ferrier N, Alabi A. Role of corticosteroids in the antidepressant response.�ChronoPhys Ther.�2014;4: 87 98.
199. Hage MP, Azar ST. The link between thyroid function and depression.�J Thyroid Res.�2012;2012:590648.�[PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
200. Dunn EC, Brown RC, Dai Y, et al. Genetic determinants of depression: recent findings and future directions.�Harv Rev Psychiatry.�2015;23(1): 1. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
201. Yang C-C, Hsu Y-L. A review of accelerometry-based wearable motion detectors for physical activity monitoring.�Sensors.�2010;10(8): 7772 7788. [PMC സ്വതന്ത്ര ലേഖനം] [PubMed]
എകോർഡൺ അടയ്ക്കുക
ഡോ. അലക്സ് ജിമനേസ് DC, CCST

സ്വാഗതം-ബിയെൻ‌വിഡോ ഞങ്ങളുടെ ബ്ലോഗിലേക്ക്. കഠിനമായ നട്ടെല്ല് വൈകല്യങ്ങൾക്കും പരിക്കുകൾക്കും ചികിത്സ നൽകുന്നതിൽ ഞങ്ങൾ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. സയാറ്റിക്ക, കഴുത്ത്, നടുവേദന, വിപ്ലാഷ്, തലവേദന, കാൽമുട്ട് പരിക്കുകൾ, കായിക പരിക്കുകൾ, തലകറക്കം, മോശം ഉറക്കം, സന്ധിവാതം എന്നിവയും ഞങ്ങൾ ചികിത്സിക്കുന്നു. ഒപ്റ്റിമൽ മൊബിലിറ്റി, ആരോഗ്യം, ശാരീരികക്ഷമത, ഘടനാപരമായ കണ്ടീഷനിംഗ് എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച നൂതന തെളിയിക്കപ്പെട്ട ചികിത്സകൾ ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. വിവിധ പരിക്കുകളും ആരോഗ്യപ്രശ്നങ്ങളും അനുഭവിക്കുന്ന രോഗികളെ ചികിത്സിക്കുന്നതിനായി ഞങ്ങൾ വ്യക്തിഗത ഡയറ്റ് പ്ലാനുകൾ, പ്രത്യേക ചിറോപ്രാക്റ്റിക് ടെക്നിക്കുകൾ, മൊബിലിറ്റി-എജിലിറ്റി ട്രെയിനിംഗ്, അഡാപ്റ്റഡ് ക്രോസ്-ഫിറ്റ് പ്രോട്ടോക്കോളുകൾ, "പുഷ് സിസ്റ്റം" എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സമ്പൂർണ്ണ ശാരീരിക ആരോഗ്യം സുഗമമാക്കുന്നതിന് വിപുലമായ പുരോഗമന സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഡോക്ടർ ഓഫ് ചിറോപ്രാക്റ്റിക് എന്നതിനെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ദയവായി എന്നോട് ബന്ധപ്പെടുക. മൊബിലിറ്റിയും വീണ്ടെടുക്കലും പുന restore സ്ഥാപിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ ലാളിത്യത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. നിങ്ങളെ കാണാൻ ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. കണക്റ്റുചെയ്യുക!

പ്രസിദ്ധീകരിച്ചത്

സമീപകാല പോസ്റ്റുകൾ

സ്ലീപ് അപ്നിയയും നടുവേദനയും

ജനസംഖ്യയുടെ നല്ലൊരു ഭാഗം രാത്രി നടുവേദനയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണ്. എന്നാൽ മറ്റൊന്ന് ഉണ്ട്… കൂടുതല് വായിക്കുക

പരിക്കുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സമ്മർദ്ദവും ഉത്കണ്ഠയും ചിറോപ്രാക്റ്റിക് പരിചരണത്തിലൂടെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു

പരിക്കുകൾക്ക് കാരണമാകുന്ന ആഘാതകരമായ അപകടങ്ങളിലൂടെ കടന്നുപോകുന്നത് പരിക്ക് സംബന്ധമായ സമ്മർദ്ദത്തിനും ഉത്കണ്ഠയ്ക്കും കാരണമാകും… കൂടുതല് വായിക്കുക

ഡെഡ്‌ലിഫ്റ്റ് ലോവർ ബാക്ക് പരിക്കിൽ നിന്ന് വീണ്ടെടുക്കുന്നു

പേശി, ശക്തി, am ർജ്ജം എന്നിവ സൃഷ്ടിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ഒരു ഭാരോദ്വഹന വ്യായാമമാണ് ഡെഡ്‌ലിഫ്റ്റ്. ഇത്… കൂടുതല് വായിക്കുക

നട്ടെല്ല് കംപ്രഷൻ ഒടിവുകൾ ഒഴിവാക്കുകയും തടയുകയും ചെയ്യുന്നു

നട്ടെല്ല് വെർട്ടെബ്രൽ കംപ്രഷൻ ഒടിവുകൾ പ്രായമായ വ്യക്തികളിൽ ഉണ്ടാകുന്ന ഒരു സാധാരണ പരിക്കാണ്… കൂടുതല് വായിക്കുക

സയാറ്റിക്കയ്ക്കുള്ള നാഡി ഫ്ലോസിംഗ് വ്യായാമങ്ങൾ

സയാറ്റിക്കയ്ക്കുള്ള പരമ്പരാഗത വൈദ്യചികിത്സ ചിലപ്പോൾ വ്യക്തികൾക്ക് ഫലപ്രദമോ ഫലപ്രദമോ ആകില്ല,… കൂടുതല് വായിക്കുക

സെൽഫ് ക്രാക്കിംഗ്, സെൽഫ് പോപ്പിംഗ് ദി നട്ടെല്ല്

സ്വയം തകർക്കുന്നതും നട്ടെല്ല് പോപ്പ് ചെയ്യുന്നതും നല്ലതായി തോന്നുമെങ്കിലും പ്രൊഫഷണൽ / ചിറോപ്രാക്റ്റിക് ഇല്ലാതെ ഇത് ചെയ്യണം… കൂടുതല് വായിക്കുക

ഓൺലൈൻ ചരിത്രവും രജിസ്ട്രേഷനും
ഇന്ന് ഞങ്ങളെ വിളിക്കുക