Обоснование: микроРНК – малые некодирующие молекулы РНК, играющие важнейшую роль в посттранскрипционной регуляции экспрессии генов. Исследования указывают на участие микроРНК в патогенезе различных психических расстройств, что позволяет рассматривать их в качестве возможных диагностических биомаркеров и терапевтических мишеней.
Цель обзора литературы – провести анализ современных исследований, посвященных участию микроРНК в формировании психических расстройств с акцентом на их потенциал в качестве диагностических и прогностических биомаркеров.
Материалы и методы: для поиска релевантных публикаций был проведен поиск в базах еLibrary и PubMed с использованием следующих ключевых слов и терминов: «микроРНК», «психические расстройства», «психологический статус», «биомаркеры», «диагностика», «прогнозирование».
Заключение: многочисленные исследования свидетельствуют о том, что микроРНК участвуют в регуляции важнейших молекулярных путей, связанных с психическими расстройствами, включая нейротрансмиссию, нейроразвитие и синаптическую пластичность. Дерегуляция определенных микроРНК наблюдается при различных психических заболеваниях, таких как большое депрессивное расстройство, шизофрения, биполярное расстройство, тревожные расстройства, расстройства аутистического спектра, синдром дефицита внимания/гиперактивности и аддиктивные расстройства. Показано, что микроРНК обладают высоким потенциалом для использования в качестве диагностических биомаркеров, что открывает возможности раннего выявления и персонализированных стратегий лечения. Однако остается ряд проблем, включая различия в уровне и профиле экспрессии микроРНК, обусловленных гетерогенностью психических расстройств, необходимость стандартизации протоколов анализа микроРНК и их дальнейшей валидации в ходе масштабных исследований на различных группах пациентов. Таким образом, изучение микроРНК при психических расстройствах представляет собой перспективное направление для углубления понимания молекулярных основ этих заболеваний.
Идентификаторы и классификаторы
Список литературы
- Аушев ВН. МикроРНК: малые молекулы с большим значением. Клин. онкогематол. 2015;8(1):1-12. https://bloodjournal.ru/wp-content/uploads/2015/11/1-Stranitsy-iz-Onko_1_2015.pdf
- Тигунцев ВВ, Иванова СА, Серебров ВЮ, Бухарева МБ. Малые некодирующие РНК как перспективные биомаркеры: биогенез и терапевтические стратегии. Бюллетень сибирской медицины. 2016;15(2):112-126. https://doi.org/10.20538/1682-0363-2016-2-112-126
- O’Brien J, Hayder H, Zayed Y, Peng C. Overview of MicroRNA Biogenesis, Mechanisms of Actions, and Circulation. Front Endocrinol (Lausanne). 2018;9:402. https://doi.org/10.3389/fendo.2018.00402
- Айтбаев КА, Муркамилов ИТ, Фомин ВВ, Муркамилова ЖА. Некодирующие РНК: физиологические функции и роль в патогенезе сосудистых заболеваний. Молекулярная медицина. 2018;16(5):15-21. https://doi.org/10.29296/24999490-2018-05-03
- Гареев ИФ, Бейлерли ОА. Циркулирующие микроРНК как биомаркеры: какие перспективы? Профилактическая медицина. 2018;21(6):142-150. https://doi.org/10.17116/profmed201821061142
- Fan R, Xiao C, Wan X, Cha W, Miao Y, Zhou Y, Qin C, Cui T, Su F, Shan X. Small molecules with big roles in microRNA chemical biology and microRNA-targeted therapeutics. RNA Biol. 2019;16(6):707-718. https://doi.org/10.1080/15476286.2019.1593094
- Condrat CE, Thompson DC, Barbu MG, Bugnar OL, Boboc A, Cretoiu D, Suciu N, Cretoiu SM, Voinea SC. miRNAs as Biomarkers in Disease: Latest Findings Regarding Their Role in Diagnosis and Prognosis. Cells. 2020;9(2):276. https://doi.org/10.3390%2Fcells9020276
- Семина ЕВ, Рысенкова КД, Трояновский КЭ, Шмакова АА, Рубина КА. МикроРНК в онкологии: от механизмов регуляции экспрессии генов до перепрограммирования метастатической ниши. Биохимия. 2021;86(5):672-688. https://doi.org/10.1134/S0006297921070014
- Алиева АМ, Теплова НВ, Резник ЕВ, Байкова ИЕ, Шнахова ЛМ, Тотолян ГГ, Валиев РК, Скрипниченко ЭА, Котикова ИА, Никитин ИГ. МикроРНК-122 как новый игрок при сердечно-сосудистых заболеваниях. Российский медицинский журнал. 2022;28(6):451-463. https://doi.org/10.17816/medjrf111180
- Корнилов ДО, Тряпицын МА, Симарзина ВМ, Королева ДС, Гребнев ДЮ, Маклакова ИЮ. Перспективы использования микроРНК в современных методах диагностики и терапии. Вестник уральской медицинской академической науки. 2022;19(2):109-131. https://doi.org/10.17816/medjrf11118010.22138/2500-0918-2022-19-2-109-131
- Yakovleva KD, Dmitrenko DV, Panina IS, Usoltseva AA, Gazenkampf KA, Konovalenko OV, Kantimirova EA, Novitsky MA, Nasyrova RF, Shnayder NA. Expression Profile of miRs in Mesial Temporal Lobe Epilepsy: Systematic Review. Int J Mol Sci. 2022;23(2):951. https://doi.org/10.3390/ijms23020951
- Yakimov AM, Timechko EE, Areshkina IG, Usoltseva AA, Yakovleva KD, Kantimirova EA, Utyashev N, Ivin N, Dmitrenko DV. MicroRNAs as Biomarkers of Surgical Outcome in Mesial Temporal Lobe Epilepsy:A Systematic Review. Int J Mol Sci. 2023;24(6):5694. https://doi.org/10.3390/ijms24065694
- Wiegand C, Savelsbergh A, Heusser P. MicroRNAs in Psychological Stress Reactions and Their Use as Stress-Associated Biomarkers, Especially in Human Saliva. Biomedicine Hub. 2017;2(3):1-15. https://doi.org/10.1159/000481126
