La inteligencia artificial pronto puede jugar un papel crítico en la elección de qué terapia de depresión es la mejor para los pacientes.
Un ensayo nacional iniciado por UT Southwestern en 2011 para comprender mejor los trastornos del estado de ánimo ha producido lo que los científicos llaman el hallazgo principal del proyecto: una computadora que puede predecir con precisión si un antidepresivo funcionará en función de la actividad cerebral de un paciente.
La nueva investigación es la última entre varios estudios del ensayo que muestra de manera acumulativa cómo las estrategias de alta tecnología pueden ayudar a los médicos a diagnosticar y prescribir objetivamente tratamientos para la depresión. Aunque implementar estos enfoques llevará tiempo, los investigadores predicen herramientas como IA, imágenes cerebrales,y los análisis de sangre revolucionarán el campo de la psiquiatría en los próximos años.
"Estos estudios han sido un éxito más grande de lo que nadie en nuestro equipo podría haber imaginado", dice Madhukar Trivedi, MD, un psiquiatra de UT Southwestern que supervisó el ensayo multisitio que involucra a Stanford, Harvard y otras instituciones ". Proporcionamos abundantes datospara demostrar que podemos superar el juego de adivinanzas de elegir tratamientos para la depresión y alterar la mentalidad de cómo se debe diagnosticar y tratar la enfermedad ".
predicciones basadas en EEG
El estudio publicado en Biotecnología de la naturaleza incluyó a más de 300 participantes con depresión que fueron elegidos al azar para recibir un placebo o un ISRS inhibidor selectivo de la recaptación de serotonina, la clase más común de antidepresivo. Los investigadores utilizaron un electroencefalograma, o EEG, para medir la actividad eléctrica en los participantes'corteza antes de comenzar el tratamiento. El equipo desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático para analizar y utilizar los datos del EEG para predecir qué pacientes se beneficiarían de la medicación en dos meses.
La IA no solo predijo con precisión los resultados, sino que la investigación adicional sugirió que los pacientes que tenían dudas para responder a un antidepresivo probablemente mejorarían con otras intervenciones como la psicoterapia o la estimulación cerebral.
Los hallazgos se validaron en tres grupos de pacientes adicionales.
"Este estudio toma investigaciones previas, mostrando que podemos predecir quién se beneficia de un antidepresivo, y realmente lo lleva al punto de la utilidad práctica", dice Amit Etkin, MD, Ph.D., profesor de psiquiatría de la Universidad de Stanford que trabajócon Trivedi para desarrollar el algoritmo.
Entre los próximos pasos, dicen los investigadores, se está desarrollando una interfaz de IA que pueda integrarse ampliamente con los EEG en todo el país, así como buscar la aprobación de la Administración de Drogas y Alimentos de los EE. UU.
firmas de depresión
Los datos del estudio derivan del ensayo EMBARC de 16 semanas, que Trivedi inició en cuatro sitios de EE. UU. Para establecer estrategias objetivas basadas en la biología para remediar los trastornos del estado de ánimo.
El proyecto evaluó a pacientes con trastorno depresivo mayor a través de imágenes cerebrales y varias pruebas de ADN, sangre y otras. Su objetivo era abordar un hallazgo preocupante de otro estudio que dirigió STAR * D que encontró hasta dos tercios de pacientesno responden adecuadamente a su primer antidepresivo.
"Entramos en este pensamiento, '¿No sería mejor identificar al comienzo del tratamiento qué tratamientos serían mejores para qué pacientes?'", Explica Trivedi.
Estudios previos de EMBARC identificaron varias pruebas predictivas, incluido el uso de imágenes por resonancia magnética IRM para examinar la actividad cerebral tanto en estado de reposo como durante el procesamiento de las emociones. El EEG probablemente sea la herramienta más utilizada, dice Trivedi, porquees menos costoso y, en la mayoría de los casos, será igual o más efectivo.
Sin embargo, es posible que se necesite un análisis de sangre o resonancia magnética para algunos pacientes si la depresión se manifiesta de una manera diferente. "Hay muchas firmas de depresión en el cuerpo", dice Trivedi. "Tener todas estas pruebas disponibles mejoraráposibilidades de elegir el tratamiento adecuado la primera vez "
problema creciente
Según datos de la Encuesta Nacional de Examen de Salud y Nutrición, el uso de antidepresivos en los EE. UU. Ha aumentado casi un 65% en una década y media, del 7,7% en 1999-2002 al 12,7% en 2011-2014. Trivedi dice queEl uso extendido de medicamentos hace que sea más crítico comprender mejor los fundamentos de la depresión y garantizar que los pacientes reciban una terapia efectiva.
Mientras su equipo continúa evaluando datos del ensayo EMBARC, Trivedi ha iniciado otros grandes proyectos de investigación para ayudar a mejorar la tasa de remisión de la depresión. Entre ellos se encuentra D2K, un estudio que inscribirá a 2.500 pacientes con depresión y trastornos bipolares y los seguirá.durante 20 años. Además, RAD es un estudio de 10 años de 2.500 participantes edades 10-24 que descubrirá factores para reducir el riesgo de desarrollar trastornos del estado de ánimo o ansiedad.
Utilizando algunos de estos afiliados, el equipo de investigación de Trivedi estudiará los resultados de varias otras pruebas para evaluar las firmas biológicas de los pacientes para determinar el tratamiento más efectivo.
"Puede ser devastador para un paciente cuando un antidepresivo no funciona", dice Trivedi. "Nuestra investigación muestra que ya no tienen que soportar el doloroso proceso de prueba y error".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por UT Southwestern Medical Center . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cita esta página :