Illness-state dependent differences of functional brain network organization in bipolar and recurrent major depressive disorder

  • Bipolar disorder (BD) and major depressive disorder (MDD) are severe mood disorders that belong to the most debilitating diseases worldwide. Differentiating both mood disorders often poses a major clinical challenge, leading to frequent misdiagnoses. Objective biomarkers able to differentiate individuals with BD and MDD therefore represent a psychiatric research field of utmost importance. Recent studies have applied resting-state fMRI paradigms and found promising results differentiating both disorders based on the acquired data. However, most of these studies have focused their efforts on acutely depressed patients. Thus, it remains unclear whether the aberrations remain in a symptomless disease state. The here presented study addresses these issues by evaluating the ability to differentiate both disorders from one another by conducting a between-group comparison of functional brain network connectivity (FNC) obtained from resting-state fMRI data. Data were collected from 20 BD, 15 MDD patients and 30 age- and gender-matched healthy controls (HC). Graph theoretical analyses were applied to detect differences in functional network organization between the groups on a global and regional network level. Network analysis detected frontal, temporal and subcortical nodes in emotion regulation areas such as the limbic system and associated regions exhibiting significant differences in network integration and segregation in BD compared to MDD patients and HC. Participants with MDD and HC only differed in frontal and insular network centrality. These results indicate that a significantly altered brain network topology in the limbic system might be a trait marker specific to BD. Brain network analysis in these regions may therefore be used to differentiate euthymic BD not only from HC but also from patients with MDD.
  • Die bipolare affektive Störung (BAS) und die rezidivierende depressive Störung (RDS) sind schwere, häufig chronifizierende, Erkrankungen des Affekts. Eine klinische Unterscheidung der Krankheitsbilder fällt oft schwer, was zu häufigen Fehldiagnosen führen kann. Objektive Biomarker, die in der Lage sind, beide Störungen voneinander zu unterscheiden, haben sich daher zu einem wichtigen und großen psychiatrischen Forschungsfeld entwickelt. Vorherige Studien, die resting-state fMRT-Daten von Probanden mit RDS und BAS verglichen, fanden vielversprechende Ergebnisse bezüglich der Unterscheidung beider Erkrankungen untereinander sowie im Vergleich zu gesunden Probanden. Die meisten dieser Studien untersuchten bis jetzt jedoch nur akut depressive Probanden. Daher bleibt die Frage ungeklärt, ob sich auch in symptomfreien Erkrankungsintervallen Unterschiede zwischen den Krankheitsbildern darstellen lassen. Die hier vorgestellte Studie hat das Ziel, euthyme Probanden mit BAS und RDS miteinander zu vergleichen. Dazu wurden resting-state fMRT-Daten von 20 Probanden mit BAS, 15 mit RDS und 30 gesunde Kontrollprobanden miteinander verglichen. Die Daten wurden grafenanalytisch ausgewertet, um Unterschiede der Hirnnetzwerkorganisation der einzelnen Gruppen auf einem globalen und regionalen Netzwerklevel ausfindig zu machen. Die Netzwerkanalyse zeigte frontal, temporal und subkortikal gelegene Regionen in Emotionsregulationszentren wie dem limbischen System, die sich in ihrer Organisation signifikant zwischen der BAS-Gruppe und den anderen beiden Gruppen unterschieden. Die Unterschiede zwischen euthymen Probanden mit RDS und den Kontrollprobanden fielen hingegen geringer ausgeprägt aus. Diese Ergebnisse weisen darauf hin, dass eine signifikant veränderte Topologie der Hirnnetzwerkorganisation vor allem im limbischen System ein Gemütszustands-unabhängiger Marker darstellen könnte, der für Patienten mit BAS spezifisch ist. Tiefergreifende Analysen dieses Gehirnnetzwerks könnten daher verwendet werden, um einen Biomarker zu etablieren, der bipolare Patienten nicht nur von gesunden, sondern auch von Patienten mit rezidivierender depressiver Störung objektiv unterscheiden könnte.

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Metadaten
Author:Jannis Dvorak
URN:urn:nbn:de:hebis:30:3-571628
Place of publication:Frankfurt am Main
Referee:Viola OertelGND, Christine M. FreitagORCiDGND
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Date of Publication (online):2020/12/03
Year of first Publication:2020
Publishing Institution:Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg
Granting Institution:Johann Wolfgang Goethe-Universität
Date of final exam:2020/12/02
Release Date:2020/12/16
Tag:bipolar disorder; euthymic; fMRI; functional connectivity; graph theory
Page Number:41
HeBIS-PPN:473924048
Institutes:Medizin
Dewey Decimal Classification:6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 61 Medizin und Gesundheit / 610 Medizin und Gesundheit
Sammlungen:Universitätspublikationen
Licence (German):License LogoDeutsches Urheberrecht