《Bipolar Disorders》：Identifying Mood Instability and Circadian Rest-Activity Patterns Using Digital Remote Monitoring and Actigraphy in Participants at Risk for Bipolar Disorder
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引言：心境和/或情感不稳定性（affective instability）与昼夜节律紊乱日益被认为是精神疾患尤其是双相情感障碍（bipolar disorder, BD）中的重要特征，但二者相互关系仍不明确。按定义，两者均具有内在的时间成分，因此对其进行纵向、
引言：心境和/或情感不稳定性（affective instability）与昼夜节律紊乱日益被认为是精神疾患尤其是双相情感障碍（bipolar disorder, BD）中的重要特征，但二者相互关系仍不明确。按定义，两者均具有内在的时间成分，因此对其进行纵向、远程测量具有重要意义。方法：研究人员在两组受试者中评估了数字设备在10周内捕捉心境与主观状态（情感）不稳定性及每日静息?活动模式的可行性与价值。第一组（n＝37）在心境障碍问卷（Mood Disorder Questionnaire, MDQ）得分＞7（“高MDQ”），提示有心境高涨史及BD风险升高；对照组（n＝37）MDQ＜5（“低MDQ”）。10周内每日评定心境，每周采集抑郁、躁狂与焦虑的临床评分，并佩戴GENEActiv体动记录仪（actigraph）收集静息?活动模式数据。结果：主要发现为（1）MDQ评分可预测心境与主观状态不稳定性；（2）与低MDQ相比，高MDQ得分伴随更多负性情感、心境症状及改变的昼夜活动剖面；（3）心境与主观状态不稳定性似乎与昼夜指标无关。结论：上述结果表明（1）对这些领域进行远程监测可行且有价值；（2）基于MDQ评分筛选受试者有助于研究心境与情感不稳定性；（3）该方法在评估针对心境失调与情感不稳定性的干预措施的临床与实验医学研究中具有潜在用途。
研究背景方面，心境和/或情感不稳定性（affective instability）指心境与主观状态（affects）的波动及对其行为后果调节困难，日益被认定为双相情感障碍（bipolar disorder, BD）的重要维度特征，且在急性发作期之外也存在。昼夜静息?活动模式（circadian rest?activity patterns）紊乱常伴随上述变化，但是否相关尚不清楚，这些模式指24小时周期内睡眠?觉醒与日间活动节律的时机、规律性与振幅，常用体动记录仪衍生指标（actigraphy?derived indices）测量。心境不稳定性作为BD发展的危险因素与更差预后相关，但传统测量多为回顾性，易受当前心境或记忆因素偏差影响。改善监测、评估与定义情感与心境不稳定性对理解机制及作为治疗靶点至关重要，不稳定性指标如连续差异均方根（root mean square of successive differences, RMSSD）与计时连续差异均方根（timed RMSSD, tRMSSD）被认为对情感状态的时间波动敏感。新兴生态瞬时评估（ecological momentary assessment）与智能手机研究表明双相谱系个体在不同时间尺度上表现出情感动力学改变，包括更高不稳定性、变异性与反应性。数字表型（digital phenotyping）与远程行为评估可通过智能手机、平板与可穿戴设备前瞻性监测症状。昼夜静息?活动差异也常与BD关联，Meta分析提示睡眠?觉醒紊乱即使在心境正常（euthymic）期也持续存在，可能代表疾病易感特质标志（trait?like marker），失眠或嗜睡与抑郁期相关，睡眠需求减少与躁狂期相关，且在缓解期仍存在日间活动降低与每日静息?活动模式碎片化增加。限制昼夜节律紊乱可能对BD重要，因其与后续心境发作相关，稳定昼夜节律已纳入临床指南。既往研究显示心境症状与昼夜静息?活动紊乱的关系在急性发作外也存在，如心境高涨个体与BD表型者客观昼夜相对振幅（circadian relative amplitude）更低，由静息期活动增加驱动，且这些紊乱在排除符合BD诊断者后仍存在，提示其与特定功能损害外的心境症状体验有关，振幅变异更多与躁狂而非抑郁易感性相关。