- Wiegand C, Heusser P, Klinger C, Cysarz D, Büssing A, Ostermann T, Savelsbergh A. Stress-associated changes in salivary microRNAs can be detected in response to the Trier Social Stress Test: An exploratory study. Sci Rep. 2018;8(1):7112. https://doi.org/10.1038/s41598-018-25554-x
- Jurkiewicz MM, Mueller-Alcazar A, Moser DA, Jayatilaka I, Mikhailik A, Ferri J, Fogelman N, Canli T. Integrated microRNA and mRNA gene expression in peripheral blood mononuclear cells in response to acute psychosocial stress: a repeated-measures within-subject pilot study. BMC Res Notes. 2021;14(1):222. https://doi.org/10.1186/s13104-021-05635-3
- Bozack AK, Colicino E, Rodosthenous R, Bloomquist TR, Baccarelli AA, Wright RO, Wright RJ, Lee AG. Associations between maternal lifetime stressors and negative events in pregnancy and breast milk-derived extracellular vesicle microRNAs in the programming of intergenerational stress mechanisms (PRISM) pregnancy cohort. Epigenetics. 2021;16(4):389-404. https://doi.org/10.1080/15592294.2020.1805677
- Yoshida Y, Yajima Y, Kawakami K, Nakamura S-I, Tsukahara T, Oishi K, Toyoda A. Salivary microRNA and Metabolic Profiles in a Mouse Model of Subchronic and Mild Social Defeat Stress. Int J Mol Sci. 2022;23(22):14479. https://doi.org/10.3390/ijms232214479
- Yang Z, Yang J, Mao Y, Li MD. Investigation of the genetic effect of 56 tobacco-smoking susceptibility genes on DNA methylation and RNA expression in human brain. Front Psychiatry. 2022;13:924062. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2022.924062
- Rosa JM, Formolo DA, Yu J, Lee TH, Yau SY. The Role of MicroRNA and Microbiota in Depression and Anxiety. Front Behav Neurosci. 2022;16:828258. https://doi.org/10.3389/fnbeh.2022.828258 PMID: 35299696; PMCID: PMC8921933.
- Roy B, Ochi S, Dwivedi Y. Potential of Circulating miRNAs as Molecular Markers in Mood Disorders and Associated Suicidal Behavior. Int J Mol Sci. 2023;24(5):4664. https://doi.org/10.3390/ijms24054664
- Camkurt MA, Güneş S, Coşkun S, Fındıklı E. Peripheral Signatures of Psychiatric Disorders: MicroRNAs. Clin Psychopharmacol Neurosci. 2017;15(4):313-319. https://doi.org/10.9758/cpn.2017.15.4.313
- Roy B, Yoshino Y, Allen L, Prall K, Schell G, Dwivedi Y. Exploiting Circulating MicroRNAs as Biomarkers in Psychiatric Disorders. Mol Diagn Ther. 2020;24(3):279-298. https://doi.org/1007/s40291-020-00464-9
- van den Berg MMJ, Krauskopf J, Ramaekers JG, Kleinjans JCS, Prickaerts J, Briedé JJ. Circulating microRNAs as potential biomarkers for psychiatric and neurodegenerative disorders. Prog Neurobiol. 2020;185:101732. https://doi.org/10.1016/j.pneurobio.2019.101732
- Li QS, Galbraith D, Morrison RL, Trivedi MH, Drevets WC. Circulating microRNA associated with future relapse status in major depressive disorder. Front Psychiatry. 2022;13:937360. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2022.937360 PMID: 36061300; PMCID: PMC9428445.
- Lee RC, Feinbaum RL, Ambros V. The C. elegans heterochronic gene lin-4 encodes small RNAs with antisense complementarity to lin-14. Cell. 1993;75(5):843-854. https://doi.org/10.1016/0092-8674(93)90529-y
- Wightman B, Ha I, Ruvkun G. Posttranscriptional regulation of the heterochronic gene lin-14 by lin-4 mediates temporal pattern formation in C. elegans. Cell. 1993;75(5):855-862. https://doi.org/10.1016/0092-8674(93)90530-4
- Almeida MI, Reis RM, Calin GA. MicroRNA history: discovery, recent applications, and next frontiers. Mutat Res. 2011;717(1-2):1-8. https://doi.org/10.1016/j.mrfmmm.2011.03.009
- Chen C, Tan R, Wong L, Fekete R, Halsey J. Quantitation of microRNAs by real-time RT-qPCR. Methods mol biol. 2011;687:113-134. https://doi.org/10.1007/978-1-60761-944-4_8
- Коробкина ЕА, Князева МС, Киль ЮВ, Титов СЕ, Малек А.В. Сравнительный анализ методов детекции микроРНК с помощью метода обратной транскрипции и количественной полимеразной цепной реакции (ОТПЦР). Клиническая лабораторная диагностика. 2018;63(11):722-728. https://doi.org/10.18821/0869-2084-2018-63-11-722-728 PMID: 30776209
- Mengel-From J, Feddersen S, Halekoh U, Heegaard NHH, McGue M, Christensen K, Tan Q, Christiansen L. Circulating microRNAs disclose biology of normal cognitive function in healthy elderly people - a discovery twin study. Euro J Hum Genet. 2018;26(9):1378-1387. https://doi.org/10.1038/s41431-018-0157-8
- Gullett JM, Chen Z, O’Shea A, Akbar M, Bian J, Rani A, Porges EC, Foster TC, Woods AJ, Modave F, Cohen RA. MicroRNA predicts cognitive performance in healthy older adults. Neurobiol Aging. 2020;95:186-194. https://doi.org/10.1016/j.neurobiolaging.2020.07.023
- Ogonowski N, Salcidua S, Leon T, Chamorro-Veloso N, Valls C, Avalos C, Bisquertt A, Rentería ME, Orellana P, Duran-Aniotz C. Systematic Review: microRNAs as Potential Biomarkers in Mild Cognitive Impairment Diagnosis. Front Aging Neurosci. 2022;13:807764. https://doi.org/10.3389/fnagi.2021.807764
- Abuelezz NZ, Nasr FE, AbdulKader MA, Bassiouny AR, Zaky A. MicroRNAs as Potential Orchestrators ofAlzheimer’s Disease-Related Pathologies: Insights on Current Status and Future Possibilities. Front Aging Neurosci. 2021;13:743573. https://doi.org/10.3389/fnagi.2021.743573
- Wang W, Kwon EJ, Tsai LH. MicroRNAs in learning, memory, and neurological diseases. Learn Mem. 2012;19(9):359-368. https://doi.org/10.1101/lm.026492.112 PMID: 22904366.
