A depresszió enyhítését igénylő betegek számára hónapokba telhet a hatékony kezelés meghatározása.
Ugyanakkor a Nature Biotechnology folyóiratban, 10. februárban közzétett új tanulmány szerint az agyhullám minták segíthetnek előre jelezni, hogy az egyes betegek hogyan reagálnak egy antidepresszánsra, még a kezelés megkezdése előtt.
A tanulmány foglalkozik a pszichiátria egyik alapvető kihívásával: olyan tesztek hiányával, amelyek segítenek az orvosoknak a depresszióban szenvedő betegek legjobb kezelési lehetőségeinek meghatározásában - mondta Dr. Madhukar Trivedi, a tanulmány társszerzője, a dallasi UT Délnyugati Orvosi Központ pszichiátriai professzora. Ehelyett, Trivedi szerint a szolgáltatók egy próba-és hiba-folyamatra támaszkodnak, amelyben a betegek gyógyszereket kipróbálnak hat-nyolc hetes ciklusban. Ez a pontatlan módszer hozzájárul az általános észleléshez, hogy az antidepresszánsok nem hatékonyak - tette hozzá Dr. Amit Etkin, a tanulmány társszerzője és a Stanford Egyetem pszichiátriai professzora.
Katie Burkhouse, a Chicagói Illinois Egyetem Pszichiátriai Tanszékének asszisztens professzora, aki nem vett részt a vizsgálatban, az ember ideális kezelésének pontos előrejelzője sok kitalálást kivehet az egyenletből - és a betegek hónapjaiban megtakaríthatja a frusztrációt. .
Az új tanulmány "fontos első lépés" e cél elérésében - mondta Burkhouse a Live Science-nek.
A tanulmányhoz a kutatók több mint 300 depresszióban diagnosztizált beteg agyhullám-mérését gyűjtötték. A leolvasásokat elektroencephalography (EEG) segítségével végeztük, amely egy neminvazív módszer, melynek során az elektródokat a beteg fejbőréhez rögzítik. A betegeket ezután véletlenszerűen osztották ki placebóval vagy antidepresszáns szertralinnal (kereskedelmi név: Zoloft).
Ezután az EEG adatai alapján a kutatók új mesterséges intelligencia (AI) algoritmust dolgoztak ki a betegek gyógyszeres reakciójának előrejelzésére. Megállapították, hogy a vizsgálat kezdetén bizonyos agyhullám-mintázatú betegek valószínűleg pozitívan reagálnak a sertralinra nyolc hetes kezelés után. A kutatók ezt követően három további beteg adatkészletre alkalmazták algoritmusukat (a korábbi vizsgálatokból), hogy megerősítsék eredményeiket.
Az eredmények "ellentmondanak az uralkodó bölcsességnek, miszerint ezek a gyógyszerek csak hatástalanok" - mondta Etkin. "Valójában meglehetősen hatékonyak, de csak az emberek alpopulációjára vonatkoznak."
Noha a tanulmány eredményei ígéretesek, nem világos, hogy az AI megvalósítható-ea "valós" klinikai körülmények között - mondta Burkhouse.
A tanulmány kifejezetten azt vizsgálta, hogy a betegek hogyan reagáltak például a sertralinra, amely csak egy a depresszió kezelésének számos lehetséges módjáról. "A tanulmány következő lépése annak vizsgálata, hogy előre jelezhető-e más olyan kezelési formák, amelyek nem feltétlenül csak gyógyszeres alapúak", például a kognitív terápia és az agyi stimuláció - mondta Burkhouse.
Amikor az algoritmust a korábban közzétett adatkészletek vizsgálatára használta, a kutatók azt találták, hogy azok a betegek, akik kevésbé reagáltak az antidepresszánsokra, nagyobb valószínűséggel reagáltak az agystimulációra és a pszichoterápiás kezelésekre együttesen. Ez a megállapítás azonban előzetes és sokkal több kutatást igényel annak megerősítéséhez.
Ennek ellenére Etkin szerint a technológia könnyen adaptálható az orvosok irodáiban történő felhasználásra, mivel az EEG-et évtizedek óta használják a neurológiában. Az orvosokat kiképezhetik az EEG egyszerűsített verziójában, majd az adatokat feltölthetik és feldolgozhatják az algoritmus. Az orvos ezután jelentést kap, amelyben részletezi, hogy a beteg valószínűleg reagál-e bizonyos gyógyszerekre - tette hozzá Etkin.
Etkin azt mondta, hogy reméli, hogy a megállapítások segítenek bevezetni "a precíziós pszichiátria kezdetét".
Etkin az Alto Neuroscience alapítója és vezérigazgatója, egy induló vállalkozás, amelynek célja személyre szabott mentálhigiénés kezelések kidolgozása. Jelenleg Stanfordból távozik, hogy a cégnél dolgozzon.
A szerkesztő megjegyzés: Ezt a cikket február 21-én frissítették, és további információkat adtak az algoritmus alkalmazásáról olyan betegek esetében, akik kevésbé reagáltak az antidepresszánsokra.
