Improved Learning Processes Tied to Reduced Symptoms of Depression

Resumo: Processos específicos de aprendizagem neural estão ligados a sintomas de depressão. Melhorias nos processos de aprendizagem foram associadas a melhorias gerais nos sintomas de depressão.

Fonte: Virginia Tech

Cientistas da Virginia Tech do Instituto de Pesquisa Biomédica Fralin no VTC identificaram processos de aprendizado neural associados aos sintomas de depressão e ligaram as melhorias nesses processos à melhora dos sintomas em participantes de pesquisa em tratamento para depressão.

As descobertas, descritas em um estudo publicado hoje (11 horas de quarta-feira, 28 de julho de 2021) no Journal of the American Medical Association (JAMA) Psychiatry, sugerem caminhos distintos para os sintomas de depressão e novas abordagens matematicamente guiadas para o tratamento da depressão clínica.

De acordo com o National Institute of Mental Health, a depressão maior é um dos transtornos mentais mais comuns nos Estados Unidos e pode causar danos graves. Estima-se que 7,1% de todos os adultos americanos tiveram pelo menos um episódio depressivo maior.

“Os medicamentos atuais e as terapias comportamentais são úteis, mas para muitas pessoas que lutam contra a depressão, os tratamentos existentes não funcionam bem”, disse Pearl Chiu, professora associada da Unidade de Psiquiatria Computacional do Instituto de Pesquisa Biomédica Fralin e autora correspondente do estudo. “Precisamos considerar outros caminhos possíveis para a depressão. Esses caminhos, ou mecanismos, podem apontar para novos alvos de tratamento a serem explorados. ”

Os cientistas usaram modelos computacionais de funcionamento do cérebro como uma nova maneira de considerar os mecanismos da depressão. Em uma descoberta importante, os pesquisadores descobriram que as melhorias nos sintomas que se seguiram à terapia cognitivo-comportamental estavam relacionadas a melhorias nos componentes de aprendizagem por reforço que foram interrompidos antes da terapia.

“A depressão é uma doença muito séria e uma das principais causas de deficiência no mundo. Esperamos que nosso trabalho possa ser uma ponte entre clínicos comportamentais e cientistas computacionais para identificar mais precisamente o que causa a depressão e novas formas de tratar a doença ”, disse a primeira autora Vanessa Brown, ex-estudante de doutorado de Chiu no Departamento de Psicologia da Virginia Tech e que agora é professor assistente de psiquiatria na Universidade de Pittsburgh.

A equipe de pesquisa começou a estudar um grupo de base de 101 adultos com e sem depressão clínica. Um subconjunto de participantes com depressão foi tratado com até 12 semanas de terapia cognitivo-comportamental – um tratamento que envolve aprender como identificar e corrigir padrões de pensamento negativos.

Os participantes com depressão jogaram um jogo de aprendizagem durante a varredura cerebral por ressonância magnética funcional antes e depois da terapia cognitivo-comportamental, e os participantes sem depressão jogaram o mesmo jogo em momentos pareados aos participantes que participaram da terapia cognitivo-comportamental. Os cientistas usaram modelagem computacional para identificar diferentes processos que contribuem para o aprendizado. Eles descobriram que componentes distintos de aprendizado sobre recompensas e perdas – conhecidos como aprendizado por reforço – estavam ligados a certos sintomas de depressão.

“Duas das partes mais interessantes das descobertas são que as pessoas com depressão aprendem de maneiras diferentes e que esses processos de aprendizagem mudam quando os sintomas de depressão melhoram após a terapia cognitivo-comportamental. A ligação entre os componentes de aprendizagem e os sintomas é crítica ”, disse Brooks King-Casas, co-autor do estudo e professor associado do Fralin Biomedical Research Institute e do Departamento de Psicologia do Virginia Tech’s College of Science.

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A depressão grave é um dos transtornos mentais mais comuns nos Estados Unidos e pode causar graves prejuízos. A imagem é de domínio público

Os pesquisadores dizem que o uso de modelos computacionais tem potencial para ajudar outros pesquisadores e profissionais de saúde mental a identificar com precisão novos contribuintes para a depressão, que por sua vez podem ser novos alvos para terapias.

“Um exemplo é que, para alguém com depressão, perder alguns centavos no jogo pode ser como perder várias centenas de dólares ou a perda pode ser muito difícil de esquecer. Esses processos são diferentes, mas ambos afetam a forma como aprendemos e as escolhas que fazemos ”, disse King-Casas.

“Quantificamos alguns desses processos de aprendizagem com modelagem computacional e mostramos que eles se relacionam com a depressão de maneiras muito diferentes”, disse Chiu, que também é professor associado de psicologia na Faculdade de Ciências da Virginia Tech. “A ideia é semelhante a como o estresse ou o excesso de sódio podem contribuir para a hipertensão, mas o que contribui para a hipertensão de uma pessoa em particular pode sugerir se ela se concentra em diminuir o estresse ou reduzir o consumo de sal como parte do tratamento. Da mesma forma, para a depressão, as partes do aprendizado que contribuem para a depressão de uma pessoa podem exigir diferentes abordagens de tratamento. ”

Chiu diz que formar uma compreensão computacional de como os processos cognitivos se alinham aos sintomas da depressão é uma abordagem promissora.

