Пациентам, которые хотят избавиться от депрессии, могут потребоваться месяцы, чтобы определить эффективное лечение.
Однако, согласно новому исследованию, опубликованному 10 февраля в журнале Nature Biotechnology, паттерны мозговых волн могут помочь предсказать, как отдельные пациенты будут реагировать на антидепрессант еще до начала лечения.
По словам одного из авторов исследования, доктора Мадхукара Триведи, профессора психиатрии в Юго-западном медицинском центре UT в Далласе, исследование посвящено одной из фундаментальных проблем психиатрии: отсутствию тестов, которые могли бы помочь врачам выбрать наилучшие варианты лечения пациентов с депрессией. Вместо этого, по словам Триведи, поставщики полагаются на метод проб и ошибок, при котором пациенты испытывают лекарства в течение шести-восьми недель. Этот неточный метод способствует общему восприятию того, что антидепрессанты неэффективны, добавил доктор Амит Эткин, соавтор исследования и профессор психиатрии в Стэнфордском университете.
Но точный предиктор идеального лечения человека может вывести из уравнения много догадок - и сэкономить пациентам месяцы разочарования, говорит Кэти Беркхаус, доцент кафедры психиатрии в Университете Иллинойса в Чикаго, которая не участвовала в исследовании ,
Новое исследование - «важный первый шаг» в достижении этой цели, сказал Беркхаус в интервью Live Science.
Для исследования ученые собрали данные о мозговых волнах более чем у 300 пациентов, у которых была диагностирована депрессия. Данные были взяты с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ), неинвазивного метода, который включает в себя прикрепление электродов к коже головы пациента. Затем пациентов случайным образом распределяли для приема плацебо или антидепрессанта сертралина (коммерчески известного как Zoloft).
Затем на основе данных ЭЭГ исследователи разработали новый алгоритм искусственного интеллекта (ИИ) для прогнозирования реакции пациентов на прием лекарств. Они обнаружили, что пациенты с определенным паттерном мозговых волн в начале исследования чаще всего положительно реагировали на сертралин после восьми недель лечения. Затем исследователи применили свой алгоритм к трем дополнительным наборам данных пациентов (из предыдущих исследований), чтобы подтвердить свои выводы.
Результаты "идут вразрез с преобладающей мудростью, что эти лекарства просто неэффективны", сказал Эткин. «Они на самом деле довольно эффективны, но только для подгруппы людей».
Хотя результаты этого исследования многообещающие, неясно, будет ли ИИ целесообразно использовать в клинических условиях «реального мира», сказал Беркхаус.
Исследование, в частности, оценивало реакцию пациентов, например, на сертралин, который является лишь одним из многих возможных способов лечения депрессии. «Следующим этапом исследования будет проверка того, является ли прогнозирование других форм лечения, которые не обязательно основаны только на приеме лекарств», таких как когнитивная терапия и стимуляция мозга, сказал Беркхаус.
Используя свой алгоритм для изучения ранее опубликованных наборов данных, исследователи обнаружили, что пациенты, которые с меньшей вероятностью реагировали на антидепрессанты, с большей вероятностью реагировали на комбинированную стимуляцию мозга и психотерапию. Тем не менее, этот вывод является предварительным и требует гораздо больше исследований для подтверждения.
Тем не менее, Эткин сказал, что технология может быть легко адаптирована для использования в кабинетах врачей, так как ЭЭГ используется в неврологии на протяжении десятилетий. Врачи могут обучаться упрощенной версии ЭЭГ, а затем эти данные могут быть загружены и обработаны алгоритмом. Затем доктор получит отчет, в котором будет подробно описано, будет ли пациент отвечать на определенные лекарства, добавил Эткин.
Эткин сказал, что он надеется, что результаты помогут начать «начало точной психиатрии».
Эткин является основателем и генеральным директором Alto Neuroscience, стартапа, целью которого является разработка индивидуального лечения психического здоровья. В настоящее время он находится в отпуске из Стэнфорда, чтобы работать в компании.
Примечание редактора: эта статья была обновлена 21 февраля, чтобы добавить дополнительную информацию об использовании алгоритма у пациентов, которые реже реагировали на антидепрессанты.
