うつ病の3つの有望なエンドフェノタイプの神経相関：Embarc研究からの証拠

大うつ病性障害（MDD）は臨床的に、そしておそらく病態生理学的に、不均一です。この不均一性を解析するための潜在的に実り多いアプローチは、有望なエンドフェノタイプに焦点を合わせることです。NIMH研究ドメイン基準イニシアチブに導かれ、頭皮記録EEG安静時データのソースローカリゼーションを使用して、うつ病の3つの新興のエンドフォーネ型の神経相関、神経症、鈍化報酬学習、および認知制御障害を調べました。データは、進行中のマルチサイトEVARC研究から引き出されました。低解像度の脳電磁断層撮影を使用して、MDDを備えた82人の未精製成人の標準EEG周波数帯域の頭蓋内電流密度を推定しました。領域および全脳分析では、安静状態の脳波電流密度と関心のあるエンドフェノ型との関連性をテストしました。神経症は、腹部（36.5-44 Hz）の腹部（亜属）前帯状皮質（ACC）および眼窩前頭皮質（OFC）の電流密度の増加と関連していた。対照的に、認知制御の減少は、左背外側前頭前野（DLPFC）のガンマ活性の低下、Theta（6.5-8 Hz）の減少（10.5〜12 Hz）活性の減少と相関し、右側のAlpha2活性の増加とDLPFC。最後に、鈍い報酬学習は、OFCの低下と左DLPFCガンマアクティビティと相関していました。試行ごとの補強学習の計算モデリングは、さらに低いOFCガンマ活動が報酬感度の低下にリンクしていることを示しました。うつ病の3つの推定内表現型は、異なる根本的な機能障害を反映して、部分的に解離可能な安静時頭蓋内EEG相関があることがわかりました。全体として、これらの発見は、特定の病態生理学的異常に関連する有望なエンドフェノ型に焦点を当てることにより、MDDの不均一性を解析する必要性を強調しています。

Major depressive disorder (MDD) is clinically, and likely pathophysiologically, heterogeneous. A potentially fruitful approach to parsing this heterogeneity is to focus on promising endophenotypes. Guided by the NIMH Research Domain Criteria initiative, we used source localization of scalp-recorded EEG resting data to examine the neural correlates of three emerging endophenotypes of depression: neuroticism, blunted reward learning, and cognitive control deficits. Data were drawn from the ongoing multi-site EMBARC study. We estimated intracranial current density for standard EEG frequency bands in 82 unmedicated adults with MDD, using Low-Resolution Brain Electromagnetic Tomography. Region-of-interest and whole-brain analyses tested associations between resting state EEG current density and endophenotypes of interest. Neuroticism was associated with increased resting gamma (36.5-44 Hz) current density in the ventral (subgenual) anterior cingulate cortex (ACC) and orbitofrontal cortex (OFC). In contrast, reduced cognitive control correlated with decreased gamma activity in the left dorsolateral prefrontal cortex (dlPFC), decreased theta (6.5-8 Hz) and alpha2 (10.5-12 Hz) activity in the dorsal ACC, and increased alpha2 activity in the right dlPFC. Finally, blunted reward learning correlated with lower OFC and left dlPFC gamma activity. Computational modeling of trial-by-trial reinforcement learning further indicated that lower OFC gamma activity was linked to reduced reward sensitivity. Three putative endophenotypes of depression were found to have partially dissociable resting intracranial EEG correlates, reflecting different underlying neural dysfunctions. Overall, these findings highlight the need to parse the heterogeneity of MDD by focusing on promising endophenotypes linked to specific pathophysiological abnormalities.