Psychological and genetic predictor variables of nocebo responses after cyclosporine A and placebo intake
Nocebo-induced side effects play a significant role in drug discontinuation in clinical practice, thereby negatively affecting treatment efficacy as well as patient adherence and compliance. Due to the large interindividual variability in nocebo responses, the goal of this thesis was to identify nocebo predictors in order to minimize nocebo effects and increase medical treatment benefits for patients. Psychological predictors, such as beliefs about medicines and somatosensory amplifica- tion have previously been linked to nocebo responses; however, to this date there are no known biological predictors. Recently, genetic polymorphisms in the catechol-O-methyltransferase gene (COMT) Val158Met have been identified as potential biomarkers of placebo responses.
Utilizing the unique model of behaviorally conditioned immunosuppressive effects, intra-individual nocebo responses of 62 healthy male subjects were analyzed after the intake of an immunosuppressive medication (CsA) and “Placebos”. Psychological, immunological and neuroendocrine parameters were analyzed and CsA- specific and general side effects were assessed before and after medication or “Placebo” intake. The three COMT genotypes were analyzed with respect to their experienced side effects. Significantly more CsA-specific as well as general side effects were reported from Val/Val carriers during medication and “Placebo” treatment compared to the other genotype groups; and they had significantly higher scores in the somatosensory amplification scale (SSAS) and the BMQ (beliefs about medicine questionnaire).
Together these data demonstrate potential psychological and genetic nocebo predictor variables. They may be utilized in decreasing adverse nocebo effects within medical contexts by implementing personal treatment regimens for individuals with a heightened risk of developing nocebo responses.
Durch den Noceboeffekt ausgelöste Nebenwirkungen spielen eine signifikante Rolle bei dem Unterbrechen der Einnahme von Medikamenten im klinischen Alltag. Dadurch kann die Behandlungseffizienz, sowie die Befolgung und Einhaltung einer klinischen Behandlung negativ beeinflusst werden. Aufgrund der großen interindividuellen Variabilität der Noceboantwort, war das Ziel dieser Dissertation, Noceboprädiktoren zu identifizieren, um Noceboeffekte zu vermindern und den medizinischen Nutzen der Behandlung für Patienten zu erhöhen. Psychologische Prädiktoren, wie Einstellungen gegenüber Medikamenten und die somatosensorische Amplifizierung wurden zuvor mit Noceboeffekten in Verbindung gebracht. Bisher gibt es jedoch keine biologischen Prädiktoren. Kürzlich wurden genetische Polymorphismen im Catechol-O-methyltransferase Gen (COMT) Val158Met als potentielle Biomarker der Placeboantwort identifiziert.
Das Studienmodel, welches behaviorale konditionierte immunsuppressive Effekte misst, wurde genutzt, um intraindividuelle Noceboantworten von 62 gesunden, männlichen Studienteilnehmern nach der Einnahme eines Immunsuppressivums (CsA) und „Placebos“ zu analysieren. Psychologische, immunologische und neuroendokrine Parameter wurden analysiert und CsA-spezifische und allgemeine Nebenwirkungen wurden vor und nach der Medikamenten- und Placeboeinnahme erhoben. Die drei COMT Genotypen wurden anhand ihrer berichteten Nebenwirkungen analysiert. Individuen mit der Val/Val Form berichteten signifikant mehr allgemeine, als auch CsA-spezifische Nebenwirkungen, sowohl nach der CsA- als auch nach der Placeboeinnahme. Bemerkenswerterweise waren die CsA-spezifischen Nebenwirkungen doppelt so hoch nach der Einnahme von Placebos. Zusätzlich hatten sie die höchsten Werte bezüglich der somatosensorischen Amplifizierung (SSAS), sowie die negativste Krankheitsgeschichte (BMQ; beliefs about medicine questionnaire).
Mit dieser Arbeit konnten nicht nur psychologische Prädiktorvariablen für den Noceboeffekt identifiziert, sondern auch zum ersten Mal gezeigt werden, dass Genpolymorphismen einen Einfluss auf die Noceboantwort haben können. Durch diese Prädiktoren identifizierte Individuen könnten eine personalisierte Behandlung erhalten, um die Effizienz von Medikamenten und das Wohlbefinden von Patienten zu verbessern.
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