向精神薬の肥満・代謝機能へ薬剤により異なる影響パターン

Makisey

向精神薬については、自ら処方すること無いので、知らなかったが、耐糖能異常についてそれぞれの薬剤に時相的な個性があり、そのメカニズム事態も明確でない部分があるらしいと認識を新たにした

目的 代謝性副作用と抗精神病薬の用量との関連を調べるため、統合失調症患者に抗精神病薬を投与したランダム化比較試験（RCT）の用量反応メタアナリシスを実施した。主要アウトカムは体重の平均変化量とした。副次的アウトカムは、代謝パラメータの平均的変化とした。

データソース MEDLINE、Embase、PubMed、PsyARTICLES、PsycINFO、Cochrane Database of Systematic Reviews、および異なる試験登録から、2021年2月まで英語で発表された論文を検索した。

試験の選択 第一世代または第二世代の抗精神病薬を用いた固定用量RCTを特定した。RCTの質はCochrane's Risk of Bias toolで測定した。

データ抽出。用量反応メタアナリシスを実施した。

結果
22,588人の参加者を含む52のRCTを保持した。
アリピプラゾール(商品名：エビリファイ)長時間作用型注射剤（LAI）を除き，調査したすべての抗精神病薬は体重と有意な用量反応関係を示し，quasi-parabolic shaped curveを描くルラシドン(商品名：ラツーダ (Latuda))（9試験，95％有効量の推定値［ED95；59.93mg/d］＝0.53kg/6週）から用量とともに増加し続ける曲線を描くオランザピン（商品名：ジプレキサ）LAI（1試験，ED95［15.05mg/d］＝4.29kg/8週）まで，体重との関連は認められた。
すべての曲線は、quasi-parabolic、plateau,、 ascendingという3つの異なるクラスの形状に並べることができた。

結論 体重と代謝変数に有意な用量反応関係があり、各抗精神病薬に固有の特徴があることがわかった。体重増加は比較的低い有効量中央値で起こり、一部の薬剤では用量の増加がより大きな体重増加と関連する可能性がある。研究数が少ないなどいくつかの制約はあるが、今回の結果は、抗精神病薬の用量を調整することで体重増加や代謝障害を予防するための有益な情報を提供すると考えられる。

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ChatGPTに聞いてみた

コクランのRisk of Biasツールは、ランダム化比較試験（RCT）におけるバイアスのリスクを評価するために使用されるツールである。バイアスを導入し、結果の妥当性に影響を与える可能性のある研究デザインのさまざまな側面を評価するものである。

「Quasi-parabolic curve：準放物線」、「プラトー」、「上昇曲線」という用語は、コクランのバイアスリスク評価ツールの構成要素を指すものではなく、研究結果の異なるパターンを表すものです。

準パラボリックカーブ。結果変数が最初に増加し、次にピークに達し、その後減少する結果のパターンを指す。曲線の形状は放物線に似ていますが、完全なものではありません。このパターンは、薬物や介入の効果を調べる研究で見られ、最も利益をもたらす最適な治療量やレベルが存在する。この最適なレベルを超えると、治療の効果が低下したり、有害になったりすることもある。

プラトー曲線。独立変数（すなわち、治療や介入）の変化にもかかわらず、結果変数が時間の経過とともに比較的安定している結果のパターンを指します。このパターンは、治療の効果が限定的であったり、治療がある一定以上の結果を改善できないことを意味する天井効果がある研究で見られることがある。

上昇カーブ。これは、結果変数が最初はほとんど、あるいは全く改善されないが、治療や介入を継続することにより、時間の経過とともに徐々に増加する結果のパターンを指す。このパターンは、治療が効果を発揮するまでに時間がかかる研究、または効果が時間とともに累積していく研究で見られることがあります。

このような結果のパターンは、必ずしも研究の偏りを示すものではないことに留意することが重要である。これらは、データの表示や解釈の仕方の違いに過ぎません。しかし、結果のパターンを理解することは、研究者や実務家が介入の有効性や、特定の集団や状況に応じてどのように調整する必要があるかをより理解するのに役立ちます。

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関連論文：Antipsychotics for negative and positive symptoms of schizophrenia: dose-response meta-analysis of randomized controlled acute phase trials | Schizophrenia (nature.com)

これには、quasi-parabolic (or bell-shaped)と書かれている

Quasi-parabolic curveの例をpythonで数値グラフ化して教えて下さい

Quasi-parabolic curveをPythonで数値グラフ化するには、numpyとmatplotlibの両方のライブラリを使用する必要があります。下記は、numpyを使ってデータを生成し、matplotlibでグラフを作成する例です。

pythonCopy codeimport numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# データ生成
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = -(x - 5) ** 2 + 25

# グラフ作成
plt.plot(x, y)
plt.title("Example of Quasi-Parabolic Curve")
plt.xlabel("Treatment Dose")
plt.ylabel("Outcome")
plt.show()

この例では、x軸は治療用量、y軸は結果を表しています。曲線は、最初に増加し、ピークを達成した後、減少する形状をしています。




Teff KL, Rickels MR, Grudziak J, Fuller C, Nguyen HL, Rickels K. Antipsychotic-Induced Insulin Resistance and Postprandial Hormonal Dysregulation Independent of Weight Gain or Psychiatric Disease. Diabetes. 2013 Sep 1;62(9):3232–40.

精神疾患の治療に革命をもたらした非定型抗精神病薬（AAP）は、肥満や糖尿病などの代謝性副作用によって汚名を着せられるようになった。この代謝異常が治療によるものなのか、疾患に関連したものなのかは、いまだに議論の余地がある。これらの代謝異常の根底にあるメカニズムは解明されていないが、中枢性の食欲亢進による体重増加という病態生理がその発端であると考えられている。
AAPが体重増加や精神疾患とは無関係に代謝に有害な影響を及ぼすかどうかを調べるため、健康な被験者（各群n = 10）に対し、活動レベルを維持したまま、管理された入院環境下でolanzapine、aripiprazoleまたはプラセボを9日間投与した。介入前後には、インスリン感受性と糖代謝を評価するために、ミールチャレンジとユーグリセミック-ハイパーインスリン血流クランプを実施した。
その結果、体重増加と関連性の高いAAPであるオランザピン（商品名：ジプレキサ）は、プラセボと比較して食後インスリン、グルカゴン様ペプチド1（GLP-1）、グルカゴンの有意な上昇を引き起こし、インスリン抵抗性に一致することがわかった。また、代謝を抑制するAAPであるアリピプラゾール（商品名：エビリファイ）は、インスリン抵抗性を引き起こすが、食後ホルモンには影響を及ぼさない。
重要なことは、体重増加、食事量や空腹感の増加、精神疾患を伴わないのに代謝の変化が起こることであり、AAPは食行動を制御するメカニズムとは無関係に組織に直接作用することが示唆された。

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