Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry. 2018 Jan 3; 80 (Pt B): 143-154. doi: 10.1016 / j.pnpbp.2017.03.003.
Moeller SJ1, Paulus MP2.
Abstract
Die vermoë om terugval te voorspel is 'n belangrike doelwit van dwelmverslawing. Kliniese en diagnostiese maatreëls is nuttig in hierdie verband, maar hierdie maatreëls identifiseer nie heeltemal en konsekwent wie sal terugval nie en wie sal bly onthou. Neuroimaging benaderings het die potensiaal om hierdie standaard kliniese maatreëls aan te vul om die terugslagvoorspelling te optimaliseer. Die doel van hierdie hersiening was om die bestaande dwelmverslawingsliteratuur te ondersoek wat óf 'n baseline funksionele of strukturele neuroimaging fenotipe gebruik het om 'n kliniese uitkoms lankliks te voorspel, of dat die toetstoets van 'n neuroimaging fenotipe tydens 'n kursus van onthouding of behandeling ondersoek is. Resultate het breedweg voorgestel dat, in verhouding tot individue wat onthouding ondergaan het, individue wat teruggeval het, gehad het
(1) verbeterde aktivering aan geneesmiddelverwante aanwysings en belonings, maar verminderde aktivering aan nie-geneesmiddelverwante aanwysings en belonings, in verskeie kortikolimbiese en kortikostriatale breinstreke;
(2) verswakte funksionele konnektiwiteit van hierdie selfde kortikolimbiese en kortikostriatale streke; en
(3) verminder grys en wit materie volume en konnektiwiteit in prefrontale streke.
Buiten hierdie streke wat basiese groepverskille toon, dui hersiene bewyse dus aan dat die funksie en struktuur van hierdie streke vooruitsig kan voorspel - en die normalisering van hierdie streke kan langsaan belangrike kliniese uitkomste insluit, insluitend die terugval en die nakoming van die behandeling. Toekomstige kliniese studies kan hierdie inligting gebruik om nuwe behandelingsstrategieë te ontwikkel en om skaars terapeutiese hulpbronne aan te pas vir individue wat die meeste vatbaar is vir terugval.
SLEUTELWOORDE: Kliniese uitkoms; Dwelmverslawing; Funksionele magnetiese resonansie beelding; Longitudinale ontwerpe; neuroimaging; Terugval; Voxel-gebaseerde morfometrie
PMID: 28322982
PMCID: PMC5603350
DOI: 10.1016 / j.pnpbp.2017.03.003
;