Biomarkers voor het personaliseren van de behandeling voor depressieve stoornissen (BOOST depression)

Een ernstige depressieve stoornis is een ernstig invaliderende psychiatrische
stoornis die jaarlijks 550.000 mensen in Nederland treft en wereldwijd de
belangrijkste oorzaak van invaliditeit is. Behandelingsopties (waaronder
farmacologische behandeling met een selectieve serotonineheropnameremmer
(SSRI), cognitieve gedragstherapie (CGT), repetitieve transcraniële magnetische
stimulatie (rTMS), intranasale esketamine en elektroconvulsietherapie (ECT)
resulteren in dat slechts 30-50% van de patiënten een klinische respons
bereiken. Elke volgende behandelingspoging kan minder succesvol worden, wat het
risico op chronische depressie en suïcidaliteit vergroot.
Het ontdekken van biomarkers die de uitkomst van de behandeling voorspellen,
zou ons helpen de huidige trial-and-error-zorg te omzeilen die is gebaseerd op
one-size-fits-all-stappenprotocollen. Hoewel eerder onderzoek heeft aangetoond
dat verschillende gedrags-/klinische en biologische factoren bij aanvang
verband houden met de uiteindelijke respons op de behandeling bij de vijf
hierboven genoemde behandelingen, worden deze onderzoeken uitgevoerd op kleine
steekproeven en/of niet gevalideerd met onafhankelijke methoden, waardoor de
betrouwbaarheid van de associaties wordt beperkt en gebruik in de klinische
zorg wordt voorkomen.
Deze studie heeft als doel om biologische (MRI, EEG, (epi)genetica) en
klinische markers (vragenlijsten) (hierna samen biomarkers genoemd) te
ontdekken en valideren die zijn verkregen van patiënten met depressie en die
verband houden met de uitkomst van de behandeling. We zullen een machine
learning model ontwikkelen dat differentiële voorspellingen kan doen van de
uitkomst van de behandeling met deze biomarkers voor mogelijk gebruik in
toekomstige zorg. Dit zou de huidige trial-and-error-behandelingspraktijk
kunnen vervangen, wat een enorm voordeel zou hebben voor patiënten en de
maatschappij, het aantal ineffectieve behandelingen en het lijden aan onnodige
bijwerkingen zou verminderen en ons begrip van de biologische en klinische
factoren die ten grondslag liggen aan effectieve behandelingen bij depressie
zou kunnen verbeteren.

Ons primaire doel in deze studie is om de behandeluitkomst voor SSRI, CGT,
rTMS, esketamine en ECT bij patiënten met MDD te voorspellen met behulp van
biomarkers en machine learning met behulp van gegevens die vóór de behandeling
zijn verkregen. Ons secundaire doel is om de neurobiologische mechanismen te
identificeren die ten grondslag liggen aan de behandelrespons met behulp van
gegevens die vóór en na de behandeling zijn verkregen.

We zullen een longitudinaal parallel groepsontwerp gebruiken. Patiënten met een
geverifieerde diagnose van een depressieve stoornis zullen een van de vijf
onderzochte behandelingen krijgen zoals gebruikelijk in overeenstemming met
nationale richtlijnen. We zullen biologische en klinische gegevens van elke
deelnemer verzamelen voor en na de behandeling. Om te controleren op
test-retest-effecten in de longitudinale analyse van neuroimaging-gegevens,
zullen we bovendien een groep gematchte gezonde controles rekruteren die ook
twee keer zullen worden onderzocht binnen een vergelijkbaar interval.

