Концепция мультиморбидности как интегративный метод изучения механизмов формирования психических и соматических заболеваний

Проблема одновременного наличия нескольких заболеваний, включая соматические, у одного пациента имеет высокую актуальность в рамках профилактики, диагностики и терапии психических расстройств. Сложность и многовариантность взаимосвязей сочетанных заболеваний не позволяет оценивать их комплексное взаимодействие в рамках понятия коморбидности. Концепция мультиморбидности является удобной и перспективной для изучения различных аспектов сочетания как собственно психических расстройств, так и их ассоциаций с соматической патологией. Однако в настоящее время большинство исследований в области мультиморбидности основаны в первую очередь на учетных эпидемиологических оценках, в то время как вопросам механизмов развития мультиморбидных состояний уделено существенно меньше внимания. В данном обзоре мы рассматриваем основные современные подходы, связанные с исследованием мультиморбидности психических расстройств и соматических заболеваний, с целью определения оптимальных исследовательских стратегий в указанной области. Дальнейшие исследования этиопатогенетических аспектов мультиморбидности, механизмов формирования мультиморбидных кластеров и особенностей течения и прогноза мультиморбидных заболеваний необходимы для оптимизации концепции как для научных проектов, так и для клинической практики. Наиболее важными направлениями для будущих исследований феномена мультиморбидности психических расстройств и соматических заболеваний являются: 1) изучение их общих генетических и молекулярных механизмов развития; 2) клинические и фундаментальные проспективные исследования манифеста, сопутствующего течения и исходов мультиморбидных заболеваний; 3) изучение эффективности и переносимости психофармакотерапии у мультиморбидных пациентов с различными соматическими диагнозами с учётом комплексного взаимодействия используемых препаратов.

1. Касьянов Е.Д., Ракитько А.С., Рукавишников Г.В., Голимбет В.Е., Шмуклер А.Б., Ильинский В.В., Незнанов Н.Г., Кибитов А.О., Мазо Г.Э. Современные исследования по полногеномному поиску ассоциации при депрессии: критическая роль фенотипирования. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2022;122(1):50–61. https://doi.org/10.17116/jnevro202212201150.

2. Кибитов А.О., Мазо Г.Э., Ракитько А.С., Касьянов Е.Д., Рукавишников Г.В., Ильинский В.В., Голимбет В.Е., Шмуклер А.Б., Незнанов Н.Г. Полигенные шкалы риска развития депрессии на основе GWAS с клинической валидацией: методология и дизайн исследования в российской популяции. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2020;120(11):131–140. https://doi.org/10.17116/jnevro2020120111131

3. Незнанов Н.Г., Кибитов А.О., Рукавишников Г.В., Мазо Г.Э. Прогностическая роль депрессии в качестве предиктора манифестации хронических соматических заболеваний. Терапевтический архив. 2018;90(12):122-132. https://doi.org/10.26442/00403660.2018.12.000019

4. Незнанов Н.Г., Мазо Г.Э., Кибитов А.О. Депрессия и риск развития соматических заболеваний. Руководство для врачей. Под ред. Н.Г. Незнанова, Г.Э. Мазо, А.О. Кибитова. М.: Специальное издательство медицинских книг; 2018.

5. Незнанов Н.Г., Рукавишников Г.В., Касьянов Е.Д., Жиляева Т.В., Мазо Г.Э. Новый подход к систематике психических заболеваний: точка опоры или точка зрения? Обозрение психиатрии и медицинской психологии имени В.М. Бехтерева. 2020;(3):3-10. https://doi.org/10.31363/2313-7053-2020-3-3-10

6. Рукавишников Г.В., Кибитов А.О., Мазо Г.Э., Незнанов Н.Г. Генетическая детерминированность коморбидности депрессии и соматических заболеваний. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2019;119(1):89-96. https://doi.org/10.17116/jnevro201911901189

7. Рукавишников Г.В., Незнанов Н.Г., Мартынов А.И., Мазо Г.Э. Терапия депрессии у пациентов с коморбидными соматическими заболеваниями. Терапия. 2020;6-3(37):76-83. https://doi.org/10.18565/therapy.2020.3.76-83

8. Amsellem V, Gary-Bobo G, Marcos E, Maitre B, Chaar V, Validire P, Stern JB, Noureddine H, Sapin E, Rideau D, Hue S, Le Corvoisier P, Le Gouvello S, Dubois-Randé JL, Boczkowski J, Adnot S. Telomere dysfunction causes sustained inflammation in chronic obstructive pulmonary disease. Am J Respir Crit Care Med. 2011;184(12):1358-66. https://doi.org/10.1164/rccm.201105-0802OC

