Prog Neuropsychopharmacol Biol Psiquiatria. 2018 Jan 3; 80 (Pt B): 143-154. doi: 10.1016 / j.pnpbp.2017.03.003.
Moeller SJ1, Paulus MP2.
Sumário
A capacidade de prever recaída é um dos principais objetivos da pesquisa sobre dependência de drogas. Medidas clínicas e diagnósticas são úteis nesse sentido, mas essas medidas não identificam completa e consistentemente quem vai recair e quem permanecerá abstinente. As abordagens de neuroimagem têm o potencial de complementar essas medidas clínicas padrão para otimizar a previsão de recaídas. O objetivo desta revisão foi pesquisar a literatura existente sobre dependência de drogas que ou usou um fenótipo de neuroimagem basal funcional ou estrutural para prever longitudinalmente um desfecho clínico, ou que examinou o teste-reteste de um fenótipo de neuroimagem durante um curso de abstinência ou tratamento. Os resultados sugeriram amplamente que, em relação aos indivíduos que mantiveram a abstinência, os indivíduos que recaíram
(1) aumentou a ativação de estímulos e recompensas relacionadas a drogas, mas reduziu a ativação de estímulos e recompensas não relacionados a drogas, em múltiplas regiões cerebrais corticolímbicas e corticostriatais;
(2) enfraqueceu a conectividade funcional dessas mesmas regiões corticolímbicas e corticostriatais; e
(3) reduziu o volume e a conectividade de cinza e substância branca em regiões pré-frontais.
Assim, além dessas regiões que mostram diferenças de grupo de linha de base, as evidências revisadas indicam que a função e a estrutura dessas regiões podem prever prospectivamente - e a normalização dessas regiões pode acompanhar longitudinalmente - desfechos clínicos importantes, incluindo recidiva e adesão ao tratamento. Futuros estudos clínicos podem alavancar essas informações para desenvolver novas estratégias de tratamento e adaptar os escassos recursos terapêuticos aos indivíduos mais suscetíveis à recaída.
PALAVRAS-CHAVE: Desfecho clínico; Dependência de drogas; Ressonância magnética funcional; Desenhos longitudinais; Neuroimagem; Recaída; Morfometria baseada em Voxel
PMID: 28322982
PMCID: PMC5603350
DOI: 10.1016 / j.pnpbp.2017.03.003