《Journal of Affective Disorders》：Examining early-phase symptom trajectories in interpersonal psychotherapy versus antidepressant medication for adults with depression: A dynamic time warp network analysis
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摘要背景抑郁症具有显著的症状异质性，而在评估总体严重程度分数时，这种差异往往会被忽视。分析症状层面的变化有助于我们更好地理解治疗效果及康复过程。因此，本研究通过动态时间规整技术，分析了在人际心理治疗和选择性血清素再摄取抑制剂治疗初期症状网络的变化规律，以探讨不同治疗方式下症状变化
摘要
背景
抑郁症具有显著的症状异质性，而在评估总体严重程度分数时，这种差异往往会被忽视。分析症状层面的变化有助于我们更好地理解治疗效果及康复过程。因此，本研究通过动态时间规整技术，分析了在人际心理治疗和选择性血清素再摄取抑制剂治疗初期症状网络的变化规律，以探讨不同治疗方式下症状变化的模式。
方法
本研究基于一项随机临床试验的数据，该试验比较了人际心理治疗与选择性血清素再摄取抑制剂对抑郁症患者的疗效。研究者利用每周一次的汉密尔顿抑郁量表数据，通过动态时间规整技术，分析了治疗前六周内症状的变化轨迹。
结果
人际心理治疗与选择性血清素再摄取抑制剂治疗中，抑郁症状的演变轨迹以及基于动态时间规整技术的症状网络大体相似。在两种治疗中，焦虑相关的躯体症状和中度失眠症状的变化通常会先于抑郁情绪的改善而出现。
结论
早期症状变化可能发生在核心情感领域之外，这凸显了全面监测症状的重要性。症状层面的变化模式能够反映患者的康复阶段，提供比总体严重程度分数更具有临床价值的信息。由于人际心理治疗与选择性血清素再摄取抑制剂在治疗过程中的症状改善模式并无差异，因此在选择治疗方案时无需特别考虑这一点。未来的研究应通过更频繁的评估和更多类型的干预措施，进一步验证这些发现，并将其应用到治疗的后续阶段。
引言
抑郁症是一种高度异质性的疾病，不同个体的症状表现存在差异（Olbert等人，2014；Zimmerman等人，2015），而且这些症状还会随时间发生变化（van Eeden等人，2019）。尽管存在这种异质性，大多数临床试验和元分析仍使用抑郁症状的总体严重程度分数来评估治疗效果，而这掩盖了症状层面的差异（Fried和Nesse，2015）。两名患者可能获得相同的总体分数，但其症状特征却有所不同，这会对预后和治疗反应产生重要影响（Fried和Nesse，2015；van Eeden等人，2019）。越来越多的证据表明，抑郁症的症状发展轨迹各不相同，有些症状会比其他症状更早缓解，这些症状可能成为整体康复的早期指标（van Eeden等人，2019；Wichers等人，2010）。通过对症状层面进行分析，可以更好地把握抑郁症的异质性，为个性化治疗提供相关依据（Fried，2017；Hofmann等人，2020）。
网络分析法为研究特定症状的模式提供了框架，它将抑郁症视为由多种相互关联的症状构成的系统，而非单一的疾病（Borsboom和Cramer，2013；Borsboom，2017）。多项网络研究表明，症状之间会相互强化，形成有序的连接模式。在某些研究中，疲劳和睡眠障碍等症状被认定为这类网络中的核心节点或连接节点（Malgaroli等人，2021；Zhao等人，2023），这说明它们在症状关联中起着重要作用。不过，目前的大部分证据都来自横断面网络模型，这类模型是基于同时期的关联关系，而非时间上的变化规律（例如Hofmann等人，2020）。因此，尽管网络分析法大大提升了我们对症状之间相互关系的理解，但其在揭示症状变化的时间动态方面的能力仍有限（Wichers，2014），尤其是在没有纵向数据的情况下难以判断症状变化的方向性。
在时间网络分析方法中，研究人员可以研究某一症状的变化与其他症状变化之间的时间关联，从而确定个体内部症状之间的传导路径（Bringmann等人，2013）。多层级向量自回归分析和动态时间规整技术被用于分析症状之间的这种时间关系（van der Does等人，2025）。与多层级向量自回归分析相比，动态时间规整分析不需要假设症状具有稳定性，也不需要固定时间间隔，因此能够更灵活地匹配症状变化轨迹，捕捉同步和延迟的关联关系（Giorgino，2009；Kopland和Giltay，2025）。这使得动态时间规整分析即便在个体之间症状变化的时间点不同时，也能识别出时间上的症状模式。一项模拟研究显示，当稳定性假设和固定时间间隔假设不成立时，多层级向量自回归分析可能会产生错误的关联，而动态时间规整分析则能在这种情况下更准确地捕捉症状的时间波动模式。
