Depressionsforschung im Stimmungstief – Gründe für eine wissenschaftliche Krise und mögliche Auswege

Probleme mit dem Krankheitsbild der gemeinsamen Ursache

Leider zeigt aktuelle Forschung, dass das Krankheitsbild der gemeinsamen Ursache unplausibel ist. Zum einen ist die klinische Depression ein sehr heterogenes Störungsbild. Das ist erkennbar daran, dass weit über 30 Depressionssymptome bekannt sind. Diese reichen von Trauer, Wut und sexueller Dysfunktion über Müdigkeit, Gewichtszunahme oder -abnahme, Konzentrationsschwierigkeiten und Schlafstörungen bis hin zu Weinen und Entscheidungsschwierigkeiten (Fried, Epskamp, Nesse, Tuerlinckx, & Borsboom, 2015). So ist es nicht verwunderlich, dass eine Studie mit 3703 depressiven Erwachsenen 1030 einzigartige Symptomprofile identifiziert hat – im Schnitt hatten also lediglich jeweils knapp vier Personen in dieser großen Stichprobe die exakt gleichen Probleme (Fried & Nesse, 2015a). Wenn man jetzt an das Krankheitsmodell der gemeinsamen Ursache denkt, scheint es doch eher unwahrscheinlich, dass all diese unterschiedlichen Zusammenstellungen von Problemen von einer spezifischen Ursache ausgelöst werden, wie in Abbildung 2 dargestellt. Angesichts der Heterogenität von Depression stellt sich deshalb die Frage, wie nutzbringend es ist, nach „Depressions-Genen“ zu suchen. Zudem stellt sich die Frage, inwiefern eine einheitliche Therapie Nutzen bringen kann, wenn PatientInnen derart unterschiedliche Probleme haben.

Eine weitere Schwierigkeit für das Krankheitsmodell der gemeinsamen Ursache ist die Tatsache, dass sich depressive Symptome bezüglich Therapierbarkeit und anderer Aspekte maßgeblich voneinander unterscheiden. Manche Symptome reagieren zum Beispiel wesentlich besser auf bestimmte Antidepressiva als andere, was bedeutet, dass PatientInnen mit diesen spezifischen Symptomen vermutlich bessere Therapiechancen haben (Hieronymus, Emilsson, Nilsson, & Eriksson, 2015). Symptome unterscheiden sich auch darin, wie stark sie die Lebensqualität von Betroffenen mindern, und verschiedene Depressionssymptome haben unterschiedliche Risikofaktoren (Fried & Nesse, 2015b). Zuletzt gibt es Hinweise darauf, dass sich Symptome im Hinblick auf bestimmte biologische Marker wie Gene unterscheiden (Myung et al., 2012). Die Ergebnisse dieser und ähnlicher Studien (Fried & Nesse, 2015b) sind schwerlich mit dem Modell der gemeinsamen Ursache in Einklang zu bringen.

Alternativen: Symptombasierte Forschung und psychopathologische Netzwerke

In der Literatur werden vor allem zwei Möglichkeiten diskutiert, um die Depressionsforschung aus ihrer Sackgasse zu befreien. Dabei handelt es sich um symptombasierte Forschung und Netzwerkforschung.

1) Symptombasierte Forschung

Bisher haben Depressionsstudien fast ausschließlich die Summe von depressiven Symptomen analysiert. Dabei wurden pro Person Depressionssymptome erfasst, daraus eine Summe gebildet und dann untersucht, ob diese Summe mit sozialen Faktoren (z. B. Einkommen) oder biologischen Variablen (z. B. Genen) zusammenhängt. Da Betroffene sich in ihrer Symptomatik allerdings stark voneinander unterscheiden und sich verschiedene Symptome ebenfalls stark voneinander unterscheiden, ist dieser Ansatz problematisch. 

Große Fortschritte verspricht daher die Analyse spezifischer Symptome. Beispielsweise konnte kürzlich gezeigt werden, dass „selektive Serotonin-Wiederaufnahmehemmer“ insbesondere in der Therapie affektiver Symptome wie Trauer und dem Gefühl der Wertlosigkeit, aber nicht anderer Symptome, wirksam sind (Hieronymus et al., 2015). Während die Ergebnisse dieser Studie erst in Folgeuntersuchungen bestätigt werden müssen, bevor klinische Schlussfolgerungen gezogen werden können, eröffnen solche Einsichten völlige neue Wege hin zur personalisierten Medizin. Wenn bestimmte Antidepressiva oder Psychotherapien bei spezifischen Symptomen tatsächlich besser wirken sollten als andere, gibt es die Möglichkeit, PatientInnen aufgrund ihrer Symptomatik ausgewählte Therapien zu empfehlen.

Eine kürzlich veröffentlichte Studie (Fried & Nesse, 2014) zum Einfluss von Symptomen auf die Lebensqualität depressiver PatientInnen liefert ein Beispiel dafür, dass symptombasierte Forschung tatsächlich therapierelevante Ergebnisse liefern kann (Abbildung 3). Die Ergebnisse zeigen, dass unter allen Symptomen Trauer, Konzentrationsschwierigkeiten und Müdigkeit die Lebensqualität der Betroffenen am meisten beeinträchtigen. Zu viel Schlaf (Hypersomnie) löst demgegenüber wesentlich weniger Beeinträchtigungen im Alltag aus. Die Ergebnisse zeigen also leztlich, dass nicht zwangsläufig die Schwere, sondern die Art der Symptome (z. B. Trauer und Hypersomnie) ausschlaggebend für das Leiden der PatientInnen ist.