9. Bagley SC, Sirota M, Chen R, Butte AJ, Altman RB. Constraints on Biological Mechanism from Disease Comorbidity Using Electronic Medical Records and Database of Genetic Variants. PLoS Comput Biol. 2016;12(4):e1004885. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1004885

10. Baltramonaityte V, Pingault JB, Cecil CAM, Choudhary P, Järvelin MR, Penninx BWJH, Felix J, Sebert S, Milaneschi Y, Walton E; EarlyCause Consortium. A multivariate genome-wide association study of psycho-cardiometabolic multimorbidity. PLoS Genet. 2023;19(6):e1010508. https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1010508

11. Barnes PJ. Mechanisms of development of multimorbidity in the elderly. Eur Respir J. 2015;45(3):790-806. https://doi.org/10.1183/09031936.00229714

12. Birk JL, Kronish IM, Moise N, Falzon L, Yoon S, Davidson KW. Depression and multimorbidity: Considering temporal characteristics of the associations between depression and multiple chronic diseases. Health Psychol. 2019;38(9):802-811. https://doi.org/10.1037/hea0000737

13. Busija L, Lim K, Szoeke C, Sanders KM, McCabe MP. Do replicable profiles of multimorbidity exist? Systematic review and synthesis. Eur J Epidemiol. 2019;34(11):1025-1053. https://doi.org/10.1007/s10654-019-00568-5

14. Chang CK, Hayes RD, Perera G et al.. Life expectancy at birth for people with serious mental illness and other major disorders from a secondary mental health care case register in London. PLoS One. 2011;6(5):e19590. https://doi.org/10.1371/journal.pone.001959

15. Ferrucci L, Fabbri E. Inflammageing: chronic inflammation in ageing, cardiovascular disease, and frailty. Nat Rev Cardiol. 2018;15(9):505-522. https://doi.org/10.1038/s41569-018-0064-2

16. Franceschi C, Campisi J. Chronic inflammation (inflammaging) and its potential contribution to age-associated diseases. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2014;69(Suppl 1):S4-9. https://doi.org/10.1093/gerona/glu057

17. Friedman E, Shorey C. Inflammation in multimorbidity and disability: An integrative review. Health Psychol. 2019;38(9):791-801. https://doi.org/10.1037/hea0000749

18. Ioakeim-Skoufa I, Poblador-Plou B, Carmona-Pírez J, Díez-Manglano J, Navickas R, Gimeno-Feliu LA, González-Rubio F, Jureviciene E, Dambrauskas L, Prados-Torres A, Gimeno-Miguel A. Multimorbidity Patterns in the General Population: Results from the EpiChron Cohort Study. Int J Environ Res Public Health. 2020;17(12):4242. https://doi.org/10.3390/ijerph17124242

19. Lenti MV, Klersy C, Brera AS, Ballesio A, Croce G, Padovini L, Ciccocioppo R, Bertolino G, Di Sabatino A, Corazza GR. Aging underlies heterogeneity between comorbidity and multimorbidity frameworks. Intern Emerg Med. 2022;17(4):1033-1041. https://doi.org/10.1007/s11739-021-02899-2

20. Masoli JAH, Pilling LC, Frayling TM. Genomics and multimorbidity. Age Ageing. 2022;51(12):afac285. https://doi.org/10.1093/ageing/afac285

21. Marx P, Antal P, Bolgar B, Bagdy G, Deakin B, Juhasz G. Comorbidities in the diseasome are more apparent than real: What Bayesian filtering reveals about the comorbidities of depression. PLoS Comput Biol. 2017;13(6):e1005487. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005487

22. Nicholson K, Almirall J, Fortin M. The measurement of multimorbidity. Health Psychol. 2019;38(9):783-790. https://doi.org/10.1037/hea0000739

23. Ouk M, Wu CY, Colby-Milley J, Fang J, Zhou L, Shah BR, Herrmann N, Lanctôt KL, Linkewich E, Law M, Swartz RH, Kapral MK, Black SE, MacIntosh BJ, Edwards JD, Swardfager W. Depression and Diabetes Mellitus Multimorbidity Is Associated With Loss of Independence and Dementia Poststroke. Stroke. 2020;51(12):3531-3540. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.120.031068

