Pentru pacienții care doresc scutire de depresie, poate dura câteva luni pentru a stabili un tratament eficient.
Dar modelele de unde cerebrale ar putea ajuta la prezicerea modului în care pacienții individuali ar reacționa la un antidepresiv înainte de începerea tratamentului, potrivit unui nou studiu publicat în 10 februarie în revista Nature Biotechnology.
Studiul abordează una dintre provocările fundamentale ale psihiatriei: lipsa testelor care pot ajuta medicii să decidă cele mai bune opțiuni de tratament pentru pacienții cu depresie, a declarat coautorul studiului, Dr. Madhukar Trivedi, profesor de psihiatrie la UT Southwestern Medical Center din Dallas. În schimb, Trivedi a spus, furnizorii se bazează pe un proces de încercare și de eroare în care pacienții încearcă medicamente pe cicluri de șase până la opt săptămâni. Această metodă imprecisă contribuie la percepția generală că antidepresivele sunt ineficiente, a adăugat dr. Amit Etkin, coautor al studiului și profesor de psihiatrie la Universitatea Stanford.
Dar un predictor precis al tratamentului ideal al unei persoane ar putea scoate o mulțime de ghicitori din ecuație - și poate salva pacienții luni de frustrare, a spus Katie Burkhouse, profesor asistent de psihiatrie la Universitatea din Illinois din Chicago, care nu a fost implicată în studiu .
Noul studiu este „un prim pas important” în atingerea acestui obiectiv, a spus Burkhouse pentru Live Science.
Pentru studiu, cercetătorii au colectat lecturi ale undelor cerebrale de la peste 300 de pacienți care au fost diagnosticați cu depresie. Citirile au fost luate cu electroencefalografie (EEG), o metodă noninvazivă care implică atașarea electrozilor la scalpurile pacienților. Pacienții au fost apoi repartizați la întâmplare pentru a primi fie un placebo, fie un antidepresiv sertralină (cunoscut comercial ca Zoloft).
În continuare, pe baza datelor EEG, cercetătorii au proiectat un nou algoritm de inteligență artificială (AI) pentru a prezice răspunsurile pacienților la medicamente. Ei au descoperit că pacienții cu un anumit model de undă cerebrală la începutul studiului au fost cel mai probabil să răspundă pozitiv la sertralină după opt săptămâni de tratament. Cercetătorii au aplicat apoi algoritmul lor la trei seturi de date suplimentare ale pacienților (din studii anterioare) pentru a confirma rezultatele lor.
Rezultatele „merg împotriva înțelepciunii predominante că aceste medicamente sunt doar ineficiente”, a spus Etkin. „Sunt de fapt destul de eficiente, dar numai pentru o subpopulare a oamenilor”.
În timp ce concluziile acestui studiu sunt promițătoare, nu este clar dacă AI-ul ar fi fezabil să fie utilizat în medii clinice „reale”, a spus Burkhouse.
Studiul a evaluat în mod specific modul în care pacienții au răspuns la sertralină, de exemplu, care este doar unul dintre numeroasele tratamente posibile pentru depresie. "Un pas următor pentru studiu ar fi testarea dacă este previzibil de alte forme de tratament care nu sunt neapărat doar pe baza de medicamente", cum ar fi terapia cognitivă și stimularea creierului, a spus Burkhouse.
Atunci când au folosit algoritmul lor pentru a examina seturile de date publicate anterior, cercetătorii au descoperit că pacienții cu mai puține șanse de a răspunde la antidepresive au mai multe șanse să răspundă la stimularea creierului și la tratamentele de psihoterapie combinate. Totuși, această constatare este preliminară și necesită mult mai multe cercetări de confirmat.
Totuși, Etkin a spus că tehnologia poate fi ușor adaptată pentru a fi utilizată în cabinetele medicilor, deoarece EEG a fost folosit în neurologie de zeci de ani. Medicii ar putea fi instruiți într-o versiune simplificată a EEG, iar apoi aceste date ar putea fi încărcate și procesate de algoritm. Medicul ar primi apoi un raport care a detaliat dacă pacientul ar putea să răspundă la anumite medicamente, a adăugat Etkin.
Etkin a spus că speră că descoperirile vor fi utile în „începutul psihiatriei de precizie”.
Etkin este fondatorul și CEO-ul Alto Neuroscience, un startup care își propune să dezvolte tratamente personalizate de sănătate mintală. În prezent este în concediu de la Stanford pentru a lucra la companie.
Nota editorului: Acest articol a fost actualizat pe 21 februarie pentru a adăuga informații suplimentare despre utilizarea algoritmului la pacienții cu mai puțin șanse de a răspunde la antidepresive.
