Pacientiem, kuri vēlas atbrīvoties no depresijas, efektīvas ārstēšanas noteikšana var ilgt mēnešus.
Bet smadzeņu viļņu shēmas potenciāli varētu palīdzēt paredzēt, kā atsevišķi pacienti reaģēs uz antidepresantiem pirms ārstēšanas pat sākuma, liecina jauns pētījums, kas publicēts žurnālā Nature Biotechnology 10. februārī.
Pētījums pievēršas vienai no psihiatrijas pamatproblēmām: pārbaužu trūkumam, kas varētu palīdzēt ārstiem izlemt par labākajām depresijas slimnieku ārstēšanas iespējām, sacīja pētījuma līdzautors Dr. Madhukar Trivedi, Psihiatrijas profesors UT Dienvidrietumu medicīnas centrā Dalasā. Tā vietā, pēc Trivedi teiktā, pakalpojumu sniedzēji paļaujas uz izmēģinājumu un kļūdu procesu, kurā pacienti izmēģina medikamentus sešu līdz astoņu nedēļu ciklos. Šī neprecīza metode veicina vispārēju uzskatu, ka antidepresanti ir neefektīvi, piebilda Dr Amit Etkin, pētījuma līdzautors un psihiatrijas profesors Stenfordas universitātē.
Bet precīzs personas ideālas ārstēšanas prognozētājs varētu aizņemt daudz minējumu no vienādojuma un ietaupīt pacientus ilgus mēnešus ilgus vilšanās gadījumus, sacīja Ketija Burkhouse, Čikāgas Ilinoisas universitātes psihiatrijas katedras docente, kas nebija iesaistīta pētījumā. .
Jaunais pētījums ir "svarīgs pirmais solis" šī mērķa sasniegšanā, Burkhouse sacīja Live Science.
Pētījumam pētnieki savāca smadzeņu viļņu rādījumus no vairāk nekā 300 pacientiem, kuriem bija diagnosticēta depresija. Nolasījumi tika veikti ar elektroencefalogrāfiju (EEG) - neinvazīvu metodi, kas paredz elektrodus piestiprināt pie pacienta galvas ādas. Pēc tam pacienti pēc nejaušības principa tika iedalīti vai nu placebo, vai antidepresanta sertralīna (komerciāli pazīstama kā Zoloft) saņemšanai.
Tālāk, pamatojoties uz EEG datiem, pētnieki izstrādāja jaunu mākslīgā intelekta (AI) algoritmu, lai prognozētu pacientu reakciju uz medikamentiem. Viņi atklāja, ka pacienti ar noteiktu smadzeņu viļņu modeli pētījuma sākumā, visticamāk, pozitīvi reaģēja uz sertralīnu pēc astoņām ārstēšanas nedēļām. Pēc tam pētnieki piemēroja savu algoritmu trim papildu pacientu datu kopām (no iepriekšējiem pētījumiem), lai apstiprinātu savus atklājumus.
Rezultāti "ir pretrunā ar valdošo gudrību, ka šīs zāles ir tikai neefektīvas", sacīja Etkins. "Tie faktiski ir diezgan efektīvi, bet tikai cilvēku apakšpopulācijai."
Lai gan šī pētījuma rezultāti ir daudzsološi, nav skaidrs, vai AI ir iespējams izmantot "reālās pasaules" klīniskajā vidē, sacīja Burkhouse.
Pētījumā īpaši tika novērtēts, kā pacienti reaģēja, piemēram, uz sertralīnu, kas ir tikai viens no daudziem iespējamiem depresijas ārstēšanas veidiem. "Nākamais pētījuma solis būtu pārbaudīt, vai ir paredzami citi ārstēšanas veidi, kas ne vienmēr ir balstīti tikai uz medikamentiem", piemēram, kognitīvā terapija un smadzeņu stimulēšana, sacīja Burkhouse.
Izmantojot savu algoritmu, lai pārbaudītu iepriekš publicētās datu kopas, pētnieki atklāja, ka pacienti, kuri mazāk reaģēja uz antidepresantiem, biežāk reaģēja uz smadzeņu stimulāciju un psihoterapijas ārstēšanu kopā. Tomēr šis secinājums ir provizorisks un prasa daudz vairāk pētījumu, lai to apstiprinātu.
Tomēr Etkins sacīja, ka tehnoloģiju var viegli pielāgot lietošanai ārstu kabinetos, jo EEG neiroloģijā tiek izmantots gadu desmitiem ilgi. Ārstus varēja apmācīt vienkāršotā EEG versijā, un pēc tam šos datus varēja augšupielādēt un apstrādāt ar algoritmu. Pēc tam ārsts saņems ziņojumu, kurā sīki aprakstīts, vai pacients, iespējams, reaģēs uz noteiktiem medikamentiem, piebilda Etkins.
Etkins sacīja, ka viņš cer, ka atklājumi palīdzēs ieviest "precīzās psihiatrijas sākumu".
Etkins ir dibināšanas un izpilddirektors uzņēmumam Alto Neuroscience, kura mērķis ir izstrādāt personalizētus garīgās veselības ārstēšanas veidus. Pašlaik viņš ir atvaļinājumā no Stenfordas, lai strādātu uzņēmumā.
Redaktora piezīme: Šis raksts tika atjaunināts 21. februārī, lai pievienotu papildu informāciju par algoritma izmantošanu pacientiem, kuri mazāk reaģēja uz antidepresantiem.