24. Richardson WS, Doster LM. Comorbidity and multimorbidity need to be placed in the context of a framework of risk, responsiveness, and vulnerability. J Clin Epidemiol. 2014;67(3):244-6. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2013.10.020

25. Roso-Llorach A, Violán C, Foguet-Boreu Q, et al Comparative analysis of methods for identifying multimorbidity patterns: a study of ‘real-world’ data BMJ Open 2018;8:e018986. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2017-018986

26. Roth JA, Sakoparnig T, Gerber M, Hug BL. Bayesian networks to identify potential high-risk multimorbidity and intervention clusters in inpatients: an explorative data mining study. Swiss Med Wkly. 2020;150:w20299. https://doi.org/10.4414/smw.2020.20299

27. Schäfer I, Kaduszkiewicz H, Wagner HO, Schön G, Scherer M, van den Bussche H. Reducing complexity: a visualisation of multimorbidity by combining disease clusters and triads. BMC Public Health. 2014;14:1285. https://doi.org/10.1186/1471-2458-14-1285

28. Schoepf D, Uppal H, Potluri R, Chandran S, Heun R. Comorbidity and its relevance on general hospital based mortality in major depressive disorder: A naturalistic 12-year follow-up in general hospital admissions. J Psychiatr Res. 2014;52:28–35. https://doi.org/10.1016/j.jpsychires.2014.01.010

29. Skou ST, Mair FS, Fortin M, Guthrie B, Nunes BP, Miranda JJ, Boyd CM, Pati S, Mtenga S, Smith SM. Multimorbidity. Nat Rev Dis Primers. 2022;8(1):48. https://doi.org/10.1038/s41572-022-00376-4

30. Smith DJ, McLean G, Martin D, Martin JL, Guthrie B, Gunn J, et al. Depression and multimorbidity: a cross-sectional study of 1,751,841 patients in primary care. J Clin Psychiatry. 2014;75(11):1,478– 1208.

31. Sourial N, Wolfson C, Zhu B, Quail J, Fletcher J, Karunananthan S, Bandeen-Roche K, Béland F, Bergman H. Correspondence analysis is a useful tool to uncover the relationships among categorical variables. J Clin Epidemiol. 2010;63(6):638-46. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2009.08.008

32. Strayer N, Shirey-Rice JK, Shyr Y, Denny JC, Pulley JM, Xu Y. PheWAS-ME: a web-app for interactive exploration of multimorbidity patterns in PheWAS. Bioinformatics. 2021;37(12):1778-1780. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa870

33. The Lancet. Making more of multimorbidity: an emerging priority. Lancet. 2018;391(10131):1637. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)30941-3

34. Thompson DJ, Wells D, Selzam S et al. UK Biobank release and systematic evaluation of optimised polygenic risk scores for 53 diseases and quantitative traits. medRxiv2022:2022.06.16.22276246

35. Tong L, Pu L, Guo X, Sun M, Guo F, Zhao S, Gao W, Jin L. Multimorbidity study with different levels of depression status. J Affect Disord. 2021;292:30-35. https://doi.org/10.1016/j.jad.2021.05.039.

36. Tugwell P, Knottnerus JA. Multimorbidity and Comorbidity are now separate MESH headings. J Clin Epidemiol. 2019;105:vi-viii. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2018.11.019

37. Violán, C., Roso-Llorach, A., Foguet-Boreu, Q. et al. Multimorbidity patterns with K-means nonhierarchical cluster analysis. BMC Fam Pract 19, 108 (2018). https://doi.org/10.1186/s12875-018-0790-x

38. WHO, Depressive disorder. [who.int]. Who; 2022 [assessed at 17 Aug 2023]. Available: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/depression

39. Wittchen HU, Jacobi F. Size and burden of mental disorders in Europe—a critical review and appraisal of 27 studies. Eur Neuropsychopharmacol. 2005;15(4):357–376. https://doi.org/10.1016/j.euroneuro.2005.04.012

40. Wittchen HU. The burden of mood disorders. Science. 2012;338(6103):15–15. https://doi.org/10.1126/science.1230817

41. Whitty CJM, Watt FM. Map clusters of diseases to tackle multimorbidity. Nature. 2020;579(7800):494-496. https://doi.org/10.1038/d41586-020-00837-4

42. Wu MF, Yang YW, Chen YY. The effect of anxiety and depression on the risk of irritable bowel syndrome in migraine patients. J Clin Neurosci. 2017 Oct;44:342-345. https://doi.org/10.1016/j.jocn.2017.06.009