- Hassan M, Amir A, Shahzadi S, Kloczkowski A. Therapeutic Implications of microRNAs in Depressive Disorders: A Review. Int J Mol Sci. 2022;23(21):13530. https://doi.org/10.3390/ijms232113530
- Murphy CP, Singewald N. Role of MicroRNAs in Anxiety and Anxiety-Related Disorders. In: Binder EB, Klengel T, eds. Behavioral Neurogenomics. Springer International Publishing; 2019:185-219. https://doi.org/10.1007/7854_2019_118
- Allen L, Dwivedi Y. MicroRNA mediators of early life stress vulnerability to depression and suicidal behavior. Mol Psychiatry. 2020;25(2):308-320. https://doi.org/10.1038/s41380-019-0597-8
- Narahari A, Hussain M, Sreeram V. MicroRNAs as Biomarkers for Psychiatric Conditions: A Review of Current Research. Innov Clin Neurosci. 2017;14(1-2):53-55. Accessed July 21, 2023;14(1-2):53-55. https://innovationscns.com/micrornas-as-biomarkers-for-psychiatric-conditions-a-review-of-current-research
- Baudry A, Mouillet-Richard S, Schneider B, Launay JM, Kellermann O. miR-16 targets the serotonin transporter: a new facet for adaptive responses to antidepressants. Science. 2010;329(5998):1537-1541. https://doi.org/10.1126/science.1193692
- Aumiller V, Förstemann K. Roles of microRNAs beyond development-metabolism and neural plasticity. Biochim Biophys Acta. 2008;1779(11):692-696. https://doi.org/10.1016/j.bbagrm.2008.04.008 Epub 2008 May 2. PMID: 18498780.
- Dreyer J-L. New insights into the roles of microRNAs in drug addiction and neuroplasticity. Genome Med. 2010;2(12):92. https://doi.org/10.1186/gm213
- Martins HC, Schratt G. MicroRNA-dependent control of neuroplasticity in affective disorders. Transl Psychiatry. 2021;11(1):263. https://doi.org/10.1038/s41398-021-01379-7
- Thomas KT, Gross C, Bassell GJ. microRNAs Sculpt Neuronal Communication in a Tight Balance That Is Lost in Neurological Disease. Front Mol Neurosci. 2018;11:00455. https://doi.org/10.3389/fnmol.2018.00455
- Kumar S, Reddy PH. The role of synaptic microRNAs in Alzheimer’s disease. Mol Basis Dis. 2020;1866(12):165937. https://doi.org/10.1016/j.bbadis.2020.165937
- Slota JA, Booth SA. MicroRNAs in Neuroinflammation: Implications in Disease Pathogenesis, Biomarker Discovery and Therapeutic Applications. Noncoding RNA. 2019;5(2):35. https://doi.org/10.3390/ncrna5020035
- Liang Y, Wang L. Inflamma-MicroRNAs in Alzheimer’s Disease: From Disease Pathogenesis to Therapeutic Potentials. Front Cell Neurosci. 2021;15:785433. https://doi.org/10.3389/fncel.2021.785433
- Laker RC, Wlodek ME, Connelly JJ, Yan Z. Epigenetic origins of metabolic disease: The impact of the maternal condition to the offspring epigenome and later health consequences. Food Sci Hum Wellness. 2013;2(1):1-11. https://doi.org/10.1016/j.fshw.2013.03.002
- Kuehner JN, Bruggeman EC, Wen Z, Yao B. Epigenetic Regulations in Neuropsychiatric Disorders. Front Genet. 2019;10:00268. https://doi.org/10.3389/fgene.2019.00268
- Angelucci F, Cechova K, Valis M, Kuca K, Zhang B, Hort J. MicroRNAs in Alzheimer’s Disease: Diagnostic Markers or Therapeutic Agents? Front Pharmacol. 2019;10:00665. https://doi.org/10.3389/fphar.2019.00665
- Chen Y, Shi J, Liu H, Wang Q, Chen X, Tang H, Yan R, Yao Z, Lu Q. Plasma microRNA Array Analysis Identifies Overexpressed miR-19b-3p as a Biomarker of Bipolar Depression Distinguishing From Unipolar Depression. Front Psychiatry. 2020;11:00757. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2020.00757
- Lee S-Y, Lu R-B, Wang L-J, Chang C-H, Lu T, Wang T-Y, Tsai K-W. Serum miRNA as a possible biomarker in the diagnosis of bipolar II disorder. Sci Rep. 2020;10(1):1131. https://doi.org/10.1038/s41598-020-58195-0
- Clausen AR, Durand S, Petersen RL, Staunstrup NH, Qvist P. Circulating miRNAs as Potential Biomarkers for Patient Stratification in Bipolar Disorder: A Combined Review and Data Mining Approach. Genes. 2022;13(6):1038. https://doi.org/10.3390/genes13061038
- Hassan M, Amir A, Shahzadi S, Kloczkowski A. Therapeutic Implications of microRNAs in Depressive Disorders: A Review. Int J Mol Sci. 2022;23(21):13530. https://doi.org/10.3390/ijms232113530
