Использование соотношения нейтрофилов к лимфоцитам как биомаркера для оценки расстройств пищевого поведения

Обзор расстройств пищевого поведения

Расстройства пищевого поведения (РПП) представляют собой психиатрические состояния, которые проявляются в подростковом возрасте и не имеют установленных биомаркеров для диагностики или лечения. РПП включают существенные нарушения в привычках питания, что приводит к медицинским и психологическим осложнениям. Диагностика обычно проводится на основе клинической оценки с использованием операционных диагностических критериев, включающих изменения веса и симптомы, с примерами из 'Диагностического и статистического руководства по психическим расстройствам', 5-е издание.

Потенциал нейтрофилов и лимфоцитов как биомаркеров

Нейтрофилы говорят о врожденном иммунитете и его воспалительных факторах, тогда как лимфоциты представляют адаптивный иммунитет. Высокий уровень NLR может указывать на ухудшение здоровья и стресс. Однако в случаях РПП, особенно анорексии, NLR ведет себя иначе: исследования показывают, что NLR снижается во время острого состояния анорексии, отражая ответ организма на голодание. С началом восстановления NLR начинает расти, что указывает на улучшение питательного и воспалительного статуса.

Цели исследования

Данное исследование оценивало динамику NLR у пациентов с РПП в подростковом возрасте на этапе первоначальной госпитализации для определения их потенциала в качестве биомаркеров. Мы провели ретроспективный анализ изменений NLR у пациентов, госпитализированных в первый раз с РПП, и связали эти изменения с клиническими характеристиками для определения надежности NLR в мониторинге тяжести заболевания и реакции на лечение.

Материалы и методы

Ретроспективный анализ медицинских карт был проведен среди всех пациентов, помещенных в психиатрическое отделение Медицинского университета Джичи в Центре медицинской помощи детям Точиги с 1 января 2015 года по 31 декабря 2021 года. Это отделение - единственное стационарное психиатрическое учреждение для детей в данном регионе, где проживает около 1.9 миллиона людей. В течение изучаемого периода все подростки, нуждающиеся в стационарной помощи при расстройствах питания, были направлены именно сюда, минимизируя тем самым отборочный bias.

Участники и стационарное лечение

В исследование были включены дети с анорексией или избегающим/ограничивающим расстройством питания, которые получили первоначальное стационарное лечение РПП. Критерии исключения включали возраст старше 16 лет, вес при поступлении выше 85% от идеального веса и невозможность измерить NLR не менее двух раз.

Статистический анализ

Для изучения корреляции между изменениями NLR и другими переменными использовалась смешанная модель для повторных измерений. Начальные и конечные значения %IBW (процент идеального веса) также были оценены методом сопоставленного t-теста.

Результаты исследования

В нашем исследовании было госпитализировано 76 пациентов с РПП. В результате были исключены 21 пациент, и 55 были включены в анализ. Значения %IBW значительно увеличились к моменту выписки. Частота измерений NLR снижается с течением времени. Согласно смешанной модели, была выявлена статистически значимая связь между трубчатым питанием и значениями NLR, а также проявилась нелинейная связь между %IBW и NLR.

Обсуждение

Изменения NLR у подростков с РПП показывают, что восстановление массы тела имеет важное значение для нормализации значений NLR. Как только масса тела увеличивалась, значения NLR постепенно стабилизировались. NLR является многообещающим биомаркером для оценки восстановления, и его мониторинг может помочь в настройке персонализированных стратегий лечения. Однако необходимо учитывать ограничения данного исследования, включая необходимость более глубокого исследования психосоциальных факторов, влияющих на иммунные функции.

Заключение

Дальнейшие исследования должны включать разнообразные переменные, включая клинические, биохимические, питательные и психологические факторы, для создания единой предсказательной модели. Использование машинного обучения и искусственного интеллекта может улучшить точность предсказаний восстановления и оптимизировать вмешательства для специфических профилей пациентов.