Abbildung 3. Ausmaß, in dem individuelle depressive Symptome depressive PatientInnen im Alltag behindern und einschränken. Adaptiert von Fried und Nesse, 2014 (Graphik von Eiko Fried).

2) Netzwerkforschung 

Probleme depressiver Personen als sogenannte „kausale Netzwerke“ zu verstehen, stellt einen zweiten Ausweg aus der festgefahrenen Situation dar. Statt das gemeinsame Auftreten depressiver Symptome durch eine gemeinsame Ursache zu erklären, wurden in den letzten Jahren vermehrt Publikationen veröffentlicht, die davon ausgehen, dass Symptome häufig in Syndromen strukturiert sind, weil sie sich gegenseitig beeinflussen (Abbildung 4). Schlafprobleme beispielsweise lösen sehr wahrscheinlich Müdigkeit und Konzentrationsschwierigkeiten aus, was zu Problemen bei der Arbeit oder im Beziehungsleben führen kann. Solche Probleme können sich gegenseitig verstärken und Teufelskreisläufe bilden – und so können ein paar anfängliche Symptome (z. B. ausgelöst durch ein Lebensereignis) zu einer klinischen Depression führen. Die Idee psychologischer Netzwerke ist alles andere als neu und in der klinischen Literatur (wenn auch unter anderem Namen) weit verbreitet (siehe z.B. Beck, Rush, Shaw, & Emery, 1979). Allerdings haben statistische Fortschritte erst in den letzten Jahren die Möglichkeit eröffnet, solche Netzwerke empirisch zu analysieren und zu visualisieren (Borsboom & Cramer, 2013).

Besonders interessant sind in diesem Kontext personenspezifische Netzwerke. Hierfür werden PatientInnen mehrmals täglich über ihr Mobiltelefon nach Symptomen befragt und aus diesen Daten lässt sich dann ein Symptom-Netzwerk für jede Person ermitteln. Es gibt bereits erste Hinweise, dass solche Netzwerke wertvolle Informationenfür Diagnose und Behandlung liefern (Kramer et al., 2014). Abbildung 4 veranschaulicht beispielhaft, wie so ein personenspezifisches Netzwerk aussehen könnte. Besonders die Symptome 3, 10, 11 und 12 (das könnten z. B. Interessensverlust, Schlafprobleme, Müdigkeit, und Konzentrationsschwierigkeiten sein) sind besonders relevant und eng miteinander vernetzt, während sich Symptom 2 (beispielsweise Gewichtsprobleme) in der Peripherie des Netzwerks befindet und keine Verbindung zum Rest der Probleme aufweist.Abbildung 4. Netzwerk depressiver Symptome einer hypothetischen depressiven Patientin; die Kreise sind Symptome, die Pfeile geben die kausale Richtung und Stärke von Beziehungen zwischen Symptomen an (Bild von Eiko Fried).

Netzwerke erlauben dann  – sowohl für einzelne Personen als auch für große Stichproben von PatientInnen (z.B. Fried et al., 2015) – in einem zweiten Schritt, die zentralsten (d. h. die am stärksten vernetzten) Symptome zu identifizieren. Netzwerkmodelle zeigen somit Symptome an, auf die therapeutisch eingewirkt werden kann, um die Verbreitung von Signalen im Netzwerk an strategisch sinnvoller Stelle zu unterdrücken. Für die hypothetische Patientin in Abbildung 4 beispielsweise scheint Symptom 3 von ganz zentraler Bedeutung zu sein, da es viele weitere Symptome auslöst. Und es gibt erste empirische Hinweise, die darauf hindeuten, dass besonders zentrale Symptome wie Trauer, Interessensverlust, Erschöpfung und Konzentrationsschwierigkeiten auch diejenigen sind, die den größten negativen Einfluss auf die Lebensqualität von Betroffenen haben (Fried et al., 2015).

Zusammenfassung

Symptombasierte Studien haben in den letzten Jahren gezeigt, dass bestimmte depressive Symptome eng zusammenhängen und dass sich Symptome in maßgeblichen Aspekten voneinander unterscheiden können. Dementsprechend ist die weit verbreitete Analyse der Summe einer großen Anzahl an Symptomen problematisch. Anstatt also die genetische Grundlage oder Risikofaktoren eines sehr heterogenen Störungsbildes zu untersuchen, verspricht die Erforschung einzelner Symptome und ihrer Beziehungen in psychopathologischen Netzwerken große Fortschritte. Dadurch könnten in Zukunft sowohl die Diagnose als auch die Therapie von Depression und somit auch deren Betroffene profitieren.

 

Referenzen 

Beck, A. T., Rush, A. J., Shaw, F. S., & Emery, G. (1979). Cognitive Therapy of Depression. New York: Guilford Press.

Borsboom, D., & Cramer, A. O. J. (2013). Network analysis: an integrative approach to the structure of psychopathology. Annual Review of Clinical Psychology, 9, 91–121. doi:10.1146/annurev-clinpsy-050212-185608

Cai, N., Bigdeli, T. B., Kretzschmar, W., Li, Y., Liang, J., Song, L., … Flint, J. (2015). Sparse whole-genome sequencing identifies two loci for major depressive disorder. Nature, 523(7562), 588–91. doi:10.1038/nature14659

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