据我们所知，迄今为止已有四项研究使用动态时间规整技术来分析抑郁症的症状动态。Booij等人（2021）证明，该技术可用于描述接受电休克疗法患者的个体症状变化轨迹，结果显示这些症状的变化往往遵循相似的时间模式。在另一项研究中，躯体症状和自杀意念在症状网络中的连接强度相对较高（De Schuyteneer等人，2023），这说明它们与后续的情绪症状变化存在关联。在老年人群体中，动态时间规整分析表明，抑郁症状和认知功能会随时间共同变化，而且抑郁症状和冷漠症状的变化会先于认知功能的变化出现（van der Slot等人，2024；van der Slot等人，2025）。除了抑郁症之外，针对自杀倾向的研究也发现了自杀意念与情绪症状（绝望感和忧虑感）之间的共变模式，这说明这些症状在个体内部可能会同步或按时间顺序发生变化（de Beurs等人，2024；van den Brink等人，2024）。综合这些研究结果可以看出，动态时间规整技术不仅可以分析症状的平均变化水平，还能揭示症状之间的时间共变模式。
以往关于时间症状网络的研究已经展示了症状在个体内部的波动情况，以及在某些情况下不同群体之间的差异，但很少有研究探讨不同治疗方式下这些模式是否存在差异（de Beurs等人，2024；van den Brink等人，2024；van der Slot等人，2024）。因此，本研究在以往研究的基础上，进一步分析了在人际心理治疗和选择性血清素再摄取抑制剂治疗初期，抑郁症状网络是如何随时间变化的。人际心理治疗是一种基于循证医学、符合指南推荐的有限时长心理治疗方法（英国国家健康与护理优化研究所，2022），其目的是通过改善人际关系、帮助患者应对角色转变、悲伤情绪、人际关系问题或冲突来减轻抑郁症状（Klerman等人，1984；Weissman和Markowitz，2000）。而选择性血清素再摄取抑制剂则通过调节血清素神经传递发挥作用，被视为治疗抑郁症的一线药物，已被证明能够缓解情绪和躯体方面的症状（Cipriani等人，2018）。通过利用一项随机临床试验的每周症状数据，我们可以研究这两种治疗方法中抑郁症状的变化轨迹。此外，这一研究还有助于探究在治疗的早期阶段，特定的干预措施如何影响症状之间的相互作用，从而为网络分析方法的应用提供更多理论支持（Hofmann等人，2016；Wichers，2014；Fried等人，2020）。通过分析人际心理治疗和选择性血清素再摄取抑制剂治疗中的症状网络动态，我们可以明确不同治疗方式下早期症状变化模式是否存在差异，进而更深入地了解个体在治疗初期抑郁症状的变化规律。
章节节选
研究设计
本研究已在开放科学框架平台上进行预注册（注册编号：OSF.IO/HU7R8），研究数据来自在意大利比萨和美国匹兹堡两个地点开展的随机临床试验，参与者被随机分配接受人际心理治疗或选择性血清素再摄取抑制剂治疗（Frank等人，2011）。该临床试验获得了匹兹堡大学伦理审查委员会以及比萨医院大学伦理委员会的批准。试验最初包括为期六周的单一药物治疗阶段，在此期间
样本特征
接受人际心理治疗的组别和接受选择性血清素再摄取抑制剂治疗的组别的年龄、基线抑郁严重程度、抑郁发病年龄以及性别分布均相当。人际心理治疗组患者的平均年龄为38.8岁（标准差为12.7岁），而选择性血清素再摄取抑制剂治疗组患者的平均年龄为39.1岁（标准差为11.7岁）。人际心理治疗组中女性患者占比为70%，选择性血清素再摄取抑制剂治疗组中这一比例为73%。在首次评估时，两组的基线抑郁严重程度均为轻度至重度，且数值相近：人际心理治疗组的平均得分为18.2分，标准差为3.76分；选择性血清素再摄取抑制剂治疗组的平均得分为19.5分，
讨论
本研究通过动态时间规整技术，分析了在人际心理治疗和选择性血清素再摄取抑制剂治疗初期，抑郁症状的变化情况。研究得出了两个主要结论。首先，躯体焦虑症状和中度失眠症状在症状网络中的连接强度最高，而抑郁情绪的连接强度则最低。其次，两种治疗方式下症状变化的整体模式和动态特征大体相似，两者之间不存在显著的定向关联差异
作者贡献说明
Anika Noort： 文章撰写——审阅与编辑、文章撰写——初稿撰写、项目管理、方法设计、概念构思。Wessel A. van Eeden： 文章撰写——审阅与编辑、文章撰写——初稿撰写、数据可视化、正式分析。Paola Rucci： 文章撰写——审阅与编辑、资源协调。Carolina Corda： 资源协调。Erik J. Giltay： 文章撰写——审阅与编辑。Ellen Driessen： 文章撰写——审阅与编辑、研究指导、资金筹集。
关于写作过程中生成式人工智能及人工智能辅助技术的声明
关于本论文撰写过程中使用的人工智能及人工智能辅助技术的声明：在撰写本文时，作者仅使用了Copilot工具进行文本处理。在使用该工具之后，作者对内容进行了必要的审阅、修改和编辑，并对最终发表的文章内容负全责。
未引用参考文献
Epskamp等人，2018年
Gaspersz等人，2017年
Uher等人，2011年
van der Does等人，2023年
利益冲突声明
作者声明存在以下可能构成利益冲突的财务利益或个人关系：Ellen Driessen曾获得美国精神分析协会、荷兰精神分析基金以及荷兰研究委员会的研究资助。其他作者则声明自己不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益或个人关系。
Anika Noort|Wessel A. van Eeden|Paola Rucci|Carolina Corda|Erik J. Giltay|Ellen Driessen
Pro Persona Mental Health Care，荷兰阿纳姆
