1. Universidade Federal do Rio Grande do Norte
2. BDTD - Biblioteca Digital de Teses e Dissertações
3. Programa de Pós-Graduação em Psicobiologia
4. PPGPSICO - Doutorado em Psicobiologia

Título:	Investigação de potenciais biomarcadores da depressão maior
Autor(es):	Galvão, Ana Cecília de Menezes
Orientador:	Coelho, Nicole Leite Galvão
Palavras-chave:	BDNF;Cortisol;PSQI;RoC
Data do documento:	7-Abr-2021
Editor:	Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Referência:	GALVÃO, Ana Cecília de Menezes. Investigação de potenciais biomarcadores da depressão maior. 2021. 109f. Tese (Doutorado em Psicobiologia) - Centro de Biociências, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2021.
Resumo:	A compreensão da fisiopatologia das doenças psiquiátricas é mandatória para o fortalecimento da psiquiatria de precisão, auxiliando no prognóstico, diagnóstico, tratamento e acompanhamento de pacientes. Nesse contexto, o uso de biomarcadores moleculares e da qualidade do sono como ferramentas parece ser promissor. Entre as doenças psiquiátricas, os transtornos de humor, principalmente a depressão maior (TDM) tem ganhado destaque no meio científico devido à sua crescente prevalência e morbidade. Inicialmente, esse estudo avaliou a qualidade do sono (Inventário de qualidade sono de Pittsburgh: PSQI) e os níveis de diferentes moleculas periféricas: a proteína C-reativa (PCR) plasmática, o fator neurotrófico derivado do cérebro maduro sérico (mBDNF), cortisol sérico (SC) e resposta ao despertar do cortisol salivar (CAR), e os comparou entre um grupo de pacientes com transtorno depressivo maior (n = 58) e um grupo controle de voluntários saudáveis (n = 62). Enquanto os pacientes em primeiro episódio (MD n = 30) apresentaram níveis da CAR e do SC significativamente maiores do que os controles (n = 32), eles mostraram concentrações de mBDNF semelhantes. Os pacientes com depressão resistente ao tratamento (TRD n = 28) apresentaram níveis significativamente menores do SC e da CAR, e concentrações mais elevadas do mBDNF e da PCR do que os controles (n = 30). Ainda, a gravidade dos sintomas depressivos e a pior qualidade do sono foram negativamente correlacionados com SC e CAR, e positivamente para mBDNF. Em seguida, avaliamos o potencial dessas variáveis como biomarcadores de diagnóstico da TDM e de identificação dos estágios do TDM, para isso testamos alguns modelos matemáticos usando regressões logísticas multivariadas e a curva de RoC (Receiver Operating Characteristic Curve). Nenhum dos modelos de diagnóstico testados apresentou acurácia superior do que a escala de avaliação de depressão de Hamilton de 6 itens (AUC = 0,99). O melhor modelo (AUC = 0,99) que prediz os grupos de pacientes com TDM incluiu: PSQI, CAR, SC e mBDNF. Em resumo, esses achados apontam que os tipos, as intensidades e a direção das alterações biológicas no TDM diferem de acordo com os estágios da doença. Além disso, o impacto dessas alterações biológicas é principalmente relevante para predição dos grupos de pacientes com TDM, mas não para o seu diagnóstico. Assim, os presentes resultados auxiliaram na compreensão da patofisiologia do TDM e forneceram uma base que possa contribuir para estudos futuros que visem ao desenvolvimento de modelos matemáticos de biomarcadores do TDM que possam estar disponíveis comercialmente e ser utilizados na prática clínica.
URI:	https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/45468
Aparece nas coleções:	PPGPSICO - Doutorado em Psicobiologia

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