Pacijentima koji traže olakšanje od depresije, potrebno je nekoliko mjeseci da usvoje učinkovito liječenje.
No obrasci moždanih valova potencijalno bi mogli pomoći predvidjeti kako će pojedinačni pacijenti reagirati na antidepresiv prije nego što uopće započne liječenje, pokazala je nova studija objavljena 10. veljače u časopisu Nature Biotechnology.
Studija se bavi jednim od temeljnih izazova psihijatrije: nedostatak testova koji mogu pomoći liječnicima da odluče o najboljim mogućnostima liječenja pacijenata s depresijom, rekao je suautor studije dr. Madhukar Trivedi, profesor psihijatrije na UT Southwestern Medical Center u Dallasu. Umjesto toga, rekao je Trivedi, davatelji usluga se oslanjaju na postupak pokušaja i pogreške u kojem pacijenti iskušavaju lijekove u ciklusima od šest do osam tjedana. Ova neprecizna metoda pridonosi općoj percepciji da su antidepresivi neučinkoviti, dodao je dr. Amit Etkin, koautor studije i profesor psihijatrije na Sveučilištu Stanford.
Ali točan prediktor idealnog liječenja neke osobe mogao bi izvući puno nagađanja iz jednadžbe - i spasiti pacijente mjesecima frustracije, rekla je Katie Burkhouse, docentica psihijatrije na Sveučilištu Illinois u Chicagu koja nije bila uključena u studiju ,
Nova studija "važan je prvi korak" u postizanju tog cilja, rekao je Burkhouse Live Science.
Za ovu studiju, istraživači su prikupili čitanje moždanih valova više od 300 pacijenata kojima je dijagnosticirana depresija. Očitavanja su izvršena elektroencefalografijom (EEG), neinvazivnom metodom koja uključuje pričvršćivanje elektroda na vlasište. Pacijentima je zatim nasumično dodijeljeno primanje ili placebo ili antidepresiva sertralin (komercijalno poznat kao Zoloft).
Zatim je na temelju podataka EEG-a istraživač dizajnirao novi algoritam umjetne inteligencije (AI) kako bi predvidio reakciju pacijenata na lijekove. Otkrili su da su pacijenti s određenim uzorkom moždanih valova na početku studije najvjerojatnije pozitivno odgovorili na sertralin nakon osam tjedana liječenja. Istraživači su zatim primijenili svoj algoritam na tri dodatna skupa podataka o pacijentima (iz prethodnih studija) kako bi potvrdili svoje nalaze.
Rezultati su "u suprotnosti s prevladavajućom mudrošću da su ti lijekovi jednostavno neučinkoviti", rekao je Etkin. "Oni su zapravo prilično učinkoviti, ali samo za subpopulaciju ljudi."
Iako su rezultati ove studije obećavajući, nije jasno hoće li se AI izvoditi u kliničkim okruženjima "stvarnog svijeta", rekao je Burkhouse.
Studija je posebno procijenila kako su pacijenti reagirali, na primjer, na sertralin, što je samo jedan od mnogih mogućih načina liječenja depresije. "Sljedeći korak za studiju bio bi testiranje predviđa li druge oblike liječenja koji nisu nužni samo na lijekovima", poput kognitivne terapije i stimulacije mozga, rekao je Burkhouse.
Kada su koristili svoj algoritam za ispitivanje prethodno objavljenih skupova podataka, istraživači su otkrili da su pacijenti za koje je manje vjerojatno da će reagirati na antidepresive vjerovatnije reagirati na stimulaciju mozga i psihoterapijske tretmane u kombinaciji. Ipak, ovo je otkriće preliminarno i zahtijeva mnogo više istraživanja da bi se potvrdilo.
Ipak, Etkin je rekao da se tehnologija može lako prilagoditi za uporabu u liječničkim ordinacijama, jer se EEG koristi u neurologiji već desetljećima. Liječnici bi mogli biti obučeni u pojednostavljenoj verziji EEG-a i tada bi se ti podaci algoritmom mogli učitati i obrađivati. Liječnik će tada dobiti izvještaj s detaljnim pregledom hoće li pacijent reagirati na određene lijekove, dodao je Etkin.
Etkin je rekao kako se nada da će nalazi pomoći da se usmjeri na "početak precizne psihijatrije".
Etkin je osnivač i izvršni direktor Alto Neuroscience, startupa koji ima za cilj razviti personalizirane tretmane za mentalno zdravlje. Trenutno je na dopustu iz Stanforda da radi u tvrtki.
Napomena urednika: Ovaj je članak ažuriran 21. veljače kako bi se dodale dodatne informacije o uporabi algoritma u bolesnika koji imaju manju vjerojatnost da će reagirati na antidepresive.
