精神

三种常用抗抑郁药如何选?可参考患者体型

作者:佚名 来源:医脉通 日期:2017-05-03
导读

         相比于体重正常者,肥胖抑郁患者使用文拉法辛缓释剂治疗后缓解的可能性更高;这一效应主要受躯体症状的改善所驱动。 无论使用研究中的何种抗抑郁药,BMI较高的女性治疗后缓解的可能性均更高;这一效应主要受认知症状的改善所驱动。

        目前,临床选择抗抑郁药在很大程度上仍存在“试错”的成分:我们知道抗抑郁药总体是有效的,其中一些抗抑郁药对某些特定症状群疗效更佳;然而,我们并不知道,一位具体的患者最适用于哪种抗抑郁药,而具有潜力的生物标记物距临床应用为时尚远。

        一项日前发表于Elsevier旗下新期刊Personalized Medicine in Psychiatry的研究中,来自斯坦福大学医学院等机构的研究者探讨了体重指数(BMI)+性别组合对三种常用抗抑郁药疗效的预测效应。简言之,研究者纳入了来自iSPOT-D研究的659名门诊抑郁患者,年龄18-65岁;基于WHO标准,42%的受试者体重未超标,28%属于超重,31%属于肥胖(一、二、三度分别为15%、10%及6%)。这些受试者被随机分入艾司西酞普兰、舍曲林及文拉法辛缓释剂组治疗8周,治疗结束时被归类为缓解及未缓解,其中缓解定义为17条目汉密尔顿抑郁量表总分≤7。

        研究者使用logistic回归模型探讨了BMI及性别与患者缓解率的相关性。体重正常、超重、肥胖一度、肥胖二度及肥胖三度的BMI分界线分别为21.7、27.5、32.5、37.5及42.5kg/m2。

研究结果

        首先,基线年龄较大(r=-0.11, p=0.003)、抑郁严重(r=-0.20, p<0.001)与缓解率呈显著而微弱的负相关。另外,受试者的BMI与抗抑郁药剂量(r=0.10,p=0.009)及心血管共病(r=0.18, p<0.001)呈正相关。

        在调整协变量后,性别自身并不能独立预测缓解率(p=0.38),而BMI较高的个体抑郁缓解率更高(p=0.01):BMI每升高1个单位,缓解率升高3%。另外,无论使用研究中的何种抗抑郁药,BMI较高的女性均更容易缓解:BMI每升高一个单位,缓解可能性即上升5%;这一效应主要受认知症状改善的驱动,包括自杀观念及自罪感等。男性中则未观察到此现象。

        此外,BMI还可作为不同抗抑郁药缓解率的鉴别预测因素。例如,相比于体重正常者,构成病理性肥胖的患者使用文拉法辛缓释剂治疗实现缓解的可能性更高,这一效应主要受包括睡眠紊乱、躯体性焦虑及食欲等在内的躯体因素所驱动。使用文拉法辛缓释剂治疗 III 度肥胖患者时,实现缓解的需治数为6。

        更多研究结果详见图1、2、3。

        图1 三种抗抑郁药治疗不同BMI患者的缓解率(Erin Green, et al. 2017)

        蓝:艾司西酞普兰; 红:舍曲林;绿:文拉法辛缓释剂

        图2 不同BMI男性及女性的治疗缓解率情况(Erin Green, et al. 2017)

        深色:男性;浅色:女性

        图3 三种抗抑郁药治疗不同BMI+性别组合时的缓解率(Erin Green, et al. 2017)

        NW:未超重;OW:超重;OB I :一度肥胖;OB II :二度肥胖; OB III :三度肥胖

        深色:男性;浅色:女性 ESC:艾司西酞普兰;SER:舍曲林;VEN:文拉法辛缓释剂

讨论

        本项研究可能是首项报告BMI可预测文拉法辛缓释剂治疗缓解率的研究。这一预测效应的机制尚不明确。作者指出,鉴于肥胖可能延长抗抑郁药的吸收过程,文拉法辛的缓释技术可能扮演了一定角色;也有可能与文拉法辛的NE能效应有关,但以上均为猜测,仍有待进一步研究。

        约60%的抑郁患者于非精神心理专科医生处就诊,且药物治疗的比例显著高于心理治疗。尽管上述研究结果仍需进一步复制,但现有结果转化进入临床应用较为容易,尤其是对于那些大体重患者而言更有意义。相比于其他一些指标(如基因型等),采集身高、体重、症状群的成本很低,更适用于临床实践。

        精准医疗同样是精神科药物治疗的未来所在。本项研究中,针对体重指数>40kg/m2的抑郁患者,文拉法辛缓释剂型治疗实现缓解的NNT仅为6,疗效较为可观,且可能尤其适用于以躯体症状为主诉的患者。类似结果的积累最终将通向更为精准的精神科用药,以及更为理想的患者转归。

        文献索引:Erin Green, et al. Personalizing antidepressant choice by sex, body mass index, and symptom profile: An iSPOT-D report, Personalized Medicine in Psychiatry (2017). DOI: 10.1016/j.pmip.2016.12.001

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