Психиатрические заболевания представляют собой серьезную проблему общественного здравоохранения из-за связанной с ними высокой инвалидизации [34] и смертности [32]. Кроме того, психические расстройства являются значимыми предикторами возникновения и тяжести последующих серьезных медицинских заболеваний, таких как заболевания сердечнососудистой системы [6]. Изучение психических расстройств остается серьезной проблемой, отчасти из-за неточных диагностических критериев и неполного понимания молекулярных механизмов их патогенеза. Современные рекомендации по диагностике и фармакологическому лечению используют единый подход для терапии каждого расстройства, даже несмотря на то, что психиатрическая клиническая картина и прогноз в рамках одного и того же расстройства, как известно, неоднородны. Ограниченные результаты терапии подчеркивают необходимость применения подходов прецизионной психиатрии. Для этого необходимо исследовать и разрабатывать многочисленные биомаркеры, которые учитывали бы факторы окружающей среды и тщательное исследование фенотипа. Метаболомика, позволяет обнаруживать изменения в метаболитах, тем самым обеспечивая понимание механизмов, лежащих в основе различных физиологических состояний и патологий.
Такие психические расстройства, как шизофрения, биполярное расстройство и большое депрессивное расстройство, являются тяжелыми психическими заболеваниями, связанными пожизненной инвалидизацией больных [1-6]. Представления об их этиологии и патофизиологии до настоящего времени остается неполным. Поскольку каждое упомянутое заболевание характеризуется спектром разнородных признаков и симптомов, часто пересекающихся между собой, биологические исследования были затруднены. Сложный комплекс социальных, психологических, этиологических и экологических факторов в сочетании со сложностями моделирования психических заболеваний у животных привело к неоправданному усложнению представлений о молекулярных механизмах развития этих патологий. В результате поиск надежных биомаркеров прогноза и диагностики этих состояний остается нерешенной и актуальной задачей. Явным последствием этого обстоятельства состоит в том, что выбор метода лечения основывается на описательной психопатологии, и низкой терапевтической эффективности [7]. Следствием этого являются значительные расходы на здравоохранение во всем мире, связанных с шизофренией, биполярным расстройством и большим депрессивным расстройством [48]. По состоянию на 2019 год глобальные прямые и косвенные экономические издержки, связанные с психическими расстройствами оцениваются в 2,5 трлн. долларов США и превышают совокупные издержки здравоохранения на терапию таких хронических соматические заболевания как рак или диабет. По оценкам эти издержки удвоятся к 2030 году. Достижения в области технологий, позволяющих проводить высокоэффективные биологические анализы, открыли новые возможности для лучшего понимания этих тяжелых расстройств. Такие исследования позволят изыскать биомаркеры, которые могут быть использованы с учетом концепции малоинвазивности в качестве предикторов диагностики и прогнозов психических заболеваний. Эти предикторы позволят обеспечить более раннее начало терапии и ее эффективность, более эффективное распределение ресурсов системы здравоохранения.
Таким образом, целью работы является анализ современных сведений о наиболее распространенных заболеваниях психического спектра, биомаркерах их диагностики их терапии.
Для достижения цели были поставлены задачи:
1. Проанализировать принятую классификацию психических расстройств.
2. Определить наиболее характерные признаки и закономерности развития и течения наиболее распространенных психических заболеваний.
3. Рассмотреть подходы к фармакотерапии психических расстройств.
4. Обобщить имеющиеся сведения о биомаркерах диагностики заболеваний психического спектра.
Выпускная квалификационная работа написана на 71 листе, содержит 4 рисунка, 2 таблицы и список литературы на русском и английском языках из 282 источников.