- Reinbold CS, Forstner AJ, Hecker J, Fullerton JM, Hoffmann P, Hou L, Heilbronner U, Degenhardt F, Adli M, Akiyama K, Akula N, Ardau R, Arias B, Backlund L, Benabarre A, Bengesser S, Bhattacharjee AK, Biernacka JM, Birner A, Marie-Claire C, Cervantes P, Chen G-B, Chen H-C, Chillotti C, Clark SR, Colom F, Cousins DA, Cruceanu C, Czerski PM, Dayer A, Étain B, Falkai P, Frisén L, Gard S, Garnham JS, Goes FS, Grof P, Gruber O, Hashimoto R, Hauser J, Herms S, Jamain S, Jiménez E, Kahn J-P, Kassem L, Kittel-Schneider S, Kliwicki S, König B, Kusumi I, Lackner N, Laje G, Landén M, Lavebratt C, Leboyer M, Leckband SG, López Jaramillo CA, MacQueen G, Manchia M, Martinsson L, Mattheisen M, McCarthy MJ, McElroy SL, Mitjans M, Mondimore FM, Monteleone P, Nievergelt CM, Ösby U, Ozaki N, Perlis RH, Pfennig A, Reich-Erkelenz D, Rouleau GA, Scho eld PR, Schubert KO, Schweizer BW, Seemüller F, Severino G, Shekhtman T, Shilling PD, Shimoda K, Simhandl C, Slaney CM, Smoller JW, Squassina A, Stamm TJ, Stopkova P, Tighe SK, Tortorella A, Turecki G, Volkert J, Witt SH, Wright AJ, Young LT, Zandi PP, Potash JB, DePaulo JR, Bauer M, Reininghaus E, Novák T, Aubry J-M, Maj M, Baune BT, Mitchell PB, Vieta E, Frye MA, Rybakowski JK, Kuo P-H, Kato T, Grigoroiu-Serbanescu M, Reif A, Del Zompo M,Bellivier F, Schalling M, Wray NR, Kelsoe JR, Alda M, McMahon FJ, Schulze TG, Rietschel M, Nöthen MM, Cichon S. Analysis of the Infiuence of microRNAs in Lithium Response in Bipolar Disorder. Front Psychiatry. 2018;9:00207. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2018.00207
- Li J, Xu X, Liu J, Zhang S, Tan X, Li Z, Zhang J, Wang Z. Decoding microRNAs in autism spectrum disorder. Mol Ther Nucleic Acids. 2022;30:535-546. https://doi.org/10.1016/j.omtn.2022.11.005
- Hanna J, Hossain GS, Kocerha J. The Potential for microRNA Therapeutics and Clinical Research. Front Genet. 2019;10:00478. https://doi.org/10.3389/fgene.2019.00478
- Carini G, Musazzi L, Bolzetta F, Cester A, Fiorentini C, Ieraci A, Maggi S, Popoli M, Veronese N, Barbon A. The Potential Role of miRNAs in Cognitive Frailty. Front Aging Neurosci. 2021;13:763110. https://doi.org/10.3389/fnagi.2021.763110
- Yaqub A, Mens MMJ, Klap JM, Weverling GJ, Klatser P, Brakenhoff JPJ, Roshchupkin GV, Ikram MK, Ghanbari M, Ikram MA. Genome-wide profiling of circulatory microRNAs associated with cognition and dementia. Alzheimers Dement. 2023;19(4):1194-1203. https://doi.org/10.1002/alz.12752
- Wang IF, Ho PC, Tsai KJ. MicroRNAs in Learning and Memory and Their Impact on Alzheimer’s Disease. Biomedicines. 2022;10(8):1856. https://doi.org/10.3390/biomedicines10081856
- Snijders C, Escoto AIH, Baker DG, Hauger RL, van den Hove D, Kenis G, Nievergelt CM, Boks MP, Vermetten E, Gage FH, Rutten BPF, de Nijs L. Chapter 18. MicroRNAs in posttraumatic stress disorder. In: Youssef NA, ed. Epigenetics of Stress and Stress Disorders. Academic Press; 2022:285-306. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-823039-8.00001-0
- Wiegand C, Savelsbergh A, Heusser P. MicroRNAs in Psychological Stress Reactions and Their Use as Stress-Associated Biomarkers, Especially in Human Saliva. Biomed Hub. 2017;2(3):1-15. https://doi.org/10.1159/000481126
- Geaghan M, Cairns MJ. MicroRNA and Posttranscriptional Dysregulation in Psychiatry. Biol Psychiatry. 2015;78(4):231-239. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2014.12.009
- Hauberg ME, Roussos P, Grove J, Børglum AD, Mattheisen M, Consortium ftSWGotPG. Analyzing the Role of MicroRNAs in Schizophrenia in the Context of Common Genetic Risk Variants. JAMA Psychiatry. 2016;73(4):369-377. https://doi.org/10.1001/jamapsychiatry.2015.3018
- Cao H, Baranova A, Yue W, Yu H, Zhu Z, Zhang F, Liu D. miRNA-Coordinated Schizophrenia Risk Network Cross-Talk With Cardiovascular Repair and Opposed Gliomagenesis. Front Genet. 2020;11:00149. https://doi.org/10.3389/fgene.2020.00149
- Rey R, Suaud-Chagny M-F, Dorey J-M, Teyssier J-R, d’Amato T. Widespread transcriptional disruption of the microRNA biogenesis machinery in brain and peripheral tissues of individuals with schizophrenia. Transl Psychiatry. 2020;10(1):376. https://doi.org/10.1038/s41398-020-01052-5
- Delalle I. MicroRNAs as Candidates for Bipolar Disorder Biomarkers. Psychiatr Danub. 2021;33(Suppl 4):451-455. Accessed July 21, 2023. https://www.psychiatria-danubina.com/UserDocsImages/pdf/dnb_vol33_noSuppl 4/dnb_vol33_noSuppl 4_451.pdf
- Kidnapillai S, Wade B, Bortolasci CC, Panizzutti B, Spolding B, Connor T, Crowley T, Jamain S, Gray L, Leboyer M, Berk M, Walder K. Drugs used to treat bipolar disorder act via microRNAs to regulate expression of genes involved in neurite outgrowth. J Psychopharmacol. 2020;34(3):370-379. https://doi.org/10.1177/0269881119895534
- Tielke A, Martins H, Pelzl MA, Maaser-Hecker A, David FS, Reinbold CS, Streit F, Sirignano L, Schwarz M, Vedder H, Kammerer-Ciernioch J, Albus M, Borrmann- Hassenbach M, Hautzinger M, Hünten K, Degenhardt F, Fischer SB, Beins EC, Herms S, Hoffmann P, Schulze TG, Witt SH, Rietschel M, Cichon S, Nöthen MM, Schratt G, Forstner AJ. Genetic and functional analyses implicate microRNA 499A in bipolar disorder development. Transl Psychiatry. 2022;12(1):437. https://doi.org/10.1038/s41398-022-02176-6
- Murphy CP, Singewald N. Role of MicroRNAs in Anxiety and Anxiety-Related Disorders. Curr Top Behav Neurosci. 2019;42:185-219. https://doi.org/10.1007/7854_2019_109 Erratum in: Curr Top Behav Neurosci. 2019;42:259. PMID: 31485988.
