Pacientams, siekiantiems atleisti nuo depresijos, gali prireikti mėnesių, kol bus nustatytas veiksmingas gydymas.
Tačiau pagal naują tyrimą, paskelbtą vasario 10 d. Žurnale „Nature Biotechnology“, smegenų bangų modeliai gali padėti numatyti, kaip atskiri pacientai reaguos į antidepresantą dar prieš pradedant gydymą.
Tyrime nagrinėjamas vienas pagrindinių psichiatrijos iššūkių: testų, kurie galėtų padėti gydytojams pasirinkti geriausius depresijos pacientų gydymo variantus, trūkumas, sakė tyrimo bendraautorius dr. Madhukar Trivedi, TSA Pietvakarių medicinos centro Dalasoje psichiatrijos profesorius. Vietoj to, pasak Trivedi, teikėjai pasikliauja bandymų ir klaidų procesu, kurio metu pacientai išbando vaistus nuo šešių iki aštuonių savaičių ciklų. Šis netikslus metodas prisideda prie bendro suvokimo, kad antidepresantai yra neveiksmingi, pridūrė dr. Amitas Etkinas, tyrimo bendraautorius ir psichiatrijos profesorius Stanfordo universitete.
Bet tikslus asmens idealaus gydymo prognozė galėtų pašalinti daugybę spėlionių iš lygties ir išgelbėti pacientus nuo nusivylimo mėnesių, sakė Katie Burkhouse, Čikagos Ilinojaus universiteto psichiatrijos docentė, nedalyvavusi tyrime. .
Naujas tyrimas yra „svarbus pirmas žingsnis“ siekiant šio tikslo, „Burkhouse“ pasakojo „Live Science“.
Tyrimui mokslininkai surinko daugiau nei 300 pacientų, kuriems buvo diagnozuota depresija, smegenų bangos rodmenis. Rodmenys buvo imami naudojant elektroencefalografiją (EEG) - neinvazinį metodą, kurio metu elektrodai pritvirtinami prie paciento galvos odos. Tada pacientai buvo atsitiktinai paskirstyti vartoti placebą arba antidepresantą sertraliną (komerciškai žinomą kaip Zoloft).
Vėliau, remdamiesi EEG duomenimis, tyrėjai sukūrė naują dirbtinio intelekto (AI) algoritmą, kad galėtų numatyti pacientų reakciją į vaistus. Jie nustatė, kad pacientai, turintys tam tikrą smegenų bangos modelį tyrimo pradžioje, po aštuonių gydymo savaičių greičiausiai teigiamai reagavo į sertraliną. Tada tyrėjai pritaikė algoritmą trims papildomiems pacientų duomenų rinkiniams (iš ankstesnių tyrimų), kad patvirtintų savo išvadas.
Rezultatai „prieštarauja vyraujančiai išmonei, kad šie vaistai yra tiesiog neveiksmingi“, - teigė Etkinas. "Jie iš tikrųjų yra gana veiksmingi, tačiau tik tam, kad būtų padidinta žmonių dalis."
Nors šio tyrimo išvados yra daug žadančios, neaišku, ar AI bus įmanoma naudoti „realaus pasaulio“ klinikose, sakė Burkhouse'as.
Tyrime specialiai įvertinta, kaip pacientai reaguoja, pavyzdžiui, į sertraliną, kuris yra tik vienas iš daugelio galimų depresijos gydymo būdų. „Kitas tyrimo žingsnis būtų patikrinti, ar prognozuojamos kitos gydymo formos, kurios nebūtinai yra pagrįstos vien vaistais“, - pavyzdžiui, kognityvinė terapija ir smegenų stimuliacija, sakė Burkhouse'as.
Tyrinėdami algoritmą, naudodamiesi anksčiau paskelbtų duomenų rinkiniais, mokslininkai nustatė, kad pacientai, kurie mažiau reagavo į antidepresantus, reagavo į smegenų stimuliaciją ir psichoterapinį gydymą kartu. Vis dėlto ši išvada yra preliminari ir ją patvirtinti reikia daug daugiau tyrimų.
Vis dėlto Etkinas teigė, kad šią technologiją galima lengvai pritaikyti gydytojų kabinetams, nes EEG neurologijoje naudojama dešimtmečius. Gydytojai galėtų būti mokomi supaprastintos EEG versijos, tada tuos duomenis būtų galima įkelti ir apdoroti algoritmu. Tuomet gydytojas gaus pranešimą, kuriame išsamiai nurodoma, ar pacientas greičiausiai reaguos į tam tikrus vaistus, pridūrė Etkinas.
Etkinas tikisi, kad išvados padės supažindinti „su tiksliosios psichiatrijos pradžia“.
„Etkin“ yra „Alto Neuroscience“ - startuolio, kurio tikslas - kurti individualizuotas psichinės sveikatos procedūras, įkūrėjas ir generalinis direktorius. Šiuo metu jis atostogauja iš Stanfordo, kad galėtų dirbti įmonėje.
Redaktoriaus pastaba: Šis straipsnis buvo atnaujintas vasario 21 d., Kad būtų pateikta papildomos informacijos apie algoritmo naudojimą pacientams, kurie mažiau reagavo į antidepresantus.
