La depressione è in crescita, ma diagnosticarla può rivelarsi difficile perché i tradizionali colloqui e questionari possono essere interpretati in maniera soggettiva. Di recente, un gruppo di ricercatori hanno scoperto che la depressione comporta cambiamenti prevedibili nei batteri intestinali e nei loro metaboliti.
I risultati, pubblicati su Cell Reports Medicine, suggeriscono quindi che specifici microbi intestinali e metaboliti possono fungere da biomarcatori per aiutare a diagnosticare la depressione.
Precedenti studi avevano già dimostrato che alcuni microbi e metaboliti possono influenzare la depressione agendo sui circuiti cerebrali e sui neurotrasmettitori. Tuttavia, non è chiaro se possano rappresentare marcatori affidabili per la diagnosi di questa condizione.
Per rispondere a questa domanda, i ricercatori guidati da Mingliang Zhao della Shanghai Jiao Tong University School of Medicine hanno condotto uno studio analizzando i batteri intestinali e i metaboliti ematici in decine di persone con depressione, prima e dopo il trattamento con antidepressivi.
Modelli metabolici
Confrontando campioni di sangue e feci di individui depressi con campioni di individui di controllo, i ricercatori hanno scoperto che 34 metaboliti differivano tra i due gruppi. Di questi, 16 si sono normalizzati dopo il trattamento con antidepressivi, dimostrando che i farmaci possono ripristinare determinati modelli metabolici. Esperimenti su animali hanno confermato tendenze simili, supportando la connessione tra microbiota intestinale, metabolismo e depressione.
Utilizzando i dati di un gruppo di partecipanti, i ricercatori hanno scoperto che alcuni metaboliti, come l’aminoacido L-tirosina e l’acido omovanillico, sono in grado di mediare gli effetti di specifici microbi intestinali sulla depressione.
Identificazione della depressione
Ulteriori esperimenti hanno dimostrato che alcuni batteri e metaboliti chiave, come Bifidobacterium longum, Roseburia intestinalis, serotonina e acido omovanillico, sono associati a un minor rischio di depressione, mentre altri, come Blautia obeum e acido 2-idrossibutirrico, a un rischio maggiore.
Sulla base di questi risultati, utilizzando 34 metaboliti il team ha sviluppato un modello di machine learning in grado di identificare in modo affidabile gli individui depressi.
«Sebbene siano necessarie ulteriori ricerche per confermare questi risultati, lo studio evidenzia il ruolo di determinati metaboliti microbici come mediatori chiave tra il microbiota e la depressione e come marcatori per la sua identificazione» concludono gli autori.
