ترجمان نو

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در درمان افسردگی توانایی در انتخاب بهترین درمان از بین گزینه‌های مختلف برای یک فرد خاص است. افسردگی یکی از مسائل قابل توجه سلامت عمومی است چرا که اولین درمان انتخاب‌شده فقط در 30 درصد از موارد موفقیت‌آمیز است. هرچند امروزه دستورالعمل‌های بالینی مطلوبی برای مدیریت دوره افسردگی اساسی وجود دارد، شواهد بر نرخ پاسخ در سطح گروهی دلالت می‌کند و ویژگی‌های فردی یا زیستی و عینی کمتر در نظر گرفته می‌شوند. گرچه استفاده از بایومارکر (نشانگرهای زیستی اختلالات) در روانپزشکی پتانسیل‌های بالقوه‌ای در تشخیص دارند، باید توجه داشت مطالعات چندوجهی با روش‌های استاندارد جمع‌آوری داده، ارزیابی‌ها و مشارکت بین گروه‌های مختلف برای کشف و اعتبارسنجی یافته‌های بعدی ضروری است. پژوهشگران برای طبقه‌بندی جمعیت‌های افراد افسرده مبتنی بر پاسخ به درمان از جمله درمان دارویی، شناختی-رفتاری و تحریک مغزی از رویکرد داده‌محور بهره می‌گیرند. افزون بر این، جمع‌آوری داده‌های استاندارد با بهره‌گیری از معیارهای درون و بین مطالعات مختلف برای تخفیف ناهمگنی اختلال افسردگی و در نتیجه شناسایی پاسخ به درمان اهمیت دارد. این سنجه‌ها عبارت‌اند از: آزمون‌های شناختی تا ارزیابی‌های پروتئینی در خون و همچنین ام‌آر‌آی ساختاری و عملکردی در مغز. وقتی این پایگاه‌های داده چندبعدی غنی با یکدیگر یکپارچه شوند امید آن می‌رود که تحلیل روی بزرگ‌داده‌ها بتواند تفاوت‌های زیستی را که قابل ترجمه به بایومارکر هستند برایمان مشخص سازد. شبکه یکپارچه‌سازی بایومارکرهای افسردگی در کانادا (CAN-BIND) یکی از اولین طرح‌هایی است که پایگاه‌داده‌های غنی را برای شناسایی نشانگرهای زیستی در راستای بهبود درمان عرضه می‌کند. پلتفرم استاندارد و چندوجهی CAN-BIND بر مبنای یک مطالعه 16 هفته‌ای راجع به درمان افسردگی با داروهای ضدافسردگی کارش را انجام داده است. این پژوهش شناخته‌شده در سطح جهانی از آن زمان بیش از 10 مطالعه بالینی شامل پژوهش‌هایی در سرتاسر کانادا را نیز در بر می‌گیرد. پژوهشگران CAN-BIND و شرکت‌کنندگان در مطالعه با یکدیگر در تولید یک...