Omdat dit een prospectief, niet-interventioneel onderzoek is, is de belasting
voor deelnemers beperkt tot de tijdsinvestering, die bestaat uit het thuis
invullen van vragenlijsten (drie kwartier vooraf, 5 minuten om de twee weken,
0,5 uur bij de follow-up na 3 maanden, 5 minuten bij de follow-up na 6 maanden)
en een bezoek op locatie voor aanvullende vragenlijsten, neuroimaging en
genetische dataverzameling (~2/2,5 uur bij aanvang en 1.5 uur bij de follow-up
na 3 maanden).
Daarnaast kunnen deelnemers vrijwillig beslissen of ze extra tijd willen
investeren (ongeveer 45 minuten) via een opt-in-procedure voor de ecological
momentary assessment (EMA; 8 keer per dag gedurende 6 dagen, 1 minuut per
toediening thuis).
We hebben geprobeerd de tijdsbelasting waar mogelijk te verminderen en de
meeste onderzoeksprocedures kunnen thuis worden uitgevoerd op het tempo en
gemak van de deelnemer. De studieprocedures en de bijbehorende tijdsbelasting
zijn opgesteld en goedgekeurd door vertegenwoordigers van onze
consortiumpartner De Depressievereniging die de belangen van patiënten met
depressie behartigt.
De studie brengt geen fysiek risico met zich mee, aangezien de MRI-scan wordt
uitgevoerd door getraind personeel in ziekenhuizen/onderzoeksinstellingen. Er
is geen (klinisch) voordeel voor deelname, maar de gegevens die uit de studie
zijn verkregen, kunnen de gepersonaliseerde behandelingen voor toekomstige
patiënten mogelijk verbeteren.

Studieprocedures en de verwachte tijdsbelasting zijn als volgt:
• Vragenlijsten:
Deelnemers worden gevraagd om een **aantal gestandaardiseerde vragenlijsten in
te vullen over deelnamegeschiktheid, demografische metingen en klinische
metingen van symptoomfrequentie en ernst één week voor de start van hun
behandeling. Het invullen van deze vragenlijsten zal naar verwachting in totaal
1,5 uur duren (40 minuten thuis, 50 minuten op locatie), waarvan 7 van de 12
vragenlijsten thuis kunnen worden ingevuld in de eigen tijd van de deelnemer,
verspreid over de 7 dagen voorafgaand aan de behandeling. De MINI-S, HDRS-17,
HAM-A, C-SSRS en DM-TRD moeten worden beoordeeld door een getrainde en
gekwalificeerde medewerker tijdens het eerste locatiebezoek. De tweewekelijkse
herhaalde online vragenlijst QIDS-SR voor driemaandelijkse follow-up duurt
ongeveer 5 minuten. Een laatste QIDS-SR wordt na 6 maanden afgenomen voor
langetermijneffectiviteit van de behandeling.
• Neuroimaging:
Neuroimaging data wordt verkregen door getraind personeel met behulp van EEG en
MRI. Het verzamelen van neuroimaging data, inclusief voorbereidingstijd en
instructies, zal naar verwachting ongeveer een uur en vijftien minuten duren.
• Speekselafname
Deelnemers wordt gevraagd om in een monsterbuisje te spugen voor het verzamelen
van genetisch materiaal. Dit wordt thuis gedaan, in de ochtend en op een lege
maag voor nauwkeurige epigenetische bepalingen.
• Fysieke metingen
We meten de lengte, het gewicht, de hartslag en de bloeddruk van de deelnemer.

Opt-in-onderzoeksprocedures:
• EMA:
De EMA meet dagelijkse affectieve schommelingen en wordt uitgevoerd met de
online smartphone-app M-path (https://m-path.io/) die op de mobiele telefoon
van de deelnemer is geïnstalleerd. Deelnemers ontvangen een melding om een **
korte PANAS-vragenlijst met 10 items op willekeurige tijdstippen 8 keer per dag
gedurende 6 dagen in te vullen. Affectieve dynamiek is eerder in verband
gebracht met depressieve symptomen en behandelingsrespons in vergelijkbare
EMA-ontwerpen. Hoewel het aantal beoordelingen per dag een tijdsbelasting kan
zijn voor de deelnemers, is de tijd die nodig is om de 10 items in elke
beoordeling in te vullen kort (ongeveer 1 minuut).