目的1.基于定量磁共振波谱(MRS)中AMARES(advanced method for accurate,robust and efficient spectral fitting)和QUEST(quantitation based on quantum estimation)两种不同的量化算法对重度抑郁症患者治疗前、后海马代谢水平的定量分析及比较、观察对于重度抑郁症患者调查的统计结果是否会受到所用定量方法的影响。2.通过磁共振波谱技术定量分析重度抑郁症患者治疗前后海马代谢的变化、并评估海马代谢产物的浓度水平与汉密尔顿抑郁量表(HDRS)评分变化之间的关系,观察抑郁患者大脑海马代谢与治疗反应的关系,从而探索海马异常代谢产物的特征是否有助于预测患者后期的治疗效果。方法1.收集65例重度抑郁症患者,在治疗前及8周抗抑郁治疗后进行MRS扫描,以jMRUI软件中AMARES和QUEST两种不同量化方法对所有抑郁患者治疗前后波谱数据进行后处理分析及比较,并在MRS检查当天,应用17项抑郁评分量表(HDRS-17)评估抑郁患者的抑郁程度。2.收集53例重度抑郁症患者和20例健康受试者。所有受试者在入院后基线状态时进行MRS扫描,并在MRS检查当天应用17项抑郁评分量表评估抑郁患者的抑郁程度。随后,所有患者均遵医嘱进行8周标准化抗抑郁治疗,并于治疗后再次行MRS检查,同时给予HDRS抑郁量表再次评分(由同一名医师对所有患者进行评估)。最后根据两次HDRS评分变化将所有抑郁患者分为难治性抑郁组和非难治性抑郁组,并回顾性地从横向和纵向对三组数据进行统计学分析,包括卡方检验、方差分析、一般线性模型分析(GLM)、配对t检验、Pearson相关分析、Logistic回归分析、ROC曲线分析。最后,另外收集35例年龄和性别相匹配的重度抑郁症患者均在入院后24-72小时接受了基线MRS扫描,从而对我们的预测模型进行验证。结果1.治疗前,AMARES对MDD患者双侧海马中代谢物进行量化出Cho和Ins的浓度值较QUEST量化出的浓度值显著高,而NAA、Glx及Cr绝对浓度值在两种算法中结果大致相同。治疗后,AMARES量化出Ins浓度值明显高于QUEST量化出的绝对浓度值,而其他代谢物浓度值在两种量化方式中无明显差异。并且本研究发现,AMARES量化出的NAA、Cho和Glx绝对浓度值较治疗前明显升高,但Ins及Cr浓度未见明显变化,此量化结果与QUEST量化观察到的纵向代谢变化结果一致。2.与QUEST量化方式相比,AMARES量化出的NAA、Cho和Ins浓度值的CoV较低,而Glx值CoV较高,并且Glx表现出比其他代谢物浓度大得多的变化,尤其是使用AMARES进行定量时。此外,两种算法量化的NAA和Cho的浓度值CoV在双侧海马体素上均是一致的。3.相关分析结果:AMARES量化结果显示,除NAA代谢物浓度变化与HDRS评分变化呈明显负相关以外(r=-0.616,p=0.000),其他代谢物绝对浓度与HDRS评分变化无明显相关性。而QUEST量化分析结果显示,各代谢物的绝对浓度变化与HDRS评分均无明显相关性。4.基线状态时,抑郁患者海马的Cho、NAA及Glx浓度明显低于健康对照组,而代谢物Ins及Cr浓度与健康对照组差异无统计学意义,并且各代谢产物浓度水平在两组抑郁患者之间均无明显差异。5.治疗后,难治性抑郁患者海马中NAA和Glx浓度明显低于非难治性抑郁组,而Cho及Cr在两组中无明显统计学差异。此外,非难治性抑郁组NAA、Cho及Glx治疗后出现了逆转,均较治疗前有所升高,而难治性抑郁组中,除Cho较治疗前升高以外,其他代谢物均较治疗前无统计学差异。6.相关性分析结果:NAA及Glx水平与基线时HDRS均无明显相关性。治疗前、后NAA水平变化(dNAA)与HDRS评分变化(dHDRS)呈明显负相关(r=-0.582,p=0.000),而治疗前、后Glx水平变化(dGlx)与dHDRS无明显相关性。7.Logistic回归分析(β=0.427,p=0.009,OR=1.533)和ROC曲线分析(AUC为0.823,p=0.009)结果均显示,基线NAA的代谢物浓度是重度抑郁症患者治疗反应的独立预测因子,基线NAA水平较低提示疗效较差。8.预测模型验证:与治疗8周后的实际诊断结果相比,NAA回归预测模型的诊断准确性为87.31%,表明其可以作为一个稳定的预测模型,此诊断模型具有实际的临床价值。结论1.重度抑郁症患者波谱数据统计结果会受到所用定量方法的影响,AMARRES量化出的结果更稳定,而QUEST量化方法更适合重叠峰较严重的代谢物分析。2.重度抑郁症患者基线水平的NAA是预测其治疗效果的重要生物学标记物,基线NAA水平较低提示疗效较差。