睡眠期间心率异常与神经心脏调节受损有关，这有可能提供有关抑郁症的生理性睡眠特征的新信息。最近一项研究显示，一种心率分析算法有望区分抑郁症患者和健康对照组患者在睡眠期间心率模式的差异。渥太华皇家精神健康研究所(Royal 's Institute of Mental Health research)睡眠研究部门的MysaSaad及其同事表示，该算法是利用机器学习方法建立的模型，基于1203个多导睡眠图，这些多导睡眠图来自抑郁症患者或健康对照组。最终算法在174个个体的新样本上进行了测试(对照组87人，抑郁症患者87人)，将每个人分为抑郁和不抑郁，并将此结果与病历诊断结果进行了比较。该研究发表在BMC Psychiatry 杂志上。与对照组相比，抑郁症患者的睡眠时间减少了30.6分钟，睡眠时间和REM睡眠潜伏期显著延长，并且REM睡眠占总睡眠时间的比例较低。该算法错误地将15名抑郁症患者定义为对照组，并错误地将20名对照受试者识别为抑郁症。总体准确率为79.9%，灵敏度为82.8%，特异性为77%。该算法在按年龄、性别、抑郁严重程度、合并精神病、心血管疾病和吸烟状况分层的各个亚组中仍然保持高度敏感性。源自睡眠的心率模式至少在与睡眠障碍同时发生时可作为抑郁症的客观生物标志，并可作为辅助的客观诊断工具。这些发现凸显了抑郁症患者某些自主神经功能受损的程度，这有必要进一步研究潜在的潜在机制。除了为抑郁症的诊断提供更好的生物学基础外，这一工具还可能为精神病学临床评估提供补充信息，并为早期筛查提供客观措施。
此外，使用独特的生理变量作为抑郁症的生物标志物，可能有助于强调心理和身体健康之间的相互作用。这可能有助于减少与抑郁症有关的耻辱感，消除获得精神治疗的一些社会障碍，并允许对患者进行更全面的护理。
参考文献Saad M et al. Using heart rate profiles during sleep as a biomarker of depression. BMC Psychiatry, 19(1)，2019 Jun 7. doi:10.1186/s12888-019-2152-1
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