- Li J, Xu X, Liu J, Zhang S, Tan X, Li Z, Zhang J, Wang Z. Decoding microRNAs in autism spectrum disorder. Mol Ther Nucleic Acids. 2022;30:535-546. https://doi.org/10.1016/j.omtn.2022.11.005
- Srivastav S, Walitza S, Grünblatt E. Emerging role of miRNA in attention deficit hyperactivity disorder: a systematic review. Atten Defic Hyperact Disord. 2018;10(1):49-63. https://doi.org/10.1007/s12402-017-0232-y
- Nuzziello N, Craig F, Simone M, Consiglio A, Licciulli F, Margari L, Grillo G, Liuni S, Liguori M. Integrated Analysis of microRNA and mRNA Expression Profiles: An Attempt to Disentangle the Complex Interaction Network in Attention De cit Hyperactivity Disorder. Brain Sci. 2019;9(10):288. https://doi.org/10.3390/brainsci9100288
- Wang L-J, Li S-C, Lee M-J, Chou M-C, Chou W-J, Lee S-Y, Hsu C-W, Huang L-H, Kuo H-C. Blood-Bourne MicroRNA Biomarker Evaluation in Attention-Deficit/ Hyperactivity Disorder of Han Chinese Individuals: An Exploratory Study. Front Psychiatry. 2018;9:00227. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2018.00227
- Honorato-Mauer J, Xavier G, Ota VK, Chehimi SN, Mafra F, Cuóco C, Ito LT, Ormond R, Asprino PF, Oliveira A, Bugiga AVG, Torrecilhas AC, Bressan R, Manfro GG, Miguel EC, Rohde LA, Pan PM, Salum GA, Pellegrino R, Belangero S, Santoro ML. Alterations in microRNA of extracellular vesicles associated with major depression, attention-deficit/hyperactivityand anxiety disorders in adolescents. Transl Psychiatry. 2023;13(1):47. https://doi.org/10.1038/s41398-023-02326-4
- Tereshchenko S, Kasparov E. Neurobiological Risk Factors for the Development of Internet Addiction in Adolescents. Behav Sci (Basel). 2019;9(6):62. https://doi.org/10.3390/bs9060062
- Tereshchenko SYu. Neurobiological risk factors for problematic social media use as a specific form of Internet addiction: A narrative review. World J Psychiatry. 2023;13(5):160-173. https://doi.org/10.5498/wjp.v13.i5.160
- Ciucă Anghel DM, Nițescu GV, Tiron AT, Guțu CM, Baconi DL. Understanding the Mechanisms of Action and Effects of Drugs of Abuse. Molecules (Basel). 2023;28(13):4969. https://doi.org/10.3390/molecules28134969
- Hatoum AS, Colbert SMC, Johnson EC, Huggett SB, Deak JD, Pathak GA, Jennings MV, Paul SE, Karcher NR, Hansen I, Baranger DAA, Edwards A, Grotzinger AD, Adkins DE, Adkins AE, Alanne-Kinnunen M, Alexander JC, Aliev F, Bacanu S-A, Batzler A, Biernacka JM, Bierut LJ, Bigdeli TB, Blagonravova A, Boardman JD, Boden JM, Boomsma DI, Brown SA, Bucholz KK, Chen D, Chen L-S, Choi D-S, Chou SP, Cichon S, Copeland WE, Corley RP, Degenhardt F, Di Forti M, Diazgranados N, Dick DM, Domingue BW, Eriksson JG, Farrer LA, Foo JC, Foroud TM, Fox L, Frank J, Frye MA, Gaebel W, Gainetdinov RR, Giegling I, Gillespie NA, Goate AM, Goldman D, Gordon S, Hack LM, Hancock DB, Harris KM, Hartmann AM, Heath AC, Heilmann-Heimbach S, Herms S, Hesselbrock V, Hewitt JK, Hickie I, Hodgkinson C, Hoffmann P, Hopfer C, Horwood J, Hottenga JJ, Howrigan DP, Iacono WG, Ising M, Johnson EO, Kaprio J, Karpyak VM, Kendler KS, Kennedy MA, Keyes M, Kibitov A, Kiefer F, Konte B, Kramer J, Krauter K, Krupitsky EM, Kuperman S, Lahti J, Lahti-Pulkkinen M, Lai D, Levchenko A, Ligthart L, Lind PA, Lucae S, Lynskey MT, Madden PAF, Maes HH, Magnusson PKE, Maher BS, Mann K, Männistö S, Martin NG, Mbarek H, McGue M, McQueen MB, Medland SE, Meyers JL, Montgomery GW, et al. Multivariate genome-wide association meta-analysis of over 1 million subjects identifies loci underlying multiple substance use disorders. Nat Ment Health. 2023;1(3):210-223. https://doi.org/10.1038/s44220-023-00034-y
- Johnson EC, Salvatore JE, Lai D, Merikangas AK, Nurnberger JI, Tischfield JA, Xuei X, Kamarajan C, Wetherill L; COGA Collaborators; Rice JP, Kramer JR, Kuperman S, Foroud T, Slesinger PA, Goate AM, Porjesz B, Dick DM, Edenberg HJ, Agrawal A. The collaborative study on the genetics of alcoholism: Genetics. Genes Brain Behav. 2023;22(5):e12856. https://doi.org/10.1111/gbb.12856 Epub 2023 Jun 30. PMID: 37387240; PMCID: PMC10550788.
