This article is written to commemorate the 40th year of the scientific career of Professor Maria Pąchalska, Head of the Department of Neuropsychology and Neurorehabilitation at Krakow University, President of the Polish Neuropsychological Society, and the Editor-in-chief of Acta Neuropsychologica, with whom I have been collaborating for over ten years. The subject matter of our work includes the introduction of HBI methodology to clinics and the search for neuromarkers in particular disease entities. What is the new methodology we are talking about? In general, we think of a biomarker (or biological marker) as a characteristic that can be objectively measured and evaluated as an index of normal or pathological biological processes. For disorders of the central nervous system, biomarkers can be classified as clinical, neuroimaging, biochemical or genetic, according to the type of information they provide. Expectations for the development of biomarkers are high, since they could lead to a significant improvement in diagnosing and possibly preventing neurological and psychiatric diseases. Neuroimaging is an array of neuroscience methods that include the techniques of magnetic resonance imaging (MRI), functional MRI (fMRI), and PET (positron emission tomography), as well as Electroencephalogram (EEG) and Magnetoencephalogram (MEG) techniques, such as quantitative EEG (QEEG), event related de/synchronization (ERD/ERS) and event-related potentials (ERPs).
The aim of this paper is to present current research on the role of EEG and QEEG (quantitative electroencephalogram) prognostic indicators in the prediction of antidepressant treatment outcomes. Depression is currently one of the most common psychiatric disorders with a lifetime prevalence of 7–25%. The choice of antidepressant is still based on a trial-and-error procedure, which is often unsuccessful. Therefore, further research is necessary to establish objective biomarkers and their combination in order to proceed to a faster and more efficacious treatment of depression. In quantitative EEG (QEEG) research, various pretreatment differences in QEEG measures have been reported to be associated with improved antidepressant treatment outcomes. In particular, the following correlations seem to be clinically significant: lower pretreatment theta power, decreased theta cordance 48 h to 2 weeks after start of medication, greater alpha power, increased theta in the rostral anterior cingulate, higher alpha power over the right hemisphere. In contrast increased theta and delta power have been associated with poor treatment response.
PL
Celem artykułu jest przedstawienie aktualnych badań dotyczących roli wskaźników prognostycznych EEG i QEEG (ilościowa elektroencefalografia) w przewidywaniu rezultatów leczenia przeciwdepresyjnego. Depresja należy do najczęstszych zaburzeń psychicznych; rozpowszechnienie w populacji to 7–25% w ciągu całego życia. Wybór leku przeciwdepresyjnego opiera się na metodzie prób i błędów, co często wiąże się z niepowodzeniami. Konieczne są dalsze badania zmierzające do ustalenia obiektywnych biomarkerów oraz ich kombinacji w celu przyspieszenia leczenia depresji i zwiększenia jego skuteczności. W badaniach z zastosowaniem QEEG różnice w pomiarach przed leczeniem korelowały z późniejszą poprawą kliniczną. W szczególności istotne klinicznie wydają się następujące zależności: niższa moc theta przed włączeniem leczenia, spadek wskaźnika kordancji theta w czasie od 48 godzin do 2 tygodni po rozpoczęciu farmakoterapii, wzrost mocy alfa, wzrost mocy theta nad zakrętem obręczy, większa moc alfa nad prawą półkulą. Z kolei wzrost mocy theta i delta wiąże się ze słabą odpowiedzią na leczenie przeciwdepresyjne.
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.