研究速递|抗抑郁药对抑郁症急性期治疗的疗效和剂量-反应关系：一项系统综述和网络荟萃分析

原创精神医学组绿医天地

2024年07月12日 09:02

作为国内首个自主研发的抗抑郁1类新药，托鲁地文拉法辛具有5-HT、NE和DA三重再摄取抑制作用，它与其他抗抑郁药的疗效差异，及其剂量-反应关系尚未见报道。

近日，北京大学公共卫生学院流行病学与生物统计学系孙凤教授团队与北京大学第六医院吕晓珍教授团队合作在《Chinese Medical Journal》（IF=7.5）上发表名为“Efficacy and dose-response relationships of antidepressants in the acute treatment of major depressive disorders: a systematic review and network meta-analysis”的论文。该研究通过荟萃分析比较了包括托鲁地文拉法辛在内的22种抗抑郁药的疗效，并分析了21种抗抑郁药（曲唑酮除外）的剂量-反应关系。

研究方法

本研究检索了Embase、Cochrane对照试验中心注册库、PubMed和Web of Science等多个数据库，以获取2016年1月8日至2023年4月30日期间开展的关于抑郁症（major depressive disorder, MDD）成人患者（≥18岁）的双盲、随机对照试验（RCTs）。由于纳入和排除标准相同，研究者直接从Mendeley Data获取了2016年1月之前发表的数据。主要结局指标是抗抑郁药的疗效（有效率，定义为观察者评定量表总分降低≥50%或按原始研究定义）和剂量-反应关系。研究者将接受相同抗抑郁药不同剂量治疗的受试者视为接受一种治疗，进行了频率学网络荟萃分析。此外，还使用贝叶斯方法实施了基于模型的荟萃分析（MBMA），以探索剂量-反应关系。

研究结果

本研究对602项试验中的135180名患者数据进行了网络荟萃分析。结果显示所有22种抗抑郁药的疗效均优于安慰剂，包括阿戈美拉汀、阿米替林、安非他酮、西酞普兰、氯米帕明、去甲文拉法辛、度洛西汀、艾司西酞普兰、氟西汀、氟伏沙明、左旋米那普仑、米那普仑、米氮平、萘法唑酮、帕罗西汀、瑞波西汀、舍曲林、曲唑酮、文拉法辛、维拉佐酮、伏硫西汀和托鲁地文拉法辛，其中托鲁地文拉法辛的优势比（OR）最高，为4.52（95%置信区间[CI]：2.65-7.72），瑞波西汀的OR最低，为1.34（95% CI：1.14-1.57）（图1）。

图1对纳入MDD成人（≥18岁）患者的所有双盲RCTs的疗效（有效率）进行的网络荟萃分析结果的森林图。所有抗抑郁药均与安慰剂进行比较。OR>1表示抗抑郁药疗效更佳，OR<1表示安慰剂疗效更佳。

进一步地，本研究分析了21种抗抑郁药（曲唑酮除外）的剂量-反应关系，结果如图2所示。阿米替林、氯米帕明和瑞波西汀的疗效随剂量增加呈线性增加趋势。阿戈美拉汀、安非他酮、西酞普兰、去甲文拉法辛、度洛西汀、艾司西酞普兰、氟西汀、左旋米那普仑、米那普仑、米氮平、帕罗西汀、舍曲林、文拉法辛、维拉佐酮和伏硫西汀在较低剂量下即可达到最大疗效，在更高剂量时未见疗效增加趋势。氟伏沙明和奈法唑酮的预测曲线在不同剂量下均较为平坦，而托鲁地文拉法辛的疗效在剂量达到80 mg/天时显著增强，并在160 mg/天时达到最大疗效。

图2抗抑郁药的剂量-反应曲线（A）和预测曲线（B）。（A）x轴表示抗抑郁药的剂量，y轴表示logit链接标尺上的相对效应值。（B）通过Emax模型估计的抗抑郁药的预测剂量-反应曲线。x轴表示抗抑郁药的剂量，y轴表示绝对效应值。实线表示后验中位值，虚线表示95%可信区间。

结论

本研究对常见抗抑郁药进行了剂量-反应荟萃分析，并更新了包括托鲁地文拉法辛在内的22种抗抑郁药的疗效比较证据。结果显示，在MDD的急性期治疗中，所有22种抗抑郁药的疗效均优于安慰剂，且大多数抗抑郁药剂量-反应关系不显著，在相对较低的获批剂量下即可达到最大疗效。

抗抑郁1类新药托鲁地文拉法辛是一种全新作用机制的5-HT、NE和DA三重再摄取抑制剂，临床试验结果显示其治疗抑郁症安全有效，可全面改善患者症状，且耐受性良好。本研究结果显示托鲁地文拉法辛的疗效优于其他抗抑郁药，其疗效在剂量达到80 mg/天时显著增强，并在最高剂量160 mg/天时保持最大疗效。

编译：Miya 审校：北重楼

参考文献

ZHOU S, LI P, LYU X, et al. Efficacy and dose-response relationships of antidepressants in the acute treatment of major depressive disorders: a systematic review and network meta-analysis. Chin Med J (Engl). 2024 Jun 20. Epub ahead of print.

*仅供医疗专业人士阅读

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