- Gowen AM, Odegaard KE, Hernandez J, Chand S, Koul S, Pendyala G, Yelamanchili SV. Role of microRNAs in the pathophysiology of addiction. Wiley Interdiscip Rev RNA. 2021;12(3):e1637. https://doi.org/10.1002/wrna.1637
- Zhao Y, Qin F, Han S, Li S, Zhao Y, Wang H, Tian J, Cen X. MicroRNAs in drug addiction: Current status and future perspectives. Pharmacol Ther. 2022;236:108215. https://doi.org/10.1016/j.pharmthera.2022.108215
- Zhang J, Chen Z, Chen H, Deng Y, Li S, Jin L. Recent Advances in the Roles of MicroRNA and MicroRNA-Based Diagnosis in Neurodegenerative Diseases. Biosensors (Basel). 2022;12(12):1074. https://doi.org/10.3390/bios12121074
- Ryu IS, Kim DH, Cho H-J, Ryu J-H. The role of microRNA-485 in neurodegenerative diseases. Rev Neurosci. 2023;34(1):49-62. https://doi.org/10.1515/revneuro-2022-0039
- Li S, Lei Z, Sun T. The role of microRNAs in neurodegenerative diseases: a review. Cell Biol Toxicol. 2023;39(1):53-83. https://doi.org/10.1007/s10565-022-09761-x
Выпуск
Другие статьи выпуска
26 января 2024 г. в Москве в ФГБНУ «Научный центр психического здоровья» состоялась научно-практическая конференция с международным участием «Психическое здоровье семьи: российские традиции и современные подходы к оказанию помощи». Конференция проведена в рамках XXXII Международных рождественских образовательных чтений «Православие и отечественная культура: потери и приобретения минувшего, образ будущего». На конференции разносторонне были освещены традиционные ценностные установки семей в российском обществе, а также проблемы в семьях, члены которых страдают психическими расстройствами и расстройствами поведения. Обсуждалось оказание психиатрической, психологической, социальной и духовной помощи различными институтами. В основу этой помощи заложены биопсихосоциальный, духовный и семейно-ориентированный подходы. Рассматривались вопросы участия добровольцев в реабилитационных программах для семей, вклад общественных организаций и их взаимодействие с государственными и конфессиональными учреждениями в целях психосоциальной реабилитации пациентов с психическими расстройствами и расстройствами поведения. Особое внимание уделено вопросам мультидисциплинарного взаимодействия специалистов в области семейной профилактики психических нарушений. Подобный обмен научными и практическими достижениями отечественной и зарубежной психиатрии в профилактике психических расстройств, расстройств поведения и болезней зависимости, внедрение новых технологий помощи позволяют повысить качество и эффективность оказываемой помощи семьям, в которых есть лица с психическими нарушениями и отклонениями в поведении.
Обоснование: в последние десятилетия происходит активное изучение роли дисфункции глутаматных рецепторов в генезе психических расстройств, неврологической и аутоиммунной патологии, онкологических и иных заболеваний. Ведется разработка лекарственных препаратов, воздействующих на глутаматергические рецепторы.
Цель: изложить современные представления о вторичных расстройствах нейропсихического развития (согласно кодификации Международной классификации болезней 11-го пересмотра, блок L1-6E60), ассоциированных с генетически обусловленными нарушениями структуры глутаматергических рецепторов.
Материал и методы: был проведен поиск и анализ описаний случаев нарушенного нейропсихического развития, ассоциированных с генетическими обусловленными дефектами субъединиц ионотропных и метаботропных глутаматных рецепторов в научных библиотеках MEDLINE/Gene database, MEDLINE/PubMed, Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM), UniProt, ClinGen, eLibrary.
Заключение: генетически обусловленные нарушения большинства известных ионотропных (GluA, GluN, GluK, GluD) и ряда метаботропных глутаматных рецепторов (mGluR1, 5, 7) ассоциированы с тяжелыми вариантами расстройств нейропсихического развития с манифестом в младенческом периоде и раннем детстве. Представленные разнообразные симптомы определяют транснозологический подход к диагностике и ведению пациентов, требующий привлечения специалистов в области педиатрии, детской психиатрии, неврологии, генетики и медико-социальной реабилитации.
Обоснование: шизофрения – тяжелое психическое заболевание, для которого характерны не только когнитивные, но и сенсорные нарушения, в том числе зрительной системы. Исследования указывают на нарушение обработки контраста при шизофрении, однако данные о характере этих нарушений носят противоречивый характер. Теория треморного модуляционного сигнала связывает контрастную чувствительность с параметрами микротремора глаз – высокочастотными и малоамплитудными микродвижениями, которые управляются нейронами ядер ствола мозга. Параметры микротремора глаз при психопатологии, в частности шизофрении, в научной литературе не описаны.
Цель исследования: изучить особенности контрастной чувствительности и микротремора глаз при шизофрении.
Пациенты и методы: в исследовании приняли участие 30 пациентов с диагнозом параноидной шизофрении. Группу контроля составили 30 человек без психопатологических и неврологических расстройств. Для регистрации контрастной чувствительности использовали метод компьютерной визоконтрастометрии. Предъявляли элементы Габора с пространственной частотой 0.4, 1.0, 3.0 и 10 цикл/град. Микротремор глаз фиксировали бесконтактным методом высокоскоростной видеорегистрации с помощью оригинальной оптической установки.
Результаты: у пациентов контрастная чувствительность была ниже в области средних и высоких пространственных частот по сравнению с условно здоровым контролем, что может быть связано с хроническим течением болезни. Микротремор глаз у пациентов отличался более низким значением частоты и более высоким – амплитуды по сравнению с группой контроля.
Заключение: контрастная чувствительность и показатели микротремора глаз могут рассматриваться как потенциальные маркеры для определения функционального состояния при шизофрении, что требует дальнейших исследований и накопления экспериментальных данных.
