Per i pazienti che cercano sollievo dalla depressione, possono essere necessari mesi per definire un trattamento efficace.
Ma i modelli di onde cerebrali potrebbero potenzialmente aiutare a prevedere in che modo i singoli pazienti risponderebbero a un antidepressivo prima ancora che inizi il trattamento, secondo un nuovo studio pubblicato il 10 febbraio sulla rivista Nature Biotechnology.
Lo studio affronta una delle sfide fondamentali della psichiatria: la mancanza di test che possono aiutare i medici a decidere le migliori opzioni terapeutiche per i pazienti con depressione, ha affermato il co-autore dello studio Dr. Madhukar Trivedi, professore di psichiatria presso il UT Southwestern Medical Center di Dallas. Invece, ha detto Trivedi, i fornitori fanno affidamento su un processo di prova ed errore in cui i pazienti provano i farmaci su cicli di 6-8 settimane. Questo metodo impreciso contribuisce alla percezione generale che gli antidepressivi siano inefficaci, ha aggiunto il dott. Amit Etkin, co-autore dello studio e professore di psichiatria alla Stanford University.
Ma un accurato predittore del trattamento ideale di una persona potrebbe fare un sacco di congetture dall'equazione - e salvare i pazienti mesi di frustrazione, ha detto Katie Burkhouse, assistente professore di psichiatria presso l'Università dell'Illinois a Chicago, che non era coinvolto nello studio .
Il nuovo studio è "un primo passo importante" per raggiungere questo obiettivo, ha detto Burkhouse a Live Science.
Per lo studio, i ricercatori hanno raccolto letture delle onde cerebrali da oltre 300 pazienti a cui era stata diagnosticata la depressione. Le letture sono state eseguite con elettroencefalografia (EEG), un metodo non invasivo che prevede il collegamento di elettrodi al cuoio capelluto dei pazienti. I pazienti sono stati quindi assegnati in modo casuale a ricevere un placebo o la sertralina antidepressiva (commercialmente nota come Zoloft).
Successivamente, sulla base dei dati EEG, i ricercatori hanno progettato un nuovo algoritmo di intelligenza artificiale (AI) per prevedere le risposte dei pazienti ai farmaci. Hanno scoperto che i pazienti con un certo schema di onde cerebrali all'inizio dello studio avevano maggiori probabilità di rispondere positivamente alla sertralina dopo otto settimane di trattamento. I ricercatori hanno quindi applicato il loro algoritmo a tre ulteriori set di dati dei pazienti (da studi precedenti) per confermare i loro risultati.
I risultati "vanno contro la saggezza prevalente che queste droghe sono solo inefficaci", ha detto Etkin. "In realtà sono abbastanza efficaci, ma solo per una sottopopolazione di persone".
Mentre i risultati di questo studio sono promettenti, non è chiaro se l'intelligenza artificiale sarebbe fattibile in contesti clinici del "mondo reale", ha affermato Burkhouse.
Lo studio ha valutato in modo specifico come i pazienti hanno risposto alla sertralina, ad esempio, che è solo uno dei tanti trattamenti possibili per la depressione. "Un prossimo passo per lo studio sarebbe quello di verificare se è predittivo di altre forme di trattamento che non sono necessariamente solo basate su farmaci", come la terapia cognitiva e la stimolazione del cervello, ha detto Burkhouse.
Quando hanno utilizzato il loro algoritmo per esaminare i set di dati precedentemente pubblicati, i ricercatori hanno scoperto che i pazienti che avevano meno probabilità di rispondere agli antidepressivi avevano maggiori probabilità di rispondere alla stimolazione cerebrale e ai trattamenti di psicoterapia combinati. Tuttavia, questa scoperta è preliminare e richiede molte più ricerche per confermare.
Tuttavia, Etkin ha affermato che la tecnologia potrebbe essere facilmente adattata per l'uso negli studi medici, poiché l'EEG è stato utilizzato in neurologia per decenni. I medici potrebbero essere formati in una versione semplificata di ELETTROENCEFALOGRAMMA e quindi i dati potrebbero essere caricati ed elaborati dall'algoritmo. Il dottore avrebbe quindi ricevuto un rapporto che dettagliava se il paziente avrebbe potuto rispondere a determinati farmaci, ha aggiunto Etkin.
Etkin ha detto che spera che i risultati aiutino a inaugurare "l'inizio della psichiatria di precisione".
Etkin è il fondatore e CEO di Alto Neuroscience, una startup che mira a sviluppare trattamenti personalizzati per la salute mentale. Attualmente è in congedo da Stanford per lavorare presso l'azienda.
Nota del redattore: questo articolo è stato aggiornato il 21 febbraio per aggiungere ulteriori informazioni sull'uso dell'algoritmo nei pazienti che avevano meno probabilità di rispondere agli antidepressivi.