然而这种共变关系是否在纵向上存在仍不清楚，智能手机与体动记录仪研究虽报告BD与双相谱系中心境不稳定性、活动不稳定性与睡眠变异性相关，但结果异质性大，可能反映疾病阶段、症状严重度、监测时长与体动记录仪指标差异。因此在心境与情感不稳定性及昼夜静息?活动模式中强调时间敏感性的纵向研究有助于理解心境障碍易感性机制并识别未来干预靶点。本研究在低风险与高风险BD个体（依据心境障碍问卷 MDQ 评估）中检验主观状态不稳定性、心境不稳定性与昼夜节律紊乱在10周内的相互关系，以避免药物对心境与昼夜节律不稳定性的混淆，采用类似Rock等人方法依据MDQ识别有心境高涨体验者，比较高、低MDQ组在平板电脑数字评估与体动记录仪下的主观状态与心境症状评分，实现比回顾性报告更精细前瞻评估。研究人员假设高MDQ组在正性、负性情感上不稳定性更高，负性情感、躁狂与抑郁症状评分更高，且在昼夜静息?活动模式上存在特定紊乱（包括更低日间活动、降低昼夜相对振幅与静息?活动时机及振幅不稳定性增加），并假设静息?活动模式紊乱与主观状态及心境不稳定性的纵向测量相关。该研究发表于《Bipolar Disorders》。
为开展研究，研究人员主要采用以下关键技术方法：通过牛津大学与社区广告招募74名18–49岁受试者，依据心境障碍问卷（Mood Disorder Questionnaire, MDQ）分为高MDQ（≥7，n＝37）与低MDQ（≤5，n＝37）年龄性别匹配组，排除目前/终身DSM?IV轴I精神疾病（高MDQ组除外BD I/II、重性抑郁障碍与焦虑障碍）、神经系统疾病、低MDQ组一级亲属患BD及近6周使用锂盐、抗抑郁药、抗精神病药或抗惊厥药与物质滥用者，用DSM?IV SCID I评估精神疾患；10周内用平板电脑通过True Colours平台每周完成QIDS（抑郁）、ASRM（躁狂）、GAD?7（焦虑）评估，每周5天用国际正负性情感简版量表（International Positive and Negative Affect Scale, Short Form, I?PANAS?SF）完成每日主观状态评估；连续佩戴非优势手腕GENEActiv体动记录仪（25 Hz）每28天更换，共覆盖10周，用GGIR包（R语言）进行非参数昼夜节律分析（non?parametric circadian rhythm analysis, NPCRA）计算L5（5小时最低活动期）、M10（10小时最高活动期）、IS（日间稳定性 interdaily stability）、IV（日内变异性 intradaily variability）与相对振幅（relative amplitude, RA），并用计时连续差异均方根（timed root mean square of successive differences, tRMSSD）评估日内变异性；统计采用一般线性模型（general linear models, GLMs）、重复测量方差分析（ANOVAs）、线性混合效应模型（linear mixed?effects models, LMMs）与t检验分析组间、时间与交互作用及关系。
研究结果部分保留原文小标题并简述如下：
3 Results
3.1 Participants：74名受试者完成COMET研究并纳入心境数据分析（高MDQ n＝37，低MDQ n＝37）；仅提供至少50天体动记录仪数据者纳入体动分析（高MDQ n＝31，低MDQ n＝31）。
3.2 Demographics：高、低MDQ组年龄与性别匹配，高MDQ组9人符合DSM?IV诊断（含BD II、BD NOS、重性抑郁障碍、PTSD、既往酒精依赖）。
3.3 Number of Daily and Weekly Mood Recordings：两组在I?PANAS?SF天数与True Colours周数上无显著差异。
3.4 Number of Actigraphy Recordings：两组在体动记录仪天数与周数上无显著差异。
3.5 Daily Subjective State Assessments：
3.5.1 Negative Affect：高MDQ组平均负性情感评分更高（F(1,65)＝15.15, p＜0.001），负性情感不稳定性（tRMSSD）更高（F(1,61)＝14.34, p＜0.001），时间与交互作用不显著。