Обоснование: эффективное и безопасное оказание медицинской помощи зависит от ряда факторов, одним из которых является состояние здоровья медицинских работников. Наличие проблем в этой сфере снижает качество жизни и не позволяет клиницисту полностью реализовать свой потенциал. Присутствие высокого уровня трудового стресса существенно ухудшает психическое и физическое состояние медицинского персонала. Одним из его наиболее характерных последствий становится эмоциональное выгорание.
Цель: изучение связи эмоционального выгорания и качества жизни с последующим построением математической модели, прогнозирующей уровень качества жизни на основе данных о степени эмоционального выгорания врача-психиатра.
Основная гипотеза предпринятого исследования – эмоциональное выгорание значимо и негативно влияет на уровень качества жизни врачей-психиатров.
Участники и методы: 82 врача-психиатра, работающие в московских психиатрических клиниках, заполнили шкалу выгорания Maslach и сокращенную версию опросника ВОЗ «Качество жизни». Для оценки влияния эмоционального выгорания на качество жизни респондентов использовали метод множественной линейной регрессии. В качестве предикторов были рассмотрены значения шкалы выгорания Maslach, возраст и пол респондентов; переменными отклика являлись результаты заполнения опросника ВОЗ «Качество жизни».
Результаты: значение домена «эмоциональное истощение» отрицательно коррелировало с четырьмя измерениями опросника «Качество жизни» – «физическое здоровье», «психологическое здоровье», «социальные отношения», «окружающая среда». Домен «редукция профессиональных достижений» обнаружил положительную корреляцию с физическим и психологическим здоровьем респондентов. Возраст опрошенных влиял на эти показатели отрицательно, однако не сказывался на социальных отношениях и здоровье в подшкале «окружающая среда». Пол испытуемых не оказывал значимого влияния на качество жизни. Значения скорректированного коэффициента детерминации моделей варьировались в диапазоне от 0,1907 до 0,511.
Выводы: эмоциональное выгорание негативно сказывается на качестве жизни практикующих врачей-психиатров. Для установления каузальных связей между этими конструктами необходимы проспективные лонгитудинальные исследования.
Введение: центральный понтинный миелинолиз (ЦПМ) – редкое неврологическое состояние. Сопровождающие его выраженные симптомы неврологических и психических нарушений мало описаны в литературе. Чаще всего ЦПМ развивается на фоне проведения инфузионной терапии и форсированной коррекции гипонатриемии. Ввиду трудностей диагностики, отсутствия четких алгоритмов ведения данной категории пациентов высока частота инвалидизации, персистирующих неврологических и психиатрических симптомов, летальных исходов.
Цель исследования: проанализировать клинические проявления психотических расстройств при ЦПМ на примере клинического наблюдения неходжкинской лимфомы.
Пациентка и метод: клинический анализ психических нарушений у пациентки 14 лет с диагнозом неходжкинской лимфомы.
Результаты: особенности психотических расстройств составляют полиморфизм клинических проявлений психоза, кататонические нарушения, присоединившиеся на конечном этапе неврологические симптомы, развитие психоза в связи с ЦПМ при проведении цитотоксической терапии. Представлен полуторагодовой катамнез заболевания и антипсихотической терапии препаратами первого поколения.
Заключение: ЦПМ может развиваться на фоне проведения цитотоксической инфузионной терапии у пациентов с неходжкинской лимфомой и сопровождаться выраженными психотическими нарушениями. Низкая осведомленность врачей-психиатров об особенностях курации пациентов с ЦПМ требует исследований для разработки и совершенствования практик своевременной диагностики и лечения подобных состояний.
Обоснование: коморбидность соматической и психической патологии –наиболее частая причина, осложняющая оказание медицинской помощи пациентам позднего возраста даже в условиях специализированного соматопсихиатрического отделения (СПО) многопрофильной больницы, что диктует необходимость дальнейшего изучения клинико-эпидемиологических особенностей данного контингента больных.
Цель исследования: изучение клинико-эпидемиологических характеристик контингента больных позднего возраста, пролеченных за год в СПО многопрофильного стационара, в сравнении с аналогичными данными стационара психиатрического профиля.
Задачи исследования: проанализировать демографическую структуру этого контингента, распределение в нем различных видов (категорий) соматической и психической патологии, маршрутов поступления, сроков и исходов лечения в СПО многопрофильной больницы.
Материалы и методы: материалом исследования послужила медицинская документация выборки больных, пролеченных в течение 2019 г. в СПО Городской клинической больницы № 1 им. Н.И. Пирогова Департамента здравоохранения города Москвы (общая численность пролеченных больных 3379 человек, из них 1456 в возрасте 65 лет и старше). Для проведения сравнительного анализа использованы данные эпидемиологического исследования в стационаре психиатрического профиля (Психиатрическая клиническая больница № 13 Департамента здравоохранения города Москвы), проведенного в том же 2019 г. Результаты: установлено, что в СПО многопрофильного стационара оказывается помощь неоднородной по структуре (демографической и клинико-диагностической) группе больных преимущественно позднего возраста (65 лет и старше). Наиболее частый диагноз – деменция различного генеза, осложненная тяжелой соматической патологией (острой или связанной с декомпенсацией хронического соматического заболевания).
Заключение: пациенты пожилого и старческого возраста составляют больше половины контингента больных, пролеченных в СПО многопрофильного стационара. Выявлены существенные различия в диагностическом распределении больных СПО молодого/среднего и пожилого возраста. Установлены особенности половозрастного распределения больных в указанных возрастных группах. Получены данные о более высокой летальности пациентов в возрасте 65 лет и старше. Наличие проблем в оказании помощи больным старших возрастных групп в СПО определяет необходимость ее усовершенствования. С этой целью целесообразно рассмотреть вопрос о создании модели СПО гериатрического профиля в условиях многопрофильного стационара для оказания неотложной психиатрической и соматической помощи больным пожилого возраста.
Обоснование: несмотря на значительный прогресс психофармакологии, терапевтически резистентная шизофрения (ТРШ) остается вызовом для клиницистов. Предполагается, что этиопатогенез ТРШ отличается от патогенеза шизофрении, восприимчивой к терапии, что, возможно, лежит в основе отсутствия удовлетворительного ответа на большинство антипсихотиков.
