Complex Dynamic Systems in Mood Disorders

情绪障碍中的复杂动态系统

基本信息

  • 批准号:
    8033503
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 16.82万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2010
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2010-09-28 至 2012-09-27
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): This K18 application is to provide advanced mentorship in complex dynamic system analyses of clinical and biomarker data for major depressive disorder (MDD) and bipolar disorder (BD). MDD is a serious, debilitating illness that is projected to become the second global leading cause of disability by 2020. Bipolar disorder (BD) is a lifelong, chronic and highly recurrent, mood disorder characterized by episodes of mania or hypomania and episodes of major depression and is one of the top 10 causes of disability worldwide. The gap is that clinically relevant phenotypes and pathophysiology of MDD and BD are poorly delineated. One obstacle has been the prevalent use of static linear statistical measures to assess complex dynamic relationships between waxing and waning variables. Conventional analyses assume that signals are linear and stationary, and operate on a single (characteristic time) scale criteria that are routinely violated by real-world signals, i.e, they are highly nonlinear, operate on multiple time scales and are also nonstationary due to physiologic and pathologic phase transitions and other abrupt changes (bifurcations). The developmental aim of this K18 application is to learn methods to analyze complex dynamic nonlinear data to apply to the study of mood disorders with 12 months of intensive mentorship to the applicant through didactics and supervised analyses mentored by Ary L. Goldberger, Director of the Rey Institute for Nonlinear Dynamics in Medicine at Beth Israel Deaconess Medical Center and Wyss Institute for Biological Inspired Engineering at Harvard. The pilot project will analyze measures of arousal, heart rate, respiration, movement, and sleep stages using a 24 hour wearable devices from 5 patients with MDD, 5 age and sex matched patients with BP, and 5 matched healthy controls. These analyses will a) explore differences between MDD and healthy controls; b) BD and healthy controls; and c) MDD and BD. Methods for analyzing complex dynamic systems can open innovative new windows into understanding mood disorders. The applicant's long-term goal is to be able to apply nonlinear dynamics to the daunting problem of finding biologically relevant phenotypes and clinically useful biomarkers. PUBLIC HEALTH RELEVANCE: This research training program will teach the applicant how to use advanced statistical methods to analyze complicated data that vary over time from patients with mood disorders. Voice patterns, heart rate, breathing patterns, and movements over 24 hours are a few examples. These methods can lead to better diagnoses, better ways to understand the biology of mood disorders, and ways to measure response to treatment.
描述(由申请人提供):此 K18 应用程序旨在为重度抑郁症 (MDD) 和双相情感障碍 (BD) 的临床和生物标志物数据的复杂动态系统分析提供高级指导。 MDD 是一种严重的、使人衰弱的疾病,预计到 2020 年将成为全球第二大残疾原因。双相情感障碍 (BD) 是一种终生、慢性且高度复发的情绪障碍,其特征是躁狂或轻躁狂发作以及重度抑郁发作是全球十大致残原因之一。差距在于 MDD 和 BD 的临床相关表型和病理生理学尚不清楚。一个障碍是普遍使用静态线性统计测量来评估盛衰变量之间的复杂动态关系。传统分析假设信号是线性和平稳的,并且在单一(特征时间)尺度标准上运行,而现实世界的信号经常违反这些标准,即它们是高度非线性的,在多个时间尺度上运行,并且由于生理原因也是非平稳的。以及病理相变和其他突变(分叉)。 此 K18 应用程序的开发目标是学习分析复杂动态非线性数据的方法,以应用于情绪障碍的研究,并通过 Rey 主任 Ary L. Goldberger 的教学和监督分析对申请人进行 12 个月的强化指导。贝斯以色列女执事医疗中心的非线性医学动力学研究所和哈佛大学的维斯生物启发工程研究所。 该试点项目将使用 24 小时可穿戴设备分析 5 名 MDD 患者、5 名年龄和性别匹配的 BP 患者以及 5 名匹配的健康对照者的唤醒、心率、呼吸、运动和睡眠阶段的测量结果。这些分析将 a) 探索 MDD 与健康对照之间的差异; b) BD 和健康对照; c) MDD 和 BD。 分析复杂动态系统的方法可以为理解情绪障碍打开创新的新窗口。申请人的长期目标是能够应用非线性动力学来解决寻找生物学相关表型和临床有用的生物标志物的艰巨问题。 公共卫生相关性:该研究培训计划将教申请人如何使用先进的统计方法来分析情绪障碍患者随时间变化的复杂数据。声音模式、心率、呼吸模式和 24 小时内的运动只是几个例子。这些方法可以带来更好的诊断、更好的方法来理解情绪障碍的生物学,以及衡量治疗反应的方法。

项目成果

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