Психиатрия нуждается в объективной, достоверной диагностической классификации, которая выходит за рамки модели диагностического и статистического руководства (DSM) по кластерам симптомов. Национальный институт психического здоровья США (NiMH) агрегатор исследовательских критериев и признаков (RDoc документации) [87] призвал к включению биологических маркеров для диагностики или лечения психических заболеваний. Однако было много критических обсуждений, и в настоящее время в психиатрии нет общепринятых специфических биомаркеров [87, 231]. Основной задачей медицины является поиск биомаркеров, помогающих правильно поставить диагноз, прогнозировать риск и ответ на лечение. В случае психических расстройств важно иметь четкие критерии для различения патологического поведения и соответствующие методы для классификации этих заболеваний и облегчения более раннего вмешательства для достижения лучших результатов. И одной из наиболее важных целей в психиатрической медицине является персонифицированный подход к лечению с целью прогнозирования ответа и терапевтических или побочных эффектов на уровне личности [210]. Таким образом, стоит с оптимизмом смотреть на имеющиеся возможности по разработке биомаркеров, которые в конечном итоге приведут к новым вмешательствам и персонализированным лекарствам, а также трансформируют возможности медицины предотвращать возникновение болезней и более эффективно лечить сложные психические расстройства [210]. Учитывая сложные взаимосвязи между генотипом, образом жизни, диетой, фармакологической терапией, воздействием окружающей среды и микрофлорой кишечника, наиболее амбициозными целями стали открытие новых фармакологических мишеней и рационализация использования известных препаратов. Наконец, имеющиеся сведения позволяют исследователям, установив связь между несколькими типами биомаркеров, учтя, что психические расстройства являются сложными заболеваниями, разрабатывать наиболее оптимальные подходы к терапии этих состояний. Это может привести к улучшению лечения психиатрических пациентов на индивидуальном уровне для достижения наилучших результатов.
1. Авруцкий Г. Я., Недува А. А. Лечение психически больных. - 2-е изд. М: Медицина, 1981. - 528 с.
2. Белялов Ф.И. Психические расстройства в практике терапевта. - И: РИО ИГМАПО, 2013. - 327с.
3. Виттхен Г.У. Энциклопедия психического здоровья. Пер. с нем. И.Я. Сапожниковой, Э.Л. Гушанского. - М: Алетейа, 2006. - 552с. - (Гуманистическая психиатрия).
4. Воскресенский Б.А Учебно-методическое пособие для медицинской психологии. 2006-36с.
5. Евтушенко В. Я. О психиатрической помощи и гарантиях прав граждан при ее оказании. М: Изд-во ЗАО 2009. - 302 с.
6. Спасенников Б.А., Спасенников С.Б. Психические расстройства и их уголовно-правовое значение. - М: 2011. - 270 с. - 1000 экз.
7. Снежневский А. В., Смулевич. А. Б., Тиганов А. С., Вартанян М. Е. Маникально-депрессивный психоз. Редактор: В. Д. Москаленко. - 2-е изд. - М: Медицина, 1985. - 416 с.
8. Тиганов А.С., Снежневский А.В., Руководство по психиатрии. Под ред. академика РАМН А.С.Тиганова. - М: Медицина,1999. - Т. в 2-х томах.
9. Куперман В. Б., Зислин И. М. Симуляция психоза: семиотика поведения / Русская литература и медицина / Под ред. К. А. Богданова, Ю. Мурашова, Р. Николози. - М: Новое издательство, 2006. - 290-302с.
10. Пуховский Н. Н. Терапия ментальных расстройств или другая психиатрия. Учебное пособие для студентов высших учебных заведений. - М: Академический проект, 2003. - 240с.
11. Обухов С. Г. Курс лекций по психиатрии. Пособие для студентов медицинских вузов. Г.2006-132с.
12. Abi-Dargham A, Rodenhiser J, Printz D, Zea-Ponce Y, Gil R, Kegeles LS et al. Increased baseline occupancy of D2 receptors by dopamine in schizophrenia. Proc Natl Acad Sci U S A . 2000. 97:8104-8109.
13. Alawieh A, Zaraket FA, Li JL, Mondello S, Nokkari A, Razafsha M et al Systems biology, bioinformatics, and biomarkers in neuropsychiatry. Front Neurosci. 2012. 6:187. https://doi.org/10.3389/fnins.2012.00187
14. Alda M. Lithium in the treatment of bipolar disorder: pharmacology and pharmacogenetics. Mol Psychiatry 20(6): 2015.661-670
15. Anderson A, Cohen MS. Decreased small-world functional network
connectivity and clustering across resting state networks in schizophrenia: an fMRI classification tutorial. Front Hum Neurosci 7:520. 2013.
00520.https://doi.org/10.3389/fnhum....282