“Agora que vinculamos componentes específicos do aprendizado à depressão e mostramos que eles mudam com sintomas específicos de depressão, talvez possamos desenvolver novas terapias que se concentrem no ajuste desses componentes de aprendizagem como forma de reduzir a depressão”, disse ela.

Outros ex-alunos e associados de pós-doutorado que contribuíram para o estudo incluem Lusha Zhu, Alec Solway, John Wang e Katherine McCurry.

Financiamento: O estudo foi financiado em parte pelo National Institute of Mental Health, parte do National Institutes of Health.

Sobre esta depressão e notícias de pesquisas sobre aprendizagem

Fonte: Virginia Tech
Contato: John Pastor – Virginia Tech
Imagem: A imagem é de domínio público

Pesquisa original: Acesso livre.
“Perturbações do aprendizado por reforço na depressão e sensibilidade à mudança dos sintomas após a terapia cognitivo-comportamental”, de Vanessa Brown et al. JAMA Psychiatry


Resumo

Rupturas de aprendizagem de reforço na depressão e sensibilidade à mudança de sintomas após terapia cognitivo-comportamental

Importância

O transtorno depressivo maior é prevalente e prejudicial. Analisar substratos neurocomputacionais de aprendizagem por reforço em indivíduos com depressão pode facilitar uma compreensão mecanicista do transtorno e sugerir novos alvos terapêuticos cognitivos.

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Objetivo Determinar associações entre parâmetros de aprendizagem por reforço derivados de modelos computacionais, sintomas de depressão e mudanças de sintomas após o tratamento.

Design, configuração e participantes

Neste estudo misto de corte transversal e coorte, os indivíduos realizaram variações de recompensa e perda de uma tarefa de aprendizagem probabilística durante a ressonância magnética funcional no início e no acompanhamento. Uma amostra de voluntários com e sem diagnóstico de depressão foi recrutada na comunidade. Os participantes foram avaliados de julho de 2011 a fevereiro de 2017, e os dados foram analisados ​​de maio de 2017 a maio de 2021.

Principais resultados e medidas

As análises baseadas em modelos computacionais das escolhas dos participantes avaliaram hipóteses a priori sobre associações entre os componentes da aprendizagem baseada em recompensas e na perda com sintomas de depressão. Mudanças em ambos os parâmetros de aprendizagem e sintomas foram avaliados em um subconjunto de participantes que receberam terapia cognitivo-comportamental (TCC).

Resultados

Dos 101 adultos incluídos, 69 (68,3%) eram do sexo feminino, e a média de idade (DP) foi de 34,4 (11,2) anos. Um total de 69 participantes com diagnóstico de depressão e 32 participantes sem diagnóstico de depressão foram incluídos no início do estudo; 48 participantes (28 com depressão que receberam TCC e 20 sem depressão) foram incluídos no acompanhamento (média [SD] de 115,1 [15.6] dias). Análises baseadas em modelos computacionais de escolhas comportamentais e dados neurais identificaram associações de aprendizagem com sintomas durante aprendizagem de recompensa e aprendizagem de perda, respectivamente.

Durante a aprendizagem de recompensa apenas, anedonia (e não afeto negativo ou excitação) foi associada a parâmetros de aprendizagem derivados do modelo (taxa de aprendizagem: regressão média posterior β = −0,14; intervalo de credibilidade de 95% [CrI], −0,12 a −0,03; sensibilidade do desfecho: regressão média posterior β = 0,18; 95% CrI, 0,02 a 0,37) e sinais de aprendizagem neural (moderação da associação entre o erro de predição estriatal e os sinais de valor esperado: t97= -2,10; P= 0,04).

Durante a perda de aprendizagem apenas, o afeto negativo (e não anedonia ou excitação) foi associado aos parâmetros de aprendizagem (mudança de resultado: regressão média posterior β = −0,11; 95% CrI, −0,20 a −0,01) e codificação neural interrompida de sinais de aprendizagem (associação com sinais de erro de previsão do cíngulo anterior subgenual: r= −0,28; P= 0,005). A melhora dos sintomas após a TCC foi associada à normalização dos parâmetros de aprendizagem que foram interrompidos no início (taxa de aprendizagem da recompensa: regressão média posterior β = 0,15; 90% CrI, 0,001 a 0,41; mudança de desfecho de perda: regressão média posterior β = 0,42; CrI 90% , 0,09 a 0,77).

Conclusões e Relevância

Neste estudo, o mapeamento dos componentes da aprendizagem por reforço para sintomas de depressão maior revelou características mecanísticas associadas a esses sintomas e aponta para possíveis processos e alvos terapêuticos baseados na aprendizagem.

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