Цель исследования: определение морфометрических особенностей серого вещества головного мозга при ТРШ, а также анализ ассоциации этих показателей с клиническими характеристиками пациентов. Пациенты и методы: 21 праворукий пациент мужского пола с диагнозом параноидной шизофрении, соответствующей критериям терапевтической резистентности, а также 21 психически здоровый испытуемый того же пола и возраста прошли клиническое и МРТ-обследование. Т1-взвешенные изображения были обработаны в пакете FreeSurfer 7.1.1, в результате чего для каждого испытуемого были получены средние показатели толщины и площади серого вещества коры, объема подкорковых образований, структур ствола мозга, отдельных ядер миндалевидного тела и отдельных субрегионов гиппокампа. Были проведены межгрупповые сравнения и рассчитаны корреляции с психометрическими показателями (PANSS, CDSS) и дозировкой антипсихотиков в хлорпромазиновом эквиваленте.
Результаты: у пациентов с ТРШ по сравнению со здоровыми испытуемыми обнаружена меньшая толщина коры в лобной, височной, теменной, затылочной, поясной и островковой областях, а также меньшие объемы миндалевидного тела, гиппокампа и прилежащего ядра, отдельных ядер миндалевидного тела и субрегионов гиппокампа обоих полушарий. Напротив, объем правого бледного шара оказался больше у больных шизофренией по сравнению с нормой.
Выводы: распространенное уменьшение серого вещества при ТРШ находит подтверждение в литературе, описывающей резистентность как свойство более тяжелой формы шизофрении, сильнее затрагивающей мозговые структуры. Неожиданным результатом оказалось увеличение объема бледного шара, которое пока не находит четкого объяснения.
Обоснование: болезнь Альцгеймера (БА) как наиболее распространенная форма деменции характеризуется ухудшением познавательных функций и обычно начинается с потери памяти о недавних событиях. Важен поиск биологических методов, чувствительных и доступных, которые можно было бы использовать для ранней диагностики БА и определения тяжести заболевания.
Цель исследования: разработка алгоритмов машинного обучения (МО) на основе таких воспалительных маркеров, как энзиматическая активность лейкоцитарной эластазы (ЛЭ) и функциональная активность α1-протеиназного ингибитора (α1-ПИ) для диагностики и оценки тяжести БА.
Пациенты и методы: в исследование включены 128 человек в возрасте от 55 до 94 лет (73,7 ± 7,9 года), из которых 91 пациент с диагнозом болезни Альцгеймера и 37 условно здоровых людей (контроль). В качестве классифицирующих признаков для построения моделей рассматривали показатели ЛЭ и α1-ПИ в плазме крови. Для построения модели машинного обучения применяли следующие алгоритмы: метод оптимально достоверных разбиений (Optimal Valid Partition, OVP), логистическая регрессия (LR), метод опорных векторов (SVM), случайный лес (RF), градиент бустинга (GB) и метод статистически взвешенных синдромов (МСВС). Был использован программный пакет Data Master Azforus. Прогностическую эффективность построенных классификаторов оценивали по общей точности (аccuracy), чувствительности (sensitivity), специфичности (specicity), F-мере и ROC-анализу.
Результаты: созданные алгоритмы машинного обучения позволили надежно разделить общую группу исследуемых (пациенты + условно здоровые), а также пациентов с различной тяжестью БА на 4 квадранта двумерной диаграммы в координатах ЛЭ и α1-ПИ и показали близкую и достаточно высокую прогностическую эффективность.
Заключение: разработанные алгоритмы машинного обучения оказались высокоэффективными в оценке тяжести БА на основе воспалительных маркеров (энзиматической активности ЛЭ и функциональной активности α1-ПИ) и могут быть полезными для ранней диагностики заболевания и своевременного назначения терапии.
Цель обзора – сопоставить «иерархические» и «модулярные» модели психических функций и психопатологических синдромов.
Материал и метод: в нарративном обзоре предпринят исторический анализ трудов мыслителей разного времени, выдвигавших концепции психических отклонений от нормы.
Обсуждение и заключение: иерархические модели восходят к концепциям древнегреческого философа Платона, модулярные модели – к концепциям немецкого врача F. Gall. Наиболее известной в отечественной психиатрии иерархической модели «кругов» позитивных и негативных общепсихопатологических синдромов А.В. Снежневского предшествовала иерархическая модель М.О. Гуревича и М.Я. Серейского, в свою очередь, опиравшаяся на концепцию «уровней» психики английского невролога J.H. Jackson и модель «регистров органа» E. Kraepelin. В немецкой психиатрии K. Jaspers приводил в первом издании «Общей психопатологии» модель «луковицы», обосновывая усложнение психопатологической симптоматики в зависимости от нозологии психических расстройств. Позднее американский психолингвист и философ J. Fodor предложил «модулярную» модель психики, согласно которой человеческая психика состоит из относительно независимых друг от друга «модулей» («инкапсулированных»), которые специфичны для определенной области стимулов, генетически детерминированы, соотносятся с определенными невральными структурами и являются «вычислительно автономными». Дальнейшее развитие концепции модулярного построения психики получили в работах психологов и психиатров «эволюционного» направления (модели «массивной модулярности», отрицавшие «инкапсуляцию» модулей по J. Fodor), опиравшихся в том числе и на модулярное построение мозга многих видов животных. Разнообразие оказывается присущим не только модулярным моделям психики, но и иерархическим. Так, например, последовательность общепсихопатологических позитивных синдромов в модели кругов А.В. Снежневского отличается от соотношения психопатологических синдромов в модели «регистров» E. Kraepelin, который на заключительном этапе своей научной деятельности постулировал положения сравнительной психиатрии, во многом сходные с принципами последующего направления эволюционной психиатрии.
Издательство
- Издательство
- Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научный центр психического здоровья"
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 115522, г.Москва, Каширское шоссе, д.34
- Юр. адрес
- 125009, Москва, Тверская улица, 11
- ФИО
- Клюшник Татьяна Павловна (Директор)
- E-mail адрес
- pol-ncpz@ncpz.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 1090397
- Сайт
- https:/www.ncpz.ru