3.5.2 Positive Affect：两组平均正性情感无差异（F(1,65)＝0.05, p＝0.821），但高MDQ组正性情感不稳定性更高（F(1,61)＝8.18, p＝0.006）；所有受试者正性情感与稳定性随时间下降，但组间无交互。
3.6 Weekly Mood Assessments：
3.6.1 Depressive Symptoms：高MDQ组抑郁症状更多（F(1,41)＝21.24, p＜0.001），不稳定性更高（t(71)＝3.98, p＜0.001）；抑郁症状随时间下降且在两组下降程度不同（交互显著）。
3.6.2 Manic Symptoms：高MDQ组躁狂症状更多（F(1,42)＝17.11, p＜0.001），不稳定性更高（t(71)＝6.57, p＜0.001）；所有受试者躁狂症状随时间减少，组间无交互。
3.6.3 Anxiety Symptoms：高MDQ组焦虑水平更高（F(1,41)＝16.25, p＜0.001），不稳定性更高（t(67)＝3.87, p＜0.001）；焦虑随时间略增，组间无交互。
3.7 Circadian Rest?Activity Measurements：
3.7.1 L5：两组在L5起始平均与不稳定性的组间与时间效应均无差异；L5活动平均随时间增加，但组间无差异。 ；
3.7.2 M10：两组M10起始平均与不稳定性无差异；高MDQ组M10活动平均更低（t(61.39)＝2.84, p＝0.006），不稳定性无差异；时间效应不显著。
3.7.3 RA：两组RA平均与不稳定性无差异，时间效应不显著。
3.7.4 IS and IV：两组IS与IV无差异。
3.8 Relationship Between Daily Mood Monitoring, Weekly Mood Monitoring and Circadian Rest?Activity Patterns：线性混合效应模型显示平均M10活动与情感、心境的平均及不稳定性（tRMSSD）在时间上无显著关联。
讨论部分总结：研究人员指出本研究提供高频纵向信息，支持远程数字技术用于与心境高涨相关的实验医学方法，高MDQ个体在10周内每日正、负性情感不稳定性更大，每周抑郁、躁狂、焦虑症状不稳定性也增加，与双相谱系的情感不稳维度特征及先前日常研究一致，高MDQ评分不仅指向心境高涨，也伴随更多负性情感，提示其索引更广泛情感与心境不稳定性维度。昼夜静息?活动方面，高MDQ组日间活动水平更低，与既往BD和MDD中改变昼夜活动剖面一致；与既往强调夜间活动增加不同，本研究主要为日间活动降低，可能因监测时长更长（10周 vs 通常＜2周）检测到更稳定的特质样日间活动减少，也与样本多为未用药、未完全符合BD诊断及更高抑郁症状负担有关。尽管主观状态、心境与活动剖面有组间差异，但未观察到主观状态不稳定性与昼夜静息?活动指标的纵向关联，与部分既往智能手机与活动监测研究不同，可能由于样本较非临床、时间分辨率与体动指标选择差异，未来需在确诊BD临床样本中澄清。系统综述提示BD体动研究异质性与疾病阶段、样本与监测时长有关。
结论部分翻译：当前研究支持在心境障碍的诊断、治疗与发现科学中使用远程与数字技术，通过提供情感与心境波动的高频信息，这一点尤其重要，因为主观状态不稳定性与心境不稳定性反映时间敏感、动态与慢性的本质。因此，症状管理从传统的数周或数月面对面临床预约模式，重新概念化为通过数字技术与被动活动传感器进行日常与持续监测的现代模式，具有很高价值。目前发现进一步显示在主观状态与心境不稳定性未与昼夜静息?活动节律的明显差异相关联的同时，两组在这些节律（包括日间活动水平）上仍存在差异，因此不能忽视昼夜静息?活动模式的重要性及不断发展的远程数字技术的效用。昼夜模式——睡眠、日间活动与跨24小时节律——日益被视为包括BD在内的多种心境障碍的核心特征，并且已知可预测疾病发作与严重度。鉴于这些模式的异质性、测量技术与研究的心境障碍样本不同，未来研究应更严格评估这一假定联系，以阐明潜在稳态机制与心境及相关不稳定性的关联。希望进一步研究识别该稳态机制的神经基础，有助于解释调节系统失衡与心境障碍相关的独特方式，最终识别此类机制将促进针对BD与其他心境障碍的新治疗靶点开发，优化在动态时间尺度上调节主观状态与心境。
